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【🎊2020地方創生黑客松活動評選結果揭曉🎊】
‼號外‼ 國發會第一屆地方創生黑客松活動 前三名出爐啦!!!

歷時兩個月，經過兩場工作坊、四位講師培訓課程及評選簡報的洗禮後，獲得前三名的團隊是📣

👑第一名 津夙昔 港邊女子澡堂 ，提案主題：【到漁村當嬤寶－住漁村蹭漁戶】，藉由實際長期蹲點了解地方人文特色，以充滿溫度及打動人心的文字訴說對金山磺港的情感，並導入數位科技將地方創生二地居化作可能。
👉提案內容： https://hackmd.io/@jsx/S1E1tGGzD

👑第二名 #中華醫大大學社會責任實踐計畫，提案主題：【I-care & I-do: 愛在山村智慧照顧社會企業建構】，透過建立遠端監控及智慧照顧秘書，服務臺南淺山地區長者醫療求援與營養照顧。
👉提案內容：https://hackmd.io/@hyusrbgs/BJxvXpGfv

👑第三名 #趣鯤鯓，提案主題：【趣鯤鯓 找回海洋之心】，利用在地產業整合平台、虛實互動方式，結合旅行社、網路平台、在地店家，活化地方產業，達到青銀共創的目標。
👉提案內容：https://hackmd.io/@cks/HkvtxeNMP

這場活動，不單單只是個競賽，最重要的是彼此透過交流、激發找尋合適的資源、方向及人才，創造政府與民間共同構思解決方案的機會🧐

其他入選團隊與提案，一起來看吧!!
說不定能找到理念相同的夥伴喔!
#LeanIdea 【2020 Digit Guide數位嚮導專案】https://hackmd.io/@leanidea/BJNBJmk-P
#GRIT養職人 【智能魚塭】https://hackmd.io/@gritycy/Bye30CMMP
#一格台灣 【彰農三青平台】https://hackmd.io/@ygtw/HkmvXVEfv
#斜槓生活文化有限公司 【從吸管到溪管-濱溪植物應用之溪河整合服務模式】https://hackmd.io/@xgshwh/Sk21INfMw
#政大地方創生辦公室 【新北市石碇永安里山根經濟培力計畫】https://hackmd.io/@nccu1/rJpUInmGD
#田間&星月文創工作室 【嘉的味道！感受手傳匠人藝】 https://hackmd.io/@tjandsywcgjs/HkaCF0XMv

DeeCamp2020結束了，特別驚喜地看到同學們今年的作品，跟以往線下合作在水準上基本沒有區別。今天的活動評選出了兩個總冠軍獎項，但學生們做的每一個作品都非常優秀、用心。也希望參與的200多名學生有真正的收穫。

本文來自創新工場微信公眾號
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創新工場DeeCamp2020完美落幕，兩團隊並列總冠軍獎金翻倍，共克真實世界難題

過去的2個月裡，200餘名來自全球高校的學生，聆聽了李開復、張亞勤、吳恩達、張宏江、俞敏洪、周志華等12位AI學術界、產業界大師授課，透徹理解了科技與創投核心規律；分組挑戰開放命題AI創新大賽，用AI和創意向現在和未來人類世界面臨的真實難題問題發起挑戰。

2020年8月5日，DeeCamp2020人工智慧訓練營總冠軍答辯暨結營典禮，在創新工場北京總部隆重舉行。

經過節奏緊湊的立項、研發、測試，DeeCamp 2020開放命題AI創新大賽共37支團隊提交了振奮人心的AI Demo，其中6項入圍總冠軍答辯。他們現場展示了自己精彩的成果，角逐開放命題AI創新大賽的總冠軍和各賽道冠軍。

最終，兩支團隊並列奪得總冠軍，分屬自動駕駛賽道和創新賽道。總冠軍獎金翻倍，兩支隊伍各獲得10萬元獎勵，其餘五個項目獲得各賽道冠軍。

DeeCamp人工智慧訓練營是一項面向全球大學生的公益項目，專注培養應用型AI人才。自2017年暑期啟動以來已舉辦四屆，培養了上千名大學生。DeeCamp 2020 由創新工場聯合華為共同推出，在今年全球變局與挑戰的背景下，旨在召集科技領軍新人才，肩負時代新使命，用AI解決真實世界的難題。受蔓延全球的新冠疫情影響，DeeCamp2020大師課和開放命題AI創新大賽全部轉為線上進行。

