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分秒必爭!目標是重新鎖定新視野號——《冥王星任務》引言(下)

時報出版_96
・2019/05/28 ・2785字 ・閱讀時間約 5 分鐘 ・SR值 512 ・六年級
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無法鎖定太空船

艾倫拿胸章在大樓的門禁處掃瞄了一下,進到了任務指揮中心。在中心內部,他第一眼要找的就是艾莉絲.波曼,計畫中冷靜又極幹練的十四年老鳥。艾莉絲的職稱是任務指揮經理(Mission Operations Manager,簡寫為MOM),她的外號「老媽」就是這樣來的。艾莉絲帶領的任務控制團隊有兩項職責,一個是負責維繫與太空船的通訊,一個就是太空船的控制。艾莉絲正與一小群工程師跟任務指揮專家在某台電腦螢幕前圍成一圈。他們正在商討機宜,而那台電腦螢幕上顯示著一則令人怵目驚心的訊息:無法鎖定

圖/wikipedia

他們處變不驚,讓人感到一絲放心,但想到問題的嚴重性,艾倫又覺得他們會不會放得太鬆了。只不過真正拿問題去試探他們,艾倫才知道他們已經擬出了一套工作假說,欲推測究竟發生了什麼事情。

問題到底出在哪

在訊號喪失的當時,他們已知太空船經設定、要同時處理好幾件事情,而這可能讓主電腦程式處於較大的壓力下。或許,他們推測,新視野號的電腦發生過載。在任務指揮中心之前的演習當中,同一組任務並未對任務模擬器上的同型電腦造成問題,但也許太空船上的實際狀況,與模擬中的情況並未完全相仿。

他們推測若船上的運算負荷果真過重,那電腦可能自行決定重開機。另外一種可能,是船上電腦可能察覺到有問題發生,所以決定自行關機,決策權自動轉移到備用電腦上。

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圖/pixabay

不論是上述兩者中的哪一種情形,都算好消息,因為那意味著新視野號還活著,而且問題是可以處理的。不論是哪一種狀況,都代表新視野號已經重新甦醒,而且已經用無線電回報現況給基地。只要這兩種推測有其一是正解,在太空船自動完成初始回復步驟後的一到一個半小時內,他們都可望收到「飛鴿傳書」。

艾莉絲與她的團隊看來有信心,問題就是二者之一,而想到他們已經控制新視野號的飛行這麼多年,艾倫選擇相信他們。但萬一新視野號音訊全無──接下來的一個半小時後非常關鍵──那就代表他們也不知道發生了什麼事情,而非常有可能永遠也不會有人知道。

隨著愈來愈多同仁趕來集思廣益,艾倫在戰情室裡開了個「小視窗」。所謂戰情室,是個像金魚缸的透明會議室,向外可以俯瞰波曼的新視野號任務控制室。葛倫.方騰也來了。沒多久事情趨於明朗,這不是可以藥到病除的狀況,團隊成員必須要在此長期抗戰──弄不好得披星戴月好幾天,才能讓馬上要飛越冥王星的計畫重回正軌。

只有一次機會

來自新視野號的球面馬賽克圖像 (2015年9月10日發布)。圖/wikipedia

今天出問題的若是繞著某顆星體在軌道上公轉的飛船,又或者是某個已經成功登陸在星體表面的登陸艇,那團隊就不用急於一時。大家可以慢慢分析問題,然後做出建議,甚至嘗試錯誤。但新視野號不是要繞行軌道或表面探勘,這是飛掠行星任務。無人太空船正以單日七十五萬英里(一百二十萬餘公里)的速度朝冥王星衝去──時速超過三萬一千英里(將近五萬公里)。所以不論修不修得好,新視野號都將在七月十四日飛越冥王星,然後一去不返。他們一邊解決問題,太空船也繼續在飛,沒有什麼暫停這種東西。要在跟冥王星擦身而過的瞬間滿載而歸,只有一次機會──新視野號沒有備份,沒有第二次機會,沒有辦法打電話跟冥王星說改天再約。

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第一次世界大戰曾經傳下來一種形容戰爭的說法,他們說戰爭就是「百無聊賴好幾個月,然後恐怖至極好幾個瞬間」。同樣的說法,也完全可以套用在長程太空任務上。因為等待新視野號傳來佳音的那一個小時,感覺非常之漫長,而且老實說也非常之可怕。

重新鎖定

然後,解脫終於到了:午後三點十一分,也就是與飛船失去聯繫的一小時又十六分鐘後,訊號到了,新的訊息出現在任務控制中心的電腦螢幕上:「訊號鎖定」。

艾倫深吸了一口氣。工程師的假說,顯然是正確的。太空船又開口跟他們說話了,這場比賽又有救了!

