破解化妝水迷思：洗臉後一定要用化妝水？濕敷效果好？

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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本文轉載自食藥好文網

• 文／泛科知識股份有限公司特約編輯郭椀濘

炎炎夏日，如何維持好膚質，清潔＋護膚做好很重要。除了基礎的化粧水、精華液、乳液外，「膜」類產品想必也是多數人的保養工具首選。

現在市面上產品除了布式面膜，還有膠狀的凍膜以及泥膜，這兩個「膜」的功效和使用方式差別在哪呢？

皮膚保養

在了解泥膜、凍膜前，要先知道一些關於皮膚的小知識！

我們常在護膚產品的廣告中聽到「角質」這個名詞，它為什麼那麼重要？

位在皮膚表皮最外的角質層（stratum corneum）由多層沒有細胞核的細胞所組成，它可以幫助皮膚隔絕外界的髒污及異物；另外，角質層細胞內的角蛋白（keratin）可使皮膚保持濕潤、防止水分散失。

當老廢的角質層細胞脫落時，皮膚表皮最內的基底層細胞就會向上推動，形成新的角質層，如此一來，便構成一個自然的新陳代謝循環。

這時問題就來了，那麼是不是選用標榜「去角質」的護膚產品，把老廢角質洗掉，好讓肌膚換上新的角質，如此一來才能讓皮膚漂亮無瑕呢？其實不然。

肌膚正常的代謝週期大約為 3～4 週，隨著週期推進，老廢的角質會自然脫落、新的角質產生；因此我們日常的基礎保養是為了「護角質」，藉此幫助維持代謝的穩定。

然而年紀、荷爾蒙變化、作息壓力等都會影響角質代謝的速度及週期，當老廢角質過度堆積，就會使肌膚發生狀況，例如擾人的粉刺、暗沉粗糙等，這時再考慮以「去角質」做為護膚目標即可。

現在市面上各式各樣的「膜」類產品，都是運用「隔絕」及「加溫」這兩道原理，加強護膚的效果。

在將產品敷上臉後，短暫隔絕外界空氣，讓肌膚呈現封閉狀態，做到「隔絕」；待肌膚表面溫度提高後，達到「加溫」目的——毛孔擴張，便能促進肌膚新陳代謝，排出老廢角質與累積的油脂髒污，同時將產品內含的各式功能之精華導入角質層，幫助肌膚鎖水，這也是為什麼敷臉後能夠感受到膚質提高了一個層次，變得更加彈、嫩、透、亮。

至於什麼時間點該敷哪種面膜，這就有一定的學問在了。根據當下的膚質與膚況，選擇最適合的類別，讓保養事半功倍！

泥膜

泥膜擁有強大的「深層清潔」能力，其內通常含有礦物質及微量元素等成分，以不同的泥巴製成，如：海泥、白泥、冰川泥、火山泥等，這些泥的用途為幫助皮膚物理去角質，各自亦擁有其他不同的功能。

使用的原理也是利用厚重的泥悶住毛孔，因受阻而使皮膚溫度上升，毛孔擴張後泥土吸附其內的髒污及油脂，以達深層清潔。適合油性肌、毛孔粗大、暗沉膚況的民眾，或者像是發現自己有毛孔堵塞、皮膚粗糙有顆粒感、角質層肥厚、出現保養品難以吸收等等狀況時使用。

使用時機可在沐浴後時敷臉，能讓毛孔中堆積的油脂髒污被吸附出來，達到更深層的清潔。每次約 10～15 分鐘，在半乾狀態就清洗乾淨，並接續基礎保濕步驟，以避免肌膚發生乾燥、過敏等問題。

需要留意的是，多數糊狀泥膜會添加乳化劑以維持其黏稠度，如果是肌膚敏感的民眾使用時需多加考量。

凍膜

由於常添加成分為植物萃取物及水溶性大分子如：玻尿酸、膠原蛋白、維生素等，具有「保濕」功效，其輕盈膠狀質地可完整包覆全臉，鎖住肌膚水分，凍膜為服貼度好的膜類保養品，通常作為保養的最後一個步驟。