創新工場董事長兼CEO李開復博士，創新工場人工智慧工程院執行院長王詠剛，創新工場運營合夥人黃蕙雯，華為雲首席戰略官餘虎，聯合國開發計畫署駐華代表白雅婷（Beate Trankmann），路孚特（中國）科技有限公司董事長兼總經理党曉青等嘉賓出席典禮現場，予以專案點評，並為優勝隊伍頒獎。

華為雲首席戰略官餘虎表示：“華為一貫非常注重AI人才的培養，我們在2018年就發布了沃土人才培養計劃；通過華為雲線上的ModelArts AI訓練平台，以及端側的Hilens kit等算力平台，在高校，跟學校一起，聯合開展教材設計，課程設計；並且舉行無人車大賽，聯合創新創業及科研合作。目前已經和超過50所雙一流高校，形成了良好的合作，培養了上萬名學生。這次華為雲ModelArts平台很好支撐了創新工場DeeCamp大賽，幫助全國各地參賽學生隊伍的實戰項目挑戰AI難題。大家的作品和創意都非常好。期望後面大家能基於本次大賽作為良好開端，更好的掌握AI技能，發揮想像力，基於AI工程化落地的視角，用AI解決真實的產業和生活難題，給社會和生活帶來更多的改變。”

聯合國開發計劃署駐華代表白雅婷表示：“人工智能以及其他新興技術的發展會改變我們的生活，甚至可以為氣候變暖、新冠肺炎等全球性問題提供解決方案，然而它們也會擴大數字鴻溝並造成新的不平等現象。希望各位學員在日後的研究中可以運用所學，促進變革，通過自己的努力為人類創造更可持續的未來。”

路孚特（中國）科技有限公司董事長兼總經理黨曉青表示：“從2019年開始，路孚特成為DeeCamp合作夥伴，為學員分享金融行業深厚的業務知識和豐富的專業數據，並提供學習並實踐相關課題的資源。作為路孚特戰略研發運營中心之一，北京研發運營中心希望能夠吸引國內優秀的AI專業人才，增強AI專業人才儲備和研發技術能力。”

▌6支 AI Demo競逐總決賽，兩支並列總冠軍，10萬獎金翻倍

DeeCamp2020入圍總冠軍答辯的6支項目團隊，分別來自創新賽道、自動駕駛賽道、教育賽道、醫療與公共衛生賽道、商業賽道。8月5日上午，通過雲端連線的方式，6支團隊各自展示了激動人心的Demo作品。

經過評委打分、討論，自動駕駛賽道的Faster&Better團隊和創新賽道的方仔照相館團隊，最終共同奪得總冠軍。總冠軍獎金翻倍，兩個團隊分別獲得10萬元獎勵。另有五個項目獲得了各賽道冠軍。

為什麼最終選出兩個冠軍？評委之一、創新工場董事長兼CEO李開復博士解釋說，這兩個項目評委打分相同，難分伯仲。“Faster&Better”團隊的技術讓人震撼，這說明在今天，黑科技創業的空間仍然存在。而“方仔照相館”團隊則以商業取勝，讓我們驚訝於積木居然可以與AI結合。他們的“方頭仔”產品讓人充滿購買欲望，幾乎是一項可以直接拿到融資的項目。“我們認為這兩個組，任何一個單獨奪冠，都不能完整表達DeeCamp代表的精神，所以最終決定評選出兩個總冠軍。”

▍總冠軍：方仔照相館 BrickMeStudio
所屬賽道：人工智慧的創新思考與前沿設計
挑戰賽題：自動積木建模

AI+積木？聽起來如此跨界的兩件事，會有什麼奇妙的組合？

來自北京航空航太大學、清華大學、香港中文大學、奧地利科學技術研究所的同學們組成的“方仔照相館”團隊，用AI玩轉積木，為創意插上了翅膀。

他們打造了一個AI積木創作平臺“方仔照相館”，簡單上傳一張頭像照片，就可以生成個性化定制的方頭仔玩偶頭像。未來，只需一鍵下單，百變趣味的方頭仔就可以郵送到家。

怎麼實現呢？他們先根據輸入的圖像，抽取特徵向量，比如髮型、劉海、鬍子、眼睛、下巴、膚色、上衣款式、衣服圖案、鞋子顏色、手的擺放、褲子紋理等，匹配相應的積木零件，然後生成積木模型和拼裝步驟。

