科工館全新常設展：「啟動創新實驗場」科技任務破關秘笈

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 國立臺灣師範大學 委託，泛科學企劃執行。 

在這個通信技術普及的年代，我們不斷介紹各式各樣的通信技術。大多數的通信技術都是為人服務的，這似乎是理所當然的。然而，有一種通信技術並非直接為人服務，而是為物體之間的交流提供支持。這種技術不僅存在，而且在現代已經成為最主要的通信形式之一，我們稱之為——物聯網（IoT）。

物聯網，Internet of Things，簡稱 IoT，顧名思義就是物品，機器、設備連上網路。

在我們生活中，如智慧手錶和藍牙耳機這些穿戴式設備，它們各自擁有特定功能，同時又能透過藍牙技術相互連結，這就是物聯網的一種應用。

你可能會問，手機也算是物聯網的設備嗎？

這取決於你如何定義和使用手機。如果是人們使用 5G 或 4G 技術彼此傳訊息和溝通，那麼這不屬於物聯網的範疇。但當手機與藍牙耳機或智慧手錶連接時，它們之間的互動更符合物聯網的概念。因此，物聯網的基本定義是，不直接涉及人跟人、或是人與設備的互動。基本上都是設備跟設備之間的溝通。

通信是人類最基本的需求，同時也帶來無限商機，就像我們不想跑到別的地方買可樂，卻發現賣光了一樣，科技為能解決這些需求，促使通信技術的持續成長。

如同手機的普及帶動了市場需求，從一家一部的電視和冰箱，到人人一支的手機，並且每隔幾年就更新換代。這種商機吸引了企業的投資，也推動了強大的研發動能。

而現在，我們正生活在一個設備數量遠超人類數量的時代，從藍牙耳機、智慧手錶，到遍布全球的智慧設備，物聯網的技術已經無處不在。

不妨思考一下，還有哪些需求尚未被滿足，也許它們正是下一個物聯網應用的起點。

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參考資料

• The little-known story of the first IoT device – IBM Blog
• 台中空品感測器物聯網勇奪 GO SMART 國際大獎- 生活 – 自由時報電子報
• 目前環境部空污感測器涵蓋那些地區？監控多少污染源？
• PM2.5 Open Data Portal
• 東大・NTT ドコモ・東北電力、「LoRa 無線通信技術」を活用した送電設備の監視に係る実証試験を実施
• 横浜国立大学様（藤野陽三教授） | 導入事例 | ソナス株式会社

限度：源頭和終點

為了維持或降低資源的成本，我們採用的科技常常需要不斷增加直接與間接燃料的使用量。⋯⋯此種作法耗費甚鉅但實屬必要，我們必須將愈來愈多的國民所得改用於資源加工部門，期能供應相同數量的資源。

——世界環境與發展委員會，1987 年

我們之所以擔心自然界會崩解，並不是因為我們認為地球的能源和原料已經快要耗竭。事實上，World 3 模型中的每一種設想狀況都顯示，到 2100 年，世界仍將保有 1900 年時的大部分資源。我們的擔心是來自於分析 World 3 中的各種推測後的結論：開發地球資源來源（源頭）和利用廢物吸收場所（終點）的成本將愈來愈高。

有關此種成本的資料並不充分。對此一議題的辯論卻非常熱烈。然而，我們依據所獲得的證據可以推論：再生資源開採量在成長中，非再生資源出現耗竭的情形，而且廢物吸收場所已快被填滿，這些現象加總起來，正緩緩地、勢不可擋的提高維持經濟物質流的數量和品質所需的能源和資本的總量。這方面成本的提高，牽涉到自然界、環境與社會相關因素。最後，這種成本會高到讓工業成長無以為繼的程度。當此一情形出現後，原本可擴大物質經濟規模的正回饋圈之運作方向將倒轉過來，造成經濟規模開始萎縮。

我們無法證明以上的論斷。我們可以設法使其看起來言之成理，然後提出某些建設性的反應。為達成此一目的，我們在本章內列舉了大量有關資源來源和廢物吸收場所的資料。維持新世紀的世界經濟和人口成長需要各式各樣的資源，我們將概述這些資源的現況及未來的展望。會對經濟發展和人口成長造成影響的因素可說五花八門且不勝枚舉，但我們可將之分成兩大類。

第一類包括用來支持所有生物與工業活動的自然要素，如肥沃的土地、礦物、金屬、能源，以及可吸收廢物並調節氣候的地球生態系統。原則上，這些要素是有形的、可數的，例如可耕地和森林的公頃數、淡水的立方公里、金屬的噸數，和石油的 10 億桶數量。然而，實際上這些要素卻很難加以量化。其總體數量是無法確定的。

