藻類生質燃料(二)：各種養殖方式

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。

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。

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）」！

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。

以研華科技為例，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。

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。

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。

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）。

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。

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。

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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2022 年 6 月 10 日，中國大陸以檢出禁用藥物隱性結晶紫為由，全面禁止臺灣石斑魚輸入，引起我國一陣軒然大波。後來陸方聲稱，因過去多次從臺灣石斑魚中驗出土黴素超標，還有檢出孔雀石綠和結晶紫等兩種禁藥，故禁止臺灣石斑魚銷陸。

而我方行政院農業委員會 （以下簡稱農委會）漁業署回應，近年已加強正確用藥宣導，及未上市水產品產地監測措施，市場上石斑魚已鮮少檢出用藥不合格情事^[1]。同時也公告 11 家石斑魚養殖場之禁藥抽驗結果，包括孔雀綠／還原型孔雀綠、結晶紫／還原型結晶紫等均未檢出^[2]。

你也喜歡吃石斑嗎？

台鐵便當特別推出期間限定的龍膽石斑魚便當，支持台灣漁民。

對此我國養殖業者表示，政府稽核抽查的對象多針對合法業者，但更多的是業者未納管、未被抽查。再者，漁貨在出口前，若數量不足，可能會有養殖業者併貨，向其他養殖業者買貨集貨，增加禁藥感染的風險。因此一出事就拖垮整個產業，使合法業者跟著倒楣^{[3, 4]}。

為何水產養殖業會如此需要用藥呢？上述提到那麼多種用藥，是否已經令你眼花撩亂？

用藥雖可防止養殖水產動物生病，但使用不當會造成藥物殘留

臺灣地處亞熱帶，「水產養殖業」為我國重要的經濟活動之一，國人食用養殖水產比例比遠洋水產多，主要的養殖物種有吳郭魚、石斑魚、鰻魚、虱目魚、 牡蠣、文蛤、蜆及白蝦等。

但由於地狹人稠，可利用的土地空間有限，故養殖水產業者多採取高密度養殖的經營方式，極易造成養殖動物緊迫及疾病發生，因此需使用動物用藥品以控制疾病。

然而，不當的使用藥物，不僅容易對養殖動物造成嚴重的傷害，更容易對環境造成長久的藥物殘留，危害人類健康，甚至直接影響各國的進口貿易。

如 2003 年進口英國的魚隻約有 3% 被驗出有孔雀綠殘留^[5]；2005 年屏東養殖石斑也被驗出孔雀綠，嚴重影響國內養殖業者及外銷市場。還有 2012 年來自中國湖南的進口大閘蟹、2015 年銷日的鰻魚，皆與孔雀綠的殘留有關^[6]。

相信「孔雀綠」大家已經在新聞上有所耳聞，只是不太清楚為何它會被禁用。

早期大家愛用的孔雀綠，因風險太大被禁用

孔雀綠（malachite green），亦稱孔雀石綠，是一種人造的三苯甲烷類染料，呈綠色結晶固狀，顏色鮮豔，常用於紡織品及紙類的染色。

其具有絕佳的抗菌能力，在水產養殖生產過程中，廣泛使用於預防魚卵感染病菌或治療魚體的寄生蟲、真菌及原蟲等疾病，加上價格低廉、容易取得，故自 1930 年代就廣泛運用於水產養殖。

而孔雀綠可快速被魚體吸收，並代謝成穩定的代謝物還原型孔雀綠（leucomalachite green），為脂溶性化合物，可在環境中或魚體內殘留很久（半衰期長達 40 天），不易代謝及排除。

但是，孔雀綠對魚類也有劇毒之影響，因在用藥的過程中，有時中毒濃度和治療濃度十分相近，導致魚類孔雀綠中毒。

動物實驗也證明，孔雀綠會傷害肝臟功能，導致貧血、甲狀腺與腫瘤、影響胎兒生長，具有致癌、致突變和致畸形等風險。

因此許多國家都已明令禁止在供給人食用的動物及水產品中使用該物質，而我國行政院衛生署（現衛生福利部）早就於 97 年訂定，水產品中孔雀綠/還原型孔雀綠為不得檢出^[5]。

