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熷烏龍茶:以科學為本,解茶湯千年奧秘,創茶農百年志業

廖英凱
・2016/09/21 ・6871字 ・閱讀時間約 14 分鐘 ・SR值 584 ・九年級

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原文刊載於科技大觀園〈承啟下一個台灣茶道百年志業的 「熷烏龍茶」〉。

本文基於著作人身份進行公開發表,相關內容不得被轉載或摘錄,以進行任何形式的利用,如有轉載、摘錄的需要,請洽科技部科技大觀園

 

「我說,人為什麼要喝茶?人活的好好的為什麼要喝茶?喔……到底是為了要回味兒。回什麼味兒?回甘甜的味兒,回甘甜和苦澀漸消的味兒,回養生和體驗的味兒,回悲歡離合喜怒哀樂的味兒,那……什麼樣的茶才叫好呢?」

(向李立群大師經典橋段致敬 =w=)

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飲茶對於台灣人來說,是已經有著漫長歷史的生活文化了。圖/aniu7839 @ pixabay

茶葉、茶道、茶產業伴隨著台灣的歷史,走過了上百個年頭。林立丘陵的茶園、旅客熙攘的精品茶坊、民族特色的採茶音樂,與店家琳瑯滿目的瓶裝茶和手搖杯。茶飲乘載了文化與歷史深植於我們的生活,就算不是精於茶道的雅士,你一定聽過廣告台詞中「回甘、不澀、養生解毒」等對於好茶的描述,也可能看過一些能讓茶變得更好喝的茶道技法。

若以科學的視角來看,這些更好喝或更養生的感覺與功效,代表有可能存在某種化學反應或物質參與其中。目前,中興大學生物科技研究所曾志正教授的團隊,正陸續以科學方法解析出這些物質,以此設計出風味獨特的「熷烏龍茶」,從原分子尺度的世界,我們得以一窺茶道千年的奧秘。

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實驗室
曾志正教授與實驗室學生成員。左起依序為:林欣怡、Nilubol Nuanjonkong、陳冠亨、施毓恩、曾志正教授、林逸喬、陳晴雯、謝聖國、吳婕如、盧安祺。

好茶三要素:回甘、不澀、能養生

回甘,糖無法欺瞞的味覺

回甘的滋味與程度,是判定好茶的重要指標。無須加糖,也無法用任何的糖來取代回甘的感覺。究其原因,是因為甘味也是一種味覺,與甜味有不一樣的機制。過去研究發現,舌頭的味蕾上,含有可辨識酸、鹹、苦、甜、甘等五種味覺接受器1。當熬煮魚、貝、鹹肉、大骨與蔬菜等食材時,釋放出來的谷胺酸鹽與核苷酸會分別扮演啟動分子與增強分子的角色,這兩種分子會與味蕾上的甘味接受器 T1T1 / T1R3 結合,使甘味接受器的結構改變,而傳送訊息至大腦引發甘味感覺。

具有回甘滋味的綠茶與烏龍茶也有著豐富的游離胺基酸(free amino acids)來引發甘味,以烏龍茶來說,茶湯內含有谷胺酸(glutamate)與茶胺酸(theanine),可做為啟動分子。雖然在茶湯內,扮演增強分子的核苷酸含量極低,但茶湯內仍有豐富的茶倍素(theogallin)與沒食子酸(gallic acid)可發揮類似功效,共同活化味蕾上的甘味接受器2

如何提升茶的甘味?