這場比賽又有救了!圖/wikipedia

好吧,這場比賽有救了,但還是落後很多。他們得卯起來趕進度,太空船才能回歸飛越冥王星的時程。當務之急是新視野號得脫離「安全模式」──太空船在偵測到問題後,就會進入這個模式,而在這個模式裡,會關閉所有非必要的系統。但新視野號要重回飛越軌道,脫離安全模式只是各種工作中的冰山一角。去年十二月以來,所有小心翼翼上傳的電腦檔案,都是支援探索所需,在飛越作業前全得重傳一遍。正常情況下,這會是好幾個星期的工作量,但這會兒沒有幾個星期,他們只有十天。十天後就是新視野號正式抵達冥王星的日子,三天後就要對冥王星展開近距離的資料蒐集,屆時要完成所有最重要的科學觀測。

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波曼跟她的團隊立馬動工,而這果然是一項艱鉅的任務。太空船跳出安全模式後,他們得下指令,讓新視野號從備用電腦轉回由主電腦控制──這是他們第一次不得不這麼做。再來他們得重建、重傳飛掠過程中需要的所有支配檔案。而且傳給新視野號之前,必須在任務的模擬器中完成測試,先確認其效果。一切流程都要完美無缺:那怕是缺了一個檔案,或是版本不對,他們辛苦了這麼多年,就可能名存實亡。

圖/publicdomainpictures

跟時間賽跑

時間滴滴答答在走。近距離飛越的第一批科學觀察──處於任務核心的最關鍵觀察──即將在距離冥王星六點四天、也就是星期二展開。這個六點四天的設定,是根據冥王星一天的長度,也就是它完整自轉一圈的時間。換句話說,我們要是想在飛離前掌握冥王星的全貌,星期二是最後的機會。要是新視野號不能在那之前回歸原訂的時間線,就注定我們會跟很大一片冥王星的表面緣慳一面──永永遠遠。

在那之前,太空船能拉回正軌嗎?艾莉絲跟她的團隊擬定了計畫,他們覺得這是辦得到的──前提是在即將展開的馬拉松式復原工作中,不眠不休的他們不要遭遇到新的問題,也不要自己犯錯來製造問題。

真的辦得到嗎?還是他們會功虧一簣?艾倫那日下午曾說,你如果是這個任務團隊的一分子,並且之前沒有宗教信仰,那你在這個點上也應該開始求神拜佛了。時間會公布答案,我們總會知道結果。但在那之前,先讓我們來說說新視野號計畫一路向前、又如何來到這一天的故事。

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——本文摘自《冥王星任務:NASA新視野號與太陽系盡頭之旅》,2019 年 4 月,時報出版

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出版品包括文學、人文社科、商業、生活、科普、漫畫、趨勢、心理勵志等,活躍於書市中,累積出版品五千多種,獲得國內外專家讀者、各種獎項的肯定,打造出無數的暢銷傳奇及和重量級作者,在台灣引爆一波波的閱讀議題及風潮。

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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

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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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淋巴結腫大別當老化!瀰漫性大B細胞淋巴瘤治癒率達六成,復發靠CAR-T與「預存T細胞」精準續命
careonline_96
・2026/09/08 ・2758字 ・閱讀時間約 5 分鐘

確診瀰漫性大B細胞淋巴瘤(DLBCL)先別慌!CAR-T細胞免疫治療為患者爭取疾病控制、治癒希望,專科醫師圖文解析

瀰漫性大B細胞淋巴瘤首線治癒率達六成。若不幸復發,CAR-T細胞免疫治療可接力救援。醫師建議高風險者「提前冷凍收集T細胞」,確保細胞活性並大幅縮短等待時間,掌握黃金救命期。