“方仔照相館”團隊希望將自己對積木的熱情，傳遞給更多人。積木不只是孩子們的玩具，更是創造力的源泉，“AI時代，更要注重創造力培養”。

▍總冠軍：Faster&Better
所屬賽道：自動駕駛的技術突破與前沿設計
挑戰賽題：算符算力約束下的無人駕駛車輛檢測

自動駕駛是人工智慧中最具挑戰、最具有應用前景的方向之一。對於需要大規模落地量產的車輛檢測場景，神經網路模型只能在較為廉價的晶片上運行，這為檢測模型的效率帶來了巨大挑戰和約束。

Faster&Better團隊在滿足嚴格算符算力的約束下，設計了一種極為高效的anchor-free車輛檢測模型。該模型採用了backbone、後處理策略，將物體看作點，使用輕量的head來預測物體位置、類別和bounding box，在保障性能的同時大幅提升了速度。
Faster&Better團隊對項目的商業價值也進行了思考。該車輛檢測模型能夠很容易地部署在低成本的晶片上，實現產品的落地，帶來商業回報。模型反覆運算速度快，可以使用更低的功耗訓練和維護。模型精度高，能夠為無人系統的安全性和穩定性保駕護航。

未來，該車輛檢測模型也有廣闊的應用空間。一是可以部署到行車記錄儀等傳統硬體上，使其智慧化，具備行車預警功能；二是可以部署到安防監控中，使用模型自動過濾篩選，將視頻中有車輛的場景加以保存，節省存儲空間，也節省人員重播視頻的時間。

▍教育賽道冠軍：Teched U
所屬賽道：用AI驅動的教育新工具和新方法
挑戰賽題：網路公開課聚類、檢索、評價和推薦工具

線上教育是未來趨勢，但錄播課的用戶體驗不佳。大量的錄播課僅將一段長視頻從線下直接搬運到線上，難以避免冗餘重複，造成學生積極性差、完課率低等問題。

來自卡內基梅隆大學和沃頓商學院的同學組成了Teched U團隊，希望用AI技術賦能線上教育。他們通過自研原創神經網路 TopicNet，實現長視頻切割、大綱提取、知識搜索三項功能。

通過視頻切割，尋找知識結構中斷點，可以將一小時的教育視頻切割成5-10分鐘的短視頻，讓使用者利用碎片化時間學習；通過大綱提取，借助整理好的知識大綱進行跳轉，讓使用者快速瞭解知識內容的結構；通過知識搜索，可以精確尋找到相關視頻和精確到秒的視頻跳轉位置。

目前，線上教育巨頭主要通過人工標注做視頻切分，但對於缺乏人才和技術的中小型線上公司，這項低成本的視頻切割自動標注技術，可以説明他們豐富視頻內容，實現精准推薦，從而提升用戶體驗和轉化率。

▍醫療賽道冠軍：心靈捕手
所屬賽道：用AI應對醫療和公共衛生領域的新挑戰
挑戰賽題：通過深度學習識別生物電信號

在DeeCamp，AI+醫療也可以大顯身手！

由“心靈捕手”小組帶來的“聽醫聲AI 診斷專家”項目，是本屆DeeCamp項目中唯一一個軟硬結合的項目。硬體製作、小程式設計開發等工作，全部是在DeeCamp期間用兩個月的時間完成。

“聽醫聲”AI診斷專家通過電子聽診器採集心音、呼吸音、脈搏，並將電子化的信號傳遞給微信小程式及後臺雲端分析系統，進行定量分析判斷使用者的健康狀況，實現健康監護、疾病預警、輔助診斷。若檢測到身體異樣，可自動推薦附近的醫院。未來，“聽醫聲”既可以輔助醫生做疾病早期篩查、健康監測，也可以用在留守老人監護、殘疾人健康關愛等領域。

值得一提的是，“聽醫聲”的脈搏波資料集，通過與醫院、診所、體檢中心等工作單位合作，共採集了6000余例由中醫專家標定的脈象資料，把專家經驗轉化為臨床診斷量化標準，實現了中醫問診的客觀化、資訊化。

