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國家鐵道博物館籌備處「從北門到松山──臺北鐵道探源走讀」

PanSci_96
・2022/06/08 ・3130字 ・閱讀時間約 6 分鐘
相關標籤: 走讀臺灣 (107)

主視覺設計覺巧妙連結北門、松山走讀範圍,並將鐵道路線如同血脈貫穿兩地。

國家鐵道博物館籌備處趕在酷暑來臨前夕,於5月28日舉辦「從北門到松山—臺北鐵道探源走讀」全日走讀,並與台灣手語翻譯協會共同合作,全程提供手語翻譯服務,並保障10位聽障人士名額,讓走讀精神傳遞給更多不同族群。

這條路徑從臺北車站沿著忠孝西路步行至北門古城門,再抵達位於市民大道的國家鐵道博物館籌備處,劃分為上半場、下半場活動,循著消隱、迂迴的舊時鐵道紋理,仍可見臺北城區在清代、日本和國民政府各代政權的想像與變造下,彼此交融或覆寫的地景。這條由西向東推進的路線,也見證了臺北市的近代產業發展脈絡。

上半場:歷代臺北車站與周遭的城市空間

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作為臺北市門戶的臺北車站,經歷四次變遷,從歷代臺北車站、縱貫鐵道及周遭空間的關係,可探索臺北市百年來的發展。初代臺北車站名為「臺北火車碼頭」,為清代所建,位於大稻埕,兼具水陸運輸的功能,是一座棚架結構車站,由於遺跡現已不存,推測舊址位於今日臺北市立聯合醫院中興院區附近。

日人接收清代臺灣巡撫劉銘傳主導的鐵道建設之後,便著手新建、改良路線, 1901年,因應縱貫線規劃與市區改正而興築的第二代臺北車站落成啟用,稱為「臺北停車場」,地點約在今日臺北車站隔街之處。1935年始政四十周年記念臺灣博覽會以臺北作為主場,吸引各地人潮湧入臺北車站,曾創下單日約9萬人次的紀錄,當時步出車站,一側斜對面即是華麗氣派的西式飯店「臺灣鐵道旅館」(毀於1945年臺北大空襲,現址為新光三越百貨站前店),而車站大門面朝表町通(今館前路),一路直行到底,便會抵達「臺灣總督府博物館」(今國立臺灣博物館)。

1908年縱貫鐵道全線通車,為臺灣近代化的關鍵,鐵道從早期著重的軍事國防功能,進一步串聯貿易、產業和觀光的需求。例如當時由官方建設、鐵道部直營的鐵道旅館,完工於縱貫鐵道全線通車前夕,飯店由裡而外富麗奢華之至,為政商名流行旅下榻首選。有別於位在大稻埕淡水河岸的初代臺北車站為功能獨立的建築物,日人在規劃車站與縱貫鐵道時,已納入都市計畫概念,將周遭的城市空間機能連結起來。

為了因應臺北日益增加的運量,日人將臺北車站原地改建成現代風格的水泥建築,於1941年完工,為第三代臺北車站,並且沿用至戰後。往東移地興建的第四代臺北車站於1989年啟用,即今日的臺北車站。

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臺灣海路交通管理中樞

日本領臺初期,即在市區改正計畫下,拆除清代建造的臺北城牆垣,並於城牆原址新闢寬闊的現代化道路,稱為「三線路」,其中「北三線路」即今日的忠孝西路。在這條路上除了臺北驛、臺灣鐵道旅館之外,尚有「大阪商船株式會社臺北支店」,大阪商船掌握日本內地與臺灣本島之間的航路,戰後原建物曾供臺灣航業、公路局等交通運輸單位使用,現則轉型為「國家攝影文化中心」。一旁老舊的城中消防大樓,原址曾是日治臺北第一高樓「本町消防詰所」,昔時消防人員會登樓望遠,確認火災發生的地點。

曾經的大阪商船株式會社臺北支店,如今已經成為國家攝影文化中心。

三井倉庫見證了日本時代以來臺北車站周遭的變化。

移地重組保存的「三井倉庫」,為日治時期三井物產株式會社持有的空間,其利用鐵道運輸之便,將取自臺灣各地的豐饒物產入庫。三井倉庫是北三線路上第一棟紅磚造街屋,見證臺北走向現代都市規劃的過程。