可針對不同膚況，搭配不同功能之凍膜做分區保養，如出油部位使用控油型，而易乾燥部位則選擇保濕型。

在使用上建議一次敷 15～20 分鐘後清洗，每週 2～3 次的頻率即可；另外，並非敷越厚越好，過厚可能導致過度組隔肌膚與空氣，造成毛孔阻塞。

保養小叮嚀

很多人皮膚不適時就趕緊使用膜類產品敷臉，以為可以得到緩解及改善，然而這樣做反而對皮膚造成更大負擔，可能因敷臉時皮膚密不透風，容易導致過敏反應發生。

另外，過度清潔亦會出現不良反應，反而使得皮膚更加脆弱、乾燥。而在使用護膚產品時，肌膚出現灼熱感及泛紅等現象，請儘快停止使用。

醫師建議，在皮膚健康時可適時使用膜類產品護膚，但在有狀況時還是先讓皮膚休息一下，必要時則就診諮詢治療。

最後還是要再三提醒民眾，挑選保養品時，除了考量自身的需求外，還需注意購買來源與內含的成分；選擇值得信賴的廠牌，成分越單純越好，了解適合自己膚況的成分，避免刺激，讓皮膚越來越好！

不經意在網路上撞見有關 ceramide（神經醯胺，又稱賽洛美。本文統一稱呼神經醯胺）的廣告，內容約莫是：神經醯胺為人體皮膚角質細胞間脂質的一種，由脂肪酸和神經鞘胺醇基構成，既親水又親油，能夠增加角質細胞的保水功能。然其會隨年紀增長大幅流失，藉由服用神經醯胺，可幫助肌膚維持潤澤，並會形成保護屏障，使其免受紫外線、化學物質等的外來侵害。

當年齡逼近梅艷芳自人生謝幕的歲數，於此過分崇尚年輕的社會，再怎麼努力，仍免不了對肌膚年齡感到焦慮。於是進一步查詢了 ceramide，卻查到「神經醯胺有助於肌膚保養，卻會增加失智症風險」^[1]的報導。更有文章^[2]直接挑明，在補充神經醯胺增進年輕美麗的同時，會增加失智症風險。（不由得好奇揣想：是否失智症患者的肌膚便格外年輕美麗？）

神經醯胺是什麼？為何它有護膚效果

皮膚的結構可粗略分為表皮、真皮，以及皮下組織。表皮最外層的角質層是人體與外界環境間的重要屏障。以蓋房子來比喻，角質層的結構就像磚塊與砂漿，磚塊部分主要由角質細胞分化成的角蛋白纖維（keratin filaments）及聚絲蛋白（filaggrin）所構成；砂漿則由一層層的細胞間脂質所構成。一層層的細胞間脂質成分包括神經醯胺、游離脂肪酸，以及膽固醇。

其中神經醯胺佔了這些脂質質量的 50%。這些角質層中的脂質在維護皮膚屏障，以及防止水份流失上，扮演了重要角色。因此，近年許多外用的美容保養品中，常會添加神經醯胺，期能修復肌膚的屏障功能、增加肌膚保水度。（事實上，神經醯胺亦分為許多類型，不同保養品分別用了哪些種類的神經醯胺，又是另一個複雜的議題了。）^[3]

神經醯胺的外用效果

神經醯胺添加在乳液、乳霜等保養品，塗抹於皮膚的效果如何？

有研究者模擬皮膚天然保濕系統，調製了含有神經醯胺的乳液，將其塗抹於受測者的前臂內測進行測試^[5]。發現與其他不含神經醯胺的乳液、保濕液相比，神經醯胺乳液明顯增加了皮膚的保水度。

塗抹後 2 小時量測，各類乳液皆可明顯增加皮膚保水度。隨著時光流逝，保水度逐漸下降。到塗抹後 24 小時，神經醯胺乳液所增強的保水度仍顯著優於其他乳液。

經皮水分散失量也比未塗乳液前減少約 25%。（量測經皮水分散失量是因為：水分散失量少，自然保留於皮膚內的水分便較多。）

神經醯胺的內服效果

看來神經醯胺外用的效果還不錯。近來，商人們進一步提倡「吃的保養品」——「讓你的美麗由內而外」。那麼，內服神經醯胺對皮膚美容究竟有多少效用？

動物實驗顯示口服葡萄糖神經醯胺（glucosylceramides）可改善小鼠的皮膚屏障功能（根據為促進皮膚發炎的細胞激素 IL-1α 分泌量被抑制了），並可減少人類臉頰的經皮水分散失量 ^[6]。

