少了兩條黑帶，只好打噴嚏 /九把刀

那些年拍完後，我想接著拍一個關於跆拳道的故事。

從香港飛回台灣的飛機上，我跟小弟說，幹我們一起來練跆拳道吧，反正我要花時間寫劇本，我們就趁機從白帶一路苦練到黑帶，黑帶一到手，劇本肯定也完成了。開鏡拜拜那天，我們兩個站在劇組最前面，一人一條黑帶，氣勢絕對爆強，場面肯定感人。

「練當然是沒問題，但有必要練到黑帶嗎？」小弟一臉震驚。

「練到黑帶就是感人。」我篤定。

「那時間呢？如果來不及練到黑帶就要開拍了呢？」

「我們練到黑帶才能開拍。」

小弟還沒練就已經開始全身發抖了，但他沒有選擇，因為當時我已經三十幾歲了，我都願意一起攪和，他當然就只有全力以赴的份。

回台灣後，我帶著幾個培訓藝人連同小弟，報名了一間離公司最近的跆拳道教室，跟一般非藝人的學生一起上同一堂課。每一次上課前教練都會帶大家用小跑步繞教室，加上一連串蹲來跳去的缺氧動作暖身，靠，其實一點都不是暖身，我在這個階段就已經喘得半死，心臟猛爆跳動到連耳朵裡的血管都在劇烈收縮。注意到我一臉蒼白，另一個教練會偷偷跑過來叫我先去旁邊休息。

可能嗎？太丟臉了我每次都以瀕死的狀態跟上節奏。

至於跆拳道本身我當然是很喜歡，畢竟我可是在系館地下室偷偷舉辦過九刀盃自由格鬥賽兩次！兩次的男人！鍛鍊一下打來打去的技能總是很樂意的，只是我的腿筋跟懶叫一樣，太硬，導致我的踢腿一直很兒戲，雖然我一直在想辦法改進，但硬就是硬，軟不下去。

比起我，小弟的踢技很有彈性，尤其是下壓這一招踢得超有魄力，我常常在一旁扮演想像的鏡位，覺得到時候根本不需要替身，他自己就可以踢得很好。

時間慢慢過去，小弟跟我隨時，真的是隨時，都在練習打形，亦即固定的幾個連續架勢，也是色帶考試的科目，我們走著走著就忽然打一下下，偶爾彼此糾正姿勢。某日便輕鬆考過了黃帶。

之後又練了好幾個禮拜。

考紅帶的前一週，我在課堂上練習右腳高踢時，突然聽到一聲清脆的啪啪裂響，我抱著右腳膝蓋倒下，教練跟學員都跑過來圍住我。

「我的韌帶斷掉了。」我冷靜地宣布。

「真的假的？你確定？」教練茫然。

「我有聽到，就啪的一聲。」我堅持。

於是小弟跟教練就把我扛到一邊，讓我自生自滅。

我一邊冒冷汗，一邊詛咒這個世界，好不容易等到大家下課時，我努力站了起來，以為大家要叫救護車，或至少叫一台計程車送我回家。但沒有，大家打算各走各的，令我非常震驚。

「幹你們真的很雞掰耶，竟然沒有要送我去醫院？」我難以置信。

「啊你不是有開車？」小弟疑惑。

「幹我韌帶斷掉了。」我膝蓋好痛，我的心更痛。

「但你還是要把車開回去吧？」小弟更疑惑了：「停車費很貴耶！」

就這樣他媽的停車費很貴，我還真的一跛一跛地走去開車，冒著劇痛回家。

一夜難眠。

隔天一大早我就搭計程車衝大醫院，我抓著殘障動線旁的金屬把手，一路龜速前進，總算是滿身大汗撐到了骨科。輪到我的時候，我向醫生簡單描述了當時高踢受傷的過程，以及那一聲清脆的斷裂聲。

