【看完這篇,學會珍惜生活】
對於創作出《三體》的大劉,小編一直以來的印象,就是佩服他在科幻小說上,各種奇思妙想的設定——唯獨沒有想過,會被他的科幻小說灌雞湯(笑)
這部〈帶上她的眼睛〉就是這麼特別的作品。在短短不足萬字的篇幅中,除了慣有的科幻、解謎元素以外,還相當催淚。有種「萬萬沒想到,是科幻小說教會我珍惜生活」的感覺。
一起來看看這部有些感傷的故事吧。
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帶上她的眼睛 / 劉慈欣
連續工作了兩個多月,我實在累了,便請求主任給我兩天假,出去短暫旅遊一下散散心。主任答應了,條件是我再帶一雙眼睛去,我也答應了,於是他帶我去拿眼睛。
眼睛放在控制中心走廊盡頭的一個小房間裡,現在還剩下十幾雙。
主任遞給我一雙眼睛,指指前面的大螢幕,把眼睛的主人介紹給我,是一個好像剛畢業的小姑娘,呆呆地看著我。在肥大的太空服中,她更顯得嬌小,一副可憐兮兮的樣子,顯然剛剛體會到太空不是她在大學圖書館中想像的浪漫天堂,某些方面可能比地獄還稍差些。
「麻煩您了,真不好意思。」她連連向我鞠躬,這是我聽到過的最輕柔的聲音,我想像著這聲音從外太空飄來,像一陣微風吹過軌道上那些龐大粗陋的鋼結構,使它們立刻變得像橡皮泥一樣軟。
「一點都不,我很高興有個伴兒的。你想去那兒?」我豪爽地說。
「什麼?您自己還沒決定去哪兒?」她看上去很高興。但我立刻感到兩個異樣的地方,其一,地面與外太空通訊都有延時,即使在月球,延時也有兩秒鐘,小行星帶延時更長,但她的回答幾乎感覺不到延時,這就是說,她現在在近地軌道,那裡回地面不用中轉,費用和時間都不需多少,沒必要托別人帶眼睛去度假。其二是她身上的太空服,作為航太個人裝備工程師,我覺得這種太空服很奇怪:在服裝上看不到防輻射系統,放在她旁邊的頭盔的面罩上也沒有強光防護系統;我還注意到,這套服裝的隔熱和冷卻系統異常發達。
「她在哪個空間站?」我扭頭問主任。
「先別問這個吧。」主任的臉色很陰沉。
「別問好嗎?」螢幕上的她也說,還是那副讓人心軟的小可憐樣兒。
「你不會是被關禁閉吧?」我開玩笑說,因為她所在的艙室十分窄小,顯然是一個航行體的駕駛艙,各種複雜的導航系統此起彼伏地閃爍著,但沒有窗子,也沒有觀察螢幕,只有一支在她頭頂打轉的失重的鉛筆說明她是在太空中。聽了我的話,她和主任似乎都愣了一下,我趕緊說:「好,我不問自己不該知道的事了,你還是決定我們去哪兒吧。」
這個決定對她很艱難,她的雙手在太空服的手套裡握在胸前,雙眼半閉著,似乎是在決定生存還是死亡,或者認為地球在我們這次短暫的旅行後就要爆炸了。我不由笑出聲來。
「哦,這對我來說不容易,您要是看過海倫·凱勒的《三天所見》的話,就能明白這多難了!」
「我們沒有三天,只有兩天。在時間上,這個時代的人都是窮光蛋。但比那個二十世紀盲人幸運的是,我和你的眼晴在三小時內可到達地球的任何一個地方。」
「那就去我們起航前去過的地方吧!」她告訴了我那個地方,於是我帶著她的眼睛去了。
草原
這是高山與平原,草原與森林的交接處,距我工作的航太中心有兩千多公里,乘電離層飛機用了15分鐘就到了這兒。面前的塔克拉瑪幹,經過幾代人的努力,已由沙漠變成了草原,又經過幾代強有力的人口控制,這兒再次變成了人跡罕至的地方。
現在大草原從我面前一直延伸到天邊,背後的天山覆蓋著暗綠色的森林,幾座山頂還有銀色的雪冠。我掏出她的眼晴戴上。
所謂眼睛就是一付傳感眼鏡,當你戴上它時,你所看到的一切圖像由超高頻資訊波發射出去,可以被遠方的另一個戴同樣傳感眼鏡的人接收到,於是他就能看到你所看到的一切,就像你帶著他的眼睛一樣。
現在,長年在月球和小行星帶工作的人已有上百萬,他們回地球度假的費用是驚人的,於是吝嗇的宇航局就設計了這玩藝兒,於是每個生活在外太空的宇航員在地球上都有了另一雙眼睛,由這裡真正能去度假的幸運兒帶上這雙眼睛,讓身處外太空的那個思鄉者分享他的快樂。這個小玩藝開始被當做笑柄,但後來由於用它「度假」的人能得到可觀的補助,竟流行開來。最尖端的技術被採用,這人造眼睛越做越精緻,現在,它竟能通過採集戴著它的人的腦電波,把他(她)的觸覺和味覺一同發射出去。多帶一雙眼睛去度假成了宇航系統地面工作人員從事的一項公益活動,由於度假中的隱私等原因,並不是每個人都樂意再帶雙眼睛,但我這次無所謂。
我對眼前的景色大發感歎,但從她的眼睛中,我聽到了一陣輕輕的抽泣聲。
「上次離開後,我常夢到這裡,現在回到夢裡來了!」她細細的聲音從她的眼睛中傳出來,「我現在就像從很深很深的水底沖出來呼吸到空氣,我太怕封閉了。
我從中真的聽到她在做深呼吸。
我說:「可你現在並不封閉,同你周圍的太空比起來,這草原太小了。」
她沉默了,似乎連呼吸都停止了。
「啊,當然,太空中的人還是封閉的,二十世紀的一個叫耶格爾的飛行員曾有一句話,是描述飛船中的宇航員的,說他們像……」
「罐頭中的肉。」
我們都笑了起來。她突然驚叫:「呀,花兒,有花啊!上次我來時沒有的!」是的,廣闊的草原上到處點綴著星星點點的小花。「能近些看看那朵花嗎?」我蹲下來看,「呀,真美耶!能聞聞她嗎?不,別拔下她!」我只好半趴到地上聞,一縷淡淡的清香,「啊,我也聞到了,真像一首隱隱傳來的小夜曲呢!」
我笑著搖搖頭,這是一個閃電變幻瘋狂追逐的時代,女孩子們都浮躁到了極點,像這樣的見花落淚的林妹妹真是太少了。
「我們給這朵小花起個名字好嗎?嗯……叫她夢夢吧。我們再看看那一朵好嗎?