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位於北門南側的「臺北郵便局」,曾是日治臺灣最重要的郵政和電信機關,原為三層樓高的鋼筋混凝土建築物,戰後建築外觀幾經變造,留下不同時代的痕跡。2016年北門高架橋拆除後,沉寂高架橋下的諸多地景漸次浮現,這些原在時光中各自落定的塵埃,也逐步連成繁浩的星圖。

從日治時代「臺北郵便局」一直延續到現在成為「臺北北門郵局」。

下半場:臺北鐵道工場 西向東發展的臺北近代產業史

臺北機廠的演變最早可以追溯至「清代機器局」,國立臺灣博物館鐵道部園區南側,現存一面殘破的唭哩岸石牆,其為清代「臺北機器局」圍牆遺構。1885年,劉銘傳在臺北城的北門斜對面設立機器局,在機器局的廠區範圍內,進行著各式各樣的新潮洋務,舉凡製造兵器、鑄造錢幣、製造鐵軌用枕木、維修汽船等業務都囊括在內,宛如現今綜合型的科技園區。塔城街邊餘存的灰色古老砌石,標誌著蒸汽動力時代,臺灣被近代化浪潮席捲的初始。

現存清代臺北機器局遺址。

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日人領臺接收機器局之後,其空間用途數度轉變,從臺北兵器修理所、臺北砲兵工廠,再於1900年轉型為鐵道部「臺北工場」,成為鐵道車輛最重要的後勤保養基地。起初鐵道部沿用機器局的衙門辦公,但在縱貫線通車後,鐵道部的業務與日俱增,因此在工場基地南側新建鐵道部廳舍,其為建築師森山松之助所設計,於1919年完工。

坐落在街角的鐵道部廳舍,為一樓磚造、二樓木造的半木構造建築,建築側翼往南北延伸,南側主要作為辦公空間,北側則是工場。由於工場作業區域不敷使用,曾經朝東側擴建,但鐵道部的工作量持續成長,而鄰近的大稻埕及城內是商業、文化和政治的重心,不適合作為工場腹地,因此臺灣總督府選在土地廣袤、尚未開發的松山地區闢建新工場,於1935年將臺北鐵道工場遷至新落成的松山廠區。戰後,國民政府接收臺灣鐵道事業,將臺北鐵道工場改名為「臺北機廠」。

鐵道部廳舍則沿用至戰後,成為臺灣鐵路管理局的辦公場所,直到1990年代臺北鐵路地下化時期,臺鐵局才遷出廳舍,搬入新建的臺北車站大樓辦公。鐵道部廳舍所在地,現則轉型為國立臺灣博物館鐵道部園區。

2012年起,臺北機廠轉移至桃園富岡車輛基地,松山現址則於2015年被文化部公告指定為國定古蹟,隨後進入活化轉型階段,成立國家鐵道博物館籌備處,針對廠區的建築和機具進行文資修復工程,由國家鐵道博物館籌備處人員帶領之下,穿越園區內的組立工場、原動室、鍛冶工場、客車工場等地,並親眼看到修復完成的R20型柴電機車、WICKHAM38工程貴賓車、TPK32850型及TPK32200型通勤客車,這段路程見證清代、日治、民國時期三個不同階段的臺北城發展變化,也讓走讀民眾走訪《新編台灣鐵道史全文譯本.上卷》所提及的日治時代鐵道發展場域,未來臺北機廠的故事將在軌道上隨著列車重現,成為一座「活的博物館」。

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TPK32850型通勤客車,電風扇是散熱的好幫手。

在工作人員帶領下,巡禮R20型柴電機車(後)、WICKHAM38工程貴賓車(前) 兩輛典藏車輛。

台灣手語翻譯協會全程參與並協助翻譯。

「從北門到松山──臺北鐵道探源走讀」完美畫下句點。

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走讀路徑

新光三越站前店(鐵道旅館舊址)、臺北車站舊址、國家攝影文化中心(大阪商船株式會社舊址)、交六公車站(臺汽西站舊址)、城中消防大樓、三井倉庫、國立臺灣博物館鐵道部園區、臺北郵局、機器局衙門舊址、臺北鐵道工場遺構、唐榮鐵工場及農機具工廠舊址、國家鐵道博物館籌備處(國定古蹟臺北機廠)