「應該是肌肉拉傷，我開止痛藥跟肌肉鬆弛劑給你。」醫生咿咿啊啊。

「醫生，我覺得是韌帶斷掉。」我擠出艱難的笑容：「可以讓我拍一下核磁共振嗎？」

「你怎麼過來的？」醫生肯定很不喜歡我這種自行診斷的病人。

「搭計程車然後走路，我走的很慢因為很痛。」

「一個人嗎？」

「我一個人。」

「那就不可能是韌帶斷掉。」醫生用非常專業的口吻說著：「如果你真的韌帶斷掉，你絕對不可能用走的過來，一定要有人扶或撐拐杖。你昨晚就受傷了，如果韌帶真的斷掉，你絕對痛到沒辦法睡覺。」

「我是真的痛到沒辦法睡，所以我自己先吃了普拿疼，勉強睡了一點點。」

「你這是肌肉嚴重拉傷，膝蓋都腫起來了。我跟你講，我開的止痛藥都是最強效的，藥都是最新的，你回去以後……」

醫生是醫生，我是一沱屎，聽到韌帶沒斷的專業判斷後，我大感安慰，拿了強效止痛藥回去狂吃，可膝蓋依舊是痛到飛天。我幾乎每隔半小時就得用蓮蓬頭往發燙的膝蓋沖冷水。

隔天一早我掛了同一個醫生，一坐下，我就鄭重宣布我的韌帶絕對是斷掉，我自費照核磁共振，不浪費健保，拜託讓我去。

醫生鐵青著臉：「不用自費，我送你。」

我就在醫生賭氣的情況下去照了核磁共振。

影像揭曉，我右腳膝蓋後面的十字韌帶斷了個七七八八。

一敗塗地的醫生很吃驚：「你韌帶斷掉？那你怎麼可以自己走過來？」

我可得意了：「因為我的意志力超強。」

結論是，護膝穿著，強力止痛藥繼續吃。

很長一段時間我的右膝蓋都又腫又痛，無法踢腿，也不能跑步。

我的跆拳道生涯就這麼中斷了。小弟順利考取了紅帶後，又學了一陣，很快就進了電影打噴嚏的劇組，無暇繼續鍛鍊。其實無暇是假，少了我是真。

我的跆拳道劇本，一直沒能寫完。

打噴嚏承襲了我一貫的核心主題------人生中所發生的每一件事，都有它的意義。

我寫了劇本，與柴姊一起當了監製，找了柯孟融擔任台灣方面的導演。打噴嚏規格盛大，角色眾多，明星齊聚，動作戲跟特效戲都很吃重，柯孟融幹得很不錯，小弟跟林依晨那一場吵架戲拍得尤其好，真的好，我每次都看得虎目含淚。

那時，早一步完成的「等一個人咖啡」上映了，有一半的讀者很愛我的新招之頭頂冒出熱豆花，有一半的讀者恨死了我的魔改。不管怎樣，從此台灣有了宋芸樺與禾浩辰這兩張新臉孔。

當打噴嚏如火如荼後製時，公司租下了新的辦公室，設計了很酷的裝潢，大家都有好多事情想做，幾個新案子也都在評估，欣欣向榮。

小弟去了北京。

這一去，什麼事都發生了。

每一天，我們透過各種方式各種關係去打聽究竟發生了什麼事，都得不到真確的答案，真的，我甚至不知道再見到小弟時已是何年何月，承受巨大壓力的柴姊抱著我流了兩次淚。之後的事大家都知道了。

小弟終於從北京回來的隔天，我在剛剛新裝潢好的會議室裡寫小說。

我在等他。

從幾個禮拜以前我就在等他。這中間迷霧般的等待，在我心中累積了越來越旺盛的疑問與憤怒。我不是沒生過他的氣，也曾經不理他長達好幾個月，但最後總是可以好好把話講開。但所有人都知道，這一次顯然很不一樣。