他該叫什麼呢?嗯,叫小雨吧;再到那一朵那兒去,啊,謝謝,看她的淡藍色,她的名字應該是月光……」
我們就這樣一朵朵地看花,聞花,然後再給它起名字。她陶醉於其中,沒完沒了地進行下去,忘記了一切。我對這套小女孩的遊戲實在厭煩了,到我堅持停止時,我們已給上百朵花起了名字。
一抬頭,我發現已走出了好遠,便回去拿丟在後面的背包,當我拾起草地上的背包時,又聽到了她的驚叫:「天啊,你把小雪踩住了!」我扶起那朵白色的野花,覺得很可笑,就用兩隻手各捂住一朵小花,問她:「她們都叫什麼?什麼樣兒?」
「左邊那朵叫水晶,也是白色的,它的莖上有分開的三片葉兒;右邊那朵叫火苗,粉紅色,莖上有四片葉子,上面兩片是單的,下面兩片連在一起。」
她說得都對,我有些感動了。
「你看,我和她們都互相認識了,以後漫長的日子裡,我會好多次一遍遍地想她們每一個的樣兒,像背一本美麗的童話書。你那兒的世界真好!」
「我這兒的世界?要是你再這麼孩子氣地多愁善感下去,這也是你的世界了,那些挑剔的太空心理醫生會讓你永遠呆在地球上。」
我在草原上無目標地漫步,很快來到一條隱沒在草叢中的小溪旁。我邁過去繼續向前走,她叫住了我,說:「我真想把手伸到小河裡。」我蹲下來把手伸進溪水,一股清涼流遍全身,她的眼睛用超高頻資訊波把這感覺傳給遠在太空中的她,我又聽到了她的感歎。
「你那兒很熱吧?」我想起了她那窄小的控制艙和隔熱系統異常發達的太空服。
「熱,熱得像……地獄。呀,天啊,這是什麼?草原的風?!」這時我剛把手從水中拿出來,微風吹在濕手上涼絲絲的,「不,別動,這真是天國的風呀!」我把雙手舉在草原的微風中,直到手被吹幹。然後應她的要求,我又把手在溪水中打濕,再舉到風中把天國的感覺傳給她。我們就這樣又消磨了很長時間。
再次上路後,沉默地走了一段,她又輕輕地說:「你那兒的世界真好。」
我說:「我不知道,灰色的生活把我這方面的感覺都磨鈍了。」
「怎麼會呢?!這世界能給人多少感覺啊!誰要能說清這些感覺,就如同說清大雷雨有多少雨點一樣。看天邊那大團的白雲,銀白銀白的,我這時覺得它們好像是固態的,像發光玉石構成的高山。下面的草原,這時倒像是氣態的,好像所有的綠草都飛離了大地,成了一片綠色的雲海。看!當那片雲遮住太陽又飄開時,草原上光和影的變幻是多麼氣勢磅薄啊!看看這些,您真的感受不到什麼嗎?」
……
我帶著她的眼睛在草原上轉了一天,她渴望地看草原上的每一朵野花,每一棵小草,看草叢中躍動的每一縷陽光,渴望地聽草原上的每一種聲音。一條突然出現的小溪,小溪中的一條小魚,都會令她激動不已;一陣不期而至的微風,風中一縷綠草的清香都會讓她落淚……我感到,她對這個世界的情感已豐富到病態的程度。
日落前,我走到了草原中一間孤零零的白色小屋,那是為旅遊者準備的一間小旅店,似乎好久沒人光顧了,只有一個遲鈍的老式機器人照看著旅店裡的一切。我又累又餓,可晚飯只吃到一半,她又提議我們立刻去看日落。
「看著晚霞漸漸消失,夜幕慢慢降臨森林,就像在聽一首宇宙間最美的交響曲。」
她陶醉地說。我暗暗叫苦,但還是拖著沉重的雙腿去了。
草原的落日確實很美,但她對這種美傾瀉的情感使這一切有了一種異樣的色彩。
「你很珍視這些平凡的東西。」回去的路上我對她說,這時夜色已很重,星星已在夜空中出現。
「你為什麼不呢,這才像在生活。」她說。
「我,還有其他的大部分人,不可能做到這樣。在這個時代,得到太容易了。物質的東西自不必說,藍天綠水的優美環境、鄉村和孤島的寧靜等等都可以毫不費力地得到;甚至以前人們認為最難尋覓的愛情,在虛擬實境的網上至少也可以暫時體會到。
所以人們不再珍視什麼了,面對著一大堆伸手可得的水果,他們把拿起的每一個咬一口就扔掉。
「但也有人面前沒有這些水果。」她低聲說。
我感覺自己剌痛了她,但不知為什麼。回去的路上,我們都沒再說話。
這天夜裡的夢境中,我看到了她,穿著太空服在那間小控制艙中,眼裡含淚,向我伸出手來喊:「快帶我出去,我怕封閉!」我驚醒了,發現她真在喊我,我是戴著她的眼睛仰躺著睡的。
「請帶我出去好嗎?我們去看月亮,月亮該升起來了!」
我腦袋發沉,迷迷糊糊很不情願地起了床。到外面後發現月亮真的剛升起來,草原上的夜霧使它有些發紅。月光下的草原也在沉睡,有無數點螢火蟲的幽光在朦朦朧朧的草海上浮動,仿佛是草原的夢在顯形。
我伸了個懶腰,對著夜空說:「喂,你是不是從軌道上看到月光照到這裡?告訴我你的飛船的大概方位,說不定我還能看到呢,我肯定它是在近地軌道上。」
她沒有回答我的話,而是自己輕輕哼起了一首曲子,一小段旋律過後,她說:「這是德彪西的《月光》。」又接著哼下去,陶醉于其中,完全忘記了我的存在。《月光》的旋律同月光一起從太空降落到草原上。我想像著太空中的那個嬌弱的女孩,她的上方是銀色的月球,下面是藍色的地球,小小的她從中間飛過,把音樂溶入月光……
直到一個小時後我回去躺到床上,她還在哼著音樂,是不是德彪西的我就不知道了,那輕柔的樂聲一直在我的夢中飄蕩著。
不知過了多久,音樂變成了呼喚,她又叫醒了我,還要出去。
「你不是看過月亮了嗎?!」我生氣地說。
「可現在不一樣了,記得嗎,剛才西邊有雲的,現在那些雲可能飄過來了,現在月亮正在雲中時隱時現呢,想想草原上的光和影,多美啊,那是另一種音樂了,求你帶我的眼睛出去吧!」
我十分惱火,但還是出去了。雲真的飄過來了,月亮在雲中穿行,草原上大塊的光斑在緩緩浮動,如同大地深處浮現的遠古的記憶。
