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科學寶可夢 #59 風速狗:讓主人傾家蕩產的神獸

Rock Sun
・2016/12/02 ・2663字 ・閱讀時間約 5 分鐘 ・SR值 469 ・五年級

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身為一名訓練師,你真的了解你的寶貝們嗎?寶可夢圖鑑讀熟了沒?

其實圖鑑告訴你的比想像中的還多喔!每個星期周末跟著 R 編一起來上一門訓練師的科學課吧!來跟大家分析這些寶可夢們是如何使用科學力來戰鬥的。

跟飼料錢說掰掰 #59 風速狗

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(圖/Giphy)

大家最愛汪星人了,寶可夢自然沒有忘記這一點。

大家對卡蒂狗的印象大概就是老虎般的花紋、蓬鬆的尾巴。而在寶可夢圖鑑中,也花了大半篇幅形容風速狗帥氣的英姿、華麗的鬃毛或是神獸般的存在(註1),但其中某一段敘述和其他人大相逕庭,充份表現出風速狗的那名副其實的速度。

「據說牠一個晝夜就可以跑完6200英里(10000公里)的超快速神奇寶貝,並由體內的火焰轉化成力量。」(紅寶石、綠寶石、藍寶石、黑2、白2、Omega)

我們都已經進行到第一世代神奇寶貝的一半,速度超快這種事情已經見怪不怪了,但風速狗是第一隻明確寫出距離、時間並用「跑」跑出高速的神奇寶貝,所以我們理所當然要來稍微檢驗一下啦。(註2)

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(圖/Bulbapedia)
(圖/Bulbapedia)

風速狗一天能跑10000公里,所以相當簡單的計算,他的平均時速大概是416公里,比獵豹的時速110公里快;印度槍魚的游泳時速128公里;遊隼的時速389公里都還快。拿動物比太便宜了,這種速度,只有全世界最快的合法上路跑車能夠跟他相比了,據說這台叫做 Venom GT的跑車最高時速可達時速434公里,但它能不能維持這種速度開一整天我就不知道了(註3)。

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兄弟們~聽說今天跟我們比賽的是這台車。(圖/Youtube “Attack of dogs”

要跑這麼快,你一定要有像樣的能量來源,正常生物是藉由攝食、呼吸來獲得能量,但風速狗相當的不一樣,圖鑑中明確表示,他是以體內的火焰作為能量來源,也就是風速狗本身是一個熱燃機,就跟汽車一樣。

所以我第一個就想問的是,如果風速狗是台車,他會擁有多少匹馬力呢?

馬力是個功率單位,由蒸汽機的改良者詹姆斯瓦特命名,他將1馬力定義為:「一匹馬在1分鐘的時間,拖動半徑為12英呎水車2.4圈的距離」。並假設每批馬能拉動180磅(81公斤左右)的情況下,現代馬力比較多用於造船、引擎等燃機功率的表示,其他生活中它多半都被「瓦特」(焦耳/1秒)取代了,而他們之間的關係,1馬力差不多是746瓦特。

馬表示無奈(圖/Wikipedia)
馬表示無奈(圖/Wikipedia)

在各種不同的情況下,馬力會有不同的表示方法,如機械馬力、鍋爐馬力、液壓馬力等…是在不同物理條件下的產物。而現在我們主要以汽車引擎的方式計算風速狗的馬力。

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經由Calculator.net的馬力計算機,我們得出體重155公斤的風速狗,在維持高速的情況下,跑完0.25英里只要3秒多,馬力數為1602

目前世界上馬力數最高的跑車不過才1200出頭(註4),而風速狗靠著雙腳就能跑出這種速度實在是相當逆天。但風速狗終究是生物,他這樣跑,不會肚子餓嗎? 或是說體內火焰不會燒完嗎?

