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總編輯報告:為何泛科學不抵制頂新/味全?

鄭國威 Portnoy_96
・2016/06/20 ・2730字 ・閱讀時間約 5 分鐘 ・SR值 508 ・六年級

「泛科學」的作者為獨立自主,在此議題上有自己的判斷,泛科學不代表任何一位作者的意見,本文僅代表總編輯立場。ama.001

==>請先看專案起源

很久沒回文回一個晚上了,趁著還沒睡著,聊聊有些相關但或許沒那麼直接相關的感想。

如果說做泛科學這幾年來,我有一點點改變的話,那就是我對這個世界,這個宇宙,越來越好奇,同時驚訝於我過去怎麼能依靠僅僅片面的報導、自己的腦補、還有周遭人/網友的看法,就覺得我了解某一件事情的全貌跟真相,就可以對某些事情說三道四,大放厥詞。我以前很常這樣,也很常因此傷害別人。

現在的我還是會犯類似的錯,可能永遠無法避免,但是我得說,頻率少了很多,因為我自覺我對太多事情的認識太少了。例如,以前我沒有那麼偏廢死,現在的我非常偏,不是因為我成了犯罪專家或法律專家或任何專家,而是因為我知道我不知道的事情實在太多了,在這樣的情況下,我無法說服自己去認定一個人該不該死。

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以前我也對某些政治人物或某些社運或某些國家意識形態有很堅定的看法,現在其實都沒有了,不是我不敢辯論或是不敢捍衛,而是我知道我知道的太少了。簡單來說,泛科學讓我知道我實在太無知了,而且我根本沒有足夠的專業去對許許多多的事情下判斷。我前陣子在TEDx彰師大演講時,也提到這件事,現在回想起以前做的事,都覺得怎麼會那麼莽撞?我當初到底憑著什麼去介入?我知道些什麼啊!

我並沒有因此就放棄追尋知識。泛科學激起我無盡的求知慾,並且讓我有機會接觸許多各領域的專業人士,從他們身上重複證明自己的無知,以及證明只要我願意,我可以找到方法去獲得我能夠信任的知識。

前陣子有則新聞說狗狗不喜歡給人抱,原作者是著作等身的加拿大動物與心理學退休教授,全世界的媒體都報導了這則消息,而且有數據佐證,但是實際上看一下,卻發現問題很大

結論不是要說狗狗其實喜歡人抱。事實是我們無法就這則消息得出狗狗不喜歡給人抱的結論,反之亦然。答案對我來說暫時是「不知道」,這樣很好,比我自以為我知道答案是什麼來得好太多了。我還可以去看更多資料,問更多專家,甚至自己實驗,雖然很麻煩,但是我知道我不知道。當我什麼都不知道的時候,我要怎麼對這件事情表達態度,甚至採取行動呢?但天啊,以前的我可以耶。想到就起雞皮疙瘩。

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類似這樣的案例太多了,你說慈濟該不該死?紅十字會該不該廢?柯文哲現在做得爛不爛?台南鐵路東移到底正不正當?我都不知道,我無法馬上下判斷告訴你我的立場,但以前的我早就直接大發厥詞,甚至搞起鍵盤社運。

回到食安事件,我曾經也是杯弓蛇影,例如三聚氰胺,我記得我當年原本的態度是「當然要零檢出」,「不該出現在食物裡的蟑螂就算只有千萬分之一也不該出現」。當時的我不知道什麼是「劑量決定毒性」,什麼是「儀器極限」,要用什麼儀器才能夠判別「刻意加入」或其他。

過往我們仰賴媒體去轉達跟轉譯這些事件,我們才得以做出判斷,但現在我們還能矇著眼睛相信嗎?我個人完全沒有辦法。我信任的資訊來源現在很少,如果有任何內容沒有提供我足以自行檢驗的資料來源,我就當作不知道。也就是說有一件事情被媒體報導了,那「媒體有報導」這個客觀事實是存在的,但媒體報導的那件事是否真的存在?我不知道。是對是錯?我不知道?是真是假?我不知道。而如果我要加以評論,都得提醒自己那前提是「假設這件事是真的發生」。

