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沒看過這十部科學電影,別說你有科青魂!

余海峯 David
・2017/01/25 ・5601字 ・閱讀時間約 11 分鐘 ・SR值 549 ・八年級

科幻與科學,有時只差一線。回看人類兩千多年科學進程,很多現在我們認為理所當然的科學理論,都曾是天馬行空的科幻概念。透過現代電影技術,我們能夠看見這些科幻概念在銀幕上細訴它們的故事。然而,電影之中,究竟哪些合乎科學、哪些又是科幻呢?

科學家與演員一樣,由同樣的碳水化合物組成。我認為人類文明的可貴之處,在於有了科學、邏輯以後,仍然保有美麗動人的感情。因此,我以科幻、科學、感情三者互相牽動的程度為基礎,選了十部科幻電影(也有科學史實改編的電影)作簡單介紹,希望不至於嚴重劇透雷到你!

我們孤單嗎?用無線電是否能《接觸未來》?

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「喂?請問是外星人嗎?」圖/IMDb

《接觸未來》(Contact,又譯為《超時空接觸》、《接觸》)改編自已故著名天文學家卡爾.薩根(Carl Sagan, 1934 – 1996)寫的同名科幻小說。電影講述一位女天文學家尋找外星文明的故事。

雖說是由天文學家所寫的故事,但情節並不偏重科學,你可以在其中找到對科學、政治、宗教、社會、恐怖主義,以及人與人之間感情的描寫。薩根看到接觸天外文明所需要的科學和數學知識,也預測了當人類發現自己在宇宙中並不孤單時,會對我們的社會造成什麼影響。

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相對於巨大的宇宙,人類文明只是剛剛起步。薩根在故事之中,放入了作為科學家、作為人類一份子對我們的文明的願景。這些重大議題,值得我們在電影尾聲欣賞華麗的特效時,細細深思。

不過,看過原著小說的話,就會發現電影刪改了很多情節。例如,電影的第一幕使用了光速恆定概念,離地球越遠的地方就只能接收到越早時代發出的電波訊號,不過實際電影畫面上顯示的距離與聲音顯示的年代並不相符。又,電影中的天文學家竟然無視干擾訊號的可能性,在無線電望遠鏡陣列之中使用無線電對講機!據說薩根曾要求導演修改這一幕,但為什麼最後沒有修改就不得而知了。

手牽手,讓我們來趟《2001 太空漫遊》

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這部電影對後世科幻電影有著深遠影響。圖/IMDb

《2001 太空漫遊》(2001: A Space Odyssey)是上世紀三大科幻小說大師亞瑟.克拉克(Arthur Clarke, 1917 – 2008)的經典著作。電影改編版本使這個故事更廣泛為人認識,而電影本身亦成為經典之作。

電影開始時,一塊石板於三百萬年前教會了人類祖先使用工具。轉眼來到 2001 年,一艘太空船載著五個船員向木星進發。船上的人工智能電腦叫做 HAL 9000,它接到兩道必須執行、但內容卻相互矛盾的指令,它的邏輯下得出的結論是——必須殺死船上所有人。讓我印象深刻的是電影中,描寫電腦害怕「死亡」——關機——的一幕,這裡就不多說,請大家自己去看電影囉!

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《2001 太空漫遊》被譽為史上最合乎科學的科幻電影。例如當主角進入沒有空氣的太空時,電影的所有配音都會突然消失;在月球上聯絡地球會有時間延遲;環狀且會自轉的太空船,符合以向心力製造人工重力的物理原理。這一切差不多都成為了日後科幻電影的標準設計。

有趣的是,據說 HAL 的名字是 IBM 的字母變體,而克拉克極力否認這一點,更在其續作小說中寫入這個陰謀論。總之,無論你是科學、科幻或電影迷,你都必不可錯過《2001 太空漫遊》。

