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【陽光失調的日子（下）】
——談三維詩人林亨泰

◎小編黃筱嵐賞析
　
　　
談到林亨泰，不得不提到他最為人所廣泛討論的組詩〈風景〉，詩中營造的幾何空間，在當時是一個前衛且創新的嘗試。詩人自己曾說：「我們這一代的命運走上跨越了最艱難的兩個時期，……在日本人最黑暗的時候當了日本人，中國人最絕望的時候當了中國人」。這種處在兩種文化、語言夾縫間的無奈雖然深沉，但也讓其創作產生了翻譯錯位的轉化與多元。詩人深受日本昭和時期的現代詩影響，而當時的日本藝文則又深受德國新即物主義所薰陶，我們可以先從德國詩人──歐依根·宮林格（Eugen Gomringer） 於1951年以"德文"(2020/7/10鄒佑昇協助改訂說明如下:〈avenidas〉這首詩是以西班牙語詞彙組成的。詩人有玻利維亞背景，所以有些作品是以西班牙語寫作。又，按照網路上關於這首詩的資訊，詩題較正式的拼寫似乎是全以小寫字母呈現：avenidas)寫下的詩作〈avenidas〉看出，當時的德國新新即物主義是如何影響日本詩壇，以及五十年代的台灣詩人表現。
　
avenidas　◎#Eugen Gomringer

avenidas
avenidas y flores
flores
flores y mujeres
avenidas
avenidas y mujeres
avenidas y flores y mujeres y
un admirador
　　
林蔭道　◎#Eugen Gomringer

