古代的權力遊戲—商王如何制霸天下?

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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• 林百尉　中央研究院民族學研究所
• 柯維盈　中央研究院歷史語言研究所
• 劉致慧　中央研究院歷史語言研究所
• 陳光宇　紐澤西州立羅格斯大學
• 黃銘崇　中央研究院歷史語言研究所

1928 至 1937 年間，中央研究院歷史語言研究所（以下簡稱史語所）於河南安陽小屯村周圍進行 15 次發掘，發現晚商時期的大量遺存，包括宮殿宗廟區的大型建築基址、西北崗的大型王陵、墓葬、祭祀坑等遺跡，以及青銅、陶、玉、骨等遺物，首次在考古學上證實以安陽小屯為中心的區域，是晚商的都城殷墟。除此之外，更發現了兩萬多片甲骨，包括 1936 年發現大量未經擾動的甲骨層、備受學者矚目的 YH127 坑，^[1]目前皆收藏於史語所。

過去學者對甲骨塗色現象多有關注，然而，由於缺乏科學儀器及技術，長期限於肉眼辨識顏色種類，以及推測顏料成分。近年，我們系統性整理史語所藏殷墟甲骨上的塗色現象，並採用拉曼光譜分析其顏料成分，首次揭開甲骨色彩與顏料的神秘面紗。

甲骨塗色現象的肉眼辨識記錄及其限制

甲骨塗色的記錄，始於 1910 年羅振玉《殷商貞卜文字考》記錄甲骨文字塗朱、墨；其後，王襄（1925）、容庚（1933）等著錄皆有提及塗朱、墨的現象。^[2]對史語所發掘甲骨文字所塗顏色的觀察，始於 1929 年董作賓〈新獲卜辭寫本後記〉，將所見塗色分為朱、墨兩種。屈萬里在《殷虛文字甲編考釋》中，更將顏色分為朱、墨、赭、淡紅、黃、紫等色。張秉權對 YH127 坑甲骨進行復原、綴合和考釋，出版《殷墟文字丙編》，以單版甲骨為單位，逐版記錄甲骨文字的塗色與褪色狀況，分成硃、褐、墨三種顏色，並直言其顏料成分有待定性分析。^[3]

除了史語所 1928 至 1937 年發掘的甲骨之外，1950 年後殷墟的考古發掘繼續進行，陸續出土許多甲骨。其中，最有名的兩次發現為 1973 年於小屯南地發現五千餘片甲骨、1991 年於花園莊東地 H3 坑出土 659 件龜腹甲、25 件背甲和 5 件卜骨，分別著錄於《小屯南地甲骨》與《殷墟花園莊東地甲骨》，並有塗朱、塗黑等現象的記錄。^[4]

2014 年，林宏明在檢視大量甲骨彩照之後，認為過去學者所判斷的顏色，可能受到埋藏環境及時間的影響，且無法確定是否為商人所塗原色，因此主張僅以塗朱、塗墨區分即可；而其學生林雅雯則認為褐色與朱、墨有顯著差異，提出甲骨塗色應有朱、墨、褐三色。^[5]

以上對甲骨塗色現象的記錄，皆為肉眼辨識，並未透過科學技術和方法進行顏料成分的定性分析。肉眼辨識的缺點，除了在人對顏色的感知和判斷標準不同之外，甲骨所塗顏料經過多年地下埋藏，可能導致嚴重的褪色，進一步使得今日學者肉眼辨識的顏色，不見得是晚商製作甲骨時所施用的顏色。除此之外，肉眼辨識僅能推測顏料材質，無法予以證實。因此，透過當代科學技術和方法進行顏料成分的定性分析，成為進一步討論甲骨塗色現象及其可能意義的突破點。 

拉曼光譜用於分析甲骨所塗顏料的可行性與突破性

過去使用科學方法檢驗顏料性質的研究，僅有 Benedetti-Pichler 透過傳統濕化學分析法，刮下普林斯頓大學所藏甲骨上的紅色顏料，推測其為硫化汞，存於自然界的硃砂。^[6] 然而，這種侵入式方法不僅方法繁複、造成文物耗損，且僅能測出顏料可能的成分元素，而非分子結構。

目前學界常見的其他分析方法，包括氣相色譜—質譜聯用分析法（GC-MS）、傅里葉轉換紅外光譜分析法（FTIR）、核磁共振法（NMR）以及 X 射線螢光光譜法（XRF）；然而，如學者所指出，這些方法或需進行化學預先處理、或易受不同因素干擾、或無法進行物相分析等。因此，非侵入式、高效的拉曼光譜（Raman Spectra），成為受到重視的分析方法。^[7]

