「聽話照做就會成功」我真的超～級-排-斥這句話；跟我這麼說的人會直接失去我的信任度，因為這樣的人沒有想試著了解對方需求跟想法只想說自己想說的，今天又聽到別人這麼說。
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每個人都是獨立個體，你怎麼知道你的方法適合他的心靈狀態/財務狀態/家庭狀態？
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每個人要的成功不同，你怎麼知道你建造出來的那個成功是對方想要生活。
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每個人都有獨立思考判斷的能力，你怎麼會覺得自己各方面都比別人優秀？
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機器可以被標準化，有想法的人很難，即便我們制定了SOP標準作業流程但是人還是會因為身體、情緒跟環境影響而有不同的感受。
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不尊重別人，單方面自我感覺良好？還是因為看過的世界不夠大，知道的東西不夠廣所以覺得自己唯一知道的方法就是最棒的？
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這輩子不知道聽過多少人說我不聽話了，因為我很好學所以我到處去學習，每個門派的老師做法都不一樣，格局、眼光，信念不同，甚至兩個老師的方法互相抵觸的。
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就連我現在親密的合作對象 Laura rennt 羅拉快跑 我們在想法上還是會不同，我們連退休金的計算方式都不一樣？應用的方式不同，算出來的金額不同，那代表有人對另一方就錯嗎？當然不是啊！
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不一樣不是錯誤，重要的是「思考過程」，自己是怎麼想到這一步的，所以在我的課程中我的標準答案很少，引導思考很多。
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身為一個有思考能力的人，我們知道自己需要什麼、不需要什麼，別人的成功模式也不一定適合我們，別人想要的生活方式我們搞不好很不喜歡，有人愛冒險，有人宅炸天。
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有人的財富來自講課，有的人財富來自於組織行銷，有人來自創業，而且類型還有千千萬萬種，明明沒什麼實質幫助但是非常敢收費的老師真的超多的，我若是給不出超越收費的價值我是不敢收費的說！
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曾經我遇到一位講師，他用衡量學員的成功標準是月收入，所以常常把自己的收入跟學員的收入拿出來講，常常炫富自己多有錢，這真的是我最反感的銷售方式。
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因為人生沒有這麼膚淺，不是用那一排銀行帳戶的數字去定義的，我們很需要賺錢沒錯但是不是用錢衡量存在價值的，我們有很多讓我生命有意義的事情想做。
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上課的學員有時候也會急著想要一個標準答案，自己沒有太多想法，但是世界上沒有標準答案的事情很多；如果你不知道自己要什麼，那麼沒有人能夠幫助到你的喔！
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思考訓練也是一種技能，台灣早期的填鴨式教育讓我們的腦袋裡只有「正確答案」，成績要考得好就是背起來而不是深度學習，不要問老師為什麼只需要填入⭕️和❌。
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如果這樣的學習方式限制了我們的翅膀，那我們就需要好好思考是不是要用同樣的方式對待我們的孩子？或許讓他們思考會很囉嗦、很難管教、出錯機率變高但是只要爸媽願意接受這個挑戰，孩子的發展就會無限♾️。

Google開發了新型模型，能夠從去識別化資料集中，區分正常和異常的胸腔X光片，Google提到，該模型不只對一般的胸腔異常表現良好，對沒有出現在訓練資料集的肺結核病和COVID-19，也能發現其異常之處，對於未見過的案例具有通用性

#看更多 https://www.ithome.com.tw/news/146578

創新工場和BCG咨詢合作的「+AI改造者」系列： 看看多面手鎂伽如何由點到面，用機器人和自動化賦能生命科學、製造和零售業。

改造者系列：將核酸檢測提效40倍的自動化變革推手 -- 本文来自BCG微信公眾號，經授權轉載。

近期，創新工場聯合BCG波士頓咨詢旗下亨德森智庫，推出「AI融合產業：『改造者』如何促進AI普惠」系列研究。人工智能在大陸有著明確的落地應用場景，大量的AI企業活躍於這些垂直場景中，我們定義這些企業為「改造者」。「改造者」通過傳授其AI技術和垂直行業理解，極大地打破了傳統企業應用AI的瓶頸。