「許多人意外確診瀰漫性大B細胞淋巴瘤(DLBCL)時,都會錯愕不已,甚至想要放棄治療,但事實上,多數患者在接受第一線的化療後,就可以獲得卓越的治療成效!」亞東紀念醫院腫瘤科暨血液科主任余垣斌醫師表示,「診間一名七十多歲的年長患者,確診時瀰漫性大B細胞淋巴瘤已屬第四期,癌細胞侵犯至肝臟。家屬原先態度消極、不想治療,所幸在醫療團隊鼓勵下接受標準化療,結果反應極佳,完成療程後肝腫瘤完全消失,追蹤五年未復發,成功治癒。」

「若第一線、第二線治療反應不佳或是復發的患者也不用過度焦慮,如今也有CAR-T細胞免疫治療可運用,且可以透過事前蒐集T細胞這樣的前瞻性策略,應對瞬息萬變的癌症治療」成大醫院內科部血液科李欣學醫師提及,「其診間有位患者,就是在標準化療一年後不幸復發,但考量其身體狀態尚佳且高機率再次復發。因此,在進入第二線化療之前,提前替患者收集健康的T細胞,並透過冷凍的方式保存。此舉如同幫患者多買一份保險,第二線化療若仍不幸復發,可更快完成CAR-T細胞免疫治療,掌握黃金治療時間。

瀰漫性大B細胞淋巴瘤病程猛烈,切勿當成老化、疲勞

非何杰金氏淋巴瘤是對生命威脅極大的血液癌症,其中約五成屬於高惡性度的「瀰漫性大B細胞淋巴瘤」。余垣斌醫師指出,此病發病年齡在五十至六十歲最常見,但從二十到九十歲都有可能罹病。異常增生的淋巴細胞會削弱免疫系統,初期最常被發現的症狀為頸部、腹股溝或腋下的淋巴結異常腫大。

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瀰漫性大B細胞淋巴瘤患者可能出現「燒、腫、癢、汗、咳、瘦」等非特異性症狀,極易與老化疲勞混淆,民眾不應自行對號入座。余垣斌醫師提醒,最正確的觀念是:只要發現身上有異常腫大的淋巴結或其他「持續」未癒的不尋常症狀,就應立刻就醫檢查。

警惕瀰漫性大B細胞淋巴瘤

及早治療,幫助提升治癒率!

瀰漫性大B細胞淋巴瘤的第一線治療,目前的標準療程為「R-CHOP」,結合抗CD20單株抗體標靶藥物與四種化療藥物。余垣斌醫師解釋,早期患者需三至四次療程並搭配放療,晚期患者則通常打滿六次。

瀰漫性大B細胞淋巴瘤對藥物反應優異,平均高達六成患者可達治癒。面對高治癒率,千萬不可諱疾忌醫或尋求偏方企圖「把身體養好再來」。身體虛弱正是癌症作怪,延誤正規治療等器官受損才回頭,反而錯失黃金期,大幅降低治療勝率。

淋巴癌絕非不治之症,治癒率高達6成

復發別慌,CAR-T細胞免疫治療接力救援

儘管一線治療成效卓越,仍有約三至四成患者面臨治療反應不佳或復發的困境。李欣學醫師表示,過去針對復發難治患者,二、三線治療需採用高強度化療或幹細胞移植,這對年長或有多重共病症的患者負擔較重。所幸近年醫療科技進步,CAR-T細胞免疫治療及雙特異性抗體等新武器相繼問世。目前台灣已有健保給付的CAR-T細胞免疫治療,針對兩線治療失敗或移植後復發的患者,甚至無法承受高強度化療者,提供了全新的治癒契機。

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面對可能到來的復發挑戰,提前佈局是提升預後的關鍵。李欣學醫師解釋,化學藥物治療及腫瘤細胞的壓迫,都會對體內免疫系統造成壓力,隨著治療線數增加,T細胞的數量與活性也會隨之下降。因此,若醫師評估患者二線治療後再次復發的風險較高,強烈建議在開始二線化療前,趁身體狀況理想且未受過多藥物影響時,預先收集並冷凍健康的T細胞。這不僅能確保免疫細胞品質,未來需要治療時更可大幅節省等待時間。

