放下相機吧，用肉眼記憶才會印象深刻

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。

編按：你曾經因為在臉書河道上，看到某張老照片或影片，而驟然陷入回憶構築的時光長廊中嗎？在那個瞬間，好像穿越了時空、變回了年幼的自己，並重新體驗了當時在那個情節中所經驗過的感覺。別擔心！這只是一種「急性懷舊」的情感衝擊。不是你有病，只是因為你老到有足夠的記憶可以觸發大腦中的「懷舊」機制，畢竟社會也對你挺殘酷的…不是嗎？

《咒術迴戰》中的七海健人有云：「枕邊掉的頭髮越來越多，喜歡的夾菜麵包從便利商店消失，這些微小的絕望不斷積累，才會使人長大。」——泛科《童年崩壞》專題邀請各位讀者重新檢視童年時期的產物，讓你的童年持續崩壞不停歇 ψ(｀∇´)ψ。

你自認是個「念舊的人」嗎？

不管這個答案是肯定或否定，我們多少都曾在人生的某些時刻經驗到「懷舊」的情緒。特別是童年的種種，總會在奇特的時刻跳出來、用回憶跑馬燈提醒自己已經長大的事實。

這也使得懷舊成為十分複雜的情緒，在快樂、溫暖中還會帶上些微感傷與空虛，因為我們知道「往日不再」，只能下意識地追逐只存在於腦海中的幻影。

但是人為什麼會感到「懷舊」？我們常常看到老一輩的人在緬懷過去的美好，甚至推崇讓新生代匪夷所思的價值觀，又或者過度美化某些灰暗的歷史片段，讓人不禁懷疑這些長輩是不是來自某個平行宇宙。

不過先別急著批判這些長者，好好回想一下自己的人生。你是否有「童年的最愛」？它可能是一道菜、一個糖果的品牌、一部卡通，甚至是一位朋友，是在你記憶深處佔據特殊地位的存在。你或許不記得太多細節了，只知道每次想到它（或是他）心中都會浮現幸福的暖意，不由自主地重溫你們一起度過的美好時光。

然而在某個契機下，你們重逢了。但是說也奇怪，明明是一樣的東西，但感覺起來就是少了些什麼。

你沒辦法在食物中嚐到那像是施了魔法的美味，或者難以從古早卡通的粗糙線條中獲得感動，甚至是在面對老朋友時感受到疏遠與尷尬。

「童年」破碎了，你覺得受騙，肯定是哪裡出了問題！或許是食品配方改了，卡通失真了，人心也跟著變了。

但很遺憾地，我得在這裡告訴你一個壞消息：變得不是那些東西，而是你的記憶。

無法客觀的「情節記憶」

懷舊（nostalgic）是心理學常見的研究題材。因為相較於一些比較單純的喜怒哀樂，懷舊是個非常複雜、甚至可以說「並不單純」的情緒反應。因為就本質來說，外界刺激僅是懷舊感的引子，它仍是以回憶為基礎的心理活動，也給了它與眾不同的可能性。

人的記憶大多都不是準確的。這不是在說大家都該去吃銀杏，而是記憶機制本就複雜，除了日常生活與工作會用到的「程序記憶」（procedural memory）以及「語意記憶」（semantic memory），還有以情節與情感為主的「情節記憶」（episodic memory）。

舉例來說，今天你因為在開會時講錯話，被上司狠狠教育了一番。你所學到的「教訓」，以及下次遇到同樣情境時該如何應對的反思，會被大腦歸類為語意記憶存起來，以備不時之需；而被罵時心裡感受到的不悅、上司的嘴臉、背景裡對著你指指點點的同事，以及當下你胃痛的生理不適，這些則會被存放在情節記憶當中。

發現關鍵了嗎？情節記憶，是跟「情緒」綁在一起的。這也表示情節記憶很難做到完全客觀，多少會受到當下情緒的影響。情緒越是強烈，情節記憶在腦迴路的刻痕就越深、被主觀判斷扭曲的程度也越強。這也是為什麼現代提倡「愛的教育」、「零體罰」，避免小孩子在還不懂事時就因為體罰產生心理創傷，造成往後親子、師生關係出現無法彌補的裂痕。