作為擅於趨勢前瞻的TechVC，創新工場長期看好AI領域，深入佈局，至今已經投出了7隻AI獨角獸。在系列研究中，我們采訪了數家創新系AI企業，通過這些「改造者」的視角，探究傳統企業擁抱AI的範式與路徑。

創新工場投資的鎂伽是大陸領先的高科技公司，成立於2016年，專注于機器人和人工智能技術的研發並將其深度融合于行業應用，提供從終端到雲端的產品與服務，賦能生命科學、先進製造等領域的智能變革，同步探索在智能零售等場景的創新應用。疫情期間，鎂伽為核酸檢測的應用需求提供了一系列高通量病毒核酸檢測解決方案，全程無人工參與，「樣品進、結果出」的全自動化，最大化保證結果的準確，效率相比人工提升40倍以上，最大可能降低了人工實驗過程中的感染風險。

2021年，鎂伽正式宣佈其自主研發的中國首家通用型智能自動化生物實驗室——鎂伽鯤鵬實驗室一期在北京正式落成，同時也在上海、蘇州開始佈局滿足不同功能的自動化生物實驗室，預計於2022年陸續投入使用。鯤鵬實驗室將專注于細胞基因編輯、高通量藥物篩選、合成生物學等領域的研究，致力於打造次世代的生命科學基礎設施，提高生命科學研發和生產效率，賦能行業融合創新，引領即將到來的生物學革命。

在采訪中，鎂伽認為AI應用企業要從垂直行業的實際問題出發，通過儲備和培養大量複合型人才，做到「比客戶更懂業務」。以下：

■系列導讀

本系列由BCG亨德森智庫與創新工場董事長兼首席執行官李開復博士帶領的創新工場團隊共同推出，圍繞「AI融合產業：『改造者』1如何促進AI普惠」的課題，我們致力於探究傳統企業在應用AI過程中的關鍵要素與合作夥伴，以及傳統企業擁抱AI的範式與路徑。

在上篇中，我們接觸了提供端到端AI醫藥平臺的英矽智能，在今天的文章中，我們將進一步瞭解在生命科學、先進製造與智能零售等創新領域提供智能自動化技術與產品的高科技公司，即「改造者」——鎂伽科技。

1 「改造者」通過傳授其AI技術和垂直行業理解，極大地打破了傳統企業應用AI的瓶頸，充當產業中傳統企業應用AI的橋樑。「改造者」包括AI企業與成功轉型AI的傳統企業。

鎂伽是中國大陸領先的高科技公司，憑藉卓越的智能自動化技術與產品，實現行業創新突破和深度融合，致力於構建智能社會，賦能生命科學、先進製造等領域的智能變革，同步探索在智能零售等場景的創新應用。

■對談實錄

Q1：鎂伽為生命科學、零售和製造業提供AI解決方案，三個行業跨度很大，鎂伽如何進行賽道選擇？在發展過程中如何增進行業理解？

鎂伽：鎂伽是以機器人和自動化技術起家的，但在服務客戶的過程中，我們發現客戶需要的不只是機器人本體或自動化設備，還要結合行業需求痛點的解決方案。生命科學和線下零售都是市場容量很大、增速很快的行業，但自動化和智能化的滲透程度還很低，急切地需要提升生產力，因此我們選擇進入這些賽道。

這三個賽道看似跨度很大，但其實底層技術是相通的。比如人工智能技術可以用於晶圓的缺陷檢測，也可以用在藥物篩選實驗中的細胞培養和克隆挑選。鎂伽開發了許多通用的基礎底層技術作為支撐，比如IntellVega通用視覺平臺已經應用於工業領域線上視覺檢測以及生命科學領域的藥物篩選，鎂伽還有一個技術中台MegaCloud，集合了跨行業的後臺數據，能夠支援鎂伽在不同領域的各項業務。