1928 年，印度科學家拉曼（Chandrasekhara Raman）發現，光線穿透透明液體時有散射現象，散射光的波長與原入射光不同，此一現象被稱為拉曼效應。波長改變的數值，反應分子內部的化學鍵振動（包括轉動）與不同能階的間距。因此，入射光與散射光的頻率移動差距，與分子的化學鍵與構成元素，有一定的密切關係。換言之，透過某一特定化合物入射光與拉曼光頻率之差所得光譜，等於該化合物的分子指紋（molecular fingerprint）。  

由於拉曼散射強度僅為入射光的千萬分之一，直到雷射器問世，能提供優質、高強度的單色光，方推進其研究與應用。拉曼光譜儀結合共聚焦顯微鏡及雷射器，形成精準微量取得分子指紋的理想組合，可迅速辨識樣品中的各種化合物。自 2000 年代技術成熟之後，拉曼光譜已被學界大量用於分析考古所出土無機質類（包括陶瓷、玻璃等）、有機質類（包括竹木漆器、紡織品、紙質等）以及複合類（包括壁畫、彩陶等）文物，進行顏料成分鑑定、膠料及有機殘留物鑑定、胎體分析，以及真偽鑑別；其中，顏料成分鑑定被廣泛用於壁畫、紙本手稿、漆器、陶器，以及青銅器等，為學者提供關於古代文物所塗顏料種類、來源、製作方法，以及彩繪復原的重要材料。^[8]

過去學者對甲骨塗色現象多有關注，然而，由於缺乏科學儀器及技術，長期限於肉眼辨識顏色種類，以及推測顏料成分。使用拉曼光譜分析甲骨所塗顏料，不僅具有技術上的可行性，更在相關研究上具有突破性。近年，我們系統性整理史語所藏殷墟甲骨上的塗色現象，由本所文物維護實驗室採用拉曼光譜進行分析。

實驗採用美國 Horiba Jobin Yvon 所出產 iHR320 拉曼光譜儀，採用共焦型—夾縫空間率波法，搭配 Olympus LMPLFLN 50x/0.50 物鏡或 PLL 80x/0.80 物鏡及 CCD 感光元件（1024×256 pixels）偵測儀，搭配 632.8nm 雷射光源約 17mW，物鏡下有效雷射能量約在 1.29-0.11mW 之間，將甲骨直接置於物鏡下進行顯微拉曼分析。此種無損分析方法，不須取樣或事前制樣作業，可針對甲骨刻辭塗色殘留區域進行分析。每件樣本分析前，須以單矽晶片校正光譜。進入分析過程後，先以 10x 物鏡觀察顏料殘留集中區域、避開纖維或汙染物干擾，再以 50x 或 80x 物鏡獲取圖譜分析位置，至少採集 1-5 次拉曼圖譜。條件設定如下：夾縫寬度（front entrance）約 100-400μm、光柵（grating）設定值為 1800 grooves/mm、曝光時間（Exposition）為 2-20 秒（sec）、掃描（Accumulation）次數皆為 1 次，可偵測波長範圍（wavenumber）為 100-4000cm-1。

綜上所述，透過非侵入式的拉曼光譜對甲骨所塗顏料進行成分鑑定，不但不必對甲骨進行任何化學前置處理作業，對甲骨刻槽中大小僅數微米的顏料顆粒，亦能借助顯微鏡，精準、迅速地獲得散射光譜。截至 2021 年，我們已檢測了史語所藏甲骨 48 片，並將所得結果與數據庫對照，確認甲骨所塗顏料的化學成分。^[9]

史語所藏甲骨上的色彩與顏料

本文精選史語所藏甲骨中，肉眼辨識色彩鮮明、具代表性，且經拉曼光譜分析證實，含括硃砂、赤鐵礦、碳黑、針鐵礦等不同顏料成分的 4 片甲骨，針對其形制、塗色分布、塗色刻辭內容，以及實驗分析顏料所得成果，逐片進行介紹。

由於下文將介紹甲骨上的塗色分布，在此先介紹龜腹甲的部位，以便讀者對照文字敘述與甲骨彩照，找到拉曼分析的刻辭位置。我們採用陳夢家《殷墟卜辭綜述》所繪龜腹甲線圖，^[10] 並於其上標示不同部位名稱（圖 1）。以下，針對本文所選 4 片甲骨，逐一進行介紹。

一、R041287（碳黑）

此版為一龜腹甲殘片，左右甲橋、下半部皆殘泐，表面有多處剝蝕，下端有一裂縫；全版長 13.7 公分、寬 12.2 公分。刻辭塗色部分，正面明顯塗黑；背面除左側占辭明顯塗黑，而首甲、中甲卜辭則呈現深褐色。甲骨正面及背面塗黑的刻辭均屬於生育事類，卜問商王武丁的三后之一——婦好分娩的時間和嬰兒性別，而武丁親自觀兆，並於占辭慎重推測丁日或庚日生男，而壬戌日則生女。然而，正問的驗辭「三旬又一日，甲寅娩；不嘉，惟女。」一段，記錄婦好是在 31 天後的甲寅日生出女嬰，生女不嘉，可見商人對於生男有所期待。^[11] 我們透過拉曼光譜分析本段驗辭中，位於正面左首甲和中甲交界處「甲」字（圖 2-1 A），發現其拉曼特徵峰值為 1365.8、1585.3 cm^-1（圖 2-1），為含碳黑顏料的特徵（圖 2-2），故判斷此處塗黑為碳黑。

