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生鮮與安全不能兼具?高壓殺菌技術讓兩條平行線交會

社團法人台灣國際生命科學會_96
・2018/02/04 ・4391字 ・閱讀時間約 9 分鐘 ・SR值 530 ・七年級

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  • 文/朱中亮|德國Hohenheim大學食品科技研究所博士,現任財團法人食品工業發展研究所資深研究員。專長為食品加工與製程,目前研究技術領域為食品非熱加工技術、冷藏食品保存期限預測及溫度管理技術等。

有沒有什麼辦法能夠既保存食物的生鮮,同時又能殺死危害健康的微生物?食品科學家致力尋找各種方法,終於在利用高壓殺菌的高壓加工技術(High-Pressure Processing, HPP)上見到欣喜的突破。

本期的 ILSI Taiwan 專欄邀請到財團法人食品工業發展研究所朱中亮資深研究員,讓我們一起認識高壓加工技術,看它如何確保食品的安全,並且更加保留食材的新鮮質感!

在人類的文明史上,懂得烹煮食物是一個重要的里程碑,這段歷史可以追溯到 40 萬年前的舊石器時代早期。食物加熱後食用可以大幅提高安全性,也會更好吃。

食物的「生」與「熟」,曖昧的可食界線

在常民的語彙裡,「生」與「熟」的界線,仔細想還是有些令人玩味之處。相對於熟,簡單來說沒有加熱過的食物應該就算生了。有些食材雖不全然經過加熱,在某些時候卻很難被認為是生,例如用生蛋黃加油、醋、鹽打出來的蛋黃醬、從青梅採收鹽漬到乾燥調味,沒有經過加熱工序的話梅,一般人應該不會將這些產品與「生」聯想在一起。

生與熟的界線,仔細想還是有些令人玩味之處。有些食材雖不全然經過加熱,在某些時候卻很難被認為是生,例如用生蛋黃加油、醋、鹽打出來的蛋黃醬。圖/By Brian Lee @ flickr, CC BY-NC-ND 2.0

日本有一種生酒(Namazake),就是沒有加熱殺菌過的清酒。保存很困難,幾天內就要喝掉,給人一種鮮活稍縱即逝的想像。但是生酒的原料白米一樣是要先蒸熟才能釀酒。

在一些餐廳更有桌邊火焰秀的服務,營造的浪漫氣氛也是一種享受。一桌的美食總也會搭配生冷的佳餚,生菜沙拉、生魚片,現榨果汁與生啤酒也是常見的佐餐酒水。生鮮的食物不只享受食材的新鮮原味,也越來越多人相信,生食比較健康,也更天然。

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因此講到「生」,總是與新鮮有所聯結,生鮮甚至生猛。生的食物安全嗎?危害的風險比較高嗎?2015 年 6 月國內一起食用生蠔引起的食物中毒案件,導致 102 人上吐下瀉,76 人送醫,原因是生蠔遭到諾羅病毒污染。吃生蠔中毒的案例,在世界各國屢有報導。有些地方的衛生機關甚至建議,生蠔煮熟再吃,可降低腸炎弧菌或是諾羅病毒中毒的風險。然而這樣的建議對於「蠔非生不食」的饕客而言,就如同勸告低頭族,蓋上螢幕用耳機聽可以保護眼睛一樣,是兩條不會有交集的平行線。

高壓加工技術,既殺菌又保新鮮口感

科技始終來自人性,好吃又安全的食物人人喜愛。食品科學家努力尋找各種方法,既能保留食物的生鮮,又能殺死危害健康的微生物。他們嘗試用魔音穿腦般的吵、打雷般的電擊、光芒萬丈的照射、千鈞蓋頂的重壓,希望既能達到殺菌的效果,又不會影響食物的原形原味,這樣的技術統稱為非熱殺菌技術

經過半個多世紀的研究,目前以利用很高的壓力殺菌的高壓加工技術(High-Pressure Processing, HPP)發展的最為成熟。

科技始終來自人性,好吃又安全的食物人人喜愛。食品科學家努力尋找各種方法,終於找到了!就是高壓加工技術,這樣的方法生蠔口感甚至更 Q 彈。圖/By macayran @ pixabay, CC0 Public Domain

