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小鎮故事多,年輕人在此裡找到夢想基地

PanSci_96
・2014/11/13 ・1045字 ・閱讀時間約 2 分鐘 ・SR值 452 ・五年級

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文/歐葳

credit:Nomad Cavalier, Hark/flickr
credit:Nomad Cavalier, Hark/flickr

吃完早餐,智活玩家們揮別了充滿檳榔花香的新溪頭初陽生活會館,離開初鄉,下山前往竹山小鎮。竹山是日治時代發展竹藝的主要地方,也是前一天所嘗試的竹編QR code主要推廣處,只要在配合的商家門口就能見到特別的竹製招牌,格外引人目光。

今天的第一站是小鎮文創,前名小鎮故事館,是何培鈞先生規劃用來推廣文化創意發展的基地,除了小鎮文創之外,何培鈞還另外使用了兩個場地,分別為前山綻和竹巢學堂,三個空間的氛圍不盡相同,但都是為了要給年輕人到竹山發展的機會而開闢的。

今天接待智活玩家的在地導遊是陳高明老師,老師的專長雖是竹藝,但因為從小在竹山生長,也是個講地方故事的好手,一路上細數當地歷史,竹山曾經的三多:旅館、金飾店、酒店,雖然早已沒落,卻在老師的生動描述下彷彿活了起來,遊走在林杞埔老街中,老師或指著嶄新的全聯福利中心,遙想日治時期曾經的日本小學校;抑或指著整修中的騎樓,細數過去風光大旅店的時光。玩家們的腳步走踏在老街裡,身邊的光景從日式木板屋到為巴洛克式建築,彷彿成為了時光旅人,穿梭在歷史之中。

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除了想像過去建築的樣貌,老街上也依然留有過去的老行業,玩家們走過了米麩店,嘗到剛爆好的熱熱米香,也途經保留傳統擺設的柑仔店,內部也還販賣如油燈等古老器具;最難得一見的就是傳統打鐵店,師傅現場燒了火紅的鐵塊,用機器打給玩家們看,玩家們都屏氣凝神、睜大雙眼,仔細觀看這在都市中難得一見的傳統工法。

結束老街巡禮,何培鈞先生已在竹巢學堂等待玩家們的到來,豔陽天裡的冷氣房特別誘人,團隊也準備了捲仔粿和紅茶供玩家品嚐,準備聆聽關於培鈞與竹山的故事,他分享了在「天空的院子」的創業歷程,帶出了年輕人對於未來世代的夢想與想像,這一段小小的分享,作為上午活動的結尾,也為下個地點做了預告。

下一站,就是培鈞的夢想基地「天空的院子」,在整修之前,這裡是荒廢的古厝,在他的巧手規劃下,與友人重新翻修了這個古色古香的三合院,從屋頂瓦片、竹屋內裝保留到門環獅頭的風格選擇,處處可以見到他的用心,同時,也為了服務進駐的旅客,提供了特色餐點,也就是今日玩家手中的花布便當。

走進餐廳,大紅的花布便當一個個躺在桌上,彷彿像在招手、要大家快快拆開大快朵頤,玩家們雖然十分好奇,但仍不忘和難得一見的午餐拍照打卡、與朋友分享;除此之外,餐廳附近的景色也令人驚歎連連,翠綠的山頭一個接著一個,綿延不絕,玩家們飯後三五成群、映著好山水就聊開了呢!

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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

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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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來大鞍國小做客,聽古今之故事
PanSci_96
・2014/11/14 ・1091字 ・閱讀時間約 2 分鐘 ・SR值 420 ・四年級

文/歐葳

credit:中心 特生/Flickr
credit:中心 特生/Flickr

智慧生活旅遊的最後一站原本是大鞍古道,但因為颱風來襲,步道不易行走,因此陳老師改帶玩家們到了大鞍國小,一邊重溫小時的記憶,一邊細聽大鞍的歷史。

要進入國小之前,老師帶領大家走了一段好漢坡,雖然距離不算長,但坡度挺陡的,一旁時有竹林密蔭、時有雜草小花,難得的是在路上見到了人面蜘蛛,在枝葉間,蛛網結得整齊且漂亮,讓走累的人在喘息時眼睛一亮。