然而,除了透過選定茶樹品種與種植條件等來影響茶葉成分以外,製茶過程的各種工法,也會造成茶葉成分的改變。例如當烏龍茶經過反覆高溫烘焙時,烘焙過程會使有甘味的游離胺基酸因高溫而裂解,理論上會降低茶的回甘滋味。不過,茶葉原有的兒茶素與黃酮醇配醣體等多酚化合物,也因高溫而被大量降解成沒食子酸、楊梅黃酮(myricetin)與槲皮素(quercetin)。此時的烘焙烏龍茶湯,是以楊梅黃酮為主要啟動分子,槲皮素為次要啟動分子,以沒食子酸為增強分子,形成一個新的回甘分子組合。在分子動態模擬中發現,這組合所引發的甘味接受器緊縮程度(6.1 Å),比起一般烏龍茶湯的對甘味接受器的緊縮程度(8.2 Å)更佳3。這代表若想要提升茶的回甘滋味,可以藉由設計合適的烘焙製程,降解出完全不同的回甘分子組合,來達到更強的回甘滋味。

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甘味接受器在楊梅黃酮和沒食子酸的影響下,結構開口由15.1 Å減少為6.1 Å 4

澀度,捉弄舌尖的觸覺

澀茶入口,真不是「滋味」。相較起回甘的美好,澀味在茶飲中則是個不受歡迎的嫌惡因子。但事實上,澀味並不是一種味覺,而是一種觸覺

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目前已知可形成澀味的共有四類物質,分別為:多酚類物質(polyphenols)、金屬鹽類(metal salts)、有機酸(organic acids)、脫水劑(dehydrating agents)。以食物中常見的多酚類來說,多酚類物質當接觸到唾液中的唾澀蛋白群(PRPs)時,因唾澀蛋白群本身不具摺疊立體結構,所以會容易和多酚類物質互相纏繞聚集成不溶於水的沉澱物,而降低唾液潤滑口腔的效果,使得口腔內的神經細胞感受到壓力與觸覺,而形成皺縮、拉扯或縮攏的感覺,這一個感覺,就會被我們認知成「澀味」5

從茶的成分來看,茶的可溶性物質剛好以多酚類含量最高6,雖然這些茶多酚在近年來有許多以抗氧化效用為主的保健功效陸續被發現,但在烏龍茶與綠茶中,占茶多酚中含量七成的兒茶素類,以及總量雖只有兒茶素百分之一至千分之一,但引起澀味程度也是兒茶素百倍至千倍的黃酮醇配醣體,或是紅茶中的茶黃素與茶紅素等,都是導致喝茶時口腔感受到粗糙和皺縮等澀味感覺的主因。

高山茶,越高越甘甜不澀?

若想降低茶葉的澀味,除了沖泡時合適的溫度與時間等技巧來控制茶葉的物質溶出以外,也會受到茶葉種植時日照、紫外線、溫溼度等環境因子與發酵、烘焙和陳放等製茶方式的影響。例如烘焙時兒茶素與黃酮醇配醣體等多酚化合物被大量降解的狀況,剛好同時有降低澀味與轉化為回甘成分的功效。

曾志正教授的團隊,在 2012 年以種植於不同海拔的青心烏龍茶為標的,利用高效液相層析儀(high performance liquid chromatography, HPLC)進行分析,發現無論是新鮮葉片,或是初製茶(毛茶),兒茶素總含量均隨著種植海拔增加而遞減 7。這個關聯性很可能是因為不同海拔的溫度差異,影響了茶葉內特化酵素 ECGT 的活性。茶葉內的 ECGT 酵素可以將澀度較低的非酯性兒茶素轉化為澀度較高的酯性兒茶素。當溫度低於 20℃ 時,ECGT 的活性下降,使得茶葉中的酯性兒茶素較少,也減少了茶的澀度。這似乎與人們印象中越是高山的茶,品質則越好的印象吻合。

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澀味強度較高的酯型兒茶素 ECG 和 EGCG,含量隨種植海拔升高而減少。

怎麼知道誰比較澀?

