年紀大就不愛新歌?拿鉛筆倒帶、CD震動就跳針,科技如何影響我們的聽歌習慣?
年紀大就不愛新歌?拿鉛筆倒帶、CD震動就跳針,科技如何影響我們的聽歌習慣?
2020.07.07 | 3C生活

如果你聽音樂的方式沒被新科技毀滅過,恭喜你,活得還不夠久,還在青春期。

從前我常酸老人只愛聽舊歌,又俗又沒創意,且散發一股老人味,直到爬樓梯時膝蓋會開始隱隱作痛,才驚覺已順利成為當年最討厭的大人,音樂品味停留在本世紀初──說來就是周杰倫、蔡依林在談戀愛的那個時代,等等,大家還記得他倆談過戀愛吧?

如果要為初老症頭做出一點辯解,不是我們不喜歡新歌,只是聽音樂的習慣在科技升級的巨輪下被摧毀,一次又一次砍掉重練,實在是無力追趕新時代了(註:本文絕不是因為上禮拜誤刪iTunes資料庫,導致10幾年來一首一首編輯的播放清單付之一炬,在悲痛之餘才寫下的)。

上次跟20出頭的年輕世代聊天,發現他們聽音樂的主要來源是YouTube,有時聽AI推薦的隨機歌單,聽到不錯的歌也會自建播放列表。

我好奇問,「那不是要一直連線嗎?」他反而說,「蛤?現在還有人手機網路不是吃到飽的喔!?」結果驚訝的不是我。遭新世代衝擊的我,只好在心裡暗怒:哼!你們這些小伙子現在才聽伍佰《Last Dance》來穿越時空,十幾年前我年紀跟你們一樣大時,就在KTV唱爛這首了,所以「請暫時將嘴巴閉起來」好嗎?

不像原生在數位時代的人們,後來才移民網路世界的初老世代,其實很多規則現在還在學。

一只卡帶錄下音樂,還有浪漫與眼淚

因為肺炎疫情在老人身上較嚴重,網路出現了迷因哽圖,說是如果你知道「卡式錄音帶」和「鉛筆」這兩樣東西的關聯,那就年齡大到有危險了,請自我隔離!

沒聽過錄音帶的年輕人一定不懂,過去年輕人把鉛筆插進錄音帶動手迴轉,是因為隨身聽電池有限,不要浪費在倒帶或快轉上面。

錄音帶
近來疫情蔓延,網友大玩卡式錄音帶的「老人哏」:透過闡釋鉛筆與卡帶的關聯性,來確認你是否有肺炎併發症的風險。
圖/ shutterstock

30年前的「倒帶」是物理上的、是手工動能為主,不是一個數位訊號可以解決。知道「最酷」的是什麼嗎?如果一卷卡帶聽得夠久,你可以憑經驗判斷「大約轉多久會剛好回到這首歌開頭」然後把鉛筆抽起來,錄音帶重新放回隨身聽;當按下播放鍵,發現前奏響起分秒不差時,無限逼近職人工匠手藝的滿足感,跟你第一次用FaceTime看到爸媽的臉時一樣親切。

對不起,前面用了「酷」這個字來形容,想想錄音帶和鉛筆的年代,酷還沒變成流行語,那時我們只會說很帥。

既然說到錄音帶,不能不提最早的自建播放清單──mixtape(混音帶),首先家裡要有豪華的雙卡音響,才能把A匣卡帶裡的某首歌,單獨拷貝到B匣空白帶,自製精選輯。

「窮人版」的替代方案是用兩台音響,一台負責播放,另一台用來錄音,音質大打折扣。

另一個旁門左道,則是趁廣播節目放送時趕快按下錄音鍵,但最討厭電台DJ話太多,在前奏或尾奏出現「這首歌是誰點給誰……」的旁白,若要對比,這干擾就像YouTube聽歌聽到一半,突然插個手遊廣告揮砍爆炸一樣讓人不耐煩,而且還不能skip AD(跳過廣告)。

早年的mixtape也可以暗藏心機,反正空白帶有附貼紙讓我們手寫歌名,每首歌串起來就暗藏表白心意,收到的人可以裝看不懂,也可以推說「我還沒開始聽」;唉,其實你沒聽我知道啊,因為如果你有聽到最後一首,那歌放到一半就中斷,剩下是我說的話,你聽完大概會覺得這個人很純或很蠢,也可能又純又蠢。