所以如果你問我:頂新該不該抵制?我的答案是「我不知道」。我當然知道油品案,但我沒有花充分時間了解,我沒有收集到我認為可信的資料,我也沒有去找到自己能找到的最原始資料來源,在這之前,我只能說不知道。「過去的報導很多啊!他們在法庭上認罪了啊!」是真的嗎?但我不知道啊,我知道的是司法還在進行中,這是我唯一能知道的客觀事實。我不那麼信任司法,也不信任超級富豪,但目前司法(不管是法官、還是檢察官還是律師)比我知道的多太多了,我認為我自己根本沒有判斷跟表態的能耐。

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我不知道抵制頂新的人知道的知識真相有多少,所以我也沒有資格去評斷他們的抵制,或許他們知道的很多,非常多,那他們的選擇當然要尊重。但是我,我自己,我還不知道。目前還在司法階段的案件(目前一審無罪),我也很期待知道判決結果。

我不知道抵制味全林鳳營的人知道的知識真相有多少,所以我也沒有資格去評斷他們的抵制,或許他們知道的很多,非常多,那他們的選擇當然要尊重。我因為接了這個案子,去看了一輪,然後結識了多位我信任的專家,有機會知道更多,但我依舊無法判斷,我很確定我還不知道全貌,但我知道的比過去多了一些。我想要提供的就是這些。

泛科學也教會我另外一件很重要的事,那就是犯錯非常正常,但是當然不能刻意去犯錯,重點是你怎麼對待錯誤,我視之為機會,一定要把握的溝通機會。如果我們有錯,那我們一定要反省,但「擔心有人退讚」或「擔心被評一顆星」之類的不是我們存在的目的。

最後的最後,「如果味全以後出了問題」「如果司法最終判決頂新就是有滔天大罪」「那你會不會後悔?」

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我的答案是:我不知道。等我看到資料,並且自己驗證過之後再說。現階段我只知道我知道什麼,而我依照我知道的來行動。如果你知道一些強力的證據,能夠讓我知道我之前都不知道也不能確定的,拜託,請告訴我們,投稿也非常歡迎,只要資料論述證據佳,我們沒有任何包袱。

=>各種關於味全乳品的疑問,歡迎到這邊來提問

=>各種關於為何泛科學要接這個案子的疑問,歡迎到這邊來提問

更新:

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感謝溫朗東先生的批評,不過溫先生以為我們是把科學歸科學,社會歸社會,政治歸政治,其實並不是這樣。我們一直認為科學跟社會跟一切是分不開的。做這個案子的前提也是如此。

第一,不管是各個敏感議題(基改、核能、死刑、性別、還是頂新),我們都不希望泛科學因為不站在主流立場而不敢碰觸。

第二,我希望測試大家對於收費這件事的判斷,我自己是學媒體的,對於置入性行銷非常敏感,也多所批判,但從我也不是傳統媒體人,我認為接受客戶委託作專案,只要充分揭露,內容不受左右,是可以的。(這並非所有人都贊同)

置入性行銷在我的定義中是資訊的偷襲,也就是在沒有說明清楚跟充分揭露的前提下植入某些正反訊息。這種事情做了就毀了。但媒體能不能與企業合作?就算那是個爭議十足的企業?這是可以討論的,我自己站在可以這邊。但沒有百分之百的答案。

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「泛科學」的作者為獨立自主,在此議題上有自己的判斷,泛科學不代表任何一位作者的意見,本文僅代表總編輯立場。

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文章難易度
鄭國威 Portnoy_96
247 篇文章 ・ 1503 位粉絲
是那種小時候很喜歡看科學讀物,以為自己會成為科學家,但是長大之後因為數理太爛,所以早早放棄科學夢的無數人其中之一。怎知長大後竟然因為諸般因由而重拾科學,與夥伴共同創立泛科學。