澀味的多寡實在是評比茶葉品質的關鍵指標。然而澀味的感受機制與其他味覺不同,一整天的口腔狀態也會隨著飢餓、飽足、疲勞等有所差距。在茶業評比或競賽時,評審往往需要喝下相當多的茶湯樣品來給予評分。但是當唾澀蛋白與茶多酚物質結合沉澱於口腔時,人體無法在短時間重新補充唾液,並清除吸附於舌頭與口腔的沉澱物。這導致澀味會持續的累積而難以做到連續評比時的一致性,在過往的比賽中也往往引發不少爭議。

為解決這個狀況,曾志正教授團隊發明了利用人造油體的技術作為澀度鑑定的方式。研究團隊是利用一個已知的基因序列來合成唾澀蛋白質,並利用芝麻油與磷脂質 DSPC 做成帶有唾澀蛋白的人造油體。這些人造油體如同許多微小的油滴般,均勻地懸浮在溶液中。

當人造油體溶液與茶湯混合時,油體上的唾澀蛋白會與茶湯中的導致澀味的茶多酚結合並互相牽引。若是茶多酚的濃度越高,則油體之間的聚集程度越強、上浮速率也越快,在溶液頂層產生可視的乳狀層也越厚。研究團隊發現這項實驗結果,與高效液相層析儀的成分分析和交由專業評委的盲測比對相符,相信此項科學檢驗技術的發展,能有效輔助茶葉評比,並提供茶農量化的分析數值作為茶質判斷的輔佐工具。

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不同品種不同澀味程度的烏龍茶,在人造油體實驗中,從油體聚集上浮的厚度可以直接看出澀味分子的數量差異。

青心烏龍的養生秘方:體歸靈

喝茶,除了好喝以外,更有「養生」這一項頗受當代人重視的好處。茶裡有多種能促進身體健康的物質,自古以來也被視為是重要的中草藥。目前種植於台灣較高海拔地區的「青心烏龍」,更有著獨一無二的養生保健成分。青心烏龍在台灣的栽種史,起源於 1855 年舉人林鳳池先生自福建武夷山引進南投縣鹿谷鄉凍頂地區,種下了聞名百年的台灣凍頂烏龍茶產業。目前在台灣海拔七百公尺以上的茶園,也多以栽種青心烏龍茶種為主。

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幾十年來,在許多飲用者的經驗上發現,喝青心烏龍茶後會比飲用其他茶種有明顯的飢餓感。一些茶行業者與茶農,也因大量飲茶之故而有食慾大增以及排便次數更頻繁的經驗。這代表著青心烏龍茶中,可能含有能產生飢餓感並促進腸胃蠕動的物質。發現這項物質的契機,是在 1999 年時,日本科學家 Masayasu Kojima,找到了一個能傳遞飢餓訊息的激素分子,並命名為飢餓素(ghrelin)8。飢餓素除了引發飢餓促進食慾,更能有效刺激生長激素的分泌,調節新陳代謝與心血管和腸胃的功能,還具有神經營養與保護中樞神經系統的效果。

這些關於飢餓素的敘述,與青心烏龍茶的飲用效果非常類似。自 2002 至 2014 年間,曾志正教授團隊在利用高效液相層析儀分析青心烏龍與其他常見烏龍茶種的研究中發現。有兩個微量成分,其含量在青心烏龍中明顯高於其他烏龍茶種。利用核磁共振光譜儀(NMR)解析結構後,發現這兩種微量成分的分子結構非常相似僅相差一個 OH 基。再歷經動物實驗確認這種微量成分可以引發飢餓感;從老鼠的腦下垂體細胞培養實驗中,發現微量成分如飢餓素一般可以誘導生長激素的分泌;在模擬分子對接的電腦運算中,也發現這種微量成分可以如飢餓素一樣被生長激素接受器結合而刺激生長激素分泌。

曾教授將這項微量成分命名為「體歸靈 (teaghrelin)」,亦稱為「茶飢素」,取其來自於茶(tea),又具有飢餓素(ghrelin)特性之故。這是目前發現在天然化合物中,唯一具有類似飢餓素效果的物質,這或許就可以解釋,為什麼過去經驗上覺得喝茶能促進食慾、頭腦清晰、活動力旺盛且抗老化的功效。

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利用高效液相層析儀分析成分光譜,發現上圖的青心烏龍茶,比下圖四季春烏龍茶多了兩個獨特的成分9