另外有研究^[7]找了介於 20 至 60 歲間的男、女性，使其服用含有自發酵乳品分離，含神經醯胺的醋酸菌（Acetobacter malorum），服用 4 週後，檢測參與者臉頰、上臂內側、頸部、上背、足背的含水率。發現臉頰含水率顯著增加。經皮水分散失量及皮膚黏彈性質則試驗組與安慰劑組間無差異。

研究也利用血液生化檢驗、血液檢查、尿液檢查、血壓/脈搏、體重/體脂率/BMI值等數據檢測安全性。結果顯示：服用神經醯胺沒有造成任何生理傷害的跡象。

簡單說起來：神經醯胺可增進臉頰含水率，且不會對健康造成傷害。

神經醯胺與阿茲海默間關聯的機轉

而「神經醯胺會增加失智風險」的說法究竟從何而來？一般提及神經醯胺與失智的關係，多半是指其與阿茲海默症的關係。故事開始於有研究發現「血脂異常可能為造成阿茲海默症的因子」。

阿茲海默症可視為一種與周邊胰島素阻抗相關的代謝失調。胰島素阻抗與血脂異常有關，而血脂異常會造成肝臟產生的神經醯胺加多。此神經醯胺產量增加的現象，亦與肝臟脂肪變性引發的促發炎細胞激素之活化有關。

神經鞘脂（sphingolipid）代謝情形的變化，以及與神經醯胺合成相關之酵素的增加，造成細胞內神經醯胺增多。肝臟中生成，具有細胞毒殺性的神經醯胺及相關分子會促進胰島素阻抗的發生。

局部肝臟的發炎造成的損傷或細胞死亡使得神經醯胺及相關分子進入體內循環。由於這些分子為疏水性，它們能通過血腦障壁，導致包括減少胰島素訊息傳遞、增加促發炎細胞激素等神經毒殺效果。

這些異常會導致與氧化壓力、神經醯胺生成有關的一系列神經退化，可能導致腦部胰島素阻抗、細胞凋亡、神經髓鞘退化以及神經發炎。^[8]

簡而言之，科學家在探討血脂異常與阿茲海默症間之關聯性時，發現了神經醯胺所扮演的角色。

神經醯胺恐導致阿茲海默？修但幾勒！

2012 年，《神經學》期刊上一篇研究^[9]大膽宣示「血清中的神經醯胺增加阿茲海默症的風險」（Serum ceramides increase the risk of Alzheimer disease）。然就其結果數據看來，此昭示似乎證據尚嫌不足。

研究者於 1994～1995 年間在馬里蘭州找了 100 名介於 70 至 79 歲之間之婦女，歷經 9 年的追蹤後，99 名參與者（其中 1 名在研究開始時即因罹患失智而排除）中，27 名罹患失智。其中 18 名經診斷可能有阿茲海默症。

結果顯示，罹患阿茲海默症的參與者血清中脂質含量，9 種神經醯胺中，有 3 種^[註1]與阿茲海默的罹病風險比有關。研究者特別強調血清中含有中量 d18:1-C16:0 型神經醯胺者，風險比是少量者的 10 倍。（指稱『補充神經醯胺會增加失智症風險』的媒體敘述『血液中神經醯胺含量最高的女性，罹患阿茲海默症的機率是含量最低組的 10 倍。』十倍之說，來源即為此處。）該型神經醯胺含量最高的，風險比為最低者的 7.6 倍（此值未達統計上的顯著差異。當風險比已達到 7.6 倍還未見顯著差異，則 7.6 倍難以理解為普遍現象，恐僅為抽樣誤差等因素造成）。

該篇文獻也非毫無建樹，其指出，神經元細胞若曝露於 β 類澱粉蛋白（amyloid-β）_1-42（Aβ_1-42）下，會活化神經磷脂酶（sphingomyelinase），增加神經醯胺的量。且 Aβ_1-42 會增加氧化壓力，間接促使更多神經醯胺生成。增加的神經醯胺會加速 β 和 γ 裂解酶水解類澱粉蛋白前體蛋白（APP）而生成病理型態類澱粉。這些病理型態的類澱粉，即為目前認定造成阿茲海默症的主要原因之一。