「休士頓,我們有麻煩了!」──快來拯救阿波羅 13 號

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帥哥飛行員,不救嗎?圖/IMDb

《阿波羅 13 號》(Apollo 13,又譯為《太陽神 13 號》)是根據美國太空總署載人太空任務的史實所拍攝的電影。阿波羅 13 號是美國阿波羅計劃的第三次載人登月任務,載有三名太空人。任務中,太空艙在準備登陸月球前,氧氣罐不幸發生爆炸,太空艙的電力和氧氣量快速下降,任務被迫中斷,折返地球。

由電影前段太空人的一句「休士頓,我們有麻煩了」開始,電影幾乎完美地重現太空人和地球上的休士頓控制中心,合力解決阿波羅 13 號緊急折返所遇到的技術困難,堪稱一部科學紀綠電影。三名太空人必須拋棄控制艙,使用原本用來登月的登月艙,利用月球的引力助推飛回地球。

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電影描述了休士頓控制中心使用後備模組,在登月艙裡現場製造出過濾二氧化碳的臨時裝置,若無此裝置,三名太空人將因二氧化碳中毒而死。由於登月艙並非設計用於降落在擁有大氣層的地球,必須準確計算登月艙的返回時機,如果飛行方向和速度稍有不妥,太空人不是被返回大氣時產生的高溫燒成灰燼,就是被地球引力拋向宇宙深處。

值得我們留意的是,除了一向被大眾媒體廣泛報導的太空人之外,電影亦描述了地面控制中心的技術人員如何分秒必爭地拯救阿波羅 13 號。

用瘋狂又理智的雙眼,看見《美麗境界》

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用瘋狂的理智去看見數學的美好吧!圖/IMDb

《美麗境界》(A Beautiful Mind,又譯為《有你終身美麗》、《美麗心靈》)講的是諾貝爾經濟學獎得主、數學家約翰.奈許(John Nash, 1928 – 2015)的故事。奈許在 1950 年提出博弈論的一個重要理論,因而在 1994 年獲頒諾貝爾經濟學獎。這一成就是經濟學的一大突破,現被稱為「奈許均衡」(Nash equilibrium)。

電影對奈許均衡理論著墨很少,只嘗試在其中一幕以例子去解釋,在我看來這嘗試是失敗的。如同很多關於科學家的電影一樣,本片主要描述奈許生平。奈許患有思覺失調,這無疑對他還是他的妻子亦是一個沉重打擊。電影之中描述了奈許妻子在他患病時不離不棄,不過奈許曾經表示電影劇本與他的真實人生並不一致。儘管如此,各位能從本片看到精神病患與他們家人所承受的巨大壓力。

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奈許均衡理論對博弈論發展影響非常之深,應用於非常多科學分支,包括演化生物學和人工智慧研究。奈許在 2015 年獲頒阿貝爾獎,夫婦倆不幸在領獎回家途中發生車禍雙亡。然而他的貢獻,將會連同他的名字一起,永垂青史。

《天才無限家》:數學,是邏輯、也是直覺

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電影描述了拉馬努金與哈代之間的友誼與磨擦。圖/IMDb

《天才無限家》(The Man Who Knew Infinity,又譯為《數造傳奇》)講述天才數學家拉馬努金(Srīṉivāsa Rāmāṉujan Aiyaṅkār, 1887 – 1920)的生平。拉馬努金沒有受過高等教育,習慣以直覺代替嚴謹證明,而他的直覺結果大部分都能被證明是正確的。

數學家哈代(Godfrey Harold Hardy, 1877 – 1947)發現了拉馬努金的天才,並把拉馬努金從印度帶到英國。除了拉馬努金的數學成就,電影把重點放在東西文化衝擊之上,描述拉馬努金與哈代之間的友誼與磨擦,當然還有當年英國上流社會普遍存在的階級觀念和種族歧視等。

