文／林雅容
每每遭遇鯨豚擱淺，如果動物仍在呼吸，
1996 年，中華鯨豚擱淺處理組織網成立了，在眾多獸醫、
生活在陸地上的人們，到底要如何了解海中鯨豚的分布與生態呢？
「而我是以化學分析所得的科學證據來推測鯨豚的分佈狀況。」
陳孟仙教授解釋說。
透過鯨豚擱淺處理組織網，
透過鯨豚組織的碳同位素分析，
同樣是東岸常見種類的熱帶斑海豚，
在台灣西海岸常見的兩種鯨豚身上，
在擱淺鯨豚的重金屬濃度分析方面，
此外，與 1995 年時的資料相比，
擱淺上岸來的鯨豚想告訴我們什麼？鯨豚擱淺的原因一直眾說紛紜，
海洋中的重金屬究竟是打哪兒來的？
「鯨豚在生病，」陳孟仙老師說，「
雖然文明似乎改善我們的生活與環境， 但是生活在海中的鯨豚卻在生病。」
無論是有意或無意，
參考資料：
本文由中華鯨豚協會授權轉載
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。
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！
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。
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。
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。
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。
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。
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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隨著人類活動對海洋環境的負面影響日益增加，海洋生物生存的狀況令人擔憂。近年生物多樣性下降、大量珊瑚白化、漁具纏繞及船隻撞擊海洋生物等問題層出不窮，這些事件就像是海洋在向我們求救般，而人類要如何減緩我們對海洋的影響呢？
設立海洋保護區是目前國際間共同努力的方向之一。在眾多海洋保育行動中，劃設海洋保護區被認為是成效較為顯著的方式。可以透過劃設大範圍的海洋保護區降低人類活動對於海洋環境的干擾，從而保護海洋生物的棲息地和整體的生物多樣性¹。本篇文章將帶領讀者認識加拿大「Gully 海洋保護區」，Gully 一詞代表沖溝，這個保護區內居住著多達 16 種不同的鯨豚種類。此外，我們將同時探討其中值得臺灣借鑒的經驗與做法，希望此案例能為未來黑潮海洋綠洲計畫在申請「海洋哺乳動物重要棲息地」（Important Marine Mammal Areas）時，提供一些實質的參考。
約在 15 萬至 45 萬年前，由於大量冰川移動與融水侵蝕，在加拿大東海岸斯科舍大陸棚（Scotian shelf）邊緣形成了一個大型海底峽谷——Gully，最深處的深度超過 2,500 公尺，也是北大西洋至今最大的海底峽谷。Gully 地區生物多樣性極為豐富，不但孕育了 30 種冷水珊瑚（Cold-water corals），目前也已累積了 16 種鯨豚的目擊紀錄，包含北瓶鼻鯨（Hyperoodon ampullatus）、藍鯨（Balaenoptera musculus）、索氏中喙鲸（Mesoplodon bidens）等種類。
其中，北瓶鼻鯨於 1997 年被加拿大瀕危野生動植物狀況委員會（Committee on the Status of Endangered Wildlife in Canada）列為易危物種（Vulnerable）。然而，當時 Gully 地區正面臨石油和天然氣開發工程，導致當地鯨豚長期受到船隻撞擊及工程噪音傷害，使牠們生存遭受嚴重威脅。因此，加拿大政府於西元 2004 年設立 Gully 海洋保護區，以保護瀕臨滅絕的北瓶鼻鯨及當地其他珍貴的海洋生物。
倘若要保護某區域的生物多樣性，保護整個棲地相較於保護單一物種，才是最直接的治本方法。但是，要如何知道劃設的區域是否已納入鯨豚們生存所需的棲息環境呢？我們可以透過海上目視調查及被動聲學監測²等方式，進一步了解鯨豚在該區域出現的位置、時間與頻率等資訊，藉此評估劃設的面積及界線該如何設立。