小弟到了公司後，卻只是跟其他同事胡亂寒暄，抱抱，取暖，晃來晃去，從下午瞎鬧到天都黑了，在同事強烈暗示他不要再逃避了之後，他才敢打開會議室的門，走進來跟我說話。

跟預想的狀況差距很大，我自己也沒料想到，其實我一句話也沒有罵他。大部分時間我只是聽。小弟裝做若無其事，實則非常彆扭，他語氣平常地說著那幾天經歷了什麼，細節很多，每一個細節我都多問了很多問題。說著說著，小弟忽然在一個點上哭到全身發抖。

我沒有跟著哭。

我也沒有抱抱他。

我壓抑內心不斷暴漲的、無法言明的極端情緒，給了他堅定的保證。如果他真心改過，踏步向前，全世界都會原諒你。

這個保證顯然超過了我所能給的。

世界從來不被我了解，我也配不上這個保證。

那一整層新裝潢好的辦公室顯然沒有用了，我們退租後，房東下一秒便將又新又美的辦公室轉租給了別人。

後製中的打噴嚏則陷入了「好像可以上了又好像不可以」的無限迴圈，我們只能咬牙繼續投入大量資金把特效做完，也剪接出了好幾個預備送審的版本。接下來就是大家都知道的了，上映日遙遙無期。

打噴嚏成了電影界的都市傳說，因緣際會看過粗剪的人都可以說上一兩句，但誰也沒看過全片，因為根本沒真正做完過。我的讀者也最愛在簽書會上、我的演講裡，舉手問：「刀大！打噴嚏到底什麼時候上啊幹！」

到底什麼時候啊到底什麼時候呀……我比任何人都想知道答案啊大哥！

活在二十四小時輿論地獄裡的小弟，很不快樂，因為他是正常人。

所有路過的長輩都喜歡給他改過自新的奇妙建議，小弟試過很多種大家期待的方式，去改變大家對他的觀感，只是早睡早起沒人知道也沒人在乎，做了很多公益也被酸拼命想洗白，不管他在網路上說什麼都會被噴。彷彿只要小弟開的還是好車，他就是冥頑不靈的紈褲子弟。

沒有人經歷過這一切卻不會感到後悔的，不管是嘴上，心裡，還是一個人孤孤單單看著地上的影子時，都心知肚明……當初做錯事，辜負的不只是別人，還有自己。只要看過地獄，也活過地獄，自己的內心就不可能是原來的形狀。同樣吃過大便的我當然也很清楚，只是我們沒辦法整天逢人就抱抱道歉請求原諒，太噁心了是吧。

落寞的小弟漂流了趙德胤導演的劇組。

為了角色需要，他開始學習緬甸雲南話。

我在一旁看著小弟反覆聽著手機裡的雲南話錄音，自顧自念著背著，我覺得這簡直荒唐，這麼多對白，應該要事後配音吧？現在大量的雲南話練習，只是為了在大銀幕的畫面裡讓角色的嘴型盡量正確、方便事後配音就可以了吧？

沒有，不只是劇本裡的對白，小弟苦練了整整一年的雲南話。

劇組前置時，他沒有助理跟隨，獨自在泰緬邊境的工廠打工，實習角色的技能，吃當地的食物，穿當地路邊攤的衣服，把自己曬脫了好幾層皮，最後結結實實拍出了「再見瓦城」。

瓦城在台北美麗華首映。散場時，小弟嬉皮笑臉地看著我說：「這種片你一定看不懂啦。」一副只想用玩鬧隱藏他的害燥與緊張。

我倒是很認真地跟他說：「拍得非常好，你很強，真的，非常強。」

沒料到我會這麼直率地誇獎他，小弟只好不知所措地乾笑。

小弟入圍了金馬獎最佳男主角。沒得。據說是亞軍。

四年後我開拍新電影，抱歉不是跆拳道，但我還是找了小弟一起。

放飯時，我看到他跟從瓦城劇組前來支援的製片，在角落裡用雲南話聊天。

只要東西是真的，就會永遠留在身體裡吧。

我們的新電影拍到一半，我聽聞柯爸賣老臉到處籌錢，而小弟也剝光了自己僅剩的存款，聯手向當初的中國出品方買回打噴嚏的投資股份時，我才驚覺，這個世界還真的有一個人！有一個人！比我更想知道打噴嚏什麼時候會上！