提早蒐集冷凍T細胞是否會有問題? 醫師詳解常見迷思

針對許多患者對提前收集細胞的擔憂,說明,常見迷思如冷凍會降低活性或不慎收集到癌細胞皆不需多慮。現今凍存技術極度嚴謹,將細胞存放於攝氏零下150度液態氮中長達三十個月,解凍後依然能保持優良活性。此外,淋巴癌細胞進入周邊血液的機率極低,即便有極少量混入,在CAR-T製備過程中也會被活化後的T細胞直接消滅,安全性已獲大量臨床研究證實,患者大可放心。

李欣學醫師解釋,為確保收集細胞的過程順利安全,醫療團隊原則上會安排患者住院。收集T細胞需置放雙腔靜脈導管抽出周邊血液,透過機器分離出單核細胞,其餘紅血球與血小板則隨即輸回體內。過程可能伴隨輕微手腳發麻或抽筋,醫療團隊都會密切觀察。

復發接力CAR-T細胞免疫治療

瀰漫性大B細胞淋巴瘤的治療武器相當多元,從一線標靶化療到後線CAR-T細胞免疫治療,健保覆蓋率也逐漸普及。鼓勵病友積極與醫師討論治療策略,主動出擊,幫助達到較佳的預後!

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筆記重點整理

● 瀰漫性大B細胞淋巴瘤患者可能出現「燒、腫、癢、汗、咳、瘦」等非特異性症狀,極易與老化疲勞混淆。最正確的觀念是:只要發現身上有異常腫大的淋巴結或其他「持續」未癒的不尋常症狀,就應立刻就醫檢查。

● 瀰漫性大B細胞淋巴瘤對藥物反應優異,平均高達六成患者可達治癒。面對高治癒率,千萬不可諱疾忌醫或尋求偏方企圖「把身體養好再來」。延誤正規治療等器官受損才回頭,反而錯失黃金期,大幅降低治療勝率。

● 針對復發難治患者,二、三線治療需採用高強度化療或幹細胞移植,這對年長或有多重共病症的患者負擔較重。所幸雙特異性抗體及CAR-T細胞免疫治療等新武器相繼問世。目前台灣已有健保給付的CAR-T治療,針對兩線治療失敗或移植後復發的患者,甚至無法承受高強度化療者,提供了全新的治癒契機。

● 若醫師評估患者二線治療後再次復發的風險較高,強烈建議在開始二線化療前,趁身體狀況理想且未受過多藥物影響時,預先收集並冷凍健康的T細胞。這不僅能確保免疫細胞品質,未來需要治療時更可大幅節省等待時間。

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AI 進雞舍,感測器顧豬場:科技如何成為畜牧業的最佳幫手?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2026/09/05 ・3583字 ・閱讀時間約 7 分鐘

從仰賴人力巡視、憑經驗判斷,到導入感測、影像辨識、聲音分析與 AI,智慧畜牧正逐步以數據支撐養殖決策。(圖片提供:Shutterstock)

過去,養雞農得在半夜走進雞舍,靠耳朵分辨雞隻有沒有出現「囉音」(呼吸道疾病的特有聲音);但農民時間有限,一天頂多進雞舍巡三次,而打噴嚏、咳嗽這類異常聲音,又常和背景噪音太相似、不夠明顯,「漏聽」幾乎在所難免。

如果有一套系統能全天候守在雞舍,不僅聽見異常聲音,還能透過影像觀察雞隻狀態、同步記錄體重,情況會不會有所不同?這正是「智慧監測走進畜牧業」的真實場景。

透過感測、影像辨識、聲音分析與 AI,畜牧養殖管理,已經逐步從仰賴人力巡視、憑經驗判斷,轉向以數據支撐的決策;智慧畜牧不只能提高生產效率,也能改善動物福利與整座牧場的生物安全。

本文從家禽到豬隻,採訪兩位長期投入智慧畜牧管理的研究者:國立中興大學生物產業機電工程學系蔡燿全副教授以及國立臺灣大學生物機電工程學系郭彥甫教授,探討科技如何成為畜牧業的最佳助手。

