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#東奧即時報【單日收獲2銀1銅!體操鞍馬李智凱、羽球女單戴資穎奪銀,高爾夫球潘政琮擒銅,拳擊女將黃筱雯勇闖4強,台灣總獎牌數10面破紀錄、首度達2位數】
台灣今天(8月1日)獎牌大豐收,2020年東京奧運開賽迄今,每天都有讓國人感動的焦點、每個選手無論勝負,背後都有滿滿的故事。今日更是感動滿點,苦練20年的鞍馬王子李智凱不負重望,45秒的高難度湯瑪斯迴旋動作「完美落地」拿到銀牌;羽球天后戴資穎與中國選手陳雨菲纏鬥3局,以1比2敗陣,但仍為台灣添一面銀牌;高爾夫球一哥潘政琮更是瘋狂大超車,由倒數第三追到第三、奪下銅牌。拳擊女將黃筱雯勇闖4強,至少穩坐銅牌、更看向金銀。
截至今日為止,台灣選手已經拿到2金4銀4銅,總獎牌達10面,不僅創下台灣奧運史的紀錄、也首度讓台灣奪牌數推進到2位數,在所有國家總獎牌總排名為17名。但台灣代表團的賽事還沒結束,仍有桌球男女團體賽、拳擊、空手道、馬術、女子高球、舉重以及男子110公尺跨欄、標槍,仍有機會讓獎牌數再創新高。
■ 20年的奧運夢,《翻滾吧!男孩》的「菜巿場凱」真的奪下奧運銀牌
我國奪牌希望「鞍馬王子」李智凱今晚在鞍馬決賽出賽,首先上場的是上一屆里約奧運鞍馬金牌得主、英國名將惠特洛克(Max Whitlook),他也是李智凱奪金路上的最大勁敵,沒想到他拿出7.0技術分的超高難度動作,而且在過程中動作流暢沒有明顯失誤,總分15.583給其他選手莫大壓力。
李智凱第五位出場,拿出已經備戰多時的整體難度6.7的動作,招牌的「湯瑪斯迴旋」行雲流水的在鞍馬上飛舞,之前在全能項目不慎失誤的地方也沒再出現,頂住壓力完美的收尾落地。
最終李智凱的分數是技術分6.7、執行分8.7,總分15.400,雖然在執行分勝過惠特洛克的8.583分,但由於惠特洛克是7.0的技術分,還是以0.183分的差距拿下銀牌。
李智凱之前在個人全能出賽時,可能是前面已經比完五個項目,比較疲憊的狀態下,在最拿手的鞍馬項目中,整個握住鞍馬位置,一個手滑整個趴在鞍馬上,手肘也流出鮮血,經過3天調整,李智凱的手臂上有多處包紮,但狀況非常好,事前也在社群媒體上表示,他覺得狀態很好,請大家為他加油。
今天在惠特洛克出色表現讓其他選手都承受莫大壓力,但第二次參加奧運的李智凱已經不再怯場,兩手握著鞍馬深吐一口氣後就翻身上馬,所有人都屏氣凝神下,短短不到一分鐘的時間,李智凱成功完成所有動作完美落地,總教練林育信也振臂歡呼。
雖然最終以些微差距輸給英國選手惠特洛克,不過這已經是台灣體操參加奧運奪下的首面獎牌,而且還是一面銀牌,林育信與李智凱眼眶泛紅也攜手向看台上的加油團鞠躬致謝。
20年前就讀宜蘭公正國小時,和林育信一起學體操、當時並不起眼的「菜巿場凱」李智凱,在林育信導演弟弟林育賢《翻滾吧!男孩》紀錄片裡,童言童語和隊友說「我們要不要一起去參加奧運比賽!」20年後,李智凱不僅二度進軍奧運、這一次還拿到銀牌,比電影更夢幻、成為台灣最感人的一個運動詩篇。
■最感謝家人和形同「第二個父親」的教練林育信
在林育信教練口中,李智凱是「跑贏兔子的烏龜」,小時侯並不特別出色,但是堅持又自律,因此可以不斷突破自己。他替李智凱設計以湯瑪斯迴旋為主的創新鞍馬動作,華麗但十分耗體能。近年,他們不斷把難度調升,2018年雅加達亞運,難度由6.0分提升到6.3,讓李智凱以刷新個人新猷的總分15.400分拿下台灣體操史上首面亞運金牌。
之後,李智凱一路挑戰到6.5,提升動作順暢度、減少執行瑕疵,讓他在2018、2019年兩年一口氣收下5面世界級大賽金牌。這次東京奧運出發前,李智凱接受《報導者》專訪時對我們透露,已準備了一套國際賽還沒使出過的「壓箱寶」,挑戰整體難度分6.7分,今晚他完美達成。
「很想感謝家人一直默默在我身邊付出,給我很大的支持跟鼓勵,從來不會讓我擔心。」李智凱受訪時也表示,若有機會站上奧運頒獎台,最想感謝的是家人。這個家人也包括,如他第二個父親的教練林育信,「他就像是我的第二個爸爸,」從小到大,林育信對他們的訓練不只是嚴格、是非常嚴格,「但沒有教練對我們那麼嚴格,就不可能雕出我們這樣的成績來。」