▍創新賽道冠軍：AI科幻世界
所屬賽道：人工智慧的創新思考與前沿設計
挑戰賽題：科幻小說自動/輔助生成

你能想像一個AI構建的科幻世界嗎？在DeeCamp2020，AI正在創造一個全新的寫作時代。

來自中科院、美國喬治梅森大學等高校的五位同學組成的“AI科幻世界”團隊，基於Open AI 的GPT-2模型，在百億級中文大規模語料上重新訓練，打造了一位神奇的“AI科幻小說作家”。

這位元“科幻作家”，可以根據設定好的故事主線、人物角色等，互動式生成科幻小說內容，不僅可以遣詞造句，還可以創作構思，讓普通人也可以化身“科幻文學大咖”。

“AI科幻世界”團隊在開發的過程中，借鑒作家創作小說的過程，受到認知心理學和文學理論啟發，提出情節大綱主導的、人機協同寫作的範式：用戶輸入第一句，機器輸出多個人稱一致、語句連貫、邏輯合理的下一句話候選，由用戶做篩選和修改，不斷重複形成情節閉環。

在人機協同的半自動模式下，AI科幻世界寫作故事大綱的速度每分鐘可達50-100字。而在無人干預的全自動模式下，可以在1秒鐘之內寫出一個曲折動人的兩千字故事，揭開了創作的神秘面紗。

未來，科幻小說自動/輔助生成可以應用在商業傳播場景中，提升內容的廣度和個性化，兼顧精准分發下的使用者需求和內容品質，滿足企業對海量資訊的搜集、分析、篩選、整理和發佈需求。

▍商業賽道冠軍：“Non-pretrain”
所屬賽道：AI 賦能的商業決策與商業流程優化
挑戰賽題：人工智慧在量化交易和投資中的決策輔助

量化交易是指以先進的數學模型替代人為的主觀判斷，利用電腦技術從龐大的歷史資料中海選能帶來超額收益的多種“大概率”事件以制定策略。
來自南京大學、復旦大學的“Non-pretrain”團隊，針對外匯量化交易的歷史資料，提出了一種資料依賴的相似性度量方法。對每一個分類，分別使用所提出的層次注意力LSTM模型對未來匯率進行預測。最後對多個類的預測結果進行集成，並結合挖掘出來的典型pattern制定交易策略。

此外，聯合國開發計畫署一直非常關注高新科技與人工智慧在可持續發展領域的應用，為了鼓勵各位學員積極探索用AI解決可持續發展問題，專門設立了“AI4SDG”獎項，頒發給西天取經團隊、AI倒爺團隊、Teched U團隊、Brainnova意念互聯團隊、心靈捕手團隊。

此外，DeeCamp還組織了學員互評，評選最受學員歡迎的作品，最終西天取經、You OnlyLook Us、AI科幻世界三個團隊獲此殊榮。

▍自動駕駛賽道冠軍：“西天取經”AwesomeDet
所屬賽道：自動駕駛的技術突破與前沿設計
挑戰賽題：算符算力約束下的無人駕駛車輛檢測

西天取經團隊由來自北理工、北航、新加坡國立、北大、麥吉爾大學的五位極客組成。他們希望在自動駕駛的漫漫長路上，經歷磨難，不斷成長探索。

團隊採用了業界先進的技術，從Backbone、Neck、Loss三個層面出發，設計了一系列滿足算符算符約束的目標檢測模型，並做出適配改進，進行算法針對性優化。

推理速度是衡量自動駕駛技術的關鍵指標，目前行業內對推理速度的最低要求是10fps, 而該團隊的產品推理速度最快達到了74.5fps。

同時，他們提出了基於數據分析提出特定的增強方法，改善了夜間難樣本的訓練。經過真實場景下的測試，無論側視、後視、前視、夜景，都表現出了良好的遷移效果，測速、性能表現較好，達到了簡單場景下的車輛檢測要求，滿足了商業落地的要求。

該項目另外一大亮點是在手機上集成了檢測產品，做到了產品級別的實時呈現。未來，產品將可以搭載到智能行車記錄儀車輛預警、車載手機預警APP、交通事故實時監測、實時治安情況監測等多個領域。

