讓我們來談談時間。在五十年代的戰後時代,腕錶世界是什麼樣子?是否有一種共同的設計語言來定義時間?在本系列中,我將仔細探討主要設計特點在不同時代的分佈情況。
2021 年 8 月 31 日
1950 年代的腕錶 - 風格問題
Marcus Siems @siemswatches
收藏家、作家、資料分析師
讓我們來談談時間。有許多很棒的部落格和文章都是關於古董錶的,讓我們更接近那些經典的作品。這些故事非常有趣,但一個至今仍未解答的問題是:這些腕錶能否成為它們所屬時代的窗口?讓我們以 1950 年代的腕錶世界為例。這個世界為我們留下了 Submariner、Speedmaster 和 Polerouter:這些美麗的標誌經歷了時間的考驗。然而,我們仍然認識並喜愛這些作品,是因為它們被普遍接受,還是因為它們領先同儕?要真正欣賞當時的特別之處,就必須瞭解當時的正常之處。是什麼定義了 1950 年代的腕錶世界,是什麼讓 1950 年代的腕錶愛好者心動?是否存在類似 1950 年代經典設計語言的東西?
Rolex Zephyr、Patek Philippe Dress Watch、Omega Seamaster、Omega Tuxedo、Jaeger LeCoultre Memovox、Universal Geneve Calatrava - 美麗的復古腕錶,其中一款代表 1950 年代的特色腕錶設計...您認為是哪一款呢?照片@goldammer.me
看了上面的例子,您覺得哪一個滲透著 50 年代的氣息?您能指出界定這個年代的細節嗎?請放心,這些優秀的腕錶中,至少有一款具有明顯的 50 年代風格。
在這個系列中,我要用量化數據分析的放大鏡來仔細觀察鐘錶世界。聽起來可能很複雜,但我保證會很有趣。我收集了超過 2500 隻在 chrono24[1]上公開上市的腕錶資料,並評估了過去 80 年來腕錶的幾個關鍵設計元素。
話不多說,讓我們開始時光之旅。在這第一篇文章中,我會先從整體外觀來定義我們的腕錶,然後再進入更精細的細節。在此,我將五種主要的腕錶類型列入考量:正裝腕錶(即百達翡麗 Calatrava)、正裝休閒腕錶(勞力士 Bubble-Back)、潛水腕錶(勞力士 Submariner)、計時腕錶(歐米茄 Speedmaster)和軍用/野戰腕錶(浪琴 Weems)。所有這些錶款在當時都有,但哪一種是相當罕見的珍品,哪一種又確實符合一般人的品味呢?那麼,1950 年代的紳士用什麼來擦拭手腕呢?
圖一.1940 年至 1975 年間的腕錶類型分佈。您可以看到整個 1950 年代正裝腕錶的明顯累積。從 1960 年代早期開始,其他類型的腕錶 - 特別是計時碼錶、潛水錶和休閒腕錶 - 越來越受歡迎。
從資料中我們可以看到,1950 年代的腕錶系列中,正裝腕錶的存貨量很大。腕錶種類的專業化,也就是所謂的工具腕錶,還未普及到一般大眾[2]。腕錶本身就是工具,多功能才剛剛發展。唯一兩個真正的例外是軍用腕錶和計時碼錶,軍用腕錶有非常特殊的用途,主要在二次大戰期間生產,計時碼錶也同樣是在戰爭時期推陳出新,在 1940 年代到 50 年代初首次出現在大眾市場。
從這個角度來看,我們的三個錶款,Submariner、Speedmaster 和 Polerouter,不僅在設計上,而且在實用性上,都顯然走在了時代的前列。Omega Speedmaster 始創於 1957 年[3],是 1970 年左右第二輪計時表浪潮的先驅。1950 年代初期,潛水腕錶才剛開始出現,短短幾年後,就成為符合一般品味的設計原型。而經典的正裝腕錶也變得更運動、更堅固。鋼製運動腕錶的設計起源於我們感興趣的十年。Polerouter 本身就是這種轉變的完美典範;它將經典優雅與堅固耐用相結合,可承受飛越極地的飛行。它是全方位正裝腕錶的現代定義。
1950 年代......是服裝腕錶的年代。如果有的話,那就是服裝腕錶時代。但我們還遠未完成。要了解這些正裝腕錶的外觀,還有很多事情要做。哪些細節讓它們與眾不同?是指針、時標、錶殼形狀和尺寸嗎?我們會一探究竟。下一站:錶盤顏色。
在這裡查看系列的其他部分:
第一部分:風格問題
第二部分:錶盤顏色
第三部分:熱手
第四部分:小時標記
參考資料
[1]來自 Chrono24 的腕錶,於 2020 年 11 月29 日提取;德國卡爾斯魯厄;
[2]男士腕錶的歷史 - 1900 年代至 1960 年代;復古舞者;
https://vintagedancer.com/vintage/history-mens-watches/
[3]歐米茄超霸的歷史;Alessandro Mazzardo,《時間與腕錶》;
https://www.timeandwatches.com/p/history-of-omega-speedmaster.html
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8 評論
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讀得很好,謝謝您的分享!
我很欣賞您的量化資料分析。期待看到這種方法應用在您未來的文章中!
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