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室內曬衣就等於慢性自殺嗎?!

科學新聞解剖室_96
・2017/02/17 ・4181字 ・閱讀時間約 8 分鐘 ・SR值 524 ・七年級
相關標籤: 室內晾衣服 (1)

科學新聞解剖室-案件編號 21

案情

進入冬天的季節,如果再遇上濕答答的天氣,恐怕住在都市裡的人都會很煩惱衣服曬不乾的問題。偏偏就在這種時候解剖員聽見電視新聞裡面傳來一則驚悚的報導,播報員一字一句、語帶威脅地警告著:「冬天潮濕容易下雨,許多人會把衣服晾在室內,但小心這樣的行為,可形同慢性自殺!……」,慢性自殺ㄟ,這可是何等攸關性命的嚴肅大事!

查看了時序附近的新聞報導,果然在「東森新聞雲」刊登的新聞中發現題為〈室內曬衣形同「慢性自殺」 濕度一飆呼吸全是黴菌孢子〉的報導,內文第一段就指出:

台灣冬天潮濕多雨,許多住在小套房的租屋族,洗完衣服後都只能在室內「陰乾」,但醫師提醒,把衣服晾在室內,會將空氣中的溼度提高到 70% 以上,成為黴菌孢子孳生的理想環境,誘發氣喘的發生,嚴重還可能造成呼吸困難、器官發炎等病徵,長久下來形同慢性自殺。

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解剖員不禁感嘆租屋族們買不起房、艱辛的打拼、努力存錢,生活起居都在租屋的空間裡,最後卻換來「慢性自殺」的下場,這樣的生活會不會太過悲慘了!? 解剖員再仔細查找其他相關的報導,發現在稍早 2016 年 3 月 23 日春天的時候,「東森新聞雲」就刊登過這篇研究報告,當時的標題是〈連日雨不停…衣服只能晾室內!吸入「麴菌」會致命〉,內文提及:

根據《每日郵報》報導,英國研究發現,若將濕衣服晾在室內,將會使室內濕度提高 30%,這樣的環境有助於「麴菌」等黴菌微生物滋長,容易引起呼吸道症狀……

從這兩則相關的新聞報導中可以發現,在室內晾衣服顯然會提高室內的濕度,而且對於身體不太好,但是提高的比例是在什麼樣的情況下被計算出來的呢?只是在一個空間裡面,晾一件內褲、晾三件內褲、晾一件大衣、晾三件大衣,結果都一樣嗎?都會引起呼吸道疾病?真的像慢性自殺這麼嚴重嗎?為了解答這些疑惑,解剖員實際調查了原始的研究資料,發現這其實是一系列舊聞的混和體。

解剖

一、原始研究的條件是什麼?台灣適用嗎?

這系列新聞最早的祖師爺可以回顧到 2011 年,蘇格蘭著名的格拉斯哥藝術大學(The Glasgow school of Art)裡的麥金塔環境建築研究群(MEAR, Mackintosh Environmental Architecture Research Unit),所進行的一項大型建築研究。這個研究主要想瞭解在蘇格蘭的建築物裡面晾衣服,這些濕氣會如何與建築結構產生加成作用而對人體的健康產生風險。後來這一個研究報告的成果在隔年(2012)才透過新聞稿的方式發佈,包括 BBC鏡報獨立報等英國主流媒體都有相關的報導。

這個研究先針對蘇格蘭格拉斯哥地區 100 位家庭主婦(夫)進行初步的生活習慣調查,之後再針對其中 22 位居住者進行細部的訪談,主要針對他們整體的生活及晾衣服習慣進行瞭解。之後,研究群再委由另一科學機構針對調查到的重要晾衣服習慣進行實際的實驗,以瞭解這些習慣所可能產生的濕氣量。

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這個實驗是以大約 15~17 個洗衣的物件,折合約 4~5 公斤的量作為基準,之後再將實驗得到的濕氣水量(晾衣服造成)對照過去對於建築物濕氣量(建築物構造造成)的研究數據[1],由於這個實驗是以一個擁有兩個小孩的家庭作為設定,所以最後間接推算出的結論應該是:如果在「蘇格蘭格拉斯哥地區」,「一家四口的某一室內」晾衣服,而且「一次晾 15~17 件約 4~5 公斤」的衣服,那麼可能會把整體室內的濕氣提升約「30%」。