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AI 可以設計散熱,但誰敢讓它出貨?林唯耕談算力背後的物理現實
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2026/08/20 ・2819字 ・閱讀時間約 5 分鐘

本文由 高柏科技 合作,泛科學撰文

林唯耕剛回台灣任教時,曾在清華大學的實驗室裡用一立方公分的「氨」做實驗。沒想到氨氣意外洩漏,那股刺鼻的氣味瞬間瀰漫整棟大樓,引來眾多師生抗議。

「從此以後,我再也不敢在實驗室裡用氨了。」他在《思想實驗室》的訪談中,帶著笑意回憶這段往事。

這段插曲聽來像是一則工程師的寓言:在理論模型中,氨是太空熱控系統的理想介質;但在現實的辦公大樓裡,它首先是逼人逃竄的臭味。公式本身沒有錯,但現實世界永遠比公式更複雜——它包含了人、成本、風險,以及必須為後果負責的工程師。

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高柏科技技術專家、清華大學榮譽退休教授林唯耕 ,曾任職於美國 OAO 工程部熱流組,深耕電子構裝散熱與熱管技術多年。隨著 AI 浪潮席捲全球,他鑽研一輩子的老問題再次被推向科技產業的核心:當晶片運算速度無止境攀升,那股伴隨而生的熱,究竟該往哪裡去?

熱不會讀新品發表會

科技巨頭在發表會上熱衷於談論大型語言模型、GPU 規格與驚人的算力。這些詞彙在投影片上光鮮亮麗,彷彿進步毫無邊界。然而,每一次數位運算都紮實地發生在實體晶片上。晶片會發熱、材料會疲勞老化,一旦設備過熱,系統便會降頻保護。在物理現實面前,再動聽的發表會敘事也必須低頭。

晶片會發熱、材料會疲勞老化,一旦設備過熱,系統便會降頻保護 / 圖片:envato

回顧個人電腦發展早期,晶片幾乎不需專屬散熱元件。隨後,鋁製鰭片、風扇、熱管到均溫板逐一登場。這段歷程常被視為技術升級,其實更像是對空間的極限勒索:晶片功率翻倍,發熱源的面積卻沒變大,機箱空間也不可能無限擴張。

林唯耕指出,散熱設計的核心只有三要素:功率、熱源面積與空間限制。他舉例,在標準的 1U 機箱中,若發熱面積約為三十乘三十毫米,氣冷系統在達到八百瓦時就會面臨瓶頸。這並非固定的物理常數,而是取決於空間、面積與氣流的動態平衡。最現實的代價在於,風扇轉速提升的背後,是噪音、電力損耗與空間占用。

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因此,「液冷技術」的興起並非單純為了追求酷炫,而是算力密度提升後的必然選擇。它能更精準地帶走晶片廢熱,卻也將新的挑戰帶入機房:漏液風險、流道堵塞、材料相容性,以及維運時的難度。工程的進步,本質上鮮少是徹底消滅問題,更多時候是選擇一組「比較值得承擔」的新問題。

太空教他的,不是把答案搬回地面

太空熱控工程之所以迷人,是因為它剝奪了地球上最常見的散熱工具。在真空宇宙中,沒有空氣能讓風扇製造對流;受光面溫度破百度,陰影處卻極度嚴寒。工程師必須純粹仰賴熱傳導、熱輻射,以及熱管與環路型熱管(LHP)來搬移熱能。

熱管運作的關鍵在於「相變」——液體蒸發時吸收大量潛熱,冷凝後重回循環。林唯耕比較了銅與水的熱傳導能力:在他設定的特定條件下,實心銅塊約能傳導 120 瓦的熱能;但若每秒有一立方公分的水發生蒸發相變,移熱量可瞬間拉升至 2.4 千瓦(kW)。他強調「每秒」的觀念,因為散熱談的是動態流動速率,而非靜態的冷卻魔法。

