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。

本文轉載自顯微觀點

「毛髮打結」的影像看似平凡無奇，卻不僅呈現自然界隱微的結構，還蘊藏著對生命深刻的敬意。憑藉著這幅作品，格爾德．岡特（Gerd Günther）更從全球顯微攝影大賽（2024 Global Image of the Year，IOTY）中脫穎而出，榮獲材料科學優勝獎。

令人驚嘆的是，獲獎者岡特的本業並非科學家或攝影師，而是一位農場主人，顯微攝影只是他「業餘」的愛好。

岡特於1958年出生於德國杜塞道夫；中學畢業後，於哥廷根大學學習農業科學，並從1986年後一直在杜塞道夫以自耕農為業。

好奇的種子在顯微鏡下發芽

1970 年代，岡特中學期間，受到學校老師啟發開始接觸顯微攝影，讓他對這陌生又熟悉的結構產生濃厚興趣。當時岡特使用黑白底片，留下顯微攝影最初的記憶。直到 2000 年左右，數位時代來臨、數位相機系統問世，顯微攝影門檻下降，他才開始專注於顯微攝影的創作。

「……仔細觀察自然界中常見的事物，可以發現意想不到的特質，令人心生敬畏……我的目標是將普通的課本知識提升到知識認知和理解的層面，使欣賞成為一種享受。 」－《一粒沙中：探索大自然的設計》，安德烈亞斯‧費寧格（A. Feininger，1986）

這句費寧格的話醒目地呈現在岡特架設的顯微攝影作品網站中，宛如一盞明指引創作方向的明燈，點明岡特攝影的核心理念。也透露出他的攝影品大多出自於對自然的敬畏以及日常平凡細節的好奇心，讓科學變得富有美感與哲理。

「你只需走出家門，就能進入微觀世界」，岡特認為顯微攝影最吸引人之處在於，不需長途跋涉，就能不斷發現新的結構、形狀、生命形態和色彩。而驅動他持續探索微觀世界的動力，是對大自然無盡的好奇，以及對迷人卻隱而不現寶藏的嚮往。

因此，從植物的葉脈到昆蟲的鱗片、從肥皂泡泡到礦物晶體，都是他顯微鏡捕捉的影像。為了呈現更完美的影像，他也會在閒暇時，利用各種DIY小工具改良拍攝流程，讓作品兼具科學性與美感。

在 Instagram 查看這則貼文

Gerd A.Günther（@mikrohiker）分享的貼文

連結萬物平等的生命之結

2024全球顯微攝影大賽的獲獎作品《馬鬃與人髮之結》則是岡特探索微觀世界精神的最佳表現。

這幅作品將馬鬃與人髮精心打結後(縱向人髮、橫向馬鬃），以明視野方式進行拍攝。透過150倍放大的視野，觀者得以清晰地看見兩種毛髮的粗細差異，但無論是人髮還是馬鬃，其外層覆蓋著如同魚鱗般的角蛋白鱗片，結構幾乎別無二致。

評審團盛讚這副影像是「視覺上極具感染力的證明：生命的共通性遠比差異更顯著。」

「我每天都與馬打交道，我對人髮和馬鬃在強度和外觀上的差異很感興趣」，岡特提到要創造出這幅看似簡單的作品，過程其實非常困難：要將兩根細小的毛髮打結並固定在顯微鏡下，需要極高的耐心與精細技巧。他嘗試了無數次，才終於拍到滿意的影像。

對岡特而言，這件不僅包含紀實元素也蘊含情感的作品，除了象徵人類與動物之間的友誼外，人髮與馬鬃在結構上的相似性，也提醒我們所有哺乳動物，乃至所有生物之間的聯繫，遠比我們想像的緊密許多。也因此，應該對地球上所有生物都給予同等的尊重。 岡特的生活依舊以農耕為主，但科學觀察以及對顯微世界藝術性的獨到見解，讓他經營的那片農場，不再只是農務勞作的場所，而是他日復一日汲取靈感的起點，也透過顯微鏡折射出他對自然的無盡好奇。