日前在全能比賽前,不慎刮傷手肘,令國人十分擔心,今晚明顯看到李智凱手肘包紥上陣。台灣代表團隊醫、長庚運動醫學團隊副主席林瀛洲對《報導者》表示,「現場看到李智凱奪牌,非常感動。他的傷勢沒有大礙,但這兩天結合骨科(隊醫周文毅醫師)、中醫(隊醫郭純恩醫師)和我復健科,三個人畢生功力幫他加持。」傷勢完全沒有影響李智凱的表現。
■不敵中國陳雨菲「以守為攻」戰術, 球后戴資穎反攻未果摘下銀牌
「世界球后」戴資穎今晚在金牌戰面對世界第二的中國好手陳雨菲,過去兩人交手紀錄18次,小戴以15勝3敗領先,但這屆奧運陳雨菲以積分較多名列第一種子,第一局開局,小戴先聲奪人以三比一領先,但雙方分數一直拉鋸,陳雨菲今天展開嚴密的防守,刻意拉吊長球,避免小戴有太多變換拍面的機會,並等待小戴強攻失誤的機會,確實收到不錯的效果,雙方拉鋸到13比13後,陳雨菲打得更有耐心,即使小戴多方調動角度,但依舊都能被救起,加上小戴今天邊界的失誤或出界比較多,首局陳雨菲以21比18拿下。
第二局分數依舊咬得很緊,小戴試圖放網前小球,希望能增加陳雨菲跑動的機會,不過今天陳雨菲確實防守得很沉穩,失誤也很少,小戴只好改變打法,多一些長球拉吊,讓分數保持1、2分的領先,取得兩個局點後,雖然被陳雨菲追回1分,但仍驚險拿下第二局追平比分。
第三局陳雨菲刻意放慢接發球與發球速度,試圖擾亂小戴的節奏,小戴在這局最多落後到7分,雖然偶有好球,幾個勾對角成功拿分,一度追到僅落後2分,但陳雨菲再放慢接發球速度,保持穩地的回球品質讓分數再拉開到4分,即使小戴急起直追,仍出現3個金牌點,雖然勉強救回一個,但最後網前的回球未過,輸掉這一局,也讓陳雨菲拿下女子單打的金牌。小戴雖以些微差距落敗,拿下銀牌,但仍寫下台灣女子羽球在奧運的最佳成績。
■ 從倒數第三追到拿下銅牌,高球好手潘政琮表示受國家隊連日好表現激勵
我國「高球一哥」潘政琮,這次是第二次參加奧運。2016年里約奧運拿下並列第30名的成績,這次比賽第一輪時狀況不理想、暫列倒數第三;第二輪之後上演超級追趕秀,第四回合手感火燙,抓下6鳥(低於標準桿1桿)、1老鷹(低於標準桿2桿),沒有出現任何的柏忌(超出標準桿),以低於標準桿8桿的好成績,排名一路往前衝,打完18洞與其他6名選手並列第三進行加賽。在加賽中,潘政琮搶銅牌成功,為台灣拿到奧運史上首面高爾夫獎牌。
潘政琮這次參賽還有另一個焦點,是由太座林盈君擔任桿弟,因為原本考量疫情嚴重奧運賽會恐有變數,所以先報名林盈君,報名後桿弟不能更換,意外成為太太的奧運初體驗。
由於這次高球場天氣變化劇烈,第二輪還受到颱風影響中斷比賽,但從第三輪開始變得非常炎熱,不過天氣愈熱、潘政琮的手感卻愈來愈火燙,第一輪74桿,高於標準桿3桿,成績倒數,但第二輪與第三輪倒吃甘蔗,分別拿下66桿低於標準桿5桿的好成績,也讓排名不斷往上衝刺。
最終輪,潘政琮後9洞表現有如神助,單日以63桿作收,四輪總桿數為269桿,低於標準桿15桿,他賽後表示,當時完全都沒意料到可以有機會奪牌,只是想把成績再做得更好一點,後來居上拿到銅牌,「我覺得表現有點像羽球男雙『麟洋配』,一開始打不好,但漸入佳境,有點那個味道。」
晚間他更在自己的臉書粉絲頁向支持他的國人致謝,更表示,「這幾天國家隊的表現給我很大的激勵,很高興自己也能貢獻一面獎牌,這週的經歷,永生難忘。」
■ 愛妻當桿弟、果嶺親吻放閃,最甜蜜的銅牌
銅牌加賽中,潘政琮依舊保持穩定,加賽前3洞都有保住標準桿,一路淘汰智利佩雷拉(Mito Pereira)、哥倫比亞慕尼奧斯(Sebastián Muñoz)、北愛爾蘭名將麥克羅伊(Rory McIlroy)、地主日本松山英樹及英國凱西(Paul Casey)。最後只剩潘政琮與拿下英國公開賽冠軍的美國選手森川柯林(Collin Morikawa)兩人對決。
加賽的第18洞,潘政琮刻意選擇偏左的方向,避開水池與沙坑,反而是森川在該洞第二桿一打出去就掉入沙坑,被迫得要從沙坑解球,潘政琮雖然一開始落入長草區,但保持穩定第三桿就上果嶺,森川雖然將球救出沙坑並上果嶺,但距離洞口還有一大段距離,第四桿的推桿確定沒進後,潘政琮保持冷靜,穩穩地推桿成功打進,辛苦奪下台灣高球首面奧運獎牌。