林蔭道
林蔭道與鮮花
鮮花
鮮花與女人
林蔭道
林蔭道與女人
林蔭道與鮮花與女人與
一位愛慕的男人
　
宮林格是「具體詩（Konkrete Poesie）運動」的重要貢獻者。具體詩在台灣又名「圖像詩」，其詩所創造的單純韻律、視覺上的秩序以及結構上的透明，為現代詩帶來一場革命，在傳引進台灣後，不少詩人們也曾以圖像詩的形式進行創作。從〈Avenidas〉原詩的結構來看，原文排列如波浪湧動，長短有致的詩句如潮汐漲退，波浪下則蘊含各不同母題的排列組合，透過語詞的重複巧妙排列，營造出如浪湧般逐漸增強的音律感。整首詩除了詞句的迴環複沓，更利用的文字裡象徵的符號，進行一種邏輯式的推進。這樣的詩體結構與韻律，不但啟發了日本詩人北園克衛，也啟發了詩人林亨泰。
　
白　◎#北園克衛
　
の中の白　
の中の黒　　
の中の黒　　
の中の黄　　
の中の黄　　
の中の白　　
の中の白
　　
於1930年代末至昭和早期開始寫詩的北園克衛，正逢全世界藝術家百家爭鳴的時期。他運用自身對設計的專長與獨到眼光，將過去以純文字創作的詩，透過意象的堆疊、排列，而達到以視覺為主的效果。詩人從一開始便試圖將詩歌視覺化，而他於1957年發佈的〈単調な空間〉這首組詩，可說是將視覺化詩歌的概念，昇華成一個最終的形式。這首詩的巧妙之處在於不僅以閱讀為基礎，而且以文字為單位進行觀察。其刻意營造的結構使の的圓圈、中字視覺上的方正形態、與色彩上黑白黃彼此相間。當這三者在讀者的意識與詩相交會時，觸發出屬於感官意識的純粹自由，使得作品不再只有單一所指，而是一種更具主觀性，嘗試脫離創作者主體，讓讀者藉自身體驗所詮釋的共同創造作品。
　
若說，宮林格的〈avenidas〉是海潮般湧動的符號邏輯推演、北園克衛的〈単調な空間〉是視覺化詩歌的最終形式。那詩人林亨泰的〈風景〉組詩，則是企圖透過文字將詩從平面的二維，推進至一個更立體的三維空間上。
　　
初看本詩，會詫異雖文字並不艱澀，但卻難以捉摸詩人所要傳達的意涵。不禁讓人猜想，詩人究竟想藉此詩傳達什麼內容？又為何以此形式書寫？從全詩的表現手法上來看，我們清楚地看到詩歌的隱喻並不是從意象，而從詩句中所營造的空間結構而來。兩首詩結構一致、形式相同，這樣的排比或許正暗示著彼此在時間、空間上有著連續的貫通性。雖然作者更刻意抽掉了形容詞，降低修飾將語言還原至最素樸的狀態，以營造出一種冰冷單調的聲腔，企圖透過這樣如機械般冷硬的結構、與單音重複的節奏，醞釀出那種不斷受到壓抑禁錮後，正要爆發的深厚綿長情緒。
　
　
風景No.1　◎#林亨泰
　
農作物 的
旁邊 還有
農作物 的
旁邊 還有
農作物 的
旁邊 還有
陽光陽光晒長了耳朵
陽光陽光晒長了脖子
　
　
第一首詩的前六句，是以一種橫向延伸的視角，書寫出廣袤田野裡的湧動不息、綿延不盡的生命力。後兩句則改變空間方向，以由上至下的縱向視角，寫出陽光普照、萬物同一的生命價值。閉上眼，想像將自身置放進詩作的風景中，我們便能見到身旁的農作物，是如何地沿地平線的盡頭，作圓周式的橫向開展。直至陽光灑下，使得整個空間發生了九十度的向上轉折，在我們感受到光的溫暖與熱度同時，同時打開了從天上到地下，一個縱向直立的深度空間。在這樣的空間裡，我們抬頭，看見陽光是如何以太陽為中心，向大地作圓周式的輻射。而當我們低頭俯視，落下的視線正好對接上耕植於廣袤大地的農作物。從身旁擴散綿延的田園，與頭上輻射擴散的耀眼陽光，在詩地的空間裡形成了一種對映和諧、欣欣向榮的景象。
　
　
風景 No.2　◎#林亨泰
　　
防風林　的
外邊　還有
防風林　的
外邊　還有
防風林　的
外邊　還有
　
然而海　以及波的羅列
然而海　以及波的羅列
　
　
第二首詩的前六句依舊採一種迴環複沓、交錯黏連的結構，前後一樣產生了空間的轉換。前六句層層疊疊的防風林，既是海岸邊防風林的擬狀，更是對經年不斷地海風與浪潮層層的沉默抵抗。我們可以於這六句中，感受到眼前所見的一道道防風林，如何沿海岸垂直的方向往外拓展。卻在後兩句發生了一百八十度的逆轉，讓我們從近海的防風林遠方，拉回至那片海浪如波羅列的海。在林與海彼此的對立方向上，形成出一種空間與意象上的張力。
　
而整首詩的詩意，便存在於這樣的空間對峙與守望中。防風林的屹立與海潮淘捲，不正剛好隱喻了人生中的各種慾望，與價值觀的二元對立衝突。然而，在那樣的對峙張力下，卻又存有著一種林與海的共融和諧姿態，如同世間裡的萬事萬物，總是交融互涉又相剋相生，彼此凝視卻又默默守望著。
　
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◎作者簡介
　
林亨泰，筆名亨人、桓太，彰化北斗人，台灣師範學校教育系畢業，曾於彰化北斗中學、彰化高工、建國工專、台中商專等任教。
　
1947年加入銀鈴會，由於銀鈴會於1948年聘請楊逵為顧問，加上四六事件及隨即的戒嚴，楊被補，銀鈴會停止活動，林也受到牽連，停止寫作一段時間，直到1953年開始與紀弦接觸，後加入現代派。1964年參與笠詩社，成為首任主編。2004年獲第八屆國家文藝獎。
　
著有詩集《靈魂的啼聲（日文）》、《長的咽喉》、《林亨泰詩集》、《爪痕集》、《跨不過的歷史》等，及詩論集《現代詩的基本精神》、《見者之言》等，1998年出版《林亨泰全集》共十冊。
　
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美術設計：CCY
圖片來源：IG@ihsiang9605