拉馬努金與哈代在英國歷時五年的合作,可謂數學史上其中一個研究結果最豐碩的事件。最後,拉馬努金憑著天才與哈代的支持,贏得劍橋大學三一學院眾教授的尊重,成為三一學院院士和英國皇家學會會員。拉馬努金在 1919 年回到印度,隔年逝世。哈代曾說過:「發現拉馬努金,是我一生中最大的數學發現。

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未來版的小木偶:《 A.I. 人工智慧》

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男孩機器人唯一的願望,就是得到愛。圖/IMDb

《 A.I. 人工智慧》(A.I. Artificial Intelligence,又譯為《人工智能》)是個未來版的《木偶奇遇記》。主角是一個擁有感情的小孩機械人大衛。大衛渴望得到人類「母親」莫妮卡的愛,於是四處找童話故事中的仙子,希望仙子把他變成一個有血有肉的人類。

不論人類是否能夠創造出如電影那樣擁有感情的人工智能,電影希望探討的是,如果機械人有感情,那麼他們懂得愛嗎?或者說,我們的愛,會伸延到金屬造的機械人身上嗎?這是個倫理、道德問題,非科學所能回答。

受到其他被人類遺棄的機械人的幫助,大衛終於在已被水淹蓋的曼哈頓城水底找到仙子——一個迪士尼仙子像。他向仙子祈求,直到能源用盡。電影尾聲,人類已經絕種,而高度演化的機械人們希望了解自身的存在意義。他們找到被冰封的大衛,了解他希望得到莫妮卡的愛的心願。雖然不可能把大衛變成人類,機械人們用莫妮卡的 DNA 造出了只有一天壽命的莫妮卡,完成了大衛的心願。

《木偶奇遇記》,其實一直是人類內心的反映啊。

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《地心引力》抓不住你?

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在宇宙中漂浮,感覺是否像回到子宮呢?圖/IMDb

《地心引力》(Gravity,又譯為《引力邊緣》)應該是本文中最不科學的電影。雖以文藝片角度這可能是很捧的一部電影,可是其物理情節卻錯漏百出。

除了太空之中太空人感受到的無重狀態,基本上沒有一個情節的物理是正確的。例如,同一軌道上的太空碎片根本不可能追上哈柏望遠鏡——根據克卜勒第三定律,只受重力影響的穩定軌道上,所有東西速度都一樣。當然,引發一連串事件的碎片並不需要在穩定軌道之上,但要在短時間內與其他太空任務相遇並造成致命破壞,除非是經過刻意計算的,否則機率仍非常低。

不過,《地心引力》裡對人性求生本能的心理描寫,仍然值得一看。

史上最科學黑洞!就在《星際效應》

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快來見識史上最科學黑洞!圖/IMDb

《星際效應》(Interstellar,又譯為《星際啟示錄》、《星際穿越》)上映的時候氣勢驚人,全因有著名的理論物理學家、相對論專家基普.索恩(Kip Thorne, 1940 – )坐鎮科學顧問一席。電影講述未來人類能源用盡,地球變得不適宜居住。男主角留下女兒和兒子在地球上,與科學家一起飛越黑洞到銀河系的另一端,尋找另一個適合人類居住的星球。

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本片絕對是在銀幕上重現愛因斯坦的廣義相對論效應的最佳嘗試。飛越黑洞附近時,黑洞重力令主角經歷的時間減慢,絕對會令物理迷邊看邊微笑。索恩更利用電腦模擬,把描述時空與質量互動的愛因斯坦場方程式完美展現在電影之中,創造了電影史上最合乎科學的黑洞特寫。

但我個人認為最值得我們深思的是電影中未來政府竟改寫歷史課本,使未來的人以為人類從未上過太空,好讓他們放棄科學,專心耕作。主角的女兒擅長數理,在學校問起從前太空任務的事,竟然因此遭受處罰。在這個越來越不科學的時代,我們應緊記保持誠實、尊重事實,才是通往真理的道路。

當不成睡美人就只能一起做《星際過客》

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茫茫宇宙,只剩你我。圖/IMDb

《星際過客》(Passengers,又譯為《太空潛航者》、《太空旅客》)探討一個人性問題:當你在太空旅程的冬眠中醒來,沒有任何方法再度進入冷凍狀態,而航程仍有 90 多年,這意味著你會在抵達目的地前死去,你會喚醒其他人來陪伴自己嗎?