雙卡音響
80年代可攜式雙卡音響的概念,讓人們將音樂帶上街頭與路人分享,開啟了「隨身聽」的先河。
圖/ shutterstock

錄音帶有錄音帶的危機,迴帶太多遍,磁帶可能突然斷裂,或是不明原因捲進錄音機,物理上摧毀;放太久沒聽磁帶會發霉,歌曲也無法雲端備份。以前我們無感,因為新科技走向CD時代,而每當科技往前一世代,舊音樂就收到櫃子深處難以再出來。

科技和音樂的關係,有時像DNA雙股螺旋一樣浪漫,科技改變了我們聽音樂的方式,而音樂也推動了新科技的規格。

70年代好萊塢電影裡的「年輕人」是把手提音響扛在肩上,在人行道上隨歌曲搖擺身體──所謂「手提」音響,也是內裝陽台熱水器那種一號電池,還要4顆、5顆才夠力,體積逼近你出國帶去的登機箱。

指揮家社長用世界名作定義CD邊界

傳說Sony(索尼)創辦人盛田昭夫看到年輕人「帶著音樂走」的慾望如此強烈,才構想出史上第一台Walkman;而隨身聽之所以是這個尺寸,是因為有著魔王般執念的盛田昭夫(請想像成前一個科技時代的賈伯斯)對研發人員說:「我要它能放進我胸口口袋。」

一張音樂CD之所以能錄下74分42秒,則是盛田昭夫接班人大賀典雄的一句話:「剛好可以收錄貝多芬第9號交響曲。」

大賀典雄不是憑空說出這句話,進入Sony工作前,他是東京藝術大學學生,主修男中音,因為向Sony提出改進錄音機音質的建議,被盛田昭夫賞識,想延攬進公司。

夢想成為音樂家的大賀堅持去德國學聲樂,盛田昭夫在船上告訴他,學費Sony出,回國後也不妨礙你的音樂事業,只要你同時來工作。

Norio Ohga 大賀典雄
「CD之父」大賀典雄於2002年自Sony退休,將他的退休金在長野縣輕井澤興建了一座音樂演奏廳-輕井澤大賀館,2004年興建完成後捐給長野縣。他並以指揮家身分重返樂壇,擔任東京愛樂交響樂團的指揮與董事。

大賀典雄在德國和傳奇指揮家卡拉揚(Herbert von Karajan)成為好朋友,後來一邊唱聲樂一邊為Sony效力──直到有天在歌劇表演的後台睡著,才不得不選邊站。後來一路在Sony當到社長,退休後又繼續指揮家工作。

不只是科技人,原本就該是音樂人的大賀典雄,才能在合作夥伴飛利浦堅持CD規格應該是60分鐘時,說出貝多芬第9號交響曲,一錘定音。

不過這麼曲折的科技傳說我們都後來才知道,從錄音帶改用CD的那些年,覺得最困擾是光學讀取的CD隨身聽,只要一受震動就跳針。

上學走路放書包裡都沒辦法安穩聽歌,坐公車只要壓到坑洞就不知道跳到哪一首,mixtape的手作浪漫漸漸失去,一張專輯再也不分A面或B面;但畢業進了社會,就連慢慢聽完一張專輯的時間也沒了。

MP3粉碎音樂產業,我們不再聽「專輯」

CD盛世很快消失,台灣唱片銷量最高的年度是1997年,總銷售額120億元,之後是MP3規格崛起,點對點技術盛行,從百萬白金專輯變成20萬慶功改版,最後唱片賣過50,000張,偶像就可以開記者會破冰。台灣唱片產業在最低潮時,規模剩不到當年一成。

今天大學生不知道MP3也沒關係,不過2001年的「成大MP3事件」可是台灣智慧財產權和人權的里程碑。

當時成大宿舍被台灣IFPI(國際唱片業協會)檢舉,架設網站和分享近10,000多首盜版MP3歌曲,台南地檢署進入宿舍搜查,許多學生在BBS站看到訊息,來不及拆硬碟就把主機抱走逃命。

雖說當年每個大學都在分享盜版歌曲,但地檢署搜查宿舍也有侵害人權的疑慮,事件最後由學生登報道歉,IFPI撤回告訴,校園網路制定了使用規範收尾。不過音樂產業在科技洪流的面前,也已經面目全非。

對當年身在「天龍國」看新聞,同時電腦裡的P2P軟體FOXY正在下載MP3(真抱歉,也沒那麼抱歉)的我而言,只覺得MP3取代CD,歌變得一首、一首聽,「一張專輯」的完整概念不見了,從前可以背出那張專輯的第幾首是什麼,現在每張專輯都只有某幾首歌有聽過;過去曾經推崇「一張專輯每首歌都環繞同個主題」的概念,現在愈來愈沒有必要,因為連我也沒在聽。

