跨界圍攻:「AI 視覺」公司已集體殺入智能駕駛圈
2021-05-22
雷鋒網
如今的智能汽車賽道,說挨肩迭背也不為過。
新勢力派引領變革,最為二級市場所看好;泛網際網路派占流量高地,擅技術遷移;傳統車企派根基夯實,品牌名聲享譽在外。
甚至財大氣粗的某地產派也曾放下豪言――力爭 3-5 年成為世界規模最大、實力最強的新能源汽車集團。
如華山比武般,大俠們個個嚴陣以待,各方勢力黃巾高擎,左右開弓。
你看看,前有行業鐵幕,中夾破釜沉舟之心,後是險峻江湖,哪還有初進牛犢的落腳之處?
即便如此,在月前燥熱尚未消退的上海車展後,鮮少被提及的AI視覺公司還是擠了進來。
看慣了巨頭們的聲勢浩蕩,轉身發現AI視覺企業們的入局講究一個循序漸進,起承轉合。
而他們的悄然進入,也給智能駕駛領域增添了幾段新故事。
海康威視:左手自研、右手投資
AI安防老大哥海康,深耕智能駕駛市場履行一貫的低調風格。
其對智能駕駛的綢繆始於2015年,當時海康內部計劃開展新業務,起初確定的業務有三:海康汽車電子、海康機器人、海康螢石。
2016年7月,耗資1.5億的海康汽車技術正式成立。
在此前後,海康還分別於2016年6月投資了威視汽車科技,2017年7月成立了海康汽車軟體。
2018年是海康智能駕駛的上升之年,市場渠道、技術研發上均有突破。
2018年2月,他們上線高級駕駛輔助系統、自動泊車APA+,同年又成功打入2019款保時捷卡宴的配置中。
汽車產業以穩為重,鏈條長、利益盤根錯節,新入者切入並不容易,而海康卻出其不意一舉打入高端。
數據顯示,截至2018年底,海康汽車已經通過了20家OEM的審核並成為其合格供應商,公司的主要客戶包括一汽集團、北京汽車、上汽榮威、上汽名爵、本田汽車等。
其中,定點項目超過200個,已量產的項目超過100個,覆蓋500家渠道合作夥伴。
成立子公司自研之外,投資也是海康較為看中的一大路徑。
在成立汽車電子公司之前,海康就曾在2016年入股毫米波雷達企業森思泰克,並成為後者的第二大股東。
2013年成立的森思泰克既是毫米波雷達第一批探路者,也是成績較為優秀的領軍企業之一。
森思泰克創始人秦屹是英國海歸的雷達專家,在英從事雷達研發和製造十餘年。
據悉,森思泰克所聚團隊成員中80%具有軍工背景,掌握雷達硬體、軟體和量產工藝等幾乎全部核心技術。
據悉,森思泰克毫米波雷達在北京、石家莊設研發中心,在蕪湖設總廠,在杭州設車載事業部。
石家莊,有軍工雷達大本營之稱,軍民毫米波雷達研發人才密集,且電科雷達研發54所和13所都在石家莊。
森思泰克也頗為爭氣。
2019年,思泰克首次實現大批量77GHz車載毫米波雷達國產化、突破國際巨頭壟斷。
森思泰克的77GHz毫米波雷達成為國內首個真正實現「上路」的ADAS毫米波雷達傳感器。
目前,森思泰克已成為紅旗、一汽、韓國現代、東風日產、長城、長安等國內外車企體系內供應商。
海康與森思合作的高分毫米波成像雷達+視覺融合技術,或許將對壘低線束雷射雷達。
大華股份:立足整車,三電、網聯、自動駕駛多點齊發
零跑汽車脫胎於大華股份的汽車部門,獨立後獲得了大華股份的技術和資金支持。
2015年,大華股份副董事長兼任大華股份CTO朱江明親自下場,成立零跑。
經歷2019年新能源補貼大退坡,不少新勢力造車企業已經出現嚴重資金問題,且變現存疑。
零跑汽車亦不例外。
2018年,零跑虧損 3.07 億元後,2019 年上半年又持續虧損約 2 億元。
2019年1月4日,零跑汽車第一款車S01上市,該車2019年全年交付約1000輛。
對於連續虧損的零跑,唱衰論一直也在網上發酵。
朱江明對此表示,「即使不融資,零跑也能再活三年。」他透露,大華股份將持續為零跑輸送資金,「當然我們希望能更多的融資,發展得更快些。」
在經歷融資受阻後,2021年伊始,零跑官宣融資43億元,合肥政府投資平台亦在其中。
今年年初,此前曾投資蔚來的合肥市政府與零跑方面簽訂戰略合作協議,未來合肥方面將對零跑B輪融資投資約20億元,並展開更多合作。
現金流方面,從不被業界看好,到巨額融資的到帳,仿佛又讓市場看到了可能性。
