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今晚我想來點,凡爾賽宮的梨子──《馴果記》

臉譜出版_96
・2022/06/24 ・2684字 ・閱讀時間約 5 分鐘

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  • 作者 / 貝恩德・布倫納(Bernd Brunner)
  • 譯者 / 林潔盈

編按:17、18世紀凡爾賽宮的「國王菜園」(Le Potager du Roi)比大家想像更加精采,由一位熱愛園藝的律師拉昆提涅(Jean-Baptiste de La Quintinie)開始,用愛發電,種植出許多優良蔬果,不僅能滿足挑剔的國王,還能供給整個皇宮的需求量。在這裡出產的梨子,奶油般的質地和麝香般的香氣,有著擄獲太陽王路易十四的魅力。

講到凡爾賽宮的「國王菜園」(Le Potager du Roi),這個名字會讓人聯想到種植蔬菜和香草的菜圃與藥圃,不過這其實是相當保守的陳述。宮廷園林的設計出自勒諾特(André Le Nôtre)之手,勒諾特是太陽王路易十四的首席園藝師。1678 年,醉心園藝的律師拉昆提涅(Jean-Baptiste de La Quintinie)開始在宮殿南邊布置一座占地 9 公頃的廣闊花園,為宮廷提供蔬果。早期的花園面積較小,不堪此任。為這個計畫選定的沼澤地似乎不是那麼大有可為:資料顯示這是一片發臭的沼澤。當時用上了好幾個團的瑞士衛隊,才將沼澤抽乾,並塡上肥沃的土壤。

建造初期的凡爾賽宮。圖/Wikipedia

巴黎附近的凡爾賽於 1682 年成為法國宮廷的住所和政府所在地。新的果菜園於次年完工。就如宮殿的其他部分,果菜園的設計也是為了維護國王的公眾形象。整個建築群就像一件精緻的藝術品,表達出那個時代的典型願望—展現對自然的征服。路易十四讓拉昆提涅管理他的菜園,經常讓拉昆提涅護送他穿過菜園。他使用的側門非常能彰顯出一位絕對君主的權力:那座大門經過特別打造,有豐富的鑄鐵裝飾。當威尼斯總督或暹羅大使等重要貴賓來訪,路易十四也會讓他們參觀這座果菜園。

圍牆的一部分被擴建成一個露台,國王可以在那裡散步,俯瞰下方的豐餘。這裡有一個很有趣的建築特點,即面向南方、東方或西方的外牆上加入了二十九個封閉空間。由於這些小型空間有擋風設計,即使在一年當中較寒冷的時候,也能在晴天形成相對溫暖的微氣候。因此,這些地方是種植無花果樹、桃樹和杏樹的理想場所,這些樹對寒冷較敏感。甜瓜、草莓和覆盆子(梅斯甜莓﹝Sucrée de Metz﹞)等據說也種在這裡。果樹的枝條並不會任其生長,而是以樹籬整枝的方式引導,其中有一些被整成相當奇特的形狀,如此一來,這些果樹就與整座宮殿和其庭園高度人工的外觀互相協調。當然,拉昆提涅也知道,迫使樹木長成扇形,意味著會有更多陽光照射到樹枝上。

梨有多種風味、顏色和形狀,1874年插圖。圖/《馴果記

為了取悅他要求極高的客戶,並為數千人的宮廷提供所需數量的美麗優質水果,拉昆提涅肯定承受著巨大的壓力。在夏天,果菜園每天要供應四千顆無花果。拉昆提涅的另一項卓越功績是在植物正常生長季節之外的時間成功栽植。據傳,他能在 1 月分端出草莓取悅宮廷眾人的味蕾。即使這個故事是眞的,這些漿果肯定不是特別甜。在該園建立時,溫室還沒有發明出來;溫室是在五十年後才出現在這個世界上。然而,拉昆提涅還有其他招數。他將玻璃穹頂放在生長季節較早的植物上,並在地上撒上新鮮馬糞來溫暖它們。其他統治者很快就對拉昆提涅的驚世之才起了興趣,據說他拒絕來自英國國王一個相當有競爭性的邀約。

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在凡爾賽期間,拉昆提涅甚至抽空寫了一本關於果園和菜園的手冊,以英文出版,名為《園藝師全書;果園和果菜園種植及正確排序指南》(The Complete Gard’ner; Or, Directions for Cultivating and Right Ordering of Fruit-Gardens and Kitchen-Gardens)。除了涵蓋植物學的許多面向之外,這本精采的著作還描述五百種梨,這絕非偶然。拉昆提涅寫道:

「必須承認,在這個地方的所有水果中,沒有比這只梨更美麗高貴的了。梨是最能給餐桌增光的水果。」

太陽王特別偏愛這種水果,尤其是芳香甜膩的「Bon-chrétien d’hiver」(意譯「冬天的好基督徒」),這個品種的梨長久以來一直被視為初升太陽的象徵。這種梨有奶油般的黏稠質地和麝香般的香氣,圍繞著它的神話也有了自己的生命。1816 年,一位名叫威廉斯的果園經營者在倫敦園藝學會(Horticultural Society of London)的水果展上展示了這種梨,而這種梨也因此被稱為「威廉斯梨」(Williams Bon Chrétien),並從此征服了世界。它已經傳到波士頓,在巴特利(Enoch Bartlett)收購種植這種梨的土地後,這種梨就開始以他為名。今天在美國和加拿大,「巴特利」仍然是這種梨最常見的名稱。

威廉斯梨(Williams pear)。圖/《馴果記

在隨後的幾個世紀中,凡爾賽宮的花園經歷幾個不同的階段。1735 年,出現了一個特別値得紀念的創新。拉昆提涅的繼任者雷諾曼(Louis Le Normand)自豪地向路易十五展示第一批在加熱的溫室中成功栽培的鳳梨。那裡甚至還種了香蕉樹。海利根失落花園(Lost Gardens of Heligan)位於幾十年前在英格蘭康沃爾郡(Cornwall)重新發現的一座莊園內,經過重建後,那裡仍然用馬糞保溫的特殊坑窪來種植鳳梨。

17 世紀和 18 世紀的法國是果園的黃金時代,此時的法國是全球果園發展的先行者。到 17 世紀末,由樹木專家和果農組成的廣泛網絡已經遍布歐洲大部分地區。法國園藝師—主要來自巴黎周邊地區,即當時的水果生產中心—前往不列顚群島和德國,而他們的英國同行也來到法國。他們之間的銷售和交流非常活躍,熱烈追求最不尋常和最具吸引力的品種是常態。

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沒過多久,這個網絡就拓展到北美地區。18 世紀,在德國和法國分別被稱為「Zwetschge」與「prunier de Damas」的西梅李已經傳入北美洲,在蒙特婁的果園和當地品種一起生長,而勒芒小皇后蘋果和卡維爾白蘋果也是如此。安德里厄家族(Andrieux)在法國擁有的一家苗圃非常自豪於他在世界各地經營的人脈。然而,安德里厄向客戶提供的「加拿大勒芒小皇后」嫁接樹,很可能源自法國諾曼第地區,而這個名稱可能只是一個行銷技巧,讓這種植物看來更有趣、更具異國風情。

——本書摘自《馴果記》,2022 年 6 月,臉譜,未經同意請勿轉載。

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臉譜出版有著多種樣貌—商業。文學。人文。科普。藝術。生活。希望每個人都能找到他要的書,每本書都能找到讀它的人,讀書可以僅是一種樂趣,甚或一個最尋常的生活習慣。

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為機器人換上「物理大腦」:一場終結AI數位囚禁的革命
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/09/03 ・5732字 ・閱讀時間約 11 分鐘

本文與 研華科技 合作,泛科學企劃執行

我們都看過那種影片,對吧?網路上從不缺乏讓人驚嘆的機器人表演:數十台人形機器人像軍隊一樣整齊劃一地耍雜技 ,或是波士頓動力的機器狗,用一種幾乎違反物理定律的姿態後空翻、玩跑酷 。每一次,社群媒體總會掀起一陣「未來已來」、「人類要被取代了」的驚呼 。

但當你關掉螢幕,看看四周,一個巨大的落差感就來了:說好的機器人呢?為什麼大街上沒有他們的身影,為什麼我家連一件衣服都還沒人幫我摺?