其實 Gully 保護區在設立之前，政府及學者們對當地鯨豚也做了初步的評估及研究。1994 年，加拿大漁業及海洋部在 Gully 設立了一個無法律效力的鯨魚保護區（Ｗhale sanctuary），簡單來說就是先建立一個示範區測試成效，範圍是圖四中有畫斜線的區域。該單位向海上來往的船家宣導該區域在生態保育上的重要性，並提供了指導方針，教導船長們在穿越該地區時如何減少對鯨豚的威脅，希望盡可能降低船隻與北瓶鼻鯨撞擊的風險。與此同時，當地的學者們也積極地研究鯨豚在 Gully 的分布範圍與族群量。
研究學者透過 1988 至 1996 年間的鯨豚目擊資料，包括種類、數量及目擊經緯度，結合不同的環境因子，如海洋表面溫度、海底深度及坡度等環境資訊做分析，結果發現鯨豚出沒位置與深度有高度的關聯性。Gully 周遭的鯨豚大多棲息在海底峽谷 200 至 2,000 公尺深處，因此學者們建議政府應根據 200 公尺等深線建立一個核心區邊界，並在周遭設立緩衝區，以全面保護 Gully 地區的鯨豚免於受到石油開發和航運的影響。
經過長期的調查後，加拿大終於在 2004 年正式成立 Gully 海洋保護區條例《The Gully MPA Regulations》，並在條例中公告了 Gully 海洋保護區邊界。除了法規內允許的特定活動³外，嚴格禁止在 Gully 保護區內「干擾、損害或摧毀任何生物或其棲息地的任何部分，或從中移除任何生物」，包括海床下15公尺深的底土，亦不允許傾倒、拋棄或排放任何物質的行為發生。
此外，加拿大政府也將保護區依照水深劃分成三個管理區，如圖五中的 Zone 1、Zone 2 及 Zone 3。每個管理區有其獨特的生態環境，在管理上的限制也有些微差異，在 Zone 1，也就是鯨豚棲息的核心海域內，是完全禁止漁撈行為的，而在 Zone 2 和 Zone 3 則可進行商業性垂釣，可釣大比目魚、鮪魚、鯊魚和劍旗魚。
不只保護區設立前需要長期的調查累積數據，設立後仍需持續監測保護區效力。加拿大學者在 Gully 保護區設立 7 年後調查了北瓶鼻鯨的族群動態，他們估計斯科舍大陸棚海域的北瓶鼻鯨約有 143 隻，且發現族群量和性別比自 1988 年起一直保持穩定的狀態，雖然族群量沒有明顯改變，但顯示了海洋保護區的設置確實讓牠們在沒有人為開發衝擊下，族群可以維持穩定。
除了主要保護標的物種外，Gully 地區其他鯨豚也有些微變化。學者觀察到 1988 至 2011 年間，部分鯨豚種類的單位努力量目擊群次下降而部分上升，其中的變化趨勢可能與環境或食物資源改變有關。但值得注意的是另外一種喙鯨「索氏中喙鯨」（Mesoplodon bidens）單位努力量目擊群次4在保護區設立後大幅增加（每年增長21%）。由於缺乏深海鯨豚物種食物量數據的支持，科學家認為較合理的推測是：保護區的存在讓人為干擾減少。船隻與其他噪音的降低，使Gully保護區成為對聲音敏感的喙鯨的棲地之一。儘管保護區的設立已改善喙鯨的棲息環境，但仍需持續進行長期監測，以確保保護區管理有效並及時調整以應對環境變化。
加拿大 Gully 保護區目前有 16 種鯨豚目擊紀錄，根據黑潮在過去 20 多年賞鯨航程所累積的鯨豚目擊資料統計，花蓮鯨豚種類更高達 20 種！物種多樣性更高！然而，我們發現花蓮常見的花紋海豚身上除了自然的傷疤外，有時也會出現人為因素所造成的傷疤，因此我們在 2023 年做了花紋海豚體表傷疤分析，結果顯示在 50 隻花紋海豚中有 19 隻（38%）身上有出現疑似人為活動所造成的傷疤。臺灣東部海域出沒的鯨豚種類繁多，若遲遲未能提供一片安全的海洋綠洲供他們成長、育幼，只怕未來的日子裡人們無法再跨坐在船頭，在享受海風的同時還能欣賞花蓮鯨豚的美。
加拿大 Gully 保護區成立已滿 20 週年，可作為臺灣未來建立鯨豚保護區的借鏡。而黑潮也持續努力著，透過「海洋綠洲：東海岸鯨類保育計畫」，旨在將臺灣東部海域列為國際認可的海洋哺乳動物重要棲息地，希望未來在與政府相關機關溝通保育政策時，能有更完整的背景資料。
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深海，被譽為地球最後的未開發疆域，隱藏著許多不為人知的奧秘。數千公尺深的海底沉積了數量龐大的多金屬結核，這些礦物因含有大量珍貴金屬，對現代技術，尤其是能源轉型，至關重要。然而，科學家在探索這些結核的過程中意外地發現了一種神秘的現象：暗氧，即在無光的深海環境中生成氧氣的過程。這一發現不僅可能改變我們對海洋生態系統的理解，還可能重新定義地球早期生命起源的故事。