技術層面,零跑汽車稱自主研發了三電系統、智能網聯繫統、自動駕駛系統三大核心技術,並完全掌握自動駕駛核心硬體平台和算法技術,實現對自動駕駛感知、決策、執行層關鍵技術的自主化全覆蓋。
產品層面,零跑汽車目前旗下擁有3款量產車型,分別為:零跑T03、零跑S01以及零跑C11。
三款產品風格各異,銷量不一。
2020年,零跑汽車官方消息稱,2020年累計銷量達11391輛,其中T03為主力軍,貢獻了10266輛。
創始人朱江明也底氣頗足:「2023年零跑進入造車新勢力TOP3、2025年在國內新能源汽車市占率達到10%」。
商湯:求精感知技術,並進艙內艙外
與其他AI獨角獸相比,商湯在自動駕駛上布局較早,也更全面。
2017年進軍自動駕駛,商湯的汽車產業布局可分為艙內(智能車艙)和艙外(智能駕駛)兩大層面。
智能車艙層,基於前裝量產解決方案,以視覺感知技術為錨點,由點及面,覆蓋用戶從上車到用車的多個場景。
商湯的SenseAuto Cabin智能車艙解決方案包括駕駛員感知系統、座艙感知系統、智能進入等等功能。
據悉,在過去的兩年多時間裡,商湯已經拿下了30多個國內外頭部夥伴的智能車艙定點量產項目,覆蓋車輛總數超過1300萬輛,其中10 余個項目已經實現了量產交付。
智能駕駛層,商湯選擇與主機廠合作,做汽車廠商(OEM)及一級供應商(Tier1)的解決方案供應商。
在自動駕駛感知、決策和執行三大要素中,汽車廠商和Tier1占據重要角色。
2017年,商湯與OEM廠商本田簽訂了為期5年的長期合作協議,研發適合乘用車場景的L4級自動駕駛方案。
2018年,商湯完成杭州、上海半開放場地內實現無接管自動駕駛。2019年,在日本落地「AI自動駕駛公園」,將用於自動駕駛汽車的研發和測試,並面向公眾開放。
商湯的自動駕駛業務定位,是以視覺為主,其他元素為輔。
視覺之外,商湯在高精度地圖和雷射雷達、毫米波雷達等方面皆有技術儲備。
通過搭配多種不同傳感器,實現感知、分析預測、決策規劃控制、城市級三維地圖重建及無人車高精度定位能力等技術功能。
目前,商湯對自動駕駛技術進行了多次疊代,形成了一套較為成熟的智能駕駛方案:SenseAuto Pilot智能駕駛解決方案,聚焦 L2+ 級高級輔助駕駛至L4級自動駕駛創新,並在上海車展首次發布SenseAuto Pilot-P駕駛領航方案。
軟體之外,2019年3月,商湯還推出首款原創機器人SenseRover X自動駕駛小車,這是款針對自動駕駛的教學產品。
奧比中光:戰投+自研,兩條腿走路
奧比中光是AI初創企業中對智能汽車投入最多的公司之一。
作為一家AI 3D感知技術方案提供商,成立於2013年的奧比中光現今已在3D傳感領域深耕近8年。
3D傳感作為人工智慧領域最核心的視覺感知技術,融合了晶片、算法、光學、軟體等多交叉學科技術,是人工智慧時代感知識別、新型人機互動等最為核心的技術載體。
除3D結構光外,奧比中光在雙目、iTOF、dTOF、雷射雷達等主流3D視覺感知技術領域也有長遠布局。
早在2018年,奧比中光就投資雷射雷達晶片級解決方案提供商飛芯電子。
飛芯電子成立於2016年,是一家專注於光電設備、雷射雷達研發、集成電路設計的高新技術企業。
成立僅2年,飛芯電子獲得了博世等注資。
據悉,飛芯電子以研發、生產雷射雷達系統及核心晶片為主要業務,客戶群體主要面向國內外汽車、機器人、無人機等生產研發廠商。
飛芯電子稱,其針對行業痛點,採用了連續波載調製或相干外差探測方案,利用焦平面點雲測距技術,滿足較高的空間解析度和較大的視場角,探測距離可超過200m,且無需複雜昂貴的機械掃描裝置,不斷提高系統可靠性,也使獲得的圖像更為清晰。
2019年4月,奧比中光成立車載3D視覺傳感方案提供商奧銳達。
奧銳達的業務重心在智能座艙,產品包括ToF攝像頭模組、雷射雷達等硬體以及3D ToF智能座艙方案。
承襲了奧比中光的3D視覺感知技術,奧銳達可為智能汽車帶來DMS、OMS、手勢識別、人臉識別、身份驗證等多種3D化智能功能。
