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Nike跟Uniqlo的衣服有毒?新衣服買回來洗過再穿就沒事了嗎?

鄭國威 Portnoy_96
・2011/08/26 ・2183字 ・閱讀時間約 4 分鐘 ・SR值 571 ・九年級

謠言:國際組織綠色和平,跨國抽查大品牌服飾,赫然發現包括耐吉、愛迪達、日本優衣庫等14家國際知名品牌,運動衣和運動鞋含有化學物質NPE,這種物質是環境荷爾蒙,可能會毒害生殖系統,也有研究指出,會造成哺乳類動物睪丸萎縮,女性卵巢退化,歐盟已經禁用,但台灣在服飾上沒有限制使用。因為這種物質可以被水沖洗掉,毒物專家就建議,衣服買回來,先洗過再穿比較安全。(來源:TVBS)

破解:綠色和平這次的議題行銷很成功,昨天一整天這則新聞在各家電視新聞上不斷重複播放,不過給的建議竟然是「衣服買回來,先洗過再穿比較安全」。PanSci的作者草履蟲大就在臉書上質疑

「昨天各家媒體大報特報的有毒化學物質NPE, 會影響生殖系統, 建議新買的衣服先用清水洗過, 就可以洗掉殘留於衣物上的NPE. NPE再隨著下水道未經處理排放至河川海洋… 那棲息於這些環境中的生物呢?」

這也引發我的興趣,回頭一看,綠色和平自己的臉書帳號公佈了自家報告,就讓我們看看報告是怎麼說的吧。(PDF)

此次調查包含了 15 個知名服裝品牌的 78 個樣品,這些樣品中有運動服裝、休閒服裝和鞋類。涉及到的品牌有:Abercrombie & Fitch、Adidas、Calvin Klein 2、 Converse(匡威)、GAP、G-Star RAW、H&M、Kappa、Lacoste(鱷魚)、李寧、Nike、Puma、Ralph Lauren、Uniqlo(優衣庫)和雅戈爾。

綠色和平檢測所用的樣品全部是在各品牌的專賣店和品牌授權銷售其產品的商店購買。所有樣品在 2011 年 4 月至 5 月期間,在全球 18 個國家 3 進行採購。樣品的產地涉及 13 個不同的國家 4。78 個樣品中有 3 個樣品沒有標明產地。檢測服裝的原料中包含天然纖維及合成纖維,服裝的種類囊括男裝、女裝及童裝,款式包括襯衫、夾克、褲子、內衣和帆布鞋。

綠色和平將 78 個樣品交由一家獨立的實驗室,檢測所有樣品中NPE的含量。生產的工業廢水未經特殊處理便排放至河川,NPE在河流裡會降解成具有持久性、毒性和干擾內分泌系統的NP。即便經過汙水處理廠的處理,NPE也無法徹底處理乾淨,而只是部分降解。通常這一過程只是加快了NPE向毒性更強的NP的轉化。

在這些服飾品牌的產品中檢測到NPE,證明這些品牌在生產過程中一定使用了NPE。而這必將導致NP這種具有持久性並且會干擾內分泌系統的化學物質被排放進河流中。在我們購買的所有 78 個樣品中,52 個樣品(三分之二)上被發現了NPE,即含量超過 1 毫克/千克的檢測限值。具體而言,我們的調查發現:

1)在被檢測的 15 個服裝品牌中,有 14 個品牌的樣品被檢測出了NPE;
2)在從 18 國家購買的樣品中,有 17 個國家購買的樣品被檢測出了NPE;
3)在 13 個產地國中,有 12 個產地國生產的服裝樣品被檢測出了NPE。

產品被檢測出含有NPE殘留的服裝品牌包括:Abercrombie & Fitch、Adidas、Calvin Klein、Converse(匡威)、G-Star RAW、H&M、 Kappa、 Lacoste(鱷魚)、李寧、Nike、Puma、Ralph Lauren、Uniqlo(優衣庫)和雅戈爾。

詳細的檢測跟實驗過程請見PDF,我先把重點標出來:

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對穿著者的影響

目前沒有科學研究證明, NPE經由皮膚接觸,會對穿著者的健康構成直接的風險。

很明顯,台灣的媒體完全抓錯重點。NPE在衣物上的殘留對人體的危害不是透過接觸皮膚造成的,卻錯誤地建議「買新衣服最好先洗過再穿」,而這建議完全跟綠色和平報告要強調的相反,而且相斥。請看下面這段:

………此外,知名服裝品牌讓他們的消費者在不知不覺中也成為了向江河和環境中排放有毒物質NP的幫兇。當消費者洗滌購買的衣服時,衣服上殘留的NPE會隨著洗滌用水進入下水隨著每次清洗衣物, 上面殘留的有毒物質便經此途徑被排放到環境中,考慮到NP及NPE的持久性和生物累積性,長久下來排放到環境中的總量非常可觀。……….

值得注意的是,即使沒有檢測出 NPE 的樣品,也不能排除其在生產過程中使用 NPE 的可能。因為成衣在被擺上貨架前都會經過水洗這一生產程式。水洗只能沖掉衣服表面的有毒物質 NPE,但卻進一步助長 NPE 與 NP 汙染環境的速度。

看清楚了吧?綠色和平的重點是生物蓄積性(能夠在生物體內蓄積,並且可以通過食物鏈傳遞),就跟塑化劑一樣,這些公司的工廠在生產過程中使用了壬基酚聚氧乙烯醚(NPE)。NPE在紡織生產中常被用作介面活性劑,在水體中會分解成有毒的壬基酚(NP)。NP是一種具有持久性並且會干擾內分泌系統的化學物質。也因此就是因為 1) 衣服被上架販賣前會先經水洗,2)我們買回衣服又會再洗;這些水洗的過程讓NPE變成了NP,進入水循環跟食物循環中不斷累積,才是真正可能對身體有害的原因,才不是什麼「新衣服沒洗過穿在身上小雞雞會縮小」之類的都市傳說!

感想:不知道綠色和平發給新聞媒體的稿到底完不完整,但總之台灣媒體的報導方向(消費者記得新衣服要洗過)跟綠色和平的期盼(要求大企業負起社會責任)完全是天南地北,而且台灣媒體的建議就是造成生物蓄積毒性的來源,真是太誇張了。

2012/11/20更新:沒想到過了一年多,綠色和平持續追蹤,再次開記者會,談同樣的問題,而台灣的媒體一樣又錯誤報導…真的很讓人灰心啊…

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華視新聞

可怕的致癌芳香胺,也存在ZARA的兩件童裝牛仔褲當中,更可怕的是抽驗的國家中,台灣LEVIS賣的男T恤以及ZARA的童褲,因為上頭多有印刷圖騰,都被驗出含有塑化劑,嚴重影響生殖系統,這次抽驗20家知名大廠牌服飾,每家都被驗出問題,至於台灣ZARA則回應,都符合台灣檢驗標準,沒有下架打算,提醒您穿之前,還是要泡熱水洗過比較安全。

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鄭國威 Portnoy_96
247 篇文章 ・ 1504 位粉絲
是那種小時候很喜歡看科學讀物,以為自己會成為科學家,但是長大之後因為數理太爛,所以早早放棄科學夢的無數人其中之一。怎知長大後竟然因為諸般因由而重拾科學,與夥伴共同創立泛科學。

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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

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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