這份存在於數位螢幕與物理現實之間的巨大鴻溝,源於一個根本性的矛盾:當代AI在數位世界裡聰明絕頂,卻在物理世界中笨拙不堪。它可以寫詩、可以畫畫,但它沒辦法為你端一杯水。

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這個矛盾,在我們常見的兩種機器人展示中體現得淋漓盡致。第一種,是動作精準、甚至會跳舞的類型,這本質上是一場由工程師預先寫好劇本的「戲」,機器人對它所處的世界一無所知 。第二種,則是嘗試執行日常任務(如開冰箱、拿蘋果)的類型,但其動作緩慢不穩,彷彿正在復健的病人 。

這兩種極端的對比,恰恰點出了機器人技術的真正瓶頸:它們的「大腦」還不夠強大,無法即時處理與學習真實世界的突發狀況 。

這也引出了本文試圖探索的核心問題:新一代AI晶片NVIDIA® Jetson Thor™ ,這顆號稱能驅動「物理AI」的超級大腦,真的能終結機器人的「復健時代」,開啟一個它們能真正理解、並與我們共同生活的全新紀元嗎?

新一代AI晶片NVIDIA® Jetson Thor™ ,這顆號稱能驅動「物理AI」的超級大腦 / 圖片來源:研華科技

為何我們看到的機器人,總像在演戲或復健?

那我們怎麼理解這個看似矛盾的現象?為什麼有些機器人靈活得像舞者,有些卻笨拙得像病人?答案,就藏在它們的「大腦」運作方式裡。

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那些動作極其精準、甚至會後空翻的機器人,秀的其實是卓越的硬體性能——關節、馬達、減速器的完美配合。但它的本質,是一場由工程師預先寫好劇本的舞台劇 。每一個角度、每一分力道,都是事先算好的,機器人本身並不知道自己為何要這麼做,它只是在「執行」指令,而不是在「理解」環境。

而另一種,那個開冰箱慢吞吞的機器人,雖然看起來笨,卻是在做一件革命性的事:它正在試圖由 AI 驅動,真正開始「理解」這個世界 。它在學習什麼是冰箱、什麼是蘋果、以及如何控制自己的力量才能順利拿起它。這個過程之所以緩慢,正是因為過去驅動它的「大腦」,也就是 AI 晶片的算力還不夠強,無法即時處理與學習現實世界中無窮的變數 。

這就像教一個小孩走路,你可以抱著他,幫他擺動雙腿,看起來走得又快又穩,但那不是他自己在走。真正的學習,是他自己搖搖晃晃、不斷跌倒、然後慢慢找到平衡的過程。過去的機器人,大多是前者;而我們真正期待的,是後者。

所以,問題的核心浮現了:我們需要為機器人裝上一個強大的大腦!但這個大腦,為什麼不能像ChatGPT一樣,放在遙遠的雲端伺服器上就好?

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我們需要為機器人裝上一個強大的大腦!但這個大腦,為什麼不能像ChatGPT一樣,放在遙遠的雲端伺服器上就好? / 圖片來源:shutterstock

機器人的大腦,為什麼不能放在雲端?

聽起來好像很合理,對吧?把所有複雜的運算都交給雲端最強大的伺服器,機器人本身只要負責接收指令就好了。但……真的嗎?

想像一下,如果你的大腦在雲端,你看到一個球朝你飛過來,視覺訊號要先上傳到雲端,雲端分析完,再把「快閃開」的指令傳回你的身體。這中間只要有零點幾秒的網路延遲,你大概就已經鼻青臉腫了。

現實世界的互動,需要的是「即時反應」。任何網路延遲,在物理世界中都可能造成無法彌補的失誤 。因此,運算必須在機器人本體上完成,這就是「邊緣 AI」(Edge AI)的核心概念 。而 NVIDIA  Jetson 平台,正是為了解決這種在裝置端進行高運算、又要兼顧低功耗的需求,而誕生的關鍵解決方案 。

NVIDIA Jetson 就像一個緊湊、節能卻效能強大的微型電腦,專為在各種裝置上運行 AI 任務設計 。回顧它的演進,早期的 Jetson 系統主要用於視覺辨識搭配AI推論,像是車牌辨識、工廠瑕疵檢測,或者在相機裡分辨貓狗,扮演著「眼睛」的角色,看得懂眼前的事物 。但隨著算力提升,NVIDIA Jetson 的角色也逐漸從單純的「眼睛」,演化為能夠控制手腳的「大腦」,開始驅動更複雜的自主機器,無論是地上跑的、天上飛的,都將NVIDIA Jetson 視為核心運算中樞 。

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但再強大的晶片,如果沒有能適應現場環境的「容器」,也無法真正落地。這正是研華(Advantech)的角色,我們將 NVIDIA Jetson 平台整合進各式工業級主機與邊緣運算設備,確保它能在高熱、灰塵、潮濕或震動的現場穩定運行,滿足從工廠到農場到礦場、從公車到貨車到貨輪等各種使用環境。換句話說,NVIDIA 提供「大腦」,而研華則是讓這顆大腦能在真實世界中呼吸的「生命支持系統」。

這個平台聽起來很工業、很遙遠,但它其實早就以一種你意想不到的方式,進入了我們的生活。

從Switch到雞蛋分揀員,NVIDIA Jetson如何悄悄改變世界?