此外，聯合國開發計劃署（UNDP）一直非常關注高新科技與人工智能在可持續發展領域的應用，為了鼓勵各位學員積極探索用AI解決可持續發展問題，專門設立了“AI4SDG”獎項，頒發給西天取經團隊、AI倒爺團隊、Teched U團隊、Brainnova意念互聯團隊、心靈捕手團隊。

▌74所高校200余名學生參與，12位大師授課

DeeCamp2020採用開放報名+定向邀請的方式，通過激烈競爭，200余位學員最終入選。

他們來自清華大學、北京大學、中國科學院大學、南京大學、北京航空航太大學、復旦大學、中國人民大學等44所國內高校，以及卡內基梅隆大學、麻省理工學院、牛津大學、康奈爾大學等30所海外高校，分佈在86個國內城市及北美和歐洲的17個海外城市。

學員中，碩士生占比56%，本科生占比26%，博士生占比17%。另外還有1%的學員是優秀的高中生，他們的技術科研能力已經達到了大學本科生的水準。

DeeCamp2020獨創“大師課+開放命題AI創新大賽”模式，讓學員既可以近距離與科研及產業領域大師溝通交流，也可以與志同道合的小夥伴結隊，親身體驗 AI 技術如何轉化為產業應用、積累實踐案例經驗。

在大師課上，李開復、張亞勤、吳恩達、張宏江、俞敏洪、周志華等12位來自AI領域學術界、產業界的重量級嘉賓，為同學們分享了AI前沿理論、產業創新、行業發展、創業趨勢等領域的最新洞察，讓大家充分領略了學術大師的思維方式，感受知識的魅力。

不同於常見的 AI 領域競賽，DeeCamp2020 開放命題AI創新大賽不以完成某一具體指標為目的，而是讓同學們組隊完成一個完整的創新項目，鼓勵其用創意向現在和未來人類面臨的科技問題發起挑戰。

因此，在賽題的設置上，DeeCamp聚焦社會熱點，關注真實世界與人們生活，共設置五大賽道14個新穎賽題，允許學生自由組隊。五個賽道分別是：

•教育賽道：AI 驅動的教育新工具和新方法
•醫療賽道：用 AI 應對醫療和公共衛生領域的新挑戰
•創新賽道：人工智慧的創新思考與前沿設計
•商業賽道：AI 賦能的商業決策與商業流程優化
•自動駕駛賽道：自動駕駛的技術突破與前沿創新

據創新工場人工智慧工程院執行院長王詠剛介紹，這次的賽道賽題設計具有“更熱門”、“更真實”、“更接地氣”三大特點：

“更熱門”：2020年是特殊的一年，我們面對著最多的變化，最多的挑戰，也是最多的機會，因此賽題設置貼合當前社會最關注的熱點問題，如健康賽道關注仍在全球延燒的新冠疫情。

“更真實”：為了讓同學們最大限度地接觸真實世界，所有賽題提供的資料都來自各個合作企業的真實場景資料。例如在Momenta提供的自動駕駛賽道中，Momenta為同學們提供了一批獨家未公開的128線雷射雷達檢測資料集和十萬量級視覺資料集，希望同學們在科研人員帶領下一同解決行業中的各類技術問題。

“更接地氣”：賽題設置與同學們的學習生活息息相關。在教育賽道中，人工智慧對程式設計教育的應用占了很大的部分，因為參賽的同學大多來自數學、電腦專業，有自學程式設計的經歷，這能促使參加該賽題的同學發揮主觀能動性，更好的利用自身經驗提高項目完成品質。

最終，共有9支隊伍選擇了商業賽道，10支隊伍選擇了自動駕駛賽道，5支隊伍選擇了教育賽道，6支隊伍選擇了醫療賽道，7支隊伍選擇了創新賽道，向這些難題發起挑戰。

▌你想用AI改變什麼？——DeeCamp學員的AI願望

人工智慧是一項偉大的技術，我們有幸生活在這個時代，也應該努力讓人工智慧造福人類社會。

“你想用AI改變什麼？”在主辦方發起的一項徵集活動中，200多名同學用紙和筆，寫下了自己的AI願望：

o“我想用AI改變人們的出行方式”
o“我希望用AI改變人們的教育環境，為所有人帶來更加智慧化的教育方式”
o“我希望用AI解決量化投資及商業決策問題”
o“我想用AI改變遊戲設計”
o“我想用AI改變文學作品的表現方式，讓大家能更加淋漓盡致地表現所思所想”
o“我想用AI改變醫療診斷技術”
o“我想用AI改變我們觀察世界的方式”
………