#每天爲你讀一首詩 #林亨泰 #風景NO.1 #田野 #交融

http://cendalirit.blogspot.com/2020/07/blog-post_1.html

把AI導入邊緣裝置就對了！

作者 : Duncan Stewart、Jeff Loucks，Deloitte科技/媒體/電信中心
2020-06-04

邊緣AI晶片可能會嵌入越來越多的消費性裝置，例如高階智慧型手機、平板電腦、智慧揚聲器和可穿戴裝置等。它們還將在多個企業市場中得到應用，例如機器人、攝影機、感測器和其他物聯網裝置...

德勤(Deloitte)預測，2020年，邊緣AI晶片出貨量將超過7.5億顆，銷售金額將達到26億美元，而且邊緣AI晶片的成長速度將遠高於整體晶片市場，估計到到2024年邊緣AI晶片出貨量可能超過15億顆，代表其複合年成長率(CAGR)至少達20%，是整體半導體產業(長期CAGR預測為9%)的兩倍多。

這些邊緣AI晶片可能會嵌入越來越多的消費性裝置，例如高階智慧型手機、平板電腦、智慧揚聲器和可穿戴裝置等。它們還將在多個企業市場中得到應用，例如機器人、攝影機、感測器和其他物聯網裝置。消費性應用邊緣AI晶片市場將遠大於企業應用市場，但成長速度可能會較慢，預計2020年至2024年之間，其CAGR為18%；企業應用邊緣AI晶片市場的成長速度更快，同期CAGR預計為50%。

儘管如此，無論從出貨量還是銷售金額來看，今年消費性裝置應用都將佔據整體邊緣AI晶片市場的90%以上。這些邊緣AI晶片中的絕大部分將應用於高階智慧型手機，佔據目前所有使用中的消費性邊緣AI晶片70%以上。實際上不僅是2020年，在未來幾年，AI晶片的成長將主要由智慧型手機推動。我們相信在今年預期出售的15.6億支智慧型手機中，超過三分之一都可能內含邊緣AI晶片。

由於對處理器的要求非常高，AI運算向來幾乎都在資料中心、企業核心設備或電信邊緣處理器上遠端執行，而不是在終端裝置本地執行；現在，邊緣AI晶片正在改變這一切。它們的實體尺寸更小、相對便宜、功耗更小、產生的熱量也更少，因而可以整合到手持裝置以及非消費性裝置(如機器人)中。

邊緣AI晶片可讓終端裝置能夠在本地執行密集型AI計算，減少甚至消除了將大量資料發送到遠端位置的需求，因此在可用性、速度、資料安全性和隱私性方面益處良多。從隱私和安全性方面來看，在邊緣裝置處理資料顯然更安全；個人資訊不離開手機就不會被攔截或濫用。而當邊緣AI晶片安裝在手機上時，即使未連結網路，它也可以完成所有處理。

當然，並非所有AI運算都必須在本地進行。針對某些應用，例如當裝置上的邊緣AI晶片無法處理太多資料時，將資料發送至遠端AI陣列來處理是適當的、甚至是首選方案。實際上，在大多數情況下，AI將以混合模式完成：一部分在裝置端實現，一部分在雲端實現。具體情況下應該選擇什麼樣的混合方式，要看需要完成的AI處理類型。

