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不是瑪莉歐就別亂吃路邊野菇!——《史料未及的奪命內幕》

時報出版_96
・2017/03/05 ・4951字 ・閱讀時間約 10 分鐘 ・SR值 548 ・八年級

  • 【科科愛看書】社會在走,歷史知識要有!《史料未及的奪命內幕》帶你重新回到過去的時光,考究古往今來各式離奇的死因,不管是餓死病死被嚇死,什麼都有、什麼都死、什麼都不奇怪!讓你在嘖嘖稱奇的同時懂得如何保命防身,絕對有看有保庇!

今日值方丈和尚生日,特設素麵以供諸僧。我適見後園中有蕈二枚,紫色鮮豔,其大徑尺,因擷以調羹澆麵。但覺其香味鮮美異常,未及親嘗,忽然頭暈倒地,不省人事。今甫醒而始知諸僧食麵死矣,不知是何故也了。《庸庵筆記》

菌中之王:高貴又好吃的菇菇

提起食用菇類,筆者不禁垂涎欲滴。一碗熱乾麵或者蘭州拉麵,如果配上香菇肉片,儘管不餓,腦海中依舊能浮現其誘人的賣相。中國前些年拍過一部不錯的紀錄片《舌尖上的中國》,開篇第一輯〈自然的饋贈〉中首個場景就是介紹香格里拉的松茸。它又名松口蘑,被譽為「菌中之王」、「野生菌中的貴族」,是世界上珍稀名貴的天然食用菌,目前仍無法人工栽培。據說,富含蛋白質、胺基酸、不飽和脂肪酸及稀有元素,有特別濃郁的香氣,口感如鮑魚,極為潤滑、爽脆。

松茸,被譽為「菌中之王」、「野生菌中的貴族」,光想像就讓人食指大動。圖/By Tomomarusan, CC BY 2.5, wikimedia commons

松茸在鐵鍋上,被烈火灼油烹熟的那一瞬間,雖然只是在螢幕之前,但筆者的食指已不能自持,至於那些所謂的熊掌、魚翅之類,滾到一邊涼快去吧!

南宋紹興二十一年(西元 1151 年)十月,宋高宗趙構駕臨清河郡王張俊的府第時,張家進貢的「時新果子」裡就有「切蜜蕈(野菇)」一項,應該也是一道難得的美食。同樣是「中興四將」,張俊的結局比岳飛好很多,或許就和他善於逢迎有關,而美味香菇應也有一份「功勞」。

食用菇大多生長在大自然的懷抱中,只有少部分是人類在溫室中種植栽培的。不過,就如同野花那般,妖豔動人,事實上常常包藏禍心;菇類也一樣,於是民間常對它們有小小的「死亡草帽」之稱。畢竟,路邊的野花不能採,路邊的野「菇」也不能摘啊!

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寒山寺滅門疑案!兇手竟是它?

中國歷史上的地方志、史書、筆記等文獻中,民眾誤食野菇中毒的案例可謂不絕於書。其中最為慘烈的一次,恐怕得數發生在清朝道光年間的蘇州楓橋鎮「全寺滅門案」。

對中國文化有所瞭解的朋友一定覺得上述地名非常耳熟,沒錯,正是案發於唐詩名作〈楓橋夜泊〉的誕生地―蘇州寒山寺!當年仍默默無聞的文人張繼夜宿楓橋,聽到寒山寺的鐘聲,滿懷惆悵地用失眠的痛苦化作名震一時的詩篇:「月落烏啼霜滿天,江楓漁火對愁眠,姑蘇城外寒山寺,夜半鐘聲到客船。」

寒山寺在南朝蕭梁時期就已建造,在「四百八十寺」的芸芸建築中,本來名氣不算大,不料失意的漂泊詩人用平生唯一的真傳點化了一下,便立即名聲大噪,從此,那些既有文史情懷又對信仰不離不棄的人們均到此一遊。寒山寺遂絡繹不絕,香火大盛,一直延續到一千多年後的道光皇帝時代。