創新工場人工智慧工程院執行院長王詠剛表示，DeeCamp是一個為學生服務、充分發揮學生自主精神的人工智慧訓練營，鼓勵所有來到DeeCamp的同學進行一段自我驅動的AI學習實踐之旅。

在專案期間，DeeCamp的同學們充分發揮了“自我組織、自我管理、自我表現”的精神：自發組織了13場分享會，涉及創業經驗、讀書感想、技術研討、項目交流。在官方組織的“飯？泛？FUN？”談會中，學員們積極與各位大師雲上約飯，探討AI產業發展、創業方向、職業選擇等話題。

DeeCamp人工智慧訓練營自誕生起，就以消弭中國AI應用人才鴻溝、培養和完善中國AI應用人才生態為初衷，堅持公益屬性，將知識課程與項目實踐相結合，引導學生體驗 AI 技術如何轉化為產業應用，積累實踐案例經驗。

自2017年暑期首次開辦以來，DeeCamp總計收到來全球 1000 餘所高校超過 20000 份報名申請，已有 1000 余名學員順利結業。

DeeCamp的最大期待，就是結業的學員們都能在方興未艾的 AI 產業浪潮中，真正解決來自真實世界的難題，將論文中的 AI 演算法打造成一個個成功的 AI 產品與解決方案，用AI創造更美好的人類未來！

未來，DeeCamp 將繼續砥礪前行，不遺餘力地在人工智慧人才培養上面挖掘新方法和新思路，為 AI 領域輸送最新鮮的血液、提供最堅實的力量。

{{ 伍. 談談樂手教練實務經驗 }}_08

首先，我想先解釋一下為何我在上一篇文章提到對於年輕樂手耳提面命『 一. 未來的音樂產業一定是一個團隊合作的產出模型；二. 真正能支持你們的金錢收入，一定是與版權相關的稅收、而不是越來越低水位的論件計酬』的原因：

有時候我會好奇：為什麼我認識的音樂前輩們，可以在他們的音樂生涯中完成了那麼多的作品，而且每個人除了各自的獨門絕技之外，好像同時都還會好幾項不同的職業技能！我對於前輩們在時間運用與管理的高效率，總是覺得不可思議。

不過，其實答案非常合乎邏輯：他們嶄露頭角的年代，還沒有網路。

因為沒有網路那些吸引人廢寢忘食的豐富內容，這些前輩們反而更能專心致志在音樂的學習和創作，而當網路開始成熟發展的時候，這些前輩們完成的作品，因此能夠被更多以前無法觸及到的受眾所認識，將他們原本的群眾基礎拓展得更無遠弗屆，這樣的時間軸所呈現的事實是：後來的音樂工作者要能追上前輩們已經建立的成就，困難度越來越高。

而且這條發展的時間軸已經完全不可逆了。

在這個網路高度普及的時空裡，我們每個人、每天，都要因為花在『瀏覽資訊』的若干時間而排擠掉原本可以應用在音樂學習與創作的份量。整體來說，在正常情況的推論下，我們單一個體的『技能磨鍊』，當然無法與前輩相提並論；而如果我們還希望能與前輩們『同場競技』，我唯一能想到的方式，就是用團隊合作的概念，將每個人在有限時間內可以強化的不同專業技能整合在一起，也許還有一較長短的可能。

舉例來說，這個市場環境與客觀真實世界的條件，已經很難再培養出一位像鍾興民先生這樣十項全能型的音樂家、音樂工作者了！但，如果我們要找到一位鋼琴彈奏水準接近鍾興民老師的演奏家…好像還可以有一點機會；要找到一位節奏創意與表現接近鍾興民老師的鼓手、 要找到一位律動掌握與和聲學觀念接近鍾興民老師的貝斯手、 要找到一位旋律觸感、美感接近鍾興民老師的曲調創作者……凡此種種的單一專項音樂家，我覺得都還可以有這樣的機會；而這些傑出的單一強項的音樂家們如果可以在一位『音樂理解與想像力水準接近鍾興民老師』的製作人，有效的統合之下，所呈現出來的音樂質量，它當然不會像是鍾興民先生的樣貌，但整個音樂織地與內涵，應該也不會相去過遠。