孔雀綠、結晶紫都被禁，那合法的水產養殖用藥有哪些？

除了上述的孔雀綠，這次被大陸檢出的禁藥「隱性結晶紫」，亦是屬於三苯甲烷類的染劑，具有殺菌或殺寄生蟲作用。

結晶紫（crystal violet）進入生物體內經轉化後，同樣也會被還原成脂溶性、無色的還原型結晶紫（leucocrystal violet），又稱隱性結晶紫。具有致癌性、基因突變、致畸胎性等風險，故很早也被法規列為不得檢出的禁藥^[4]。

所以現在水產養殖業常見的合法用藥有哪些呢？

依農委員今年最新修正的《動物用藥品使用準則》^{[7] [註 1]}中，第三條附件一「水產動物用藥品使用規範」，清楚明訂了水產動物用藥品之品目、 使用對象、用途、用法、用量、停藥期及使用上應注意事項等。

規範中指定之藥品品目計有 17 項，其對象水產動物計有吳郭魚等 50 種以上。且應依照獸醫師（佐）處方藥品販賣及使用管理辦法之相關規定，加強藥品之使用管理，防範其被濫用。

就本文事件主角石斑魚來說，比較常見的合法用藥如安默西林（Amoxicillin）、脫氧羥四環黴素（Doxycycline）、紅黴素（Erythromycin）、氟滅菌（Flumequine）、歐索林酸（Oxolinic acid）與羥四環黴素（Oxytetracycline）等，依各養殖戶的用藥習慣而有所不同。

其中，羥四環黴素便是陸方聲稱過去多次從臺灣石斑魚中驗出超標的「土黴素」。

水產動物用藥品是抗生素，過量使用最終仍危害人類健康

羥四環黴素，被稱為地靈黴素或土黴素，是養殖業中使用最為廣泛的抗生素之一，其具有廣效性、良好的體液和組織滲透性，以及低成本和低毒性風險，在中國、日本、美國及歐盟都將其列為允用藥之一。

在國內常用於治療親水性產氣單胞菌及弧菌等，雖能治療疾病，但若過量用藥，易引起魚類的緊迫以及不良的後果。如有研究證實，其可導致虹鱒 DNA 損傷、增加氧化壓力及脂質過氧化；也會引起大西洋鮭魚的肝臟損害^[7]。

所以要注意，水產動物用藥品主要為抗生素或合成抗菌劑。若過量使用，除了會引起魚類的不良的後果之外，藥品殘留於環境亦會對生態有所影響，直接或間接影響到水生生物，甚至可能經由食物鏈而轉移至消費者，危害人類的健康。

故水產動物用藥品在使用上，應遵守中央主管機關訂定之使用準則，如能適當使用，不但能治療水產動物疾病保持其健康，提高生產力、降低生產成本，更可促進水產事業的發展，對水產事業有很大貢獻。

註解：

1. 2005 年第一次公告，法源為《動物用藥品管理法》第三十二條，明訂「動物用藥品之使用對象、用途、用法、用量、停藥期及使用上應注意事項等，應遵守中央主管機關訂定之使用準則」。

1. 漁業署，2022。因應中國大陸片面暫停我國石斑魚輸入 農委會採取相關措施保障漁民權益。行政院農業委員會。
2. 漁業署，2022。11場養殖場檢測報告出爐皆未檢出 具體落實內外銷措施 以維護漁民權益。行政院農業委員會。
3. 彭宣雅、侯俐安，2022。石斑檢驗羅生門 採樣巧門太多。聯合新聞網。
4. 張語屏，2022。石斑魚檢出禁藥遭中國祭出禁令！到底「孔雀石綠」是什麼？。食力 foodNEXT。
5. 趙詩敏，2014。三種幾丁質類物質對水中孔雀綠去除之研究。國立臺灣海洋大學水產養殖學系碩士學位論文。基隆。
6. 行政院環境保護署毒物及化學物質局，2017。孔雀綠是什麼？又為何會出現在水產品裡？。PanSci 泛科學。
7. 行政院農業委員會，2022。動物用藥品使用準則 – 農業委員會主管法規查詢系統。
8. 莊昭緣，2019。飼料中添加葡聚多醣體及羥四環黴素對龍虎斑非特異性免疫反應及抵抗溶藻弧菌能力之影響。國立臺灣海洋大學水產養殖學系碩士學位論文。基隆。

