|| 指尖上的幸福人生

小時候過年時，家裡總會有一大盆銀柳。我以為那是假花，每經過一次，就會用手指頭撚一粒小花苞下來。現在就算我知道那不是假的了，看到時還是會忍不住掐一掐那綿綿的觸感。即便已經三十好幾了，每次進麵包店，我還是得努力克制住想用手指戳麵包的衝動。
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若要尋找一個身體部位代表全部的我們，我會說「手指」。指尖是一切經驗的起點，記憶從指頭一點點累積上來。
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你一定有過這樣的經驗。你們並肩前行，手臂不時輕輕相碰，指尖相撞。他試探性地用手指勾一下你的手指，你沒有反抗，他牽起了你，只是鬆鬆握著。像成千上萬在路上行走的情侶那般，看起來沒有什麼特別的。但這一刻對你意義重大，你的身體在被牽著後，手臂變得又麻又軟，眼前的路人都在笑，世界從來沒有那麼順眼過。你想要有一個人愛你，連睡著都能牽著你的手。比起接吻與其它，那更溫柔、迷茫，更地久天長。
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「Gisele不喜歡這個世界，她知道這世界不喜歡她。第一次墜入愛裡，只持續了十三秒。火車煞車，他們的手碰觸到對方，她就再也沒有見到他。她的記憶失去了一些碎片。她只記得他的手。在Gisele的生命中，經歷了五個男人。每天晚上，她會看著他們的手⋯」《Kiss & Cry》
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沒有人會想碰觸一個不渴望的東西。比利時電影導演賈柯凡多梅爾（Jaco VAN DORMAEL）和編舞家蜜雪兒安德梅（Michèle Anne DE MEY），是從餐桌上開始發展這個超級靈感——“Neno Dace”。為了看自己的臉，我們還需要一面鏡子，手指是我們最了解的身體部位，而且手指跳舞的大小範圍非常符合攝影鏡頭的拍攝。他們2011年的作品《Kiss & Cry》一推出就造成轟動，已累積超過三百場的演出。

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親吻與眼淚創作群，特別關注柔軟的痛處，他們非常清楚——重的東西，得輕輕說。所以絕對不能忽略作品裡，那少量精簡旁白的慧黠與幽默。《Kiss & Cry》是一個關於愛與失去的故事，而這次來台的作品《指尖上的幸福人生》則是關於七次「愚笨的死亡」。原劇名為《Cold Blood》，冷血，正是企圖用一種低溫的方式，處理生命無聲的終結。
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「必然死、可疑死、猛烈死、臨床死、猙獰死、緩慢死、過早死與詐死。還有笨死。
死亡經歷過，就沒那麼恐怖。你心想，他是溫柔的，平靜的，有點像睡著的貓。」《指尖上的幸福》