圖 2-1　R041287 碳黑拉曼分析圖譜。 　　　　A. R041287 正面分析位置。B. 圖 A 紅點區 10x 物鏡下顯微照片。 　　　　C. 圖 A 紅點區 50x 物鏡下顯微照片。

圖 2-2　碳黑顏料樣品拉曼圖譜，拉曼特徵峰值為 1329.7、1581.1cm-1， 　　　　參考標準樣為 Kremer47710-碳黑色粉。

二、R044327（硃砂）

此版為一龜腹甲殘片，甲橋及下半部多有殘泐，長 23.8 公分、寬 20.7 公分。刻辭塗色部分，正面從中甲以降，前甲與後甲部位皆塗紅；正面首甲兆序和背面首甲刻辭同為塗黑，應是同組。塗紅之刻辭皆屬於建築事類，記錄貞人「爭」於壬子日及次日癸丑，卜問上帝是否順祐興築城邑一事，占卜次數高達 35 次；癸丑日亦卜問上帝是否順祐商人遷入此邑，高達 20 次；可見商人對此次「作邑」、「宅邑」之重視。「癸丑卜，爭貞：帝弗若？」一段屬於「宅邑」正反對貞的反問，位於左前、後甲交界，左後甲殘泐之處。我們透過拉曼光譜分析其中橫跨齒紋的「貞」字（圖 3A），發現其拉曼特徵峰值為 200.6、252.8、342.5cm^-1，為硃砂（硫化汞）的特徵峰，故判斷此處塗朱為硃砂（圖 3）。

圖3　R044327硃砂拉曼分析圖譜。比對樣本為Kremer-10620硃砂色粉。 　　　A. R044327拉曼分析位置。B. 紅點區10x物鏡下顯微照片。C. 紅點區50x物鏡下顯微照片。

三、R044358（硃砂、碳黑）

此版為一龜腹甲殘片，下半部殘泐，長 17.5 公分、寬 13.4 公分。刻辭塗色部分，首甲正面、自右向左的刻辭，與位於首甲、中甲背面的驗辭，皆為塗紅；位於左前甲正面邊緣的命辭，與位於左前甲背面邊緣的驗辭，皆為黑色；甲骨背面，中甲下方的卜辭為黑褐色；左右甲橋正面皆為黑褐色。刻辭屬於祭祀、氣象事類；正面塗朱大字的部分，卜問乙巳日酒祭下乙（祖乙），商王判斷該祭恐有禍害，應鑿牲祭祖以避禍。驗辭「乙巳酒，明雨，伐；既雨，咸伐，亦雨。卯鳥星」一段，講述乙巳日天亮時正在下雨，進行酒祭、伐牲一人；酒祭進行時，雨停，酒祭結束後，繼續下雨。當天亦兼用、卯兩種殺牲法祭拜鳥星。我們透過拉曼光譜分析位於正面中甲左半部的「既」字（圖 4-1 A），發現其拉曼特徵峰值為 200.8、254.3、343.4cm^-1，為硃砂（硫化汞）的特徵峰，故判斷此處塗朱為硃砂。位於背面中甲左半部的「戠」字塗朱，亦有相同的特徵峰（圖 4-1 C），顯示此版甲骨正背面大字塗紅均為硃砂（圖 4-1）。

圖 4-1　R044358 硃砂拉曼分析圖譜。比對樣本為 kermer-10620 硃砂色粉。 　　　　A. R044358 正面分析位置。B. 圖 A 紅點區 50x 物鏡下顯微照片。 　　　　C. R044358 背面分析位置。D. 圖 C 紅點區 50x 物鏡下顯微照片。

另外，我們亦分析位於背面左首甲、左前甲的刻辭「九日，甲寅，不酒，雨」，此段驗辭為正面命辭「丙午卜，爭貞：來甲寅，酒大甲」的驗辭，講述於丙午日貞問後九天，即甲寅日，並未酒祭大甲，當天即下了大雨。我們透過拉曼光譜分析其中位於左首甲的「酒」字（圖 4-2 A），發現其拉曼特徵峰值為 1376.7、1580.9 cm^-1，屬於含碳物質的頻帶，故判斷此處塗黑為碳黑（圖 4-2）。

圖4-2　R044358 碳黑拉曼光譜分析。 　　　　A. R044358 分析位置。B. 圖 A 紅點區 10x 物鏡下顯微照片。 　　　　C. 圖 A 紅點區 50x 物鏡下顯微照片。