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別忘了存一下用絕招喔(圖/Giphy)

1602馬力將近1200000瓦特,也就是每1秒鐘,風速狗的體內會消耗120萬焦耳的能量,如果用碳水化合物來提供能量,並且轉換率為理所當然不可能的100%的話,他一秒鐘要消化並利用71.43公克的碳水化合物。

好吧~似乎是沒什麼感覺,來個現實點的數字好了~

R編家剛好有養狗,所以立刻前去查看家中汪星人的飼料袋旁營養標示,我家狗飼料上面標示每一克熱量為3.7千卡,也就是每克15540焦耳,並且每袋重差不多7公斤,所以如果你家的風速狗跑了起來並達到急速,他一秒鐘就會需要消耗了77克的飼料,聽起來沒有很多,但你會發現在1.5分鐘過後,牠可能會需要吃掉一整袋的飼料,如果牠今天真的像圖鑑所說的跑了一整天,牠會需要吃掉超過超過900包飼料,而你會破費,花掉超過200萬台幣買飼料(註5)。

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整櫃的狗飼料都不夠啊!圖/wikimedia
整櫃的狗飼料都不夠啊!圖/wikimedia

但是幸好,這是非常簡單的假設,我們並不知道風速狗怎麼代謝、怎麼吃飼料或是吃什麼過活的,但是如果哪一天你看到地平線上出現一隻老虎般壯麗的狗狗寶可夢朝你跑過來,我建議你還是迴避一下,一方面躲避風速狗的衝撞,一方面準備告訴後面開著跑車的飼主他家的狗去哪了~

那隻狗的飼主說不定是......(圖/Pokemon Wiki)
那隻狗的飼主說不定是……(圖/Pokemon Wiki)

編註:

  1. 真沒想到,不過在圖鑑中一半的地方就能看到第一隻白紙黑字寫出來的「神獸」。「人們頌揚他的英姿,跑起來跟飛一樣。」(紅、藍、葉綠)、「東方傳說中神奇寶貝,無數人被其輕巧跑動的身姿所擄獲。」(黃、火紅)、「華麗的鬃毛令無數人為之著迷,中國傳說裡的威風凜凜的神奇寶貝。」(金、心今)、「威風凜凜的叫聲充滿威嚴,聽到的人都會不由自主地伏下身去。」(銀、魂銀、Y)、「在草原上馳騁的樣子攝人心魂,古代的畫卷上都有所記載。」(水晶、鑽石、珍珠、白金),看來下一次大家在手機看到它的時候也請給他一點特別待遇吧。
  2. 之前有過比雕的2馬赫穿山王莫名其妙的2.3馬赫,所以風速狗充其量只不過是第三名而已,但是第一比雕是用飛的,而穿山王的圖鑑記載並不詳細,我是用「可能發生那種效果」下去推測它的速度,但也有可能全盤都錯(例如被任天堂反駁之類的),所以風速狗是第一隻時間、距離提供清楚的寶可夢。
  3. R編並不是汽車專家,再加上科技日新月異,能夠開上路的車子最高速或最高馬力可能有其他更多答案,但至少人類已經能夠比風速狗快了,可喜可賀。
  4. 當你打開超跑的資料時可能會發現在馬力數那裏是表示為bhp(制動馬力)。這是一種量測引擎馬力大小的方法所得出的數值,是利用剎住或制動曲軸轉動方式的普羅尼制動裝置,由此裝置測出引擎的馬力稱為制動馬力。通常馬力數會比制動馬力小15%。
  5. 如果你全心全力支持你家的風速狗跑完全程的話,你必須扛著這900包的飼料趴趴走,這差不多6.3頓的重量別說汽車了,你可能得請一台大貨卡幫你運,但很可惜貨卡一定追不上風速狗,所以最耗的方法是前一天在沿路放好,然後注意不要被吃掉。

參考資料:

  1. Pokemon Database
  2. 空想科學讀本2  P40~42
  3. 維基百科(馬力卡路里熱燃機
  4. Calculator,net
  5. Odometer “THE 10 FASTEST STREET LEGAL CARS”
  6. Quora
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文章難易度
Rock Sun
64 篇文章 ・ 960 位粉絲
前泛科學的實習編輯,曾經就讀環境工程系,勉強說專長是啥大概是水汙染領域,但我現在會說沒有專長(笑)。也對太空科學和科普教育有很大的興趣,陰陽錯差下在泛科學越寫越多空想科學類的文章。多次在思考自己到底喜歡什麼,最後回到了原點:我喜歡科學,喜歡科學帶給人們的驚喜和歡樂。 "我們只想盡我們所能找出答案,勤奮、細心、且有條理,那就是科學精神。 不只有穿實驗室外袍的人能玩科學,只要是想用心了解這個世界的人,都能玩科學" - 流言終結者