圖/pexel, CC0

如果我們要把這樣的結果推演到台灣的情境,我們則需要注意,這個研究是以大約四人的家庭為單位,跟新聞報導中所鬼扯的租屋族狀況是不一樣的。

此外,研究中也特別提及受訪者將濕衣服放在大型暖爐(radiator)上晾乾的習慣,這種暖爐是西方人在酷寒天氣下經常會在室內安裝的那種有一大排暖氣管的暖爐,把濕衣服放在這上面,會讓濕氣更快速地在密閉空間內升高。但是這樣的暖爐設備在台灣的建築物裡並不普遍(根本不適合亞熱帶的氣候),所以相較於蘇格蘭的氣候及情境,如果他們是一種劇烈的晾乾,在我們的情境裡面可能會是溫柔許多。因此整體的研究結果對於台灣的生活情境而言,有許多不能如此簡化類推的地方。

二、看到黑影就開槍的「恐懼訴求」?

接著,在東森新聞雲報導的第二段中,提到所引述的國外媒體報導以及一則國外室內曬衣造成肺部發炎的案例:

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根據《Healthyarabella》報導,一名 43 歲的英國父親 Craig Mather 被診斷出「慢性肺麴病」,該病為最具侵略性的黴菌感染之一,醫師警告他若再不停止室內曬衣,情況將變得更糟。聽了醫師的警告後,Craig Mather 開始將衣服拿到戶外曬,再輔以藥物治療,經過 12 個月後,他的肺部感染情況已大有改善。

這一段的描述會讓我們很容易將室內曬衣、黴菌感染、肺病連結在一起,容易得出「我們把衣服曬在室內,使得黴菌增生,然後就會引起肺病」這樣的推論。好像這三件事是掛勾在一起,輔以真實的案例也似乎讓可信度大增,但事情是這樣嗎?

依據解剖員的調查,發現這一段報導描述主要是來自於 2014 年位於英國曼徹斯特的「國家肺麴病中心」研究團隊所發佈的一個個案研究報導。研究個案裡面的這位 Craig Mather 先生其實在 1977 年就曾罹患肺結核病,加上平常就有把衣服曬在室內的習慣,之後才被診斷出「慢性肺麴病」。為了改善病情,除了藥物治療之外,醫生更建議他必須停止室內曬衣的習慣,以降低空氣中的濕度與黴菌增生的可能性。所以主要的研究脈絡是因為個案本身已有過往的病史,室內曬衣成為加重病情的因素之一,並非最初的肇始原因。

從這個案例中可以發現幾個問題,首先,這是一個個案研究的案例,就像我們在台灣新聞中也會經常看見許多醫院自行發佈看診案例,來提供民眾參考一樣,但它尚不足以構成一個決斷性的宣稱。所以我們解剖員發現,除了英國《每日郵報》的報導之外,這一個研究案例並沒有獲得其他多數主流媒體的青睞,也不見有英國之外媒體的相關討論。我們再看曼徹斯特大學的新聞稿標題是:〈為什麼在室內晾乾衣服可能造成健康威脅〉(Why drying washing indoors can pose a health threat),這樣的標題比起「室內曬衣形同『慢性自殺』濕度一飆呼吸全是黴菌孢子」。會不會感覺後者的加料實在有點加太大,到底想嚇死誰啊?

其次,國內媒體所援引的《HealthyArabella》到底是什麼樣的媒體?如果大家有機會點進去看看的話,就會發現這篇報導的作者同時也是這個網站的擁有者 Arabella 小姐,她自介自己的身份是一位熱情的廚師、媽媽及深情的太太(Passionate cook, mother and loving wife),不是解剖員要說廚師、太太或媽媽不好,而是叫你好好報導新聞,你去給我找個個體戶來幹嘛?而且最讓解剖員無法接受的是,遠在彼端的 Arabella 小姐隨便打個噴嚏竟然就讓台灣的租屋族人人自危,這算是另外一種四海一家的概念嗎?

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三、面對「季節文」,你應該要選擇多激動?

整體來說,這一系列的新聞,一段是出現在 2012 年的一個大型研究,另一段則是出現在 2014 年的一項個案研究發佈,那為什麼會在今年(2016)被台灣的媒體重新翻出來呢?