當然，對於一線業務來說，使用人工智能或者自動化的形態是完全不同的。鎂伽通過儲備和培養大量複合型人才做到「比客戶更懂他的業務」，以體現鎂伽的專業性和技術領先性。以生命科學領域為例，鎂伽不只有人工智能算法科學家，還有包括幹細胞、類器官、合成生物學、免疫學、病毒學等方向的科學家，既有來自CRO、IVD和藥企的專業人才，也有懂市場營銷的專家。由於團隊的多樣性和複合性，鎂伽內部也建立了充分的互相培訓機制，加強團隊之間的磨合與學習。

同時，現代生物學現在已經成了大數據科學，人工智能的應用是大勢所趨。鎂伽在助力生命科學領域轉型的過程，通過智能自動化技術，説明客戶把非常複雜的生物學實驗標準化、自動化和數字化。鎂伽在兩個方面説明生命科學的客戶，一是用行業領先的高效自動化系統説明客戶快速產生海量的多維度實驗數據；二是用鎂伽人工智能平臺説明客戶對生物數據進行模型構建和關聯性分析，進而指導實驗的持續優化。

另外，鎂伽也是少有的在生命科學領域搭建了完整的生物學自動化實驗室的企業，能夠融合我們自己的自動化和人工智能技術。客戶親眼看到我們的實驗室之後都會很受震撼，認識到我們做的事情非常前沿，他們也很想加入。這就使得鎂伽和其他生命科學領域的硬件設備廠家區分開來。

鎂伽甚至發現，從過去幾年到如今，有不少AI技術公司找到我們，希望借鑒我們的垂直行業經驗。這些團隊往往有很強的AI算法能力，但是缺乏數據、缺乏應用數據的方式。以藥物篩選為例，鎂伽可以做到在實驗室設計方案之初就考慮到收集哪些關鍵數據並使其很好地滿足機器學習算法的要求，從而在實驗過程中自動採集證據以證明細胞安全且來源單一，滿足監管的要求。這是鎂伽相比於其他AI公司的獨到優勢。

在開發解決方案的過程中，鎂伽一直堅持從業務問題出發，首先找到高價值的應用點，再把點串成線，由線鋪到面。

Q2：就鎂伽的觀察而言，傳統企業應用AI有哪些共性問題？鎂伽是如何解決的？

鎂伽：傳統企業首先對AI技術能夠解決什麼問題比較模糊，也不太能理解AI是如何解決問題的。例如對AI如何能替代人工檢查、或者提升產品良率都不理解，因此很難提煉他們對AI的需求。鎂伽需要引導傳統企業的決策者來梳理業務流程，明確行業的特定痛點，從而制定解決方案，並計算和衡量自動化和AI能夠為企業帶來的經濟價值。

同時，傳統企業往往也缺乏高質量的數據，或者有數據但並未標記、數據不標準，無法有效地投入AI應用。傳統企業還缺乏AI人才，自動駕駛和視頻監控行業的人才和技術可能相對更多，但在傳統製造、生物醫藥這些行業，AI人才和技術是較為欠缺的。鎂伽建立了高效的數據獲取、自動化模型訓練和高精度上線部署的AI閉環，軟硬件團隊和測試團隊也做了充分的磨合，可以極大地提升傳統企業研發應用AI的效率。否則，從模型搭建、數據清洗到模型訓練、結果分析部署等等諸多環節，對傳統企業而言都是費時費力甚至難以為繼的。

鎂伽還會幫傳統企業搭建懂AI的團隊和建立完整的數據體系，包括説明傳統企業的團隊理解如何提煉數據、要采集並標注什麼數據等等。幫助傳統企業建立一支懂得AI應用的團隊有利於傳統企業的持續AI賦能。鎂伽內部建立了一個共有技術平臺，以機器人控制、2D和3D視覺、深度學習為核心的IntellVega平臺，及為用戶提供物聯網、SaaS線上集群服務和大數據分析等核心的 MegaCloud平臺，通過專業的開發團隊為客戶提供高效、智能化的整體解決方案，而傳統企業只需要提煉他們自身對產品工藝、質量的要求就可以了。