地衣是可以作為空汙指標的生物

爬山的時候，路邊的石頭上、樹皮上，常常可以見到一層有點粉粉的、很像青苔的小生物。它們有綠色、灰色、黃色、紅色，呈現殼狀、葉狀、枝狀等各種形狀。它們的名字叫「地衣」，雖然常常與苔蘚混淆，不過它們並不是植物，而是真菌和藻類的共生體：真菌形成外殼，提供藻類保護；藻類行光合作用，提供真菌養分。科學家稱呼地衣時習慣以真菌的名稱來代表。由於它們也是靠共生藻提供養分，又有多變、多彩的外形，所以有「陸上的珊瑚」之稱。

地衣對空氣中的化學成分很敏感，可以作為空氣汙染的指標。因此，如果你家附近的路邊、行道樹上出現地衣，那代表你家附近的空氣很乾淨喔！除此之外，由於地衣的生命力強韌，它們通常都是一片荒蕪的環境中的先驅，在植物長出來之前，地衣就會先一步到達，把岩石分解成土壤，為之後的生態系打下基礎。在嚴寒的極地，冬季寸草不生，只有地衣可以生長。因此，地衣也是馴鹿等野生動物度冬重要的食物來源。

地衣可以做成染劑，而大家熟悉的石蕊試紙當中使顏色變化的成分，也是從地衣中提煉出來的。以下，就讓我們來認識一些美麗的地衣吧。

石蕊

石蕊屬於石蕊科（Cladoniaceae）、石蕊屬（Cladonia），屬於枝狀地衣，形狀就像一支支直立起來的粉綠色小喇叭，生長在中高海拔向陽的岩石上。

地衣的繁殖構造稱為子囊果（ascocarp），有些種類的石蕊在小喇叭的邊上會長出鮮紅色的子囊果，像不像帶著紅色帽子的英國士兵呢？因此，這些地衣又被稱為「英國士兵地衣（British Soldier Lichen）」。

地卷

地卷屬於地卷科（Peltigeraceae），地卷屬（Peltigera），屬於葉狀地衣，形狀就像一個黑色的手掌，有尖尖的橘色指甲。其實，「指甲」的部分是它的子囊果，由於形狀扁平，又稱為子囊盤（apothecium）。生長在山區潮濕的土壤、岩石和樹皮上。因為它們的形狀很像狗的牙齒，在英文中被稱為「狗地衣（dog lichen）」。在中世紀的歐洲，由於形狀很像狗牙的緣故，地卷被認為可以治療狂犬病。人們會把地卷磨成粉末，加入胡椒和熱牛奶，作為治療狂犬病的偏方。

裸緣梅衣

梅衣科（Parmeliaceae）是目前已知最大的一個地衣科，有 77 屬 2765 種，形態、生長環境各有不同。其中，裸緣梅衣屬（Parmotrema）是很大的一個屬，包含了多種十分常見的地衣。圖中的大裸緣梅衣（Parmotrema tinctorum）就是最常見的地衣之一。

它們是葉狀地衣，顏色從灰綠到灰白，形狀有點像嚼過的口香糖，壓扁後黏在樹皮上的樣子。它們生長在中低海拔的樹皮上，經常出現在都市的行道樹幹上。下回，仔細觀察住家附近的行道樹，或許可以發現它們的蹤跡喔！

絨衣

你是否見過山壁上、岩石上、樹皮上長出黃綠、褐綠色的絨毛呢？它們不是青苔，而是絨衣屬（Coenogonium）的地衣。絨衣是一類很特別的地衣，大部分的地衣都是由真菌外殼決定形狀，但絨衣卻是由絲狀的共生藻——橘色藻屬（Trentepohlia）構成主要的形狀，這也是為什麼絨衣摸起來毛茸茸的原因。翻起一片片絨衣，有時可以看到點狀的子囊盤長在絨毛的背面。