其金融級安全的3D人臉識別方案,保護駕乘人員的信息安全;通過3D-ToF 攝像頭,實現多區域手勢控制;同時,智能汽車還可以通過3D信息,判斷駕乘人員體型、座艙內位置等。
近日,奧銳達還發布了為智能汽車量身定製的3D ToF智能座艙方案。
虹軟:主攻艙內,走軟硬一體之路
2018年,為應對手機市場見頂飽和,虹軟正式將業務從智慧型手機領域拓展至智能汽車、IoT等領域,一舉橫向突進自動駕駛市場。
虹軟科技創始人兼CEO鄧暉曾表示,未來每輛汽車裡都有10個以上的攝像頭,智能座艙將成為智能駕駛視覺AI的重點應用場景。
與其手機定位一樣,虹軟的智能汽車走軟硬一體解決方案,力圖做車載視覺一站式解決方案的供應商。
從招股書看,截至2018年底,虹軟科技的「汽車等loT產品」的業務收入僅367.95萬元,占比不足1%。
與多數視覺企業加裝雷射雷達等技術不同,虹軟的的自動駕駛解決方案完全基於視覺層面,且核心聚焦在車內智能。
虹軟科技的智能駕駛視覺解決方案,包括車內安全駕駛預警、駕駛員身份識別、車內安全輔助、輔助駕駛預警、自動泊車等眾多解決方案。
2019年3月,虹軟入股開易(北京)科技,後者主營業務包括主動安全智能終端(ADAS+DMS+人臉識別)、SDK軟體服務以及硬體整體解決方案。
2019年,虹軟在科創板上市。
虹軟表示,其在計算機視覺領域積累深厚,融合其暗光高反差拍攝、防抖等影像視頻增強算法技術,即使在車內光線不佳、人臉角度多變、車輛晃動等特殊情況下,也能夠很好地完成車輛周圍環境監測和車內人員監測等功能。
上市後,虹軟大力布局智能汽車及其他 IoT 智能設備領域,目前成效初現。
據虹軟表示,智能汽車板塊2019年開始真正量產。
數據顯示,2020年,智能駕駛視覺解決方案業務增長較快,實現營業收入6592.99萬元,同比增長310.61%。
據悉,虹軟智能駕駛相關產品包括DMS(駕駛員識別系統)、ADAS(高級駕駛輔助系統)、BSD(盲區檢測系統)、OMS(乘客識別系統)、Interact(視覺互動系統)、Authenticate(生物認證)、AVM(3D環景監視系統)、AR HUD(AR抬頭顯示)和智能後備箱等各類以核心算法為基礎的相關軟體解決方案。
高工智能汽車研究院數據顯示,DMS(駕駛員識別系統)的算法業務是其智能汽車業務的主要收入來源。
虹軟今年透露,其智能駕駛業務已實現37+7個前裝車型定點開發(37款量產車型定點,7款車型預研),以提供純算法為主,公司直接與Tier1或整車廠簽約,涉及多家國內主流車企(含造車新勢力)及部分合資車企。
格靈深瞳:最早入局,協同成長
成立於2013年,格林深瞳是最早的一批AI視覺公司,也是最早一批投入自動駕駛的AI視覺公司。
當年,格靈深瞳聯合英特爾研究院院長吳甘沙、國家智能車未來挑戰賽冠軍團隊負責人姜岩等一同創辦了一家專注於自動駕駛領域的公司――馭勢科技。
2016年,馭勢科技在北京誕生,格靈深瞳作為投資方入股馭勢科技。
過去五年,馭勢科技在洶湧潮水中奮力前行。
2017年1月的CES,馭勢科技向世界推出了無人駕駛概念車「城市移動包廂」,該車型成為了全球第三款獲得紅點設計大獎的無人車。
同年,這家公司分別在4月和6月,於白雲機場、杭州來福士率先展開面向普通公眾的無人駕駛商業化運營。
今年1月21日,香港國際國際機場宣布,由馭勢科技與香港國際機場管理局共同研發的無人駕駛物流車將替代人力駕駛拖車,承擔往返機場和海天客運碼頭的行李運輸任務,意味著其在機場的運用已逐步上量。
在過去的一年中,馭勢科技與長安民生物流、一汽物流、巴斯夫(BASF)等數十家企業建立了商業合作。
據透露,在國內某豪華品牌車型上,馭勢科技提供的軟體算法也已前裝量產,並幫助該自主品牌率先推出 L3 級自動駕駛功能。去年馭勢科技交付了數百套「AI駕駛員」,實現年度業績同比增長150%。
前不久,馭勢科技宣布完成累計超10億元人民幣的新一輪融資,在這場融資中馭勢科技獲得了國家資本的參投。
馭勢科技在無人物流埋頭苦幹,潛心鑽研,其成績是在無人物流領域的業務布局幾乎占到了國內市場的70%。