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現場的攝影機順著軌道，將舞台上舞者手部特寫投影在舞台的銀幕上，他們相遇時害羞，相戀時調情，短暫不捨地擁抱著，隨著燈光轉變而繾綣難捨。手指輕轉著迷你方向盤，穿梭在幾朵花中，一片沙灘，以及各種擬真的娃娃屋裡，順著攝影機拍攝出各種不同的角度，觀眾同時見證著魔幻的過程，卻不像知道魔術手法那樣令人失落。反之，被眼前的想像與創意，徹底轟出了日常界線。
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托馬斯·岡齊格（Thomas Gunzig）的文本裡，死亡不過是個萬花筒。飛機墜落時剛好去上廁所而死，吞嚥下胸罩扣而死，自動洗車忘了關窗而死，或是為了一包過期的馬鈴薯泥而死。主創者使用簡單的物件——水、棉花、煙霧、聖誕節的仙女燈，透過攝影鏡頭建構出如夢似幻的場景。讓手指繞著鋼管旋轉，或是套上頂針，圍上蕾絲，大跳雙人舞。光影一變，場景一換，一下成了開車的男人，一下又是迷路的女人，還有機會成為庫柏力克的太空漫遊者。有一晌，你甚至差點忘記那只不過是兩根手指。
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手指跳舞，當然不是新發明。在默劇的訓練裡，演員對每一根手指的控制度練習不少於軀幹。就連寫實表演中，看一個演員有沒有入戲，就是看他的手。當你極度憤怒與悲傷的時候，雙手絕對不會是鬆的。雖然手上沒有五官，但十四跟指骨與五十九條肌肉，表達情緒絕對能夠超越臉部表情。那預留了一層想像的空間，「想像」是除了看見以外，還會有一塊自我的「投射」，我稱那為每個人的敏感地帶，或是種種刺點。
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在劇場結合即時影像演出，這十年也成為許多舞台劇導演趨之若鶩的一種形式。但對我來說，形式不該成為作品的主旋律，否則觀眾看完戲只會記得現場的執行技術，以及對各種計算過的編排讚不絕口。除非導演在「形式」本身，有渴望探討與思辨的重點，譬如討論影像與現場在「時間」處理上的變異，或是刻意為觀眾製造出多從的觀賞「距離」，進而鼓勵其用不同面向思考所要傳達的主題，例如：「真實」與「重述」。近年來我自己非常喜歡的，大概就屬2019年TIFA邀請的作品，米洛勞的《重述：街角的兇殺案》，這戲充分體現了「不再臨摹世界的樣貌，而探討再現真實本身」（呼應了根特宣言的第一條。）
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編舞家蜜雪兒安德梅非常會使用音樂。當觀眾一半的注意力都放在歎為觀止的視覺效果，另一半在觀察舞台上複雜操的機制，音樂讓他們不會脫軌。導演在訪談中說到，這樣的作品裡，每個人都必須從頭開始學習自己的職業，這是電影攝影，但又不是電影；這是舞蹈，但只能用手跳。在他邁入一個有些使不上力的年紀時，卻得開始學新東西。然而《指尖上的幸福人生》是無法像電影那樣保存下來，它轉瞬即逝，只有在觀眾在場的時候才存在。八十分鐘的演出，沒有一刻不驚奇。你熟悉眼前所有的單一物件，但絕對沒有看過這樣的表演。
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「開始時，你不知道是一個開始。開始時，你不知道已經開始了。開始時，我們不知道夢原來是夢。開始時，我們並不知道，這一切究竟能持續多久。」《Kiss & Cry》
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每次死亡都是一個驚喜。我一直想到一句法文諺語“La petite mort “，翻成「小小的死亡」，為性高潮的隱喻。在極度歡愉之後，我們小小的一部分也會跟著消亡。觀賞《指尖上的幸福人生》宛如這樣一場完美的新陳代謝。生命的荒誕，在最後擦出了溫度，大幕落下，血被加溫。散場時，就用指尖輕輕勾起同伴的手指，想著沒死又能看一齣好戲的感覺，還真棒。

||《指尖上的幸福人生》
. 衛武營戲劇院：
2021/04/02 (五) 19:30
2021/04/03 (六) 14:30
2021/04/04 (日) 14:30

. 台中國家歌劇院：
2021/04/09 (五) 19:30
2021/04/10 (六) 14:30
2021/04/11 (日) 14:30

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《Cold Blood》:https://reurl.cc/9ZW7oX

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【中鋼AI現場2：如何靠微米級控制力年省成本千萬？】熱浸鍍鋅AI應用大解密

微米級鍍鋅厚薄如何控制的恰到好處？既要賦予足夠耐蝕性，又要不超量用鋅降成本，秘訣是用AI達成精準生產控制，再用影像辨識找瑕疵，維持鋅層表面品質

文/翁芊儒 | 2021-03-04發表

攝影／洪政偉

生活中隨處可見鍍鋅類產品，凡是有耐腐蝕需求的鋼鐵加工製品，包括作為建材使用的浪板、擔當汽車門面的汽車鈑金、每天都要打開的電冰箱，還有高階電腦伺服器外殼、傢俱、彩色底板、滑軌、風管等等，都可能是運用中鋼的熱浸鍍鋅鋼捲，加工製作而成。