■要點回顧

1、「改造者」需要從垂直行業的業務問題出發，打造複合型團隊（既懂AI又懂垂直行業的專業人才），並加強團隊融合，實現「比客戶更懂業務」。

2、一流的「改造者」不只是提供產品和解決方案而已，還應當幫助傳統企業驅動變革管理，幫助識別和定義問題和需求，驅動認知轉變並提高員工技能，從而使AI應用在長期可持續。

■本期內容來自BCG對話鎂伽首席科學家王承志博士、首席技術官丁新宇先生、研發副總裁段金瑞博士、人工智能算法科學家蒯多傑博士和孫新先生。

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每個人都想要找到更穩定、更有保障的工作，不過我要提醒的是，要是你沒看今天的節目，到頭來，你可能只剩下一場空。

在收看影片之前，不管你是在Youtube還是Podcast收看或收聽，記得訂閱我們的頻道，你的具體支持，是我們製作節目的最大動力～

最近在網路上，有某些關鍵字持續的飆升，像是「企業紓困」、「疫情紓困」都引起上萬人次的搜尋。

而這些關鍵字的背後，也代表著在疫情平息之前，無薪假、失業這些問題不會改善，人們也很難恢復安全、穩定的生活；因此人們會傾向去尋找更有保障的工作，這也讓坊間的公職考試補習班，又熱門起來了！

公職補習班迷思

當然喔，追求安全、穩定本來就是人性，只是當我發現這些公職補習班，還用一些有一點不合時宜的標語，對求職者做宣傳，像是什麼呢？「參加銀行特考，就能擁有讓人羨慕的福利跟待遇」。

甚至是「書記官地位崇高，形象良好，進可攻擊他人之不正，退可保守自己親朋之安全。」這其實是一類的訴求喔，有一點誤導大眾的認知跟行為，我一定要來逆風發言一下。

那為什麼我會這樣說呢？台灣喔的「人工智慧」教父～李開復先生，在他的著作《AI新世界》裡面提到。

他認為人工智慧註定會顛覆世界，並且會帶來前所未有的經濟失衡，而眼下最直接的，就是在未來的五到十年之內，對於全球就業市場帶來的衝擊，很多一般人認定的金飯碗，很可能都會被AI取代。