這部電影大部分時間只有三個演員在互動:男女主角和機器人酒保。戲中提到的物理其實不多:環狀自轉太空船設計、遠離地球時的通訊延遲、使用大角星(牧夫座主星)引力助推加速、核融合引擎等,差不多都是現代科幻片的必備元素。

我認為最值得欣賞的是電影描寫了男主角的心理掙扎。面對絕對的孤獨,明知喚醒女主角等同謀殺一樣,劇本希望探討的是人性及道德。道德問題不像科學,沒有客觀的答案。然而,如果人類有朝一日真能移民外星,那麼這將是我們必須要面對的一個重要問題。

撕下標籤,《關鍵少數》帶你看見 NASA 無名英雌

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這些非裔美國女性,用實力證明自己。圖/IMDb

《關鍵少數》(Hidden Figures,又譯為《NASA 無名英雌》、《隱藏人物》)講述一個真實的故事:上世紀美蘇太空競賽時,三個美國黑人女人如何在美國太空總署的太空任務中扮演了非常重要的角色。

電影雖以美蘇鬥快登月為背景,戲中對各種太空科技著墨其實不多。難得的是,電影刻畫了在電腦尚未普及的時代,科學家如何用紙筆計算複雜的太空船軌道。

那是個發現的時代,同時也是個充滿歧視與不公的時代。身為黑人女人所受的歧視和屈辱,實非現代人所能想像。電腦的英文 computer,原指一班在幕後為太空總署進行複雜數學運算的女人。他們都擁有高學歷,卻因為膚色與性別,只可以做太空總署的人肉計算機,黑色計算機——colored computer——這個詞竟然真真實實地在全世界最先進的科研機構裡出現過。

電影描述這三個真實個案,算是一個小小的平反。然而,歧視並未在當下消失:性別、種族、年齡、性取向歧視等等,在廿一世紀的今天仍存在於人類社會之中。希望這電影能喚醒更多人去反思自己的行為、希望我們的後代在未來也同樣會為今天的不公義感到驚訝。

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余海峯 David
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天體物理學家。工作包括科研、教學和科學普及。德國馬克斯・普朗克地外物理研究所博士畢業。現任香港大學理學院助理講師。現為《立場科哲》科學顧問、《物理雙月刊》副總編輯及專欄作者、《泛科學》專欄作者。合著有《星海璇璣》。

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為什麼越累越難睡?當大腦想下班,「腸道」卻還在加班!
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2026/04/30 ・2519字 ・閱讀時間約 5 分鐘

本文與  益福生醫 合作,泛科學企劃執行

昨晚,你又在床上翻來覆去、無法入眠了嗎?這或許是現代社會最普遍的深夜共鳴。儘管換了昂貴的乳膠枕、拉上百分之百遮光的窗簾,甚至在腦海中數了幾百隻羊,大腦的那個「睡眠開關」卻彷彿生鏽般卡住。這種渴望休息卻睡不著的過程,讓失眠成了一場耗損身心的極限馬拉松 。

皮質醇:你體內那位「永不熄滅」的深夜警報器

要理解失眠,我們得先認識身體的一套精密防衛系統:下視丘-垂體-腎上腺軸(HPA axis) 。這套系統原本是演化給我們的禮物,讓我們在面對劍齒虎或突如其來的危險時,能迅速進入「戰鬥或快逃」的備戰狀態。當這套系統啟動,腎上腺就會分泌皮質醇 (壓力荷爾蒙),這種荷爾蒙能調動能量、提高警覺性,讓我們在危機中保持清醒 。

