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腸內菌,玄機多!

科學月刊_96
・2012/05/28 ・4304字 ・閱讀時間約 8 分鐘 ・SR值 542 ・八年級

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你知道人的腸內菌可達100 兆,是所有身體真核細胞的10 倍嗎?若讓身體每個細胞都有投票權,決定人到底是細菌國還是哺乳類國,則鐵定屬於細菌國!

程樹德

動物的消化道內,經常有大量微生物存在,雖然口腔、食道、胃及小腸內,或因其酸度高或物質之流速快,均沒有很多的細菌(少於每毫升10 萬隻),但大腸內物質流速慢、有機物多,微生物就有機會增殖至極驚人程度,如大腸下端每毫升物質,就有1000 億至1 兆個細胞,成年人腸內菌總數可達100 兆,就是人類所有身體真核細胞的10 倍,若每個細胞都擁有一票,以投票決定人到底是屬於細菌國還是哺乳動物國,則人鐵定歸屬於細菌國,且是一個大細菌社會。

若以當今70 億人來計算,其微生物總量可達10 的24 次方,雖然只是海洋內微生物總數的十萬分之一,但綜合各種動物的腸內菌,腸內這一特殊棲地,也算是地球上微生物很重要的生態環境呢!

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益生菌的誤解

現在市面上頗為喧騰的「益生菌」概念,即吃活細菌可以對宿主有好處,是一項頗為根深柢固的想法,其源於20 世紀初年,曾獲得諾貝爾醫學獎的俄國科學家梅奇尼可夫(EliMetchnikoff, 1845~1916),於法國巴黎的巴斯德研究所任教時有的想法:是否人的老化與大腸內腐敗細菌有關呢?他假定,像大腸內常存的梭狀芽孢桿菌(Clostridium),既能水解蛋白質,並產生有毒物如酚(phenol)、吲哚(indole)及氨(Ammonia),這些東西可能讓腸子自我中毒(Auto-intoxication),而當長久中毒後,就產生老化特有的身體變化。

保加利亞或俄羅斯農人常喝 乳酸菌發酵的酸乳。

由於當時細菌學家業已知道,把乳酸菌加入牛奶中,菌因發酵了其中的乳糖而生酸,使牛奶變酸,這反而抑制了讓牛奶腐臭的細菌生長;梅氏也觀察到,保加利亞或俄羅斯農人常喝乳酸菌發酵的酸乳,當中有些人又特別長壽,於是推論常喝有活菌的酸奶,可將乳酸菌種植在大腸內,增進大腸的酸度,因而壓制水解蛋白質的細菌,他因而從保加利亞酸奶中分離出一種菌,用以製酸奶且親自飲用,並宣稱確有裨益,朋友中有追隨者,有些巴黎醫生也開始讓某些病人喝酸奶。但是到了1 9 2 0年,瑞特格(L. F.Rettger)讓人喝酸奶後,再檢視腸內菌群,發現梅氏所宣傳的「保加利亞桿菌」在大腸內根本活不了,於是一舉摧毀了梅氏的推論,他的老化學說也深受質疑。

回顧這一小段科學史,我驚訝梅氏有強大的觀察力及豐富想像力,能從試管的所見,直接跳躍到腸內的複雜世界,同時又能劍及履及的親自體驗,表現了傑出科學家最需要的特質,而他學說終歸錯誤,也無可避免,因為科學所根據的假設,常是靈光一現的遐想及猜測,很難經得住實際檢驗呢!

雖然迷人的假設已被打倒及拋棄,但還是有些人因依依不捨而讓它復活,還以之創立大企業呢!養樂多即為一例,日本人代田稔(1899~1982)在1930年於京都大學念醫學院時,即分離出了一株乳酸菌,名叫養樂多代田菌,5年後開始販賣,此產品在日本與日本曾殖民的地區頗為流行。但每100 克液體竟含有18 克的糖,這是否有益生效果,仍頗有爭議,但常喝者會變胖則是確定的。