白領失業潮來了！

李開復在他的書裡面，更進一步的指出，近年來，世界各國因為「無人銀行」的興起，各種AI的工具，已經可以承擔90%以上的金融業務。

再加上喔現代年輕人，普遍使用行動支付、網路銀行的比例越來越多；實際到銀行臨櫃的人越來越少，而第一線的金融人員的工作就此消失，已經是顯而易見的結局！

國外甚至於已經出現申請貸款，把資料送出到核可，不到幾個小時就能夠完成。

這裡的關鍵，就在於AI機器人已經掌握申請人的大量數據，可以在很短的時間裡面做完風險評估，而這些都是人類很難做到的事情。

再來，法院書記官的工作，就是掌管司法紀錄、編案、文牘、統計這些事務；講白話文就是「法院資料的輸入與管理」。

但你知道嗎？現在的科技，已經可以讓機器聽懂人類說話，同時呢在螢幕上轉換成精準的文字，準確率高達九成以上。

你想想看喔，假如準確率繼續提高，費用也越來越平價，法院或者是政府是不是有很大的可能性，會直接採購這樣的設備來取代書記官呢？

一來呢，大幅降低薪資的費用，二來呢，降低人員管理的問題；畢竟人類加班會抱怨，但機器不會有這個問題。

聽到這裡喔，你也許會好奇，以前聽說的AI、人工智能會取代的工作，那應該都是像工廠的工人，或者是體力活動的藍領階層才對啊！

那怎麼現在這些靠「腦袋」的工作，像是銀行行員、書記官，這些白領職業，也會被AI取代呢？

這是因為啊，現代的AI本質，其實是一種「深度學習」！那什麼是「深度學習」呢？

李開復先生在他的書裡面提到，深度學習是一種模仿生物智能的「神經網絡式」的學習方法。

簡單來說喔，過去的電腦只能執行單一程式；比如說，你希望機器人幫你到早餐店買三明治；那麼一旦輸入你家到早餐店的路線，機器人就會執行到底。

如果在路上遇到車它不會閃，遇到人也會直接輾過去，一直到抵達早餐店它才會停止，那是一種沒有思考、沒有應變能力的一個反應模式。

而神經網絡式的學習，則是透過數據資料，幫機器人建立起路況，可能會遇到的障礙物這些相關的應變資訊跟程式。

讓機器人可以在遇到阻礙的時候，先停下來，重新偵測、評估環境的狀況，再計算出成功率最高的路線，轉個彎重新出發，這已經是很接近人類能夠做到的靈活思考。

也就是說啊，在固定的場景底下，只要能透過數據，找到人類固定的「行為模式」，再請工程師把行為模式寫成「運算的程式」。

最後依據收集到的海量大數據，讓AI系統去做深度的學習，AI就能夠擁有思考能力，取代很多白領的工作。

容易被AI幹掉的二特點

從上面的例子，我們可以進一步的知道，符合以下二個特點的工作，很有可能會跟恐龍一樣，在地球上消失喔。

這二個特點又是什麼呢？第一個、那些資料、流程可以編碼的工作；第二個、人際互動頻率很低的工作。

打個比方來說，就像是現代的醫檢師、放射科的醫師，或者是銀行行員，他們都是在固定場景底下，專門分析數據跟資料，再不然就是工作流程有明確的SOP。

工作內容固定，而且有一套嚴格的作業流程和評判標準，不會有太多參數的變化，就很容易被編碼，而變成一條程式。

在未來呢，凡是可編碼的流程，再讓機器人通過大量數據的深度學習，就能夠快速的優化，任何動作都會比人類更快、更精準，而且可以一直進步，還不會喊累！

我們與AI的距離

要是你聽到這裡還半信半疑，感受不到AI對於職場的全面破壞，那麼我再提供一個更貼近你我的事實～

台灣的知名品牌～華碩電腦，在他們關渡總部的13樓，已經有一個130人的AI團隊，成軍了16個月。

而負責領軍的華碩全球副總裁～黃泰一先生，他就表示喔，華碩的AI團隊，已經鎖定醫療、交通、零售這三大產業的數據池，累積使用者的數據資料、網路足跡等等的一切。

透過這些進一步的為零售店家、醫院、輪胎業者，建立起節省人力、降低風險，而且能夠精準行銷的演算法系統。

幫助華碩在他們的未來，能夠透過大量的數據，以及資料跟資料之間的相互運用，所產生的商業價值來賺錢！

儘管現階段呢，華碩只針對醫療、交通、零售這三大產業在搜集數據，不過可以想見的是喔，只要精準的演算法系統建立；商店它是不需要店員，醫院它可能也不太需要醫檢師，輪胎製造廠不需要工人。