感謝多方成全，感謝柴姊從中協調，柯家終於集資買回了電影版權。

那時，白天我們一起拍新電影，晚上劇組收工回家，明明就超級累的我跟小弟，會一起到工作室秘密將打噴嚏重新剪接，在硬碟的深處追回曾經被審查刪減的片段，討論哪個演員必須重新配音，配音的腔調風格又是如何，跟溫子捷老師討論全新的配樂，各種細節一遍又一遍重來又重來。

到了調光跟混音的最後階段，我認真鼓勵小弟，好不容易把電影買回來了，務必做出他最喜歡的樣子。

小弟的新頭銜是後製總監，是真貨，就都留下了。

六年前拍完的打噴嚏，六年後重製成新的打噴嚏。

我沒看過小弟這麼高興的樣子。

也沒看過他這麼患得患失的臉。

票房一半歸戲院，一半歸片方，還得計算龐大的行銷成本，只要簡單的數學加上業界常識就知道，打噴嚏當初花了太多錢拍，要回本超級困難。我知道，你知道，業內知道，做生意做了一輩子的柯爸也知道。

什麼都知道的我們，只有一個念頭------希望大家能在大銀幕上看到打噴嚏。

台灣電影的習俗就是主演員不斷跑映前映後，跟觀眾搏感情，求大家看完電影後記得分享推薦給親朋好友。這也是我們的每日行程。

第一天票房，打噴嚏全台票房四百萬，還可以。

而屍速列車衝上了驚人的兩千三百萬，好強大。

小弟一邊跑向即將展開映後的影廳，一邊吆喝大家跟上：「只差兩千萬！」

我認真糾正：「幹，是一千九百萬啦！」

小弟呵呵推開門：「耶！現賺一百萬！」

獻給你們了，不管是遲來的道歉還是寶貴的禮物，都好。

都是我們。

高高興興的，哈啾！

產業追蹤／智慧物聯網 開啟產業新契機

2020-02-08 23:51 經濟日報 / 鄭華琦

隨著人工智慧（AI）技術逐步進展，IoT結合AI並透過感測技術之輔助，藉由傳遞訊號、處理數據、儲存學習經驗實現實體世界遠距離無法達成之工作程序，未來的生活型態將是大數據（Big Data）、超連結（Supper-Connectivity）、人工智慧與雲端（Cloud）的逐步整合。

法國市調公司Yole Developpement亦揭示九大科技應用趨勢，未來會影響的生活模式包括：智能汽車、移動、5G帶寬增加、AR / VR，人工智能/機器學習（AI / ML）、無人駕駛汽車、醫療保健、工業4.0，這將使日常生活對感測器有更多需求和依賴。

IHS Markit預測，物聯網設備市場從2016年17.7億台安裝量，2020年將達到307億台，預期2025年增加到754億台，顯示市場對於IoT的普遍接受度與依賴性與日俱增。

近年來應用於IoT之3D影像感測市場逐漸明朗且廣泛，主要涵蓋工/商業、科學/太空安全、醫療、消費性電子與車用等領域。技術包含近距離的 VCSEL技術（垂直共振腔面射型雷射）主要應用於智慧手機，與較長距離的ToF（飛時測距）技術可切入虛擬實境、地圖導航、機器視覺、安全認證、體感操作等領域。

Yole Development預估，全球3D成像與感測器市場規模2016年至2022年的複合年均增長率（CAGR）約38％，2022年可能超過90億美元，成長性將是2016年的七倍。