智慧型手機邊緣AI經濟學

並非只有智慧型手機使用邊緣AI晶片；其他裝置諸如平板電腦、可穿戴裝置、智慧揚聲器等也會採用AI晶片。短期內，其他裝置對邊緣AI晶片銷售的影響力可能會比智慧型手機小得多，原因若非這類市場沒有什麼成長(如平板電腦)，就是這類市場規模太小、無法產生實質性的影響；例如，2020年智慧揚聲器和可穿戴裝置市場總銷售量預計僅1.25億部。不過許多可穿戴裝置和智慧揚聲器都依賴邊緣AI晶片，因此其普及率已經很高。

目前，只有價格最昂貴的智慧型手機(處於價格區間頂部)才可能內置邊緣AI晶片。但是，帶有AI晶片的智慧型手機並不一定要價格昂貴到讓消費者望而卻步。

我們可以對智慧型手機的邊緣AI晶片比例進行合理的估算。目前三星(Samsung)、蘋果(Apple)和華為(Huawei)的手機處理器圖片均顯示出裸片及所有功能特性，因此可以識別出晶片的哪些部分用於哪些功能。例如，三星Exynos 9820晶片的照片顯示，其晶片總面積的大約5%專用於AI處理器，整個應用處理器SoC的成本估計為70.50美元，僅次於顯示器，是手機中第二昂貴的元件，約佔據裝置總物料成本的17%。假設AI部分的成本與裸片上的其他部分一樣，即與所佔裸片面積成正比，那麼Exynos的邊緣AI神經處理單元(NPU)大約佔裸片總成本的5%，相當於每個NPU約3.50美元。

相同的，在蘋果的A12仿生晶片上，專用於機器學習的部分約佔裸片總面積的7%。如果整顆處理器的成本為72美元，邊緣AI部分的成本大約5.10美元。華為麒麟970晶片的成本估計為52.50美元，其中2.1%用於NPU，則這部分成本應為1.10美元(當然，裸片面積並不是衡量晶片總成本中有多少比例屬於AI的唯一方法。據華為表示，麒麟970的NPU包含1.5億個電晶體，佔整體晶片55億個電晶體總數的2.7%；按這樣計算，NPU的成本較高，約1.42美元)。

儘管這裡所提到的成本差別很大，但可以合理假設，NPU的平均成本約為每晶片3.50美元。雖然每顆晶片的價格不高，但考量達到5億支的智慧型手機出貨量(還不包括平板電腦、智慧揚聲器和可穿戴裝置)，這仍然是一個很大的市場。

製造商的平均成本為3.50美元，最低可能僅1美元，因此在智慧型手機晶片中添加專用的邊緣AI NPU是很自然的事。按照正常的利潤加價幅度，製造成本增加1美元，對終端消費者而言也僅增加2美元。這意味著即使是價格低於250美元的智慧型手機，也可以享受NPU及其帶來的好處，如更好的攝影機、離線語音助理等，而價格漲幅不到1%。

AI晶片來源：自家生產還是找外部供應商？

生產智慧型手機和其他裝置的廠商取得邊緣AI晶片的方式各不相同，這主要取決於手機機型、甚至是區域市場等因素。有些公司向高通(Qualcomm)和聯發科(MediaTek)等第三方供應商採購應用處理器/數據機晶片，這兩家公司在2018年合計佔據了智慧型手機SoC市場約60%的比例。高通和聯發科提供了一系列不同價位的SoC；儘管並非都包含邊緣AI晶片，高階型號通常都會有，例如高通的Snapdragon 845和855，以及聯發科的Helio P60。

在另一方面，蘋果則完全不使用外部供應商的應用處理器晶片，而是設計並使用自己的處理器SoC，如A11、A12和A13 仿生晶片，所有這些晶片都支援邊緣AI。其他手機製造商如三星和華為則採用混合策略，也就是會從市場上的晶片供應商採購一部分SoC，其餘則使用自家研發的晶片，例如三星的Exynos 9820和華為的麒麟970/980。

