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2026 02 24 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長 人工智慧基礎概論 (L11) L114鑑別式Al vs 生成式AI  L11402 鑑別式 AI 與生成式 AI 的整合應用 Appier/ikala獨立董事簡立峰認為,當「機器學習服務平民化(Machine Learning as a Service ,MLaaS)「企業大腦」(Language model for enterprise)工研院執行副總暨總營運長兼AI策略長余孝先 工研院資深副總暨協理兼AI辦公室主任蘇孟宗 工研院資通所副所長暨AI辦公室副主任黃維中

 

鑑別式與生成式AI相輔相成

提高生成效率與準確性

【作者: 陳念舜】   2024年01月27日 星期六
圖二 : 除了目前熱門的GAI之外,另有讓電腦進行大量有標註資料學習訓練,進行辨識、分類,而稱為「鑑別式AI」,已大量為企業導入使用。(source:aiamigos.org)
圖二 : 除了目前熱門的GAI之外,另有讓電腦進行大量有標註資料學習訓練,進行辨識、分類,而稱為「鑑別式AI」,已大量為企業導入使用。(source:aiamigos.org)








眼看2024年人工智慧(AI)即將成為驅動全球經濟成長的動力之一,除了所需與算力相關的硬/軟體,與演算法、語言模型等先進科技,就連傳產中小製造業未來也有機會從中切入,提供獨有垂直領域和高品質的資料協作,以提高AI生成效率與準確性,同時優化生產製程與增加產品價值,加速AI平民化。


在工研院2023年兩度召開的「生成式AI產業高峰論壇」上指出,現今盛行的「人工智慧」(AI)名詞問世已逾60年,惟當時(1956年)僅訴求可讓電腦具備邏輯推論能力,執行接近人腦智慧的工作;直到1970年代推出的專家系統,才訴求能將人類智慧萃取出來教導電腦。並在1980年代的機器學習(Machine Learning)時期,開始讓電腦具備自主學習、改善能力,並延伸至特定領域,包含語音辨識、翻譯,或是醫療影像病變、產品瑕疵檢測等,較傾向學術研究課題。


進入1980~1990年代開始有企業加入相關研究,並先後發表AI語言模型、類神經網路等學術主題論文,卻也因為企業發現投資效益不如預期,而導致AI話題曾在1990~2010年進入寒冬,包括學研界紛紛改以「深度學習」(Deep Learning)為名,投稿發表論文。


隨著2016年AlphaGo橫空出世,擊敗圍棋界棋王,而被視為近期AI發展最大突破。雖然近幾年來聲勢略減,即因為棋類終究只是展現AI能力的娛樂工具之一,必須跨界投入商業化等更有生產力效益的場域,並驅動最新生成式人工智慧(Generative AI;GAI)技術發展。



圖一 : 工研院在2023年兩度召開「生成式AI產業高峰論壇」,號召各領域專家分別從GAI風潮下的領袖、產業發展思維,以及GAI產業應用發展機會與落地作法4大面向獻策,引領產業「乘風破浪」。(source:工研院)
圖一 : 工研院在2023年兩度召開「生成式AI產業高峰論壇」,號召各領域專家分別從GAI風潮下的領袖、產業發展思維,以及GAI產業應用發展機會與落地作法4大面向獻策,引領產業「乘風破浪」。(source:工研院)

鑑別式AI持續擴大應用生成式AI接力猛進

其中包括利用既有深度/機器學習等AI技術,可讓電腦進行大量有標註資料學習訓練,歸納出輸入資料特徵進行辨識、分類,而稱為「鑑別式AI(Discriminative AI;DAI)」,包括產品瑕疵、人員及場域環境安全等,已大量為企業導入使用。



加上目前吸收了來自網路、社交媒體時代的巨量數據資料,經過量變產生質變,再利用大語言模型(LLM),而造就更多自主創新GAI內容的能力,包括文字、圖像、影音、程式碼、3D模型數據等,目前較先導入於辦公室應用,將有助於提升工作效率,對產業影響巨大。