感測器在消費電子應用是增長最快的市場，2016-2022年的CAGR達160％，預計2022年市場規模將超過60億美元。另外，自動化產業的感測器使用比例愈來愈高，如連網汽車電子、自駕車等都對感測器有很高的需求。無人自駕車與工業自動化兩者於 2016 年到 2022 年的CAGR分別為50%與13％，成長性分別居第二及第三位。

目前3D感測技術主要分為立體視覺、結構光、飛時測距（ToF），各技術發展皆已具備商業化應用的水準，現階段的主流技術包括ToF及結構光等。

就功能而言，3D感測主要是利用繞射式光學元件（DOE）、CMOS影像感測器、垂直共振腔面射型雷射（VCSEL）等元件的運作，配合不同演算法進行量測與儲存。除可進行人臉辨識，也被應用在ADAS系統，如自駕車及ADAS的 3D感測應用，即是利用光達（LiDAR）測量及感測車輛與外在環境物體間的距離，以達到自動煞車功能，或利用車內的感測技術確認駕駛者的狀態，進行行車監控警示等。

無人商店也是3D感測的關鍵應用。這是利用3D感測來進行人臉或物像特徵辨識，包括應用在人員進出管制，針對進入商店的人員進行辨識，並附帶計算客流量、客群管理，也能偵測物品移動或轉移，進一步達成商品結帳、庫存管理、物流配送等，甚至分消費特性與行為管理。

3D感測應用極廣，監控或影像辨識的各種應用陸續推出，需求將有爆發性成長。因此包括傳統晶圓代工廠、砷化鎵等化合物晶圓代工廠、磊晶片供應商、光學元件封測廠等上、中、下游產業鏈，可望受惠於3D感測所需之光學元件的代工業務而強勁成長。

3D感測模組硬體廠商、演算法及3D視覺數位訊號處理器（DSP）供應商、提供 3D 景深技術之設計廠商、CMOS 影像感測器及演算法業者等，相關周邊的產業也連動性受惠。隨著ＡIoT運用普及化，該產業鏈的相關廠商也面臨更多挑戰與機會。

AIoT新時代來臨，對台灣影響至深，除基本零組件外，串聯各組件之材料至為關鍵。特別是符合高階應用感測器之零組件，與延長機器壽命之構裝方法與特殊材料，將隨新載具增加應用機會。台廠應積極利用AI的學習與演算，強化產業設計與生產，以及透過智慧系統與服務提升產業附加價值。

此外，AIoT（智慧物聯網）應用通常是少量多樣之高階產品（或應用）而非高量生產，因此對感測器的需求著重具備嚴苛條件下的可靠運作、精準且小型的裝置。隨著人機、機器與機器之間的連結協作日趨精密，感測器的任務也從被動監測，演化成主動探測預防型維護、資產控管與數據分析，協助增加生產效率的重要角色。 IoT發展關鍵在於介面間的協作與資訊傳輸，台灣可運用這項技術結合AI深度學習與演算能力，讓製造業更有效率，並積極拓展貼近生活之交通、醫療、救援、金融服務等相關產業。

資料來源：https://udn.com/news/story/7241/4331137?from=udn-relatednews_ch2

產業追蹤／智慧物聯網 開啟產業新契機

2020-02-08 23:51 經濟日報 / 鄭華琦

隨著人工智慧（AI）技術逐步進展，IoT結合AI並透過感測技術之輔助，藉由傳遞訊號、處理數據、儲存學習經驗實現實體世界遠距離無法達成之工作程序，未來的生活型態將是大數據（Big Data）、超連結（Supper-Connectivity）、人工智慧與雲端（Cloud）的逐步整合。

法國市調公司Yole Developpement亦揭示九大科技應用趨勢，未來會影響的生活模式包括：智能汽車、移動、5G帶寬增加、AR / VR，人工智能/機器學習（AI / ML）、無人駕駛汽車、醫療保健、工業4.0，這將使日常生活對感測器有更多需求和依賴。