熱浸鍍鋅鋼捲，是中鋼的塗鍍產品中的其中一項，年產量約有87.5萬噸。中鋼軋鋼三廠第二熱浸鍍鋅課課長羅萬福就指出，每一批出產的鋼捲，都需根據中下游客戶需求，客製化調整鍍鋅膜厚，或是進行化成處理，在鋼捲表面進行鉻酸鹽、耐指紋處理等動作，來因應不同加工製品所需的特性。

比如說，部分高階電腦、伺服器的外殼，不會再進行烤漆，而是直接裸用鍍鋅後的鋼片，對這些廠商來說，就會要求鍍較薄的鋅層，才能維持產品表面品質美觀。相對來說，生產建材浪板的廠商，對鋼捲表面品質的要求就較低，而且考量到浪板恐架設在環境不佳的地方，反而要用越厚的鋅層，來製造高耐蝕性的產品。

由於不同客戶要求的鍍鋅模厚都不同（內行說法會用鍍鋅模重，以「公克／每平方公尺」來計），如何精準控制鋅層厚薄，就成為中鋼熱浸鍍鋅廠的一大挑戰。

中鋼技術部門代理副總經理鄭際昭指出，不同產品有不同規格的鍍鋅膜厚，若鍍的太多、高於客戶需求的厚度，由於鋅是高成本的原料之一，就會造成成本的浪費；若鍍鋅層不符合產品規格，又將導致客戶無法使用或加工後續問題，造成品質客訴。「如何控制的剛剛好，讓客戶審核過關，又能省成本，這是我們的目標。」

開發控制鍍鋅膜厚的自動調參AI，年省成本1,600萬元

為了更精準控制鍍鋅膜厚，來減少生產浪費，中鋼用AI開發了控制鍍鋅膜厚的製程調參AI，試圖解決製程中的大量複雜參數，如何影響鍍鋅膜厚的問題。這類製程調參AI，也正是製造業最典型的AI應用之一。

鄭際昭解釋，要將鍍鋅厚度控制的恰如其分，並不容易，因為鍍鋅層厚薄的生產參數，包括氣刀開口大小、與鋼帶的距離、氣刀的氣壓、鋼帶厚度、鋼帶溫度、產線速度等多重變因，都會影響鍍鋅膜厚。

過去，這些複雜參數的調整，都靠老師傅的經驗來人工調參，羅萬福表示，由於不同老師傅之間又有不同的經驗法則，雖然留存了一本本抄滿生產參數的筆記，但後人看不懂也難以吸收，造成經驗傳承的斷層，「這對於面臨員工退休潮的中鋼來說，是很大的問題。」

而且，過去調整完參數後，需要等鋼帶經過100～200公尺的冷卻，才有辦法進行線上鋅層厚度量測，若量測當下發現鋅層過厚或過薄，回頭調整生產參數時，中間就已經多生產了上百公尺的鋼捲，換句話說，從參數調整到成品量測之間，存在冷卻的時間差，「中間多鍍的鋼帶，就會造成浪費。」鄭際昭說。

為了克服這兩大問題，中鋼約從2年前開始投入製程調參AI的研發，先自動化蒐集生產參數，累積上萬筆大數據資料後，建立了一個AI模型，來歸納在不同參數組合下，所造成的鍍鋅膜厚變化。

去年初上線這項應用後，將參數帶入AI模型中，就能即時預測出鍍鋅膜厚，雖然比不上直接量測的數據精準，但是，以此來即時修正生產參數，能避免冷卻期間造成的鋅層浪費，對於鍍鋅膜厚的控制，也比人為設定更準確。

羅萬福指出，傳統人工調參仍然有約20%會失準，但投入AI後，約只有3%結果失準，準確率達到97%左右，更能減少約4.5%的鋅層的浪費。換算下來，一年就能省下1,600萬元的成本，帶來上千萬元的效益。