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大鞍國小是個規模迷你的小校,一度落入被廢校的命運,為了讓校園起死回生才轉型成對外開放的特色校園,因此任何人都能在校園裡泡茶聊天辦活動。校園中可以見到歷屆畢業生的牆壁彩繪,從畫面裡的畢業生人數看來,這間校園每年產出的畢業生真的是屈指可數,難怪學校會選擇這樣對外開放,以吸引更多的人進來。

陳高明老師帶領玩家們繞玩校園一周後,就在校園的活動平台上開了「大鞍講堂」,與大夥暢聊竹山願景。陳老師說:「當你去過很多國家之後,你就會發現台灣是最不會保護資產的地方!」他指出,早期台灣的竹管厝發展模式與日本的合掌屋其實很像,都是在家有喜事的狀況下全村的人會集結起來替你蓋房子,為得是一種祝福、也是全村合力的象徵。在日本,合掌屋已成聯合國認定的文化遺產,但反觀台灣,竹管厝早已被拆得差不多了,甚至沒有多少年輕人有機會接觸這樣的特殊歷史建築。

另一方面,他也舉巴黎為例,在戰爭時,國家為了要保護藝術資產不遭受破壞,不惜動員人力將彩繪玻璃拆除,另外保管,如此傾全力保護這些文物的人文精神徹底感動了老師;除此之外,老師也拿同樣使用筷子的日韓兩國來說明文化教育的重要,中國雖為筷子的發源地,卻沒有教導孩子們認識筷子文化,為了方便、不阻止孩子使用湯匙或叉子做替代,反觀日韓兩國十分重視筷子文化,甚至都將筷子課納入正課,需要通過考試才能畢業,如此不同的教育正塑造出不同的文化氣質。

大鞍講堂精彩的故事就在敏哥一聲「老師!落雨了~」中被迫暫停,玩家們紛紛卯足全力爬上好漢坡,只見米粒大的雨滴就在分秒中長成了豆子大的模樣,大夥又累又喘的模樣,雖是狼狽,但卻明顯感受到山間空氣頓時消暑了許多。坐上遊覽車,擦乾身子,玩家們都被這突來的暴雨擺了一道,只能算是竹山送來的道地大禮啊——午後對流雨!

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在車上細數陳老師今天與玩家們分享的故事,可以說是巨細靡遺,從小鎮的古早故事到台灣文化發展願景,再回想前一天的老師們對在地文化的熱愛,智活玩家們不難發現行程中的每個在地人都是熱愛這個山頭的,他們使用了自己的方法把鹿谷和竹山的「好」交代給所有人,難怪會有玩家分享心得時只說了兩個字:感動!

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巧手喚出場域新生命,茶香與竹口笛交織新樂章
PanSci_96
・2014/11/12 ・1031字 ・閱讀時間約 2 分鐘 ・SR值 428 ・四年級

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文/歐葳

credit:kimishowota/flickr
credit:kimishowota/flickr

離開初鄉活動中心,步行前往李宅三合院,途中經過初鄉國小和五分車,小玩家們對五分車非常陌生也十分好奇,敏哥隨之招呼他們試著玩看看,而一行人則繼續沿著鐵軌走,途中發現了巨大菠蘿蜜(有玩家竟然大叫:釋迦!),還有各種茂盛的花花草草,除此之外,也看到了特殊的鋼琴造景,被許多手製玫瑰環繞的鋼琴,在七夕的今天看到是加倍的浪漫。敏哥解釋,路上走過的空地皆是屬於生創系學生的實習場域,學生們皆絞盡腦汁發揮創意,希望能將這些土地活化起來,讓更多人願意來走踏!