 四、R044852（針鐵礦、碳黑、赤鐵礦）

此版為一完整龜腹甲，長 20.3 公分、寬 11.7 公分。刻辭塗色部分，正面首甲和左右甲橋上半部以塗黑為主，僅有卜辭「貞」等個別字塗紅；前後甲所刻卜辭以褐色為主，僅卜辭末「年」字塗黃；背面左右前甲到後甲的卜辭和占辭，以及左右尾甲的卜辭，皆塗黑，有些呈現黑褐色。整版刻辭有官吏和農業等事類，而褐色為主，部分塗黃之卜辭屬農業事類。我們分析位於正面左前甲的「丙子卜，韋貞：我不其受年？」，貞人「韋」於丙子日卜問今年是否豐收，此段為該正反對貞的反問。我們透過拉曼光譜分析「年」字黃色筆畫處（圖 5-1 A），發現其拉曼特徵峰值為 300.6、387.3、471.3、547.2、1086.6，與針鐵礦（Goethite，α-FeOOH）的拉曼特徵峰值（299.3、355.1、386.5、551.8、1303.0 cm-1）相近，故判斷此處塗黃為黃色針鐵礦，主要成分為氧化鐵，是常見的天然礦物顏料之一，又稱土黃（Yellow ochre）（圖5-1）。

圖5-1　R044852 針鐵礦拉曼分析圖譜。 　　　　A. R044852 拉曼分析位置。B. 圖 A 紅點區 10x 物鏡下顯微照片。 　　　　C. 圖 A 紅點區 50x 物鏡下顯微照片。

另外，我們亦分析了位於正面左尾甲的刻辭「貞：王其有曰多尹，若？」，此段貞問：商王說過多位尹官，是否吉利順若？我們透過拉曼光譜分析「若」字（圖 5-2 A），發現其拉曼特徵峰值為 227.4、297.9、411.7、1322.4 cm^-1，與赤鐵礦（Hematite，α-Fe ₂O₃）的拉曼特徵峰值（228.25、294.75、299.5、 413.5、1318.37 cm^-1）相近，故判斷此處塗朱為赤鐵礦（圖 5-2）。

圖5-2　R044852 赤鐵礦拉曼分析圖譜。 　　　　A. R044852 塗珠分析位置。B. 圖 A 紅點區 50x 物鏡下顯微照片。 　　　　C. 圖 A 紅點區 80x 物鏡下顯微照片。

最後，我們透過拉曼光譜分析位於背面左前後甲交界、近千里路處的刻字「𡧊」（圖 5-3 A），發現其拉曼特徵峰值為 1369.6、1587.4 cm^-1，與碳黑的拉曼特徵峰值相近（圖 2-2），故判斷此處塗黑應屬於碳黑（圖 5-3）。

圖5-3　R044852 碳黑拉曼分析圖譜。 　　　　A. R044852 背面分析位置。B. 圖 A 紅點區 50x 物鏡下顯微照片。

結語與討論

綜上所述，我們以拉曼光譜分析塗色甲骨所得成果及其價值，主要有三點：

第一，顏料成分的鑑定。過去對甲骨所塗顏料成分的討論，長期停留在透過肉眼辨識進行推測，無法予以證實；以科學方法進行分析者僅有一例，但該分析技術不僅為侵入式，且缺乏效率及準確度。我們團隊透過精準且非侵入式的拉曼光譜，分析不同顏色的顏料成分，得出以下成果：紅色顏料成分為硃砂或赤鐵礦、黑色為碳黑，黃色則為針鐵礦 （見表一），從而解決學界長期懸而未決的顏料定性分析問題。

第二，顏色種類的確定。過去學者對塗色甲骨進行肉眼辨識，所提出的顏色種類，主要為紅色、黑色和褐色。然而，肉眼辨識受限於個人對顏色感知和判斷標準的不同，且甲骨經多年地下埋藏，常有嚴重褪色現象，故肉眼辨識建立的顏色分類，缺乏客觀、準確的科學基礎。透過拉曼光譜分析所得顏料材質，我們得以證實在紅、黑、褐三色之外，必須加上黃色。關於褐色的來源，過去學者多認為其為紅色顏料褪色的結果；然而，經拉曼光譜檢測，我們發現其為黑色顏料褪色的例子更多。除此之外，我們亦發現部分褐色有其獨立的顏料來源，但仍無法確定其成分為何。儘管如此，透過拉曼光譜分析，我們得以建立具有科學分析基礎的顏色分類。  

第三，提供進一步研究甲骨塗色功能及意義的科學基礎及可能性。過去學者基於肉眼辨識建立的顏色分類，認為甲骨塗色的功能及意義，可能有美觀、區分和宗教等。然而，該顏色分類缺乏客觀性及準確性。我們透過拉曼光譜分析成果建立的顏色分類，不僅為學者提供客觀且準確的科學基礎，更增加了新的顏色種類，提供進一步研究塗色功能及其意義的可能性。