根據市場調研機構預測,2023~2028年將是GAI的快速成長期,全球應用市場規模將從2023年的62億美元成長至2028年的585億美元,年複合成長率達56%。工研院預估,2025年將有30%企業導入GAI技術,應用於文件生成、程式設計及對外營銷,包含製造、媒體、工程、國防、醫療和能源等領域將會第一波遭遇衝擊。



圖三 : 依工研院預估,2025年將有30%企業導入GAI技術,應用於文件生成、程式設計及對外營銷。(source:工研院)
圖三 : 依工研院預估,2025年將有30%企業導入GAI技術,應用於文件生成、程式設計及對外營銷。(source:工研院)

面對GAI能與不能 協作以確保AI資料準確度

然而,儘管目前各界普遍看好由ChatGPT、Midjourney等各式各樣GAI帶來不同的技術創新,以及其中蘊含的潛在商機。預計2024年將開始湧現大量的AI軟硬體和商業模式等創造性革新,但對於GAI的定義及其作用限制也開始進入發展關鍵的「深水區」。


由於目前GAI仍無法從根本上解決至今其他類型AI所面臨的市場挑戰,LLM產出內容被定義為「創造」而出;又主要根據公共資料所訓練,輸出內容難免具有偏見、隱私、幻覺(hallucinations)、一致性和可解釋性(Interpretability),甚至在很大程度上加劇了這些問題,此都顯示人們不能完全信任AI,企業也必須在提升效率同時,做好風險管理。


Appier/ikala獨立董事簡立峰認為,當「機器學習服務平民化(Machine Learning as a Service ,MLaaS),語言模型逐漸縮小時,除了閱讀之外的其他能力都下降。」即因除了透過以自然語言和機器溝通之外,人機互動方式改變也開始透過問答方式學習「下咒語」,以提問代替解題,人人都可以是工程師,提高勞動生產力,也就是企業競爭力,讓微軟2023年Q3財報的雲端服務營收提高28%。並估計在程式開發產業中,2022~2032年GAI市場規模年均複合成長率22.1%,將達到9,810萬美元。


同時該注意的是GAI的「能與不能」,雖然對廣泛性問題的回答能力較為強大,卻對較狹隘領域的知識理解有限。一旦面對如企業較少上網的資料時,就連LLM也無法完成企業內的小事。且其答案內容只是比起大多數答案較佳,而無法保證即時、正確或可溯源,還不如個別垂直領域專家;甚至還有偏見與寡占等疑慮,容易在無形中流失國家競爭力與文化代表性。


簡立峰認為:「現今會跨部門編寫程式者,未必都是IT人員的責任,須加入測評比標準才能真正優化。還要賦能員工擁抱AI新工具多多嘗試,以提升效能、增進營運效率,並留意資安的重要性,加速從數位邁向AI轉型目標。」


因此,他建議企業領袖,應對此數位轉型框架新賽局,選定適合項目,包含客服、行銷、程式開發、知識管理等,進而成立跨部門團隊蒐集數據、優化流程、自建模型等,最後發展各自需要的「企業大腦」(Language model for enterprise)


GAI生態系風起雲湧 加速AI產業平民化

工研院執行副總暨總營運長兼AI策略長余孝先表示,隨著全球GAI生態系風起雲湧,可概分為4類:文字、圖片、影音及程式碼,強大之處來自於其估計擁有超過1,700億筆參數和3,750億字訓練資料的龐大數量,使之算力遠超過以往的AI模型。許多國際大廠都已投入建立GAI模型或相關應用,正在重塑各行各業的面貌。


雖然目前台灣尚未擁有真正可用的LLM,但企業可考慮從以下資料、算力、算法、可信任等面向著手,強化自身優勢:


1. 資料是AI的靈魂,台灣產業可藉導入高品質的私有資料庫和特有產業資料,奠定在特定垂直應用快速落地的能力;再利用演算法來選擇適用於產業資料特性的模型及發展微調技術,並透過整合國家或雲服務商的資源來支持提高算力,提升企業效率;