「你像是來自十八世紀的多愁善感的詩人,完全不適合這個時代,更不適合當宇航員。」我對著夜空說,然後摘下她的眼睛,掛到旁邊一棵紅柳的枝上,「你自己看月亮吧,我真的得睡覺去了,明天還要趕回航太中心,繼續我那毫無詩意的生活呢。」
她的眼睛中傳出了她細細的聲音,我聽不清說什麼,逕自回去了。
我醒來時天已大亮,陰雲已佈滿了天空,草原籠罩在濛濛的小雨中。她的眼睛仍掛在紅柳枝上,鏡片上蒙上了一層水霧。我小心地擦乾鏡片,戴上它。原以為她看了一夜月亮,現在還在睡覺,卻從眼睛中聽到了她低低的抽泣聲,我的心一下子軟下來。
「真對不起,我昨天晚上實在太累了。」
「不,不是因為你,嗚嗚,天從三點半就陰了,五點多又下起雨……
「你一夜都沒睡?!」
「……嗚嗚,下起雨,我,我看不到日出了,我好想看草原的日出,嗚嗚,好想看的,嗚……
我的心像是被什麼東西溶化了,腦海中出現她眼淚汪汪,小鼻子一抽一抽的樣兒,眼睛竟有些濕潤。不得不承認,在過去的一天一夜裡,她教會了我某種東西,一種說不清的東西,像月夜中草原上的光影一樣朦朧,由於它,以後我眼中的世界與以前會有些不同的。
「草原上總還會有日出的,以後我一定會再帶你的眼睛來,或者,帶你本人來看,好嗎?」
她不哭了,突然,她低聲說:
「聽……」
我沒聽見什麼,但緊張起來。
「這是今天的第一聲鳥叫,雨中也有鳥呢!」她激動地說,那口氣如同聽到世紀鐘聲一樣莊嚴。
落日六號
又回到了灰色的生活和忙碌的工作中,以上的經歷很快就淡忘了。很長時間後,當我想起洗那次旅行時穿的衣服時,在褲腳上發現了兩三顆草籽。同時,在我的意識深處,也有一顆小小的種子留了下來。在我孤獨寂寞的精神沙漠中,那顆種子已長出了令人難以察覺的綠芽。雖然是無意識的,當一天的勞累結束後,我已能感覺到晚風吹到臉上時那淡淡的詩意,鳥兒的鳴叫已能引起我的注意,我甚至黃昏時站在天橋上,看著夜幕降臨城市……世界在我的眼中仍是灰色的,但星星點點的嫩綠在其中出現,並在增多。當這種變化發展到讓我覺察出來時,我又想起了她。
也是無意識地,在閒暇時甚至睡夢中,她身處的環境常在我的腦海中出現,那封閉窄小的控制艙,奇怪的隔熱太空服……後來這些東西在我的意識中都隱去了,只有一樣東西凸現出來,這就是那在她頭頂上打轉的失重的鉛筆,不知為什麼,一閉上眼睛,這支鉛筆總在我的眼前飄浮。終於有一天,上班時我走進航太中心高大的門廳,一幅見過無數次的巨大壁畫把我吸引住了,壁畫上是從太空中拍攝的蔚藍色的地球。那支飄浮的鉛筆又在我的眼前出現了,同壁畫疊印在一起,我又聽到了她的聲音:
「我怕封閉……」一道閃電在我的腦海裡出現。
除了太空,還有一個地方會失重!!
我發瘋似的跑上樓,猛砸主任辦公室的門,他不在,我心有靈犀地知道他在哪兒,就飛跑到存放眼睛的那個小房間,他果然在裡面,看著大螢幕。她在大螢幕上,還在那個封閉的控制艙中,穿著那件「太空服」,畫面凝固著,是以前錄下來的。「是為了她來的吧。」主任說,眼睛還看著螢幕。
「她到底在哪兒?!」我大聲問。
「你可能已經猜到了,她是『落日六號』的領航員。」
一切都明白了,我無力地跌坐在地毯上。
「落日工程」原計劃發射十艘飛船,它們是「落日一號」到「落日十號」,但計畫由於「落日六號」的失事而中斷了。「落日工程」是一次標準的探險航行,它的航行程式同航太中心的其它航行幾乎一樣。
唯一不同的是,「落日」飛船不是飛向太空,而是潛入地球深處。
第一次太空飛行一個半世紀後,人類開始了向相反方向的探險,「落日」系列地航飛船就是這種探險的首次嘗試。
四年前,我在電視中看到過「落日一號」發射時的情景。那時正是深夜,吐魯番盆地的中央出現了一個如太陽般耀眼的火球,火球的光芒使新疆夜空中的雲層變成了絢麗的朝霞。當火球暗下來時,「落日一號」已潛入地層。大地被燒紅了一大片,這片圓形的發著紅光的區域中央,是一個岩漿的湖泊,白熱化的岩漿沸騰著,激起一根根雪亮的浪柱……那一夜,遠至烏魯木齊,都能感到飛船穿過地層時傳到大地上的微微振動。
「落日工程」的前五艘飛船都成功地完成了地層航行,安全返回地面。其中「落日五號」創造了迄今為止人類在地層中航行深度的紀錄:海平面下3100公里。「落日六號」不打算突破這個紀錄。因為據地球物理學家的結論,在地層3400-3500公里深處,存在著地幔和地核的交界面,學術上把它叫做「古騰堡不連續面」,一旦通過這個交界面,便進入地球的液態鐵鎳核心,那裡物質密度驟然增大,「落日六號」的設計強度是不允許在如此大的密度中航行的。
「落日六號」的航行開始很順利,飛船只用了兩個小時便穿過了地表和地幔的交界面——莫霍不連續面,並在大陸板塊漂移的滑動面上停留了五個小時,然後開始了在地幔中三千多公里的漫長航行。宇宙航行是寂寞的,但宇航員們能看到無限的太空和壯麗的星群;而地航飛船上的地航員們,只能憑感覺觸摸飛船周圍不斷向上移去的高密度物質。從飛船上的全息後視電視中能看到這樣的情景:熾熱的岩漿剌目地閃亮著,翻滾著,隨著飛船的下潛,在船尾飛快地合攏起來,瞬間充滿了飛船通過的空間。有一名地航員回憶:他們一閉上眼睛,就看到了飛快合攏並壓下來的岩漿,這個幻像使航行者意識到壓在他們上方那巨量的並不斷增厚的物質,一種地面上的人難以理解的壓抑感折磨著地航飛船中的每一個人,他們都受到這種封閉恐懼症的襲擊。