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透過機器視覺與深度學習,系統能辨識母豬的姿態,量化進食、站立與哺乳時間,協助豬農及早發現健康異常。(圖片提供:臺灣大學生物機電工程學系郭彥甫教授)

科技接手觀察,補上人力巡視極限

「如何客觀量化健康指標,其實相當困難。」蔡燿全副教授指出,人工巡視的限制,在於「人不可能一直在現場」。以雞舍為例,雞隻體重反映健康狀況,但用「肉眼估算」並不精準,原因出在羽毛會隨當下溫濕度蓬鬆變化;至於雞隻的消化道疾病,則要看肛門與糞便,但「異常聲音」要在夜深人靜的半夜靠「人耳」去分辨,這些都是雞農單靠人力會存在的侷限。

養豬也是。郭彥甫教授指出,過去豬農評估一欄豬的健康狀態,多半是走進去、用肉眼看一下,母豬花多少時間吃料、站立、有沒有在哺乳,無法精確量化判讀。

靠肉眼、人耳判讀,既消耗人力、又不夠精準,因此,智慧畜牧把這些工作交給機器,透過感測器接手觀察,目標在於「及早發現」。

以雞舍為例,機器讀的是「身體徵象」。

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蔡燿全副教授指出,透過「家禽監測系統」,在雞舍裝設麥克風、攝影機與秤重平臺,把叫聲、雞冠與雞眼的顏色、體重,連同溫濕度、風速、氣體等環境資料,一併轉成可判讀的數據。

以體重為例,當雞隻走上秤重平臺,秤出幾隻的總體體重後,平台上方的攝影機,再以AI影像辨識方式,辨識出秤重平台上的雞隻數量,進而換算出雞隻的平均體重,更進一步的做法是,只要在雞舍中央架一臺主機,建立「影像輪廓對應實際重量」的關係,雞舍的其餘角落,只需由上往下拍的攝影機(不必裝設秤重平臺),單靠影像就能推算體重。這也同步解決了動物福利的問題:不必再人工抓雞懸掛量重,對雞隻的干擾降到最低。

在豬舍方面,機器讀的則是「行為與姿態」的動態變化。

郭彥甫教授指出,只要在母豬分娩欄後方架設攝影機,以機器視覺與深度學習,辨識母豬的姿態,量化牠花多少時間進食、站立與哺乳,同時逐隻追蹤欄內仔豬的移動,把狀態分成哺乳、休息與活動三類。當母豬把乳頭壓住、遲遲不讓仔豬吸奶,又不太進食,系統就能標記出這頭母豬已接近生病,整欄仔豬可能跟著吃不到奶、活動力下降。這些畫面,都讓長期被關在窄欄、行動受限的母豬處境,能夠直接被機器紀錄、透過數據化被豬農看見。

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專家教會 AI 讀懂異常,監測從記錄升級為預警

但機器「看得到」只是第一步,「讀得懂」則要靠人與 AI 協作。

以豬舍的應用場景為例,郭彥甫教授指出,AI的機器學習過程,得先由「人」在影像裡,把豬一隻一隻單獨標註起來,累積上千張影像之後,提供給AI學習、訓練,確保AI能夠「讀懂」之後,之後就由機器接手,自動辨識每一隻豬;例如有些小豬在吃飼料、有些在喝水、有些在打架、互咬;郭彥甫教授指出,這套AI 辨識仔豬「日常行為」的準確率已達到91.36%,等於在100隻仔豬中,AI就能精準判讀出91.36隻的行為模式。

雞舍的場景也是同樣邏輯。蔡燿全副教授解釋,透過預先架設機器在雞舍,進行現場錄音,接著以濾波去掉雜訊、把聲音切成小段,再請專家逐段標註,哪些是正常叫聲、哪些是異常囉音,取出聲紋特徵之後,再餵給AI機器學習,訓練出辨識模型。

當機器學會判讀後,監測的價值就能直接從「記錄」,升級為「預警」。

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舉例來說,雞舍的聲紋辨識系統,由於是24小時錄音,在農民尚未察覺、還沒記錄到異狀之前,系統就先發出「偵測到異音」的預警,不會等到農民到現場查看才發現。此外,影像辨識系統則可以預先偵測到人眼較難察覺的雞眼異常(雞眼異常後2至3天會出現較高死亡率),等於替農民爭取到提早3天處置的黃金時間。