2. 考量台灣在資料量、算力、和財力方面,恐難與國際大廠在開發通才型GAI競爭,而可考慮從專才型GAI著手,透過相對較低成本,訂製開發微型化、特定領域專用的小語言模型(SLM)加值應用著手。包括提供通才型GAI付費、或是開源碼使用資料訓練模型,並投入發展微型化、特定領域解決方案,發揮台灣產業群聚優勢。


3. 基於各國目前都十分重視GAI的輸出品質,建議台灣可從國際法規和標準的角度,建立相關AI評測機制來提高可信任度;進而利用工研院的技術成果,來加速產業GAI應用與創新轉型、接軌國際AI規範。未來將有機會能共同擴大競爭利基,在國際大企業的布局下開闢新局。



圖四 : 雖然目前台灣尚未擁有真正可用的LLM,但企業可考慮從資料、算力、算法、可信任等面向著手,強化自身優勢。(source:工研院)
圖四 : 雖然目前台灣尚未擁有真正可用的LLM,但企業可考慮從資料、算力、算法、可信任等面向著手,強化自身優勢。(source:工研院)

工研院也利用累積多年研究成果,積極發展AI科技服務平台,提供系統整合、研發測試、軟體開發等服務,助攻企業布局營運及供應鏈、產品研發、行銷、客戶管理等4大企業應用領域,加速GAI產業應用落地。並在2015年提出台灣發展AI的3大面向:


1. 產業AI化:不只將AI模型視為單一產品,而能協助產業提升總體競爭能力;


2. AI產業化:當有越來越多企業導入AI之後,將形成一定規模產業;


3. AI平民化:降低門檻,讓中小企業和一般大眾都能使用


除了前述兩者已被納入台灣科技政策,並迎合2022年底Chat GPT趨勢被應用。工研院也強調,GAI不只是與資通訊(ICT)技術有關,還涉及人才、法律問題與不同領域科學,所以在近年來成立全院GAI小組,探討其對於特定產業和未來技術的演進方向,以及社會法制、倫理等影響;並培育更多GAI人才來迎接挑戰,期許成為未來生活的基本能力、提高人民AI素養,以持續推進「AI平民化」。


導入GAI先學趨吉避兇 要求會用又會管

工研院資深副總暨協理兼AI辦公室主任蘇孟宗進一步指出,現今國際生成式AI趨勢雖會賦予個人創造能力,但最終要展現資料的正確性、權威,不僅「眼見為憑」,還要找出背後賦予的意義。「由人類在開發流程中將藉此實現職能翻轉,即從執行導向代理系統發展,擔任審核者,並由AI扮演生產者角色而控管風險,台灣產業須能掌握這波變革機會。」


蘇孟宗建議企業應透過內部從上而下的系統性培育,針對不同階層規劃課程,從觀念啟迪、實戰到產業應用三部曲,為企業儲備GAI關鍵人才及建立自身需求模型。並從CEO角度看待對於未來市場的影響,而不是只交由內部IT人員、技術長負責,完整落實GAI治理。


加速導入產業落地應用 

工研院資通所副所長暨AI辦公室副主任黃維中估計,2025年將有30%企業導入生成式AI,未來台灣勢必要與世界競爭。現今GAI生態系在台灣企業可發展的定位,由下而上依序分為:晶片、伺服器、軟體平台與垂直應用,可針對具備台灣特色與優勢的垂直領域深入規劃,加速釋放GAI潛力,提升產業競爭力。進而透過AI產業化/產業AI化,來提升各行各業競爭力,帶動資訊服務與新創商機。



圖五 : 現今GAI生態系在台灣企業可發展的定位,由下而上依序分為:晶片、伺服器、軟體平台與垂直應用。(source:工研院)
圖五 : 現今GAI生態系在台灣企業可發展的定位,由下而上依序分為:晶片、伺服器、軟體平台與垂直應用。(source:工研院)

在台灣當前GAI應用中,最常見的就是內容創作,像是製作2D文稿及圖片、3D影音等;還有用於商業服務,如行銷、客服,已有不少企業藉此積極將GAI導入內部工作,或是擴展至整個供應鏈提升效能。


即使在要求較為專業的研發與製造,也能建立規格與流程、程式代碼,用於模擬、編程、設計、維修工作;以及營運與供應鏈面向,提供所需諮詢、訓練等擴充資料,都有很多值得投入與導入的應用。