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核酸定序與菌種劃分方法

然而開始以總體角度來研究人體腸內菌,則要等到大量定核酸順序的能力出現之後。核苷酸(DNA)是很長條的核酸單元聚合物,經由核糖上的氫氧基與磷酸相連,成為很長的鍊,側枝的鹼基則可以經由氫鍵與互補鏈相連,這A與T互補及G與C的互補,就能保證一條DNA 長鍊上的遺傳資訊能準確地複製到互補那一鍊上。

英國人桑格發明的核酸定序法,將一種特製的核酸單元加入到延長中的DNA鍊上,此單元因缺乏一個氫氧基,無法進一步延伸,於是形成各種不同長度的單鍊DNA ,再用電泳法將各種長度的片段展開後,短的跑得快,位居前列,長的跑得慢,滯延於後,整個鹼基的順序,便能由下而上讀出來。

養樂多自1935年問世以來就深受大眾喜歡、 長銷不衰。此產品是由日本代田稔博士在 1930年分離的養樂多代田菌所製造,然而是 否有益生效果仍頗有爭議,但因其含糖量甚 高,常喝者會變胖是確定的。

這真是極精巧的設計,但實作時仍要幾天時間,才能得到數百個核苷酸的序列。然而經過30 年的逐步創新,當極大量平行定序機器發明時,可在玻璃片上一微小區域放上定序過程,同時對數萬個小區定序,雖然每個小區肉眼難見,但仍可以用細束激光或精細的螢光感應器,偵測此一小區內,某一核酸是否能被酵素加入生長中的DNA 鍊上,偵測同時即記錄之,於是短時間內,可產生百萬以上核酸序列,再用電腦程式互相比對,將短鍊資訊連的更長。

執行這種亂槍打鳥的定序後,細菌的種類如何能劃分呢?這要拜伊利諾大學細菌學家伍茲(Carl Woese, 1928~)之功所賜,他長期對細菌核糖體內一條小核醣核酸(16S rRNA)的基因定序,現已累積20 萬筆資訊於基因銀行(Gene Bank)中,只要定到這一基因的序列,便能將這一細菌分類。

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有了這種強大的工具,美國密蘇里州聖路易市華盛頓大學的戈登(J.I. Gorden)研究小組,便運用這策略,決定人體糞便內可有多少種細菌。

 

腸內菌大觀

決定腸內菌有多少種,並不容易,腸內是個很特殊的生態環境,並非人造的機器所能模擬,故可培養及分離的菌種類,遠遠小於不能培養的菌種類,現在單從總群體的核酸予以定序,再由序列中找出與核糖體次單元核酸分子(16S rRNA)相似的分子,予以收集排比後,就可窺見大致的菌相。

如以98%次單元核酸分子的相同程度來劃分種,則戈登所蒐集的人腸內菌核酸序列可得約800種,但若以每一種特殊的次單元核酸分子順序當一個細菌株(strain ,是分類在「種」這一大群體下的更小純系群體),則超過7000 株,這是頗大的變異,存在種及株這兩個分類層次。

但若從細菌域(domain)這最高層級的分類來看,細菌域內已知可粗分為55 個大枝(Divisions)——這所謂「枝」,現在被賦予超界或深演化分枝(Super Kingdom 或Deep Evolutionary Lineage)的分類地位,即18 世紀時林奈(Carl Linnaeus, 1707~1778)所定界門綱目科屬種七大層次,業已不符使用,故疊床架屋地加於界以上,構築了超界及域兩個更高層次,而在種以下,也加了一個株的層次。

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人腸內菌的核酸序列只分布於55 大枝中的8 枝,其中有5 枝相對較稀少,故絕大多數的腸內菌只歸類於3大枝之內,即噬細胞菌—黃桿菌— 類桿菌類(C y t o p h a g a -Flavobacterium-Bacteroides)、厚壁菌類(Firmicutes)及變形菌(Proteobacteria),前兩枝各占30%以上的菌株。

與人類共同演化的證據

這就指出一個有趣現象,即人腸內菌是地質史上細菌演化出的55 大分枝中,僅有的3大枝予以使用腸道作為棲息環境,這是否意味寄主施予強烈的選擇壓力?以及天擇施予寄主及腸內菌另一種強烈選擇,逼迫寄主與腸內菌共同演化呢?也就是說,寄主的腸內免疫系統是否利用分泌性抗體(IgA)及吞噬細胞或溶菌,來監控腸內菌的行為?以鼓勵合作者,並懲罰破壞者呢?且若腸內菌破壞了寄主的健康,讓他病厭厭甚至死亡,則整個腸內菌大社會也同時進了棺材內?