Google map路徑: https://goo.gl/maps/UDip56JdEhkVdak5A

走讀書單

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《臺北原來如此》、《臺北機廠與台灣鐵道》、《映像臺北機廠》、《新編台灣鐵道史全文譯本.上卷》

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拆解邊緣AI熱潮:伺服器如何提供穩固的運算基石?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/05/21 ・5071字 ・閱讀時間約 10 分鐘

本文與 研華科技 合作,泛科學企劃執行。

每次 NVIDIA 執行長黃仁勳公開發言,總能牽動整個 AI 產業的神經。然而,我們不妨設想一個更深層的問題——如今的 AI 幾乎都倚賴網路連線,那如果哪天「網路斷了」,會發生什麼事?

想像你正在自駕車打個盹,系統突然警示:「網路連線中斷」,車輛開始偏離路線,而前方竟是萬丈深谷。又或者家庭機器人被駭,開始暴走跳舞,甚至舉起刀具向你走來。

這會是黃仁勳期待的未來嗎?當然不是!也因為如此,「邊緣 AI」成為業界關注重點。不靠雲端,AI 就能在現場即時反應,不只更安全、低延遲,還能讓數據當場變現,不再淪為沉沒成本。

什麼是邊緣 AI ?

邊緣 AI,乍聽之下,好像是「孤單站在角落的人工智慧」,但事實上,它正是我們身邊最可靠、最即時的親密數位夥伴呀。

當前,像是企業、醫院、學校內部的伺服器,個人電腦,甚至手機等裝置,都可以成為「邊緣節點」。當數據在這些邊緣節點進行運算,稱為邊緣運算;而在邊緣節點上運行 AI ,就被稱為邊緣 AI。簡單來說,就是將原本集中在遠端資料中心的運算能力,「搬家」到更靠近數據源頭的地方。

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那麼,為什麼需要這樣做?資料放在雲端,集中管理不是更方便嗎?對,就是不好。

當數據在這些邊緣節點進行運算,稱為邊緣運算;而在邊緣節點上運行 AI ,就被稱為邊緣 AI。/ 圖片來源:MotionArray

第一個不好是物理限制:「延遲」。
即使光速已經非常快,數據從你家旁邊的路口傳到幾千公里外的雲端機房,再把分析結果傳回來,中間還要經過各種網路節點轉來轉去…這樣一來一回,就算只是幾十毫秒的延遲,對於需要「即刻反應」的 AI 應用,比如說工廠裡要精密控制的機械手臂、或者自駕車要判斷路況時,每一毫秒都攸關安全與精度,這點延遲都是無法接受的!這是物理距離與網路架構先天上的限制,無法繞過去。

第二個挑戰,是資訊科學跟工程上的考量:「頻寬」與「成本」。
你可以想像網路頻寬就像水管的粗細。隨著高解析影像與感測器數據不斷來回傳送,湧入的資料數據量就像超級大的水流,一下子就把水管塞爆!要避免流量爆炸,你就要一直擴充水管,也就是擴增頻寬,然而這樣的基礎建設成本是很驚人的。如果能在邊緣就先處理,把重要資訊「濃縮」過後再傳回雲端,是不是就能減輕頻寬負擔,也能節省大量費用呢?

第三個挑戰:系統「可靠性」與「韌性」。
如果所有運算都仰賴遠端的雲端時,一旦網路不穩、甚至斷線,那怎麼辦?很多關鍵應用,像是公共安全監控或是重要設備的預警系統,可不能這樣「看天吃飯」啊!邊緣處理讓系統更獨立,就算暫時斷線,本地的 AI 還是能繼續運作與即時反應,這在工程上是非常重要的考量。

所以你看,邊緣運算不是科學家們沒事找事做,它是順應數據特性和實際應用需求,一個非常合理的科學與工程上的最佳化選擇,是我們想要抓住即時數據價值,非走不可的一條路!