不論是國內或國外,媒體總是喜歡搭著議題來發佈一些應景的文章,其中有一種類型的文章是跟著節氣來發的,解剖室把這樣的新聞類型稱之為「季節文」。季節文有好處,一方面可以十分應景地引起一般民眾的關注,另一方面也很節省成本,因為可以每年的某些固定時候就可以拿出來說說嘴,順便墊墊檔,符合循環經濟的原則。

例如每到冬天的時候就會出現類似〈熱水澡「洗太久恐致癌」5 分鐘就好〉或是〈氯甲烷與鹵乙酸是致癌的兇手 每天洗澡不當恐致癌〉這樣的新聞,提醒大家在冬天也不要洗澡洗太久,以免自來水裡面的三鹵甲烷吸太多。即便這樣的新聞在 2011 年第一次被報導時,自來水公司就立即出來澄清,指出目前自來水中的含氯量約「0.2 到 1 個百萬分之一」,是很微小、很微小的量,請大家不要擔心。但是同樣的報導卻仍然每隔一段時間就會出現,到了 2016 年還是有報導這樣說〈洗熱水澡超過 15 分鐘恐致癌? 醫師這樣說…〉,如出一轍、未經查證的內容反覆出現。

這一次室內晾衣服的新聞主題,國外主要的報導是從 2012 年開始,並且集中在英國。拜這幾年社群媒體的蓬勃之賜,許多訊息在各種不同的內容農場之間流竄。從這系列的新聞來看,最接近國內媒體報導內容的,其實是英國《每日郵報》2014 年的這一篇 Drying your washing indoors ‘can pose serious health risk 報導,也不知道經過什麼樣的亂鬥歷程,這篇內容就開始在各種內容農場或是個人網絡裡面滾盪,除了前述的 HealthyArabella 之外,隨手一抓包括 GoNutriProChere1Health Tips PortalHealthy Life Tricks 等網站,都出現了大同小異的類似報導內容。也許就在這個過程中,國內媒體的新聞編輯在苦思應景的季節文之際,剛好就跟 Arabella 小姐在這樣的異次元空間中相會,同時也是讓我們的租屋族苦不堪言的開始。

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所以如果再過一陣子中秋節來臨之際,大家看見類似〈中秋烤肉趴 全焦烤肉 致癌物增 100 倍〉〈中秋烤肉簡單 3 招 不怕致癌物〉這類的報導,第一時間上也請務必保持冷靜,不要太快地激情以對。

解剖總結

總結這一次的系列報導,我們只能說在室內晾乾衣服當然是可以避免就儘量避免,畢竟台灣也是一個濕氣重的地方,而且室內原本就不是一個設計來晾衣服的地方。但是如果你是一個租屋族,晾個一兩件內衣褲的,倒是不用太擔心。至於報導中「慢性自殺」、「呼吸全是黴菌孢子」、「吸入麴菌會致命」……云云,你就當作現在媒體環境不佳,所以新聞編輯也需兼練書寫推理小說好了。最後,季節輪替實屬正常,為求安身立命,還請讀者遇到季節性議題能多交叉比對歷史資料,人云亦云所造成的焦慮感,恐怕比肺麴病還要嚴重。據此,本解剖室給予這系列新聞以下評價(15顆骷髏頭):

綜合剖析評比-科學偽新聞指數(滿分五顆)

「關係錯置」指數:☠☠☠☠

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「不懂保留」指數:☠☠☠

「忽略過程」指數:☠☠☠

「戲劇效果」指數:☠☠☠☠☠

參考資料

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  1. TenWolde , A and Pilon, c l (2007) ‘The effect of indoor humidity on water release in homes’, Thermal Performance of the Exterior Envelopes of Whole Buildings x, Atlanta, USA.

(策劃/寫作:黃俊儒、賴雁蓉、簡克志)

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文章難易度
科學新聞解剖室_96
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「科學新聞解剖室」是由中正大學科學傳播教育研究室所成立的科學新聞監督平台,這個平台結合許多不同領域的科學解剖專家及義工,以台灣科學新聞最容易犯下的10種錯誤類型作為基礎,要讓「科學偽新聞」無所遁形。已出版《新時代判讀力:教你一眼看穿科學新聞的真偽》《新生活判讀力:別讓科學偽新聞誤導你的人生》(有關10種錯誤的內涵,請參見《別輕易相信!你必須知道的科學偽新聞》一書)。

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拆解邊緣AI熱潮:伺服器如何提供穩固的運算基石?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/05/21 ・5071字 ・閱讀時間約 10 分鐘

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本文與 研華科技 合作,泛科學企劃執行。

每次 NVIDIA 執行長黃仁勳公開發言,總能牽動整個 AI 產業的神經。然而,我們不妨設想一個更深層的問題——如今的 AI 幾乎都倚賴網路連線,那如果哪天「網路斷了」,會發生什麼事?