建立檢驗區瑕疵辨識AI，降低人工目檢負擔

除了鍍鋅膜厚的生產控制面臨挑戰，熱浸鍍鋅廠的另一大難題，則位於檢驗室中，以人工檢測鍍鋅鋼捲的表面缺陷時，具有一定程度的漏檢率。

實際走訪檢驗室，可以了解到員工過去要查驗鋼捲，需要在快速傳輸的鋼帶上，識別出鋼捲表面的缺陷，而且，不只要識別鋼捲單面的缺面，更要透過鏡面反射，同步識別雙面的缺陷，格外考驗員工眼力，「所以我們都找年輕人來看，眼力比較好。」羅萬福笑著說。

但是，人力識別缺陷的方法，仍有其侷限，除了不是所有缺陷都能肉眼識別，人也一定會眨眼，無法不間斷盯著鋼捲檢驗，加上鋼帶一直在動態傳輸，都提升了識別缺陷的難度。羅萬福舉例：「以前比較誇張的狀況，檢驗員還會因為沒有檢查完全，把鋼捲送到處理線慢慢看，但這樣會增加出貨的時間，造成產線的負擔。」

為此，中鋼導入了另一個同為製造業的典型AI應用，訓練出瑕疵檢測模型，透過影像辨識技術，在即時的鋼帶影像畫面中自動標記缺陷的位置、形狀、大小、嚴重程度，抓出缺陷後，再經由人工複查是否確實。換句話說，過去要由人工全檢所有鋼捲的查驗流程，現在能以AI自動辨識來取代，人工只需複查經AI標示出缺陷的鋼帶區域即可，不僅大幅省下查驗人力，更提升了缺陷識別的的準確率。

羅萬福指出：「過去用人工檢驗，會有一定的漏檢率，可能5%～10%，真的很難每一個缺陷都看到。」但在加入AI後，幾乎不再發生漏檢，瑕疵辨識準確率提升到95%以上，進一步提升了鋼捲品質。

人工查驗除了有漏檢的風險，更大的問題，則是在於沒有一套記錄的機制，將鋼帶表面的查驗記錄保存下來。

「以前遇到客戶說，在100公尺的地方有一個缺陷，你們怎麼沒看到？我們就只能認了，因為沒有記錄。」羅萬福指出，沒有記錄機制，就無法得知缺陷到底是發生在自家工廠，還是客戶的工廠中。

但現在，透過AI檢查鋼捲表面，自動標示出缺陷位置與種類後，將這些紀錄留存下來，未來遇到客戶反應類似情形，就能提供當初查驗留存的缺陷地圖（Defect Map），來證明工廠出貨時的品質無虞。

「所以我們不只是導入AI，還把整套記錄建立起來。」羅萬福說。

目前，檢驗區的瑕疵辨識AI已經在去年正式上線，但這項技術，還不足以完全取代人工查驗，除了缺陷處需人工複查，部分非表面瑕疵的缺陷，比如鋼片側面成波狀等形狀缺陷，還是需要靠人眼來識別。

進料區也設瑕疵辨識AI，找出上游廠缺陷鋼捲

除了在後段的檢驗區導入瑕疵辨識AI，中鋼也正在將該技術導入前段進料區。這是因為，部分在後段檢驗到的鋼捲表面瑕疵，可能不是在熱浸鍍鋅廠造成，而是在前一廠區製成鋼捲時，就已經生成。

羅萬福指出，一般來說，鋼品表面的缺陷可能是在傳送鋼帶的過程中，因下方滾輪沾附不明物體，而在鋼帶表面殘留印跡，「不外乎是壓痕、刮痕、或是一些污染，」當發現這些缺陷，就得去找出造成缺陷的來源，並確實清除乾淨，確保下一捲鋼捲的生產過程不會留下缺陷。

然而，在後段檢驗區查驗出缺陷，回頭在製程中查找缺陷來源時，若缺陷並不是在熱浸鍍鋅廠區生成，可能需要花費更多時間來判定缺陷來源。不只如此，熱浸鍍鋅產線從頭到尾大約要經歷2,000公尺的加工運送，若是在前一廠就已經產生嚴重缺陷，原本就不合格的鋼捲，又多進行了近2,000公尺的製程，對鍍鋅原料來說也是種浪費。