有項證據似乎顯示人與腸內菌有共同演化關係。在噬細胞菌這一枝(CFB),有許多腸內菌的核酸變異量最多,也只有它們與這一枝的祖先,有最大的改變量,及最遠的遺傳距離,換句話說,這些進駐腸道的菌,曾經加速度演化以適應寄主環境,同枝(CFB)很多菌,也存在其他哺乳動物腸道內,這也指出,這枝內某些菌與哺乳動物的共生,可能已很久遠了。

母親否也把自己腸內菌傳給兒女呢?胎兒腸內無菌,但經過產道時,是否順便接收了媽媽的腸內菌? 2001 年柔天道(Zoetandal etal.)等人用檢驗核酸片段之特徵方法,發現同卵雙生子的腸內菌間相似性,大於雙生子與其同桌共食的配偶間相似程度,同一研究也及於異卵雙生子及兄弟,他們間的相似度,也與同卵雙生子間一樣,支持母子相傳的理論。

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長達幾千萬年的共生關係,是否代表某些腸內菌對於寄主大有助益呢?以前面所提益生菌為例,腸內菌可製造維生素B12,讓大腸攝取,現在似乎有證據,顯示腸內菌可能貢獻能源及廣泛的代謝能力予寄主呢!

腸內菌是造成胖瘦的主因?

腸內的類桿菌中有一種常見致病菌,叫多形類桿菌(Bacteroides thetaiotaomicron),因它的細菌體內常有液泡狀物,使細菌外型像希臘字母,這種伺機引起病症的厭氧菌有很大的基因體,達630萬核酸,當完全定序後,發現它帶有許多代謝碳水化合物的基因,光是醣的水解酵素就有226個,這是否能幫忙寄主消化植物多醣,以產生醋酸等小分子,供寄主為能源呢?

同一研究組在2004 年就曾以此觀念來指導實驗,它們讓同種鼠分兩組,一組經剖腹產,並養在完全無菌環境中,是俗稱的無菌鼠,另一組則自然生產,腸內有菌,兩組給相同富含多醣的飼料,雖然有菌鼠食量低於無菌鼠,但是初成年時,有菌鼠體脂肪,比無菌鼠要高出40%。

這與腸內菌幫忙擷能有關嗎?實驗者拿了一些有菌鼠糞摻入飼料中,讓無菌鼠也建立腸內菌群,很快地, 10 天到2 週後,無菌鼠就變得一樣肥了。

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研究發現老鼠腸內菌會影響對食物的運用效率,進而造成胖瘦的差異。

這項實驗顯示腸內菌可能幫寄主獲取更多能量,那麼胖寄主與瘦寄主間,腸內菌相是否不同呢?於是戈登小組就用基因只差一個的同株純系老鼠進行這實驗。

瘦素是一個小蛋白質,由脂肪組織分泌給腦,下視丘收到瘦素信號後,會降低食慾,以調節脂肪量,當這激素發現時,給予全球胖子極高的期望,想賺大錢的公司也先掏出大錢,包下瘦素可能衍生的商業利益。

可惜事與願違,胖子腦中大都不聽瘦素指揮了,故使這一減肥藥的黃金大夢提早破滅,但科學家破壞老鼠瘦素的一對基因後,卻使老鼠胖嘟嘟呢!

