熱死了！冷氣怎麼開最舒服省電？

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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• 作者 / 林子平

我隨著一排長長的隊伍，進入一個幾乎密閉，只能容納不到十五人的小房間。裡面燈光昏暗，人們站在一張筆記本大小的圖紙前，屏氣凝神地端詳。

在英國國家美術館（National Gallery）內，一個偌大展廳中隔出的狹小空間裡，展示著達文西早期珍貴的鉛筆手稿。為了避免破壞手稿，得要用一種特殊的光線照射，泛黃的紙張上才能浮現依稀模糊的字跡及線條。

「欸，光線這麼弱我看不清楚啦！」一旁的小兒子輕聲地跟我說，我費盡唇舌向他說明，這種年代久遠的作品，很容易受到紫外線及溫溼度的影響而毀損，需要細心呵護。「你看牆上那個溫溼度計，」我向他說，「從我們進來到現在，這個數值始終維持不變喔，這是一個精確控制的恆溫恆溼空間，來保護珍貴的藝術品。」

「藝術品？」兒子滿臉狐疑地問：「臥室的冷氣機不就是控制在固定的溫度嗎？上次我搭隔壁三叔公的車子，前後左右的四個座位還可以設定不同的溫度呢！」

他咧著嘴笑著說，「那我們也算是珍貴的藝術品吧！」

空調的發明不是為了人，會涼也只是副作用

空調一開始並不是為了人而設計的，和美術館的那個小房間一樣，當時也是為了紙張，而設計出全球第一個空調系統。

1902 年，一間位於紐約的印刷工廠，正經歷著前所未有的炎熱潮溼夏季。雜誌出版在即，卻因溼度太高使得紙張扭曲變形，油墨無法精準地印在紙上，公司便聘請了一位工程師來解決這個問題。

這位年輕工程師開利（Willis Carrier）發明出一個系統，讓冷卻的氨水在封閉的金屬盤管上持續循環，當空氣被風扇抽入而接觸到低溫盤管時，空氣中的水分就會凝結在極低溫的盤管上，並排出室外，使空氣的溼度降低。

就像是我們把一杯手搖冰飲放在桌面，過了一會兒，杯子外緣就會布滿凝結的水滴一樣，開利就是應用這個簡單的降溫除溼原理，成功地解決工廠內溼度過高的問題。

然而，他發明的這個空調系統有個副作用：會使空氣變冷。就像是一個很小的房間內如果放了上千杯冰飲，而且持續用電風扇吹，室內氣溫當然會略微下降。

從這一刻起，他滿腦子思考著如何利用這個副作用幫他創造商機。他把服務的對象從「紙」變成「人」，開始四處推銷他的產品。商場、劇院、車廂、辦公室開始設置空調，成為工作及娛樂場所中的奢侈品。他更刻意把空調產品跟創造更好的工作效率、更高品質的服務、可以帶來更高收益等價值連結在一起，讓業主願意花錢來採購他設計的空調。

但開利並不以此自滿。在 1929 年的一次演講中，他這麼說：「夏季的空調和冷卻可能會成為一種必需品，而不是奢侈品。我們必須終結這個無法降溫，讓人們不舒適的黑暗時代。」聽來像是蝙蝠俠在《蝙蝠俠：黑暗騎士》中對邪惡小丑的宣戰。

後來，在 1940 年代的報紙上，出現了史上第一則窗型空調廣告，標語是這麼下的：「你為什麼要再忍受？這台冷氣機以前所未見的低價讓你涼爽舒適！」這宣告了空調即將走入一般的住宅─由生活的奢侈品，成為了必需品。

吹冷氣要付出什麼代價？

經濟學家認為洗衣機的發明，可以讓婦女從繁重的家務勞動中解脫，間接提高婦女在家庭和社會的地位，也增加了在外工作的機會。那空調呢？新加坡前總理李光耀在接受記者詢問新加坡成功的因素，是這麼回答的：「空調對我們新加坡來說是最重要的發明，也許是歷史上指標性的發明之一。它使熱帶地區的發展成為可能，改變了文明的本質。」^{[註 1]}

空調和洗衣機一樣，成了居家生活必需品。不過一個家庭大概只需要一台洗衣機，但空調則可能隨著房間面積及數量的增加，設置的數量愈來愈多。

空調能帶給人們涼爽與舒適，這有什麼問題呢？

第一個問題是耗電。家庭中每種電器都可依據它的「功率」和「使用時間」來推估它的耗電量。功率以瓦（W）為單位，數值愈大表示這項電器愈耗電。使用時間則以小時（h）為單位，用愈久則總耗電量就愈多^{[註 2]}。