當加賽潘政琮推桿進洞時,透過轉播很清楚看到林盈君興奮地高舉雙手、跳躍起來,並聽到她的歡呼尖叫聲,一起與潘政琮慶祝這面得來不易的銅牌。這場漫長的比賽中,潘政琮與林盈君兩度在果嶺放閃,第一回在正規賽打完第18洞時,親親留下紀念;最終確定奪牌後,再一次放情擁吻,是最甜蜜的銅牌得主。
此外,奪下本屆高爾夫球金牌的的美國選手蕭飛爾(Xander Schauffele),和台灣也有淵源,有個中文名字叫「陳山大」,母親是在日本長大的台灣人。
■ 拳擊黃筱雯挺進四強,確定至少銅牌入袋
拳擊女子蠅量級8強戰中,世界排名第三的台灣好手黃筱雯面對塞爾維亞選手拉多瓦諾維奇(Nina Radovanovic),充分發揮她177公分的身高優勢,出拳迅速均有確實擊中對手,雖然對手試圖靠近採取近身作戰,但都沒有得到很好的效果,第一回合結束在5名裁判中取得4比1的領先,第二回合身高優勢更加明顯,以5比0取得絕對優勢。
黃筱雯確定自己前兩回合有大幅領先後,休息時已經哭了出來,教練劉宗泰不斷提醒「還沒結束啊!穩穩拿下第三回合再哭!」黃筱雯聽進去了,持續保持距離不讓對手可以有效得分,當裁判宣布黃筱雯獲勝後,她振臂高吼喜極而泣,確定至少可以獲得銅牌,也是台灣拳擊在奧運項目的首面獎牌。
由於拳擊經過多場比賽,身體已經飽受折騰,尤其在1948年拳擊準決賽時兩位拳手已經被晉級決賽的對手痛擊,難以在銅牌戰有夠水準的表現,國際拳協就建議奧會取消銅牌戰,因此從1952年赫爾辛基奧運後,拳擊項目就沒有銅牌戰。
賽後黃筱雯受訪時表示,自己出身單親家庭,由阿公帶大,在蘭州國中時被劉宗泰教練帶進拳擊世界改變人生,「也很感謝第一輪被淘汰的林郁婷學姊,沒有把淘汰的負面情緒帶給我,甚至不斷鼓勵我,所以我要繼續把學姊的份一起努力下去。」黃筱雯預計將在8月4日四強戰出戰。
■ 桌球男團女團各連拿3點攜手晉級8強
桌球今天開始進行男子與女子團體戰,男子團體率先登場,由「桌球教父」莊智淵領軍,帶領陳建安與「小林同學」林昀儒,第一點由莊智淵與陳建安搭配雙打,與克羅埃西亞隊先各拿一局,直到第五局才辛苦拿下第一點勝利,第二點由林昀儒單打,展現快打旋風,僅花21分鐘就直落三拿下,第三點莊智淵再上,也是直落三就掃落對手晉級8強。
女子團體晚間登場,在16強戰面對美國隊的3名華裔選手,第一點雙打由陳思羽搭配鄭先知,先拿一局後,被對手連趕兩局,第四局陳思羽/鄭先知辛苦扳平後,第五局一路領先直接拿下第一點;第二點由鄭怡靜單打,展現強烈的攻擊企圖心,僅花17分鐘秋風掃落葉直落三拿下第二點;第三點由陳思羽單打,一開局先被對手拿下第一局,但進入狀況後,連下三局取得第三點晉級8強戰。
【今日(8/1)台灣選手成績戰報】
.競技體操男子鞍馬 李智凱(銀牌)
.羽球女子單打 戴資穎(銀牌)
.高爾夫男子 潘政琮(銅牌)
.桌球男子團體 莊智淵、林昀儒、陳建安(3:0 晉級8強)
.拳擊女子蠅量級 黃筱雯(5:0 晉級四強)
.桌球女子團體 陳思羽、鄭怡靜、鄭先知(3:0 晉級8強)
【明天(8/2)奧運賽程預告──幫台灣隊加油!】
桌球女子團體陳思羽、鄭怡靜、鄭先知(18:30 8強)
比賽時間為台灣時間,實際比賽時間日程依東京奧運官網公布為準,體育署東奧專區於每日賽程結束後公布隔日賽程(https://olympic-ct.sa.gov.tw/schedule.html)
(文/嚴文廷;攝影/中央社、AFP)
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【林育信、李智凱、黃克強的3個奧運夢──翻滾的不只體操、時代,還有人生】https://bit.ly/3hVgBV0
【江湖,在哪裡?莊智淵,永遠挑最難的那條路】https://bit.ly/2TO8yA7
【東京奧運專題】https://bit.ly/3eWqFer
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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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