如果我告訴你,第一代的任天堂Switch遊戲機與Jetson有相同血緣,你會不會很驚訝?它的核心處理器X1晶片,與Jetson TX1模組共享相同架構。這款遊戲機對高效能運算和低功耗的嚴苛要求,正好與 Jetson 的設計理念不謀而合 。

而在更專業的領域,研華透過 NVIDIA Jetson 更是解決了許多真實世界的難題 。例如

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  • 在北美,有客戶利用 AI 進行雞蛋品質檢測,研華的工業電腦搭載NVIDIA Jetson 模組與相機介面,能精準辨識並挑出髒污、雙黃蛋到血蛋 
  • 在日本,為避免鏟雪車在移動時發生意外,導入了環繞視覺系統,當 AI 偵測到周圍有人時便會立刻停止 ;
  • 在水資源珍貴的以色列,研華的邊緣運算平台搭載NVIDIA Jetson模組置入無人機內,24 小時在果園巡航,一旦發現成熟的果實就直接凌空採摘,實現了「無落果」的終極目標 。

這些應用,代表著 NVIDIA Jetson Orin™ 世代的成功,它讓「自動化」設備變得更聰明 。然而,隨著大型語言模型(LLM)的浪潮來襲,人們的期待也從「自動化」轉向了「自主化」 。我們希望機器人不僅能執行命令,更能理解、推理。

Orin世代的算力在執行人形機器人AI推論時的效能約為每秒5到10次的推論頻率,若要機器人更快速完成動作,需要更強大的算力。業界迫切需要一個更強大的大腦。這也引出了一個革命性的問題:AI到底該如何學會「動手」,而不只是「動口」?

革命性的一步:AI如何學會「動手」而不只是「動口」?

面對 Orin 世代的瓶頸,NVIDIA 給出的答案,不是溫和升級,而是一次徹底的世代跨越— NVIDIA Jetson Thor 。這款基於最新 Blackwell 架構的新模組,峰值性能是前代的 7.5 倍,記憶體也翻倍 。如此巨大的效能提升,目標只有一個:將過去只能在雲端資料中心運行的、以 Transformer 為基礎的大型 AI 模型,成功部署到終端的機器上 。

NVIDIA Jetson Thor 的誕生,將驅動機器人控制典範的根本轉變。這要從 AI 模型的演進說起:

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  1. 第一階段是 LLM(Large Language Model,大型語言模型):
    我們最熟悉的 ChatGPT 就屬此類,它接收文字、輸出文字,實現了流暢的人機對話 。
  2. 第二階段是 VLM(Vision-Language Model,視覺語言模型):
    AI 學會了看,可以上傳圖片,它能用文字描述所見之物,但輸出結果仍然是給人類看的自然語言 。
  3. 第三階段則是 VLA(Vision-Language-Action Model,視覺語言行動模型):
    這是革命性的一步。VLA 模型的輸出不再是文字,而是「行動指令(Action Token)」 。它能將視覺與語言的理解,直接轉化為控制機器人關節力矩、速度等物理行為的具體參數 。

這就是關鍵! 過去以NVIDIA Jetson Orin™作為大腦的機器人,僅能以有限的速度運行VLA模型。而由 VLA 模型驅動,讓 AI 能夠感知、理解並直接與物理世界互動的全新形態,正是「物理 AI」(Physical AI)的開端 。NVIDIA Jetson Thor 的強大算力,就是為了滿足物理 AI 的嚴苛需求而生,要讓機器人擺脫「復健」,迎來真正自主、流暢的行動時代 。

NVIDIA Jetson Thor 的強大算力,就是為了滿足物理 AI 的嚴苛需求而生,要讓機器人擺脫「復健」,迎來真正自主、流暢的行動時代 / 圖片來源:研華科技