一般家電使用的特性是，功率小的使用時間長，功率大的使用時間短。例如較省電的電風扇（23 瓦），日光燈管（28 瓦）的使用時間就很長。而只要是涉及溫度改變的電器都會比較耗電，例如吹風機（1,000 瓦）或電鍋（700 瓦），不過，因為使用時間不長，對於住家的總耗電量影響其實不大。

空調是非常特殊的一項電器：不但功率高，使用時間又長。以一般家庭 4 坪大的主臥房來推估，冷氣機的功率約是 500 瓦，如果你睡眠 8 小時都開啟，再考量冷氣並不是所有時段都是全力運轉，就以 6 小時計算好了，耗電量就是 3 度，與吹電風扇 8 小時的用電量（0.5 度）相比，耗電量就差了 6 倍。

第二個問題是排熱。能量不滅定律告訴我們，能量既不會憑空產生，也不會憑空消失，它只會從一種形式轉化為另一種形式。空調這部機械，也不過就是把室內的能量搬運到戶外而已。室內有多涼，戶外就會有多熱。

如果台北市全部的住宅同時開啟空調，就相當於同時有300萬支的吹風機往外排熱^{[註 3]}，如此一來，都市能不熱嗎？

更嚴重的是，這是一種惡性循環。隨著戶外氣溫上升，人們使用空調的時間愈長，室內冷卻的需求愈大，空調的排熱量就愈多，導致戶外氣溫又再度上升。這個循環也導致用電量增加、戶外舒適性惡化、都市熱島效應等問題，形成一連串的連鎖效應。

裝設冷氣前先評估一下效益

開利發明空調的那年，也是愛因斯坦發表狹義相對論的年代。

炎炎夏日中，對大部分的人而言，空調帶來的價值應該比 E=mc2 來得重要許多。空調是一個劃時代的偉大發明，讓我們能在高溫的氣候環境下享受舒適的室內氣溫，但你有時也會擔心用電、排熱對環境的衝擊，以及長時間待在冷氣房內對於健康的影響。

讓我們先仔細回想一下空調的發展歷程，一開始是為了重要物品及機具的乾燥及冷卻，而後轉變成公共空間的價值創造，最後則走入住宅成為民生必需品。

因此，在我們裝設冷氣前，得先思考目的是什麼，以及評估可能帶來的效益及問題。

在一些公共空間，像車站開放的等候大廳、挑高空間，辦公室的等候區、茶水間、走廊，或是住宅大樓一樓的門廳、住家內開放式的廚房餐廳等。只要不是人會長時間待著的地方，或是具開放性、有流動的人潮，都應謹慎思考空調裝置的必要性。

這類的空間因為具有開放性，冷氣容易溢散，也很難確實規範使用者開關門窗的動作，開冷氣的降溫效果不彰。如果這些空間建築外殼又設計得不好，例如玻璃面太大、開窗方向不對、缺乏良好的遮陽的話，那更是能源殺手。

這類空間一旦裝了空調，人們就會想要開啟使用，導致過度耗電。我們不妨先預留安裝設備的可能性，等到確實有需求的時候，可以採用局部空調的方式，把冷氣吹到人會停留比較久的地方，例如車站的剪票口及候車室。這就像是在看書時只需要使用小檯燈做局部照明，不需要開啟天花板上大量的背景照明一樣。

開啟空調前你該確認的三件事

人不是藝術品，不需要精確控制的恆溫恆溼空間。人體原本就有自動調適氣候的能力，我們可以試試用前面幾個小節所談的方式取代長時使用冷氣，也許有助於解決這些矛盾焦慮。在你按下冷氣搖控器上的啟動按鈕之前，我要提醒你該確認三件事。

第一，你是「想要」，還是「需要」吹冷氣呢？

當室內的高溫已經超出人體所能負荷的狀態，你當然需要開啟冷氣。如果在盛夏時，室內窗戶已經打開，卻還是一直維持在 30℃ 以上，你又必須停留一段時間，或是你已經大量流汗覺得不舒適，那就有開冷氣的必要。

不過，有時室內不是很高溫，但會讓你「想要」吹冷氣，只因為你期待室內比戶外再涼一點^{[註 4]}。這個狀況常出現在春天及秋天的時候，為了要使室內氣溫低於戶外氣溫，你得設定很低的氣溫才能滿足期待，造成不必要的空調能源浪費。如果是這種狀況，你應該先開個風扇坐一會兒，也許就會逐漸適應室內的氣溫。