張繼在寒山寺寫的〈楓橋夜泊〉,讓原本默默無名的寒山寺聲名大噪。圖/By Gisling, CC BY-SA 3.0, wikimedia commons

某天,老方丈和尚過生日,由於是聞名遐邇的宗教名剎,前來祝賀者接踵摩肩。寺院內張燈結綵,小和尚們更是歡呼雀躍,忙得不亦樂乎。寺廟為僧侶和訪客準備了豐盛的晚宴,不過,因為身處佛門,許多葷腥的山珍海味不能登堂入室。不一會,一碗碗熱氣騰騰、香氣四溢的素湯麵被端了上來……

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入夜,寺院內先是人聲鼎沸,後來又鴉雀無聲,神祕地歸於死寂,而寺院依舊燈火通明。翌日,有訪者敲門,但毫無動靜;推門而進,入得內堂,隨即被嚇得魂飛魄散,只見裡頭橫七豎八地躺了許多僧人和平民,大概有一百多人,餐桌上還有吃剩的素菜,一摸他們的皮膚,冰涼如水;一聞鼻息,早已氣息斷絕。

官府聞訊大驚,趕忙立案調查。捕快在後廚房發現一名暈厥後甦醒的廚師,正是昨晚掌廚的那位,一查才得知,這可能是一起史無前例的食物中毒案:「寺僧之老者、弱者、住持者、過客者共一百四十餘人殞命!」

原來,廚師被分配了「特設素麵,以供諸僧」的任務,他「見後園中有蕈二枚,紫色鮮豔,其大徑尺」,覺得暴殄天物太可惜,「因擷以調羹澆湯」。麵煮出來,香氣撲鼻,廚師很有職業道德,沒有偷吃湯麵,只是盡責地略舔湯汁調味,大概連他都對此讚不絕口吧?他將麵條盛出讓大家用餐,回到廚房後,忽然頭暈倒地,不省人事。遺憾的是,廚師雖中毒不深,得以甦醒,活了過來,但由於他的無知和疏忽,其他人吃了野菇熬製的湯麵,全都深度中毒,魂歸地府。「吳下一大禪院……由此亦廢。」很長一段時間,這一代名寺香火熄滅,庭院冷落,幾近荒蕪,花了很長時間才恢復元氣,令人不勝唏噓。這件慘案被記載於晚清散文家薛福成的《庸庵筆記》中。

千奇百怪的中毒方式,真是令人藍瘦香菇

中國僧人自南朝以後即開始奉行素食。食用菌屬於素食,營養豐富,味道可口,因此僧人採食是很自然的事,但僧人們缺乏有效的方法避免誤採毒菌,由此中毒事件屢屢發生。北宋黃休復《茅亭客話》記載:「(宋太宗)淳化中有民支氏,於昭覺寺設齋寺僧,市野葚有黑而斑者或黃白而赤者,為齋食。眾僧食訖悉皆吐瀉,亦有死者。」昭覺寺位於四川成都北郊。「野葚」實際上就是野菇。晉張華《博物志》云:「江南諸山郡中,大樹斷倒者,經春夏生菌,謂之椹。」其中「椹」即指菇;而「葚」與「椹」二字有時互通。可見在清代以前,僧侶誤吃野菇中毒就時有所聞。上述肇事的野菇為「黑而斑者或黃白而赤者」,病患的症狀為「吐瀉」。

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毒菇中毒的類型有不同的劃分方法,按中毒的症狀可有六種類型。「昭覺寺案」的病患顯然屬於最為常見的胃腸類型。嚴重者由於水分大量流失,有可能出現循環枯竭,繼而休克死亡,類似霍亂的直接死因。

有一種叫「光過敏性皮炎型」。野菇的毒素進入人體後可使細胞對日光的敏感性增高,凡日光照射處均出現皮炎,如紅腫、火烤樣發燒,伴隨針刺般疼痛。該毒性潛伏期較長,一般在食後一、兩天發病。

