化學家的繩結挑戰！合成出最緊的分子結

本文由 高柏科技 合作，泛科學撰文

林唯耕剛回台灣任教時，曾在清華大學的實驗室裡用一立方公分的「氨」做實驗。沒想到氨氣意外洩漏，那股刺鼻的氣味瞬間瀰漫整棟大樓，引來眾多師生抗議。

「從此以後，我再也不敢在實驗室裡用氨了。」他在《思想實驗室》的訪談中，帶著笑意回憶這段往事。

這段插曲聽來像是一則工程師的寓言：在理論模型中，氨是太空熱控系統的理想介質；但在現實的辦公大樓裡，它首先是逼人逃竄的臭味。公式本身沒有錯，但現實世界永遠比公式更複雜——它包含了人、成本、風險，以及必須為後果負責的工程師。

高柏科技技術專家、清華大學榮譽退休教授林唯耕 ，曾任職於美國 OAO 工程部熱流組，深耕電子構裝散熱與熱管技術多年。隨著 AI 浪潮席捲全球，他鑽研一輩子的老問題再次被推向科技產業的核心：當晶片運算速度無止境攀升，那股伴隨而生的熱，究竟該往哪裡去？

熱不會讀新品發表會

科技巨頭在發表會上熱衷於談論大型語言模型、GPU 規格與驚人的算力。這些詞彙在投影片上光鮮亮麗，彷彿進步毫無邊界。然而，每一次數位運算都紮實地發生在實體晶片上。晶片會發熱、材料會疲勞老化，一旦設備過熱，系統便會降頻保護。在物理現實面前，再動聽的發表會敘事也必須低頭。

回顧個人電腦發展早期，晶片幾乎不需專屬散熱元件。隨後，鋁製鰭片、風扇、熱管到均溫板逐一登場。這段歷程常被視為技術升級，其實更像是對空間的極限勒索：晶片功率翻倍，發熱源的面積卻沒變大，機箱空間也不可能無限擴張。

林唯耕指出，散熱設計的核心只有三要素：功率、熱源面積與空間限制。他舉例，在標準的 1U 機箱中，若發熱面積約為三十乘三十毫米，氣冷系統在達到八百瓦時就會面臨瓶頸。這並非固定的物理常數，而是取決於空間、面積與氣流的動態平衡。最現實的代價在於，風扇轉速提升的背後，是噪音、電力損耗與空間占用。

因此，「液冷技術」的興起並非單純為了追求酷炫，而是算力密度提升後的必然選擇。它能更精準地帶走晶片廢熱，卻也將新的挑戰帶入機房：漏液風險、流道堵塞、材料相容性，以及維運時的難度。工程的進步，本質上鮮少是徹底消滅問題，更多時候是選擇一組「比較值得承擔」的新問題。

太空教他的，不是把答案搬回地面

太空熱控工程之所以迷人，是因為它剝奪了地球上最常見的散熱工具。在真空宇宙中，沒有空氣能讓風扇製造對流；受光面溫度破百度，陰影處卻極度嚴寒。工程師必須純粹仰賴熱傳導、熱輻射，以及熱管與環路型熱管（LHP）來搬移熱能。

熱管運作的關鍵在於「相變」——液體蒸發時吸收大量潛熱，冷凝後重回循環。林唯耕比較了銅與水的熱傳導能力：在他設定的特定條件下，實心銅塊約能傳導 120 瓦的熱能；但若每秒有一立方公分的水發生蒸發相變，移熱量可瞬間拉升至 2.4 千瓦（kW）。他強調「每秒」的觀念，因為散熱談的是動態流動速率，而非靜態的冷卻魔法。

儘管如此，太空科技並不能直接套用到地面。太空元件因考量重量、功耗與維修難度，偏好無馬達幫浦的被動式設計；但地面 AI 伺服器面臨更高的熱負載與環境溫度，往往仍需幫浦驅動流量。當年那場「氨氣洩漏」事故正是最好的提醒：技術是否「先進」，與它是否「適合」當下的場景，始終是兩回事。

好論文，為什麼仍可能造不出好產品

學術研究致力於證明「可行性」，而工業現場則要求「可重複性」——不僅要能運作，還得確保每台出廠的設備都不漏水。林唯耕將此定義為「從 0 到 1」與「從 1 到 100」的差別。後者涉及良率、成本、公差與客戶信任。論文中那次最完美的實驗數據，在產線上往往未必管用。