第二，目前室內和戶外的氣溫如何呢？

人對熱舒適的感受並不可靠。因為它夾雜著生理（例如剛運動完或靜坐）以及心理（例如經驗及期待）的影響，光是憑冷熱感覺決定要不要開冷氣，也許不太可靠。

相信溫度計吧，最好是擺在靠近你的位置，讓它真實地呈現目前的氣溫^{[註 5]}。如果都還在 29、30℃ 以內，其實吹個風扇都還能讓你在舒適範圍，未必要開冷氣。

戶外的氣溫也很重要，打開窗戶感受一下吧。如果你感覺戶外氣溫比較低，也還算舒適，代表你不需要開冷氣，應該開窗，讓涼爽的氣流進入室內，帶走室內空氣及牆面、家具表面上的一些熱量。如果你發現戶外氣溫已高於室內，而且室內氣溫也高出舒適範圍，那就是關窗開冷氣的時機了。

第三，開冷氣時，設定適合溫度、搭配風扇。

參考能源局及台電的一些宣導對策，將空調溫度設定在 27℃ 左右，搭配電風扇使用，也許還能再調高1℃，仍可以大致滿足人體對熱舒適的需求。

在住家要開冷氣時，為了確保空氣品質，記得略開一個小縫，5 到 10 公分就好。這樣就有可能達到 3-5 倍左右的換氣量，室內氣溫也不會明顯增加，是能兼顧節能及健康的策略^{[註 6]}。

開冷氣前，記得確認這三件事，想清楚，再按下冷氣搖控器上的開關按鍵。

另外，在公共空間覺得太冷時，你可以勇敢地向管理者表達：「現在氣溫會不會太低啊，有點冷呢。」既表達了使用者對於熱舒適性的看法，也提醒管理者多加留意室內氣溫是否適當。

即使開冷氣，也要確保舒適健康，拒絕低溫勒索。

消暑涼方 12：開冷氣前，先開窗並適應室溫。開啟後，要設定適中溫度並配合風扇，窗戶略開一個小縫，能增加換氣確保空氣品質。

註釋

• 註 1： 在一次受訪中李光耀表示，沒有空調時人們只能在涼爽的清晨或黃昏時分工作，他提到，他成為總理後做的第一件事，就是在公務員工作的大樓裡安裝空調，這是提高公共效率的關鍵。話雖如此，依照我自己的經驗，新加坡在許多車站、門廳、學校、餐廳仍是以自然通風為主，辦公室的空調溫度也不會設定得很低—如果和香港相比。香港一位建築系教授告訴我，香港全年最冷的地方就是夏天的辦公室內！
• 註 2： 以功率 1,000 瓦（1kW，常稱「瓩」，這字得念「千瓦」，注音輸入法打不出來，還好我念大一的時候學會用倉頡）的吹風機為例，它使用 1 小時的電量是 1 瓩時（kWh），也就是電費單上會看到的 1 度電，依台灣現行的電價，大概是 2.5-3.5 元左右。當然你吹風機不會使用這麼久，如果使用 6 分鐘（即 0.1 小時），大概就用了 0.1 度電。
• 註 3： 依洪國安博士空調實務經驗，並參閱知名品牌的空調耗電資料，以前面提到的那間主臥室配置的空調瓦數當基準的話，4 坪大的主臥房，大概配置 500 瓦空調，每坪因空調而排出的熱量大概是 125 瓦。依戶政資訊統計，台北市 105 萬戶，每戶 44.9 坪計算，假設有一半的空間設置空調，則全台北住宅的空調容量為 2,946,563 kW，如果同時開啟，相當於 2,946,563 支的吹風機往外吹。
• 註 4： 這是一場在你心中悄然進行，關於「經驗」及「期待」熱舒適的內心戲。你也許有這樣的經驗，一進家門，你覺得室內氣溫比戶外高，就馬上開了冷氣。結果待了一會兒發現不會涼，才發現冷氣的搖控器是預設 27℃，而室內原本的氣溫比 27℃ 還低，你得再把設定溫度調低一點，冷風才會吹出來。這是因為身處台灣長期高溫的經驗，你期待有涼爽的感受，也預期室內應該要比戶外低溫。當這個期待落空，你就會想再降低氣溫—即使當時還算舒適。
• 註 5： 冷氣機上的溫度，通常顯示的是空調回風的氣溫；搖控器上的溫度，顯示的是你想設定的室內氣溫，也就是壓縮機停止的溫度，這兩者都不是真正的室內氣溫。
• 註 6： 依成功大學建築學系潘振宇老師的實測經驗，當室內空調溫度設定為 27℃，在夏季，如果窗戶密閉，只有門縫的間隙風時，換氣次數大概只有 0.1 到 0.5 次；如果窗戶開一個 5 到 10 公分寬的小縫，則入風口面積約有 75 公分乘以 10 公分左右，出風靠門下縫 120 公分乘以 1.5 公分，經估算換氣量可達到 4 倍多。此時室內氣溫只略微上升約 0.4-0.7℃，在確保室內換氣情況下，也不致於影響室內舒適及用電。