2016年誕生至今,馭勢科技經歷萬千辛酸,在密如繁星的棋子中探索出一條最優解法,以機場定式,在精進自我的路上捨命狂奔。
而格林深瞳的自動駕駛之路,也隨著馭勢科技越走越遠。
曠視:立足AI視覺,做車載全套解決方案
2018年11月,曠視曾公開展示過車載AI視覺解決方案。
彼時的曠視,其解決方案基於車載系統和駕駛過程的人臉解鎖、帳戶切換、駕駛員識別、多模態交互等功能為主,並收取相應軟體使用費和服務費。
「人臉解鎖」可通過車外的攝像頭捕捉駕駛員人臉信息並進行身份的識別與確認,實現人臉解鎖車門、臨時授權人臉解鎖車門;
通過車內的攝像頭實現刷臉啟動發動機、保險箱等,「帳戶切換」功能可通過人臉識別無感知精準識別駕駛員身份,配合車載智能系統,快速調整用戶預設的車輛各項個性化配置(座椅位置、反光鏡角度、空調溫度、音樂、燈光、導航等)。
「駕駛員識別系統」可通過車內攝像頭,實時查看駕駛員駕駛狀態和行為,在駕駛員出現疲勞駕駛或分心駕駛跡象時觸發預警,保障行車安全。
曠視曾表示,其與蔚來汽車實現了未來在智能汽車應用上的深度合作,真正的無人駕駛商用較遠,曠視聚焦對人類駕駛員的理解和輔助。
的盧深視:基於3D視覺相機,為產業賦能
的盧深視在智能汽車領域的角色,更多是與第三方合作的方式。
作為三維視覺領域的佼佼者,的盧深視在高精度深度感知成像、三維實時高精度重建、三維跟蹤識別及感知等技術方向上深耕多年。
上月,的盧深視出席了2021全球自動駕駛高峰論壇,並展示了其最新3D CV相機及其應用。
的盧深視兩款自研3D CV相機,其在5米範圍誤差小於1mm,指標超越國際3D相機巨頭,量產良率達99%以上。
基於前端低功耗嵌入式平台,兩款相機均可實現非接觸式精準識別,基於結構光原理,更可還原人臉高精度3D細節信息,通過人臉立體尺寸信息精準辨識人員身份,同時對於二維和三維攻擊識別正確率高達99.99%。
多提一句,安全性上,可達金融級別。
據悉,除了智能汽車領域,兩款相機也在智能家居、金融支付、智慧交通等領域展開布局。
智能駕駛:AI視覺第二春
AI視覺眾企入局智能駕駛賽道,並非跑題創作。
其一,布局智能駕駛,是戰略向外牽引使然。
自計算機視覺出走實驗室樊籠,AI安防、自動駕駛便拿到一大波投資人的「S卡」。
當年AI落地之時,安防提供了絕佳的土壤,AI公司在此實現技術與產業的交融。
期間,AI與安防彼此成就:
安防向世界輸送的海大宇等驕子,幾乎主導了全球安防市場話語權,行業極速擴容,向城市各個領域蔓延。
AI獨角獸們也從安防起家,並逐漸走向千行百業,邁向全域。
左邊是AI安防成主要營收來源,右邊是AI安防逐漸占領一席之地。擺在入局者眼前的,是如何保持縱向持續增長的必答題。
擺脫路徑依賴,尋找AI安防之外的市場,已是當務之急。
如果說,過去五年,AI視覺公司的路徑是「通用AI SDK 重定製集成項目實施」的話,那麼未來五年,他們可嘗試「非標領域的標準市場 形成標準化產品 低成本規模化複製」的路子。
非標領域的標準市場在哪?自動駕駛、醫療、晶片赫然在列。
縱觀AI市場,目光所及賽道幾近全員虧損,掘金志認為,與高成本人力無關,因為虧損在放大;與硬體儲備也無關,因為可以OEM。
核心在於:AI安防未能標準化,項目需求又無窮多。
那就去標準化市場?有人問。
標準化市場可以一夜之間把價格做到無窮低,但高額運營支出非AI企業所能承受。
標準化市場上不去,定製化市場下不來,AI公司的突破口在哪?答案是:非標準化市場裡找到標準化路子。
賽道上,自動駕駛正是明顯的非標領域的標準市場。與AI安防共通的是,智能駕駛初創企業也依賴資本輸入。
但前者場景碎片化、項目定製化,產品標準化之路漫漫;後者以智能汽車為載體,技術上軟體定義、人機協同一旦成型,會一招吃遍天下鮮。
眼下,不少智能駕駛新勢力已實現產品量產,並獲得一定規模的現金流。
對於一眾搶灘的各路豪傑,AI視覺的入場似乎有些遲。
但智能汽車賽道正熱、格局未定,智能汽車產業鏈長、細分領域繁雜,此時入場的AI視覺,你可以說它入場稍晚,但不能說它機遇不在。
其二,自動駕駛或是計算機視覺技術應用必登之高峰。