邊緣 AI 的實戰魅力:從工廠到倉儲,再到你的工作桌

知道要把 AI 算力搬到邊緣了,接下來的問題就是─邊緣 AI 究竟強在哪裡呢?它強就強在能夠做到「深度感知(Deep Perception)」!

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所謂深度感知,並非僅僅是對數據進行簡單的加加減減,而是透過如深度神經網路這類複雜的 AI 模型,從原始數據裡面,去「理解」出更高層次、更具意義的資訊。

研華科技為例,旗下已有多項邊緣 AI 的實戰應用。以工業瑕疵檢測為例,利用物件偵測模型,快速將工業產品中的瑕疵挑出來,而且由於 AI 模型可以使用同一套參數去檢測,因此品管上能達到一致性,減少人為疏漏。尤其在高產能工廠中,檢測速度必須快、狠、準。研華這套 AI 系統每分鐘最高可處理 8,000 件產品,替工廠節省大量人力,同時確保品質穩定。這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。

這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。/ 圖片提供:研華科技

此外,在智慧倉儲場域,研華與威剛合作,研華與威剛聯手合作,在 MIC-732AO 伺服器上搭載輝達的 Nova Orin 開發平台,打造倉儲系統的 AMR(Autonomous Mobile Robot) 自走車。這跟過去在倉儲系統中使用的自動導引車 AGV 技術不一樣,AMR 不需要事先規劃好路線,靠著感測器偵測,就能輕鬆避開障礙物,識別路線,並且將貨物載到指定地點存放。

當然,還有語言模型的應用。例如結合檢索增強生成 ( RAG ) 跟上下文學習 ( in-context learning ),除了可以做備忘錄跟排程規劃以外,還能將實務上碰到的問題記錄下來,等到之後碰到類似的問題時,就能詢問 AI 並得到解答。

你或許會問,那為什麼不直接使用 ChatGPT 就好了?其實,對許多企業來說,內部資料往往具有高度機密性與商業價值,有些場域甚至連手機都禁止員工帶入,自然無法將資料上傳雲端。對於重視資安,又希望運用 AI 提升效率的企業與工廠而言,自行部署大型語言模型(self-hosted LLM)才是理想選擇。而這樣的應用,並不需要龐大的設備。研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,體積僅如後背包大小,卻能輕鬆支援語言模型的運作,實現高效又安全的 AI 解決方案。

但問題也接著浮現:要在這麼小的設備上跑大型 AI 模型,會不會太吃資源?這正是目前 AI 領域最前沿、最火熱的研究方向之一:如何幫 AI 模型進行「科學瘦身」,又不減智慧。接下來,我們就來看看科學家是怎麼幫 AI 減重的。

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語言模型瘦身術之一:量化(Quantization)—用更精簡的數位方式來表示知識

當硬體資源有限,大模型卻越來越龐大,「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。這其實跟圖片壓縮有點像:有些畫面細節我們肉眼根本看不出來,刪掉也不影響整體感覺,卻能大幅減少檔案大小。

模型量化的原理也是如此,只不過對象是模型裡面的參數。這些參數原先通常都是以「浮點數」表示,什麼是浮點數?其實就是你我都熟知的小數。舉例來說,圓周率是個無窮不循環小數,唸下去就會是3.141592653…但實際運算時,我們常常用 3.14 或甚至直接用 3,也能得到夠用的結果。降低模型參數中浮點數的精度就是這個意思! 

然而,量化並不是那麼容易的事情。而且實際上,降低精度多少還是會影響到模型表現的。因此在設計時,工程師會精密調整,確保效能在可接受範圍內,達成「瘦身不減智」的目標。

當硬體資源有限,大模型卻越來越龐大,「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。/ 圖片來源:MotionArray

模型剪枝(Model Pruning)—基於重要性的結構精簡

建立一個 AI 模型,其實就是在搭建一整套類神經網路系統,並訓練類神經元中彼此關聯的參數。然而,在這麼多參數中,總會有一些參數明明佔了一個位置,卻對整體模型沒有貢獻。既然如此,不如果斷將這些「冗餘」移除。