工研院就嘗試將GAI應用在不同功能需求的晶片設計開發上,特別是輔助程式撰寫,使得晶片設計能夠更快速有效率;或者是因應藥物、材料等創新的配方及組合,也可先透過GAI推演出各種可能或想法,以有助於後續的實驗,並且更快找出最佳結果。


然而,GAI投入研發製造的難度相當高,必須仰賴高品質的精準資料才有可用性。但GitHub Copilot對於Python、C、Java等普遍性程式效果表現優異,對於IC製造與工業CAM編程等低資源程式語言如RTL Code,難以在網路上找到合適範本,且品質難以管控。



圖六 : 工研院也嘗試將GAI應用在不同功能需求的晶片設計開發上,或者是CAD/CAM輔助程式撰寫,先行推演出各種可能或想法,以有助於後續更快找出最佳結果。(source:images.interestingengineering.com)
圖六 : 工研院也嘗試將GAI應用在不同功能需求的晶片設計開發上,或者是CAD/CAM輔助程式撰寫,先行推演出各種可能或想法,以有助於後續更快找出最佳結果。(source:images.interestingengineering.com)

由於數位IC負責撰寫RTL Code所需豐富經驗工程人才缺乏,又招募困難,約占IC產業人才缺口16%;工業編程人員也難以養成,包含製程工法、刀具與治具選用皆須仰賴現場經驗,一旦刀具路徑和加工參數選用不合理時,容易導致加工品質與效率不佳。


如今可利用共創的RTL Code設計輔助,透過匯集有經驗的RTL工程師回饋,可在工程師發展RTL code過程中給予適當提示,彌補工程師經驗不足問題;高效與精確G-code設計,透過生成式AI輔助工程師提升效率,以解決人才與經驗短缺問題。


所以須針對台灣不同產業需求,由各領域專家蒐集優質編程資料,利用領域客製化模型以達到效果。如工業CAM便是目前工研院正積極投入精密製造領域,將能大幅提高效率和產業競爭力。SpructCAM是容易學習和使用的強大CAD/CAM軟體,現已整合AI虛擬助理GPT模型,幫助用戶處理各方面CAM工作流程,包含CNC規格及限制、解釋G-code、程式碼注解等。


黃維中認為,由此可見在當前產業應用中,若要創造GAI價值的較實務做法,應是將GAI作為工具,並與人類充分互動協作。因此,如何讓GAI與人類更好地連結、整合各自專長,將是企業要仔細思考規劃的方向。



2026年2月22日 星期日

2026 02 22 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長 你的工作會被AI取代嗎?黃仁勳此前接受CNN節目《Fareed Zakaria GPS》專訪 AI的發展就像一把「雙面刃」「這3類人」最危險1.只會照本宣科的執行者2.不擅長與AI溝通的人3.過度依賴AI給出答案、缺乏獨立思考能力的「被動接收者

 

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你的工作會被AI取代嗎?黃仁勳警告「這3類人」最危險

李孟恩 的故事2026 02 21 






輝達執行長黃仁勳警告,隨著AI普及,未來可能出現「創意荒」,他並點名3種人在未來最危險。(資料照,劉偉宏攝)
© The Storm Media

全球人工智慧(AI)浪潮正快速推進,引發各界對「AI取代人類工作」的焦慮。輝達執行長黃仁勳警告,隨著AI普及,未來可能出現「創意荒」,他並點名3種人在未來最危險。

黃仁勳此前接受CNN節目《Fareed Zakaria GPS》專訪,談及AI如何重塑全球經濟時,他直言,AI的發展就像一把「雙面刃」,生產力雖能大幅提升,但必須與持續創新並行,否則將帶來負面衝擊。

黃仁勳指出,若世界不再產生新的創意與想法,生產力成長將不會轉化為新的經濟價值,反而可能直接演變成工作機會流失。

黃仁勳進一步點出,未來最容易被淘汰的,

1.首先是只會照本宣科的執行者,這類工作者高度依賴標準作業流程,缺乏重新定義問題     與靈活應變的能力,一旦AI能更有效率完成制式化任務,其存在價值便迅速下降。

