「不知道為甚麼耶，臺灣的海洋垃圾裡超級多牙刷的！」–專訪環境資訊協會專案經理林育朱

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

過去也有多次政府發錢刺激消費的作法，但他們發的不是錢，而是有使用限制的「消費券」。

既然可以發錢，為什麼之前要發消費券呢？這次又為什麼要發現金？

從經濟學的角度來看，過往的消費券到底是什麼，與這次發現金的使用情境有什麼不一樣？

什麼是消費劵

對消費者來說，消費券就是被限定用途的紙鈔或者是折價券；但從政府的角度，或從經濟學的角度來看，消費券並非這麼簡單。在了解消費券前，要先有兩個概念：「經濟活動循環」及「景氣循環」。

在最簡單的經濟行為流程裡，我們看的是「家計部門」與「廠商」，也就是消費者與生產者之間的互動。「家計部門」需要買各式各樣的產品維持生存或生活品質，「廠商」則提供這些產品，這兩者組成了「產品市場」；「廠商」為生產商品所需的勞動力，就由「家計部門」提供，形成了「勞動市場」或是「生產要素市場」。

將上述概念再加入相反的資金流向，如：購買產品的消費支出、提供勞動力的薪水所得等，就可繪製成「經濟活動循環圖」。

而在一次的「景氣循環」中，會分別經歷擴張期與收縮期；根據國家發展研究院的定義，每個時期所持續時間的至少為 5 個月，走完一次循環則需至少 15 個月。

在擴張期中會先經歷探底復甦，接者是穩定成長，最後來到高峰繁榮期；在這之後就會進入收縮期，開始經濟衰退，直到觸底復甦進入新循環。

舉一個不遠的經濟衰退案例，那就是 2008 年全球金融危機。當時由於美國房地產市場崩潰，房價急劇下跌，許多人失去了房屋資產，造成負債問題；導致消費者信心下降、消費減少，進而使生產減少。此外，由於銀行與金融機構資產負債問題激增，使得貸款停止，造成資金不流動；這麼一來企業也必須減少生產，進而裁員、倒閉，失業率隨之攀升。 

有了「經濟活動循環」和「景氣循環」概念，我們可以幫消費券下個定義了：就是透過增加家庭的消費支出，來復甦產品市場；通常在經濟衰退時使用。也就是說，消費券是政府發給我們的消費工具，希望再補點錢把廠商的庫存清光，增加消費來維持市場穩定，避免持續經濟衰退。

發消費券與現金的成效

那麼，直接發錢跟消費券的功能一樣嗎？發現金也會刺激消費，但消費券刺激的力道理論上會再強一些。

由於消費券在設計上會「排除基本必須開支」，這麼一來便會減少用於「消費替代」的機會，像是水電費、勞健保費、或是繳稅跟罰金，而消費券的各種優惠跟加碼活動，都激勵我們花超過原本支出的錢。另外，「限時用完」、「不找零」、「排除儲值跟預付類消費」都是消費券的關鍵設計，目的就是要在短時間內激發經濟流動性。

反過來說，發現金不像消費券，有明確的優惠活動可以刺激我們亂花錢，在沒有使用期限跟排除開支項目的情況下，這些錢還可以自由分配到每個月的日常支出裡；假如沒有多花一些錢，發的現金將不會幫助消費增長。

新冠疫情影響下，美國在 2020 年普發現金：成人發 1200 美元、兒童 500 美元，年底再加碼 600 美元，2021 年又發 1400 美元。根據美國聯準會紐約分行研究，截至 2020 年 6 月底，民眾取得的現金補助中，有 36% 為儲蓄、35% 償還債務，僅 29% 用於消費，民眾甚至表示，在收到 2021 年的補助金後，會花更多錢去還債。

而日本則於 2021 年底，向全民普發 10 萬日圓的特別定額給付金，日本 Money Forward Lab、早稻田大學與澳洲昆士蘭大學的共同研究研究指出，給民眾的給付金中，只有 6％ 到 27% 用於消費，其中非日常用品的支出沒有明顯改變。

那消費券的成效呢？根據經濟部對 2020 發放的振興三倍券評估成效，考量印製、宣傳與行政，包含發給我們的 2000 元，總成本為 510.5 億元，以領取率接近 100% 來計算，大約就是 2300 萬人去攤這 510.5 億，政府在每一個人身上花約 2220 元，而每人平均消費了 5785 元；等於政府花 1 元能換來 2.6 元的消費，是有效果的。

不過由於使用情境不同，不好將日美發放的現金與我們的振興券相比較。

日美發放的是「紓困金」，目的是幫助人民度過難關；針對這些「紓困金」得用社會投資報酬率（SROI）來考慮，也就是衡量投入資源，所得到「非財務面」的回饋與報酬，例如社會安全、社會價值等。

搞笑諾貝爾經濟學獎

那這次台灣發現金的目的到底是什麼呢？假設是要振興經濟，應該不是個好方法。若用社會投資報酬率來看，不少人提出更該把要拿來發的 1800 億用於投資科學技術研究、大學經費或減免高等教育學費，而非普發 6000。