值得注意的是，本文所選四片甲骨中，內容相同的正反對貞或選貞卜辭（前辭、命辭、占辭及驗辭），即同組卜辭，所塗顏色大抵相同。R041287 正面卜辭與背面占辭，同為卜問婦好生育之事，且皆塗黑。R044327 正面大字卜辭，卜問興建、遷入城邑之事，左右正反對貞，且皆塗紅。R044358 的刻辭皆為祭祀、氣象事類，正、背面的同組卜辭，皆塗同色，分別為塗紅、黑。R044852 所刻對貞卜辭皆塗同色；其中，正面大字卜辭，卜問當年豐收與否之事，左右正反對貞，皆為褐色、僅尾字為黃色，且兆序多塗有黃色。同組卜辭塗色一致的現象，原因值得學者進一步研究。

綜上所述，透過拉曼光譜分析甲骨塗色現象，我們得以鑑定顏料成分、確定顏色種類，從而解決學界長期懸而未決的顏料定性分析問題，並建立客觀、準確的顏色分類，提供學者進一步討論甲骨塗色之功能及意義的可能性。本文透過精選具代表性的 4 片塗色甲骨，介紹其形制、塗色分布、刻辭內容，以及拉曼光譜對顏料成分的分析結果，將史語所具代表性的藏品，以及相關最新研究成果呈現於本文，以饗讀者。期能拋磚引玉，未來繼續開展對殷墟甲骨塗色現象及其功能與意義的研究。

表一　本文所選甲骨之拉曼光譜儀檢測結果^*　筆者製表

	史語所典藏編號	檢測位置	檢測刻辭	甲骨文字	拉曼光譜波數cm-1	顏料
1	R041287	正面，左首甲和中甲交界處	三旬又一日，甲寅娩；不嘉，惟女。		1365.8、1585.3	碳黑
2	R044327	正面，左前、後甲交界處	癸丑卜，爭貞：帝弗若？		254.0、342.5	硃砂
3	R044358	正面，中甲左半部	乙巳酒，明雨，伐；既雨，咸伐，亦雨。卯鳥星。		200.8、254.3、343.4	硃砂
		背面，中甲左半部	乙巳夕，有戠于西。		200.3、254.5、343.9	硃砂
		背面，左首甲	九日，甲寅，不酒，雨？		1376.7、1580.9	碳黑
4	R044852	正面，左前甲	丙子卜，韋貞：我不其受年？		300.6、387.3、471.3、547.2、1086.6	針鐵礦
		正面，左尾甲	貞：王其有曰多尹，若？		227.4、297.9、411.7、1322.4	赤鐵礦
		背面，左前後甲交界、近千里路處	庚戌卜，𡧊		1369.6、1587.4	碳黑