長期以來，科學界普遍認為氧氣的生成依賴於光合作用。光合作用是植物、藻類及一些細菌透過陽光將水和二氧化碳轉化為有機物並釋放氧氣的過程。這一過程主要發生在地球表層和淺水區域，是維持大氣和海洋中氧氣含量的核心機制。根據這一觀點，只有在陽光能夠到達的區域，氧氣才能被生成。因此，對於深達數千公尺的深海區域，我們的認識是，氧氣主要來自於表層水透過洋流輸送到深處。
然而，深海中缺乏光源，光合作用無法進行，這意味著氧氣在深海中的供應受到限制。雖然洋流能夠在一定程度上將氧氣輸送到深海，但這一過程極其緩慢，往往需要數百年甚至上千年才能完成一次循環。因此，科學家一直認為深海是一個缺氧的環境。
在這樣的背景下，科學家對深海進行了更深入的探索，並發現了錳結核（英語：Manganese nodules），又被稱為多金屬結核這一珍貴資源。多金屬結核是富含金屬的岩石，其主要成分包括鈷、錳和鎳等金屬。這些結核廣泛分佈於全球深海區域，尤其是太平洋海域，儲量高達數兆噸。這些金屬對綠色能源技術，如電池生產，具有極高的價值，吸引了全球各國的關注。
然而，這些結核不僅是地球資源的寶藏，它們還隱藏著另一個重要的發現。2013 年，科學家安德魯·斯威特曼（Andrew Sweetman）在太平洋克拉里昂-克里珀頓區域進行深海研究時，意外地發現，在封閉的深海水域中，氧氣濃度竟然有所增加。這一現象引發了科學界的極大關注。
斯威特曼的研究團隊推測，深海中的多金屬結核可能在某些化學條件下，充當了天然電池。這些結核通過電化學反應將水分解為氧氣和氫氣，從而在無光的環境中產生了氧氣。為了驗證這一假設，團隊在實驗室中模擬了深海環境，並確實觀察到氧氣從結核生成的現象。
不過，這一過程並非如想像中簡單。根據實驗數據，某些海底結核表面的電壓僅為 0.95 伏特，卻能夠生成氧氣，這與理論上需要的 1.6 伏特電壓不符。研究團隊進一步推測，這可能與結核的成分有關，例如含鎳的錳氧化物可能起到了催化作用，降低了反應所需的能量。此外，結核表面的不規則排列及空隙可能也促進了電子轉移和水的分解。
暗氧的發現挑戰了我們對氧氣生成的傳統理解。過去我們認為，地球上的氧氣主要來自於光合作用，但這一現象表明，甚至在無光的深海環境中，氧氣也能通過無機物的電化學反應生成。這意味著，我們對於地球早期氧氣循環及生命演化的認識可能存在重大疏漏。
尤其值得注意的是，多金屬結核的形成需要氧氣，而這些結核大量出現在深海中，是否表明早期地球上就已經存在非光合作用的氧氣生成機制？如果是這樣，暗氧是否可能推動了地球上生命的起源？這一問題仍然未有定論，但暗氧的發現無疑為生命起源的研究開闢了一條新的途徑。
除了科學研究的價值，多金屬結核也吸引了全球對於深海資源開採的興趣。這些結核富含稀有金屬，特別是對電池生產至關重要的鎳和鈷。然而，大規模的深海開採可能會對海洋生態系統造成嚴重破壞。
首先，深海採礦可能導致噪音和光污染，破壞深海生物的棲息地。此外，採礦過程中產生的懸浮物可能對海洋生物，尤其是水母等生物造成生理負擔。研究顯示，水母在模擬的採礦環境中會因應對懸浮物而消耗大量能量，這可能削弱其免疫系統並降低生存率。
因此，雖然深海資源的開採看似能解決當前的能源危機，但國際間對此議題的爭議仍然持續。全球已有32個國家支持暫停或禁止深海採礦，呼籲進行更多的生態影響研究以確保環境保護。
暗氧的發現，不僅為科學研究帶來新的挑戰，也為深海資源的開採提出了更高的要求。在能源危機與生態保護之間，我們需要尋找平衡點。未來的技術或許能夠在不破壞環境的情況下，模擬自然過程生成多金屬結核，從而實現可持續的資源開採。
此外，暗氧現象的發現也為探索外星生命提供了新的思路。當我們在其他行星上發現氧氣時，不一定意味著那裡存在光合作用生物，可能是類似多金屬結核的無機反應在默默進行。這一發現或許將改變我們對地外生命的定義與尋找方式。
深海的秘密仍在不斷被揭開。從暗氧的發現到多金屬結核的開採，這片未開發的疆域將在未來的科學探索與資源爭奪中扮演至關重要的角色。無論是能源危機的解決還是生態系統的保護，我們都應以謹慎且負責任的態度面對這一未知的領域，避免打開潘朵拉之盒。
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