然而,現代人的「劍齒虎」不再是野獸,而是無止盡的專案進度、電子郵件與職場競爭。對於長期處於高壓或高強度工作環境的人們來說,身體的警報系統可能處於一種「切換不掉」的狀態。

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在理想的狀態下,人類的生理時鐘像是一場精確的接力賽。入夜後,身體會進入「修復模式」,此時壓力荷爾蒙「皮質醇」的濃度應該降至最低點,讓「睡眠荷爾蒙」褪黑激素(Melatonin)接棒主導。褪黑激素不僅負責傳遞「天黑了」的訊號,它還能抑制腦中負責維持清醒的食慾素(Orexin)神經元,幫助大腦順利關閉覺醒開關。

對於長期處於高壓或高強度工作環境的人們來說,身體的警報系統可能處於一種「切換不掉」的狀態 / 圖片來源:envato

然而,當壓力介入時,這場接力賽就會變成跑不完的馬拉松賽。研究指出,長期的高壓環境會導致 HPA 軸過度活化,使得夜間皮質醇異常分泌。這不僅會抑制褪黑激素的分泌,更會讓食慾素在深夜裡持續活化,強迫大腦維持在「高覺醒狀態(Hyperarousal)」。 這種令人崩潰的狀態就是,明明你已經累到不行,但大腦卻像停不下來的發電機!

長期的睡眠不足會導致體內促發炎細胞激素上升,而發炎反應又會進一步活化 HPA 軸,分泌更多皮質醇來試圖消炎,高濃度的皮質醇會進一步干擾深層睡眠與快速動眼期(REM),導致睡眠品質變得低弱又破碎,最終形成「壓力-發炎-失眠」的惡行循環。也就是說,你不是在跟睡眠上的意志力作對,而是在跟失控的生理長期鬥爭。

從腸道重啟好眠開關:PS150 菌株如何調校你的生理時鐘

面對這種煞車失靈的失眠困局,科學家們將目光投向了人體內另一個繁榮的生態系:腸道。腸道與大腦之間存在著一條雙向通訊的高速公路,這就是「菌-腸-腦軸 (Microbiome-Gut-Brain Axis, MGBA)」,而某些特殊菌株不僅能幫助消化、排便,更能透過神經與內分泌途徑與大腦對話,直接參與調節我們的壓力調節與睡眠節律。這種菌株被科學家稱為「精神益生菌」(Psychobiotics)。

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腸道與大腦之間存在著一條雙向通訊的高速公路,這就是「菌-腸-腦軸 (Microbiome-Gut-Brain Axis, MGBA)」/圖片來源:益福生醫

在眾多研究菌株中,發酵乳桿菌 Limosilactobacillus fermentum PS150 的表現格外引人注目。PS150菌株源於亞洲益生菌權威「蔡英傑教授」團隊的專業研發,累積多年功能性菌株研發經驗的科學成果。針對臨床常見的「初夜效應」(First Night Effect, FNE),也就是現代人因出差、換床或環境改變導致的入睡困難,俗稱認床。科學家在進行實驗時發現,補充 PS150 菌株能顯著恢復非快速動眼期(NREM)的睡眠長度,且入睡更快,起床後也更容易清醒。更重要的是,不同於常見的藥物助眠手段(如抗組織胺藥物 DIPH)容易造成快速動眼期(REM)剝奪或導致睡眠破碎化,PS150 菌株展現出一種更為「溫和且自然」的調節力,它能有效縮短入睡所需的時間,並恢復睡眠中代表深層修復的「Delta 波」能量。

科學家發現,即便將 PS150 菌株經過特殊的熱處理(Heat-treated),轉化為不具活性但保有關鍵成分的「後生元」(Postbiotics),其生物活性依然能與活菌媲美 。HT-PS150 技術解決了益生菌在儲存與攝取過程中容易失去活性的痛點,讓這些腸道通訊員能更穩定地發揮作用 。