松蘿

和上述的裸緣梅衣一樣，松蘿屬（Usnea）也是屬於梅衣科，形態卻大不相同。它們是枝狀地衣，長得像淺綠色的頭髮，和園藝店常見的空氣鳳梨十分相似。其實，空氣鳳梨是被子植物中的鳳梨科（bromeliaceae） 鐵蘭屬（Tillandsia），松蘿是真菌、藻類共生而成的地衣，兩者是完全不一樣的。松蘿生長在中、高海拔霧氣豐富的森林中，常常與下面會提到的樹花（Ramalina）一起出現在樹枝、樹幹上。

樹花

樹花屬於樹花科（Ramalinaceae）樹花屬（Ramalina），形態和松蘿有點相似，都是淺綠色的枝狀地衣，差別在於樹花比較短，呈現一束束的簇生狀態；松蘿則長了許多，垂掛在樹枝上。圖中的圓盤狀構造，是樹花的子囊盤。

樹花和松蘿是好朋友，常常一起出現在中、高海拔雲霧森林的樹枝和樹幹上，喜歡生長在樹的向陽面。樹花含有一種稱為松蘿酸（Usnic acid）的化學物質，是製做抗生素的重要原料。

膠衣

膠衣屬於膠衣科（collemataceae）。膠衣科的地衣有一個特徵：大部分的地衣主要的共生藻類都是綠藻（chlorophyta），但膠衣科地衣主要的共生藻類都是藍綠細菌（cyanobacteria），因此，膠衣科的地衣形態成膠狀，有點像橡皮的質感，和其他地衣很不一樣。圖中的地衣屬於膠衣科的貓耳衣屬（Leptogium），生長在低海拔的森林中，樹幹的陰涼面。粉紅色圓盤狀構造是它的子囊盤。

肺衣

肺衣屬於肺衣科（lobariaceae）肺衣屬（Lobaria），同時含有綠藻與藍綠細菌兩種共生藻類。它們有皮革的質感，葉面上有許多凸起的脈和凹下的凹槽，背面則有肺泡一般隆起的小包，裡面含有共生的藍綠細菌。由於形態很像肺臟，有肺泡般的構造，因此被稱為「肺衣」。

在許多文化中，肺衣都具有藥用的功能。例如在中醫的系統裡，肺衣被稱為「老龍皮」，有消食健脾，利水消腫，祛風止癢的效果，在印度、義大利等地也有藥用的紀錄。此外，肺衣中也可以提煉出松蘿酸，作為抗生素使用。

赤星衣

赤星衣屬於赤星衣科（haematommataceae）赤星衣屬（Haematomma），屬於殼狀地衣，生長在樹皮表面。赤星衣有鮮紅色的子囊盤，非常醒目。

盤腎衣

盤腎衣屬於盤腎衣科（nephromataceae）盤腎衣屬（Nephroma），形狀像一片一片的小蚌殼，生長在樹皮上。

地衣雖然不起眼，仔細看卻擁有各異其趣的美麗。下次爬山時不妨放慢腳步，仔細看看這些小生命，將會發現許多驚奇唷！

• 風化作用 – 維基百科，自由的百科全書
• 生物有話兒　污染話你知
• 林仲剛（2004）認識地衣
• 賴明洲（2001），《臺灣地衣類彩色圖鑑》，行政院農業委員會

前一篇藻類生質燃料(一)裡我們大致簡介了藻類生質燃料的現狀。這次我們要來介紹在產業裡是如何進行大規模養殖藻類。不過在開始之前，想先跟大家分享一個消息。應該很少人知道台灣產業除了晶圓代工佔有率是世界第一之外，綠藻產量也是世界排名第一。根據經濟部2008年的統計，台灣本土的綠藻年產量約979公噸，佔了全球51%，毫無疑問是世界第一。除了產量之外，品質也是頗受好評。這表示台灣在藻類養殖技術方面是相當成熟的。但是目前藻類養殖主要目的仍是作為健康食品販售。如何將這樣的技術應用在相較之下價值低廉的燃油則成為需突破的目標。