而未來這三大產業所需要的「人力」，將以跳崖式的速度往下滑。這也間接證實了李開復先生，在《AI新世界》這一本書裡面所預告的。

他說：「在未來的5～10年之內，現有的50%工作，將會由AI取代」！

所以拉回來看，只要你有稍微留意時事，你一定知道現代的公務人員、銀行行員，就算寒窗苦讀多年考了進去，福利和工作的輕鬆度，也都大不如前了，更別說他們的未來和發展。

也就是說喔，要是你忽略真實職場上正在發生的變化，那麼很有可能等到你花錢、花時間努力考上公股銀行的行員啊、書記官啊...等等的，卻只能做個幾年，就被裁撤了！

這樣的投資報酬率，你覺得划算嗎？算一下喔！會不會你以為自己考到一個安全可靠的資格，但是真正得到的，卻是更高的失業風險！

你想因為「眼前」短暫的穩定，而把自己放到更大的危險裡嗎？如果你不想，你可以選擇現在就打開眼睛，開始為自己的未來做準備～

假如你很想要為自己打造不敗的未來，讓自己的求職、轉職之路，擁有更務實的安全跟穩定，我會很鼓勵你參與我們啟點線上學苑～【過好人生學】這一門課的學習。

人工智慧的時代已經來臨了，但我們卻還用舊時代的工人智慧的腦袋，在面對自己的人生，你曾想過這是為什麼嗎？

其實答案很簡單，那就是「終極選項」和「路徑依賴」這兩大迷思，困擾了很多人。

在【過好人生學】的課程裡，我就會陪伴你去看見「終極選項」這樣的觀念，它的危險之處。

它在於喔，人類的大腦一旦認定當我們「找到了最好的答案」，或者是「最好的鐵飯碗」之後，我們就不再動腦筋思考了，所以會看不見鐵飯碗早就成了破飯碗，千萬別碰！

而「路徑依賴」呢？它是指喔，人會習慣用過去的經驗，想現在的事，然後去預測未來。

比如說吧，你念醫學院，所以就只能當醫生；再比如說，你過去在某個行業，所以你在轉職的時候，就只能做相關的行業。

而弔詭的是，如果過去的經驗能夠適用於現在，還能夠幫你預測未來的話，那每個人都是半仙了啊，也不會有失業的問題、找不到工作的狀況了，不是嗎？

所以呢，無論你是白領，還是藍領的朋友，我想要跟大家說的是喔，未來AI的潮流肯定是沒有辦法阻擋的，無論你想不想面對，它遲早都會來！

不過我也很肯定的告訴你，在我們失去「舊工作」的同時，這個世界還會增加許多的「新工作」。

只要你願意改變，跟上腳步，某些你覺得沒有什麼的工作，其實都潛藏著非常大的人力缺口，值得你好好的關注。

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我一直相信喔，未來仍然是充滿希望的，在【過好人生學】裡面，我會用最淺顯易懂的話，點破你對於生涯的迷思，幫助你移除20世紀的思考遺毒，發展出最適合21世紀的生存策略。

我還會幫助你繞過三個心智的陷阱，陪伴你一步一步的去建立起，新時代必備的四大能力，你將看見自己的更多可能性，並且懂得轉換自身的專業，幫自己規劃1413、一世一生的生涯藍圖，過上一個更好的人生。

歡迎你加入學習，也希望今天的分享能夠帶給你一些幫助，我是凱宇。

如果你喜歡我製作的內容，請記得訂閱我們的頻道，YouTube收看的朋友，除了訂閱之外，記得把訂閱旁邊的小鈴鐺打開。

而Podcast收聽的朋友，除了訂閱之外喔，也請給我們5顆星的評價，並且把它分享給你身旁的朋友，我們需要你用最具體的行動來支持我們。

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以下為本段內容文稿：

這幾個月因為準備線上課程【自信表達力】，所以呢，讀了很多資料，也讀了很多書。

其中有一本書我個人就非常推薦，這本書叫做《五十堂最療癒人心的說話練習》，它的作者呢是曾寶儀，就是我們認識的那位曾寶儀，曾志偉的女兒。

因為這樣的一個緣分，除了讀他的書之外，我也有機會跟他做訪談，各位可以好好的期待，我們的另外一個節目「誰來作客」，其中有一集就是我跟寶儀的對談。

那麼寶儀在這一本《五十堂最療癒人心的說話練習》裡面，有一篇文章非常的吸引我。

他的文章標題叫做「畫面很重要」，其實我們平常在聽別人說話，為什麼有些人說的話，就特別的吸引人。

然而呢，有些人就是把話說出去了，而你也聽到了；但是你心裡卻不會有任何的感覺。

所以呢，把話說得讓人有感覺，它在最低階的層次，起碼會讓別人想要聽；然而如果再進一步的話，這也是怎麼樣去溝通、說服別人一個很重要的關鍵。

所以呢，寶儀在這一篇「畫面很重要」裡面就提到，在說任何話之前，腦子如果都能夠先有畫面，就能夠避免無效的溝通。

敘述一件事情之前，先讓那件事情在腦子裡有具體的呈現畫面，當畫面的細節越多，能夠形容的面相也就越多，這是我在演戲時領悟出來的一個道理。

在演內心戲的時候，有個資深的演員曾經教過我，假設只是說出我很難過，那只是表面的難過；如何讓我很難過，在臉上有具體的呈現呢？你心裡要先有那樣的畫面，必須是你真的很難過的畫面。