^* 每版均檢測多個刻字，本表僅舉數例，並使用粗體、畫底線標明被檢測字。

附錄：本文所引各版甲骨之彩照

註腳

• [1] Chi Li, Anyang (Seattle: University of Washington Press, 1977), 3-157.
• [2] 羅振玉，《殷商貞卜文字考》（玉簡齋石印本，1910），頁 31；王襄，《簠室殷契徵文．考釋．第一編》（天津：天津博物院石印本，1925），頁 2；容庚、瞿潤緡，《殷契卜辭》（1933 年），收入氏著《容庚學術著作全集．第一冊》（北京：中華書局，2011），頁 171、245-246。
• [3] 董作賓，〈新獲卜辭寫本後記〉，收入《安陽發掘報告（第一期）》（臺北：中央研究院歷史語言研究所，1929；1996 年景印一版），頁 212；屈萬里，《殷虛文字甲編考釋》（臺北：聯經出版公司，1984）；張秉權，〈序〉，收入氏編著《殷虛文字丙編．上輯（一）》（臺北：中央研究院歷史語言研究所，1957），頁 3-4。
• [4] 中國社會科學院考古研究所編著，《小屯南地甲骨》上、下冊（北京：中華書局，1980、1983）。中國社會科學院考古研究所編著，《殷墟花園莊東地甲骨》（昆明：雲南人民出版社，2003），頁 1575、1683。
• [5] 林宏明，《甲骨文中的塗朱卜辭研究》（科技部補助專題研究計畫成果報告，編號：NSC 102-2410-H-004-172，未出版，2014 年 10 月 30 日），頁 4；林雅雯，〈甲骨塗辭研究：以塗朱甲骨為核心〉（臺北：國立政治大學中國文學系碩士論文，2016），頁 83。
• [6] Anton Alexander Benedetti-Pichler, “Microchemical Analysis of Pigments Used in the Fossae of Incisions of Chinese Oracle Bones,” Industrial and Engineering Chemistry 9, no. 3 (March 1937): 149-152. 同年，白瑞華（Roswell S. Britton）發表文章介紹前者的研究成果，並據此認為甲骨塗朱的顏料即為硃砂。見 Roswell S. Britton, “Oracle-Bone Color Pigments,” Harvard Journal of Asiatic Studies 2, no. 1 (March 1937): 1-3.
• [7] 郭瑞、楊麗琴、楊璐，〈拉曼光譜法在彩繪文物分析中的應用進展〉，《光散射學報》，第 25 卷第 3 期（2013 年），頁 235-242。
• [8] 馮澤陽、張衛紅、鄭穎、朱鐵權、陳建，〈2000 年以來拉曼光譜在考古中的應用〉，《光散射學報》，第 28 卷第 1 期（2016 年），頁 27-41。
• [9] 柯維盈、林百尉、劉致慧、黃銘崇、陳光宇，〈甲骨刻辭之塗色及其意義——以 YH127 坑為例〉，收入《第二十一屆中區文字學學術研討會論文集》（臺中：逢甲大學中文系，2019 年），頁 1-48；陳光宇、劉致慧、柯維盈、林百尉、黃銘崇，〈甲骨刻辭塗色的拉曼光譜分析〉，收入宋鎮豪主編，《甲骨文與殷商史》新十輯（上海：上海古籍出版社，2020），頁 458-474；陳光宇、劉致慧、何毓靈、柯維盈、黃銘崇，〈殷墟出土甲骨、文物、棺土的拉曼光譜分析〉，《古今論衡》，37 期 （2021.12），頁 73-89；Jhih-huei Liu, Weiying Ke, Ming-chorng Hwang, Kuang Yu Chen, “Micro-Raman Spectroscopy of Shang Oracle Bone Inscriptions,” Journal of Archaeological Science: Reports 37 (2021), doi:102910. Available at ScienceDirect.com: https://doi.org/10.1016/j.jasrep.2021.102910. Jhih-huei Liu, Yuling He, Weiying Ke, Ming-chorng Hwang, Kuang Yu Chen, “Cinnabar Use in Anyang of Bronze Age China: Study with Micro-raman Spectroscopy and X-ray Fluorescence,” Journal of Archaeological Science: Reports 43 (2022), doi:103460. Available at ScienceDirect.com: https://doi.org/10.1016/j.jasrep.2022.103460.
• [10] 陳夢家，《殷墟卜辭綜述》（北京：中華書局，2008），插圖一。
• [11] 本文釋文參考張秉權，《殷虛文字丙編考釋》（臺北：中央研究院歷史語言研究所，1972）；朱岐祥，《殷虛文字丙編選讀》（臺北：台灣學生書局，2021）。

本文轉載自中央研究院研之有物，泛科學為宣傳推廣執行單位。

• 採訪撰文／田偲妤
• 美術設計／蔡宛潔

打開地圖，開始尋寶！

你對中央研究院的印象是什麼？這裡可不是戒備森嚴的地方喔！實際走入中研院會發現，多間研究所設有對外開放的博物館，正以實體或線上展覽，展出無數珍貴文物，當中富含研究人員歷年的研究成果，背後隱藏許多展示設計巧思、精彩動人的故事 ！研之有物邀你穿越古今，來趟歷史尋寶之旅吧！

打開中研院地圖，在人文大道與適之路一帶，有三間必訪的歷史類博物館——歷史文物陳列館、民族學研究所博物館、胡適紀念館。三館在一週內會有三天對外開放，如想一次逛個夠，建議在週三或週六共同開館時間造訪。近期有什麼精彩的展覽等著我們呢？據說珍貴國寶即將現身，事不宜遲，一起出發尋寶吧！

博物館裡有動物園？歷史文物陳列館帶你探索甲骨文的秘密

博物館裡住著 3 千年前誕生的動物？這樣的新奇事就發生在中研院歷史語言研究所歷史文物陳列館中！

歷史文物陳列館的前身為 1958 年成立的考古館陳列室，典藏為數眾多的臺灣與中國大陸考古發掘、歷史文書檔案、民族學標本等重要文物，當中有 22 組件被指定為國寶。其中絕不能錯過的，非「甲骨文」莫屬！

史語所於 1928 至 1937 年，在河南安陽殷墟進行 15 次大規模考古發掘工作，其中 1936 年在小屯村北的張家七畝地中，發掘關鍵的 YH127 坑，出土 17,096 片記載殷商王室檔案的甲骨。目前史語所共典藏 2 萬 5 千多片甲骨，是世界上藏有殷墟甲骨個別單位中，精品最多者。

甲骨文是商朝王室執行占卜儀式後，留下的文字紀錄，多刻在龜甲或牛、鹿等獸骨上。首先，用於占卜的牲口需經過祭祀、除肉、鋸削、刮磨等程序，並在甲骨背面鑽鑿數個凹穴。

接著，由商王或貞人（占卜師）提出占卜問題，再由貞人以燒紅的木條末端燋灼甲骨背面鑽鑿的凹穴。受熱後的甲骨會在正面出現類似「卜」字的裂紋，也就是商王判斷未來吉凶的「卜兆」。