「落日六號」出色地完成著航行中的各項研究工作。飛船的速度大約是每小時15公里,飛船需要航行20小時才能到達預定深度。但在飛船航行15小時40分鐘時,警報出現了。從地層雷達的探測中得知,航行區的物質密度由每立方釐米6.3克猛增到9.5克,物質成分由矽酸鹽類突然變為以鐵鎳為主的金屬,物質狀態也由固態變為液態。儘管「落日六號」當時只到達了2500公里的深度,目前所有的跡像卻冷酷地表明,他們闖入了地核!後來得知,這是地幔中一條通向地核的裂隙,地核中的高壓液態鐵鎳充滿了這條裂隙,使得在「落日六號」的航線上,古騰堡不連續面向上延伸了近1000公里!飛船立刻緊急轉向,企圖沖出這條裂隙,不幸就在這時發生了:由中子材料製造的船體頂住了突然增加到每平方釐米1600噸的巨大壓力,但是,飛船分為前部燒熔發動機、中部主艙和後部推進發動機三大部分,當飛船在遠大於設計密度和設計壓力的液態鐵鎳中轉向時,燒熔發動機與主艙結合部斷裂,從「落日六號」用中微子通訊發回的畫面中我們看到,已與船體分離的燒熔發動機在一瞬間被發著暗紅光的液態鐵鎳吞沒了。地層飛船的燒熔發動機用超高溫射流為飛船切開航行方向的物質,沒有它,只剩下一台推進發動機的「落日六號」在地層中是寸步難行的。地核的密度很驚人,但構成飛船的中子材料密度更大,液態鐵鎳對飛船產生的浮力小於它的自重,於是,「落日六號」便向地心沉下去。
人類登月後,用了一個半世紀才有能力航行到土星。在地層探險方面,人類也要用同樣的時間才有能力從地幔航行到地核。現在的地航飛船誤入地核,就如同二十世紀中期的登月飛船偏離月球迷失於外太空,獲救的希望是絲毫不存在的。
好在「落日六號」主艙的船體是可靠的,船上的中微子通訊系統仍和地面控制中心保持著完好的聯繫。以後的一年中,「落日六號」航行組堅持工作,把從地核中得到的大量寶貴資料發送到地面。他們被裹在幾千公里厚的物質中,這裡別說空氣和生命,連空間都沒有,周圍是溫度高達五千度,壓力可以把碳在一秒鐘內變成金鋼石的液態鐵鎳!它們密密地擠在「落日六號」的周圍,密得只有中微子才能穿過,「落日六號」是處於一個巨大的煉鋼爐中!在這樣的世界裡,《神曲》中的《地獄篇》像是在描寫天堂了;在這樣的世界裡,生命算什麼?僅僅能用脆弱來描寫它嗎?
沉重的心理壓力像毒蛇一樣撕裂著「落日六號」地航員們的神經。一天,船上的地質工程師從睡夢中突然躍起,竟打開了他所在的密封艙的絕熱門!雖然這只是四道絕熱門中的第一道,但瞬間湧入的熱浪立刻把他燒成了一段木炭。指令長在一個密封艙飛快地關上了絕熱門,避免了「落日六號」的徹底毀滅。他自己被嚴重燒傷,在寫完最後一頁航行日誌後死去了。
從那以後,在這個星球的最深處,在「落日六號」上,只剩下她一個人了。
現在,「落日六號」內部已完全處於失重狀態,飛船已下沉到6800公里深處,那裡是地球的最深處,她是第一個到達地心的人。
她在地心的世界是那個活動範圍不到10平方米的悶熱的控制艙。飛船上有一個中微子傳感眼鏡,這個裝置使她同地面世界多少保持著一些感性的聯繫。但這種如同生命線的聯繫不能長時間延續下去,飛船裡中微子通訊設備的能量很快就要耗盡,現有的能量已不能維持傳感眼鏡的超高速資料傳輸,這種聯繫在三個月前就中斷了,具體時間是在我從草原返回航太中心的飛機上,當時我已把她的眼晴摘下來放到旅行包中。
那個沒有日出的細雨濛濛的草原早晨,竟是她最後看到的地面世界。
後來「落日六號」同地面只能保持著語音和資料通訊,而這個聯繫也在一天深夜中斷了,她被永遠孤獨地封閉於地心中。
「落日六號」的中子材料外殼足以抵抗地心的巨大壓力,而飛船上的生命循環系統還可以運行五十至八十年,她將在這不到10平方米的地心世界裡度過自己的餘生。
我不敢想像她同地面世界最後告別的情形,但主任讓我聽的錄音出乎我的意料。
這時來自地心的中微子波束已很弱,她的聲音時斷時續,但這聲音很平靜。
「……你們發來的最後一份補充建議已經收到,今後,我會按照整個研究計畫努力工作的。將來,可能是幾代人以後吧,也許會有地心飛船找到『落日六號』並同它對接,有人會再次進入這裡,但願那時我留下的資料會有用。請你們放心,我會在這裡安排好自己生活的。我現在已適應這裡,不再覺得狹窄和封閉了,整個世界都圍著我呀,我閉上眼睛就能看見上面的大草原,還可以清楚地看見每一朵我起了名字的小花呢。再見。」
透明地球
在以後的歲月中,我到過很多地方,每到一個處,我都喜歡躺在那裡的大地上。
我曾經躺在海南島的海灘上、阿拉斯加的冰雪上、俄羅斯的白樺林中、撒哈拉燙人的沙漠上……每到那個時刻,地球在我腦海中就變得透明了,在我下面六千多公里深處,在這巨大的水晶球中心,我看到了停汨在那裡的「落日六號」地航飛船,感受到了從幾千公里深的地球中心傳出的她的心跳。我想像著金色的陽光和銀色的月光透射到這個星球的中心,我聽到了那裡傳出的她吟唱的《月光》,還聽到她那輕柔的話音:
「……多美啊,這又是另一種音樂了……」
有一個想法安慰著我:不管走到天涯海角,我離她都不會再遠了。
同時也有4部Youtube影片,追蹤數超過9萬的網紅夫夫之道 FuFuKnows,也在其Youtube影片中提到,🌈夫夫環島愛台灣上一集請點此 Please watch the previous episode 👉 https://fufuknows.pros.si/LoveTaiwanEp7 善念是會循環的。 雖然是說到膩的一句話,但在這次環島的過程裡,我們仍感受到許多來自四面八方的善意。不論是...