除了從研究結果看，神經醯胺的量未必與阿茲海默症風險成正比，此篇文獻的疑慮尚有：

1. 納入的 100 名參與者中，有 28 名罹患失智，其比例遠高於台灣^[註2]、美國^[註3]及 WHO 的統計數據^[註4]。究竟是馬里蘭州的婦女失智率特別高，或研究者為了數據做了什麼未載明的篩選？

2. 研究表列的結果中，不同脂質的人數加總結果彼此相異，卻未說明原因。易引發「為使結果符合研究假說，移除了不利於驗證假說之數據」的猜疑。

吃進來的神經醯胺跑哪去了？

當然也不能完全排除外加神經醯胺加速阿茲海默形成的風險。我們也來看看「吃進體內的神經醯胺往哪裡去」。

以動物試驗來探討^[10]：給予大鼠口服神經醯胺，結果發現服下 12 小時以後，神經醯胺在皮膚與血漿中的濃度比為 0.7；120 小時後，神經醯胺在皮膚中的含量是血漿中的 4 倍；168 小時後，血液和血漿中已偵測不到神經醯胺。在皮膚的神經醯胺在動物口服神經醯胺 168 小時以後，約有 8% 在表皮層，92% 在真皮層。可知：口服的神經醯胺進入生物體後，最後大多會分佈於真皮層，且會轉移至表皮層。

結論

口服（或外用）神經醯胺是否會增加失智風險？暫時還未找到相關研究報導。然而，神經醯胺有許多種，看起來與神經退化有關的神經醯胺，與一般外用於皮膚及內服之神經醯胺並不相同。此外，目前證據看來，無論外服或內用，當不至對血液中或血清中的神經醯胺濃度有影響，自然也難以聲稱會造成失智了。

然而，我也沒有勇氣可以大膽宣告「服用神經醯胺沒有任何風險」。長期影響方面，還是要等時間來告訴我們答案了。

註解

1. 該篇研究中，此3種神經醯胺為：d18:1-C16:0 型神經醯胺、d18:1-C24:0 型神經醯胺與乳糖神經醯胺
2. 台灣失智症協會的數據顯示：台灣的失智症盛行率在 70~74 歲為 3.46%、75~79 歲則為 7.19%。
3. 美國的數據，在雙月刊《神經流行病學》（Neuroepidemiology. 2007; 29（1-2）: 125–132.）中提及美國 71～79 歲的人群中，失智症的盛行率為 5.0%。
4. WHO 的資料顯示全世界 60 歲以上罹患失智症的比例約為 5～8%。

1. 神經醯胺保濕又能補強皮膚結構，但會增加失智症風險？（https://www.commonhealth.com.tw/article/83733）
2. 小心生活陷阱 可能讓人失智（https://www.ttv.com.tw/lohas/view/16959/554）
3. Meckfessel MH, Brandt S. The structure, function, and importance of ceramides in skin and their use as therapeutic agents in skin-care products. J Am Acad Dermatol. 2014;71（1）:177-84.
4. Kahraman E, Kaykın M, Bektay HS, et al. Recent Advances on Topical Application of Ceramides to Restore Barrier Function of Skin. Cosmetics 2019, 6（3）, 52; https://doi.org/10.3390/cosmetics6030052. 
5. Spada F, Barnes TM, Greive KA. Skin hydration is significantly increased by a cream formulated to mimic the skin’s own natural moisturizing systems. Clin Cosmet Investig Dermatol. 2018;11:491-497. 
6. Uchiyama T, Nakano Y, Ueda O, et al. Oral Intake of Glucosylceramide Improves Relatively Higher Level of Transepidermal Water Loss in Mice and Healthy Human Subjects. J Health Sci. 2008; 54:559-566
7. Tsuchiya Y, Ban M, Kishi M, et al. Safety and Efficacy of Oral Intake of Ceramide-Containing Acetic Acid Bacteria for Improving the Stratum Corneum Hydration: A Randomized, Double-Blind, Placebo-Controlled Study over 12 Weeks. J Oleo Sci. 2020;69（11）:1497-1508.
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化妝水推薦嗎？化妝水有什麼功效呢？