這些要素彼此會互動——某些要素可以取代或生成其他要素，因此欲得知相關的確切數據益形困難。此外，有關資源、蘊藏量、消費和生產等名詞的定義都不夠嚴謹；科學本身未臻完備，且官僚體系又經常基於本身的政治和經濟目的而扭曲或隱藏相關數據。另一方面，有關實體世界的資料常常是以經濟指數——如貨幣價格——表達，須知，價格取決於市場，遵循的法則也與支配自然資源的法則大異其趣。儘管有以上的現象存在，我們在本章內仍將焦點集中於自然要素上。

第二類與成長需求有關的因素包括多項社會要素。即使地球的自然系統有能力支持更龐大、工業化程度更高的人口，但經濟和人口的實際成長，將取決於諸多社會要素：如和平與社會的穩定、公平與個人的安全、誠實且有遠見的領導人、教育和對新觀念的開放、承認錯誤和進行實驗的意願，以及促成穩定而適切的技術進步所需的制度基礎。

這些社會因素很難評估，更不可能進行精確的預測。本書及書中的 World 3 模型都未詳細、明確的探討這些社會因素。因為我們欠缺相關資料及可信手拈來的理論，故無法將這些因素納入正式分析中。但我們瞭解，肥沃的土地、充足的能源、必要的資源以及有益健康的環境，是成長的必要條件，卻不是充分條件。就算這些資源的存量非常豐富、這樣的環境確實存在，但我們想擁有這些要素時，會受到社會問題的阻礙。然而，我們在此處假設，世界是處於最佳的社會狀況中。

人口和資本工廠所使用的原料與能源並非憑空而來，而是我們在地球上開採得來的。原料與能源不會消失：當原料已經沒有經濟上的用處後，會被回收運用或成為廢物與污染物；能源經使用後，會成為沒有價值的熱流而被排放於空氣中。原料與能源會源源不斷地從地球的資源來源經由經濟次系統流向地球的廢物吸收場所（見圖 3-1）。回收利用和更乾淨的生產過程，可以大幅降低每一消費單位的廢物和污染量，但無法完全杜絕。

人們為了成長、維持身體健康、過著具有生產力的生活，及獲取資本和繁衍後代，必須有食物、水、乾淨的空氣、住所，及許多種類的物質。機器和建築物為了生產貨物和提供服務、獲得修理，及建造更多的機器和建築物，必須使用能源、水、空氣，以及各式各樣的金屬、化學原料和生物原料。資源來源生產這些資源流的速度和廢物吸收場處理這些資源流的速度不能超越某種限度，否則將會對人類、經濟或地球本身的自我再生與調節過程造成損害。

這些限度的性質非常複雜，因為資源來源和廢物吸收場所本身就是一個相互關聯的動態系統的一部分，並由地球的生物地質化學循環來維持其運作。限度有短期性的（如提煉完成並儲存於儲油槽中待用的石油數量）和長期性的（如地底下可供開採的原油蘊藏量）。資源來源與廢物吸收場所之間會進行互動，而且某些自然系統可能同時扮演兩者的角色。舉例而言，一塊土地可能既是糧食作物的來源，又是空氣污染所造成的酸雨的吸收場所。這兩種功能的成效存在著相互消長的關係。

經濟學家赫曼．戴利（Herman Daly）所提出的三項簡單原則，有助於我們定義原料和能源永續生產的限度；這三項原則為 ¹：

• 就再生資源（土壤、水、森林、魚源）而言，其永續使用率不能大於其來源再生率。（例如，當捕魚率大於剩餘魚群生長率時，則漁獲量將無以為繼。）
• 就非再生資源（化石燃料、高等級礦產、地下水）而言，其永續使用率不能大於某一再生資源取代其角色的速率。（舉例而言，一處石油蘊藏的永續使用方式是，由它產生的部分利潤能有計畫的投資於風力發電機、太陽電池及造林工作，以便在此一油藏耗竭後仍有另外的再生能源可供使用。）
• 就污染而言，其永續排放率不能大於其被回收利用、吸收或其於吸收場所轉化為無害物質的速率。（舉例而言，污染能永續排放至河流、湖泊，或地下水層的速率不能比細菌及其他微生物吸收其養分的速率來得快，否則將破壞地下水層的生態系統。）

任何活動若造成再生資源的數量減少，污染物吸收場的範圍擴大，或非再生資源數量減少卻沒有某一再生資源可以取代，則此一活動將無法永續進行。換句話說，此一活動遲早要沒落。在學術界、商界、政府與民間機構針對戴利的三項原則所進行的許多討論中，我們從未聽到有挑戰這些原則的言論（但也幾乎從未發現有人真正用心奉行這些原則）。假如有達成永續性的基本法則存在，那麼這三項原則必然包含在其中。今天的問題不在這些原則正確與否，而在於全球經濟活動是否尊重這些原則，以及果真如此會發生何種結果。

——本文摘自《成長的極限》，2024 年 03 月，臉譜出版，未經同意請勿轉載。