在臨床實驗中,科學家觀察到一個耐人尋味的現象:當詢問受試者的主觀感受時,往往會遇到強大的「安慰劑效應」,無論是服用 HT-PS150 還是安慰劑的人,主觀上大多表示睡眠變好了。這種「體感上的進步」有時會掩蓋真相,讓人分不清是心理作用還是真實效益。

然而,客觀的生理數據(Biomarkers)卻揭開了關鍵的差異。在排除主觀偏誤後,實驗數據顯示 HT-PS150 組有更高比例的人(84.6%)出現了夜間褪黑激素分泌增加,且壓力荷爾蒙(皮質醇)顯著下降,這證明了菌株確實啟動了體內的睡眠調控系統,而不僅僅是心理安慰。

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最值得關注的是,對於那些失眠指數較高(ISI ≧ 8)的族群,這種「生理修復」與「主觀體感」終於達成了一致。這群人在補充 HT-PS150 後,不僅生理標記改善,連原本嚴重困擾的主觀睡眠效率、持續時間,以及焦慮感也出現了顯著的進步。

了解更多PS150助眠益生菌:https://lihi3.me/KQ4zi

重新定義深層睡眠:構建全方位的深夜修復計畫

睡眠從來就不只是單純的休息,而是一場生理功能的全面重整。想要重獲高品質的睡眠,關鍵在於為自己建立一個全方位的修復生態系。

這套系統的基石,始於良好的生活習慣。從減少睡前數位螢幕的干擾、優化室內環境,到作息調整。當我們透過規律作息來穩定神經系統,並輔以現代科學對於 PS150 菌株的調節力發現,身體便能更順暢地啟動睡眠開關,回歸自然的運作節律。

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與其將失眠視為意志力的抗爭,不如將其看作是生理機能與腸道微生態的深度溝通。透過生活作息的調整與科學實證的支持,每個人都能擁有掌控睡眠的主動權。現在就從優化生活型態開始,為自己按下那個久違的、如嬰兒般香甜的關機鍵吧。

與其將失眠視為意志力的抗爭,不如將其看作是生理機能與腸道微生態的深度溝通 / 圖片來源 : envato

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肺部為何會「結疤」?揭開比癌症更致命的「菜瓜布肺」,科學家如何找到破解惡性循環的新契機
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2026/05/08 ・2041字 ・閱讀時間約 4 分鐘

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本文由 肺纖維化(菜瓜布肺)社團衛教 合作,泛科學撰文

在現代醫學的警示清單裡,乳癌、大腸癌這些疾病大家都不陌生;但有一個「隱蔽且致命」的威脅卻常被忽視,那就是「肺纖維化」。其中最常見的類型「特發性肺纖維化」(IPF),其預後往往不太樂觀,確診後的五年存活率甚至比許多常見的癌症還低。

首先,我們得先破解一個迷思:肺纖維化並不是單一疾病,而是許多種間質性肺病的共同表現。當我們聽到「肺纖維化」,腦中常浮現「菜瓜布肺」的形象,患者的肺部外觀充滿一個個空洞與疤痕,像極了乾燥的絲瓜。這精準描繪了肺部組織逐漸硬化、失去彈性的過程。

更重要的是,IPF 這類肺纖維化的威脅在於「不可逆」的特性,一旦形成就很難逆轉。這跟部分 COVID-19 康復者身上、仍有機會復原的肺纖維化,是兩種完全不同的概念。

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IPF 這類肺纖維化的威脅在於「不可逆」的特性,一旦形成就很難逆轉 / 圖示來源:shutterstock

肺部為何會變成「菜瓜布」?

