農曆新年快到了。如果你最近開始覺得——工作還在做，但心已經在想年菜；事情很多，卻怎麼樣都提不起勁；那不是你懶，是因為你正在「進入過年模式」。因為在這個華人一年中最重要的節日裡，其實藏著一整套很有意思的過年習俗，而且每一個，都在幫我們慢慢把生活「切換到新的一年」。今天，就帶大家一起來看看幾個真實存在、又充滿故事的農曆過年習俗。有些，甚至能讓你這幾天——合理放慢腳步，名正言順偷懶。 🏮 小年夜祭灶 — 送神不是唸唸而已在傳統習俗中，農曆臘月 23 或 24 日，被視為「小年夜」前後的重要日子，這一天要做的事只有一件：送灶神上天。民間相信，灶神一年到頭都待在家中，看著一家人的生活點滴，到了小年夜，祂要上天向玉皇大帝「年終報告」，回報這戶人家過去一年的表現。也因為這樣，祭灶時的供品特別講究——常見的是糖瓜、甜湯圓、麥芽糖等「又甜又黏」的食物。為什麼？因為大家都希望灶神「嘴甜一點」，多說好話；甚至乾脆黏住嘴巴，壞話說不出口。也正因為灶神「出門了」，民間才開始放心大掃除、整理家裡，象徵把舊的一年清乾淨，準備迎接新的開始。 🐉  年獸與鞭炮 — 為什麼過年一定要紅通通？說到過年，最熟悉的故事之一，就是「年獸」。傳說中，年獸會在歲末出現，危害村莊，但牠害怕三樣東西：紅色、火光，還有巨大的聲響。於是，人們開始貼紅色春聯、掛燈籠、點燈、放鞭炮，用熱鬧與光亮，把「年」嚇跑。從今天的角度來看，這個故事也許不那麼真實，但它其實留下了一個很溫柔的訊息——只要有人、有光、有聲音，很多不安就會自己退場。也因此，紅色慢慢成了過年的代表色，從驅邪避凶，轉變成象徵喜氣與祝福。 🍚  臺灣的「春飯」習俗 — 飯上插花，其實是祝福在臺灣的傳統過年習俗中，你可能看過神桌上的甜飯、年飯或發糕上，插著一支紅色紙花。這個習俗叫做「春飯」或「飯春花」。為什麼要插花？因為在臺語中，「春」與「剩」同音，飯上插花，象徵「米飯有剩」，代表家裡富足、年年有餘。順帶一提，這和另一種常被混淆的工藝不同——「春仔花（纏花）」是婦女在節慶或婚嫁時佩戴的髮飾，用途與象徵都不一樣。 🧹 4️⃣ 為什麼一定要過年前大掃除？你以為大掃除只是愛乾淨嗎？其實在傳統觀念裡，灰塵＝晦氣。過年前清掃家裡，象徵把一整年的不順、霉運、壓力一起掃出門；而一旦進入過年期間，反而要避免掃地，以免把「剛進門的好運」也一起掃走。所以如果你最近正在被迫整理房間、清櫃子，請記得——你不是在做家事，你是在「迎新送舊」。 😴 初三「赤狗日」— 官方認證的放空日過年每天拜年、走春、應付親戚，真的很累。好消息是，古人早就替你安排好休息日。在傳統習俗中，正月初三被稱為「赤狗日」，赤狗被視為憤怒之神，這天容易與人發生口角，因此不宜拜年、不宜宴客。民間的建議只有一個：早點休息、少出門、避免爭執。所以如果初三你只想在家睡到自然醒，請放心，這是完全符合傳統禮俗、而且有助於家庭和諧的行為。 🍡 6️⃣ 元宵節的湯圓與元宵 — 圓滿的句點從除夕一路熱鬧到正月十五元宵節，最後一定要吃一碗湯圓或元宵，象徵團圓、圓滿，為這個年畫下句點。南方多半「包湯圓」，北方則是「滾元宵」，做法不同，但祝福一樣。吃完這碗甜甜的，提燈籠、猜燈謎，這個年，才算真正過完。 🌍 同場加映：原來全世界，都需要一點「迎新的儀式感」如果你之前有看過AI報你知寫過的AI 跨文化筆記：元旦習俗的儀式感觀察，你可能會發現一件事——不管是不是農曆過年，人們迎接新一年的方式，其實都很像。