這就像種植作物的時候,總會雜草叢生,但這些雜草並不是我們想要的作物,這時候我們就會動手清理雜草。在語言模型中也會有這樣的雜草存在,而動手去清理這些不需要的連結參數或神經元的技術,就稱為 AI 模型的模型剪枝(Model Pruning)。

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模型剪枝的效果,大概能把100變成70這樣的程度,說多也不是太多。雖然這樣的縮減對於提升效率已具幫助,但若我們要的是一個更小幾個數量級的模型,僅靠剪枝仍不足以應對。最後還是需要從源頭著手,採取更治本的方法:一開始就打造一個很小的模型,並讓它去學習大模型的知識。這項技術被稱為「知識蒸餾」,是目前 AI 模型壓縮領域中最具潛力的方法之一。

知識蒸餾(Knowledge Distillation)—讓小模型學習大師的「精髓」

想像一下,一位經驗豐富、見多識廣的老師傅,就是那個龐大而強悍的 AI 模型。現在,他要培養一位年輕學徒—小型 AI 模型。與其只是告訴小型模型正確答案,老師傅 (大模型) 會更直接傳授他做判斷時的「思考過程」跟「眉角」,例如「為什麼我會這樣想?」、「其他選項的可能性有多少?」。這樣一來,小小的學徒模型,用它有限的「腦容量」,也能學到老師傅的「智慧精髓」,表現就能大幅提升!這是一種很高級的訓練技巧,跟遷移學習有關。

舉個例子,當大型語言模型在收到「晚餐:鳳梨」這組輸入時,它下一個會接的詞語跟機率分別為「炒飯:50%,蝦球:30%,披薩:15%,汁:5%」。在知識蒸餾的過程中,它可以把這套機率表一起教給小語言模型,讓小語言模型不必透過自己訓練,也能輕鬆得到這個推理過程。如今,許多高效的小型語言模型正是透過這項技術訓練而成,讓我們得以在資源有限的邊緣設備上,也能部署愈來愈強大的小模型 AI。

但是!即使模型經過了這些科學方法的優化,變得比較「苗條」了,要真正在邊緣環境中處理如潮水般湧現的資料,並且高速、即時、穩定地運作,仍然需要一個夠強的「引擎」來驅動它們。也就是說,要把這些經過科學千錘百鍊、但依然需要大量計算的 AI 模型,真正放到邊緣的現場去發揮作用,就需要一個強大的「硬體平台」來承載。

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邊緣 AI 的強心臟:SKY-602E3 的三大關鍵

像研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,就是扮演「邊緣 AI 引擎」的關鍵角色!那麼,它到底厲害在哪?

一、核心算力
它最多可安裝 4 張雙寬度 GPU 顯示卡。為什麼 GPU 這麼重要?因為 GPU 的設計,天生就擅長做「平行計算」,這正好就是 AI 模型裡面那種海量數學運算最需要的!

你想想看,那麼多數據要同時處理,就像要請一大堆人同時算數學一樣,GPU 就是那個最有效率的工具人!而且,有多張 GPU,代表可以同時跑更多不同的 AI 任務,或者處理更大流量的數據。這是確保那些科學研究成果,在邊緣能真正「跑起來」、「跑得快」、而且「能同時做更多事」的物理基礎!

二、工程適應性——塔式設計。
邊緣環境通常不是那種恆溫恆濕的標準機房,有時是在工廠角落、辦公室一隅、或某個研究實驗室。這種塔式的機箱設計,體積相對緊湊,散熱空間也比較好(這對高功耗的 GPU 很重要!),部署起來比傳統機架式伺服器更有彈性。這就是把高性能計算,進行「工程化」,讓它能適應台灣多樣化的邊緣應用場景。

三、可靠性
SKY-602E3 用的是伺服器等級的主機板、ECC 糾錯記憶體、還有備援電源供應器等等。這些聽起來很硬的規格,背後代表的是嚴謹的工程可靠性設計。畢竟在邊緣現場,系統穩定壓倒一切!你總不希望 AI 分析跑到一半就掛掉吧?這些設計確保了部署在現場的 AI 系統,能夠長時間、穩定地運作,把實驗室裡的科學成果,可靠地轉化成實際的應用價值。

