人生第一次叛逆帶她闖進嘻哈殿堂!金曲新人?te壞特如何脫下白袍踏上音樂路?
人生第一次叛逆帶她闖進嘻哈殿堂!金曲新人?te壞特如何脫下白袍踏上音樂路?

站在夢想與現實的十字路口,金曲新人獎得主?te壞特決定為自己勇敢一次,脫下人人稱羨的白袍,衝破舊有體制,闖出她的音樂路。

受訪時,「?te壞特」正趴在推拿床上整脊,她說罪魁禍首是參加金曲獎,腳上那雙鞋根10公分的粉紅色皮靴,「跟太高了,我隔天起床發現膝蓋、脊椎都動不了。」她邊說邊哀號,一旁不時傳來要她別亂動的警告聲。

2019年6月,?te壞特在YouTube上以單曲《Cazzo》初試啼聲,3個月後發表讓她走紅的單曲《睡不著》,渾厚的聲線配上隨興的Lo-Fi曲風,馬上招來一批粉絲,兩個月內就突破20萬次點閱。聽她的歌,像是在啤酒裡游泳,順著她的慵懶嗓音慢慢向下沉,再被流暢旋律輕輕捧起,沉醉得不知不覺。

愜意紓壓的Lo-Fi Hip-Hop已經是歐美音樂市場的熱門曲風,在華語歌壇中卻不常見,?te壞特的首張專輯《A Bedroom of One's Own》就以 「華語圈首張Chillhop樂風專輯」 作宣傳,凸顯這類音樂在台灣的稀缺。而她夾雜英、台、華三種語言的創作,不僅補足華語市場的Lo-Fi Hip-Hop空白,也一舉奪下金曲獎第32屆最佳新人獎。

歌是紅了,但外界對這位連藝名都難念的創作歌手一無所知,因為人稱「神祕歌姬」的?te壞特,總以一頂大帽子半掩面,不願揭露真實姓名。直到今年初,她的真面目才因狗仔跟拍而曝光;而她沒有氣急敗壞,反倒大方在社群網站上秀出正臉生活照示人。

懷特
圖/ ?te懷特 instagram

Lo-Fi、Chillhop : 前者為low fidelity(低傳音),以較低階的錄音設備製作音樂,產生一種隨興而自由的音樂風格。後者為融合爵士(jazz)與嘻哈(hip hop),加入電子與古典元素,而衍伸出的一種新音樂概念。

乖乖牌的唯一叛逆:大3休學「找自己」意外獲音樂救贖

帽簷底下,?te壞特是今年剛從醫學系畢業的新鮮人,清秀臉龐還留著學生的青澀。取名「?te壞特」,是刻意以顏色為名,向她的偶像、同樣入圍本屆新人獎的YELLOW黃宣致敬;選擇white,也呼應她曾身穿白袍擔任外科實習醫師的身分。

提到與黃宣的競爭中勝出,?te壞特謙虛地說:「評審可能覺得我比較菜才頒給我,黃宣已經超過新人,是男歌手等級。」

?te懷特
圖/ ?te懷特 Instagram

從醫院走進歌壇,?te壞特其實還沒完全適應,就像頒獎典禮上穿了不合腳的鞋,雖然光鮮亮麗,卻讓她隱隱作痛。一度隱姓埋名、用誇張帽子遮住面容,就是希望能將私生活與演藝圈活動劃分開來,在現實生活裡繼續當個平凡的實習醫師。

「醫院的圈子很小,我希望可以保有原本的自由。在醫院,我就是小妹,醫師要我幹嘛就去,但做音樂是會被看見、要當焦點的,我才希望身分能分開。」她認份低調,不想惹人注目

但完成實習醫師訓練、取得醫學士學位後,她決定不再身兼二職,先給自己幾年時間,全力投入創作。「可以的話,我希望未來都可以用音樂過生活,只要可以滿足基本開銷就好。」她說。

從小成績就好的?te壞特,高中讀的是第一志願新竹女中。父母要她做什麼,她從不反抗,連申請大學的志願卡都是由爸爸代填,「我對未來沒有任何想像,我根本不知道他最後幫我報名了哪些科系。」標準乖乖牌的她,也因父親協助下,「自然而然」進入國防醫學院醫學系。