有的地方會吃特定的食物，有的地方會做象徵性的動作，目的都只有一個：把不好的留在過去，替新的開始留一個位置。像是在元旦時——有些國家會準備圓形水果，象徵財富與好運；有些地方會在倒數時完成特定動作，彷彿只要跟著儀式做完，新的一年就能順利啟動。而回頭看農曆過年的習俗，不論是祭灶、大掃除、放鞭炮、吃湯圓，其實也都在做同一件事：替生活畫一個分界線，告訴自己——這一年，要翻頁了。文化不同，形式不同，但人們對「重新開始」的期待，從來沒有差別。 🧠 形式會變，心意不會隨著時代改變，我們不一定每個習俗都照做，也不一定天天守著老規矩。有人為了環保少放鞭炮，有人為了健康少吃甜食，也有人在過年期間照樣旅行、照樣出門。但這些習俗背後的核心，其實從來沒有變——掃除過去一年的不順，祈求來年平安順遂，也提醒自己，是時候慢下來了。所以在過年前的這一週，心有點浮、事做得慢一點，真的都很正常。 🧧 過年快到了，願你新的一年，事情慢慢順、日子慢慢好，每天都能平安喜樂。 使用工具:chatgpt、Google Gemini資料整理:南投縣政府計畫處

你有沒有想過——如果你對 AI 說一句： 「寫實的高山草原，繽紛野花，遠處有雪山小屋。」 再加上一個角色： 「一隻活蹦亂跳的柴犬。」結果不是一張圖、也不是一段影片， 而是你真的能 操作那隻柴犬、轉頭看、往前跑 的世界？這不再只是實驗室裡的論文， 而是 Google DeepMind 正式對外開放的震撼計畫： ✨ Genie 3 (Generative Interactive Environments) 🌍 這不是畫圖，是「生成一個活的世界」以前我們熟悉的 AI 是這樣的： 🖼️ 生圖 → 看一張畫 🎬 生影片 → 看一段影片 但 Genie 3 徹底進化了。它做的是—— 👉 直接生成一個「可以進去玩」的 3D 虛擬空間。你往前走，畫面會即時渲染延伸；你轉身，身後的風景依然在那裡。 這就像 AI 不只幫你畫了風景，還幫你寫好了整個世界的「物理遊戲引擎」。 🧠 它是怎麼辦到的？這背後是 AI 領域的終極黑科技：「世界模型（World Model）」。它不需要人類寫程式碼告訴它「重力」或「碰撞」是什麼，它是透過觀看數十萬小時的遊戲與實景影片，「悟」出了世界的運作邏輯：🧩 即時生成：每秒 24 幀的 720p 流暢畫面。🧩 因果關係：它知道你按了按鍵，角色就該動。🧩 空間記憶：即使你走遠了，回頭看小屋還是在那。 這也是為什麼外媒稱它為「邁向 AGI（通用人工智能）的關鍵一步」。🎮 跟普通遊戲有什麼不一樣？傳統遊戲： 開發團隊花幾年時間設計地圖與關卡。Genie 3： 只要幾行字或一張照片，幾秒鐘內 AI 就幫你把這世界「生」出來。雖然目前單次互動大約維持 60 秒，但這 60 秒內的每一寸土地，都是 AI 根據你的指令即時創造的，沒有人玩過一模一樣的關卡。 👀 現在誰可以用？（大家最關心的！）Google 已經正式宣布開放體驗！目前條件如下： ✅ 對象：Google AI Ultra (Gemini Advanced) 訂閱用戶。 ✅ 地區：首波開放給 美國地區，並將逐步推廣至全球。 ✅ 功能：支援文字生成世界，也支援上傳圖片直接轉成遊戲。也就是說，Genie 已經從「研究展示」正式走向「實用工具」。 ⚠️ 還有一個關鍵：未來的版權挑戰當每個人都能隨手生成一個「看起來很像某遊戲」的世界時： 📌 版權是屬於 AI、用戶，還是被訓練的數據源？ 這也是 Google 目前僅限於高級用戶測試的原因之一，法律與倫理還在趕路中。 🌱 最後想說的事Genie 3 讓我們看到一件很重要的事： AI 的下一步，不只是「幫你產生內容」，而是開始「生成你能走進去的世界」。想像一下，未來的遊戲、教育、甚至虛擬旅行，都不再需要預設內容。 未來的 AI，不是坐在螢幕另一端，而是陪你走進一個正在為你成形的世界。  使用工具:chatgpt、Google Gemini資料整理:南投縣政府計畫處