占卜儀式完成後，卜官會在卜兆旁或甲骨背面，刻上占卜時間、問卜人物、所問問題，有時也會刻上應驗的結果，而這些「卜辭」就是我們現在看到的「甲骨文」。

許多甲骨文還留有動物的形象，而且與人類生活越密切的動物，其文字的形態變化越多。以「豬」為例，公豬、母豬、閹割的豬、小豬、野豬皆有專屬的用字。

我們也能從甲骨文中看到一些今日已在中國絕跡的動物，例如在 3 千年前河南與山東一帶曾經有「象」的存在。殷墟曾出土玉象、象牙器、象骨器等陪葬品，還有兩座以象獻祭所遺留的象坑。考古學家推測，象群從北方絕跡可能源於西周時代的環境劣化，導致象群逐漸從華北往南遷徙。

甲骨文中也有「象」的身影，除了出現在卜辭中，也曾出現在「習刻」（或稱「戲刻」）中。習刻是為了練字而留下的習作，通常字體生疏歪斜，但也可見刻畫細膩的作品。考古學家就在一塊獸骨上發現一處懷孕母象習刻，翹著長鼻子的母象肚裡還有一隻小象，下方跟著一匹鬃毛直豎的馬、一隻張著血盆大口的老虎，形象生動有趣！

走進歷史文物陳列館彷彿走進沉睡 3 千年的墓室，館方盡量保持文物出土時的原貌與擺設方式，殘破的青銅器、只剩利刃的大量兵器，均是為了讓文物回歸歷史脈絡，彰顯其歷史價值。

此外，展櫃的設計也藏有巧思，商王墓室出土的文物會以墓室特有的「亞」字形格局擺設。其中一件「鹿方鼎」展櫃還設有階梯，可讓你從高處觀察器底的鹿形銘文，感受考古學家在墓坑內俯視國寶的驚奇！

【歷史語言研究所歷史文物陳列館】

開館時間：每週三、六、日，9：30 至 16：30 免費參觀

地址：臺北市南港區研究院路二段130號

當期展覽推薦：

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更多資訊：官方網站、官方臉書、開放博物館線上展

開箱新展區！民族所博物館帶你反思當代原民議題

走進中研院民族學研究所的大廳，目光瞬間被牆上一張老照片吸引。這是 1955 年民族所創所所長凌純聲率研究同仁前往屏東來義鄉進行排灣族研究時，與排灣族頭目家留下的珍貴合影。這趟研究之旅不僅蒐集許多民族誌資料，入藏大批文物，也成為民族所博物館的典藏之始。

今日的民族所博物館有 8 千餘件典藏，包含臺灣原住民族文物、漢人民俗及宗教文物，以及中國、東南亞、太平洋地區的民族學物件。當中臺灣原住民族文物就有 3 千多件，多是 1950 年代起人類學家進行田調所入藏，近年也有族人捐贈物件供研究及教育之用。

館方自 2021 年起陸續更新臺灣原住民文化展，首先映入眼簾的是以全族語呈現的「泰雅人的部落與智慧」展區。由助研究員黃約伯（Yobu Losing）諮詢烏來劉立雲長老後，以母語「Squliq 泰雅語」書寫展覽介紹，展出做工精緻的貝珠衣盛裝、三民主義紋樣的當代織布、以泰雅族北勢群的傳統圖紋設計的國小制服等文物。此外，展區也介紹兩檔與野桐工作室、宜蘭縣武塔國小和宜蘭縣史館合作的泰雅族部落共作展，呈現從早期典藏研究到近期與部落合作策展、復振文化的歷程。

以族語敘事的展示概念也出現在達悟族文物展區，策展人臺大人類學系助理教授黃郁茜以「蘭嶼達悟人的美感世界」為主題，介紹當地的古謠文化。走進展區耳邊響起族人吟唱古謠的歌聲，達悟族是世界上極少數不製造樂器的民族，卻流傳著書籍角色般的古謠，記錄下歷代族人的生活點滴。族人以「yato mapei kaviyaviyasen」（吟唱者詩歌由耳朵貫穿聆聽者全身）描述歌聲的優美，展現其獨特聲腔共鳴所營造的美感世界。

民族所也關心正名運動等時事議題，副研究員劉璧榛特別策劃「叫我原住民族！」展區，透過訪談原運前輩，並展出《高山青》雜誌、《原住民》會訊、新聞簡報與歷史照片等文獻，帶大家回顧 1980 年代以來原住民族爭取自治、文化與土地權的歷史。

此區也展出近 20 年來陸續正名的族群及相關文物，包含葛瑪蘭族的香蕉絲織布、撒奇萊雅族及拉阿魯哇族的祭儀服飾等，呈現族人以推動族語、歌舞展演、祭儀與技藝復振等方式獲取社會認同的軌跡。