熷烏龍茶與台灣茶製程技術產學聯盟

經歷反覆烘焙與陳放的「熷烏龍茶」

結合了對於回甘、澀味與體歸靈(茶飢素)的了解。曾志正教授選用發酵足的青心烏龍茶葉,以運用反覆烘培與陳放兩大工序,設計出主要以一至三年為期的「熷烏龍茶」製程,並以液相層析串聯質譜儀(LC/MS/MS)與氣相層析質譜儀(GC/MS)來分析茶葉成分在各個階段的變化。

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質譜儀
曾志正教授團隊,利用質譜儀分析茶湯中的成分,來解析茶葉品質與製程的改良方向。

在過去累積的研究成果中,我們已經知道青心烏龍擁有獨特的體歸靈成分;而充分的發酵,意味著茶葉經過適度的氧化而轉化出更豐富的天然活性分子,得以參與後續烘焙與陳放工序的物理變化或化學反應。適當的烘焙溫度與時間,可以降低茶葉中的水分增加保存期限;高溫下的梅納反應(Maillard reaction)和熱裂解反應(pyrolysis)會產生褐色的類黑素而改變茶葉與茶湯的色澤,更會轉化出多種不同氣味的分子增加茶葉的風味10,11;也會使咖啡因揮發而明顯減少,帶有澀味的兒茶素與黃酮醇配醣體等多酚化合物,被大量降解成能提升甘味的沒食子酸、楊梅黃酮與槲皮素,因而使得茶葉透過加溫烘焙的化學反應平台,而有了溫潤渾厚又回甘的韻味。

烘焙
「熷烏龍茶」製程關鍵之一為找到合適的烘焙溫度與時間,降低澀味來源的兒茶素衍生物與黃酮醇配糖體,但又避免其他物質揮發與過高溫而炭化。

除了原料選擇、發酵程度與烘焙以外,曾教授也特別訂製了透氣良好的陶甕來陳放熷烏龍茶。「陳放」又稱「藏茶」,在數百年來茶品的保存的經驗上,人們已知道陳放的時間、環境,甚至是容器都會影響到茶葉的品質,甚至是改變茶葉的風味。曾教授的研究成果也發現,新鮮茶葉中較有刺激感揮發性香氣的的直鏈與支鏈碳氫化合物(長鏈烷類與長鏈酸類分子),在烘焙時的成分並無明顯改變,但長時間陳放過程緩慢的氧化或聚合變化卻能使這些影響氣味的揮發性分子遞減,而給予茶更溫和的香味表現12

陳放
「熷烏龍茶」製程另一關鍵為陳放,曾志正教授特別選定透氣性良好的陶甕,並適宜控制存放地點條件,讓茶葉中的直鍊與支鍊碳氫化合物得以降解。

台灣茶製程技術產學聯盟

教授
中興大學曾志正教授與設置於中興大學生物科技研究所的「熷烏龍茶製程展示場」。

然而,雖然累積了過去十幾年對於茶葉的科學基礎研究,也從而推出了具有獨特風味的優質茶品「熷烏龍茶」。但是,這完全不代表存在著一個萬用的 SOP 或技術,能讓所有茶農一以貫之地技轉利用。曾教授認為台灣的茶產業,正面臨著鑑別度不夠,以及技術外流的困境。國內各業者過去因採用相同的製程,或過分依賴經驗法則,導致各家所推出的茶品差異度並不大,在低鑑別度的狀況下,又受到進口廉價茶的衝擊,導致市場陷入了削價競爭的惡性循環。儘管偶有推出盛極一時的茶種或製茶方式,也會很迅速地外流到大陸與東南亞各地而失去競爭力。

曾志正教授認為現階段由學界投入資源研發製成再技轉給製茶業者的方式,僅能帶來短期的榮景,無法長期而有效地解決削價競爭與技術外流的產業困境。

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目前,曾志正教授與十數間民間製茶業者組成了「台灣茶製程技術產學聯盟」。他們的重點不僅是研發更好的茶葉製程。而是教會茶農這些製程步驟的原理,讓每一個製茶者,可以根據自己茶園裡的作物特性,依照顧客的偏好口味,開發出自己獨一無二的產品。聯盟中的製茶者,可以將製茶過程中的半成品或完成品,送至中興大學分析茶品成分,並與曾教授討論茶品成分與製程的關聯性,再回頭修改如茶葉種植、烘焙時間溫度、陳放時間與環境因素等製程細節,最終找到最符合自己的茶葉製程。