這樣的成長經歷,在一般人眼中或許是人生勝利組,但她總是為了不知道自己喜歡什麼、想要什麼而迷惘焦慮,連去圖書館借書,都只是為了把考試作文寫好,才選人文小說來讀。「我就是超乖的那種學生,什麼事都只是照著大人說的去做。」

雖然一路朝著「當醫師」這個象徵成功的人生目標順利前進,但長期以來的無條件配合,像在她體內慢慢長大的毒瘤,終於在升大3那年爆發。

「我不開心、不快樂,我覺得被什麼東西困住,沒有辦法繼續了。」 醫學系大3的課業負擔比前兩年更重、考試特別多,而日復一日困在同樣的課程裡、卻缺乏興趣支撐的她,再也無法扛著他人的期待前進,做出人生第一次叛逆的決定:主動休學。 「綁住我的就是自己的心態,我只好先停下來,去找自己。」 她回憶。

父母對她休學的態度是: 「要找自己?可以,但要自己想辦法養活自己。」 而她也沒有退縮,利用這個機會,把從小就想嘗試但沒機會接觸的工作,全都做一輪。她早上在咖啡廳泡飲料,下午去蛋糕店切甜點,晚上到錄音室幫人跑腿買便當,一天兼作3份工,負擔起生活。

停下來找自己的那1年,她找到了音樂。精確來說,應該是音樂重新找上她。

把音樂當出口唱出生活無奈、現實與理想的拉扯

「我從小對聽的東西就比較敏感,音樂的能量很吸引我。」?te壞特回憶,小學時,每天一放學回家,她就把耳朵貼在CD播放器上,跟著爸媽聽張學友、周華健的唱片,感受每個音符的顫動。「那時我很小,但每個音都可以記起來、唱出來,我不敢說自己有天賦,但就是非常喜歡。」她回憶自己與音樂的淵源。

當年,她就曾央求父母讓她學鋼琴,但家中3個孩子的經濟壓力,讓父母無力供她上鋼琴課,只能到賣場買一台電子琴,讓她自己照著附贈的範例歌單與琴上的動態螢幕,自行摸索。她每天跟著一個個跳動的指令按琴鍵,竟也練成了《卡農》與《小步舞曲》。

這段與音樂的邂逅,隨著父母期待她專注課業而消逝;但休學那年,20歲的她除了打工,也想起那段美好記憶,主動報名吉他課,一圓兒時懷抱的音樂夢。

「吉他老師從原理開始教,帶我聽音樂、抓歌、練習耳朵與手指技巧。」那是她第一次真正接觸樂理,像是在弦與弦之間終於找到自己;加上在錄音室打工時,她把握機會觀察其他人配唱,開啟對演唱的好奇。有了基礎音樂知識、一把吉他與一副好歌喉,就是現在的?te壞特雛形。

懷特
圖/ ?te懷特 Instagram

休學1年後,她認份回到學校完成學業,試著在音樂與學業之間取得平衡,「但我沒有平衡好,所以延畢了。原本兩年的實習,因為我沒去跟診,花了3年才完成,醫學系總共念了9年。」

為?te壞特開啟音樂之門的吉他老師李琪賢一路看著她成長,坦言復學後,?te壞特經歷一段低潮,在專輯籌備與醫院實習的雙重壓力下,一度懷疑自己的能力。「她很喜歡音樂,但終究是體制內的學生,回到學校實習很累,也不知道專輯會不會成功,那時的她很徬徨。」李琪賢回憶,?te壞特甚至洩氣地傳訊息問他,「人活著到底要幹嘛?」

現在終於被金曲獎肯定,李琪賢替她開心,更翻出當時對話,吐露:「還好妳那時沒有想不開,不然現在就沒有壞特了,人生很好玩啦!」陪伴?te壞特度過低潮、與她亦師亦友的李琪賢,也期許她之後能向偶像黃宣看齊,朝編曲目標前進。