IHS Markit預測，物聯網設備市場從2016年17.7億台安裝量，2020年將達到307億台，預期2025年增加到754億台，顯示市場對於IoT的普遍接受度與依賴性與日俱增。

近年來應用於IoT之3D影像感測市場逐漸明朗且廣泛，主要涵蓋工/商業、科學/太空安全、醫療、消費性電子與車用等領域。技術包含近距離的 VCSEL技術（垂直共振腔面射型雷射）主要應用於智慧手機，與較長距離的ToF（飛時測距）技術可切入虛擬實境、地圖導航、機器視覺、安全認證、體感操作等領域。

Yole Development預估，全球3D成像與感測器市場規模2016年至2022年的複合年均增長率（CAGR）約38％，2022年可能超過90億美元，成長性將是2016年的七倍。

感測器在消費電子應用是增長最快的市場，2016-2022年的CAGR達160％，預計2022年市場規模將超過60億美元。另外，自動化產業的感測器使用比例愈來愈高，如連網汽車電子、自駕車等都對感測器有很高的需求。無人自駕車與工業自動化兩者於 2016 年到 2022 年的CAGR分別為50%與13％，成長性分別居第二及第三位。

目前3D感測技術主要分為立體視覺、結構光、飛時測距（ToF），各技術發展皆已具備商業化應用的水準，現階段的主流技術包括ToF及結構光等。

就功能而言，3D感測主要是利用繞射式光學元件（DOE）、CMOS影像感測器、垂直共振腔面射型雷射（VCSEL）等元件的運作，配合不同演算法進行量測與儲存。除可進行人臉辨識，也被應用在ADAS系統，如自駕車及ADAS的 3D感測應用，即是利用光達（LiDAR）測量及感測車輛與外在環境物體間的距離，以達到自動煞車功能，或利用車內的感測技術確認駕駛者的狀態，進行行車監控警示等。

無人商店也是3D感測的關鍵應用。這是利用3D感測來進行人臉或物像特徵辨識，包括應用在人員進出管制，針對進入商店的人員進行辨識，並附帶計算客流量、客群管理，也能偵測物品移動或轉移，進一步達成商品結帳、庫存管理、物流配送等，甚至分消費特性與行為管理。

3D感測應用極廣，監控或影像辨識的各種應用陸續推出，需求將有爆發性成長。因此包括傳統晶圓代工廠、砷化鎵等化合物晶圓代工廠、磊晶片供應商、光學元件封測廠等上、中、下游產業鏈，可望受惠於3D感測所需之光學元件的代工業務而強勁成長。

3D感測模組硬體廠商、演算法及3D視覺數位訊號處理器（DSP）供應商、提供 3D 景深技術之設計廠商、CMOS 影像感測器及演算法業者等，相關周邊的產業也連動性受惠。隨著ＡIoT運用普及化，該產業鏈的相關廠商也面臨更多挑戰與機會。

AIoT新時代來臨，對台灣影響至深，除基本零組件外，串聯各組件之材料至為關鍵。特別是符合高階應用感測器之零組件，與延長機器壽命之構裝方法與特殊材料，將隨新載具增加應用機會。台廠應積極利用AI的學習與演算，強化產業設計與生產，以及透過智慧系統與服務提升產業附加價值。

此外，AIoT（智慧物聯網）應用通常是少量多樣之高階產品（或應用）而非高量生產，因此對感測器的需求著重具備嚴苛條件下的可靠運作、精準且小型的裝置。隨著人機、機器與機器之間的連結協作日趨精密，感測器的任務也從被動監測，演化成主動探測預防型維護、資產控管與數據分析，協助增加生產效率的重要角色。 IoT發展關鍵在於介面間的協作與資訊傳輸，台灣可運用這項技術結合AI深度學習與演算能力，讓製造業更有效率，並積極拓展貼近生活之交通、醫療、救援、金融服務等相關產業。

資料來源：https://udn.com/news/story/7241/4331137…