其中,物理 AI 強調的 vision to action,就需要研華設計對應的硬體來實現;譬如視覺可能來自於一般相機、深度相機、紅外線相機甚至光達,你的系統就要有對應的介面來整合視覺;你也會需要控制介面去控制馬達伸長手臂或控制夾具拿取物品;你也要有 WIFI、4G 或 5G 來傳輸資料或和別的 AI 溝通,這些都需要具體化到一個系統上,這個系統的集大成就是機器人。

好,我們有了史上最強的大腦。但一個再聰明的大腦,也需要一副強韌的身體。而這副身體,為什麼非得是「人形」?這不是一種很沒效率的執念嗎?

為什麼機器人非得是「人形」?這不是一種低效的執念嗎?

這是我一直在思考的問題。為什麼業界的主流目標,是充滿挑戰的「人形」機器人?為何不設計成效率更高的輪式,或是功能更多元的章魚型態?

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答案,簡單到令人無法反駁:因為我們所處的世界,是徹底為人形生物所打造的。

從樓梯的階高、門把的設計,到桌椅的高度,無一不是為了適應人類的雙足、雙手與身高而存在 。對 AI 而言,採用人形的軀體,意味著它能用與我們最相似的視角與方式去感知和學習這個世界,進而最快地理解並融入人類環境 。這背後的邏輯是,與其讓 AI 去適應千奇百怪的非人形設計,不如讓它直接採用這個已經被數千年人類文明「驗證」過的最優解 。

這也區分了「通用型 AI 人形機器人」與「專用型 AI 工業自動化設備」的本質不同 。後者像高度特化的工具,產線上的機械手臂能高效重複鎖螺絲,但它無法處理安裝柔軟水管這種預設外的任務 。而通用型人形機器人的目標,是成為一個「多面手」,它能在廣泛學習後,理解物理世界的運作規律 。理論上,今天它在產線上組裝伺服器,明天就能在廚房裡學會煮菜 。

人形機器人的手、腳、眼睛、甚至背部,都需要大量感測器去理解環境就像神經末梢一樣,隨時傳回方位、力量與外界狀態 / 圖片來源:shutterstock

但要讓一個「多面手」真正活起來,光有骨架還不夠。它必須同時擁有強大的大腦平台與遍布全身的感知神經,才能理解並回應外在環境。人形機器人的手、腳、眼睛、甚至背部,都需要大量感測器去理解環境就像神經末梢一樣,隨時傳回方位、力量與外界狀態。但這些訊號若沒有通過一個穩定的「大腦平台」,就無法匯聚成有意義的行動。

這正是研華的角色:我們不僅把 NVIDIA Jetson Thor 這顆核心晶片包載在工業級電腦中,讓它成為能真正思考與反應的「完整大腦」,同時也提供神經系統的骨幹,將感測器、I/O 介面與通訊模組可靠地連結起來,把訊號傳導進大腦。你或許看不見研華的存在,但它實際上遍布在機器人全身,像隱藏在皮膚之下的神經網絡,讓整個身體真正活過來。

但有了大腦、有了身體,接下來的挑戰是「教育」。你要怎麼教一個物理 AI?總不能讓它在現實世界裡一直摔跤,把一台幾百萬的機器人摔壞吧?

打造一個「精神時光屋」,AI的學習速度能有多快?

這個問題非常關鍵。大型語言模型可以閱讀網際網路上浩瀚的文本資料,但物理世界中用於訓練的互動資料卻極其稀缺,而且在現實中反覆試錯的成本與風險實在太高 。

答案,就在虛擬世界之中。

NVIDIA Isaac Sim™等模擬平台,為這個問題提供了完美的解決方案 。它能創造出一個物理規則高度擬真的數位孿生(Digital Twin)世界,讓 AI 在其中進行訓練 。

這就像是為機器人打造了一個「精神時光屋」 。它可以在一天之內,經歷相當於現實世界千百日的學習與演練,從而在絕對安全的環境中,窮盡各種可能性,深刻領悟物理世界的定律 。透過這種「模擬-訓練-推論」的 3 Computers 閉環,Physical AI (物理AI) 的學習曲線得以指數級加速 。

我原本以為模擬只是為了節省成本,但後來發現,它的意義遠不止於此。它是在為 AI 建立一種關於物理世界的「直覺」。這種直覺,是在現實世界中難以透過有限次的試錯來建立的。