戈登取出胖及瘦鼠盲腸的菌群,並予定序,共得1 億6000 萬個核苷酸序列。在胖鼠腸內菌中,厚壁菌類與類桿菌類之比例,要高於瘦鼠的腸內菌,例如厚壁菌內常見的是直腸優桿菌(Eubacteriumrectale),而類桿菌中常見的是多形類桿菌,其核酸序列出現的頻率比,胖鼠樣本是7.3 ,而瘦鼠內只有1.5 。

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戈登也發現胖鼠樣本內,古菌序列出現次數高於瘦鼠,此常見古菌是史密斯產甲烷短桿菌(Methanobrevibactersmithii),產甲烷的古菌如何能增進多醣的發酵呢?有一種可能是產甲烷的古菌在無氧環境中,搜刮二氧化碳及氫分子,以產生甲烷,當氫分子濃度降低,大有利於細菌發酵,因為移走了發酵的最終產物。

戈登對這一古菌的可能效用,曾以無菌鼠做了一組實驗,一組給予史密斯產甲烷短桿菌及多形類桿菌,另外兩個控制組則只給其中一種菌,他們發現有這兩種菌的鼠,食物運用效率高,且脂肪增加也多於兩控制組。

那麼將胖瘦鼠腸內菌接種到成年無菌鼠(品系C57 BL16)之腸內,會有何差異呢?實驗結果發現,兩週後兩組鼠食量沒差異,但接種胖鼠腸內菌群的老鼠增重了,約為瘦鼠增重的一倍(47%比27%)。

腸內菌與寄主的互動,該是一個很複雜的大領域,目前的研究,顯示古典益生菌的觀念的確單純了些!未來將面臨更多考驗。

參考資料

1. Backhed, F. et al., Host-Bacterial Mutualism in theHuman Intestine, Science, Vol. 307:1915-1920, 2005.

2. Turnbaugh, P.J. et al., An obesity-associated gutmicrobiome with increased capacity for energyharvest, Nature, Vol. 444:1027-1031, 2006.

程樹德任教陽明大學微免所

本文原發表於科學月刊第四十三卷第四期

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科學月刊_96
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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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貓咪也會學鳥叫?揭秘貓貓發出「喀喀聲」背後的可能原因
F 編_96
・2024/12/24 ・2480字 ・閱讀時間約 5 分鐘

F 編按:本文編譯自 Live Science

貓是一種神秘而又引人注目的動物,牠們看似深居簡出,但擁有多元的聲音表達:從吸引人類注意的「喵喵叫」,到面對威脅時的「嘶嘶聲」與低沉的「咆哮」。

延伸閱讀:貓咪為什麼總愛對人喵喵叫?看貓如何用聲音征服人類的心

然而,細心的貓奴們可能會注意到,貓有時會對著窗外的鳥兒或屋內小動物玩具,發出一種獨特的「卡卡聲」或「咯咯聲」。這種聲音既像牙齒打顫,又好似一陣陣輕微的顫鳴,卻很難歸類到常見的喵叫或咆哮裡。這種名為「chatter」的行為,究竟在貓的生活中扮演什麼角色?目前科學界尚未對此有定論,但有幾種廣為討論的假說,或許能為我們提供一些思考方向。

卡卡叫:情緒的釋放或表達?

有些貓行為專家推測,貓咪在看到獵物(如窗外的鳥、老鼠)卻無法接近時,會因「欲捕無法」的挫折感或興奮感,發出這種「卡卡聲」。就像人類遇到障礙時,可能會發出抱怨的咕噥聲或乾著急的嘆息聲一樣,貓咪的「喀喀聲」也可能只是把當下的情緒外顯,並非有特別針對人或其他動物的溝通目的。

  • 情緒假說
    • 挫折:當貓看見鳥兒在窗外飛舞卻無法撲殺,內心焦躁,遂用聲音抒發。
    • 興奮:或許貓在準備捕獵時也感到高度亢奮,因此嘴部不自覺抖動並出聲。
貓咪的「喀喀聲」可能源於挫折或興奮情緒,表達捕獵受阻的內在反應。圖/envato

要在科學上驗證「情緒假說」並不容易,因為需要同時測量貓咪行為和生理指標。例如,研究人員可能需要測量貓咪在卡卡叫時的壓力荷爾蒙變化,才能確認牠們究竟是帶著正面興奮,或是負面挫折的情緒。不過,由於貓的獨立特質,實驗設計往往困難重重,樣本量要足夠也不容易,所以至今沒有定論。

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增強嗅覺?貓咪的「第二鼻子」

另一種說法則認為,貓咪發出「卡卡聲」時,可能同時開啟了其位於口腔上顎的「犁鼻器」(vomeronasal organ),也稱作「賈氏器官(Jacobson’s organ)」。這個感知器官能捕捉一般鼻腔聞不到的化學分子,如費洛蒙或特定氣味分子,因此對貓的求偶、社交和獵捕行為都非常重要。