想像你正在自駕車打個盹,系統突然警示:「網路連線中斷」,車輛開始偏離路線,而前方竟是萬丈深谷。又或者家庭機器人被駭,開始暴走跳舞,甚至舉起刀具向你走來。

這會是黃仁勳期待的未來嗎?當然不是!也因為如此,「邊緣 AI」成為業界關注重點。不靠雲端,AI 就能在現場即時反應,不只更安全、低延遲,還能讓數據當場變現,不再淪為沉沒成本。

什麼是邊緣 AI ?

邊緣 AI,乍聽之下,好像是「孤單站在角落的人工智慧」,但事實上,它正是我們身邊最可靠、最即時的親密數位夥伴呀。

當前,像是企業、醫院、學校內部的伺服器,個人電腦,甚至手機等裝置,都可以成為「邊緣節點」。當數據在這些邊緣節點進行運算,稱為邊緣運算;而在邊緣節點上運行 AI ,就被稱為邊緣 AI。簡單來說,就是將原本集中在遠端資料中心的運算能力,「搬家」到更靠近數據源頭的地方。

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那麼,為什麼需要這樣做?資料放在雲端,集中管理不是更方便嗎?對,就是不好。

當數據在這些邊緣節點進行運算,稱為邊緣運算;而在邊緣節點上運行 AI ,就被稱為邊緣 AI。/ 圖片來源:MotionArray

第一個不好是物理限制:「延遲」。
即使光速已經非常快,數據從你家旁邊的路口傳到幾千公里外的雲端機房,再把分析結果傳回來,中間還要經過各種網路節點轉來轉去…這樣一來一回,就算只是幾十毫秒的延遲,對於需要「即刻反應」的 AI 應用,比如說工廠裡要精密控制的機械手臂、或者自駕車要判斷路況時,每一毫秒都攸關安全與精度,這點延遲都是無法接受的!這是物理距離與網路架構先天上的限制,無法繞過去。

第二個挑戰,是資訊科學跟工程上的考量:「頻寬」與「成本」。
你可以想像網路頻寬就像水管的粗細。隨著高解析影像與感測器數據不斷來回傳送,湧入的資料數據量就像超級大的水流,一下子就把水管塞爆!要避免流量爆炸,你就要一直擴充水管,也就是擴增頻寬,然而這樣的基礎建設成本是很驚人的。如果能在邊緣就先處理,把重要資訊「濃縮」過後再傳回雲端,是不是就能減輕頻寬負擔,也能節省大量費用呢?

第三個挑戰:系統「可靠性」與「韌性」。
如果所有運算都仰賴遠端的雲端時,一旦網路不穩、甚至斷線,那怎麼辦?很多關鍵應用,像是公共安全監控或是重要設備的預警系統,可不能這樣「看天吃飯」啊!邊緣處理讓系統更獨立,就算暫時斷線,本地的 AI 還是能繼續運作與即時反應,這在工程上是非常重要的考量。

所以你看,邊緣運算不是科學家們沒事找事做,它是順應數據特性和實際應用需求,一個非常合理的科學與工程上的最佳化選擇,是我們想要抓住即時數據價值,非走不可的一條路!

邊緣 AI 的實戰魅力:從工廠到倉儲,再到你的工作桌

知道要把 AI 算力搬到邊緣了,接下來的問題就是─邊緣 AI 究竟強在哪裡呢?它強就強在能夠做到「深度感知(Deep Perception)」!

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所謂深度感知,並非僅僅是對數據進行簡單的加加減減,而是透過如深度神經網路這類複雜的 AI 模型,從原始數據裡面,去「理解」出更高層次、更具意義的資訊。

研華科技為例,旗下已有多項邊緣 AI 的實戰應用。以工業瑕疵檢測為例,利用物件偵測模型,快速將工業產品中的瑕疵挑出來,而且由於 AI 模型可以使用同一套參數去檢測,因此品管上能達到一致性,減少人為疏漏。尤其在高產能工廠中,檢測速度必須快、狠、準。研華這套 AI 系統每分鐘最高可處理 8,000 件產品,替工廠節省大量人力,同時確保品質穩定。這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。