所以你看,這趟從 Switch 到人形機器人的旅程,一幅清晰的未來藍圖已經浮現了。實現物理 AI 的三大支柱已然齊備:一個劃時代的「AI 大腦」(NVIDIA Jetson Thor)、讓核心延展為「完整大腦與神經系統」的工業級骨幹(由研華 Advantech 提供),以及一個不可或缺的「教育環境」(NVIDIA Isaac Sim 模擬平台) 。

結語

我們拆解了那些酷炫機器人影片背後的真相,看見了從「自動化」走向「自主化」的巨大技術鴻溝,也見證了「物理 AI」時代的三大支柱——大腦、身軀、與教育——如何逐一到位 。

專家預測,未來 3 到 5 年內,人形機器人領域將迎來一場顯著的革命 。過去我們只能在科幻電影中想像的場景,如今正以前所未有的速度成為現實 。

這不再只是一個關於效率和生產力的問題。當一台機器,能夠觀察我們的世界,理解我們的語言,並開始以物理實體的方式與我們互動,這將從根本上改變我們與科技的關係。

所以,最後我想留給你的思想實驗是:當一個「物理 AI」真的走進你的生活,它不只是個工具,而是一個能學習、能適應、能與你共同存在於同一個空間的「非人智慧體」,你最先感受到的,會是興奮、是便利,還是……一絲不安?

這個問題,不再是「我們能否做到」,而是「當它發生時,我們準備好了嗎?」

研華已經整裝待發,現在,我們與您一起推動下一代物理 AI 與智慧設備的誕生。
https://bit.ly/4n78dR4

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法國的時尚中心,路易十四親手打造的魔幻舞台——《穿過了》
時報出版_96
・2023/11/25 ・3226字 ・閱讀時間約 6 分鐘

法國在路易十四的打造下成為時尚中心,即使過了百年,依然擁有絕對性的影響力,正如美國第二任總統約翰亞當斯(John Adams)於一七八二年寫道:

在巴黎的首要之務,永遠是先派人去找裁縫、假髮師傅跟鞋匠。
這個國家已經確立了它在時尚界的主宰地位,其他任何地方的衣服、假髮、鞋子在巴黎通通上不了檯面,此為法國向歐洲各國課徵關稅的眾多管道之一,對美國也不例外。
維持並提升國家在時尚方面的影響力,是法國王室政策相當重要的一環。

路易十四與柯爾貝推行的諸多政策不只為國家帶來豐碩的經濟成果,對內也滿足了政治上的需求。在路易十四手中,服裝成了一種精妙的控制手段,某些服飾成為寵臣的象徵,比方說由路易十四親自設計、綴有金銀刺繡的「裘斯特克」(just-aucorps à brevet)藍色絲綢外套,一次僅容許五十名貴族穿著,且只有穿上它的人才能跟隨路易十四外出打獵,是爭取他青睞的難得機會。能夠貼身接觸君王,對貴族而言是最重要的事。

路易十四本人就是這場宮廷古裝大戲的主角。他熱愛芭蕾舞,曾在宮廷舞劇中飾演太陽神阿波羅而獲得「太陽王」稱號,並持續領銜演出許多劇碼,藉此秀出他那雙據說非常自負的健美小腿。

他腳上的鞋子(不是靴子)將美腿的線條展現得淋漓盡致,在他執政期間風靡一時,尤其是那雙紅色高跟鞋。

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他腳上的鞋子(不是靴子)將美腿的線條展現得淋漓盡致,在他執政期間風靡一時,尤其是那雙紅色高跟鞋。圖/wikipedia

但路易十四扮演過最偉大的角色終究還是他自己,就跟瑪莉蓮夢露(Marilyn Monroe)一樣,以精湛到位的演技展現出真正自我。事實上,他的著裝流程才是宮廷內最精心策劃的儀式。路易十四有所謂「早朝」的接見慣例,全程總共有六輪,由特權人士依序進入寢宮向他請安,可看出其地位高低及受寵程度,但幾乎所差無幾。能夠出席早朝並獲得接近國王的機會,是每個朝臣夢寐以求的無上殊榮。