2025 年 12 月，立法院三讀通過《人工智慧基本法》，並於 2026 年 1 月 14 日由總統公布施行。這是台灣第一部以「人工智慧」為主體、具完整法律位階的專法，也象徵台灣正式邁入——👉 AI 有制度、有方向、有治理架構的新階段。這不只是科技政策的更新，更是台灣首次以法律位階，正面回應 AI 對社會、產業與人民權益所帶來的深遠影響。 🌟 什麼是《人工智慧基本法》？簡單來說，這部法律不是在教你怎麼寫程式，而是替台灣的 AI 發展 訂方向、畫原則、立框架。它主要回答三個關鍵問題：✔ 什麼是人工智慧（AI）？法律中明確定義 AI 系統的概念，讓政府、企業與社會對「什麼算 AI」有共同的判斷基準。✔ AI 應該往哪個方向發展？不只追求技術領先，更強調發展必須同時兼顧：人的權利社會安全創新發展公共利益✔ 誰來負責統籌管理？法律明定：由 國家科學及技術委員會（國科會） 擔任主管機關並由行政院建立跨部會協調機制，統籌推動國家 AI 發展與治理工作這也代表，台灣的 AI 發展正式進入「國家級治理」階段。 📌 《人工智慧基本法》的核心精神：七大原則這部法律最重要的不是技術細節，而是價值選擇。全文以 七大基本原則 作為 AI 發展的核心：1️⃣ 永續發展與社會福祉2️⃣ 人類自主權（AI 不得取代人的最終決定）3️⃣ 隱私保護與資料治理4️⃣ 資訊安全與系統安全5️⃣ 透明性與可解釋性6️⃣ 公平與不歧視7️⃣ 責任與可追溯性這些原則傳達的核心精神很清楚：👉 AI 可以很聰明，但不能凌駕於人權之上。 💡 關於「禁止行為」的設計《人工智慧基本法》並未一次列出所有禁止項目，而是採取「原則先行」的方式：明確要求避免侵害人權避免造成不公平或歧視強調高風險 AI 必須受更嚴格管理為未來訂定具體禁止或限制事項，預留法律空間這樣的設計，讓制度能隨著技術演進調整，而不會過早僵化。 📈 為什麼這部法律值得關注？✨ 對政府來說建立長期且一致的治理基礎，避免 AI 政策分散在各部會、缺乏整體方向。✨ 對產業來說企業不再需要「猜政策」，而是可以依循法律架構發展 AI 應用，未來也將有明確的：風險分級制度合規指引管理標準有助於降低不確定性、提升投資信心。✨ 對民眾來說這是第一次在法律中明確把「人民權益」納入 AI 架構，包括：個資與隱私保障AI 決策的透明性發生問題時的責任歸屬AI 不再只是科技公司的事，而是與每個人生活息息相關。 🌏 補充說明：台灣與南韓 AI 基本法，有什麼不同？你可能有聽過——👉 南韓被稱為全球第一個通過 AI 基本法的國家。那台灣呢？是不是比較慢？其實兩者走的是「不同路線」，而不是誰比較先進。 🇰🇷 南韓：規則明確、立即上路型南韓在 2024 年通過 AI 基本法，特色是：法條內容相對具體明確區分高風險 AI對企業設有實際義務與管理規範偏向「立刻可執行」的管理模式👉 可以說是「先訂好規則，馬上開始管」的做法。 