一、開放式培養：

1.圓池式開放養殖

http://www.youtube.com/watch?v=FWa0M7HF3CA;h=300

這段影片是台灣遠東生技公司接受新加坡電視台的專訪影片，影片中3:29所示即為藻類圓形養殖池。圓形池子有利均勻地混合藻類與水、防止藻體沉澱，讓藻類可以平均地接受日照。池中養殖的藻種主要為螺旋藻，螺旋藻因生長在鹼性環境裡，較不易受到外來微生物污染，因此常用於開放式養殖。

2.跑道式養殖池(Raceway Pond)

圖中為美國Seambiotic公司的跑道式養殖池，僅利用水車促使水流在跑道式養殖池裡流動。其優點為能量輸入更少，僅需提供水車轉動的電量即可。而且跑道式的設計比圓形池能更妥善利用空間。然而缺點也是因僅依靠水車轉動，攪拌不像圓形池均勻。

3.藻輪（Algaewheel）

之前介紹過的AlgaeWheel也是一種開放式的養殖方式。圖中的實驗廠位於美國印第安納州，圖中溫室的主要功能為抵禦該地區冬季的酷寒，讓藻類在寒冷的冬天也能生長，並非防止其他微生物入侵。由輪底輸入氣泡造成藻輪轉動，因此附著於藻輪表面的藻體可以適當的接受陽光。當然曝氣(意思為「讓藻類與氣體接觸」)需要的能量會比轉動跑道池的水車還要多，但是AlgaeWheel同時兼具處理廢水以及產生生質燃料的功能，因此可以額外獲利，相比之下不一定吃虧。

二、密閉式反應器

1.高密度直立式培養系統（High Density Vertical Growth System）

圖為Valcent公司在墨西哥建立的高密度直立式培養系統（High Density Vertical Growth System），利用塑膠材料製成立體懸掛式的封閉型培養反應器。懸掛直立式可以更妥善的利用空間與光線，塑膠材料降低了密閉式反應器的成本，個體式的培養袋也可減少被外來微生物污染的危害。然而需要個別曝氣來進行攪拌也造成較高能量花費，直立式懸掛則需考慮培養袋之間互相屏蔽的問題。

2.、管式光反應器

之前我們在2010年時介紹過NASA發展了OMEGA 離岸半透膜海藻養殖 ，經過兩年的試驗之後，NASA終於要在下禮拜發表他們新的進展：漂浮藻類養殖技術。如圖中所示，新的養殖系統與OMEGA系統最大的區別為NASA將原本的半透膜材料改成了PE管狀塑膠袋。據私下了解，原本的半透膜袋式培養在試驗過程中因強度不足、易造成破裂而造成藻體流失在海中。PE塑膠管在正常氣候下較不易有破裂的情形發生，然而仍須每年更換一次，更換下來的大量塑膠管仍需另外尋求方法處理。

根據領導研究員 Jonathan Trent的預估，在天氣配合的情況下，該系統每公頃每年約可生產19,000公升藻類燃料。在操作方面，漂浮藻類養殖系統將以都市廢水作為藻類養殖的營養源。然而這也意味著該系統在地理位置選擇上有很大的局限性：在大都市週遭才有足夠的廢水供應藻類使用，然而都市周遭難尋足夠面積來養藻。若是要使用幫浦輸送廢又會耗費大量電力。因此，此技術最合適的位置應設置於海邊的汙水處理廠週遭，輔助處理汙水並生產生質燃料。 Trent表示目前最大的困難為海水具有侵蝕性，容易減短PE素膠管的壽命，而且目前還不確定大規模養殖的成本為何，本月NASA的研究人員將根據目前所收集到的結果分析經濟效益。

本文共介紹了開放式反應器3種、密閉式反應器2種，希望給各位讀者一些約略的認識，藻類養殖是在成本與反應環境之間取得最佳平衡，因此往往需要因地制宜，以利用當地環境的長處(例：陽光)並彌補短處(例：低溫)，當然實際上反應器有更多種形式，這裡只是列出我們比較常見的，如果有其他讀者們認為應該補充介紹的形式，也歡迎與我們聯絡：bioenergytoday@gmail.com。

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