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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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小鳥為什麼不走路要用彈跳的?——《鴿子為什麼要邊走邊搖頭?》
晨星出版
・2023/10/25 ・1493字 ・閱讀時間約 3 分鐘

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彈跳的鳥類

用雙腳移動時,只有鳥類會使用而人類不會用的動作,那就是彈跳。這種名為彈跳的運動既困難又麻煩,為什麼鳥要這樣子彈跳呢?其實到現在我們還無從得知。

如同前述,彈跳是兩腳幾乎同時一起跳的運動方式。我們常見的鳥,像是麻雀和日菲繡眼這種小鳥就是用彈跳的(圖一),而烏鴉在急的時候也會彈跳。

麻雀是兩腳並用一起跳,但也有兩腳稍微錯開來彈跳的物種。例如巨嘴鴉之類的鳥類身體會微微傾斜,左右腳些微錯開,用「噠噠、噠噠」這樣的節奏來彈跳。這兩種本質上的差異目前還不清楚,不如說彈跳跟跑步的差異也還不清楚,所以步行研究者目前也是束手無策。

圖一、麻雀的彈跳,左右腳微微錯開著地(照片 ③ 中偏差大約是 1/120 秒)

歐亞喜鵲這種鳥同時會彈跳也會跑步,但比較兩者的研究顯示,在跑步與彈跳中,腳的運動方式跟肌肉動作幾乎一樣。彈跳跟跑步一樣,是高速移動的方式,活用肌腱像是彈簧的功能來轉換動能跟彈性位能。然後,兩種的差別只有「雙腳交互動作」或是「幾乎一起動作」而已。

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彈跳和跑步除了腳動的時機以外沒有什麼不同,那為什麼只有一部分的鳥是用彈跳的呢?

這個問題,很遺憾現在的科學還沒有解開,現階段一致贊同的只有:一般認為會彈跳的鳥是相對小型的種類,以及常待樹上的種類。看了許多鳥以後,會發現確實小型的鳥很常彈跳。另外,喜歡待在樹上的鳥則是常用兩腳一起從一根樹枝跳到另一根樹枝上,所以在地上也同樣會用兩腳一起跳躍,這樣說來可能就會覺得可以理解。

但是在樹上彈跳,在地上也還是可以步行不是嗎?不這樣區分移動方式,應該是因為有什麼身體構造或生理學上的理由才對,但這問題至今仍然是謎。

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圖/giphy

另一方面,小型的鳥喜歡彈跳的理由,如果用「彈跳適合用來高速移動」,可以解釋一部分的疑問。比起小型鳥,大型鳥的步幅更大,一般步行速度也比較快。如果小型鳥想跟大型鳥用同樣速度移動的話,就需要走得很快。像是人類,也很常在路上看到小孩要小跑步拚命跟上大人的走路速度。跟那個狀況相同,小型鳥有使用相對身體尺寸的高速進行移動的必要性。

想像看看會啄食掉落在地面的種子的鴿子和麻雀,如果用同樣密度灑餌,鴿子只要數步就能抵達下一個餌也說不定,但小型的麻雀需要移動相對更遠的距離才能拿到餌(圖二)。這樣一來就需要比較急著移動,這麼解釋或許也很合理。

圖二、假設在距離鴿子兩個身體遠的地方放餌,對體型較小的麻雀來說,同距離就需要移動六個身體的長度,不移動更遠的距離就沒辦法拿到餌。

但是彈跳和跑步如果是同樣的運動,那為什麼不能用跑的呢?「小型鳥比較需要快速移動」這種說明,很遺憾地似乎不能完全解釋為什麼要選擇彈跳。

但這麼簡單的問題,21世紀的科學還無法解釋,真是令人驚訝。

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——本文摘自《鴿子為什麼要邊走邊搖頭?》,2023 年 8 月,晨星出版,未經同意請勿轉載。