🇹🇼 台灣：先立原則、再逐步落實台灣的《人工智慧基本法》則選擇：✔ 先建立 AI 發展的價值與方向✔ 強調人權、隱私、透明與責任✔ 為未來的子法與配套保留彈性✔ 與歐盟 AI Act 的立法精神較為接近這是一種「先打好地基，再蓋房子」的策略。👉 換句話說：南韓是「管理先行型」台灣是「治理框架型」不是誰比較好，而是因應國情與發展階段的不同選擇。 🧠 大家最常問的兩個問題❓ 這是不是代表 AI 會被嚴格限制？不是。《人工智慧基本法》屬於「原則法」，重點在方向與價值，而非立即設限。真正的管理措施，會透過後續子法與配套逐步落實。 ❓ 什麼時候會真正影響我們？接下來一年將是關鍵期，政府將陸續推動：AI 風險分級制度各產業的 AI 使用指引責任歸屬與救濟機制也就是說，這部法律已經打好地基，接下來會一層一層蓋上去。 📢 總結一句話《人工智慧基本法》不是要限制 AI，而是替 AI 劃出一條——🔹 讓 AI 發展有方向🔹 讓人民權益有保障🔹 讓政府有治理依據🔹 讓產業知道怎麼走才安心這不只是一部法律，而是台灣邁向 AI 法治國與智慧社會 的重要起點。 使用工具:chatgpt、Google Gemini資料整理:南投縣政府計畫處

當你聽到一款 App「2021 年上架」，直覺可能會覺得：是不是有點久了？現在還有人在用嗎？在科技迭代極快的環境下，多數應用撐不過三年。但有些數位服務，價值不在「是不是最新」，而在「能不能陪著人用很久」。由 Niantic 與 任天堂 聯手打造的走路種花 App —— Pikmin Bloom，就是一個絕佳的觀察樣本。🌱 先從它在做什麼說起這是一款把「走路」本身變成核心體驗的應用。它不要求你打怪、不要求你競速，甚至不要求你盯著螢幕，只要在出門時點擊「開始種花」：手機感知步數與位移： 透過感測器精準紀錄你的步伐。地圖留下花朵軌跡： 你走過的路，在數位世界裡會開出色彩繽紛的花。小小皮克敏陪你前進： 這些可愛的植物生物會跟在你身後，幫你撿拾路邊的果實。整個過程不吵、不急，它更像是一個被遊戲化的「生活策展工具」。🧭 為什麼會讓人聯想到寶可夢？許多人第一次體驗「現實位移轉化為數位回饋」，是從 Pokémon GO 開始的。兩者雖然共用同樣的全球地理圖資（Niantic Real World Platform），走向卻完全不同：Pokémon GO： 把城市變成冒險場域，強調「探索」與「捕捉」。Pikmin Bloom： 把日常生活變成風景，強調「記錄」與「陪伴」。如果說寶可夢是「出門去玩」，那皮克敏就是「陪你把生活走完」。🤔 在 2026 年，我們談論這款 App 的 AI 價值它不是那種會寫文章、會畫畫的生成式 AI，它體現的是更成熟的 「環境智能（Ambient Intelligence）」：智慧情境過濾： 系統會自動辨識你是在走路、跑步還是搭乘交通工具。在 2026 年的今天，這種「感官融合」技術已非常成熟，能精準過濾掉虛假位移，確保每一朵花都是你腳踏實地種下的。自動化生活紀錄（Life Log）： 最亮眼的是它的 AI 整理能力。每晚的「每日回顧」，系統會智慧彙整你走過的路徑、當天拍的照片與心情，將零散的座標轉化為一段有敘事感的生活縮時。這類 AI 不搶奪你的注意力，而是站在後台，負責觀察、過濾並賦予日常行為新的意義。🌸 把數據變成「看得見的生活」步數、距離、定位紀錄，原本只是手機裡冷冰冰的數據。但在皮克敏的世界裡，它們被轉譯成：一條條在地圖上綻放的花路。一隻隻帶著你家巷口麵包店、公園或火車站專屬裝扮的皮克敏。可以隨時回頭翻閱的日常軌跡。