南宋周密的《癸辛雜識》記載:有一個德明和尚,「遊山得奇菌,歸作糜供眾。毒發,僧行死者十餘人,德明亟嘗糞獲免。有日本僧定心者,寧死不汙,至膚理拆裂而死。」僧德明食糞便得以解毒,該方在古籍中很常見。而日僧定心吃野菌導致「膚理拆裂而死」,說明這是一種能導致皮膚異樣等反應的光過敏性皮炎型毒菌,如葉狀耳盤菌之類。

另外,又有一種「神經精神型」。有些菇類毒素可引起類似吸毒的致幻作用。病患有神經興奮,或神經抑制、精神錯亂以及各種幻覺。有的人合併視力減弱,甚至模糊不清、支氣管痙攣、急性肺水腫。嚴重者還會躁動不安、譫語、抽搐、昏迷或僵硬,可因窒息而死。更奇怪的是,部分病患還可能出現色彩幻視、極度愉快、狂歌亂舞,或如同醉者那樣手舞足蹈、喜怒無常、哭笑皆非,視物大小、長短多變或東倒西歪,或進入如痴若呆、似夢非夢的狀態。

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現代記載中以引起幻覺聞名的毒菌是墨西哥裸蓋菇、古巴光蓋傘等。過去,美洲墨西哥的印第安人將這類引起幻覺的毒菌視為神物,用於祭典活動。最奇特的是,有些牛肝菌類毒菌可引起「小人國幻視症」,其特點是病患能幻視到高不過尺、形象離奇、性格活潑的小人,甚至還有小動物!

菇菇旁邊有幾隻矮人?不要騙我,明明就有三隻!圖/Couleur@Pixabay

在安徽地區,南宋趙不悔曾修有《新安志》,其中記載:「菌之為物,美而類甚多,或能殺人,亦使人善笑。其最下者曰『麥熟菌』,所謂軟溼青紅者也。」「新安」即今安徽歙縣,其中所說的「能殺人」和「使人善笑」的菌就是一類毒菌,具有神經性作用的致幻真菌。「麥熟菌」可能即松乳菇,該菌又稱「穀熟菌」,因多產於穀物成熟時而得名。

南宋洪邁的《夷堅志》也保留了一故事,可稱為「資聖寺案」:「臺州資聖寺僧覺升,築庵巾山上……是日,偶行松徑中,見數菌鮮澤可愛,即摘以歸。烹飪猶未熟,蛇以百數,繞釜蟠踞。升大懼,急入室坐榻上。方欲就枕,則滿榻皆蛇,不可復避,而同室僧皆無所睹,升即死。」這是一則十分值得注意的「神經精神型」中毒事件。覺升和尚是浙江臺州資聖寺的僧人,擅自採摘野菌,「烹飪猶未熟」,暗示覺升或許嘗過一口。很快便恐懼地發現「蛇以百數,繞釜蟠踞」,「滿榻皆蛇,不可復避」,但同室的其他人卻未看見任何蛇。患者精神錯亂,很可能是由於毒菌中毒後產生的幻覺。看來在古代當和尚,最要緊的不是打坐念佛,而是銘記路邊的野菇不能摘啊!

除此之外,溶血型呼吸與循環衰竭型也不容忽視。最可怕的是第六種「肝損害型」,這是引起毒菇中毒死亡的主要類型。以白毒傘菌為例,其所含的毒傘肽,致死量低於 0.1 毫克/公斤體重。在歐美國家,它以「毀滅天使」(destroying angel)聞名,還有微微的清香,符合傳說中無毒蘑菇的形象,很容易被誤食。此物以極高的中毒死亡率殘酷地嘲諷著聽從傳說的信眾,因此還有一別名—─愚人菇(fool’s mushroom)。另外,毒傘肽易溶於水,因此往往喝湯者比不喝湯者中毒嚴重。

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在新鮮的白毒傘菌中,毒素含量甚高。「寒山寺案」中的劇毒野菇,也許就屬這類所謂的「毀滅天使」吧 !