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研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,體積僅如後背包大小,卻能輕鬆支援語言模型的運作,實現高效又安全的 AI 解決方案。/ 圖片提供:研華科技

台灣製造 × 在地智慧:打造專屬的邊緣 AI 解決方案

研華科技攜手八維智能,能幫助企業或機構提供客製化的AI解決方案。他們的技術能力涵蓋了自然語言處理、電腦視覺、預測性大數據分析、全端軟體開發與部署,及AI軟硬體整合。

無論是大小型語言模型的微調、工業瑕疵檢測的模型訓練、大數據分析,還是其他 AI 相關的服務,都能交給研華與八維智能來協助完成。他們甚至提供 GPU 與伺服器的租借服務,讓企業在啟動 AI 專案前,大幅降低前期投入門檻,靈活又實用。

台灣有著獨特的產業結構,從精密製造、城市交通管理,到因應高齡化社會的智慧醫療與公共安全,都是邊緣 AI 的理想應用場域。更重要的是,這些情境中許多關鍵資訊都具有高度的「時效性」。像是產線上的一處異常、道路上的突發狀況、醫療設備的即刻警示,這些都需要分秒必爭的即時回應。

如果我們還需要將數據送上雲端分析、再等待回傳結果,往往已經錯失最佳反應時機。這也是為什麼邊緣 AI,不只是一項技術創新,更是一條把尖端 AI 科學落地、真正發揮產業生產力與社會價值的關鍵路徑。讓數據在生成的那一刻、在事件發生的現場,就能被有效的「理解」與「利用」,是將數據垃圾變成數據黃金的賢者之石!

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名人書單 作家 蔡珠兒
PanSci_96
・2023/03/08 ・1267字 ・閱讀時間約 2 分鐘
相關標籤: 走讀臺灣 (107)

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【走讀自由島,多元新世界】──書單推薦接力活動  

走讀,不一定用腳,耳目鼻舌,皆可穿越取徑,通往曼妙的多重時空。以下四本,是我最近在看,正好都與「走讀臺灣」有關的書。

* 《坐南朝海—島嶼回味集》by 謝式淵
(允晨文化,2023)
作者是懂吃識味的史學家,且常年田野踏查,這本累積七年的文集,寫台南和金、馬、澎等離島之味,有獨特的「南海觀點」,豐厚有料,觀照深入,寫法超越一般食記,讀來很過癮。

在各地的豬腳、肉圓、魚丸、菜粽、咖啡裡,有食味的精微眉角,也有宏觀的風土文化,作者以學養和感情之眼,近細遠寬,勾勒出整體脈絡,食味與人味都濃郁,牛肉湯和魚鮮那幾篇,尤其生猛可觀。

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* 二月剛出版的《Verse》雜誌第16期,主題是「新台灣之味」,放眼各地街頭,越、泰、馬、星、緬、港,逐漸成為台灣味的新日常,這些味道怎麼來的,有什麼菜,在哪裡,又是誰在吃,誰在煮?Verse的專題策畫和設計向來出色,這本更是收藏版,必買必看。
(好啦這也有點私心😜,因為我有湊了一腳,和兩位新世代的粵菜大廚對談。)

*《療癒之島:在60種森林香氣裡,聞見台灣的力量》by 楊智凱、溫佑君(商周出版,2021)
去年買來,愛不釋手,至今仍反覆翻讀,每次都有新收獲。森林學者楊智凱,和芳療專家溫佑君攜手帶路,走入八個部族的山林,細聞60種原生草木,以嗅覺暢遊台灣。

此書最特別的,是以部族來歸類植物,納入地理和人文史,還諸原住民的傳統脈絡。阿美族的山素英,噶瑪蘭族的大甲藺,達悟族的羅漢松⋯⋯除了漢族熟知的實用功能,還有更深遠的文化意義。例如台灣烏心石,我只知道能做砧板,花白而香,卻不知新竹尖石鄉的「霞喀羅」,就是烏心石的泰雅名。

還有,除了文字內容,種籽設計的插圖編排也極好,雅逸優美,讀來益智又悅目。

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* 《台灣的想像地理:中國殖民旅遊書寫與圖像1683-1895》,原著/鄧津華,翻譯/楊雅婷(臺大出版中心,2018)

這是在校史館看到的,美籍台裔學者鄧津華在哈佛大學的博士論文,2018年出中譯本。雖是學術書,但文筆流暢可讀,架構明晰,論點多元清新,又有不少圖像,其實挺好看。

此書的問題意識很引人:台灣明明是「海外番島」,不隸中國版圖,1684年才納入大清帝國,1887年成為中國行省,為何卻成為中國論述中,「自古以來不可分割的神聖領土」?