儘管如此,太空科技並不能直接套用到地面。太空元件因考量重量、功耗與維修難度,偏好無馬達幫浦的被動式設計;但地面 AI 伺服器面臨更高的熱負載與環境溫度,往往仍需幫浦驅動流量。當年那場「氨氣洩漏」事故正是最好的提醒:技術是否「先進」,與它是否「適合」當下的場景,始終是兩回事。

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他強調「每秒」的觀念,因為散熱談的是動態流動速率,而非靜態的冷卻魔法。/圖片:envato

好論文,為什麼仍可能造不出好產品

學術研究致力於證明「可行性」,而工業現場則要求「可重複性」——不僅要能運作,還得確保每台出廠的設備都不漏水。林唯耕將此定義為「從 0 到 1」與「從 1 到 100」的差別。後者涉及良率、成本、公差與客戶信任。論文中那次最完美的實驗數據,在產線上往往未必管用。

他從不避談失敗。在高柏科技早期與學界合作時,也曾遇過實驗數據無法複製,或研究方向偏離產業需求。這未必是雙方努力不夠,而是彼此對「成功」的標準不同。為了解決這道鴻溝,高柏科技推動「柏苗啟航創新培育計畫」,每年投入逾千萬資金與成大、中山、台科大等校合作,並指派專業人才在過程中持續微調、校正,確保研發貼近產線現實。

他分享了近期一項液冷工質校正專案。團隊使用非侵入式的超音波流量計進行觀測,但由於儀器預設以「水」校正,換成其他化學流體後讀數便出現誤差。最初嘗試用幫浦壓差推算,卻發現缺乏重複性,數據甚至推導出不合理的蒸發率。最後團隊回歸基本面,改用秤重法搭配能量平衡進行交叉驗證,才讓數據成功收斂。

這個故事真正的價值不在於「產學雙贏」的口號,而在於那段不夠優雅的挫折:假設失效、數據混亂、方法砍掉重練。也正是在這種時刻,企業需要的不只是會算數的人才,而是能洞察研究何時「走鐘」,並有權力喊停、要求重來的關鍵決策者。

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林唯耕坦言,過去在校園裡總認為「技術第一、成本第二」,進入商界後才驚覺行銷與信任關係往往才是關鍵。這番話雖然不如科技突破那樣動聽,卻是產品能否進入市場的殘酷真相。再卓越的散熱設計,若無法穩定生產或贏得客戶信任,也僅止於一份精美的報告。

AI 會給答案,誰來負責出貨?

訪談尾聲,主持人國威提出了一個時代難題:假設 AI 能在彈指間生成散熱架構、材料配方與流道設計,企業該選擇全面擁抱 AI 的速度,還是保留緩慢但穩定的工程驗證,以規避潛在的失效風險?

林唯耕拒絕落入二選一的框架。他的觀點是:兩者並存。AI 擅長處理資訊、生成草案;但工程師仍須實作原型,進行嚴苛的性能與可靠度測試,最終由人決定是否出貨。這並非盲目崇拜人類直覺,而是基於一項事實:AI 的資料庫裡,通常沒記載下一次「意外洩漏」或「材料疲勞」的細節,且模型永遠無法為量產結果擔負法律與商業責任。

在 AI 時代,最稀缺的未必是熟練下指令(Prompt)的人,而是具備這種能力的人:能預判答案可能在哪裡出錯、能設計實驗將問題「逼」出來,並且願意為最終的量產品質負起責任。

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大眾習慣將雲端想像成輕盈、無重量的空間。但現實中,雲端是由龐大的機房架構而成,裡面裝滿了晶片、管線、泵浦與冷卻液。虛擬算力的每一次擴張,都會在實體世界留下發熱的足跡。散熱工程師的價值,就是不讓這筆物理帳單,被埋沒在光鮮亮麗的投影片背後。

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鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
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