五分車鐵軌的終點就是李宅三合院,女主人朱怡甄老師十分熱情的吆喝玩家到裡頭坐,並且也解說起這個空間的由來,空間原名「初鄉茶間」,是在這個夏天才重新佈置的,藉由南開科大學生的場域實習,從油漆牆壁到重新擺放內裝,實習生的創意賦與茶間全新的生命,讓遊客們只需環視四周擺放的製茶機具和解說掛牌,就能清楚了解製茶的過程,再加上朱老師的押花專長,茶與花的相遇,讓這個三合院溢滿「花語茶香」。

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晚餐是由社區媽媽特別準備的「採茶餐」,餐食的特色「新鮮、當地」,所有食材均當日當地現採,有香甜的地瓜飯還有鮮美的山蔬,不僅可口,在視覺上也有非常多元、鮮豔的感受,而怡甄老師親切地招呼,也讓玩家們在這裡有了回家的感覺,身心都放鬆了。

另一頭,在三合院的廣場上也同步準備著茶席,每張茶桌都有專業的泡茶師在等候玩家們,待大家用餐完畢,便可三五一桌、圍坐在星空下,佐著輕輕的蟬鳴和微風,專屬智活玩家的竹口笛音樂會就要開始。

這場茶香與樂音交織的宴會是由美燕老師與鄭瑞賢老師一起呈現的,首先由美燕老師講解了茶在鹿谷的發展歷史,也簡單的傳授泡好茶的方法,同時每桌的玩家們可以品嘗到茶藝師泡出的青山茶,一邊感受茶湯的溫潤,鄭老師也吹響了今夜第一顆樂音,是優美的奇異恩典。

鄭瑞賢老師精通十餘種中外樂器,熱愛音樂的他在第一次聽見竹口笛時便被迷上了,因此改良這個造型精小的樂器,將其音域由單音擴展至十三音,搭配老師特別編曲的弦樂配樂,竹口笛的展演就豐富且精彩了。

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這個夜晚,玩家們在兩位老師的配合下享受了一場豐盛的筵席,舌尖的香氣由淺入深,從青山、焙火到碳焙烏龍,耳邊的旋律也越過了許多國家,有紐西蘭的曲調、也有輕快的美國民謠,從哀戚的雨夜花到輕快的桃花過渡,第一天的行程就在竹口笛團大合奏小星星的旋律中悄悄落幕,玩家們用了五感真切體驗初鄉的樣貌,無不覺得充實且愉快。

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吃完早餐,智活玩家們揮別了充滿檳榔花香的新溪頭初陽生活會館,離開初鄉,下山前往竹山小鎮。竹山是日治時代發展竹藝的主要地方,也是前一天所嘗試的竹編QR code主要推廣處,只要在配合的商家門口就能見到特別的竹製招牌,格外引人目光。

今天的第一站是小鎮文創,前名小鎮故事館,是何培鈞先生規劃用來推廣文化創意發展的基地,除了小鎮文創之外,何培鈞還另外使用了兩個場地,分別為前山綻和竹巢學堂,三個空間的氛圍不盡相同,但都是為了要給年輕人到竹山發展的機會而開闢的。

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除了想像過去建築的樣貌,老街上也依然留有過去的老行業,玩家們走過了米麩店,嘗到剛爆好的熱熱米香,也途經保留傳統擺設的柑仔店,內部也還販賣如油燈等古老器具;最難得一見的就是傳統打鐵店,師傅現場燒了火紅的鐵塊,用機器打給玩家們看,玩家們都屏氣凝神、睜大雙眼,仔細觀看這在都市中難得一見的傳統工法。

結束老街巡禮,何培鈞先生已在竹巢學堂等待玩家們的到來,豔陽天裡的冷氣房特別誘人,團隊也準備了捲仔粿和紅茶供玩家品嚐,準備聆聽關於培鈞與竹山的故事,他分享了在「天空的院子」的創業歷程,帶出了年輕人對於未來世代的夢想與想像,這一段小小的分享,作為上午活動的結尾,也為下個地點做了預告。

下一站,就是培鈞的夢想基地「天空的院子」,在整修之前,這裡是荒廢的古厝,在他的巧手規劃下,與友人重新翻修了這個古色古香的三合院,從屋頂瓦片、竹屋內裝保留到門環獅頭的風格選擇,處處可以見到他的用心,同時,也為了服務進駐的旅客,提供了特色餐點,也就是今日玩家手中的花布便當。

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