兵家必爭的企業與工業應用領域邊緣AI市場

如果在智慧型手機和其他裝置中採用邊緣AI處理器好處多多，那為何不將之導入企業應用呢？事實上邊緣AI處理器已經有一些企業應用案例了，例如某些自主無人機；配備了智慧型手機應用處理器SoC的無人機，能完全在裝置端執行即時導航和避障，無需連結網路。

但是，針對智慧型手機或平板電腦最佳化的晶片並非許多企業或工業應用的正確選擇。如前面所述，智慧型手機SoC的邊緣AI部分僅佔總面積的5%，在總成本中佔據約3.50美元，功耗比整個SoC少大約95%。所以若開發出只有邊緣AI功能(加上其他一些必要功能，例如記憶體)的晶片，它的成本會更低、功耗更少且體積更小，豈不更好？

事實上，已經有這樣的晶片了。據說，有多達50家不同的公司正在開發各種各樣的AI加速晶片。在2019年就已經有獨立的邊緣AI晶片鎖定開發工程師，單價約80美元。而如果達到成千上百萬顆的量產，裝置製造商的採購成本會大幅降低，有些甚至可低至1美元(或是更少)，而有些則需要幾十美元。現在，我們以智慧型手機邊緣AI晶片作為參考標準，假設邊緣AI晶片的平均成本約為3.50美元。

除了相對便宜之外，獨立的邊緣AI處理器還具有體積小的優勢，功耗也相對較低，僅為1W到10W之間。相比之下，一個由16顆GPU和兩顆CPU組成的資料中心叢集，雖然性能非常強大，成本將高達40萬美元，而且重量達到350磅、耗電達到10萬W。

利用這類已經問世的晶片，邊緣 AI可以為企業帶來更多新的可能性，尤其是在物聯網應用方面。透過使用邊緣AI晶片，企業可以大幅提升在連網裝置端進行資料分析的能力──不僅是收集資料──並將分析結果轉化為行動，從而避免了將大量資料傳送到雲端帶來的成本、複雜性和安全性挑戰。AI晶片可以幫助解決的問題包括：

資料安全和隱私

無論企業如何謹慎小心地保護資料，只要是收集、儲存並將資料傳送到雲端，都會不可避免地使企業面臨網路安全和隱私威脅；隨著時間推移，因應此一風險變得至關重要。世界各國紛紛訂定個資保護相關法規，消費者也逐漸意識到企業正在收集他們的各種資料，而有80%的消費者表示，他們認為企業沒有盡力保護消費者隱私。諸如智慧揚聲器之類的裝置開始在醫院等場合廣泛使用，這些場合對患者隱私的管理十分嚴格。

邊緣AI晶片可在本地處理大量資料，降低個人或企業資料被攔截或濫用的可能性。例如，具有機器學習處理能力的保全攝影機可以透過分析視訊來確定其中哪些部分相關，並只將這部分視訊傳送至雲端，從而降低隱私權洩露的風險。機器學習晶片還可以識別更廣泛的語音指令，從而減少需要在雲端進行分析的音訊。準確的語音辨識功能則有助於智慧揚聲器更精準識別「喚醒詞」，以避免聽到不相關的對話。

連網困難

裝置必須連網才能在雲端處理資料，但是在某些情況下，裝置連網是不切實際的。無人機就是一個例子，其運作位置可能使得維持其連網很困難，而且連網功能本身以及將資料上傳到雲端都會縮短電池壽命。在澳洲新南威爾斯(New South Wales, Australia)以配備嵌入式機器學習功能的無人機巡邏海灘，確保泳客安全；這些無人機不必連結網路就可以識別出被海浪捲走的泳客，或者警告泳客有鯊魚和鱷魚襲擊危險。