為什麼好端端的肺會變成菜瓜布?這其實是一場身體修復機制失控的結果。

「纖維化」的組織,就是肺部間質組織(interstitium)的疤痕化。間質是圍繞在肺泡周圍,包含血管與支持肺部結構的結締組織。在正常情況下,肺部損傷後會啟動修復機制,並再生健康組織。但在肺纖維化的患者體內,這套修復機制卻「當機」了。

身體會不斷地發出訊號,導致負責修復工作的「纖維母細胞」(fibroblasts)被過度活化,進而失控地沉積膠原蛋白疤痕組織,最終在肺部形成永久性的纖維化。

科學家發現,這個過程之所以棘手,在於它是一個「惡性循環」,肺部同時存在著「發炎反應」與「纖維化」這兩條路徑 ,它們相互加乘,演變成難以阻斷的強大破壞力。

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雖然特發性肺纖維化 (IPF) 的具體成因不明 ,但已知某些特定族群的風險更高。例如抽菸,特定年齡與性別(50歲以上男性)、長期暴露於粉塵環境的工作者(農業、畜牧業、採礦業…)、胃食道逆流者。此外,患有自體免疫疾病(如類風濕性關節炎、乾燥症、硬皮症、皮肌炎/多發性肌炎,)的患者,他們併發肺纖維化的機率遠高於一般人,必須特別警覺。

雖然特發性肺纖維化 (IPF) 的具體成因不明 ,但已知某些特定族群的風險更高。/ 圖示來源:shutterstock

打斷惡性循環的挑戰,為何只對抗「纖維化」還不夠?

面對這個不可逆的疾病,醫學界長年束手無策,直到 2014 年才迎來一道曙光。美國 FDA 批准了兩種機制不同的新藥:Nintedanib 和 Pirfenidone。這兩種藥物的出現是治療史上的分水嶺,首度被證實能夠「延緩」IPF 患者肺功能的惡化速度。

然而,這場戰役尚未結束。現有的治療雖然帶來了希望,卻也凸顯了「未被滿足的醫療需求」。從機制上來看,這些藥物主要抑制的是「纖維化路徑」。

這讓科學界開始思考這個未被滿足的棘手問題:既然疾病的本質是「發炎」與「纖維化」的雙重打擊,那麼,我們是否能找到「同時抑制」這兩條路徑的全新策略,從而更有效地打斷這個惡性循環?

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找到同時調控「發炎」與「纖維化」的新靶點

為了解決難題,科學家將目光鎖定在一個細胞內的酵素:磷酸二酯酶 4B(PDE4B)

為什麼鎖定它?讓我們看看它的「雙重作用」機制:

  1. 關鍵位置: PDE4B 同時存在於免疫細胞(與發炎有關)與纖維母細胞(與纖維化有關)當中。
  2. 作用機制: PDE4B 的主要工作是降解細胞內一種叫 cAMP(環磷酸腺苷) 的訊號分子。cAMP 可以被視為細胞內的「穩定信號」。
  3. 雙重抑制: 當我們使用藥物抑制了 PDE4B 的活性,細胞內的 cAMP 就不會被分解,濃度會隨之升高。高濃度的 cAMP 能穩定免疫細胞和纖維母細胞,同時產生抗發炎抗纖維化的雙重效應。

簡單來說,鎖定並抑制 PDE4B,就像是同時抑制了免疫風暴與纖維化的工程,有望從雙從抑制打擊這個惡性循環。

全球臨床試驗帶來的新希望

近十年來,全球在肺纖維化領域投入了大量的臨床試驗,我們相信,在科學家逐步破解肺纖維化惡性循環的複雜難題後,期盼未來能為無數患者爭取到更安全、健康的生活與未來。

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最後,我們必須再次提醒,特發性肺纖維化(IPF)與漸進性肺纖維化(PPF)是極具破壞性、且不可逆的疾病。面對這個比癌症更致命的對手,雖然現有的治療手段能延緩惡化,但無法逆轉已經形成的肺部疤痕組織,因此「早期診斷、早期治療」仍是對抗肺纖維化最重要的黃金時刻。

必須再次提醒,特發性肺纖維化(IPF)與漸進性肺纖維化(PPF)是極具破壞性、且不可逆的疾病。/ 圖示來源:


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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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