前兩輪接見時,路易十四還躺在床上:先是他的婚生與私生子女,接著才是最受寵的貴族。

他一起身,負責宮廷內務的內廷大臣與首席寢宮侍從便將長袍擺好,接著讓下一批人進來;等他穿上鞋子,再開放下一輪。

王室內務總管及首席衣袍侍從兩人一左一右拉住衣袖,脫下他的睡衣,再小心翼翼替他換上內廷大臣遞上的日常服,由首席貼身侍從及衣袍侍從各自替他套上兩邊的袖子,接著繼續穿鞋、佩劍、披上外袍。

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這一連串行禮如儀的動作不禁讓人想起遠古蘇美神話中掌管愛與生育的女神伊南娜(Inanna):她決定去冥界找姊姊厄里斯奇格(Ereshkigal),途中必須穿過八道門,每一道都得脫下一件衣服才能通過。

儘管這些繁文縟節都是路易十四自己一手立下的規矩,但朝臣百官無不恪守,就連他死後也不例外。

法國王室對於人民穿著打扮及階級流動的焦慮並非在路易十四掌權期間才浮現。事實上早從十五世紀開始,政府就制定了一連串的禁奢令,從法律條文中便可看出端倪。一四八五至一六六○年間通過了十八項法令,意圖管制法國民眾的衣著及飾品穿戴。

例如,一五一四年頒布的法律在前言中開宗明義指出:「絕對嚴禁所有人,包括平民及非貴族人士……利用穿衣風格或服裝打扮假冒貴族之頭銜。」這兩百年來,法國君主試過各種手段,包括限定貴族才能使用絲綢、禁止將金銀用於織品(從而導致貴金屬無法轉入國庫或在市面流通)、建立顏色位階制度等。

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從亨利四世到路易十四在位期間,教會講道更進一步強化禁奢法的立意,要求每個人按照地位階序著裝,不可踰矩。

這些繁文縟節都是路易十四自己一手立下的規矩,但朝臣百官無不恪守,就連他死後也不例外。圖/wikipedia

禁奢法是否真能奏效令人懷疑。以散文著稱的哲學家蒙田(Montaigne)認為此舉適得其反。他寫道:「我們的法律試圖規範愚蠢而虛榮的食衣開銷,反而弄巧成拙,」因為這些法令「只會激起大家更想花錢的欲望。」但就在路易十四於一七一五年逝世後,禁奢法隨之廢弛,彷彿打開了水閘,追逐時尚的浪潮正式從上流社會解放,傳入民間。

奢華的衣物不再是貴族的專利。在服裝類型全面解禁,人人皆能仿效的情況下,貴族只能在風格樣式上作文章,藉由不斷變化的細微差異來與大眾做出區隔。

套句盧梭(Jean-Jacques Rousseau)一七六一年小說《新愛洛伊絲》(The New Eloise)核心人物聖波洛(Saint-Preux)的話:「舉目所及,人人不分貴賤,衣著大同小異;若非公爵夫人慧眼獨具,能看出資產階級女性所不敢模仿的風格特色,幾乎無從區分貴族與平民。」這種「一眼看出風格特色的本事」加快了十八世紀法國服裝樣式變化的腳步,而現代時尚之濫觴,即源自於這種日益加速的演變週期。

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社會上各階層總是緊跟著上層人士的風向爭相模仿。大眾對時尚的議論尤其激烈,是因為有關服裝的爭辯已經演變成一種「代理人戰爭」,實際上的問題核心是舊制度一成不變的地位階序正逐漸被日益顯著的社會流動取代。社會階層產生新的可塑性,使某些人感到惴惴不安,服裝便成了代罪羔羊。

戲劇家埃德梅.鮑索(Edme Boursault)在一六九○年推出的《伊索寓言》(Les Fables d’Esope)寫道:

巡佐太太要是穿得起,

就會濃妝豔抹,打扮得像個老鴇;

皮條客的妻子為了給人留下好印象,

穿得跟律師太太一樣端莊;

律師太太甚至膽敢

模仿議員夫人的神態樣貌;

就連議員夫人也毫無顧忌,

與議長夫人爭妍比美。

紀錄顯示,法國在路易十四之後確實繼續立法規範布料的用途,但這些法令只是證明了當時社會鋪張炫富的風氣愈演愈烈,一發不可收拾。僕人的制服被貴族拿來當成宣揚聲望的工具,貴族間的地位之爭最終促使政府在一七二四年立法禁止穿著制服的僕人使用綴有金銀裝飾的絲襪。