這樣把情節記憶跟情感綁在一起，有壞處當然也有好處。在心理治療中我們常說：「幸運的人用童年治癒一生，不幸的人用一生治癒童年」，人雖然會因為負面經驗產生心理創傷，但也同樣能受惠於正向經驗，讓這些愉快的記憶成為往後人生重要的抗壓資本。

而這份來自過往美好的療癒效果，正是源自於「懷舊」最核心的機制。

無限美好的懷舊濾鏡

根據近年來心理學與神經科學的研究結果，「懷舊」情緒其實跟我們大腦的獎勵迴路（reward system）有關。單純啟動某些記憶就只是在「回憶」，必須要同時活化獎勵迴路、為這份記憶增添額外的「意義」，我們才能經驗到那份既複雜又美好的懷舊感。

換言之，就算是再平淡的早年記憶，在獎勵系統渲染下都能引發懷舊感的正向回饋。這可是比任何濾鏡都還要厲害的特效，直接從認知層面美化記憶。

雖然我們還沒辦法真正釐清獎勵系統與懷舊感之間的因果關係，卻可以從實徵研究中摸索出這類情緒的「存在意義」。雖然可能不太直觀，但「懷舊」其實是大腦的自保機制，特別是在認知到重大威脅、感到徬徨時，適時的懷舊感能幫助我們減輕壓力，甚至是降低當下經驗到的焦慮感。

特別是在面對重大轉變，如學校畢業、公司離職、情侶分手，或甚至是生離死別的時候，因為我們對於不可逆的新生活感到不安，大腦會將相關回憶提取出來、搭配獎賞系統的正向情緒來安撫心緒。這些跑馬燈能提醒我們「自己並不孤單」、「人生還是有很多值得開心的事」，最終起到定心凝神、自我培力的功效。

——不過，並不是每次都能達到預期的效果。

例如在數百年前的三十年戰爭中，這份懷舊的「療效」便被視為好發於戰場的精神疾病。起因是有許多瑞士士兵在戰場上聽到家鄉歌曲後戰意全失，逼得指揮官不得不把這些毫無鬥志的累贅送離前線，或是動用暴力脅迫他們拿起槍繼續衝鋒。

然而，這些士兵並不是真的生病，只是遇上「急性懷舊」的情感衝擊。他們沒有被壓力擊垮、失去活下去的動力，事實恰好相反：正因為回想起生命能有多麽美好，才更不願意在這毫無意義的戰爭中平白死去。這顯示，懷舊感也有幫助我們「否定現實」的效果。不是否定它的存在，而是否定當前這個現實的「價值」，維護記憶中那些美好的「正當性」。

恐怕舊愛不是最美，只是現實太不友善…

當你看到有人在感慨「以前還是比較好」，要記得這份評價除了不客觀，它更是展現了這個人「適應不良」的事實。或許並不是客觀環境變差，而是他主觀的經驗不斷在惡化，讓這些人在面對現實世界時需要仰賴懷舊情緒的止痛效果度日。

懷舊作為大腦的自保機制，它本身的存在是中性的。用在適當的地方可以救人一命，依賴過度也可能造成人生停滯、難以成長。這其中的取捨，到頭來還是要回到我們對待「改變」的態度上。

改變代表離開舒適圈，駛向充滿不確定性與機緣的汪洋。在航行的過程中，懷舊感就像是身後的燈塔，雖然不一定能照亮前路，卻可以成為重要的錨點、為我們指出家的方向。但若過度依賴燈塔，不敢走出它燈火照耀的範圍，那我們終究哪裡都不去了，只能在有限的範圍內打轉。

所以說，該懷舊時就盡量懷舊，但也別忘了我們回首，是為了讓腳下踩得更穩、走得更遠。

參考資料

• Batcho, K. I. (2013). Nostalgia: Retreat or support in difficult times?. The American Journal of Psychology, 126(3), 355-367.
• Kikuchi, Y., & Noriuchi, M. (2017). The nostalgic brain: its neural basis and positive emotional role in resilience. In Emotional Engineering, Vol. 5 (pp. 43-53). Springer, Cham.
• Oba, K., Noriuchi, M., Atomi, T., Moriguchi, Y., & Kikuchi, Y. (2016). Memory and reward systems coproduce ‘nostalgic’experiences in the brain. Social cognitive and affective neuroscience, 11(7), 1069-1077.
• Rosen, G. (1975). Nostalgia: a ‘forgotten’psychological disorder. Psychological medicine, 5(4), 340-354.