「我的願景是,台灣百年的茶產業要怎麼走下去。」

思索台灣未來茶產業的發展,結合著茶農們世代傳承的土地經驗,曾教授累積數十載的科學基礎研究,正輔佐著我國的茶產業,承啟下一個台灣茶道的百年志業。

註:曾志正教授研究團隊獲科技部105年度「產學技術聯盟合作計畫」補助(計畫名稱:台灣茶製程技術產學聯盟(2/3),執行期間:2016/02/01~2017/01/31)。科技部推動「產學技術聯盟合作計畫」之目的,係為促使大專校院及學術研究機構有效運用研發能量,以其已建立之核心技術與相關之上中下游業界建構技術合作聯盟,以協助產業界提昇競爭能力及產品價值。

 


參考資料

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  1. Chandrashekar, Jayaram, et al. “The receptors and cells for mammalian taste.”Nature 444.7117 (2006): 288-294.
  2. Kaneko, Shu, et al. “Molecular and sensory studies on the umami taste of Japanese green tea.” Journal of Agricultural and Food Chemistry 54.7 (2006): 2688-2694.
  3. Li, Feng-Yin, et al. “Concurrent accumulation of myricetin and gallic acid putatively responsible for the umami taste of a specialized old oolong tea.”Journal of Food and Nutrition Research 1.6 (2013): 164-173.
  4. Kuo, Ping‐Chung, et al. “Changes in volatile compounds upon aging and drying in oolong tea production.” Journal of the Science of Food and Agriculture 91.2 (2011): 293-301.
  5. Kallithraka, S., J. Bakker, and M. N. Clifford. “Evidence that salivary proteins are involved in astringency.” Journal of Sensory Studies 13.1 (1998): 29-43.
  6. Lee, Ren‐Jye, et al. “Study of the release of gallic acid from (–)‐epigallocatechin gallate in old oolong tea by mass spectrometry.” Rapid Communications in Mass Spectrometry 24.7 (2010): 851-858.
  7. Chen, Guan-Heng, et al. “Catechin content and the degree of its galloylation in oolong tea are inversely correlated with cultivation altitude.” Journal of Food and Drug Analysis 22.3 (2014): 303-309.
  8. Kojima, Masayasu, et al. “Ghrelin is a growth-hormone-releasing acylated peptide from stomach.”Nature 402.6762 (1999): 656-660.
  9. Lo, Yuan-Hao, et al. “Teaghrelins, unique acylated flavonoid tetraglycosides in Chin-shin oolong tea, are putative oral agonists of the ghrelin receptor.” Journal of Agricultural and Food Chemistry 62.22 (2014): 5085-5091.
  10. Li, Feng-Yin, et al. “Concurrent accumulation of myricetin and gallic acid putatively responsible for the umami taste of a specialized old oolong tea.” Journal of Food and Nutrition Research 1.6 (2013): 164-173.
  11. Kuo, Ping‐Chung, et al. “Changes in volatile compounds upon aging and drying in oolong tea production.” Journal of the Science of Food and Agriculture 91.2 (2011): 293-301.
  12. Chen, Ying-Jie, et al. “Effects of baking and aging on the changes of phenolic and volatile compounds in the preparation of old Tieguanyin oolong teas.” Food Research International 53.2 (2013): 732-743.