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迎接終端AI新時代:讓運算更靠近資料所在
作者 : Andrew Brown,Strategy Analytics
2021-03-03
資料/數據(data)成長的速度越來越快。據估計,人類目前每秒產出1.7Mb的資料。智慧與個人裝置如智慧型手機、平板電腦與穿戴式裝置不但快速成長,現在我們也真正目睹物聯網(IoT)的成長,未來連網的裝置數量將遠遠超越地球的人口。
這包括種類繁多的不同裝置,像是智慧感測器與致動器,它們可以監控從震動、語音到視覺等所有的東西,以及幾乎大家可以想像到的所有東西。這些裝置無所不在,從工廠所在位置到監控攝影機、智慧手錶、智慧家庭以及自主性越來越高的車輛。隨著我們企圖測量生活週遭數位世界中更多的事物,它們的數量將持續爆炸性成長。
資料爆量成長,讓許多企業把資料從內部部署運作移到雲端。儘管集中到雲端運算的性質,在成本與資源效率、彈性與便利性有它的優點,但也有一些缺點。由於運算與儲存在遠端進行,來自終端、也就是那些在網路最邊緣裝置的資料,需要從起始點經過網際網路或其他網路,來到集中式的資料中心(例如雲端),然後在這裡處理與儲存,最後再傳回給用戶。
對於一些傳統的應用,這種方式雖然還可以接受,但越來越多的使用場景就是無法承受終端與雲端之間,資訊被接力傳遞產生的延遲。我們必須即時做出決策,網路延遲要越小越好。基於這些原因,開始有人轉向終端運算;越來越多人轉而使用智慧終端,而去中心化的程度也越來越高。此外,在這些即時應用中產生的龐大資料量,意味著處理與智慧必須在本地以分散的方式進行。
與資料成長連袂而來的,是人工智慧與機器學習(ML)也朝終端移動,並且越來越朝終端本身移動。大量來自真實世界的資訊,需要用ML的方式來進行詮釋與採取行動。透過AI與ML,是以最小的延遲分析影像、動作、影片或數量龐大的資料,唯一可行且合乎成本效益的方式。運用AI與ML的演算法與應用將在邊緣運作,在未來還將會直接在終端裝置上進行。
資料正在帶動從集中化到分散化的轉變
隨著資訊科技市場逐漸發展與成熟,網路的設計以及在其運作的所有裝置,也都跟著進化。全盛時期從服務數千個小型客戶端的主機,一直到客戶端伺服器模型中使用的越來越本地化的個人電腦運算效能,基礎架構持續重組與最佳化,以便更貼近網路上的裝置以及符合運作應用的需求。這些需求包含檔案存取與資料儲存,以及資料處理的需求。
智慧型手機與其他行動裝置的爆炸性成長,加上物聯網的快速成長,促使我們需要為如何讓資產進行最佳的部署與安排進行評估。而影響這個評估的因素,包括網路的可用性、安全性、裝置的運算力,以及把資料從終端傳送到儲存設備的相關費用,近來也已轉向使用分散式的運算模型。
從邊緣到終端:AI與ML改變終端典範
在成本、資源效率、彈性與便利性等方面,雲端有它的優點,裝置數量的急遽增加(如圖2),將導致資料產出量大幅增加。這些資料大部份都相當複雜且非結構化的,這也是為何企業只會分析1%~12% 的資料的原因之一。把大量非結構化的資料送到雲端的費用相當高、容易形成瓶頸,而且從能源、頻寬與運算力角度來看,相當沒有效率。
在終端執行進階處理與分析的能力,可協助為關鍵應用降低延遲、減少對雲端的依賴,並且更好地管理物聯網產出的巨量資料。
終端AI:感測、推論與行動
在終端部署更多智慧的主要原因之一,是為了創造更大的敏捷性。終端裝置處於網路的最邊緣與資料產生的地方,可以更快與更準確地做出回應,同時免除不必要的資料傳輸、延遲與資料移動中的安全風險,可以節省費用。
處理能力與神經網路的重大進展,正協助帶動終端裝置的新能力,另一股驅動力則是對即時資訊、效率(傳送較少的資訊到雲端)、自動化與在多數情況下,對近乎即時回應的需求。這是一個三道步驟的程序:傳送資料、資料推論(例如依據機器學習辨識影像、聲音或動作),以及採取行動(如物件是披薩,冰箱的壓縮機發出正常範圍外的聲音,因此發出警告)。
感測
處理器、微控制器與感測器產生的資料量相當龐大。例如,自駕車每小時要搜集25GB的資料。智慧家庭裝置、智慧牙刷、健身追蹤器或智慧手錶持續進化,並且與以往相比,會搜集更多的資料。
它們搜集到的資料極具價值,但每次都從各個終端節點把資料推回給雲端,數量又會過多。因此必須在終端進行處理。倘若部份的作業負載能在終端本身進行,就可以大幅提升效率。
推論
終端搜集到的資料是非結構性的。當機器學習從資料擷取到關聯性時,就是在進行推論。這表示使用AI與ML工具來幫忙訓練裝置辨識物件。拜神經網路的進展之賜,機器學習工具越來越能訓練物件以高度的精準度辨識影像、聲音與動作,這對體積越來越小的裝置,極為關鍵。
例如,圖4顯示使用像ONNX、PyTorch、Caffe2、Arm NN或 Tensorflow Lite 等神經網路工具,訓練高效能的意法半導體(ST)微控制器(MCU),以轉換成最佳化的程式碼,讓MCU進行物件辨識(這個的情況辨識對象是影像、聲音或動作)。更高效能的MCU越來越常利用這些ML工具來辨識動作、音訊或影像,而且準確度相當高,而我們接下來馬上就要對此進行檢視。這些動作越來越頻繁地從邊緣,轉移到在終端運作的MCU本身。
行動
資料一旦完成感測與推論後,結果就是行動。這有可能是回饋簡單的回應(裝置是開啟或關閉),或針對應用情況進行最佳化(戴耳機的人正在移動中,因此會針對穩定度而非音質進行最佳化),或是回饋迴路(根據裝置訓練取得的機器學習,輸送帶若發出聲音,顯示它可能歪掉了)。物聯網裝置將會變得更複雜且更具智慧,因為這些能力提升後,運算力也會因此增加。在我們使用新的機器學習工具後,一些之前在雲端或終端完成的關鍵功能,將可以移到終端本身的內部進行。
終端 AI:千里之行始於足下
從智慧型手機到車輛,今日所有電子裝置的核心都是許多的處理器、微控制器與感測器。它們執行各種任務,從最簡單到最複雜,並需要各式各樣的能力。例如,應用處理器是高階處理器,它們是為行動運算、智慧型手機與伺服器設計;即時處理器是為例如硬碟控制、汽車動力傳動系統,與無線通訊的基頻控制使用的非常高效能的處理器,至於微控制器處理器的矽晶圓面積則小了許多,能源效率也高出很多,同時擁有特定的功能。
這意味著利用ML工具訓練如MCU等較不複雜元件來執行的動作,之前必須透過威力更強大的元件才能完成,但現在邊緣與雲端則是理想的場所。這將讓較小型的裝置以更低的延遲執行更多種類的功能,例如智慧手錶、健康追蹤器或健康照護監控等穿戴式裝置。