近幾年,機器學習持續深入,計算機視覺應用亦有了飛速進展。
千山萬水跨越的人臉識別小山,是AI最成功,也最基礎的一環。
真正的AI,是貫穿感知-決策-執行的長鏈條,這一點在自動駕駛上體現得尤為極致。
感知層,通過各類硬體傳感器捕捉車輛的位置信息以及外部環境信息;
決策層的「大腦」,基於感知層輸入的信息作環境建模,從而形成對全局的理解並作出決策判斷,再向車輛發出執行的信號指令;
最後的執行層,將決策層的信號轉換為汽車的動作行為。
自動駕駛技術是人工智慧、高性能晶片、通信技術、傳感器技術、車輛控制技術、大數據技術等多領域技術的結合體,落地難度之大,各路AI無不動容。
計算機視覺應用場景萬千,自動駕駛無疑是極具挑戰性、最具想像力的一條。
越是長在懸崖之巔的花,越讓人著迷。
一直以來,在環境感知環節,存在AI視覺與雷射雷達技術路徑之爭。
不管何種路徑更優,已經在視頻物聯領域經歷過殘酷驗證,AI技術儲備上,AI視覺企業們也已攢下不少經驗。
狼多肉少,能吃幾成飽?
「自動駕駛是很低級的行業嗎?所有人都想來分一杯羹。」
這調侃入局者們聽了,大抵會覺得分外委屈。
大多數困在第一道門檻,錢。
「沒有200億不要造車」的聲量振聾發聵,造車明星蔚來也曾資金一度跌入谷底。
雖說AI視覺公司除了大華的零跑汽車外,其他參與者目前都專注於智能駕駛硬體和系統,但這也是個昂貴的行當。
不少企業本身依靠資本輸血,是否有更多資金和精力參與自動駕駛廝殺,是他們需要思考的問題。
行業壁壘不容小覷。
汽車產業發展百餘年才形成了一套嚴謹而完整的生產流程和制度,乃至於衍生出了一套基於安全的工業文明,不是後來者們在短短的幾年時間裡就能夠顛覆的。
作為智能汽車的核心體現,自動駕駛技術遠未達到成熟的程度;車艙內的智能化體驗也還有豐富的想像空間。
換言之,如果跨界選手想要在智能汽車的世界裡找到自己的一席之地,不僅要高度重視安全這一話題,還要擁有強大的軟體能力。
但在前一輪前沿傳統主機廠以及蔚來、小鵬、理想等新造車勢力的人才軍備賽過後,新入局的玩家要如何吸納更多的專業人才?又如何權衡來自世界各地的人才的意見和建議,從而做出最終決策?
與此同時,智能汽車的研發不是一件只要懂軟體就能夠做成功的事情。
隨著電動化、智能化大潮的到來,造車的門檻看似降低了不少,但在這一過程中遇到的內因外因的難題,可能遠比想像中的要多。
行業資源尚需積累。
相比AI安防、智慧城市等領域,AI視覺跨界者在智能汽車領域品牌影響力和渠道資源不足,短期內,造血盈利能力較低。
而且,AI視覺企業布局智能駕駛時間不一,技術雖有共性但終究有別,相較於大多數垂直企業,尚有諸多不足。
故可見,過去幾年,即使AI視覺巨頭,步伐也較為謹慎,大多圍繞艙內智能、ADAS市場。
如果說巨頭們跨界,自帶熱搜體質,AI視覺企業跨界的光彩,多少暗淡了些。
前者身家優渥,拿著頂流體驗卡入場,高屋建瓴,後者更多是以小舟,涉鯨波。
當然,隨著技術日進一桿,資源聚沙成塔,營收逐年增長,他們將投入包括但不限於研發、營銷、資本等層面,難保這一葉扁舟,哪天出其不意成為可遠航的重磅郵輪。
莫道桑榆晚
眾多跨界玩家湧入智能汽車,激發了新的生機。
無論從何種角度來看,智能汽車的市場都蘊藏著無限機遇。
這個市場需要鲶魚的存在。
在新時代的風潮之下,我們固然期待看到不斷有實力強勁的新玩家們入局,留下中國智能汽車史上濃墨重彩的一筆。
我們也殷切地希望,這是一片能夠承載百花齊放,充滿新的生機和活力的沃土,而不是拔苗助長的投機者的港灣。
憑藉先發優勢,不少入局者或已暫列行業前位,但隨著各方力量的持續加碼,後來居上也並非不無可能。
保持警惕,時刻成長。
資料來源:https://www.chinahot.org/science/83632.html?fbclid=IwAR2Mm9ZU17srF7sCywqUPw-hmRAyGN_sN9XnL0_Q6mE4bUYwUpgGNX3wHps
輸血時間計算 在 詩聲字 Facebook 的最佳貼文
※陳宗暉《#我所去過最遠的地方》(時報文化藝文版,今日上市)分享※