我們本來就不需要、也不可能再複製一位『鍾興民老師』，但我們的音樂產出，很可以有多些『鍾興民們』的方式與水準，來讓消費受眾知道、相信，臺灣，還是有新一代的音樂家們，有足夠的資格繼續傳承前輩所開創的音樂江山！

問題是：這些人…怎麼找？

[一. 漫談樂手教練的心裡話]_08 『環境』與『人脈』_03

從早年在『當代樂手』這樣的專業音樂論壇 (https://modernmusician.com/forums/index.php )，一直到相關的樂器行店面，所有有志於音樂行業的年輕人，一定都看過、或自己張貼過『音樂徵才』、『樂手被徵』的相關資訊。早年的我們為了要『湊』出一個『Top 40 Band』到當時風頭正健的 Pub 去演出賺取金錢，整個樂手組『徵求』與『應徵』的過程，除了『口耳相傳』的人際討論、詢問方式之外，其實也沒有什麼其他選擇；而好不容易聯繫上的樂手，還得在團練室練過幾首曲目，才能真的知道『江湖傳言』到底有幾分為真。終於，好像可以上路去實踐『音樂謀生』的夢幻理想時，卻又往往因為『人』的個性、氣味等等問題，讓一個『一切以商業為導向』的工作團體，常常根本維持不了太長的氣候……

雖然我距離那樣的生活形態已經很遠了，但看著臺灣年輕樂團的聚散，似乎這整個生態環境在過去的二、三十年間，也沒什麼根本性的改變。說到底，音樂人都有著若干別人無法理解或碰觸的脾氣，要想把一群很有才華的音樂家整合在一個『音樂行動』中，看起來好像很理想，但實際執行的難度，真的沒那麼容易。

『如果有一種人脈系統，可以搜羅到現在樂手市場上各種專長的音樂家們，我們可以很清楚地看到他們各自的資歷(而不是靠江湖傳言) ，在【任務導向】的前提下，我們只要短期合作，共同完成一個音樂行動，因此～每個參與者都只依靠自身的專業能力呈現，而不牽涉個人【神聖不可侵犯】的私領域，這樣是不是比較有機會做初步的整合？而在短期合作的過程中，真的感覺到某某某、誰誰誰的氣味與我比較相投，再來考慮【攜手闖江湖】，這樣是不是比較可行』？

換成白話文就是：『如果有一個【可信的】樂手104人力銀行，讓我可以很快就找到幾位樂手去參加一個音樂祭的演出，會不會有『未來』？再說啦！搞不好還真的可以搞出一個比較認真的創作團繼續玩下去喔！』

我覺得理想極了！只是～誰要來做出這樣的系統？

誰做的系統你會願意相信？

轉換到音樂製作的場景，這一類型的『人才需求』，好像也一直是有志進入音樂產業的年輕朋友的共同困擾：『誰能幫我來完成我不擅長的那一塊呢？』在整個音樂製作過程中，到底會需要哪些『專業科目』的夥伴來協助你完成一個作品？容我引述一位年輕創作朋友在深入瞭解了『流行音樂產業』之後，對於整個生產鍊的簡明描述：

『 你有想過，一首歌曲是怎麼開始生產出來的嗎？流行音樂產業【以往】的模型都是由唱片公司出第一筆資金，也就是唱片公司是發起人。如果藝人是創作者，會從一首選定的詞曲開始；如果藝人本身沒有寫歌，唱片公司就會開始收歌，在經過各種評議過程，最後會有一個詞，一個曲；假設這是兩個不同的創作者，就會有一個作詞人，一個作曲人，這可以界定為一首流行歌曲的起點。