你看到的不是「今天走了 8,000 步」，而是「今天我路過了那些街角，留下了痕跡」。📅 2021 到 2026：長青應用的啟示正因為它沒有追逐短暫的爆紅節奏，反而成為 2026 年最值得談論的「耐用型科技（Durable Tech）」。在資訊過載的時代，這款 App 展現了另一種科技價值：不求最新，而求持續。 它不佔據你的碎片時間，而是選擇退到背景，配合你的生活節奏。📌 一個正在發生的變化從「抓寶可夢」到「走路種花」，我們觀察到科技互動方式的轉變：系統仍在感知、分析、回應行為，但它不再站到前景要求注意。或許，這正是未來 AI 應用最理想的樣子：它不再讓你分心，而是讓你更愛你的現實生活。 使用工具:chatgpt、Google Gemini、Pikmin Bloom app資料整理:南投縣政府計畫處

迪士尼在114年底釋出重大訊息——以 10 億美元 投資 OpenAI，並展開多年的深度合作。這不只是兩大公司牽手而已，更象徵著「AI × 娛樂」的未來正式啟動。這次合作最核心的亮點，就是迪士尼正式授權旗下角色與世界觀（米奇、漫威、星際大戰、皮克斯等）給 OpenAI 使用。未來，OpenAI 的影片生成模型 Sora 可以在「合法、可控、安全」的框架下，學習並創作迪士尼風格的影片內容。 🎥 合作亮點：粉絲、創作者、迪士尼三贏！1. 粉絲創作將在 2026 年全面升級迪士尼計畫在 OpenAI 的技術支援下，於 2026 年推出官方的 AI 創作工具，讓粉絲可以「合法」創作喜愛的角色內容。合法二創：粉絲將能使用鋼鐵人、艾莎、小熊維尼等角色來創作短片，不再擔心踩到版權。創作有機會登上 Disney+：優秀的粉絲作品，有機會被正式選入 Disney+，成為官方內容的一部分。粉絲創作從「自娛自樂」，變成「參與內容生態」。2. 迪士尼內部製作速度全面提升OpenAI 的 AI 技術能用在：概念設計生成動態分鏡初步動畫製作這能大幅減少前期製作時間與成本，讓藝術家把時間用在創意發揮，而非大量重複性工作。 🔐 迪士尼劃出兩條底線：擁抱 AI，但更重視「人與版權」迪士尼雖然積極導入 AI，但提出了兩個清楚且不能跨越的底線：✔ 1. 保護角色 IP（形象不崩壞）所有 AI 生成內容都必須遵守授權規定，確保角色不被扭曲或錯誤使用。✔ 2. 絕不使用 AI 模仿真人演員（反 Deepfake）這次合作的授權僅限動畫角色與虛構生物。人類演員——例如小勞勃·道尼飾演的鋼鐵人或馮迪索飾演的角色——都不能被 AI 模仿或生成。原因與 Deepfake 有關。 🧩 什麼是 Deepfake？為什麼迪士尼強調「不能碰」？Deepfake（深度偽造）是一種利用 AI「深度學習」的技術，把某人的臉、聲音或動作「假造」在影片中，使其看起來像真人做出某些言行。它能做到：讓 AI 模仿某位名人的臉和聲音讓某人在影片中「說出沒說過的話」讓演員「演出沒拍過的場景」雖然這項技術有正面用途（例如電影後期修補鏡頭），但也可能被用於：假新聞偽裝名人詐騙肖像權與隱私侵害因此，迪士尼明確強調：🌟 AI 可以生成動畫角色，但不能模仿真人演員。這既是對演員工會的承諾，也是避免 Deepfake 對社會造成傷害的重要原則。 🌍 三大訊號：這次合作對產業的深遠影響1️⃣ 「付費授權」將成為 AI 產業的新標準迪士尼一邊控告未授權使用資料的 AI 公司，另一邊投資 OpenAI——形成「反盜版 × 推正版」的雙重策略。未來 AI 企業使用資料的合法性將更受重視。2️⃣ AI 生成內容品質將大幅提升當 Sora 能合法學習迪士尼龐大的動畫庫，AI 影片的：敘事一致性視覺風格都會明顯升級，和以往的「AI 奇怪畫面」有大幅差距。3️⃣ 粉絲經濟進入全新模式迪士尼首次將二創從「灰色地帶」拉進官方體系，未來可能形成：粉絲參與官方創作平台Disney+ 新的內容輸入來源這將重新定義粉絲文化與影視平台的運作模式。  使用工具:chatgpt、Google Gemini資料整理:南投縣政府計畫處