  • 嗅覺假說
    • 張口呼吸:如果貓咪一邊「咯咯咯」地開合上下顎,可能在嘗試讓空氣(及其中所含的氣味分子)進入犁鼻器。
    • 蒐集更多環境資訊:在確定下手前,更完整的嗅覺分析或能提高牠們獵捕成功率,或是幫助判斷環境中是否有其他潛在威脅或機會。

然而,要科學驗證「增強嗅覺假說」同樣不簡單。研究人員不僅要觀察貓咪在卡卡叫時的行為,也需要測量牠們是否真的打開了更大的氣道,並在那個同時有效使用犁鼻器。這些行為與生理測量都必須在相對可控卻又不影響貓自由行動的實驗環境中進行,實務上難度頗高。

聲音模仿:貓咪的「偽鳥叫」?

貓咪的「卡卡聲」或許是為了模仿獵物的聲音,讓獵物降低警戒。圖/envato

第三種最有趣也最具「野性色彩」的假說,是「模仿獵物聲音」。在野外,一些中南美洲的小型貓科動物(例如:長尾虎貓,又稱美洲豹貓或瑪家貓,Margay)曾被觀察到,在捕獵小猴群時,發出類似猴子叫聲的音調;有些當地原住民族群也傳說,叢林裡的某些捕食者會模仿目標獵物的聲音來誘捕。由此推測,家貓看到鳥兒時發出的「卡卡聲」,可能包含些微模仿鳥兒啁啾的元素,試圖降低獵物警戒或甚至吸引獵物靠近。

  • 模仿假說
    • 案例參考:野生貓科動物曾出現學習或偽裝聲音的紀錄。
    • 家貓可能繼承的行為:家貓的祖先——北非野貓(African wildcat)及其他小型貓科物種,是否具備聲音模仿能力?這在生物演化研究上仍是未解之謎。
    • 缺乏大規模觀察:由於小型野生貓科動物研究資料有限,且家貓實驗更不易做大樣本長期追蹤,最終導致此理論尚未獲得廣泛實證。

貓咪行為研究的挑戰:野性祖先的重要性

探討貓咪行為,常常需要回溯至野生祖先的棲地環境。家貓(Felis catus)普遍被認為源自北非野貓(Felis lybica),然而,野貓習性的研究本就不多,尤其是關於聲音與捕獵策略更是資料有限。我們想知道「為什麼家貓會卡卡叫」,首先要確定:「牠們的野性祖先或其他小型貓科,也有同樣的行為嗎?」若有,家貓則可能繼承自古老基因;若無,則可能是家貓在與人類共處的環境中演化出的新行為。

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如果要探查家貓「卡卡叫」的原因,還需要了解其祖先或其他小型貓科是否具有類似行為。圖/envato

再者,貓在實驗室中的「不可控」因素相當多。貓不像狗般樂於服從人類指令,常有自己的規律與個性。要在實驗情境下穩定地誘發貓的「卡卡叫」行為、同時檢測牠們的生理和心理反應,並確保每隻貓的個體差異都被考慮到,這些都對研究團隊是極大考驗。

對於許多貓奴來說,貓咪坐在窗邊,一邊盯著外頭的鳥兒或松鼠,一邊發出獨特的「卡卡聲」,是一幕既可愛又神祕的風景。究竟牠們是在抒發情緒、強化嗅覺、抑或真的在「假扮鳥叫」以誘捕獵物?目前沒有確切的答案。然而,也正因為這層未知,貓貓才更顯得迷人。

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F 編_96
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一個不小心闖入霍格華茲(科普)的麻瓜(文組).原泛科學編輯.現任家庭小精靈,至今仍潛伏在魔法世界中💃

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喝鮮奶真的能長高?拆解營養素與身高的關鍵連結!
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/12/17 ・3185字 ・閱讀時間約 6 分鐘

本文與 食力foodNEXT 合作,泛科學企劃執行。

日本的兒童與青少年在 1960 年代開始,身高像是坐上了成長的直升機!有人說,關鍵就在於1964年推動的學童乳政策,這一喝就是 60 年,讓孩子們「蹭蹭蹭」地長高。

那麼台灣呢?從 2010 年與 2015 年,嘉義、雲林率先實行學童乳政策,到 2024 年在進一步全國推動「班班有鮮奶」,我們的孩子也有這樣的機會長高嗎?但如果孩子長不高,真的是因為牛奶喝不夠嗎?其實,想要孩子長個子,還有更多「長高密碼」!