展櫃玻璃上還隱藏小巧思，當我們在觀看擬真重現的臺南頭社西拉雅太上老君祭壇時，玻璃上若隱若現的族人身影形成一道人牆，讓我們彷彿站在族人身後觀看祭壇儀式。同時也提醒觀者尊重祭壇的神聖性。由此可知，宗教儀式的復振對西拉雅族人的重要性，如今族人仍持續藉此凝聚共識、爭取正名。

民族所博物館期許新的展示能具有當代性，凸顯人類學的研究過程、納入多元聲音、反思權力關係，也反映原住民族文化復振、話語權等議題，進而呈現當代研究型博物館的新樣貌。

【民族學研究所博物館】

開館時間：每週三、五、六，9：30 至 16：30 免費參觀

地址：臺北市南港區研究院路二段 128 號民族學研究所內（胡適公園對面）

常設展：凌純聲先生紀念展、臺灣原住民文化展、臺灣漢人民間信仰、三零年代中國南方邊疆民族典藏展

當期特展：「跟人類學家喝茶去」特展（展至 2022 年 10 月 29 日）

更多資訊：官方網站、官方臉書、開放博物館線上展、共作展覽

民主硬漢熱血金句連發！胡適：愛自由比麵包、生命還重要

你可能不認識胡適，但你一定聽過下列這些經典語錄！

「要怎麼收穫，先那麼栽。」

「大膽的假設，小心的求證。」

「你不能做我的詩，正如我不能做你的夢。」

這些常出現在校園牆上的箴言、國文課讀的〈母親的教誨〉、歷史課念的德先生與賽先生，讓胡適陪伴我們度過青澀的求學時光。

但你是否會好奇，是什麼樣的時代背景與人生際遇造就今日的胡適？中研院近代史研究所胡適紀念館特別在 2021 年 12 月 17 日，胡適 130 歲冥誕當天，開幕新特展「如果我是胡適：關於自由和民主的思考題」。由經典名言引路，精選大量時論文章，帶我們了解胡適一生追尋的「自由」與「民主」思想，如何萌芽、成熟，又遭逢什麼樣的轉折？

特展展間特別收錄「胡適談自由」演講原音，你可以在胡適鏗鏘有力的演講聲中，閱覽精心整理的文獻，體會胡適「愛自由比麵包還重要」的民主硬漢精神！

胡適（1891－1962）原名嗣穈，民初的知青多少受到達爾文「物競天擇，適者生存」理論的影響，胡適也不例外，自行改名為「適」，可見西方思潮對胡適的深遠影響。

胡適崇尚個人主義、獨立自主，而這正是自由、民主得以發展的基石。然而，出身東方社會的胡適卻須「容忍」某些習俗，其婚姻便是傳統的「父母之命」。14 歲時由母親為他訂下婚約，儘管心裡抗拒，但為了不讓寡母傷心、不忍未婚妻苦等，終究在 1917 年完成學業後與江冬秀女士完婚、相守偕老。

我們可從胡適留下的書信中，看到他嘗試在自由思想和親情壓力間尋找出口。1917 年 1 月 16 日，他在〈病中得冬秀書〉中轉換了心境，對何謂「自由」有了新的體悟：

豈不愛自由，此意無人曉；情願不自由，也是自由了。

「容忍」不僅體現在家庭、婚姻等私領域，更是胡適提倡的自由主義中相當重要的理念，他認為在擁護民主的同時，也要容忍反對黨，保障少數人的自由權利。尤其在《自由中國》刊物活躍期間，一度掛名發行人的胡適更加強調「容忍是一切自由的根本」，希望政府能容忍知識份子對施政的評論。另一方面，胡適對於媒體的職責也有所提醒，今日朗朗上口的「有幾分證據，說幾分話」就是出自胡適對《自由中國》創刊十週年的勉勵。

可惜 1960 年 9 月雷震案爆發，《自由中國》負責人雷震以涉嫌判亂罪被捕，胡適為其求情未果，深感數十年來爭取言論自由的努力落空，不禁萌生無力與悲哀感，身體狀況也每況愈下，只能寄望未來世代能實現自由民主理念。

常設展的最後一個展櫃有一本胡適臥房裡的日曆，時間停留在 1962 年 2 月 24 日，這天剛好是中研院第五次院士會議，長年飽受心臟病之苦的胡適出院不久即勉力主持會務，不幸在下午舉行歡迎酒會時病情復發，一代哲人就此與世長辭。

來到中研院，漫步胡適紀念館、故居及墓園，如同閱讀一本前人為民主開路的血淚史。在胡適逝世 60 年後的今日，自由民主已成為臺灣根深柢固的價值，胡適天上有知，應會感到欣慰吧！

【胡適紀念館】

開館時間：每週三、五、六，9：00 至 17：00 免費參觀

地址：臺北市南港區研究院路二段130號

當期展覽推薦：特展「如果我是胡適：關於自由和民主的思考題」

更多資訊：胡適紀念館官網、官方臉書、環景導覽

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