最近你如果玩過 Gemini、Banana Pro、Midjourney v7 之類的新模型，大概會驚訝地發現：👉 英文穩👉 中文也穩👉 甚至繁體字長得跟字型管理員本人一樣端正但你一轉頭回到某些早期 Diffusion——中文字瞬間變成《古文明召喚陣》。明明只是「南投縣政府」，結果生成出一串你不敢念的符號。差別在哪？來，看懂技術，再加一點好笑的人性觀察。 🧠 1. 老模型 vs 新模型：真正差在「架構」與「訓練策略」早期是純視覺模型，專長是畫東西，不是「寫字」。在它眼裡，文字就是「長得像方塊的線條集合」，跟窗框、磚塊、桌腳其實差不多類型。但新一代模型（Gemini、Banana Pro 等）是 多模態架構，本質不一樣：它們直接把「語言模型的大腦」接進影像系統裡，包含：🔹 字符向量編碼：Prompt 的文字不是「概念」，是「精確 token」🔹 文字專注模組：模型被強迫注意文字區域🔹 專用文本渲染網路：不是畫字，是按照語言輸出「寫字」🔹 跨語系、多模態大模型訓練：模型知道「文字不能亂來」換句話說：早期模型：畫字 → 像素猜猜樂新一代模型：寫字 → 文字理解 + 影像渲染所以準確度自然不同。 🧩 2. 中文筆畫真的密，但新模型已經能處理中文筆畫密度確實是客觀困難模式。（英文一筆歪掉還能救，中文一筆歪掉整個字直接失格。）但新模型透過：✔ 高解析度訓練資料✔ 專門賦予文字區域更強的 loss（錯字就扣更多分）因此模型真的能判斷：「這個是『縣』，不是『県』、也不是『玄』、更不是『我瞎湊的圖案』。」AI 不是不會，只是要訓練得夠嚴格。 🖼️ 3. 資料提升是關鍵：以前靠撿，現在是精準餵食早期模型的中文字資料來源：→ 網路上抓到什麼算什麼，很多都模糊、扭曲或解析度低。新模型的資料來源則更明確：→ 授權字體集→ OCR 文庫→ 大型排版資料（包含繁體）→ 多語系文本影像地對齊訓練於是模型不再把中文字當作雜訊，而是「可以精準還原的東西」。這不是本質差距，而是 資料品質 + 訓練方法的世代差。 🔤 4. 真相：不是誰比較笨，只是「技術世代」不同以前的 AI：「我先把畫面畫漂亮，文字？呃…我盡力。」現在的 AI：「文字正確性是主功能之一，不寫對不給過。」你要它寫「南投縣政府」：🟢 Gemini / Banana Pro：「好，標準黑體、對齊端正、四平八穩，請收。」🟡 早期：「這是……南…投……縣……符……？」（模型努力但真的做不到）所以差別不是智商，是設計理念變了。文字準確性從「選配」變成「標配」。 🌟 小結：中文難是真的，但新一代 AI 已經不怕了中文筆畫多、密度高、語義複雜這些都是事實，但 AI 不是永遠卡關——它只是以前沒有用對方法。現在的新模型：✔ 訓練佛心✔ 模組完整✔ 資料夠多✔ 架構就是為「多語系精準表達」設計所以繁體中文已經能寫得非常穩定。 🎯 中文不是 AI 的罩門，只是它以前還沒拿對工具。新世代把裝備換好後——我們終於能放心讓它寫中文了。 使用工具:chatgpt、Google Gemini、NotebookLM資料整理:南投縣政府計畫處