為什麼長不高?哪些因素決定身高?

人的身高是高是矮,有 80% 來自於基因決定。圖/envato

到底是先天還是後天在主宰我們的身高?科學家告訴我們,影響身高的原因,有 80% 來自基因!到目前為止,已經辨識出 700 多個基因和身高有關,其中一部分是影響骨骼中的生長板,另一部分則影響身體荷爾蒙的分泌,這些基因一起合力,最終決定了我們的身高表現。

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影響荷爾蒙分泌的基因,就像人體的「身高總指揮」,主要控制三大荷爾蒙:生長激素、甲狀腺素和性激素。

  • 生長激素是由腦下垂體分泌的,如果人體生長激素分泌較少,身高也會明顯受影響,也就是身高比較矮。
  • 甲狀腺素則是幫助粒線體這個「細胞能量工廠」順利運作,讓細胞有充足能量來代謝與生長。如果甲狀腺素分泌不足,細胞發育自然跟不上,就會影響身高表現。
  • 性激素則是影響生長板與肌肉的關鍵!例如,女性賀爾蒙分泌旺盛,會促使骨骼中的生長板提早關閉,所以女性平均身高比男性矮。而男性賀爾蒙不僅有助骨骼發育,還能增加肌肉量,讓身材更高挑結實。

所以,基因是命定的,後天就無法再突破了嗎?其實不然!雖然基因決定了大部分,但後天的努力也有很大空間來改變結局!接下來,我們就來看看後天四大關鍵:飲食、運動、睡眠和環境,如何影響孩子的身高成長!

後天逆轉勝!抓住長高的四大黃金關鍵

長高需要什麼?首先,飲食是關鍵!長高需要足夠的營養素,充足的蛋白質、鈣質與維生素能幫助骨骼發育,而均衡飲食則是孩子長高的基石。除此之外,運動也不可或缺,發育中的孩童建議每天至少一小時的運動,包括阻力訓練、有氧運動和放鬆運動等,能讓肌肉與骨骼的發育更加堅實,並且維持正常體重,促進生長激素分泌。

睡眠則是很多家長容易忽略的重要因素 。研究顯示,生長激素的分泌高峰在晚間 11 點至凌晨 1 點,以及清晨 5 點至 7 點。因此,確保孩子有規律且足夠的睡眠時間,可以顯著提升骨骼生長效率。

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最後,外在環境因素也會影響兒童身高。例如,空氣污染及鉛、鎘等有害物質可能阻礙發育。為了給孩子最好的成長環境,就要避開這些污染源。

盤點完這些後天因素後,我們不禁要問:牛奶真的能幫助長高嗎?答案將隨著我們深入探討後揭曉!

喝牛奶真的能幫助長高?

後天因素同樣會影響兒童身高,那喝牛奶會有幫助嗎?圖/envato

聯合國對於發育遲緩之定義,是該年齡孩童所測量身高,低於世界衛生組織制定的身高標準中位數 2 個標準差,就視為發育遲緩。

2023 年一篇跨國研究研究顯示,增加乳製品攝取能降低發育遲緩比例。

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當然,乳製品消費量增加可能也代表當地正在經濟成長,可能從其他面向影響飲食。為了避免其他因素干擾,這份研究也納入了人均 GDP、兒童扶養比、人口成長率、農村電氣化比例與女性參與勞動比等等變數進行控制。此外,該篇研究還另外指出乳糖不耐症常見於青少年與成人,對孩童沒有影響,因此不必過於擔心。

總之,喝牛奶的確可能對長高有幫助,但牛奶只是眾多因素之一。而更重要的是,台灣孩童真的缺這一杯鮮奶嗎?