他從不避談失敗。在高柏科技早期與學界合作時，也曾遇過實驗數據無法複製，或研究方向偏離產業需求。這未必是雙方努力不夠，而是彼此對「成功」的標準不同。為了解決這道鴻溝，高柏科技推動「柏苗啟航創新培育計畫」，每年投入逾千萬資金與成大、中山、台科大等校合作，並指派專業人才在過程中持續微調、校正，確保研發貼近產線現實。

他分享了近期一項液冷工質校正專案。團隊使用非侵入式的超音波流量計進行觀測，但由於儀器預設以「水」校正，換成其他化學流體後讀數便出現誤差。最初嘗試用幫浦壓差推算，卻發現缺乏重複性，數據甚至推導出不合理的蒸發率。最後團隊回歸基本面，改用秤重法搭配能量平衡進行交叉驗證，才讓數據成功收斂。

這個故事真正的價值不在於「產學雙贏」的口號，而在於那段不夠優雅的挫折：假設失效、數據混亂、方法砍掉重練。也正是在這種時刻，企業需要的不只是會算數的人才，而是能洞察研究何時「走鐘」，並有權力喊停、要求重來的關鍵決策者。

林唯耕坦言，過去在校園裡總認為「技術第一、成本第二」，進入商界後才驚覺行銷與信任關係往往才是關鍵。這番話雖然不如科技突破那樣動聽，卻是產品能否進入市場的殘酷真相。再卓越的散熱設計，若無法穩定生產或贏得客戶信任，也僅止於一份精美的報告。

AI 會給答案，誰來負責出貨？

訪談尾聲，主持人國威提出了一個時代難題：假設 AI 能在彈指間生成散熱架構、材料配方與流道設計，企業該選擇全面擁抱 AI 的速度，還是保留緩慢但穩定的工程驗證，以規避潛在的失效風險？

林唯耕拒絕落入二選一的框架。他的觀點是：兩者並存。AI 擅長處理資訊、生成草案；但工程師仍須實作原型，進行嚴苛的性能與可靠度測試，最終由人決定是否出貨。這並非盲目崇拜人類直覺，而是基於一項事實：AI 的資料庫裡，通常沒記載下一次「意外洩漏」或「材料疲勞」的細節，且模型永遠無法為量產結果擔負法律與商業責任。

在 AI 時代，最稀缺的未必是熟練下指令（Prompt）的人，而是具備這種能力的人：能預判答案可能在哪裡出錯、能設計實驗將問題「逼」出來，並且願意為最終的量產品質負起責任。

大眾習慣將雲端想像成輕盈、無重量的空間。但現實中，雲端是由龐大的機房架構而成，裡面裝滿了晶片、管線、泵浦與冷卻液。虛擬算力的每一次擴張，都會在實體世界留下發熱的足跡。散熱工程師的價值，就是不讓這筆物理帳單，被埋沒在光鮮亮麗的投影片背後。

本文由民視《科學再發現》贊助，泛科學獨立製作

科學家長期關心火蟻這種會螫傷人、使人中毒，令人頭痛的入侵外來種，多半是在討論如何防止有劇毒的火蟻擴散，或是探討為什麼火蟻的螫傷會這麼痛。

看起來似乎沒有物理學家的事。不過，喬治亞理工學院的物理學家Zhongyang Liu和David Hu，對於一大群火蟻可以視情況而表現得像流體或是固體的現象很有興趣，是第一次在生物體上看到這種群體行為的二象性。

在11月美國物理學會的一場會議上，他們展示了上面的影片中的火蟻。一團火蟻可以像是糖漿一樣從管子中流出來，或是像一顆球一樣被壓下去還會彈回來。他們使用物理實驗用的流變儀精確測量蟻群作為流體的黏度和作為固體在不同壓力下的彈性，也同時發現在不同的狀態下，螞蟻的行為模式不同。