2.其次是不擅長與AI溝通的人,黃仁勳強調,「問對問題」才是核心競爭力,若無法清楚引導AI產出有用結果,再強大的算力也難以發揮實質效益。

此外,

3.過度依賴AI給出答案、缺乏獨立思考能力的「被動接收者」同樣面臨危機。

若將AI視為唯一標準,忽略人類最終判斷與思辨的重要性,將在高度自動化的工作流程中快速被取代。


2026 02 22 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長 「哈佛成人發展研究」(Harvard Study of Adult Development) 哈佛追蹤88年發現:決定長壽的不是財富、 不只運動,是「這1關鍵」! 哈佛大學教授研究:孤獨會致命!讓人活的健康快樂又長壽的秘訣是: 1.累積適應能力、 2.發展情緒成熟,以及 3.維護好的人際關係品質。。TTQS 人才發展品質管理系統 Talent Quality-management System 若想要追求金牌 國立臺灣大學 臺灣師範大學 EMBA 找左永安顧問輔導 AI-ESG- PMP- HRD- ICAP- IPAS 人力資源管理 專案管理 品牌管理 策略管理 關鍵就業力 共通核心職能 師資 左記歐洲商行 安永經營管理顧問

 

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哈佛追蹤88年發現:決定長壽的不是財富、

不只運動,是「這1關鍵」!


     哈佛大學教授研究:孤獨會致命!

「這1關鍵」勝過金錢、名氣、社會地位,

      更是人生幸福與健康的預測因子。

 

如果一個人想過得幸福、健康、活得久一點,真正該追求的到底是什麼?

這項研究就是「哈佛成人發展研究」(Harvard Study of Adult Development),團隊自1938年起,長期追蹤全球過740名受試者的一生,從名校學生到低收入戶青年,蒐集訪談、體檢和各類健康數據,只為回答一個核心問題:

什麼,才算是一個「幸福的人生」?

研究歷經多次資金中斷、團隊更替,仍持續進行至今,累積資料橫跨童年、婚姻、事業、重大挫折、老年與死亡,是人類對「人生品質」最完整的觀察之一。

而在近一世紀的分析後,研究清楚指出:不是成就、不是財富、社會階層或名聲,

也不只運動……讓人活的健康快樂又長壽的秘訣是:

1.累積適應能力、

2.發展情緒成熟,以及

3.維護好的人際關係品質。

這份跨越88年的「哈佛成人發展研究」整理出 3 個關鍵結論:


1. 情緒智商,決定了你的人生軌跡

長年主持研究的精神科醫師George Vaillant發現,人們在面對壓力、失敗和痛苦時所採取的「心理調適方式」對一生的身心健康有深遠影響。

他將其分為三種方式:

  • 不成熟的因應方式(如否認、投射)
  • 神經質的因應方式(如壓抑、合理化 )
  • 成熟的因應方式

「成熟的因應方式」包含

  • 昇華: 將個人的痛苦,轉化為對社會群體有益的事。
  • 幽默: 能夠自嘲,重新翻譯生命中的失敗和荒謬。
  • 利他: 透過幫助他人,獲得自我價值的肯定與平靜。
  • 預期: 對未來可能的困難做好準備,不是盲目樂觀。

研究發現,使用成熟因應方式的人體內發炎指標(如C-反應蛋白)較低,表示心理成熟度直接保護了物理上的心血管系統:一個人在50歲時習慣使用的心理防衛機制,就能精準預測他80歲時的身體健康程度!這證明「情商」是幸福長壽的關鍵之一,而這些能力是會隨著人生歷程慢慢發展的,並非天生固定。

在後續彙整於《The Good Life》的研究中,現任研究主持人Robert Waldinger與Marc Schulz再次確認:情緒智商不只是心理調適工具,而是連結挫折與人生意義之間的關鍵橋樑。


2. 好的關係,勝過金錢:孤獨會致命!