預警換來實際效益。蔡燿全副教授表示,根據合作雞農的回饋,導入這項系統之後,育成率可提升約3%,因為透過系統24小時不間斷監控,農民更能做到「及早發現、及草治療」,提高雞隻「從飼養到出貨」生命週期的完整性。此外…….傳播途徑。蔡耀全副教授補充,傳統雞隻育成率大約落在80%,導入系統這幾年來,育成率持續提升,近年來已經逐步成長至85%至87%。此外,因為農民不再需要頻繁進出雞舍,也切斷了病原透過人腳、野鳥糞便帶入的傳播途徑。蔡耀全副教授補充,傳統雞隻育成率大約落在80%,導入系統這幾年來,育成率持續提升,近年來已經逐步成長至85%至87%。

豬舍也是。郭彥甫教授指出,量化母豬的姿態與哺乳行為,能夠提早判斷牠是否接近生病,另一方面,系統對仔豬群體活動力的追蹤,則讓農民能夠更早察覺「一頭母豬不好、整欄仔豬跟著受影響」的連鎖效應,進而提早做出相對應的準備措施。 科技帶來的好處,除了提前預警,減少人為疏漏,當農民的巡視工時下降、勞動強度減輕,也能間接讓更多青年農民,願意回鄉接手畜牧場。

雞舍聲紋辨識系統可 24 小時錄音,在農民察覺異狀前發出預警,影像辨識也能提早發現人眼較難察覺的雞眼異常。(圖片提供:Shutterstock)

技術到位、市場未到,智慧畜牧的應用挑戰

然而,儘管智慧畜牧的技術持續進步,但要真正落地應用並普及化,目前仍有待跨越的門檻。

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「因為農民沒有 IT 部門。」蔡燿全副教授點出了智慧畜牧最大的門檻:推廣難度高。

他解釋,老一輩農民對科技熟悉程度較低,一旦網路不穩、甚至插頭沒插上的小狀況,原廠可能就得親自跑一趟畜牧場,服務成本相當高,再加上臺灣市場規模有限,負責落地推廣、技術轉移的農業科技公司,意願自然不高。

此外,「農民投入意願」也是一大門檻。「如果這個科技一定可以幫他賺到錢,他就會樂意接受。」郭彥甫教授觀察,豬農評估導入系統的關鍵,在於能不能幫他「賺到更多錢」,而非只是「節省時間和勞力」,「如果只是省下勞力,農民多半會傾向自己來、或是另外聘請人力。」臺灣雖然在2020年就從口蹄疫除名,但近年來面對周邊國家持續存在的非洲豬瘟等疫情風險,豬農對外部人員(智慧農業團隊、農業科技廠商等)進出格外謹慎,都讓智慧畜牧的應用落地,還需要更多溝通與推廣。

最後一道判斷留給人,「資料治理」智慧畜牧下一步

換句話說,智慧畜牧的技術本身,其實已經備妥,唯獨產業與市場的節奏,還需要時間跟上。

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從雞舍到豬場,感測與 AI 接手了「看」這件過去只能靠人力與經驗撐著的工作,效率、動物福利與疫病防線,也因此被重新畫過一遍。

值得一提的是,兩位研究者不約而同都將「最後一道判斷」留給了人:雞隻該不該投藥、母豬難產怎麼處置,這類牽涉責任的決定,仍由農民與獸醫拍板,AI 負責的是更精準的監測、讓異常更及早被發現。

隨著愈來愈多養殖現場,開始累積這些數據,郭彥甫教授預測,「資料治理」將是畜牧業下一步的趨勢。他解釋,當養殖場規模擴大、不常親臨現場的經理人將更依賴簡單直觀的報表,掌握場內狀況;而這些累積下來的數據,還能推估產量、預估禽隻出場時機,同時對接市場價格,做出更合適的決策。

資料來源

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  1. 中興大學生物產業機電工程學系蔡燿全副教授
  2. 臺灣大學生物機電工程學系郭彥甫教授

原文連結:https://pse.is/9k7pkt

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