蟻群若需要流動時，螞蟻會不斷移動，調整自己待在群體內，就像是很黏稠的液體。

當蟻群要保持形狀時，螞蟻就會緊緊地互相抱住，整個蟻群就會表現得像是橡膠一樣有彈性的固體。甚至形成「救生艇」躲避洪水。

胡博士表示，這個研究結果可能可以應用於製造出自組裝機器人和可自我修補的材料，例如：用可以自動修補裂縫的材料建一座橋。畢竟螞蟻可是維持這種結構的箇中翹楚，當牠們互相搭在對方身上形成一座橋並通過時，牠們可是很快地補上結構上的任何缺口。

編譯自紐約時報 12月17日 Science Take

該研究研討會摘要

http://www.youtube.com/watch?v=w98IWWugcVw

就當你覺得 3D 列印正夯的時候，「4D 列印」又逐漸浮上了台面。經過這個方法製作出來的零件，經過一段時間會自行組裝成為想要的物體！

根據麻省理工學院MIT Media Lab 的研究員提比斯（Skylar Tibbit）指出，所謂的「4D」是指 3D之外又多了一個在時間上的變化。

那麼什麼是「4D列印」呢？要解釋它就不得不先來講「自組裝（self-assembly）」。

自組裝是指一個物體會自行由分開來的零件部位，組成一個特定的形體。這在自然領域中也會發生，好比說細胞分裂時ＤＮＡ的自我複製的過程，或是植物生長時的向光性，非常有效率而且不容易出錯，只要把環境控制好。

而最近幾年，研究人員想要把這個概念應用在人造的複合式材料上，讓建築師和設計師等等，都可以利用這樣的材料做出能夠自我組裝的生活用品。

讓材料自組的方法都不一樣，以本文開頭影片中的長條狀的管子為例，當它被放在透明的液體中時（水？），某些部份就開始膨脹或收縮，造成整個形體的彎曲，最後組成一個固定且事先設計好的形狀。那麼這個管子是如何製作的呢？就是利用 3D列印的技術，將多種特性的材質組合在一起，在要彎曲的部份用不同的材質，就可以到達局部彎曲的效果！

以後會不會IKEA買回來的傢俱不用動手就可以自行組裝了呢？好期待呀！！

（資料來源：sjet.us、The Guardian、TED）

延伸閱讀：
巨觀自組裝材料的設計 

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文／林宇軒

分子結的合成，可以說是獲得 2016 諾貝爾化學獎分子機械合成領域的濫觴，不過至今二十八年間，化學家總共只合成出三種分子結。曼徹斯特大學化學系教授大衛·雷伊（David Leigh）團隊，在今（2017）年一月於《科學》（Science）期刊上，發表目前為止交錯次數最多、最緊的分子結，可進一步研究其結構強弱，未來有機會開發出更堅韌或更柔軟的絲線。

為什麼化學家要打「分子結」？

編織與繩結技術在人類歷史上，一直都扮演著很重要的角色，知曉如何操作這些技術有助於製作出堅韌的船纜、拔河繩，或是保暖衣物。而隨著科技的進展，科學家們也不斷研究如何製作出更強韌、更柔軟的絲線，以滿足現代各式各樣的需求。

若能在分子尺度強化纖維，例如將分子互相纏繞或打結，必然會是非常有力的策略。事實上，分子尺度的結（molecular knot）在自然界中就找得到，像是在生物體內，可發現一些由 DNA 形成的分子結（例如原核生物環狀 DNA 複製後，形成的結），或是在某些蛋白質的結構中也能發現其蹤跡。

至今最緊、最複雜！交叉八次的分子結

化學家因此利用化學合成的知識與技術，嘗試人工合成分子結。第一個成功的便是最簡單的三葉結（trefoil knot），這是由 2016 諾貝爾化學獎得主索瓦（Sauvage）所帶領的團隊，於 1989 年合成出來的（延伸閱讀：2016諾貝爾化學獎）。不過，在拓樸學上，目前已知無法再被分解的基本結（prime knot）有六十億種，然而化學家從合成三葉結至今二十八年了，卻只合成出三葉結、八字結（eight-figure knot）、五葉結（pentafoil knot）。

曼徹斯特大學化學學院大衛·雷伊（David Leigh）教授所帶領的團隊，於今（2017）年一月在《科學》（Science）期刊上發表分子結合成的新進展，他們成功利用化學合成的方式，將四條分子鍊互相交錯，打出了一個在拓樸學上稱為 8₁₉ 的分子結（如下圖），也就是繩子交錯八次的第十九號基本結。該結總共用了 192 個原子，形成了八個交叉的分子結，但整條分子鏈的長度僅有20奈米，是目前化學家所能合成的最複雜、也最緊的一種。