你有沒有做過那種「廢到笑的白日夢」——例如：「如果我現在能瞬間跑去巴黎路邊發呆就好了？」（最好還手上拿著可頌，零卡路里那種。）結果真的有人把這個天馬行空的願望做成網站，而且還超 Chill。它叫做——Drive & Listen。打開之後你會瞬間懷疑：「欸我剛剛是不是坐上別人家的車？」因為你會發現自己：👉 坐在世界各國的副駕駛座👉 看著街景一路往前開👉 耳朵聽著當地現正播放的廣播整個體驗就像拿到了一支「世界旅遊遙控器」。按一下 → 你到東京再按一下 → 你到羅馬而且還順便坐進當地司機的車裡（但完全不用跟他聊天，超爽）。 👨‍💻 這個天才網站的故事比你想得還暖心你以為這種神級創意是 Google 或迪士尼做的？不，它源自——👉 一位土耳其學生 Erkam Şeker 的思鄉病疫情期間，他因為太想念伊斯坦堡的路邊風景與在車上隨手聽廣播的感覺，乾脆自己做了一個「雲端兜風機」。沒錯，Drive & Listen 的誕生不是科技實驗，而是——一個人太想回家。然後，他把這份思念變成全世界都能用的網站，現在已經能讓你「坐」進超過 50 座城市的車裡。成長速度之快，簡直像世界各國都搶著讓你上車。 🛣 看起來很魔法，但背後的技術其實超可愛（而且好懂）放心，我們不會講那種會讓你回想起資訊課 PTSD 的技術名詞。以下是真正的、簡單到爆的版本： 技術 1：影片＝真的有人開車拍的Drive & Listen 不是 AI 生成，不是遊戲，更不是特效。這些影片是：👉 真的有人把相機吸在車上👉 認真地開車👉 一路拍給你看網站做的事情很佛：把全世界的「副駕駛視角影片」集中起來，讓你按按鈕就能切。就像哆啦 A 夢的任意門，但升級成：「副駕駛門」。 技術 2：廣播＝真的正在播的電台你看到紐約街景，耳朵裡聽到的，也真的是紐約現在正在播的廣播。你在台灣上班 → 廣播突然傳來「Bonjour！」那個瞬間真的會以為自己被瞬移了。而且每個城市有 2～4 個電台可以選：🎶 想聽流行樂？📰 想聽新聞？🎻 想突然變優雅聽古典？你自己挑。 技術 3：超輕量架構＝你手機也跑得超順這網站不是靠什麼龐大的科技框架撐著，反而走反方向：「越簡單越好！」它使用：✔ 超簡潔的 HTML + JavaScript✔ 影片靠 YouTube 撐場✔ 後端只存城市資料所以才會：⚡ 跑很快📱 手機也不會大卡🧊 介面乾淨到像新買的筆記本 技術 4：你可以操作「地球」網站上的按鈕，其實讓你擁有以下權力：✔ 調速度（司機開慢 → 巴黎散步　司機開快 → 巴黎飆車）✔ 開/關環境音車窗開一點，你會聽到風聲、路邊的車聲。車窗關起來 → 沉浸式豪華轎車。✔ 切換城市按一下 → 世界跳轉你就是地球的遙控器持有人。 😌 為什麼這網站讓大家上癮？因為它完美命中現代人 3 大需求：1. 想逃離現實 10 分鐘身體在 Excel 裡，腦袋已經在羅馬喝咖啡。2. 懶得選歌廣播幫你決定今天的 BGM。3. 想假裝自己在旅行（無痛旅行）你可以在家穿拖鞋假裝自己在巴塞隆納散步沒有人會知道。它就是那種「一玩就覺得：啊，心被療癒了」的網站。 🌐 自己去兜風吧！搜尋：Drive & Listen選個你想瞬移的城市戴上耳機讓沉浸感加倍然後——讓腦袋先去旅行，身體慢一點跟上沒關係。  使用工具:chatgpt、Google Gemini、drive&listen資料整理:南投縣政府計畫處