作者從清代的旅遊文學(例如郁永河的《裨海記遊》),以及圖像史料(例如地圖、番俗圖)入手,運用跨領域(性別、人類學、文化研究等)的多元論點,探索台灣意象的逐步轉變(從蠻荒惡地,成為富沃樂土),揭露文化認同的形塑過程,以及背後潛藏的知識(生產和建構)系統,抽絲剝繭,迭宕起伏,論述相當精采。

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這是少有的台灣文史英文論著,作者的方法論也特別,文圖共冶,文本分析和圖像解讀交互使用,新穎活潑,更增可看性。

最後一定要說,楊雅婷的中譯太好了,通透曉暢,又雅馴自然,毫無西式腔或冗贅硬傷,行雲流水,純淨無痕,學術書能譯到這樣的境界,真令人讚嘆。

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名人書單 作家 陳思宏
PanSci_96
・2023/02/27 ・2654字 ・閱讀時間約 5 分鐘
相關標籤: 走讀臺灣 (107)

【走讀自由島,多元新世界】──書單推薦接力活動 

今天2月27,我47歲生日。

我不慶祝生日,不收禮不派對不蛋糕。我家有九個小孩,永靖農家不注重生日,七個姊姊因為性別,從小不慶祝生日,我哥跟我殿後,爸媽溺愛,理應慶祝,但我其實根本沒什麼兒時生日記憶,大家都忙,根本沒餘裕慶祝生日。這生活慣性一路跟我到中年,就是覺得沒什麼特別的。

我幾個姊姊身分證上的生日根本是錯的。以前鄉下報戶口,時常延遲報,尤其姊姊並非父權社會寵愛的性別,女孩子報戶口不急,到了永靖鄉公所的戶籍單位有許多溝通上的狀況,最後變成姊姊們身分證上的生日都是錯的。取名也是,我媽不識字,去報戶口時常有溝通上的錯誤,我們全家都叫五姐「阿芬」,因為本來應該是「陳X芬」,但很明顯在窗口溝通就是出了一些誤會,結果我五姐有一個超級無敵特殊的名字:「陳令頒」。司「令」台「頒」獎,這是我小時候記五姐名字的方式。

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47歲還是不過生日,今天寫小說的工程暫停一下。既然我是寫作者,就來推廣閱讀吧。這篇貼文,希望大家去關注一下 文化部 主辦的 走讀臺灣 ,一起閱讀,一起做個老派奇怪的人。

老派奇怪,對,讀書一直是個老派奇怪的事。上世紀網路還沒佔領我們生活,求知求解,就是讀書,當時重慶南路塞滿書店,路上會看到有很多人讀書,但已經有呼喊了,說出版難做。我當時還未成為一個出版的作者,是個愛書的讀者,真的很愛讀書。當時有個短暫夏日戀曲,輔大某男,不知道發什麼神經跑來修羅基敏老師的歌劇概論,結果坐在我旁邊,偷偷跟我談了一場無人知曉的地下小戀愛,然後期中期末作業都是我幫他寫。氣,什麼鬼,為什麼我要幫他寫作業,而且還拿高分。我大學時代就是個早睡的人,晚上十點就準備要昏倒了,但他總是晚上十一點過後打電話來,說可不可以過來。那時候我的住處堆滿書,他很不能理解,有次我枕頭上一本吉本芭娜娜,他讀了幾頁說:「好無聊,你好奇怪,不要一直讀書,回到現實好不好?」

這世紀,網路徹底佔領我們的7/24,讀書變得更不重要。的確啊,為什麼要讀書,網路不是都有?