「如果可以在進料區就先檢測出來，就能馬上可以判斷，這一捲鋼捲還要不要繼續生產。」羅萬福說。

而且，越早發現缺陷，也能越快通知上游工廠找出生產流程的問題，不只能避免產出更多有瑕疵的鋼捲，快速撤查出同一批生產的瑕疵品，也能減少其他下游廠誤用瑕疵品的可能性。

因此，中鋼正在開發前段進料的瑕疵辨識AI系統，但不是只用於找出缺陷而已，而是要與後段檢驗區瑕疵辨識系統所拍到的畫面，進行整合比對，來檢視前端所發現的缺陷，是否就是造成後段缺陷的原因，藉此建立缺陷演化分析的AI模型。

這個AI模型，能用來判斷進料時不同類型的瑕疵，經鍍鋅製程後是否還會留存下來，當模型越準確，就能判斷前段缺陷的危害程度，來節省更多的浪費。

「這就是我們的產業專業知識，去定義出這個缺陷類型是不是刮痕、這道刮痕鍍鋅後還能不能看得見、這捲鋼捲能不能繼續生產？」羅萬福說。

羅萬福表示，若在後段檢驗區發現鋼捲瑕疵，一噸鋼捲就要損失200美元以上，一捲鋼捲約20噸重，換算成臺幣，就會損失12萬元以上，「能即時找出缺陷，預先判斷要不要繼續生產，就是成本控管的關鍵。」

若用一句話來解釋熱浸鍍鋅方法，就是將鋼捲放入鋅槽，使其雙面都沾附鋅液，讓鋼片表面附著一層薄薄的鋅，能耐腐蝕。不過，實際上要生產出一捲捲數噸的熱浸鍍鋅鋼捲，需要經過一連串複雜的處理流程，先後進入進料區、退火區、鍍鋅區、調質整平區、塗覆區、檢驗區、出料區，才能完成熱浸鍍鋅的作業。

中鋼開發的AI應用，位於生產流程中的進料區、鍍鋅區與檢驗區。在進料區與檢驗區，運用了AI瑕疵檢測技術，來取代部分人工查驗作業，在鍍鋅區，則運用了AI製程調參的技術，找出不同生產條件下的最佳化製程調參作法。

１ 進料區：進行的解捲、剪裁、焊接的步驟，先運用解捲機，將入料的鋼捲攤開，剪裁後，再利用焊接機，把兩個鋼捲接在一起，形成一個連續鋼捲，類似於將兩個捲筒式衛生紙的紙面連起來的樣子。

2 退火區：透過溫度變化，達成特定產品所需的機械性質，比如高強度鋼，需要在特定製程條件下才能生產而成。

3 鍍鋅區：鍍鋅區主要配備一個鋅槽，並透過氣刀來將多餘的鋅液刮除，藉此來控制鋅的膜厚（公克／每平方公尺），中鋼可生產單面每平方公尺40～200公克的熱浸鍍鋅鋼捲，越薄的鍍鋅層，用於越高階的產品，也越考驗鍍鋅的技術。

4 調質整平區：運用調質軋延機將剛鍍完鋅的光滑鋼板，依據客戶的需求，加上特定的表面紋路，比如部分要求高粗糙度的鋼板，就會以調質軋延機賦予特殊的表面。

5 塗覆區：在鋼品表面進行特殊處理，比如在用於家電外殼的鋼板上，進行耐指紋處理；又或是在用於抽屜滑軌的鋼板上，塗上高潤滑塗劑，確保鋼板能承受超過一萬次的拖拉。

6 檢驗區：查驗每一捲鋼捲表面是否有瑕疵。檢驗室內設置了鋼捲的垂直檢驗區及水平檢驗區，前者需透過鏡面反射，同步識別鋼捲雙面缺陷，後者則能從不同角度發掘瑕疵。

7 出料區：依據客戶對鋼捲寬度與重量的需求，將鋼捲裁邊修改成特定尺寸，再分捲成不同噸數的鋼捲，或是將鋼捲焊接成超過原尺寸的鋼捲來出貨。

AI瑕疵辨識如何取代人工目檢

作業流程？

實際走訪檢驗室，可以了解到員工過去要查驗鋼捲，需要在快速傳輸的鋼帶上，識別出鋼捲雙面的缺陷。但是，過去的作業流程，存在一定漏檢率，更可能因為沒有檢查完全，把鋼捲送到處理線重複檢驗，而延遲出貨時間，造成產線負擔。（如圖示：人工目檢1、2）