——本文摘自《跳出溫度舒適圈》，2022 年 9 月，商周出版，未經同意請勿轉載。

本文由 宜蘭縣政府環境保護局 委託，泛科學企劃執行

將傳統紅磚街屋、廟宇完整復原，重現台灣過去生活精髓的宜蘭傳藝園區（以下簡稱傳藝園區），腹地廣大，讓遊客能盡情來場穿越之旅。但你是否曾想過，占地 24 公頃的園區，光是準時開關電源空調就是個大挑戰，而在講究節能減碳的今日，又該怎麼做才能一直玩一直玩還能智慧省電呢？

加入「能源管理系統」智慧省電

過去對於電源的管理，只能以人工巡園的方式，一個個手動開關，耗時耗力。為了改善效率及節能，負責營運傳藝園區的全聯善美的文化藝術基金會，自 2017 年起陸續規畫更新。如今傳藝園區完成「能源管理系統」（Energy Management System, EMS）的建置，將電燈、冷氣等電力設備全都連上光纖網路，再傳送到中央管理系統，讓工作人員只需在辦公室內遠端遙控，不但大幅減少作業時間，更能有效節電，達到節能減碳的效果。

「能源管理系統」其實就像是管理用電的自動記帳秘書，基礎功能就是分類電力的流向，協助用戶管理能源。除了用在占地廣大、用電量大的各種場地，其實一般住宅也能導入類似的系統，像是智慧電表，讓使用者可以隨時掌控自家的用電情況。了解用電情況後，要如何才能達到節電以及多數人最在意的省錢目的呢？讓我們繼續看下去吧！

即時記錄用電資訊，節能計較到分分秒秒

對於多數人來說，通常要等到電費單出現，才能知道當月電費的支出總金額。如果能引入「能源管理系統」，任何一台電器每分鐘支出的電力都會被詳實記錄。

以傳藝園區舉例，導入「能源管理系統」後，所有電錶數據會自動匯入並做成圖表及資訊報表，方便工作人員快速找出異常耗能，分分秒秒都能計較；此外，內建的警報系統也可讓園區用電量超過警戒值的時候發出提醒。

自 106年以來，根據傳藝園區的統計指出，使用能源管理系統後，光是冷氣的部分，一年減少運轉的時數約180小時，平均一年可省下將近 10萬度的電量，一年節省了 30.9萬元。

其實過去也有類似例子，2011年國立中央大學與國外廠商合作，透過系統自動控制整棟行政大樓的照明及空調設備，省掉效能達到 40%，相當於一年省了 12萬度電，33 萬元的電費。

空調照明即時調整，環境舒適又省電

如同開頭所提，過去透過人工巡園的方式開關電源，一天必須耗掉近 2 小時，且要是遇到緊急狀況，例如雷陣雨突襲導致天色瞬間轉暗，園區無法及時開燈。如今導入「能源管理系統」後，能透過排程與遠端遙控兩種方式來處理，工作人員不用親臨現場就能完全掌握電源開關，方便又及時。

目前傳藝園區就透過該套系統，也算出最省電又有效的「黃金時間」，排定開園前 12 分鐘開空調，讓遊客一進場就感到舒適，也不會浪費電。

抓出耗電小壞蛋！汰換老舊器材

透過能源管理系統的資訊報表，工作人員能一眼就看出用電狀況，把特別耗電的小壞蛋抓出來，進而將老舊電器更新，就可省下許多不必要的電費。

舉例來說，單單將傳統燈泡更換為省電燈泡，其實就能省下不少電，本次傳藝園區除了安裝能源管理系統，也一併更新了許多過去老舊的燈泡、空調設備等。而 2015 年基隆市將 8成以上的水銀路燈都改為 LED燈泡，以七堵區換裝 4818 盞 LED 路燈後，一年的節電效益可達 719.9萬度電。

新竹市 2015 年也從集合式住宅公設的照明系統更新下手，配合用電行為改變，在住宅部門達到了 2.11%的高節電率。台中市同樣也將公有停車場、公有市場等場所的燈具改為 LED燈，一年大幅節省 14萬度電。

透過第一期的智慧省電系統導入，傳藝園區除了提供遊客最舒適的傳統文化體驗，也達到節能減碳目的。而遊客最能直接感受的好康，就是能準時享有被譽為「最浪漫地標」的魚耀隧道美景，這個長達 65公尺的燈廊在夜幕低垂時亮起，魚形倒映在湖面相當夢幻，是近期最夯的 IG打卡景點。

未來也會開啟第二與第三期的能管系統建置，使整個園區的能源管控都智慧化，讓遊客可以一直玩一直玩，還能超省電，享受科技與傳統合作無間。

本文由 宜蘭縣政府環境保護局 委託，泛科學企劃執行