羅什在一份針對巴黎財產紀錄的詳細研究中明確點出,整個十八世紀,巴黎各個社會階層─舉凡貴族、專業職人、工匠、店舖業者、工人及家傭等─在服裝上的消費都有所增長:「每一種社會類屬(social categories)皆陷入不斷加速的變化更迭之中。」

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路易十四時期興起的時尚出版業方興未艾,自一七○○至一八○○年間,法國有多達五十種不同的雜誌期刊在市面上流通,跟服裝有關的書籍亦出現爆炸性的成長,十八世紀後半的出版量比起前半世紀足足超出五倍以上。因此法國作家夏爾.佩羅(Charles Perrault)一六九七年出版的改編童話《灰姑娘》(Cinderella)在此時大受歡迎,或許也不足為奇。

一六九七年出版的改編童話《灰姑娘》(Cinderella)在此時大受歡迎。圖/wikipedia

故事描述女主角透過一襲優雅禮服及精美便鞋的穿針引線,從可憐的廚房女傭飛上枝頭嫁給國王,成為皇后。新衣的魅力產生強大的吸引力,盜竊衣物的罪行亦隨之增加。

一七六○至一七六九年間,巴黎的一千七百起審判案件中,就有九百多起(占整體的五成二)與衣物及亞麻織品有關。服裝出租變成熱門行業,假如灰姑娘真有其人,她只需要租件禮服就能脫離苦海,從無名小卒搖身一變枝頭鳳凰,但實際上的社會底層並沒有如此幸運。

某位名叫拉方丹(Lafontaine)的人大吐苦水,說他把衣服租給那些「閱人無數的女性」(暗指妓女),最後她們卻穿著這些衣服死在醫院或牢裡,害他足足損失了四千五百里弗(livre)。

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——本文摘自《穿過了:從人類服裝史發掘全球製衣體系背後的祕辛》,2023 年 10 月,時報出版,未經同意請勿轉載

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時報出版_96
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草莓是果實還是種子?又或者……以上皆非?——「112年會考自然科考題」
椀濘_96
・2023/09/22 ・858字 ・閱讀時間約 1 分鐘

112 會考甫結束,自然考科中有題非常令人印象深刻……。

自然科第 35 題。圖/國立臺灣師範大學心理與教育測驗研究發展中心

原來我們吃的草莓不是以為的「果實」,那個紅紅的果肉是其實是草莓的花托,而上面黑色的點點也不是「種子」,而是果實本人!至於真正的種子呢?當然是在那些黑黑的果實裡啦~

這似乎顛覆我們的印象,以為日常生活中所吃的水果果肉就是植物的果實,究竟這當中又藏著什麼奧秘呢?若想進一步完整理解草莓,就得從果實的構造及分類說起。

果實為被子植物的生殖器官之一,當雌蕊中的胚珠完成受精作用後,子房便逐漸發育為果實,胚珠則發育成種子。有些植物的花托、苞片、花萼等構造會與子房外壁癒合,並隨之生長而膨大,成為果實的一部分;例如這次的主角——草莓。

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接著我們談談果實的分類。可依據發育、構造、型態的不同,分為:橘子的「柑果」、水蜜桃為「核果」、杏仁屬於「堅果」等等,至於草莓則被歸類在「瘦果」及「聚合果」。

花的解剖構造。圖/維基百科

現在我們要先將草莓紅紅的果肉剔除,只剩下單獨一粒粒黑黑小小的果實。「瘦果」(achene)顧名思義,型態硬而細小,其內僅有一粒種子,除了草莓外,常見的如愛玉子、向日葵的瓜子。

屬於「聚合果」(又稱「聚心皮果」,為複合果實的一種)的植物則是一朵花中有多個(兩個以上)離生的雌蕊,花的萼片(花萼)、花托一同參與了果實的發育,最終膨大癒合形成肉質果肉;另外,其果實被分類在聚合果的植物,常見的有釋迦、覆盆莓。

其實除了草莓還有許多我們意想不到,所吃的水果果肉並非單單只有果實本人,例如鳳梨、桑葚、香蕉、無花果……等等;它們也都和草莓一樣,由於果實發育的方式,所造就了如此特別、豐富型態,等著我們一一去認識!

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椀濘_96
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喜歡探索浪漫的事物; 比如宇宙、生命、文字, 還有你。(嘿嘿 _ 每天都過著甜甜的小日子♡(*’ー’*)