本篇內容,為新書作者陳宗暉於9月19日的臉書貼文,回顧自己與責任編輯(另一位詩人,兩人曾是大學同學兼室友)之間的故事;後附言叔夏今天凌晨臉書貼文,及其〈#飛行器的執行週期〉(節錄)。
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大一新生入學那年的九月,搭了六個小時的火車來到新學校。
新宿舍按學號分配室友。新同學,也是新室友。這間寢室有多新呢,新到可以放心在房間裡的浴室洗手台浸泡高麗菜葉等著煮火鍋的那種新。而我總是來去匆匆幾乎沒有和室友一起吃過飯。我是室友卻經常不在家。
經常不在家的室友,還記得我們第一次也是最後一次在這間寢室準備隔天的課堂報告,關於現代詩,主題是「時間」。還記得室友的書櫃有詩集,還有好幾本洪範書店與新潮文庫。室友說他發現寢室地板中央有一塊地磚燙燙的,那應該是樓下天花板的電燈在發燙。
我們的新生宿舍有一個充滿希望的名字叫「向晴」,那陣子的我總覺得太陽好像在樓下,必須低頭用腳才可以感覺得到。
室友們都是系上的戲劇小組只有我不是。但我和室友一起修過劇本寫作課,我寫了奇怪的劇本,老師指定讓他唸出來;我成為我唯一的一場戲的熱烈觀眾。我們在女性主義的課堂上看帕索里尼的MEDEA。那盒盜版VCD離開花蓮之前再次回到我的手上好像去了很遠的飛盤。
我常常想著沒有人接住的飛盤後來除了拋物線還能去哪裡。畢業以後飛盤還在飛。我們各自去了很遠的地方彼此沒有心電感應但是都去過新店,相遇之前,我們一定都在大坪林捷運站擦身而過。
「這很像是每一次在類似大掃除那樣的時刻,因為召集了所有應該要來的人,而準備的工具總是不夠,所以沒有工具或是被分配到奇怪工具的人,在這樣略顯無所措其手足的情景中,就必須發揮自己僅有的想像力,讓自己有限(或根本沒有)的工具發揮無限的潛能,產生某種可以被認可為效率的東西。而這一切的發生極為自然,像是光線不夠了就要開燈,因為,我們已經經歷過太多彷彿在黑暗中手無寸鐵的時候。」──廖宏霖〈明信片上被遺忘的手札之一〉
無論是被分配到奇怪工具,或在黑暗之中手無寸鐵,我知道我們可能在很小的時候就曾經一起玩過「棉被版水上摩托車」。長大以後,緩慢而沒有效率,拖泥帶水故意繞遠路。奇怪的人生啊,「奇怪」從來就不是一個貶義詞。
知音往往在悲傷之處發生共鳴與耳鳴。多年以後,收到一個來自遠方的奇怪訊息,一瞬間開啟了二十年份的話語,從向晴240,轉換到另一間編號240的時間之屋。
這本書,是我和我的室友也是我的同學、我的編輯共同完成的,類似期末報告也類似紀念禮,主題可能是時間。時間內外,還有時間。
我的室友同學我的編輯,我常常想像他是如何以幽默感與詩意去化險為夷,去接住每一個殺球造成的內傷。透過他,想像一種我未曾有過的大學生活(但我覺得我們其實比較像是國小同學)。這樣一想,沉痛而煎熬的關卡好像就沒有那麼困難。好像什麼事情最後總是可以解決一樣。
落單時跑來跟你同一組。掉進洞裡時給你垂降材質不明的繩索。把傷心的事情盡量說成好笑的話。詩是某種經文,某種密語,某種好玩的東西。讓我放心把生活的祕密交付給他然後變成好幾種祝福。
祝福你,祝福大家,祝福20歲以前30歲以後的我們。
〆〆〆〆〆〆〆〆
#陳宗暉 臉書貼文(9月19日)
#言叔夏 臉書貼文(9月29日)
#廖宏霖 (文中)友情客串,粉專 《ECHOLALIA》廖宏霖詩集
#賴位政 手寫
#林依儂 襯圖,Instagram:writingxphotography
#李蕪 選錄及引言
※陳宗暉文集《我所去過最遠的地方》(#時報出版,2020年9月29日),該書創作計畫,曾獲 #國藝會 補助。
※作家言叔夏9月29日臉書貼文,及“不是書序的回信”:
這不是一篇書序,而是一封長長的回信。回給那些年的木瓜溪。北迴海。那些年,有人在屋頂吃花。有人操場太極拳倫巴。有人在巴士的頂端看海面天亮。那些年,跳上一節藍皮平快就可以去一個海邊的小站。不睡的七星潭。沒有牛的牛山。沿九號公路跳上一台載滿檳榔的小發財。可以邊走邊開花。