(太)大數據

物聯網裝置會生成大量數據。舉例來說，一架Airbus A-350噴射機配備6,000多個感測器，每日飛行航程會產生的數據量達到2.5 TB。在全球範圍內，保全攝影機每天生成的數據約2,500PB。將所有這些數據資料發送到雲端儲存和分析的成本高昂且複雜，將機器學習處理器放置於感測器或攝影機等終端裝置就可以解決這個難題。例如，可以在攝影機中配備視覺處理單元(VPU)，也就是一種專用於分析或預處理數位影像的低功耗處理器SoC。借助嵌入式邊緣AI晶片，裝置可以即時分析資料，只有當相關資料需要傳送到雲端進一步分析時才會需要進行傳輸，這可大幅降低儲存和頻寬成本。

功耗限制

低功耗的機器學習晶片甚至可以讓AI運算在透過小型電池供電的裝置上執行，不會消耗過多電力。例如，Arm晶片可以嵌入呼吸器來分析資料，包括吸入肺活量和進入肺部的藥物流量。在呼吸器上完成的AI分析結果將傳送至智慧型手機應用程式，協助醫事專業人員為哮喘患者提供個人化醫療照護。

除了現在已有的低功耗邊緣AI NPU外，很多公司還致力於開發「微型機器學習」方案，也就是在微控制器單元之類的元件上實現深度學習。例如Google正在開發能讓微控制器分析資料的專用版本TensorFlow Lite，將需要發送到晶片外的資料壓縮為只有幾個位元組大小。

低延遲需求

無論是透過有線網路還是無線網路，在遠端資料中心執行AI運算都意味著往返延遲的存在，最佳情況下為1到2 毫秒(ms)，最差情況則達到幾十甚至幾百毫秒。使用邊緣AI晶片在裝置端執行AI，可以將延遲降低到奈秒(nanoseconds)等級──這對於需要收集、處理資料並即刻採取行動的應用場景至關重要。

例如自動駕駛車輛必須透過電腦視覺系統收集並處理大量資料以識別物體，同時收集和處理來自感測器的資料以控制車輛各種功能；然後它們必須立即根據這些資料做出決策，像是何時轉彎、煞車或加速，以實現安全行車。為此，自動駕駛車輛必須自己處理在車輛中收集的大量數據。低延遲對機器人應用也很重要；隨著機器人逐漸出現在工廠環境並開始與人類協同工作，低延遲將變得越來越重要。

邊緣AI在大量數據應用至關重要

邊緣AI晶片的普及可能會為消費者和企業帶來重大變化。對消費者而言，邊緣AI晶片可以實現多種功能，從解鎖手機到與語音助理對話，甚至在極端困難的條件下拍攝出令人驚歎的照片，而這些應用都不需要連結網際網路。

但從長遠來看，邊緣AI晶片對企業應用的影響可能更大，它們將把企業的物聯網應用提升到一個全新的境界。由AI晶片驅動的智慧裝置將有助於擴展現有市場，衝擊現有企業，同時改變製造、建築、物流、農業和能源等產業的利潤分配。

收集、詮釋並立即根據大量數據資料採取行動的能力，對於那些仰賴大數據的應用至關重要；未來學家們預測，這類應用將被廣泛佈署，包括視訊監控、虛擬實境、自動駕駛無人機和車輛等等，而邊緣AI晶片就是讓各種裝置取得更高智慧的主角。

附圖：圖1：AI運算技術能佈署在不同位置。

（圖片來源：Deloitte Insights）

圖2：邊緣AI晶片市場規模預測。

(圖片來源: Deloitte Insights)

圖3：三星Exynos 9820的裸晶照片顯示，其中約有5%的面積為AI處理器。

（圖片來源：ChipRebel；注釋：AnandTech）

圖4：蘋果的A12仿生晶片約有7%的面積屬於機器學習的部分。

（圖片來源：TechInsights / AnandTech）

資料來源：https://www.eettaiwan.com/20200604putting-ai-into-the-edge-is-a-no-brainer-heres-why/?fbclid=IwAR3hRYuquNfTq5VzcEWYfqyJotBLBSp4PzLNyMackrs6V43r9NEMhRZ3Ap8