隨著更多功能在較小型的終端進行,這將可以省下資源,包括資料傳輸費用與能源費用,同時也會產生極大的環境衝擊,特別是考量到全球目前已有超過200億台連網裝置,以及超過2,500億顆MCU(根據Strategy Analytics統計數據)。
TinyML、MCU與人工智慧
根據Google的TesnsorFlow 技術主管、同時也是深度學習與TinyML領域的指標人物 Pete Warden 表示:「令人相當興奮的是,我還不知道我們將如何使用這些全新的裝置,特別是它們後面代表的科技是如此的吸引人,我無法想像那些即將出現的全新應用。」
微型機器學習(TinyML)的崛起,已經催化嵌入式系統與機器學習結合,而兩者傳統上大多是獨立運作的。TinyML 捨棄在雲端上運作複雜的機器學習模型,過程包含在終端裝置內與微控制器上運作經過最佳化的模式識別模型,耗電量只有數毫瓦。
物聯網環境中有數十億個微型裝置,可以為各個產業提供更多的洞察與效率,包括消費、醫療、汽車與工業。TinyML 獲得 Arm、Google、Qualcomm、Arduino等業者的支持,可望改變我們處理物聯網資料的方式。
受惠於TinyML,微控制器搭配AI已經開始增添各種傳統上威力更強大的元件才能執行的功能。這些功能包括語音辨識(例如自然語言處理)、影像處理(例如物件辨識與識別),以及動作(例如震動、溫度波動等)。啟用這些功能後,準確度與安全性更高,但電池的續航力卻不會打折扣,同時也考量到各種更微妙的應用。
儘管之前提到的雲端神經網路框架工具,是取用這個公用程式最常用的方法,但把AI函式庫整合進MCU,然後把本地的AI訓練與分析能力插入程式碼中也是可行的。這讓開發人員依據從感測器、麥克風與其他終端嵌入式裝置取得的訊號導出資料模式,然後從中建立模型,例如預測性維護能力。
如Arm Cortex-M55處理器與Ethos U55微神經處理器(microNPU),利用CMSIS-DSP與CMSIS-NN等常見API來簡化程式碼的轉移性,讓MCU與共同處理器緊密耦合以加速AI功能。透過推論工具在低成本的MCU上實現AI功能並符合嵌入式設計需求極為重要,原因是具有AI功能的MCU有機會在各種物聯網應用中轉變裝置的設計。
AI在較小型、低耗電與記憶體受限的裝置中可以協助的關鍵功能,我們可以把其精華歸納至我們簡稱為「3V」的三大領域:語音(Voice,如自然語言處理)、視覺(Vision,如影像處理)以及震動(Vibration,如處理來自多種感測器的資料,包括從加速計到溫度感測器,或是來自馬達的電氣訊號)。
終端智慧對「3V」至關重要
多數的物聯網應用聚焦在一些特定的領域:基本控制(開/關)、測量(狀態、溫度、流量、噪音與震動、濕度等)、資產的狀況(所在地點以及狀況如何?),以及安全性功能、自動化、預測性維護以及遠端遙控(詳見圖 6)。
Strategy Analytics的研究顯示,許多已經完成部署或將要部署的物聯網B2B應用,仍然只需要相對簡單的指令,如基本的開/關,以及對設備與環境狀態的監控。在消費性物聯網領域中,智慧音箱的語音控制AI已經出現爆炸性成長,成為智慧家庭指令的中樞,包括智慧插座、智慧照明、智慧攝影機、智慧門鈴,以及智慧恆溫器等。消費性裝置如藍牙耳機現在已經具備情境感知功能,可以依據地點與環境,在音質優先與穩定度優先之間自動切換。
如同我們檢視的結果,終端AI可以在「3V」核心領域提供價值,而它觸及的許多物聯網領域,遍及B2B與B2C的應用:
震動:包含來自多種感測器資料的處理,從加速計感測器到溫度感測器,或來自馬達的電氣訊號。
視覺:影像與影片辨識;分析與識別靜止影像或影片內物件的能力。
語音:包括自然語言處理(NLP)、瞭解人類口中說出與寫出的語言的能力,以及使用人類語言與人類交談的能力-自然語言產生(NLG)。
垂直市場中有多種可以實作AI技術的使用場景:
震動
可以用來把智慧帶進MCU中的終端AI的進展,有各式各樣的不同應用領域,對於成本與物聯網裝置與應用的效用,都會帶來衝擊。這包括我們在圖6中點出的數個關鍵物聯網應用領域,包括:
溫度監控;
壓力監控;
溼度監控;
物理動作,包括滑倒與跌倒偵測;
物質檢測(漏水、瓦斯漏氣等) ;
磁通量(如鄰近感測器與流量監控) ;
感測器融合(見圖7);
電場變化。
一如我們將在使用場景單元中檢視的,這些能力有許多可以應用在各種被普遍部署的物聯網應用中。
語音
語音是進化的產物,也是人類溝通非常有效率的方式。因此我們常常想要用語音來對機器下指令,也不令人意外;聲音檢測是持續成長的類別。語音啟動在智慧家庭應用中很常見,例如智慧音箱,而它也逐漸成為啟動智慧家庭裝置與智慧家電的語音中樞,如電視、遊戲主機與其他新的電器。
在工業環境中,供車床、銑床與磨床等電腦數值控制(CNC)機器使用的電腦語音引擎正方興未艾。iTSpeex的ATHENA4是第一批專為這些產品設計的語音啟動作業系統。這些產品往往因為安全原因,有離線語音處理的需求,因此終端 AI 語音發展在這裡也創造出有趣的機會。用戶可以指示機器執行特定的運作,並從機器手冊與工廠文件,立即取用資訊。
語音整合在車輛中也相當關鍵。OEM 代工廠商持續對車載娛樂系統中的語音辨識系統,進行大量投資。語音有潛力成為最安全的輸入模式,因為它可以讓駕駛的眼睛持續盯著道路,而雙手仍持續握著方向盤。
對於使用觸控螢幕或硬體控制器通常需要多道步驟的複雜任務,語音辨識系統特別能勝任。這些任務包括輸入文字簡訊、輸入目的地、播放特定歌曲或歌曲子集,以及選擇廣播電台頻道。其他的服務包含如拋錨服務(或bCall)與禮賓服務。
視覺
正如我們之前已經檢視過,終端 AI 提供視覺領域全新的機會,特別是與物件檢測及辨識相關。這可能包括觀察生產線的製造瑕疵,以及找出自動販賣機需要補貨的庫存。其他實例包括農業應用,例如依據大小與品質為農產品分級。
曳引機裝上機器視覺攝影機後,我們幾乎可以即時檢測出雜草。雜草冒出後,AI可以分類雜草並估算它對農產收穫的潛在威脅。這讓農民可以鎖定特定的雜草,並打造客製的除草解決方案。機器視覺然後可以檢測除草劑的效用,並找出農地中仍具抗藥性的殘餘雜草。
使用場景
預測性維護工具已經從擷取與比較震動的量測資料,進化到提出即時的資產監控。藉由連接物聯網感測器裝置與維護軟體,我們也可能做到遠端監控。
震動分析
這種類型的預測性維護在旋轉型機器密集的製造工廠裡,相當常見。震動分析可以揭露鬆脫、不平衡、錯位與軸承磨損等狀況。例如,把震動計量器接上靠近選煤廠離心泵浦內部承軸處,就可以讓工程師建立起正常震動範圍的基線。超出這個範圍的震動,可能顯示滾珠軸承出現鬆動,需要更換。