三天兩頭就會有網友來問，化妝水推薦嗎？這個牌子的效果好不好？幾乎每個女生都用過化妝水，甚至化妝水是不少朋友人生中第一個使用的保養品。在業者鋪天蓋地的各種宣傳下，包含櫃姐、電視廣告、產品型錄，幾乎所有人都被教育到認為「化妝水可以保濕、美白、收斂毛孔」，是洗臉後「一定要用」的產品。

這看在醫師的眼裡，其實會有點傻眼。大家覺得自己在臉上每一種「保養」的時候，在專家眼裡其實都是在做一種又一種的「實驗」啊。

大家不要聽到「實驗」就覺得很可怕，我們稍微解釋一下。每一種化妝品或保養品，都各自含有許多不同的成分。每種成分具有不同的特性，有些彼此之間可能會有交互作用。當它接觸你的皮膚時，無論它是發揮「清潔」的作用、「保濕」的作用、「美白的作用」還是「防曬」的作用，它都確確實實跟你的皮膚接觸並產生作用。

所以對於醫師而言，你在臉上做每一件事情，最好都有「明確的理由」。必須知道「自己在做什麼」、「做了有什麼好處」、「做了有什麼風險」。

化妝水的全成分分析

我們來看看化妝水這個產品吧！老規矩，一定要看一下全成分。沒有全成分，根本就沒人知道葫蘆裡面賣的是什麼膏藥啊對吧～

化妝水主要的成分是：水。你沒看錯，就是水。接下來就是要看廠商主打什麼樣的功能，如果主打保濕，可能會添加一些玻尿酸這類的成分。如果主打美白，可能會添加熊果素這類的成分。如果主打軟化角質，可能會添加一些酸類的成分。如果主打收斂毛孔，可能會添加醇類等揮發性物質，揮發同時降低溫度，讓豎毛肌收縮。

所以業者如果跟你說他的化妝水可「快速吸收」，基本上都不是真的「吸收」進去，而是「揮發」掉了。業者都會叫你抹上去之後拍一拍臉，好像暗示你拍一拍這些成分就會「進入皮膚」，實際上者拍拍的動作是在「搧風」，空氣流動可以促進酒精這些成分的揮發，所以很快就乾了，而且留下涼爽的感覺，這樣你就會覺得產品好棒棒啊！

你的目的如果是保濕，那為什麼你不用保濕乳液就好？你的目的如果是美白，為什麼不用美白精華液就好？如果是想要代謝角質，為什麼用酸類產品就好？如果是想要收斂毛孔，其實醇類產生的是「暫時收縮毛孔」的效果。可以看一下「毛孔粉刺全攻略」會有更清楚了解。

這就是為什麼多數醫師都覺得，化妝水是一個「非必要」產品的原因。它不是真的什麼不好，就只是在正常保養程序中，並沒有加上這個產品的必要性。但化妝水會持續存在，除了大家的過度期待外，必定還是有它的用途。

化妝水用途是什麼？化妝水濕敷可以嗎？

許多人覺得洗完臉之後，就必須用一下化妝水，這個觀念可能要思考一下，到底是這樣真的有意義，還是你只是聽業者、櫃姐、部落客教你的依樣畫葫蘆？

在你洗完臉之後，臉部表面跟角質通常還是濕潤的狀態。在這樣的狀態下，直接使用保養品通常沒什麼問題。如果你噴了化妝水上去，其實就是噴了很多水，然後揮發掉，留下少量除了水以外的成分，例如保濕、美白或軟化角質這類的物質。甚至角質跟皮膚表面水分可能在醇類（酒精）的完全揮發後，反而更少。這對你後續的保養，其實幫助並不大。

但如果你是在臉部很乾的狀況下，直接要用保養品，那就可以考慮使用化妝水。暫時性表面濕潤，以及暫時角質濕潤後，就要「立刻」使用保養品，可以讓保養品比較好推，比較好吸收一點。如果過了一陣子，皮膚又變乾了，那這個動作就又沒有大的意義啦～

如果你只是想要保濕，那其實並不需要使用化妝水。洗完臉的當下，立刻接續使用一般的保濕產品，例如玻尿酸凝膠、乳液等等就可以。如果洗完臉就非常緊繃，那其實代表你的洗臉產品可能太強了，應該做的事情是，換一個洗完臉部覺得清爽不過度緊繃的產品，而不是噴化妝水啊～