延伸閱讀

  1. 謝聖國, et al. “體歸靈 (茶飢素)-喝烏龍茶會肚子餓的活性成分.” Jour nal of Agriculture and Forestry 63.2 (2014): 75-82.
  2. 王美琪, 陳盈潔, and 曾志正. “熷烏龍茶-經反覆烘焙與陳放轉化出的精製烏龍茶.” Jour nal of Agriculture and Forestry 63.2 (2014): 83-90.
  3. 鍾澤裕, and 曾志正. “喝茶回甘的分子機制.” Jour nal of Agriculture and Forestry 63.2 (2014): 91-97.
  4. 施毓恩, et al. “喝茶澀味的分子機制與科學檢測茶澀度的技術發展.” Jour nal of Agriculture and Forestry 63.2 (2014): 99-106.
  5. 李欣潔, 陳冠亨, and 曾志正. “烏龍茶種植海拔高度與其茶湯澀度的關聯性.” Jour nal of Agriculture and Forestry 63.2 (2014): 107-113.
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廖英凱
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非典型的不務正業者,對資訊與真相有詭異的渴望與執著,夢想能做出鋼鐵人或心靈史學。 https://www.ykliao.tw/

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拆解邊緣AI熱潮:伺服器如何提供穩固的運算基石?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/05/21 ・5071字 ・閱讀時間約 10 分鐘

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。

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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。

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。/ 圖片來源:MotionArray

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)」!

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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。

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。

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。/ 圖片提供:研華科技

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。

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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。

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。/ 圖片來源:MotionArray

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)。

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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。

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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。

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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。/ 圖片提供:研華科技

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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黃瓜也可以當甜點?瓜籽肉會發出碘的味道?探索瓜味的多重宇宙——《料理滋味創意地圖》
積木文化
・2024/08/19 ・1432字 ・閱讀時間約 2 分鐘

黃瓜 CONCOMBRE

黃瓜可以只做成冷盤沙拉,也能在鹽水、英式醃菜中展現出多種滋味,甚至可以煮成配菜。它的滋味比看起來的要複雜許多:很明顯它有綠質及強烈的葉綠素滋味,但也有碘和奶油味。沒有交集的兩個世界,讓這種蔬菜能往兩種滋味方向去發揮!

黃瓜的芳香輪,解鎖更多黃瓜搭配。 圖/積木文化《料理滋味創意地圖

正確切削黃瓜:善用皮與苦味的微妙平衡

黃瓜外皮呈綠色並略帶苦味,想當然爾也有葉綠素滋味⋯⋯我們去皮不是為了美觀,而是要除掉這種苦味。又或者,我們可以刻意保留全部或部分黃瓜皮,對這有點侵略性的味道做進一步運用。經過斟酌的苦味能帶來無可否認的餘韻,也讓這種蔬菜含水量相當高的芳香特性變得複雜。薄荷、蒔蘿、青蘋果等「綠色」食材會凸顯出黃瓜的清新。

善用瓜味,或許會有意想不到的美味。 圖/積木文化《料理滋味創意地圖

籽肉的碘香秘密:黃瓜與海鮮、乳製品是絕配

為何把黃瓜的果肉跟籽吃進嘴裡時,能感受到碘味和奶油味呢?答案是因為醛類*1,存在於麵包皮和多種油裡。出乎意料的是,黃瓜能跟海藻、牡蠣、麵包和奶油做組合。為了發揮這些香氣,我們不妨將乳酸化合物(芒果、荔枝等)搭配帶乳香的乳狀食物(如希臘優格,這解釋了希臘沙拉醬﹝Tzatziki﹞*2 之所以成功的原因。或是藍紋乳酪、昂貝爾藍紋乳酪﹝Fourme d’Ambert﹞、馬斯卡彭乳酪也可以),以及一些像孔德里約(Condrieu)這樣帶奶油香味的酒。有了黃瓜內部的果肉跟籽,這些組合就保證成功。

*1:主要為 (E,z)-2,6- 壬烯醛、2-壬烯醛(non-2-énal)。

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*2:譯注:以希臘優格和黃瓜碎粒為主要材料的沙拉。

除了海鮮、乳製品之外,還有其他食物也可以嘗試看看。 圖/積木文化《料理滋味創意地圖

來試試吧!甘納許巧克力黃瓜

  • 準備甘納許:煮滾 300 毫升的水,加入 1 克洋菜粉,離火並倒進 150 克的黑巧克力碎片攪打混合,再倒進容器裡約 1 公分高度,隨後放進冰箱至少一小時。
  • 準備黃瓜:將黃瓜(用果汁機)榨成汁。提取 150 毫升,取其中一半與 1 克洋菜粉和一茶匙糖一起煮沸。離火,將剩下的另一半加進去,放涼後小心地倒在巧克力甘納許上(約 0.5 公分高),然後放進冰箱。
  • 擺盤:切成固定長度(約 6 公分長,1.5 公分寬)。可和黑巧克力圓脆片(Tuiles)一起食用。