磁感測器融合
磁感測器利用磁性浮筒與一系列可以感應並與液體表面一起移動的感測器,測量液面的高低。所有的這些應用都使用一個固定面上的磁感測器,它與附近平面的磁鐵一起作動,與這個磁鐵相對應的感測器也會移動。
聲學分析(聲音)
與震動分析相似,聲測方位分析也是供潤滑技師使用,主要是專注在主動採取潤滑措施。這意味我們可以避免移動設備時產生的過度磨損,否則會為了修理造成代價高昂的停機。實際的例子可能包括測量輸送皮帶的承軸狀況。出現過度磨損時,承軸會因為潤滑不足或錯位出現故障,可能造成整個生產流程的中斷。
聲學分析(超音波)
聲音聲學分析雖然可以用來進行主動與預測性維護,超音波聲學分析卻只能用於預測性維護。它可以在超音波範圍內找出與機器摩擦及壓力相關的聲音,並使用在會發出較細微聲音的電氣設備與機器設備。我們可以說這一類型的分析與震動或油量分析相比,更可以預測即將出現的故障。目前它部署起來比其他種類的預防性維護花費較高,但終端 AI 的進展可以促成這種細微層級的聲學檢測,大幅降低部署的費用。
熱顯影
熱顯影利用紅外線影像來監控互動機器零件的溫度,讓任何異常情況很快變得顯而易見。具備終端 AI 能力的裝置,可以長期檢測微細的變化。與其他對事故敏感的監視器一樣,它們會觸發排程系統,自動採取適當的行動來預防零件故障。
消費者與智慧家庭
將語音運用在消費者與智慧家庭,是最常看到的場景之一。這包括智慧型手機與平板電腦上、未包含電話整合功能的裝置,例如螢幕尺寸有限的穿戴式裝置。這類型的裝置包含智慧手錶與健康穿戴式裝置,可以為各種功能提供免動手的語音啟動。像 Amazon 的 Echo 或 Google 的 Home 等智慧音箱市場的成長,說明消費者對於可接收與提供語音互動等現有裝置的強勁需求,與日俱增。
消費者基於各種理由使用智慧音箱,最常見的使用場景為:
聽音樂;
控制如照明等智慧家庭裝置;
取得新聞與天氣預報的更新;
建立購物與待辦事項清單。
除了像智慧音箱與智慧電視等消費裝置,智慧家庭裝置語音的使用,也顯現相當的潛力。諸如連網門鈴(如 ring.com)等裝置與連網的煙霧偵測器(例如 Nest Protect 煙霧與一氧化碳警報)目前都已上市可供消費者選購,它們結合了語音與視覺的感測器融合功能以及運動檢測。有了連網的煙霧偵測器,裝置在偵測到煙霧或一氧化碳時,可以發出語音警告。
終端 AI 為強化這些能力提供了全新機會,而且常常結合震動(動作)、視覺與語音控制。例如,增加姿態辨識來控制例如電視等家電,或是把語音控制嵌入白色家電,即是以最低成本強化功能性最直接的方式。
健康照護
用來發現醫護資訊的 AI 驅動終端裝置的應用,將為病況的治療與診斷,提供更多的價值。這種資訊可能是資料,也可能是影像、影片以及說出的話,我們可以透過 AI 進行型態與診斷分析。這些資料將引發全新、更有效的治療方法,為整個產業節省成本。受惠於終端 AI 的進展,像 Google Duplex 等語音系統的複雜性將會降低。例如門診預約等勞力密集的工作,也可以轉換成 AI 活動。利用自然語言語音來延伸 AI 的使用,也可以把 AI 用在第一線的病人診斷,然後再由醫師接手提供諮詢。
其他健康照護實例包括像 Wewalk5 等物件,這是一個供半盲與全盲人員使用的智慧拐杖。它使用感測器來檢測胸口水平以上的物件,並搭配 Google Maps 與 Amazon Alexa 等 app,方便使用者提出問題。
結論
由於連網的終端裝置數量越來越多,這個世界也越來越複雜。連接到網際網路的裝置已經超過 300 億個,而微控制器的數量也超過 2,500 億,每年還會增加約 300 億個。越來越多的程序開始進行自動化,不過,把大量資料傳送到雲端涉及的延遲以及邊緣運算的額外費用,意味著許多全新、令人興奮且引人矚目的物聯網使用場景,可能無法開花結果。
解決這些挑戰的答案,並不是為雲端資料中心持續增添運算力。降低出現在邊緣的延遲雖然會有幫助,但不會解決日益分散的世界的所有挑戰。我們需要把智能應用到基礎架構中。
儘管為終端裝置增添先進的運算能力在十年前仍不可行,TinyML 技術近來的提升,已經讓位處相當邊緣的裝置 (也就是終端本身)增添智能的機會大大改觀。在終端增加運算與人工智慧能力,可以讓我們在源頭搜集到更多更具關聯性與相關的資訊。隨著裝置與資料的數量持續攀升,在源頭掌握情境化與具關聯性的資料,具有極大的價值,並將開啟全新的使用場景與營收機會。
終端裝置的機器學習,可以促成全新的終端 AI 世界。新的應用場景正在崛起,甚至跳過傳送大量資料的需求,因而紓解資料傳輸的瓶頸與延遲,並在各種作業環境中創造全新機會。終端 AI 將為我們開啟一個充滿全新機會與應用場景的世界,其中還有很多我們現在想像不到的機會。
附圖:圖1:從集中式到分散式運算的轉變。
(資料來源:《The End of Cloud Computing》,by Peter Levine,Andreessen Horowitz)
圖2:全球上網裝置安裝量。
(資料來源:Strategy Analytics)
圖3:深度學習流程。
圖4:MCU的視覺、震動與語音。
(資料來源:意法半導體)
圖5:AI 工具集執行模型轉換,以便在MCU上執行經最佳化的神經網路推論。
(資料來源:意法半導體)
圖6:物聯網企業對企業應用的使用-目前與未來。
(資料來源:Strategy Analytics)
圖7:促成情境感知的感測器融合。
(資料來源:恩智浦半導體)
資料來源:https://www.eettaiwan.com/20210303nt31-the-dawn-of-endpoint-ai-bringing-compute-closer-to-data/?fbclid=IwAR0JTRpNsJUl-DmSNpfIcymGQpkQaUgXixEaczwDpELxGCaCeJpkTyoqUtI
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▋徐譽庭 ╳ 艾怡良《#我沒有談的那場戀愛》:對不起,不是你們理想的樣子
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為什麼找艾怡良來演?同劇的 9m88,也是電影初登場。徐譽庭說,因為太著迷了。「我這幾年很迷戀一個狀態,就是沒有在演,一切都是真實的。然後那個東西,我覺得從初生之犢的身上比較容易挖掘。」