※作品分享暨「詩的復興」講座宣傳※
　　
廖亮羽〈觀海路〉
　　
從來是燕鷗抵禦淡水處
頡頏引冷鋒出境
夕陽也疏散防風林
在河海交會地上岸、顛躓
修剪漁人的倒影
際遇背過身
黃昏困在寒流中決堤
　　
白沙灣再深了一些，並闃寂
如一只遺珠的海隅
失語的細沙離群索居
舊事繞道暗礁而來
海平面又下沈了幾尺
多年你隱隱如一截擱淺的纜繩
牽引沉寂船底的地址
　　
陸續有風翻遍碼頭的線索
羅致雨勢纏身的細節
海浪是長堤的演繹，大潮紛沓
目光遠颺燈塔之外
光束遙遙鎖住舟楫的繫念
互許新的身世、未完的語言
河床的意志仍壯遊前行
　　
※附記：題目為新北市淡水的觀海路
　　
〆〆〆〆〆〆〆〆
　　
這首詩所運用的修辭，轉化（尤其是擬人）、比喻，以及動詞、形容詞都頗為精采，並切合視覺上的感受。在閱讀間，會讓人憶起或想像北海岸的風情，在海天遼闊裡，又有視覺的聚焦點（如燕鷗、漁人的倒影）；欣賞眼前景之時，也會因此勾起回憶：「多年你隱隱如一截擱淺的纜繩／牽引沉寂船底的地址」，帶出了一些幽深的情緒（結構上亦是轉折處）。
　　
而詩作結段（合），不僅是外在風翻雨纏、大潮紛沓的闊氣，情感上也是揚起的、具有期許的：「互許新的身世、未完的語言／河床的意志仍壯遊前行」，收束的方式與情境相符，渾然而有力。

#廖亮羽 創作　　
#凌采彣 朗讀　
#sonata 手寫
#李蕪 簡析
　　
※廖亮羽
風球詩社社長，全國大學、高中巡迴詩展策展人。
曾出版詩集《時間領主》、《Dear L，我定然無法再是 一隻被迫離開 又因你而折返的魚》、《羽林》、《魔法詩精靈族》。
　　
※「詩的復興」講座 為你朗讀：聽妳傾訴※

台灣文學館齊東詩舍主辦、遠景出版社承辦之「詩的復興」系列活動，6月22日下午2點，於齊東詩舍，邀請三位女詩人，朗讀女性視角的詩作。
三位詩人將從自身的現代詩作品出發，藉由朗讀，以迷人的聲音，詮釋女性對於愛情、親情，抑或友情等人生走過之生命感懷，邀請你來參加這場聽覺盛宴。

🌹時間：2019年6月22日下午2點（明天此時）
🌹地點：齊東詩舍 榻榻米空間 台北市中正區濟南路二段27號
🌹朗讀詩人：#江文瑜、#廖亮羽、#林儀
🌹報名連結：https://reurl.cc/VMZaZ

🌹主辦單位：國立臺灣文學館 National Museum of Taiwan Literature
🌹承辦單位：遠景出版社
🌹協辦單位：台北市閱讀寫作協會　紅樓詩社　風球詩社/風球詩雜誌

※感謝遠景聯絡人邱于芳小姐提供資訊及海報

歌詞如下
日落孤城 雲煙散
忘劍峰 月色 照人寒
今朝相逢 共你 把酒醉一場
明日 燈影 獨闌珊
英雄淚熱血 斷柔腸
人已非 舊夢 風雨殘
狼煙起 執劍守天下 生死無憾
紅衣 白雪落盡 芳華
天涯路 鴻雁 聲聲慢
長風捲 浮雲 陌上霜
塵世間 輾轉
逆水行舟掛雲帆
乘風踏破 滄海浪
萬里去 故人何時還
江河長 時輪渡悲歡
是與非 不染
歸途望北 任蒼茫
千年 歲月 盼無恙
千年 歲月 盼無恙

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