另外有時在早上出門前，沒空洗臉的話，化妝或上防曬前用化妝水，也可以讓化妝品和防曬產品比較容易推開，比較容易擦上去的效果。

至於網路上很流行的化妝水濕敷，其實「並不推薦」。首先是剛才講的揮發問題，當醇類完全揮發之後，反而會變更乾。另外化妝水的成分也不是只有水，裡面還含有酒精、香料、界面活性劑、乳化劑、植物萃取物、防腐劑等等，這些物質長時間接觸皮膚，對皮膚並不會產生什麼好處，其實不要敷著自然揮發就好。

臨床上常見許多女大生、年輕 OL 濕敷到睡著，結果反而接觸性皮膚炎來看診的狀況。說穿了，所為「濕敷」就是加了一層「密封」的作用，有點類似面膜的概念，而在化妝水這樣的產品上，使用「密封」的概念其實是非必要的。

如果真的要濕敷，要知道自己到底「敷了什麼在臉上」，如果是過敏性皮膚的人，若是含有會讓自己敏感的成分，就不適合。真的要做這件事情，大概可以把它想像是在自製面膜的概念，儘量不要敷超過五分鐘，如果有不舒服的狀況就拿掉。也沒必要天天做。另外，也可以考慮先不做這件事情，看看皮膚有沒有改變？如果沒差就省下來。

但它也不是「真的面膜」，真的面膜在質地上有特殊設計，跟化妝棉還是有差，密封的效果會比自己 DIY 好，所以真的要講，濕敷可能比較像「短時間使用密封效果比較低的面膜」這樣的概念。至於純露，基本上是植物去蒸餾產生的成分，是一種「混合物」，它雖然聽起來是純天然，但裡面就是水分、精油還有一些植物萃取物。另外也有很多商家還是會添加醇類等等物質，所以要不要濕敷純露呢？一樣要看成分。如果真的都沒有不適，濕敷不要超過五分鐘還行。另外也還是可考慮暫停這件事情，看看肌膚的變化。

化妝水要怎麼挑選？要注意哪些問題？

如果只是想要保濕的效果，那其實真的可以不必。水打濕臉部擦乾，就可以達到暫時性濕潤肌膚表面效果，再抹上玻尿酸凝膠或乳液這類的產品，就可以達到保濕功效。

如果是希望在化妝或擦防曬前，先使用一些化妝水幫助上妝，那就挑選成分儘量單純的產品，並不需要添加香精這類的物質。另外如果皮膚不是這麼乾、這麼難上妝的人，也許可以嘗試先拍一些清水，用毛巾輕輕按乾就上妝，說不定你根本不需要化妝水喔！嘗試看看，如果沒問題，以後就可以直接省一筆化妝水的錢啦～

另外要注意的是，有些人的皮膚很敏感，但化妝水通常會含有一些軟化角質的成分，例如尿素，或一些化學性的去角質成分，例如果酸這類的物質。有些皮膚比較薄、比較敏感的人可能會因為這樣產生「過度去角質」的狀況，對肌膚反而造成傷害，不得不慎喔！如果忘記這部分的朋友，趕快去複習「去角質還是護角質」這篇文。

「保養是科學，不是儀式」，這是我們一再強調的觀念。如果不知其所以然，那就好像是進了一間不知道什麼廟，看到前面的人怎麼做，你就拿著香跟著拜一樣。如果是正當的宗教，那就還好，應該不會出問題，如果是去拜了什麼邪魔歪道的廟，那你到時候可是人財兩失啊！學習基礎知識，努力保持自己的思考能力，才不會讓自己「腦袋空空，錢包也空空」喔～

• 編按：愛美是每個人的天性，不過對你而言光是看滿架的化妝品、保養品，各種醫美產品就令你眼花撩亂，更別說還有玻尿酸、膠原蛋白、類固醇這些有聽沒有懂的名詞來搗亂嗎？如果你想要聰明的美，不想要被各種不實廣告唬得團團轉，那麼泛科學這位合作夥伴 MedPartner 美的好朋友，就是你我的好朋友。

本文轉載自 MedPartner 美的好朋友