導入AI後，透過影像辨識技術，員工現在已經可以坐在控制室，看系統自動抓出鋼捲表面缺陷，再進行人工複查。如此一來，不僅大幅省下查驗人力，更降低了缺陷識別的漏檢率。（如圖示：AI作法1、2）

除了在檢驗區導入，中鋼也正在開發進料區的瑕疵檢測AI，要提前檢驗出上游鋼廠造成的瑕疵，攔截瑕疵品進入產線加工，來減少鍍鋅原料浪費。（如圖示：AI作法3）

人工目檢１

人工垂直檢驗鋼捲

人工目檢２

人工水平檢驗鋼捲

AI作法１

以攝影機蒐集鋼帶表面影像

AI作法２

系統自動標示缺陷位置與種類

AI作法３

訓練進料區瑕疵辨識AI

附圖：過去得靠老師傅依據經驗法則來人工調參的作法，現在已經看不到了。以前，老師傅需將每一次的參數設定抄寫到筆記中（如圖所示），但現在透過AI，能更精準掌控特定生產參數下的鍍鋅膜厚。（攝影／洪政偉）
圖解熱浸鍍鋅生產流程
攝影-洪政偉
過去要查驗鋼捲，員工需要在快速傳輸的鋼帶上，識別出鋼捲表面的缺陷，且不只要檢查單面，透過鏡面反射，還得同步識別鋼捲另一面的缺陷。圖為垂直檢驗區的實際檢查流程。（攝影／洪政偉）
除了垂直檢驗，查驗人員也需水平檢驗鋼捲，從不同角度發掘鋼捲表面缺陷，比如沖模過程中，可能產生類似於污點的缺陷，即可在此檢驗出來。（攝影／洪政偉）
為了取代人工目檢，中鋼將攝影機裝設在垂直檢驗區的鋼帶底部，也就是圖中綠色雷射光點的位置；拍攝到的鋼帶表面影像，則會顯示到控制室的螢幕畫面中，同步進行影像辨識來查找瑕疵。（攝影／洪政偉）
在控制室內，員工可以直接從螢幕看見鋼捲表面檢查情形，若AI偵測到任何瑕疵，系統會同步標註出缺陷位置、形狀、大小、嚴重程度，提供明確的缺陷資訊，節省人力目檢的負擔。（攝影／洪政偉）
左邊螢幕是檢驗區瑕疵檢測系統，右邊螢幕則是進料區瑕疵檢測系統。目前，中鋼正在開發進料區瑕疵辨識AI，更要藉由與後段瑕疵辨識所拍攝畫面的比對，來建立缺陷演化AI分析模型。（攝影／洪政偉）

資料來源：https://www.ithome.com.tw/news/142941

叮咚～ Danny 你中獎了！怎麼還不上台領獎？
星期五晚上位於方舟協會20:45分收到這則訊息蠻開心的，最後還是沒有資格領公司尾牙的獎金

但我趕上教育部體育署山域嚮導-筆試測驗
也特別回訊息給同事說
丹尼把公司尾牙最大獎的機會留給你們啦！祝你們好運

過一陣子～筆試成績出來了
『合格』簡直鬆了一口氣

教育部體育署山域嚮導-筆試共50題
10題是非題
40題選擇題
70分合格

考古題共82頁，內容涵蓋山域環境知識、計畫\行政\隊伍管理、山野裝備技能、山區緊急應變

共讀了兩遍，到了週六晚上聽本次主考官-星雯大大表示。未來考官將有筆試與術科20％命題權，所以考試將會越來越活用

上週六，一早4:00我們從北車出發。司機靠著高超的技術讓我們嘔吐噁心造口業！
疲憊的抵達思源派出所，濕濕冷冷的天氣我們喊著:「我們坐公車回家好嗎?」

主考官來了!
裝備一一檢查，除了必帶裝備不能少，打包技巧是否OK? 重心、外掛等等，重量也必須15KG以上

過了小溪一路厭世陡升到鞍部，為了避免討論。兩人相隔兩分鐘步程的距離

開始考試了，從起點開始要判斷地圖的地形與方位，時時刻刻確定自己的位置

11號考生! 請問你人目前在哪裡?這棵樹的方位是多少?
(攝影機對著你，考官邊說確定嗎?)