當唱片公司有一首詞曲後，下一步會先找到一位適合擔任這首歌的製作人，在製作人構思他想要呈現什麼樣的曲風後，會找一位他認為適合的編曲人進行音樂樣貌的建構；完成編曲後，通常編曲者會把原先用 MIDI 確認或示意的音樂內容過成一道一道的 Wave 聲音檔 (Audio Track) ，如果有需要錄真的樂器，就會尋找適合的幾位樂手，接洽一個錄音室訂幾個錄音班，接著會有一位錄音師，把這些樂器聲音盡可能好好地收錄下來。當所有樂器都錄完了，編曲或製作人會協同錄音師製作一個將所有音樂內容音量與樂器擺放位置做大致調整的 Rough Mix，它的功能像是一個【伴唱 Kala】。接著歌手同樣進到一間錄音室由一位【配唱製作人】指導歌手怎麼演唱這首歌，藉由錄音室裡錄音師的專業技術，把歌手的聲音盡可能最好地錄下來，並且做最重要的【人聲編輯】。接下來會有一、或數位合音，編寫適合這首歌的合音，而合音也會在一間錄音室，由一位錄音師，把他的聲音好好地收錄下來。

當這所有 Wave 聲音軌道都一道一道好好地完成後，所有的 Wave 檔案都會被轉交給一位混音師，他會在一間專業的混音錄音室把這些軌道都做必要的頻率、空間定位處理，組合成一個歌曲的樣貌，轉換成一道 Stereo 的 Wave ，然後這一道 Wave 檔會再交給另外一位母帶後期工程師，他會在另外一種專門處理母帶後製的錄音室，把這首歌的頻率做更精細的微調與音量的控制 (Mastering)。而完成的母帶，在送交壓片工廠大量生產，最後，成為我們聽到的音樂成品。以上，就是一首歌的基本製作歷程。』

你可以計算一下，在傳統的音樂產業中，要完成一首音樂成品，會需要有多少類型的專業人員、有多少錄音室來參與。

如果你的音樂專長只是整個生產鍊的某一個部份，而你又很想完成整個的音樂製作，你要用什麼方式來補足你所缺少的拼圖？

『……其實～我現在就可以用一臺電腦做完你上面說的所有事耶！而且我放在 Youtube 上，點擊率還很不錯喔～』

那麼，點閱你的那些數字，付費來支持你的音樂製作了嗎？

提筆書寫這些過往工作經驗的現下，我也一直思考、觀測在不同世代對於音樂創作、製作的種種不同需求，我不全然覺得新世代一定要遵循『傳統古法』來產出音樂，但『鑒古知今』，從傳統的認知中汲取出其中的精華，佐以新時代的科技工具，也許是這個混亂的市場中，一種另闢蹊徑的方式。我相信現在有許多傑出的年輕音樂人，絕對可以以一己之力就完成整個音樂；但我的問題是：『如果能有機會與其他的音樂家合作，你一定不想要嗎』？

而什麼樣的方式，才能讓這些音樂家『合理』而『公平』地在一起合作呢？

(未完待續…… )

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後記1. 今天的這張照片，是在20180518向晚，林生祥先生『唱南方』音樂會@淡水雲門彩排時的一張倒影。上一回來雲門，是執行吉他大師 Steve Vai 的一個私人行程音樂會，當時就覺得這個場館實在優美得不似在人間！這一次很榮幸參與了生祥的這個音樂會，彩排將要結束前，館外的天光漸漸收暗，剛好與場館內的燈光取得一個微妙的平衡，能讓舞台的景象倒映在場館的玻璃帷幕上、又還能一覽館外的綠景；看起來，像是一群在『森林中的音樂家們』。

『音樂是人的表現』，而能夠與這些傑出的音樂家一起進行『人』的交流，我覺得那才是『音樂』這一門藝術應該存在的最好理由。

後記2. 籌備多時的『鼓手甄選』，在這篇文章公佈的同時，我們正在強力錄音室熱烈地舉行著！將近二十位來自各個不同年齡、閱歷的鼓手們，會在這個『音樂製作聖地』展現他們各自的才華。我沒有在先前告訴他們，這一次的徵選，不只有戴佩妮的新計劃所需，其實還有另外兩個以上的製作系統也會一起尋覓人才。

我說過了：『你永遠不會知道在台下看你的是誰』！

而不論最後甄選結果為何，我都希望這些鼓手們能帶走一些有趣的經驗與回憶，畢竟，這應該是我所知道的流行音樂製作圈第一次有單位聯合起來一起執行這種人數的單一器樂樂手的徵才活動啊！