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從電視到電影,她看表演的角度逐漸變化,也看大量紀錄片,「那些真實的人生,不用演,都好精彩。」前幾天看《好好拍電影》,看許鞍華走,許鞍華坐,許鞍華笑,「就想說,喔,演員演不出來那個動作。」就連已經磨成戲精的吳慷仁和林美秀,關鍵那場戲也被她規定「不能哭」,戲劇化收起來,試圖逼近真實世界的彆扭。
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辦公室生態確實也是艾怡良曾經歷過的,看角色們像在看過去同事,特別是眾多女強人。她畢業後進公關公司,「是小朋友試圖穿著套裝,當一個成熟的大人。」成熟的大人不能情緒化,感性的她一再收斂,收到幾近內傷。或許繼續待下去也會成為郭勤勤,只是她做不到。
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貫徹徐譽庭迷戀的真實感,她將艾怡良的氣息吹進了角色裡。「每一個角色的創作都是這樣,妳書寫完還是平面的,演員出現的時候,才變成立體的。演員本身的特質,一定會是這個角色很好的原型,角色本身不是原型。」她眼裡的艾怡良少了台上的酷帥勁,更多孩子氣,因此寫下角色在床上哭鬧自己又醜又黑、沒人愛的耍賴樣子。
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即便很糗,艾怡良喜歡那場戲,「那就是我平常的模樣,唱完心情不好,下台來就是這樣。」她說,金曲獎演出失常後,也是這樣在家哭喊著不唱了。
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既然耍賴過,現在就可以更自在了吧。在銀幕上哭喊過的艾怡良說,「我現在很樂於呈現這一面,因為我覺得很舒服。倔強的相反就是承認,導演是給了我一個機會成為舒服的自己,那也是我的救贖。」
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🔍️ 專訪全文請見:https://bit.ly/376yBpE
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真實氣息延續,劇中艾怡良的母親由林美秀飾演,她不叫女兒勤勤或小名,通常都叫「欸」。
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「每次都把媽媽寫得慈祥和藹,那是標本,不是媽媽。媽媽也是有她的七情六慾啊。」戲裡的媽媽有時陰沉,來自徐譽庭觀察身邊不快樂的母親們,「好像生活裡什麼也不缺,但就是有一塊空洞。沒有看清楚那塊空洞的時候就會憂鬱,會對很多事情不愉快,動不動就哭,在家裡面唱著卡啦 OK。」她住家旁常響起低沉女嗓 echo 開超大唱老歌,苦情曲調永遠熱門。
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戲裡母女相處,也如徐譽庭真實人生。「她希望我很好,又常常否定我,那句台詞就是我媽講過的,『人家女生都打扮漂漂亮亮的,妳看妳全身那個樣子』,我就會很委屈,你們生了這個女兒,很抱歉,她不是你們理想的樣子⋯⋯」
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「但我愛不愛我媽?超愛的。」身為最小的女兒,徐譽庭後來看著媽媽及同母異父的哥哥,對應出《我沒有談的那場戀愛》中後段一個又一個淚點。母親也有罪惡感、也有難以走出的迴圈,曾經女兒無法同理的,她用劇本再走一次。
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善念是會循環的。
雖然是說到膩的一句話,但在這次環島的過程裡,我們仍感受到許多來自四面八方的善意。不論是第一天陪我們在新竹騎了一小段路的機車騎士。對我們鳴喇叭,搖下車窗比讚的人。
或是在台東縣的山路裡,和我們說加油並且詢問有沒有需要協助的兩位大姊,和在金崙大橋直接搖下車窗給我們看手機畫面是「夫夫之道」YouTube封面的一對情侶,當然,還有無可取代每天都給我們鼓勵的小洋蔥們。
太多太多沒有預料到的祝福與鼓勵,更多來自互不相識的陌生人,而有時這樣一份舉動,就給我們好大的力量,或是能繼續承受豔陽的威力,帶著笑意再往前。我有好幾次坐在後座打嗑睡,都因為這樣的舉動馬上醒來,開心一整天。
今天是值得紀念的日子,因為是這趟旅程的一半,第八天,也終於騎來東部,途中的風景也是嚇死人的壯麗,不論是山海相連的光景,彷彿鑲了金箔的海平面,海浪伴隨著一道一道金色的光芒,縱使溫度炎熱,但看著這些流轉的風景,也十分舒壓。
我們兩人就像穿梭在風景明信片裡,不時的更換不同景象。
然後今天真的過得非常健康,從我們七點就起床品嚐日和灣居的早餐後,馬上前往鹿境陪梅花鹿玩,我覺得里歐與梅花鹿,就像企鵝與梅花鹿的相遇,能看見這樣的動物界交誼真的非常感動,都是可愛動物園區,散發出超萌的樣貌來。
緊接著路過車城福安宮參拜,便沿往台東縣大武鄉的漁港品嚐阿梅海產,這種開在漁港旁的海味最新鮮了!兩人嗑完一桌合菜,滿足的說著:「我們今天早餐和午餐都有按時吃欸!這趟環島結束搞不好連作息都被調整好了!」
之後來到了多良車站,覺得那裡真是美麗的不可思議,火車從山洞口駛過,緊接著是鐵軌連綿著山巒而遠方就是蔚藍的大海,這分明是動畫或電影才會出現的場景呀!雖然我們來不及和下一班火車合照,卻也覺得這一趟超值得!
跑過一輪景點,提早來到台東知本的富野溫泉休閒會館,兩人馬上大睡一場,再起床泡溫泉。待身心放鬆後,才在房間裡,交換一點旅程過半的心情。我們謝過一輪過程裡的所有善緣。
最後,我們彼此道謝,再謝謝自己。
謝謝這趟旅程我們享受了各種第一次,享受晴朗、享受風雨、享受抱怨也享受磨練,最終,還是堅定的走著,謝謝彼此的相陪也謝謝自己的堅持。
明天,旅程還要繼續,期待有更多美好等著我們。
時間:2020年7月25日
行經:日和灣居 Sunshine Liv.>鹿境梅花鹿生態園區>車城福安宮
>台東大武阿梅海產>大武彩虹村>多良車站>富野溫泉休閒會館
交通:PGO電動車Ur1
總里程數:122.3公里
住宿: 富野溫泉休閒會館-知本
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