老派奇怪,但很魔幻。我好喜歡吉本芭娜娜,結果後來見到了譯者吳繼文,他還幫我那本已經永恆絕版的小說《態度》寫了序。我是一直這樣相信,閱讀會帶領我,開啟很多奇妙的宇宙。

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我有幾個跟前男友重逢的奇妙故事。這個輔大某男,來了我某場的新書發表會。我沒認出他。戴口罩啊,就算前來簽名,怎麼認。但那眼神我就覺得哪裡看過。活動結束後,我趕著去台中火車站搭區間車,車上遇到了國中同學。下車後,我在台中高鐵站跟台鐵站接口那邊,周氏蝦捲前面,遇到了拔下口罩的輔大男。

47歲生日這天,我早上五點半起床,小說暫停一下,就來整理書櫃。「整理」是騙人,來過我家就知道,我就是亂。書不編排,亂堆亂放,每次要找一本書都找很久。新小說已經要收尾了,最後兩章結尾,今天不寫。我覺得生日這天要來翻一下我已經讀過的書,補充一下文字的能量。

今天「整理」(亂選啦)出來的書籍,放在瑜伽墊上,剛好都是跟「翻譯」相關的書籍。

列一下47歲生日這天重讀書單:

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1. 《預知死亡紀事》,馬奎斯
小說結局怎麼寫?馬奎斯在這本小說裡示範了一個超華麗的死亡結局:「他甚至仔細地抖落黏在腸子上的泥土。」

2.李維菁的《人魚紀》,英文版。
好消息,這本書,賣出法文版了。(請見光磊臉書)

3.《大人的謊言生活》,Elena Ferrante,從不露面的神秘作者,好好看的小說。
可搭配Netflix影集。

4.《流動的饗宴》,我根本不用寫作者是誰,就算你不讀書,也一定知道這本書是誰寫的。
我一直覺得這本書很好「笑」,我認真說,我每次讀都很歡樂。尤其讀到最後海明威寫費茲傑羅跟他一起去餐廳的廁所,費茲傑羅把下面給海明威看,我就會笑出聲。

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5. 《修正》,Jonathan Franzen,宋瑛堂翻譯。
我快退伍的時候,在兵營裡讀完這本書的英文版。中文版晚了幾年出版,我立刻去買。這本真是我內心理想的美國小說。理想,完美。大家知不知道,作者會說德文?

6. 《離心旋轉》,Stephan Thome,宋淑明翻譯。
作者住台灣,寫德國,也寫台灣。
譯者是柏林老戰友。前幾天跟德國朋友Frank聊天,問到彼此最近讀什麼書,他說正在讀Thome的台灣小說《梅雨》。我說我認識Thome喔。Frank超羨慕,羨慕到快瘋了。他問我怎麼有辦法認識知名大作家。

7.《炒飯狙擊手》,張國立,下面德文精裝版,上面英文平裝版。
我就是愛搜集台灣作者的外文譯本。
這本節奏順暢,身邊的德國人都很喜歡。

8. 《荒人手記》,朱天文,德文平裝版
我猜這本現在應該很難買?
我這一輩的,誰沒有在當年時報百萬大獎揭曉那刻,衝去買這本書?而且會跟著《沈默之島》一起結帳。我們當年好喜歡辯論,喜歡荒人還是喜歡沈默?吵死了。好美的青春記憶。

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幾個相關連結:
走讀臺灣
https://www.facebook.com/worldbookdaytw
大人的謊言生活,Netflix義大利文影集:
https://www.youtube.com/watch?v=HqjQwZyJ5tg
Franzen是1981年的Fulbright Student to Germany,他的德國回憶:
https://www.youtube.com/watch?v=UyxxyFR3NVk
我好喜歡他參與的延續信天翁的計畫,好精彩,拜託看一下:
https://www.youtube.com/watch?v=zHKN6YwV9Mc
Stephan Thome談台灣,與《梅雨》
https://www.youtube.com/watch?v=4mbzMV1mSAA
英文解說《荒人手記》:
https://www.youtube.com/watch?v=yTNRQhqOUYU

生日長文到此。一起繼續奇怪,我們來讀書。 

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