那些年,一張躺椅去了一個房間,就像一張明信片去了遠方。種下一枚信箱,然後帶它出發流浪。到一個島,遇見魚與羊。連夜背誦《秘術一千種》:「使貓終身矮小法」。二十年裡反覆施法:使一隻貓變老又變小。使一支指針前進又後退。時間的痙癴。在逆時針倒退跑三圈的地方,我們還會再遇見那隻貓。
這本書終於出版了。今年夏天,在黃昏的區間車終於跨過濁水溪的芒草時,忽然也有了飛行器的心情。你好嗎。我還好。說著我還好的時候,就在一秒裡,也飛越了二十年。
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言叔夏〈飛行器的執行週期〉(節錄)
回想起來,那是一個什麼樣的開始呢?十數年前,我們初初抵達那個東部縱谷裡的大學時,校園裡有一半仍是漆黑的。沒有路燈的一條路在夜裡穿行過蘆葦。它要通往更黑更暗的什麼地方去?網際網路的白堊紀裡,我們總在晚間的電算中心關門前(啊那是一個多麼復古的存在在一個所有電腦螢幕都還弓著貓背的年代──),隔著屏幕將背包裡的海,都倒進小城的站台。一切畢竟都太黑太黑了。黑得一條路上的所有石子,都是指向彼此的暗示。
離開那座小城。某個時代終要結束,某些鐘面剛要成為新的操場。友誼是,時間終止以後才能談論的事物。我們談論,像一段時期的終止只為了等待這個談論;如同我們投遞,必須是時間延長以後才能抵達的投遞。於是我們從那之後的長跑各自開始了。攜帶自己的計步器。而所謂的時間首先是,差異與重複。如同德希達一生反覆談論的、彷彿自我指涉般的差異與重複:每個「同一事件」作為事件自己本身,都早已鑲嵌進了它的第二次──是事件裡「第二次」的差異,重複地追認了那作為原初的「第一次」。以哀悼之姿,「第二次」補足了「第一次」意義的缺口;並繼之以自身作為新的時間起點,重新懸置、延宕了事件的終點(把它「置入括弧」),以等待第三次、第四次的重來/降臨;而再沒有什麼會比一個承繼自母親的遺傳疾病,更能自證這道關於差異與重複的辯證了。年少時我們談論起那些關於母親與父親們的事,像流浪表演團裡一個最沉默的手風琴手終年都攜帶著他斗大的琴盒。那時的我們簡直並不知道那些失去與哭泣是什麼樣的意思;而多年以後在這本書裡,母親的病反向結繩一樣地成為了一個原初的標記,「我把最重要的東西都放在這裡了。」撒下麵包屑:「你要記得折返回來取。」
德希達沒有告訴我們的是,如果事件的構成始終來自差異與重複,疾病如是,死亡如是,友誼甚或此生的各種遭遇(各種「事件」──),亦如是。那麼能將它從它本身所限定的詞彙意義裡救贖出來的,只有它自己──作為「第二次」的「它自己」;給它名字,為它垂降繩索,垂降繩索去一口井底給一個童年的自己,告訴他:一定會有人回來救你。在這部寫於病後的作品裡,作為「第二次」的病──三十歲的「我」罹患了母親死去的惡疾;彷彿替代般地,重新將「母親」灌入了「我」的病體;於是那些手術療程裡的輸血、開刀與復健(甚或撿骨)……,都是一場割肉還母的儀式。「我」既是「我」,也是作為「母親」的「我自己」;藉由長回自己的肉身,把空缺的母親的身體,重新生回來。而一旦「母親」能被「我」自己生回來,那麼失去的「我」自己,也能通過這「第二次」的母親,讓自己重新誕生。某種意義上,他是他自己換取的孩子。
死亡的善意。如果死亡可能有善意。死亡的善意藏匿在時間的岩縫裡。像走過的誰在這裡留下的標記。在我們年少時代的寫作時光開始以前,那個最初最初的問題:我為什麼要來到這個世界呢?也許為的,只是一次次地,繞經時間的剝落與暴力,重新抵達一個淒美地。淒美地是,二十歲的盛夏縱谷裡一叢一叢磊磊的結石,往東苑的小路逆時針方向就會遇到一座秘密的河堤;是木瓜山裡銅門墓園前的操場,踢足球的小孩們後來都去了哪裡了?古詩課來不及教會我們的事,翹課去的太魯閣就來告訴我們:溪流把山谷都切開(它已經在這裡蹲踞了億萬年了),於是那些山,就都在夜裡秘密地長大了起來;淒美地是,最後一次抵達牛山,海邊天亮回來的九號公路在後照鏡裡被拉得好長好長,我正要載你去趕赴一班最後的火車。沒有人知道的火車盡頭是過去還是未來,又或者它轟隆隆所要駛向的,是一處以光年計算的遠方──我們所去過最遠最遠的地方,是每一次的小型死亡帶我們重新抵達的地方。