在所有研究結果中,最一致、最清楚的一個結論是:

關係勝過金錢、名氣、社會地位與智商。

真正影響一個人晚年幸福與健康的,不是認識多少人、擁有多少錢,而是「他擁有幾段讓人感到安全、被理解、能夠依靠的關係?」長壽與幸福,不是來自一次性的人生成就,而是日復一日對關係、對身心的投資。

長期孤獨,對健康的傷害程度跟吸菸一樣;而擁有高品質關係的人,在慢性疾病和認知退化的風險都較低,復原速度也更快。如Waldinger所說:

「孤獨會致命。」

這項哈佛研究強調,「關係」是經營人生的基礎;而關係並不限於婚姻,友情、家庭、社群連結,學習用小而穩定的行動去維護一段好的關係!日常的小連結,都是影響人生品質的重要因素。


3. 人生的好壞,不能用任何單一時刻來判斷

研究的第一個重要發現是:


任何一個人生片段,都可能具有高度誤導性。

一位早年在哈佛求學期間表現亮眼、被研究團隊評為「近乎完美人格」的參與者,在成年後卻因成癮、關係失序與疾病英年早逝;相反地,一名童年極度孤立、曾試圖自殺、被預測「人生穩定度最低」的參與者,卻在中年後找到人生使命,最終成為研究中最幸福的人之一。

這些案例反覆提醒研究者:


「如果只看人生某一個片段,一定會得出錯誤的結論。」

所以這項哈佛研究的是人生軌跡:重點不是你某年賺多少錢,或某次低谷有多慘痛,而是在數十年的歲月中,你是否能持續調整心理狀態、人際關係,並守住內在價值的「使命感(Sense of Purpose)」與滿足感。


這項哈佛研究真正想告訴我們……

Harvard Study of Adult Development的結論並不浪漫,也不戲劇化。

它只是反覆證實一件事:


好的人生,是在時間中被一點一滴經營出來的。

不是靠一次正確選擇,不是追求短期成就,而是

長期累積適應能力、情緒成熟度,以及願意為關係付出的行動

關係不是附加品,而是人生的基礎結構。

關於作者
本文資料來源為,哈佛醫學院精神病學教授Michael Miller與研究員Alexandra Tanon Olsson所撰寫的〈What Makes a Good Life? Lessons from the Harvard Study of Adult Development〉,報告內容基於Harvard Grant Study及其後續研究成果整理而成。自1938年起研究背後的核心成員包含:

Robert Waldinger, MD: 哈佛醫學院精神病學教授,現任研究主持人。他將這項研究推向全球,其TED演講是史上觀看次數最高的演講之一。

Marc Schulz, PhD:此研究的副主持人,臨床心理學家,與Waldinger共同將研究數據彙整為2023年的大眾心理學巨作《美好人生》(The Good Life)。

George Vaillant, MD:第三任主持人,研究長達30年,奠定關於「心理防衛機制」與「成功老化」的理論基礎。



2026年2月12日 星期四

2026 02 14 左永安顧問 左記歐洲商行 安永經營管理顧問 那些年 祝您2026年西洋情人節快樂

 

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【那些年,我們一起追的女孩】電影主題曲《那些年》 演唱:胡夏/作曲:木村充利/作詞:九把刀 又回到最初的起點 記憶中妳青澀的臉 我們終於來到了這一天 桌墊下的老照片 無數回憶連結 今天男孩要赴女孩最後的約 又回到最初的起點 呆呆地站在鏡子前 笨拙繫上紅色領帶的結 將頭髮梳成大人模樣 穿上一身帥氣西裝 等會兒見妳一定比想像美 好想再回到那些年的時光 回到教室座位前後 故意討妳溫柔的罵 黑板上排列組合 妳捨得解開嗎 誰與誰坐他又愛著她 那些年錯過的大雨 那些年錯過的愛情 好想擁抱妳 擁抱錯過的勇氣 曾經想征服全世界 到最後回首才發現 這世界滴滴點點全部都是妳 那些年錯過的大雨 那些年錯過的愛情 好想告訴妳 告訴妳我沒有忘記 那天晚上滿天星星 平行時空下的約定 再一次相遇我會緊緊抱著妳 緊緊抱著妳