不同變化:富含葉綠素的活力蔬果汁

選擇未處理過的小黃瓜,連皮榨汁,增強青綠及微苦滋味。這種富含葉綠素的果汁可以調味油醋汁、雞尾酒(琴酒等)和西班牙冷湯。可以將果汁冷凍在冰塊盒裡供多次使用。

——本文摘自 拉斐爾.歐蒙(Raphaël Haumont)、提耶里.馬克思(Thierry
Marx),《料理滋味創意地圖:法國材料物理化學專家聯手米其林主廚,15種香調、80種常見蔬果食材的氣味因子,探索 1,500 種創新風味搭配!》,2024 年 8 月,積木文化,未經同意請勿轉載。

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從分子科學中發掘創新美食組合:巧克力配黃瓜其實很不錯?——《料理滋味創意地圖》
積木文化
・2024/08/15 ・2489字 ・閱讀時間約 5 分鐘

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水蜜桃配杏桃、草莓配覆盆子、香草配巧克力或巧克力配椰子,這些經典搭配你覺得如何?那榛果配巧克力、開心果配覆盆子、檸檬配羅勒呢?面對上述搭配,手作職人和食品加工製造商只會發表「大家還沒有準備好吃別的東西」、「如果我們做點不一樣的東西,銷售量就會不好」之類的意見。真的是這樣嗎?這個美麗的世界裡明明存在著幾百種不同的氣味,為何美食界就只滿足於那幾十種呢?當我們瞭解每一種蔬果、每一塊巧克力、每一樣香料都含有幾百種味道和氣味分子後,就會明白,我們錯過的可是不計其數的搭配可能!

每種食材都蘊含有幾百種味道和氣味分子。 圖/envato

氣味分子的秘密:從香草到薄荷的驚人連結

食物配對(foodpairing)是以化學為依據的食材搭配研究,其核心想法是把「擁有越多共同分子」的食物搭配在一起。此理論奠定在紮實的生理面根基上:人們感知到的味道,是透過味覺接收器的化學活化作用進而做出的解讀,若兩種食物的分子組成類似,就會對接收器產生相似的作用。

實際作法如下。首先,我們利用分子分離技術(例如:層析法、光譜測定法等)針對「人對滋味的感知」進行系統分析,進而獲得食物的「分子身分證」。這部分的困難之處,在於要檢測出微量存在的分子,不過數據資料庫也隨著分析設備的進步而擴增當中。

在比較來自印度洋和大溪地的香莢蘭(planifolia)或中美洲的大花香莢蘭(pompona)時,所有香草莢都呈現出很強的「香草醛」(vanilline)訊號。然而,把香草概括成香草醛——更糟的是,把香草醛概括成一種產業用的廉價合成分子「乙基香草醛」(éthylvanillne)——實在過於簡化。事實上,香草家族彼此間所有味道與氣味(甜、水果、花卉、酚類、煙草、甘草、茴香等香氣)的微妙之處,都是由低強度分子訊號所產生的;這些訊號有時很難被偵測或鑑定出來,但卻蘊藏著濃郁芳香,以及「波本香草」、「大溪地香草」等的專屬標記。

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許多研究結果使我們能確定大部分食物中的活性分子,像是維生素、礦物鹽和微量元素、味道分子、氣味分子、糖、蛋白質、脂肪物質等。全球研究者也分析了烹煮帶來的影響。我們根據這些研究成果,集各式香氣分子特色繪製圖譜,並以此為基礎開創出新搭配。