讓我們回顧 2022 年搞笑諾貝爾經濟學獎，研究團隊以每隔五年會獲得「政府資金」補助，並在模型裡設計了好幾種情境，除了把經費徹底平均分配的普發式外，還有只補助過去表現好的人的菁英式，一部分重點補助菁英，剩下再普發的折衷式，以及最後一個亂槍打鳥樂透式。每一式再加入補助金額高低變化，總共有 18 種方案。

延伸閱讀：
【2022 年搞笑諾貝爾經濟獎】不想努力的我，把運氣點滿就對了

透過這個人生遊戲模組，若以研究定義的成功率來看，折衷式的其中一種方案讓「高能力族群」的成功率從沒有補助的 32.05% ，一口氣提高到 94.82%，其結果最好，但也是所有方案中最貴的；相較之下，如果採取普發式的其中一種方案，成功率也可以達到 94.40%，政府花費還低了將近一半。

若不只看成功率，而是看政府每花一塊錢能增加多少高能力族群成功率的效率來判斷，竟然還是普發式的方案結果最好，能用最少的花費，就讓成功率提升到 69.48%！表現最差的方案，都是菁英式，其中只把錢給過往表現前 10% 的極端菁英方案，效率只有最佳普發方案的 1/25。

研究者也提到，在真實世界中，折衷式方案一方面人人有獎，一方面也給表現較好的人鼓勵，可能產生激勵效果，讓所有人都更加努力，發揮更大的整體效果。

再回到一開始討論的，現在政府有一筆多出來的錢，而預期目標是讓人民的生活過得更好，這筆錢該直接給民眾，還是執行特定的菁英投資政策呢？若是按照搞諾經濟學獎，就是直接普發！（難道政府裡也有和我們一樣熱愛搞笑諾貝爾獎的好捧油？XD）

然而，不管是從經濟學基本原理、過往發現金跟消費券的效益評估，還是搞笑諾貝爾經濟學獎的人生遊戲模型，其實都無法替普發 6000 還稅於民的政策效果背書，一時半刻也很難看出效益。

說到這裡，6000 元你打算怎麼花呢？

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編按：現在的生活瞬息萬變，在未來的世代，可能會出現許多你想都沒想過的職業。讓我們與孩子一起發揮想像力，你覺得未來會有什麼樣的職業出現呢？

塑膠漁夫：打撈塑膠就是我們的工作！

「今天又是出海的好天氣！」亞美迪歐和其他塑膠漁夫歡聲雷動，每一天，他們都要拯救受汙染的海洋。自從人類有了石油，就發明出便宜好用的材料─塑膠。可是塑膠被丟棄後會一直在環境中漂流，不會消失。

亞美迪歐的團隊為了捕撈塑膠，會運用特殊設計的磁網，只吸引塑膠垃圾，不影響魚兒在水中的生活。

「糟糕，又來了！這星期已經發生第二次了！」亞美迪歐說完，立刻跳上救生船，原來是遠方有隻信天翁被塑膠網纏住，不斷在水裡揮動巨大的翅膀，發出淒厲的叫聲。

救援行動當然不輕鬆，耽誤了一些工作時間，還好幾分鐘之後，信天翁終於重獲自由了。

除了大型塑膠垃圾外，海裡還潛藏著肉眼看不見的危險物質─塑膠微粒。它們比髮絲更細、比沙粒更小，如果被魚吃下肚，最後會成為人類盤中的食物。

這時候就要動用塑膠漁夫的最新發明。「摩比，做得好，看看你今天能吞噬多少塑膠微粒？」亞美迪歐一邊大喊，一邊走向船尾，一臺貌似藍鯨的機器人從水中冒出來，嘴裡布滿特殊長牙，這些長牙的功能類似過濾器，專門捕撈塑膠微粒。

亞美迪歐大聲歡呼：「還不賴，這裡乾淨多了！現在大家該去睡個好覺，明天繼續往南！」

海洋裡到底有多少塑膠垃圾？

4 億噸：塑膠每年在全球被製造出來，相當於 66 座吉薩金字塔。

6,000 萬噸：塑膠每年在歐洲製造出來，相當於 1,000 萬頭大象。

2,600 萬噸：歐洲每年丟棄的塑膠，其中不到 30% 被回收。

1,000 萬噸：歐盟制定目標，預計在 2025 年，每年至少要回收的塑膠重量。

700 種生物正受到海洋塑膠垃圾的傷害

• 35％ 是鳥類；
• 27％ 是魚類；
• 20％ 是無脊椎動物；
• 13％ 是哺乳類動物；
• 5％ 是爬蟲類。

塑膠漁夫要有的能力：

○ 喜歡海洋

○ 對生態學有興趣

○ 會游泳

○ 大而化之

○ 有遠大的目標

○ 清楚回收流程

——本文摘自《拯救地球的工作者》，2022 年 10 月，和平國際出版，未經同意請勿轉載。