那麼即使那些年少時代的信與日記,早已隨著那座小城站台荒煙蔓草的傾圮,被吸納進那黑洞般的網路時間裡,自我分解如塵埃;但午夜的平快車駛過志學街,駛進黑得幾乎要目盲的北迴海時,總有那些一個又一個過不完的山洞把我們切成一節一節。火車的車窗唰唰掠過你二十歲的臉;那張臉,我幫你保管起來了,連同年輕時那些寫在黑色屏幕裡的字,一則指向未來的卦象:總有一天,總有一天,我要做一個永遠住在火車上的人……。那時的我們並不會知曉,所有感覺結構的宇宙,都是環狀的。如同這島上找不到終點與起點的鐵軌。只要火車繼續快飛,總有一天,它必會帶我們經過一處既叫做從前也叫做未來的站台,遇見某年夏天被遺留在這裡的自己的臉。一次次地。關於經過與抵達。差異與重複。親愛的CP。那就是我們飛行器的執行週期。
那就是我們飛行器的執行週期。
輸血時間計算 在 Mʀ.Mᴀʀᴋᴇʀ. 麥克筆先生 Facebook 的精選貼文
「我希望自己是最後一位因為氫爆而過世的犧牲者。」- 久保山愛吉
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#舊文修改 #第五福龍丸事件
自1954年3月1日起,美國開始於馬紹爾群島的比基尼環礁(Bikini Atoll)
進行代號為「城堡行動(Operation Castle)」的核武器試驗。
其中試驗的第一個項目,便是測試首例以氫化鋰為燃料的氫彈:「(喝彩城堡)Castle Bravo」。
起初,軍方人員認為此試驗帶來的影響只限於特定區域內
並不會對距離夠遠的地區產生太大的影響。只是他們顯然低估了氫彈的的威力,當「喝彩城堡」引爆後的瞬間,
不僅產生覆蓋數千平方英里的巨大塵埃雲。具有放射性的塵埃量還超出預期範圍內的2.5至3倍。
根據事後的計算顯示,此次試驗的破壞力超出了設想,約為廣島原爆的1000倍左右。
然而更大的浩劫,此時才正要開始。
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試爆過後,氫彈的輻射持續向太平洋東方的範圍擴散。
導致在附近海域作業共達上千艘漁船,周圍島嶼的居民及美國軍艦皆遭到放射性物質的污染。
至於本文所敘述的日籍遠洋漁船「第五福龍丸號(Daigo Fukuryu Maru
)」
在事發當天則正巧在距離試爆範圍外一百公里,美方規定的「輻射半徑危險區範圍外」海域上。
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當船員們從遙遠的海平面看見隱約閃現的爆炸情景後,
在接下來的長時間內幾乎暴露於被稱為「死之灰」的輻射落塵中。
這不僅致使船上的23位船員皆產生頭痛、灼傷、嘔吐及脫髮的症狀,
後來漁船於3月14日趕回日本後,全體人員更均因身體不適被送往醫院治療。
其中症狀最嚴重的無線通信長:久保山愛吉(1914 - 1954)
於診斷時被患上急性輻射綜合症,在半年後更因不慎經由輸血得到C型肝炎後,死於肝炎導致的肝硬化。
因而被認定為世界上第一位死於氫彈的受害者。
當這起事件後來被媒體揭露出來時,由於船員們的遭遇令社會大眾
聯想過去二戰發生在廣島長崎的原爆攻擊,因而掀起國內激烈的反核運動。
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至於美國的立場,則是擔心此次風波將會使日本的立場
從反核轉變為反美情緒,為了平息此事
才肯進行被害者的補償交涉。
最終,雙方達成協議,美方將給予總計200萬美元的補償金額
附帶條款則是「別再追究美方責任」的擔保書,第五福龍丸號的事件才宣告解決。
至於當初全民的反核運動,反而卻在政府的輿論運作下逐漸弭平。
更令這曾被日本媒體譽為「日本第三次核災難」的事件
自此消失於歷史的洪流中。
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#使事件後來促使經典電影
#哥吉拉的製作及誕生
#留言收第五福龍丸號後來的下落和本次參考資料和連接:
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