誰都沒想到,後來拯救音樂產業的,是做電腦的賈伯斯,但仔細想好像也沒那麼意外,賈伯斯是發明隨身聽的Sony的粉絲(他曾經希望蘋果員工和Sony一樣穿制服),青春期是60年代嬉皮,披頭四和胡士托音樂祭是他的養分。

音樂
音樂消費的取向受數位科技影響演變成「單曲」為主,歌單文化也隨之蓬勃發展。不過「類比未死」,近來許多人重拾唱盤與黑膠,追求「音訊有溫度」的美好聲音。
圖/ shutterstock

賈伯斯拿出iPod,不說硬碟容量1Gb,而是「裡面能放1,000首歌」,他深知打敗盜版的方法,就是讓買正版比下載盜版更方便,於是有了iTunes的購買音樂生態系。

我聽音樂的習慣,也留在有Sony榮光與賈伯斯遺產的時代。辭職那年,把所有CD收藏攤開,一張又一張地放進附光碟機的MacBook Pro擷取成數位檔案,也把過去到處抓來的盜版MP3輸入iTunes,一首一首輸入專輯資訊,學會不再用盜版,改買新歌,也有了自己的1,000首歌曲和精選播放清單。

直到手滑把播放清單銷毀(背景音樂請下梁靜茹《一夜長大》),終於起心動念轉往Spotify,朋友告訴我AI推薦歌單會學習使用者偏好的風格,也可以追蹤喜歡的歌手,雲端備份歌單讓我的悲劇不再重演。

我也開始搜尋Spotify創辦人艾克(Daniel Ek)的傳奇故事,玩樂團的天才工程師,是否像典範移轉後的大賀典雄?

不過,在LAG許久才踏進串流音樂的世界前,還得先解決自己的1,000首歌單裡,有450首在Spotify沒得聽,到底要怎麼辦?別說老人不會聽新歌,我想先跪求科技把回憶還給我。

責任編輯:張庭銉

搖滾歌手伍佰於1996 年發行,隨著2019年底首播的影劇《想見你》再度竄紅的「穿越神曲」〈Last Dance〉。
關鍵字: #串流影音
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把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?
把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?

曾是台灣製造業重要根基的塑膠射出產業,如今正面臨人才斷層危機。尤其桃園聚集大量工業區與製造業者,老師傅退休、新人才接不上的現況,更是許多工廠正在面對的現實難題。

從汽車零組件、網通設備、醫療器材到半導體載具,許多產品都離不開射出成型。智穎智能創辦人暨執行長張詠翔指出,全球塑膠射出市場規模超過 3000 億美元,每年仍以約 3% 至 4% 的幅度成長。需求並未消失,只是製造基地從台灣、中國逐步往東南亞等地移動。但機器可以搬、訂單可以轉,老師傅數十年累積的經驗卻很難複製。

這道人才缺口,正是 2020 年成立的智穎智能切入市場的機會。團隊從桃園中原大學的研究能量出發,歷經近十年研究與工廠驗證,嘗試把老師傅腦中的射出經驗,轉化成可以計算、保存與持續學習的 AI 模型,解決產業第一線面對到的挑戰。

把老師傅經驗交給 AI,射出成型從「導航」走向「自駕」

「餐廳沒有廚師是不行的。有再好的設備,不會做的人還是會把它做失敗。」張詠翔如此比喻射出成型的技術門檻。當模具完成後,生產現場仍得依產品、材料與機台特性,調整溫度、速度、壓力、位置等條件;即使使用同一種塑料,不同產品的調整方式也可能完全不同。

而老師傅的珍貴之處,不只是記住參數,而是知道面對材料、機台與環境變化時如何修正。智穎智能要做的,就是把這些難以傳承的「火候」拆解成可以運算的製程邏輯。目前其 AI 解決方案已應用於超過 200 種材料、50 多種產品類型。

把老師傅的經驗轉化為製程邏輯後,第一步就是讓 AI 協助操作人員找到合適的成型條件。智穎智能為此開發智能成型導引系統,工廠只要輸入材料、機台規格、產品尺寸等資訊,sMolding 便能計算第一組成型參數;若試模後出現產品缺陷,再由 sTroubleshooting 提供修正建議。

用手機即可查看系統狀況
圖/ 智穎智能提供

「它就像導航。我今天告訴你要從 A 點到 B 點,但不知道路怎麼走,導航會把路徑算給你。」張詠翔說。對射出成型而言,這條「路徑」就是溫度、速度、壓力與位置等參數如何組合。以半導體載具試模為例,傳統方式需 7.5 小時,導入系統後縮短至 2 小時,材料使用量從 23 公斤降至 8.7 公斤,整體試模成本降低 64%。