確定齁?
(記得姿勢要正確喔!!，結束測驗主教官特別叮嚀)

過了濃濃的雲霧後，回頭一看穿越了雲海，望著對面的相隔兩年的南湖大山，心有點小感動，兩年過去了!

陸續抵達營地展開搭設緊急避難帳，需要會打營繩結與判斷地形等

接續一般帳篷搭設，後續討論緊急避難帳測驗時間太短!
一般帳篷搭搭設測驗時間太長!感覺可以修正一下

到了晚餐時間，考試說要飲食均衡。乾~大家怎麼炒得這麼香!空心菜炒牛肉、火鍋、柿子、玉米筍

低頭一看，我的鍋粑親子丼飯勉強壓底線過關，自己再偷偷煮個泡麵溫飽

週日一早6:00起床7:00出發。趕緊『臨時抱老蕭』 複習繩索，還好老蕭超級靠譜! 抽到題目後快速趕緊確保，也沒有丟老蕭的臉，順利通過!

到了2410峰考古團隊
地毯式搜尋乾柴，結果鋸子沒有用到，搭起了主樑，分三堆不同細度的柴(筆心、原子筆、手指)，火種、衛生紙點燃了 呼氧氣火逐漸變大!

好喔!水放上去
不久~倒了!!
水灑了出來 我還沒有要焦熄丫~

我的心情跟眼前濕黑的柴一樣

沒關係！熱情不變
再來! 拿起2根火種!!!林爸樹枝還夠!!

YA 燒起來了~
再度拿起水!

乾~ 斷了! 這次主樑被燒光了QQ
我的心情跟眼前濕黑的柴和一堆炭一樣
又濕又黑QQ

剩餘7分鐘(主考官表示)

不行~ 豁出去了!
眼看手邊的柴幾乎用光!
開始用手重新把所有木柴集中。第三次把所剩的衛生紙與火種全用完了，還跟旻莉偷了一根，也跟過關那涼的模範生宗翰哥偷了一些柴。最後在主考官高超的拍攝技巧下拍出2顆泡泡😅

另外真心覺得要用煮飯神器，密合度較高
宗翰哥三分鐘就滾了
下次要再跟 @yaya_lin0121 借來練習!

最後急救部分抽了兩題
一題剛好是10月走過的能高路線
另一題是下華崗溪
忘記通報疑似『顱內壓升高』
導致自己到現在一直很內疚@@

最後，很多人知道我要考嚮導
有很多不同的聲音與建議，
不管怎樣我並沒有後悔當初來上課的決定
這次體驗也絕對是今年最痛苦也最難忘的成長經歷

這幾個月非常的忙碌 對於某幾個測驗項目非常生疏
靠宗翰哥 @ksac960031 與 @doublemow 細心的教導我 真的很謝謝你們
雖然你們從頭到位根本不想考 連現在都很擔心我約你們什麼上課的課程

這次課程也很開心認識 @minlilinlily @kokokuo153 @ponpon0516 @hsu.mabel
與你們一起上課非常開心！還有教官群們!

也謝謝身邊幫我們打氣的朋友！❤️

最後的成績尚未公佈，不管有沒有通過都是成長的一部分！

對自己2020年尾完成一項艱鉅挑戰的課程感到欣慰
期許自己2021有更棒的成長與經驗等著我!

題外話:
很多人好奇說這麼多單位，為何要選擇 ? @keepon.outdoor ?
跟大家說明我的想法
1.課程費用與業界相比較高
2.師資與業界相比非常優秀
3.短時間有組織系統化學習
4.缺少裝備可直接登補補貨

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