這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。/ 圖片提供:研華科技

此外,在智慧倉儲場域,研華與威剛合作,研華與威剛聯手合作,在 MIC-732AO 伺服器上搭載輝達的 Nova Orin 開發平台,打造倉儲系統的 AMR(Autonomous Mobile Robot) 自走車。這跟過去在倉儲系統中使用的自動導引車 AGV 技術不一樣,AMR 不需要事先規劃好路線,靠著感測器偵測,就能輕鬆避開障礙物,識別路線,並且將貨物載到指定地點存放。

當然,還有語言模型的應用。例如結合檢索增強生成 ( RAG ) 跟上下文學習 ( in-context learning ),除了可以做備忘錄跟排程規劃以外,還能將實務上碰到的問題記錄下來,等到之後碰到類似的問題時,就能詢問 AI 並得到解答。

你或許會問,那為什麼不直接使用 ChatGPT 就好了?其實,對許多企業來說,內部資料往往具有高度機密性與商業價值,有些場域甚至連手機都禁止員工帶入,自然無法將資料上傳雲端。對於重視資安,又希望運用 AI 提升效率的企業與工廠而言,自行部署大型語言模型(self-hosted LLM)才是理想選擇。而這樣的應用,並不需要龐大的設備。研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,體積僅如後背包大小,卻能輕鬆支援語言模型的運作,實現高效又安全的 AI 解決方案。

但問題也接著浮現:要在這麼小的設備上跑大型 AI 模型,會不會太吃資源?這正是目前 AI 領域最前沿、最火熱的研究方向之一:如何幫 AI 模型進行「科學瘦身」,又不減智慧。接下來,我們就來看看科學家是怎麼幫 AI 減重的。

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語言模型瘦身術之一:量化(Quantization)—用更精簡的數位方式來表示知識

當硬體資源有限,大模型卻越來越龐大,「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。這其實跟圖片壓縮有點像:有些畫面細節我們肉眼根本看不出來,刪掉也不影響整體感覺,卻能大幅減少檔案大小。

模型量化的原理也是如此,只不過對象是模型裡面的參數。這些參數原先通常都是以「浮點數」表示,什麼是浮點數?其實就是你我都熟知的小數。舉例來說,圓周率是個無窮不循環小數,唸下去就會是3.141592653…但實際運算時,我們常常用 3.14 或甚至直接用 3,也能得到夠用的結果。降低模型參數中浮點數的精度就是這個意思! 

然而,量化並不是那麼容易的事情。而且實際上,降低精度多少還是會影響到模型表現的。因此在設計時,工程師會精密調整,確保效能在可接受範圍內,達成「瘦身不減智」的目標。

當硬體資源有限,大模型卻越來越龐大,「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。/ 圖片來源:MotionArray

模型剪枝(Model Pruning)—基於重要性的結構精簡

建立一個 AI 模型,其實就是在搭建一整套類神經網路系統,並訓練類神經元中彼此關聯的參數。然而,在這麼多參數中,總會有一些參數明明佔了一個位置,卻對整體模型沒有貢獻。既然如此,不如果斷將這些「冗餘」移除。

這就像種植作物的時候,總會雜草叢生,但這些雜草並不是我們想要的作物,這時候我們就會動手清理雜草。在語言模型中也會有這樣的雜草存在,而動手去清理這些不需要的連結參數或神經元的技術,就稱為 AI 模型的模型剪枝(Model Pruning)。

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模型剪枝的效果,大概能把100變成70這樣的程度,說多也不是太多。雖然這樣的縮減對於提升效率已具幫助,但若我們要的是一個更小幾個數量級的模型,僅靠剪枝仍不足以應對。最後還是需要從源頭著手,採取更治本的方法:一開始就打造一個很小的模型,並讓它去學習大模型的知識。這項技術被稱為「知識蒸餾」,是目前 AI 模型壓縮領域中最具潛力的方法之一。

知識蒸餾(Knowledge Distillation)—讓小模型學習大師的「精髓」

想像一下,一位經驗豐富、見多識廣的老師傅,就是那個龐大而強悍的 AI 模型。現在,他要培養一位年輕學徒—小型 AI 模型。與其只是告訴小型模型正確答案,老師傅 (大模型) 會更直接傳授他做判斷時的「思考過程」跟「眉角」,例如「為什麼我會這樣想?」、「其他選項的可能性有多少?」。這樣一來,小小的學徒模型,用它有限的「腦容量」,也能學到老師傅的「智慧精髓」,表現就能大幅提升!這是一種很高級的訓練技巧,跟遷移學習有關。