我們也從香水、化粧品和葡萄酒領域中擷取靈感。在香水產業,順 -3- 己烯醇(cis-3-hexen-1-ol,又稱葉醇)已被認為是葉綠素新鮮度的標記,而 1,5- 環二烯(1,5-octadiene)則是下層植被和蘑菇的標記;我們將它們歸類進幾項風味類別裡(果香、綠質、脂肪等),定出了「參考分子」。

其他還有像是羅勒、藍莓、黑醋栗或百香果中都存在桉油醇(1,8-cinéol)與辛醇(1-octanol),而黑醋栗、草莓、芭樂、百香果和哈密瓜則都含有丁酸乙酯。草莓-羅勒-黑醋栗、草莓-百香果、黑醋栗-黑莓-羅勒或哈密瓜-百香果-芭樂的組合,就是出於這種「自然而然」的前提。有些食物也扮演著「媒合者」的角色,以薄荷為例:如果說巧克力跟薄荷、黃瓜與薄荷都搭得起來,那麼何不試試巧克力配黃瓜?我們已經試過囉,結果非常搭!(請見第82頁)

我們能在料理中做什麼呢?

說得清楚些:食物配對並不是要去預測新的「食譜」,而是新的「搭配可能」。雖然無法保證這些新組合真的都適合品嘗,但絕對值得一試,而廚師也得發揮他所有的技藝,把可能的組合變成美味佳餚。前面也提到,我們感受到的味覺解讀主要來自食物分子與接受器的結合,卻並非僅止於此。嘴唇、舌頭、上顎等在整體感知中也扮演重要角色,最後則是在味覺上是否產生情緒感受。因此,廚師在食物質地上所下的功夫,得和對滋味的用心一樣多,多方嘗試如鬆脆、柔軟、鮮嫩、凝膠狀、融化的、冷的、溫的、熱的等不同條件。

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這本書裡提供所謂的「三元素組合」,但你可以自由將其中兩兩一組做搭配,或藉由其他調性接近的食材讓組合更多元。例如,當提到蒔蘿(又稱小茴香)時,你可以用茴香、茴芹(又稱大茴香)、孜然或所有其他具綠質/茴香味的產品代替。在三元素組合裡,我們常提供兩種主要食材,以及第三種可以被當成調味品或「加分潤飾」的選項;後者會讓餐點滋味演變出新方向。如果食物在配對上可以透過相似性發揮,做到酸味+酸味、綠蔬+綠蔬、油脂香氣+油脂香氣等組合,那麼在烹飪時,藉由把具揮發性及更為濃郁的香氣搭在一起,重新取得平衡便很重要。

測驗食物的搭配,並非只是要開發新食譜,而是尋找食物之間新的可能性。 圖/envato

味覺上的私密性:蔬果結構與被隔絕的香氣

準備食物、切割食物、選擇某個部位來食用及烹煮⋯⋯這些不僅只是料理美學的問題,有時確實是出於味道才做出的選擇,而且還希望能加強某一種芳香氣味,將它從另一種氣味中隔絕出來。藍莓、無花果或小蕪菁從上到下/從中間到外圍都有一種「獨特」味道,黃瓜或韭蔥就沒有這種特性。韭蔥的綠色部位(綠質草本香)和白色部位(綠質豆科植蔬氣息)非常不同,黃瓜的皮(綠質草本香)和果肉(柑橘香)也不一樣,而果肉本身更不同於黃瓜的「籽」(碘味)。

我們選擇藉由揭開這些食物的各種芳香面向來剖析這些食物,讓你可以在滋味上搭配出最佳組合,並且創造前所未有的協調感。

遠離韭蔥佐油醋汁,讓我們試一試白色部位的韭蔥佐開心果油,或是以綠色部位的韭蔥配百香果吧!

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——本文摘自 拉斐爾.歐蒙(Raphaël Haumont)、提耶里.馬克思(Thierry
Marx),《料理滋味創意地圖:法國材料物理化學專家聯手米其林主廚,15種香調、80種常見蔬果食材的氣味因子,探索 1,500 種創新風味搭配!》,2024 年 8 月,積木文化,未經同意請勿轉載。

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