如今的她很慶幸有音樂當出口,過去在醫院值班,能量混沌,她靠寫歌把這些情緒排掉。在金曲頒獎典禮上表演的《Seh Ah Seh》,也是她在醫院實習時,漫無目的地做著同樣工作,百無聊賴下寫出的創作,正好唱出現代人對生活的無奈、現實與理想的拉扯,引來回響。

曾對未來毫不關心,雙手交出志願卡的女孩不在了,因為她已經藉由音樂,獨力撐起日子。?te壞特不排除未來繼續行醫的可能,但眼下決定先擱下穩定的收入,靠興趣過活,就算有夢殞的恐懼或穿錯鞋的不適,但就是這些真實感受,讓每個日子不再只是月曆上得過且過的空白方格,真的稱得上是生活。

本文授權轉載自:今周刊

【延伸閱讀】
1. 「當漫畫家也能賺錢!」LINE WEBTOON把網漫推向影視化,深耕台灣7年悟出哪些心法?
2. 挾強大IP助攻,Netflix下一步進軍原創手遊!3 亮點看串流巨頭的遊戲長怎樣

最新8月號雜誌《區塊鏈上的金融新世界》馬上購:傳送門
「電子雜誌」輕鬆讀:傳送門

責任編輯:傅珮晴、蕭閔云

關鍵字: #文化創意產業
往下滑看下一篇文章
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

在 AI 快速進入企業營運核心的時代,數據不再只是被動的分析素材,而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據,例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據,但因這些數據分散於不同系統,缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據(Metadata)定義,導致難以整合與分析,同時,也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰,Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務,如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案,並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程,從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用,讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化,大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎,以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設?

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出,在 AI 驅動的時代,數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是:建構標準化的數據採集與處理管線,透過統一的工程規範,確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性;其次是定義語義清晰的元數據(Metadata)體系,確保數據能夠被 AI 理解與使用,從而產出具備可靠性的產出結果;再來是打破企業內部的「數據孤島」, 透過完整整合線上(Web/App)行為與線下(POS/CRM)會員資訊,建構全方位的會員數據輪廓,精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後,數據的價值隨時間遞減,AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」,因此,數據的持續更新與自動化維護,不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳,還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說,在 Vpon 團隊的協助下,台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料,並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析,將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應,並基於此高效率基礎,進一步開發不同業務主題的預測與分群模型,提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實:Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」?

有了堅實的數據底座後,下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出,在變化快速的零售與數位行銷市場中,速度就是競爭力。然而,仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去,當行銷或業務人員需要數據支持時,通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求,才會進到後續的資料清理、建模與分析,最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程,不僅拖慢了決策效率,更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程,將數據處理轉化為數據服務,透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐,讓非技術人員不用編寫程式碼,即可自行組合維度,大幅縮短從需求到執行的距離,將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入,不僅有助於提升效率,更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力,讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

以 AI Agent 重塑數據使用方式,讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度,更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示,在數位轉型的過程中,許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合,更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據,有鑑於此,Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據,極大化第三方數據成效:

第一,以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表,即時掌握市場動態,加速決策下達與決策品質。

第二,透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限,可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三,藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向(Rule-based)轉變為關聯導向,以關聯分析擴大受眾範圍,協助品牌找出更多潛在客群。

第四,推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因,釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材,藉此優化廣告投放內容,持續提升轉換率。

陳文謙表示:「透過 AI Agent 的輔助,品牌不僅能更快完成數據分析,也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議,降低跨部門溝通成本,讓數據真正參與決策流程。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

鏈結數據生態夥伴,以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率,Vpon 也持續拓展數據生態圈,協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示,跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺,但透過數據整合與 AI 分析,品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明,透過雙方的獨家合作,企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源,深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型,以及不同客群的價格敏感度與回購行為等,將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察,成為品牌出海的重要工具。

簡言之,對零售品牌而言,跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器,也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局,讓品牌在拓展國際市場時,可以更有效率地接觸潛在客群,放大行銷效益。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

展望未來,Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務,幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環,希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長,打造互利共贏的數據生態。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
AI全球100+台灣20
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