牛奶的確對身高的發育有幫助,但台灣的學童真的缺奶嗎?

根據《國民營養健康狀況變遷調查》,除了 1-3 歲的幼兒外,其他年齡層的乳品攝取量都遠低於建議標準。特別是 7-18 歲的學童,乳品攝取量僅達建議量的一半,顯示台灣兒童的乳製品攝取明顯不足。事實上,7-18 歲的學童中,有 8 成每天攝取不到 1 份乳品,這對正在生長期的孩子來說,營養攝取遠遠不夠。

然而,學童缺的不僅是鈣,還有維生素 D。根據 2008 年一篇回顧性的研究,維生素D對身高發育與鈣質同等重要。如果鈣和維生素 D 攝取不足,會影響骨骼發育。1999 年中國的實驗研究指出,飲用牛奶能有效促進身高,尤其是加強維生素 D 的補充後,骨密度顯著提高。

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那麼,台灣學童的鈣與維生素 D 攝取是否足夠呢?答案是遠遠不夠!根據國民健康署的調查,7-18 歲的學童,鈣的攝取量平均不到建議量的一半,維生素 D 的攝取量甚至只有四成多。這樣的營養狀況,怎麼能夠提供足夠骨骼發育的營養環境?

更令人關注的是,這些營養缺口與乳品攝取不足有直接關聯。每份乳品大約含有 240 毫升牛奶,其中含有 240 毫克的鈣質及 3 微克的維生素 D。根據國民健康署採用的推薦膳食攝取量(RDA),每天需要的鈣質約為 1000 毫克,維生素 D 則是 15 微克,如果每人每天攝取2份乳品類,加上其他的飲食攝取,就有機會補足鈣與維生素 D 的缺口。

此外,牛奶中的鈣質容易被人體吸收。牛奶有三分之一的鈣是以游離態存在的,能夠直接被吸收,剩餘的鈣與酪蛋白結合,當人體消化酪蛋白時,這些鈣質也會被釋放,然後被人體吸收。事實上,人體對牛奶鈣質的吸收率為 32.1%,遠高於其他食物。因此,想要補充鈣質,牛奶無疑是最佳選擇。

人體對牛奶的吸收率達 32.1%,是補鈣的理想選擇。圖/envato

喝的不是鮮奶,而是加溫處理後的保久乳,營養素會被破壞嗎?

至於保久乳的營養價值問題,根據國民健康署 2021 年針對這個問題,提出了說明。鮮乳是生乳經過短時間高溫或超高溫殺菌方式所製成,所以無法達到完全滅菌,保存期間較短,而且需要冷藏。保久乳則是透過高溫或高壓滅菌,並且以無菌的填充方式放入無菌包材,所以能夠保存較久。

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根據食品藥物管理署營養成分資料庫,鮮乳跟保久乳中的蛋白質、脂肪、碳水化合物(乳糖)、礦物質及維生素都沒有太大差異,只有少數熱敏感的營養素,像是維生素 C 會稍微少一點外,其他成分大致上都一樣。所以,不管是鮮乳還是保久乳,在營養成分上差異不大!

另外,許多父母擔心乳糖不耐症影響孩子喝牛奶、容易引起腹瀉。牛奶中含有乳糖,而乳糖是一種雙醣,由半乳糖與葡萄糖所構成。人體想要運用乳糖,需要先把它分解成半乳糖與葡萄糖,這時候需要一種特別的腸道酵素:乳糖酶。在兒童時期乳糖酶會正常分泌,這是為了要分解母乳,隨著年齡增加,乳品類食物逐漸減少,人體的乳糖酶漸漸地分泌越來越少。然而,這並不代表不能喝牛奶。透過逐步攝取少量低乳糖的牛奶製品,或使用乳糖酶補充品,都有機會能改善不適,重新恢復對牛奶的耐受力。

總結來看,牛奶確實能補足我們失落的鈣質和維生素 D 缺口。這些營養素,也確實與身高有關。但別忘了,影響身高的因素有很多,飲食、運動、睡眠和環境等各方面都不可忽視!補充足夠的營養素,並搭配運動和良好的作息,將會是孩子的身高發育的關鍵。

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鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
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