但找到正確參數只是第一步,真正進入量產後,工廠面對的「路況」還會持續改變。溫溼度、材料批次與機台耗損,都可能讓原本設定好的製程條件產生偏移。智穎智能因此進一步開發 StabMolding 成型穩定模組,透過射出壓力數據持續監控品質,並依生產狀態自動補償關鍵參數。換言之,AI 不只在試模階段提供一條正確的「導航路徑」,進入量產後還能因應製程變化持續修正,進一步朝「自駕」邁進。

從產線驗證到海外布局,桃園如何助攻智穎智能跨過0到1?

但要讓 AI 真正走進工廠,智穎智能採取 SaaS 訂閱模式,將核心運算留在雲端持續學習與更新,降低中小型製造商一次投入大量資金的門檻。另一項差異則是「跨廠牌」。現實中的射出工廠往往同時擁有台灣、日本、歐洲不同品牌與年份的設備,因此智穎智能的方案既能導入既有設備,也能與射出機、控制器業者合作,在新機出廠時直接整合。「一個工廠不會只有一個廠牌,就像你家的車庫不會永遠只放同一品牌的車。」張詠翔說。

對智穎智能而言,AI 真正走進製造現場的關鍵,在於不同世代、不同品牌的設備都能導入。只是對工業 AI 而言,降低導入門檻還不夠,更關鍵的是能否取得真實產線反覆驗證。對從中原大學研究成果衍生創立的智穎智能而言,桃園不只是公司所在地,也提供了技術走向市場的第一塊試驗場。「對新創來說,第一個就是要經費、要人才、要場域,再來就是客戶與合作夥伴資源。」張詠翔說。

成立初期,團隊透過桃園市政府研發補助、新創競賽與基地進駐等資源,降低早期研發與營運負擔。更重要的是,桃園密集的製造業聚落,本身就是智穎智能最直接的潛在市場。透過市府串聯工業區與在地企業,智穎智能在創業初期接觸到位於桃園的「良器」,成為公司第一個客戶。從概念驗證、產品調整到實際導入,合作一路延續至今。對必須進入產線反覆驗證才能成熟的工業 AI 而言,第一個願意開放場域的客戶,意義遠超過第一筆營收。

如今,從桃園製造現場磨出的解決方案也開始往海外走。「日本這一次,完完全全都是桃園市政府帶著我們去做這件事情。」張詠翔表示,透過市府帶領團隊前往日本神戶,智穎智能接觸當地官方與企業資源。在市府引薦下,團隊成功對接了神戶知名加速器,更取得日方針對外資新創設立公司與拓展市場的兩階段實質補助資訊。目前團隊正籌備日本布局,為下一階段海外市場拓展做準備。

智穎智能在 TaipeiPLAS 2026 台北國際塑橡膠工業展,展示 AI 智慧製造成果,現場商洽氣氛熱烈,成功吸引產業關注。
圖/ 智穎智能提供

AI 解決「怎麼生產」後,下一步是「替誰生產」

當 AI 開始解決「怎麼生產」,張詠翔看到的下一個問題,是「替誰生產」。部分製造商提高生產效率後反過來問他,如果我的產能多了 20%,但沒有多 20% 的訂單,我何必要做那麼快?

這個問題催生了智穎智能下一階段的製造媒合平台構想。隨著供應鏈分散至不同國家,品牌要在海外重新尋找符合特定規範與製程能力的供應商,也愈來愈困難。團隊因此希望串聯既有使用 AI 方案的製造商,讓品牌端能依條件尋找供應商,也讓製造端的閒置產能有機會被看見。團隊預計 2027 年上半年推進平台服務,初期規劃串聯超過 200 家製造商與破千台機器。

從中原大學的研究,到桃園工廠提供第一個實際驗證場域;從把老師傅經驗變成 AI「導航」,再走向能自行修正製程的「自駕」,智穎智能試圖數位化的,是製造業最難被保存的資產:人的經驗。而當全球供應鏈持續移動、製造基地愈來愈分散,這套從桃園工廠磨出的 AI,下一步不只要替老師傅找到數位接班人,也要重新連結散落全球的製造能力。
而「Meet 桃園+」也期盼持續透過計畫的媒體報導與宣傳資源,將更多像智穎智能這樣扎根在地、走出海外的創業故事傳遞出去,讓外界看見桃園豐沛且具實戰力的創新動能。

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