利用自組裝方法合成分子結

這麼微小的分子結當然很難用一般的方法繫出來，因此在合成方法的設計上，需要想辦法讓分子鏈能自行聚集、自己打結。

一般而言，如果化學家要將兩個分子拉近距離或是連接起來，要讓連接處的原子共享電子，也就是要讓兩個分子形成穩定的共價鍵，使彼此無法分離。不過分子無法控制自己的方向，而是隨意碰撞，使得只要遇到另一個分子上能分享電子的原子，就會發生反應，有機會產生錯誤構型、但相當穩定不會消失的分子，造成反應效率低落。

化學家為了要有效合成分子結，又不希望有太多不必要的副產物，因此改變策略，利用吸引力較弱的分子間作用力，例如凡德瓦力或氫鍵，來連接兩分子。好處是，因為這些作用力比共價鍵弱，即使在碰撞過程中，反應出一個不希望出現的產物時，錯誤構型的分子仍有機會斷開連結，變回原本的兩個分子。利用這樣的特性，設計出來的分子能夠在碰撞的過程中，不斷吸引、折疊，或是連接起來，等於是讓分子自動去找最穩定的結構，這種方法稱為「自組裝（self-assembly）」。

這樣的方法廣泛的應用於獲得 2016 諾貝爾化學獎的分子機械領域中，當然，也用於合成分子結。雷伊教授的團隊使用於合成分子結的基本單位（building block）是一條分子鏈，他們利用金屬離子吸引分子鏈中帶有孤對電子的氮，把分子鏈都吸引在一起，再啟動第二步反應連結四條分子鏈，最後移除所有的離子，便完成分子結的合成（如下圖）。

事實上，雷伊教授的團隊在 2012 年時，便以完全相同的方法合成出五個交錯的星狀分子結（發表於《自然》（Nature）期刊，相關介紹點此）。與此篇文獻不同之處在於，他們稍微修改分子鏈末端的結構以及反應物的比例，產物即變成 8₁₉ 分子結。

• 8₁₉ 分子結的 X 光晶體結構圖，有八個交錯處，總共有 192 個原子，包含四個亞鐵離子（Fe²⁺，紫色）、位於正中心的氯離子（Cl^–，綠色）以及形成分子主要骨架的碳（銀灰色）、氧（紅色）、氮（藍色）。結構中淺藍色長鏈狀分子為形成一個分子結的基礎單位，科學家利用自組裝（self-assembly）的方式將四長鏈組成分子結的結構，再將長鏈分子末端互相接合，即完成合成反應。

分子結的未來

雷伊教授在接受 RearchGate 的訪問中提到：「下一步的研究方向是將分子打成結的技術套用到紡織技術上，例如去研究在一條分子長鏈打了個結後，是否會影響這條分子鏈的強度？」化學家也可以利用新的合成方法試著做出其他種分子結，並研究它們結構上的結弱，以及打結如何影響一條分子長鏈的性質。

就像當年由杜邦公司研發的 Kevlar 合成纖維，廣泛應用於許多以強韌性為重的物品，如軍用頭盔或防彈背心等；或是像極具發展潛力的強韌蜘蛛絲，科學家至今仍在研究是否能利用其強韌的特性，製作出更強的絲線，未來，或許有機會利用分子結的技術，開發出新式材料，製作出超柔韌聚合物絲線，使得紡織技術能有重大大進展。

原始研究：

• Jonathan J. Danon et al., Braiding a molecular knot with eight crossings, Science  13 Jan 2017: Vol. 355, Issue 6321, pp. 159-162. DOI: 10.1126/science.aal1619

參考資料：

• ResearchGate 對通訊作者的訪問：Maarten Rikken, This tiny knot is the tightest ever tied, ResearchGate, 12th January 2017
• Scientists tie the tightest knot ever achieved, ScienceDaily
• Tightest molecular knot could lead to better, stronger materials, ZME Science
• Scientists Have Twisted Molecules Into The Tightest Knot Ever, NPR news
• 作者實驗室的網站

※感謝臺灣大學化學研究所詹益慈老師實驗室程凱煜同學於原理部分提供的協助。