比如說吧，你家裡的狗狗死掉了，你抱著牠痛哭的畫面，當你想到那個畫面，自然而然臉部的表情就會呈現這個畫面；即便難過不需要到這種程度，但想像這個畫面之後，就會讓表演呈現某種張力。

然而如果回到我們的生活，就算不是演戲，只是想跟某個人描述一件事情，我們也應該在腦子裡面，先把這件事情的來龍去脈跑過一遍。

比如說，這件事情發生時當天的溫度、濕度，當事人身上穿的衣服，你自己穿什麼衣服？而你到底看到了什麼？

讓這些細節越多越好，當細節夠多的時候，我們在陳述事情的時候，就有許多元素可以補充說明。

其實呢，寶儀在這一本書裡面提到的很多部分也很呼應，我在【自信表達力】裡面要帶給你的，就拿我今天節錄的這篇文章來說吧！

在【自信表達力】這門課裡面分成四個部分：敢表達、說清楚，一直到讓別人聽得進、會去做。

然而呢，在【自信表達力】裡面，關於「聽得進」這個篇章裡，我就會提出讓人沒有抗拒的五個表達原則，而其中有一個叫做「說出畫面感」。

其實我們要能夠說出畫面感，很多人會以為是要去雕琢自己的詞句，其實完全不是這樣的，一個人要能夠讓自己的表達有畫面感，他一定要心裡有畫面。

而他要能夠心裡有畫面，一定是他先觀察清楚那個畫面，有太多時候，我們都在自己的想象裡面不斷的翻攪著。

但是我們事實上沒有把眼睛真正的打開，當你沒有真正的觀察，你就沒有足夠的資料讓你做深度的思考。

所以呢，在【自信表達力】一這門課裡，我特別強調哦，「怎麼說」其實不是關鍵，而是在於你會不會思考？然而在「思考」的部分，我們怎麼樣讓自己具備有能夠說出畫面感的前提？

在【自信表達力】的學習裡，我會陪伴你去建立一個叫做「進入現場」的能力，讓你去還原真實狀況的脈絡，運用你的感官，讓你能夠重建流程式的概念。

你就會很快的發現，有時候你能夠用相對短的語言，說出別人有感的話；事實上真的不是語言的技巧，而是因為你有看透、看懂這件事情是怎麼演變的。

然而呢有這個基礎，自然而然你說出來的話，自然就會是比較有畫面感，別人也比較能夠聽得進的。

那麼當你聽到這裡，現在你的心中或許可以去構織出一個畫面，那個畫面，就是你面對一個你在乎的表達情境，你可以自然流暢完整的表達你自己。

然而這份自然流暢完整，在你想像之前，或許你可以先離開你的座位、打開你的感官、打開你的眼睛，去觀察那個你在表達的時候，要訴求的對象，他平常是怎麼過日子的？

或者是去逛逛，你在表達情境裡面，會發生的那個物理空間，那裡的空氣聞起來感覺是如何？

甚至於你要表達的內容，如果是指涉一樣商品，上一次你打開眼睛去看清楚這個商品，到底是什麼時候？

如果你是賣一個服務，那麼你是否可以用適當的方式，不是去想這個服務是什麼，而是去再次體驗這個服務流程。

所以啊，為什麼有些人說的話總是能抓住別人的耳朵？其實真正關鍵在於它打開了感官，並且知道如何思考，而最後說出畫面感，則是完成他表達的最後一哩路而已。

希望今天的分享，能夠帶給你一些啓發與幫助，我是凱宇。

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我相信哦，透過這一門課，只要在你的生命裡面需要把自己說清楚，需要透過表達讓別人正確認識你，或者是完成說服的任務，那麼這門課就是為你量身設計的。

詳細的課程資訊，在我們的影片說明裡都有連結，期待你的加入，更期待你的發現，那麼今天就跟你聊這邊了，謝謝你的收聽，我們再會。