參考資料

• Focusing on What Ties Us Together—The 5th Annual Image of the Year Award Materials Science Winner
• Photography beyond the visible

延伸閱讀

• 動手造鏡、親手排圖 丹尼爾的微觀矽藻世界

哺乳動物的毛髮功能

所有哺乳動物都有毛髮（即使是醜得離譜的裸鼴鼠^註也有幾根陰毛），或多或少罷了，不過人類算是其中毛髮最少的。毛髮的主要功能是為我們的祖先們保暖，人全身約有五百萬根毛髮，其中大部分每天生長約○．四公釐（○．○二英寸）。這毛髮量聽起來好像很多，但與海狸上百億的毛髮和灰蝶的一千億根毛相比，這個數字就顯得微不足道了。

人類在演化過程中捨棄掉如此多毛髮，這在靈長類動物中絕無僅有，發生的原因目前尚不清楚。基因中有跡象顯示，我們約在一百七十萬年前就不再努力長毛了。

人類捨棄掉這麼多毛髮的原因

人類的體毛生長可能已轉化為青春期後的第二性徵，當我們準備好生育時才會出現。有個有趣的觀點是這樣的，人類毛髮脫落是因為跳蚤等體外寄生蟲作祟。

當人類的社群性格發展得更加明顯，群聚生活變得更緊密，跳蚤和蝨子的問題會變得更令人在意──將容易窩藏寄生蟲的毛髮削減掉，可避免牠們大批繁殖侵擾而造成破壞。

另外有個理論認為，人類學會用火之後，濃密的毛髮可能就成了一種負擔──毛髮稀疏的人引火自焚的機率比較小──但這個說法有點站不住腳。

你閱讀本節時或許已經發現，我們對毛髮的了解遠不及我們所未知的。為什麼有些人頭髮是捲的，有些是直的，為什麼我們有頭皮屑，為什麼陰毛如此粗硬，這些都是待解的科學謎團。

一步一步解開毛髮的謎底

雖然如此，但基本生物學原理套用到所有毛髮上都還是說得通的。毛髮從深陷皮膚的毛囊中發芽，細胞在那裡分裂和繁殖，將毛髮從真皮乳突中擠出，有點像擠牙膏。你的頭髮在夏天長得比冬天時更快，毛髮的學術名稱為複層鱗狀角質化上皮（stratified squamous keratinized epithelium）。

複層意味著它是一層又一層細絲拼排而成，鱗狀表示它表面的細胞扁平，角質化上皮是一種由角蛋白組成的動物組織，角蛋白是相當特殊的纖維蛋白，許多堅韌而靈活的動物身體部位都由這種基礎材質構成，包括頭髮、指甲、爪子和蹄子。

毛髮實際上已經死了，裡面沒有生化活動，但讓我們截取一根髮絲的橫切面來看看。它由三個主要的同心環組成：位於中心的是柔軟細緻、相對無明顯結構的髓質。

包圍它的是皮質，皮質為毛髮提供堅韌強度和支撐結構，並賦予其顏色（取決於黑色素含量）。然後是角質層外殼，其表面覆蓋著一層油性防水脂肪，只有薄薄的一個分子那麼厚。

毛髮的生長週期可謂絢爛又奇特，可分成三個發育階段，你身上的每根毛必定處於其中之一：較長的毛髮生長期；較短的衰退分解階段，此時毛囊收縮；以及休止期，此時原本的毛髮脫落，新的毛髮開始生長。

註解

• 裸鼴鼠是哺乳類動物中唯一的溫度順應者（thermoconformer），牠們與昆蟲一樣，實際上是冷血動物，不必為調節體溫的事操心。

——本文摘自《有點噁的科學：尷尬又失控的生理現象》，2023 年 8 月，時報出版，未經同意請勿轉載。