舉個例子,當大型語言模型在收到「晚餐:鳳梨」這組輸入時,它下一個會接的詞語跟機率分別為「炒飯:50%,蝦球:30%,披薩:15%,汁:5%」。在知識蒸餾的過程中,它可以把這套機率表一起教給小語言模型,讓小語言模型不必透過自己訓練,也能輕鬆得到這個推理過程。如今,許多高效的小型語言模型正是透過這項技術訓練而成,讓我們得以在資源有限的邊緣設備上,也能部署愈來愈強大的小模型 AI。

但是!即使模型經過了這些科學方法的優化,變得比較「苗條」了,要真正在邊緣環境中處理如潮水般湧現的資料,並且高速、即時、穩定地運作,仍然需要一個夠強的「引擎」來驅動它們。也就是說,要把這些經過科學千錘百鍊、但依然需要大量計算的 AI 模型,真正放到邊緣的現場去發揮作用,就需要一個強大的「硬體平台」來承載。

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邊緣 AI 的強心臟:SKY-602E3 的三大關鍵

像研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,就是扮演「邊緣 AI 引擎」的關鍵角色!那麼,它到底厲害在哪?

一、核心算力
它最多可安裝 4 張雙寬度 GPU 顯示卡。為什麼 GPU 這麼重要?因為 GPU 的設計,天生就擅長做「平行計算」,這正好就是 AI 模型裡面那種海量數學運算最需要的!

你想想看,那麼多數據要同時處理,就像要請一大堆人同時算數學一樣,GPU 就是那個最有效率的工具人!而且,有多張 GPU,代表可以同時跑更多不同的 AI 任務,或者處理更大流量的數據。這是確保那些科學研究成果,在邊緣能真正「跑起來」、「跑得快」、而且「能同時做更多事」的物理基礎!

二、工程適應性——塔式設計。
邊緣環境通常不是那種恆溫恆濕的標準機房,有時是在工廠角落、辦公室一隅、或某個研究實驗室。這種塔式的機箱設計,體積相對緊湊,散熱空間也比較好(這對高功耗的 GPU 很重要!),部署起來比傳統機架式伺服器更有彈性。這就是把高性能計算,進行「工程化」,讓它能適應台灣多樣化的邊緣應用場景。

三、可靠性
SKY-602E3 用的是伺服器等級的主機板、ECC 糾錯記憶體、還有備援電源供應器等等。這些聽起來很硬的規格,背後代表的是嚴謹的工程可靠性設計。畢竟在邊緣現場,系統穩定壓倒一切!你總不希望 AI 分析跑到一半就掛掉吧?這些設計確保了部署在現場的 AI 系統,能夠長時間、穩定地運作,把實驗室裡的科學成果,可靠地轉化成實際的應用價值。

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研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,體積僅如後背包大小,卻能輕鬆支援語言模型的運作,實現高效又安全的 AI 解決方案。/ 圖片提供:研華科技

台灣製造 × 在地智慧:打造專屬的邊緣 AI 解決方案

研華科技攜手八維智能,能幫助企業或機構提供客製化的AI解決方案。他們的技術能力涵蓋了自然語言處理、電腦視覺、預測性大數據分析、全端軟體開發與部署,及AI軟硬體整合。

無論是大小型語言模型的微調、工業瑕疵檢測的模型訓練、大數據分析,還是其他 AI 相關的服務,都能交給研華與八維智能來協助完成。他們甚至提供 GPU 與伺服器的租借服務,讓企業在啟動 AI 專案前,大幅降低前期投入門檻,靈活又實用。

台灣有著獨特的產業結構,從精密製造、城市交通管理,到因應高齡化社會的智慧醫療與公共安全,都是邊緣 AI 的理想應用場域。更重要的是,這些情境中許多關鍵資訊都具有高度的「時效性」。像是產線上的一處異常、道路上的突發狀況、醫療設備的即刻警示,這些都需要分秒必爭的即時回應。

如果我們還需要將數據送上雲端分析、再等待回傳結果,往往已經錯失最佳反應時機。這也是為什麼邊緣 AI,不只是一項技術創新,更是一條把尖端 AI 科學落地、真正發揮產業生產力與社會價值的關鍵路徑。讓數據在生成的那一刻、在事件發生的現場,就能被有效的「理解」與「利用」,是將數據垃圾變成數據黃金的賢者之石!

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