最可怕的是第六種「肝損害型」,被稱作「毀滅天使」的它可千千萬萬要認得別亂採啊!圖/By Pieria, Public Domain, wikimedia commons

大便療法很有效?還是別吃野菇比較實際

中了菇毒,誰都不想坐以待斃,於是古代醫師們努力探索,總結出許多形形色色的療法。

東漢張仲景《金匱要略方論》云:「食諸菌中毒,悶亂欲死,治之方:人糞汁,飲一升;土漿,飲一二升。」這也太噁心了吧?不過為了活命,在別無選擇的情況下,還是有人決定一試。奇怪的是,這種大便療法在古代很流行,《本草綱目》曾引述《肘後方》:「山中毒菌欲死者:並飲糞汁一升,即活。」前文所談的德明和尚中毒後居然緊急「服用」大便而得救,另一日本僧由於極端愛惜自己的高潔,拒「服」大便而死。另一記載在《聖濟總錄》中的毒菇解藥就是將雞屎燒成灰,溫酒調服。

當然,也有相對沒那麼令人作嘔的方法,如《太平聖惠方》的建議「治蕈菌毒方:上掘地作坑,以新汲水投坑中攪之,名地漿,每服飲一小盞,不過三服差。」喝泥漿水能去毒,你相信嗎?

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那些稀奇的藥方是否有實際功效,仍需現代毒理學試驗加以驗證。但可以肯定的是,古醫籍也存在輾轉相抄的現象,其中所列的藥方不一定經過作者的實踐。採用人糞、泥漿等穢物,可能是為了給中毒者催吐,以排出胃部殘餘毒菌,從而減輕中毒,從這角度看,也許有點道理。

中國目前共發現四百多種有毒的大型真菌。一種毒菇可能含有多種毒素,一種毒素可存在於多種毒菇中。毒菇的外觀極易和食用菇相混淆,且至今還沒有找到快速可靠的鑑別方法。不過,有些謠言倒是可以粉碎的,例如所謂「鮮豔的蘑菇都是有毒的,無毒菇顏色都是樸素的」、「毒菇蟲蟻不食,有蟲子取食痕跡的蘑菇是無毒的」、「無毒菇多生長在清潔的草地或松樹、櫟樹上,毒菇往往生長在陰暗、潮溼的骯髒地帶」等。這些都是人類一廂情願的說法,並無科學根據,神奇偉大的自然界有著自己獨立的遊戲規則,是絕不以人類的意志為轉移。

兜了很大的圈子,還是沒有介紹具體的鑑別手段,不知看官們是否失望?筆者想起了美國探索頻道(Discovery Channel)製作的《荒野求生祕技》(Man vs. Wild)電視節目,裡面的現代版魯賓遜—英國冒險家貝爾.格里爾斯(Bear Grylls)為求在野外生存,活捉幼蟲、蠍子等生吃,又示範在荒漠中剖開駱駝死屍的胃,尋求解渴的液體,種種方式無不刺激而毛骨悚然。如果為了活命,什麼嘗試都值得,但如果為了口福,則任何嘗試都得三思。鮮蘑菇、鮮河豚的確美味,可畢竟只是生活的小點綴,可有可無。當一回饕餮就得死,代價也太大了!嘗鮮有很多機會,而生命卻只有一次。

做人還是踏實一點吧!聽聽〈王狀元夔府十誡〉的勸諭:「夏秋月雜菇蕈皆是惡蟲蛇氣結成,前後壞(害)人甚多,斷不可吃。爾農民何不勤力種菜,四時無缺,何用將性命試此毒物?特此勸諭,莫招後悔。」

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本文摘自《史料未及的奪命內幕》,時報出版

 

 

 

 

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時報出版_96
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出版品包括文學、人文社科、商業、生活、科普、漫畫、趨勢、心理勵志等,活躍於書市中,累積出版品五千多種,獲得國內外專家讀者、各種獎項的肯定,打造出無數的暢銷傳奇及和重量級作者,在台灣引爆一波波的閱讀議題及風潮。

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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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