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動物移動方式大不同!獵豹為什麼跑這麼快?——《鴿子為什麼要邊走邊搖頭?》
晨星出版
・2023/10/23 ・1560字 ・閱讀時間約 3 分鐘

動物的移動方式及進化

動物會使用肌肉骨骼系統來進行各種運動,有時是只動身體的一部分,有時則是移動整個身體,讓自己移往其他地方的情況。理所當然的是,動物將自己整個身體移動到其他地方,會比只有動一部分身體需要更多的能量。所以移動時會特別需要注重效率。

動物們在進化過程中獲得各種生活形態,以及適合該生活形態的移動方法。只要看看動物們的走路方式,就能理解這個進化過程。

像山椒魚等兩棲類動物,以及蜥蜴、壁虎等爬蟲類,都是從軀幹伸出四肢來撐起身體,並扭動身軀,一一藉著四肢的支點往前方移動(圖一)。扭動軀體的運動跟魚在游泳時的軀幹動作很類似。兩棲類和爬蟲類是脊椎動物進化過程中最初上陸的動物們,本來就擁有類似魚那樣扭動身軀的身體構造,要善用這種構造在陸地上運動,就演化出了這樣的走路方式吧。

圖一、壁虎的步行姿勢。隨著步伐,脊骨(白線)會左右大大彎曲。

後來兩棲類中有一部分軀幹變短、後肢也變得發達,那就是蛙類(圖二)。長長的後肢可以產生強大的跳躍力。說到彈跳,身體要是扭來扭去的穩定性就不好,要是身體變短,就不會扭來扭去的了。因為獲得了短身軀跟長後肢,使得蛙類可以進行大幅度跳躍。

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圖二、青蛙的骨骼標本。長腳可以進行強力跳躍,短短的軀幹則讓跳躍時可以保持身軀穩定。

一部分的爬蟲類(恐龍類)和哺乳類的四肢又更加發達,可以進行多樣化的運動。他們的四肢不只是變長,還跟兩棲類或蜥蜴等爬蟲類不一樣,四肢不是生長在身體兩側,而是下方。往下生長的四肢可以高高舉起軀幹,只要前後擺動四肢就能移動了。

比起移動整個身體,只有四肢動作的效率會比較好。另外,體幹如果可以不激烈動作,身體就可以比較安定,而且更容易控制。結果就能實現高速運動。另外,像鹿或是馬等擅長跑步的動物,牠們的四肢,特別是末端部分會很長(圖三)。腳變長的話,跨一步的距離也就會變長,可以跑得比較快。

圖三、馬(左)和人(右)的骨骼,馬的掌骨跟肱骨差不多是同樣長度,人的骨骼圖為臼田隆行作畫。

本來哺乳類也不是軀幹就保持不動,而是軀幹跟四肢經常一起協調地動作,但是方向跟魚或蜥蜴的橫向運動不同,是身體往腹背方向彎曲再伸直,像是為人熟知的貓科動物跑步時的動作。例如,獵豹跑步時,身體會大大彎曲再伸直,用全身力氣來有力地跳躍並讓步伐加大,創造出陸地上最快生物才有的跑步速度。(圖四)

圖四、跑步中的獵豹。跑步時脊骨(白線)會往腹背方向大大彎曲再伸直,讓每一步的步伐距離變長。

所有哺乳類雖有程度差別,但似乎都有像這樣身體往腹部方向屈伸的動作。前面所述的馬跟鹿等動物,雖然看起來軀幹動作沒這麼大,但脊骨還是會反覆進行彎曲再伸直的動作。只是活動程度比貓科動物少得多了。

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稍微離題一下,從陸地再度回到水中的哺乳類也不例外,海豹或海狗、鯨魚等動物,游泳時的脊椎也是往腹背方向屈伸的。魚類一般是身體往兩側扭動來游泳,所以我們可以說水棲哺乳類的身體往腹背方向屈伸,是因為從腳配置在軀幹下方的哺乳類演化而來,可以說水棲哺乳類才有這樣的特性吧!

——本文摘自《鴿子為什麼要邊走邊搖頭?》,2023 年 8 月,晨星出版,未經同意請勿轉載。

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