高壓加工技術是在 1000 – 10000 大氣壓的壓力下殺菌食品,一般文獻中常用 MPa 為壓力單位,1 大氣壓相當 0.1 MPa。在高壓下會破壞微生物的細胞膜,並且造成與繁殖相關的酵素變性,使食物中的微生物死亡或失去分裂生長的能力,以達到殺菌效果。

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相對於傳統熱加工技術在加工過程中導致食品的變質,高壓加工處理後的食品能夠保持原有風味與營養價值,並能延長食品的保存期限。由於高壓是採用靜壓殺菌食品,壓力同時從四面八方均勻地壓在食品上,加上食物裡面大部分都是水分,受壓的時候,如同深海的生物一樣,生物體內充滿了水,水壓水,還是水,生物並沒有變形,所以食物不會變形破壞組織,更不會影響品質。用這個技術處理玫瑰花,壓過再拿出來,還是一朵玫瑰花,完全不會變。

當壓力達到 4000 – 6000 大氣壓之間,即使在室溫下,也能有很好的殺菌能力。有些產品為了保持品質,甚至在冷藏溫度下高壓處理,殺死病原菌的效果依然很好。例如出血性大腸桿菌 O-157、李斯特菌、沙門氏菌,可以達到殺死99.999% 的程度。英美等國的食品衛生部門也都認可高壓加工是一種巴斯德殺菌(低溫殺菌)方法。

對於高壓殺死諾羅病毒,最近一項人體試驗報告指出,感染諾羅病毒的生蠔經過 6000 大氣壓殺菌 5 分鐘後讓受試者食用,10 個受試者都沒有人出現中毒的症狀;而沒有經過高壓殺菌的對照組,15 個受試者中就有 7 個人上吐下瀉。

高壓過後生蠔口感更 Q 彈,生魚片霧化微變質

但生蠔高壓殺菌之後吃起來還像生的嗎?在西方的飲食文化中,生蠔是指活的蠔。高壓可以殺死病原菌,當然也可以殺死貝類。如果先不論蠔還是不是「生」的,美國農業部農業研究署(Agricultural Research Service, ARS)最近的一項研究指出,以喜愛生蠔的消費者作盲樣測試,發現高壓殺菌後,不論是風味或質地都與活的毫不遜色,甚至高壓殺菌後的生蠔質地還更為 Q 彈,外觀更受到喜愛。這與高壓殺菌的機轉有關,因為在高壓的作用下,會改變蛋白質的四級結構,而引起質地的改變。同時高壓會造成蠔肉與外殼脫離,比沒有經過高壓處理必須以手工挖肉的產品外觀更完整。

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另一個不算成功但也很有趣的案例是以高壓殺菌生魚片。生魚片雖然沒有活的問題,但當壓力達到 3000 大氣壓,開始出現殺菌效果的同時,魚肉蛋白質的四級結構也開始改變,雖然還吃不出肉質的變化,但是生魚片很重要的晶透色澤會變霧,變得彷彿是透過毛玻璃看生魚片一般,讓人誤以為生魚片已經過輕微加熱。這樣的改變讓消費者很難接受高壓殺菌後的生魚片仍能保有原先的風味。

高壓殺菌後的生魚片晶透色澤會變霧,變得彷彿是透過毛玻璃看生魚片一般,讓人誤以為生魚片已經過輕微加熱。消費者很難接受高壓殺菌後的生魚片仍能保有原先的風味。圖/By jinny_kuan @ pixabay, CC0 Public Domain

以台灣盛產的釋迦為例,由於高壓作用不會引發共價鍵的反應,因此構成香氣的小分子化合物不會產生變化,高壓後釋迦蜜甜的風味經過 2 個星期還能保留的很好,而且果肉中一些較穩定的酵素仍能保有活性。不論從香氣還是從酵素活性的保留來看,高壓殺菌的水果算是夠生的了。

從釋迦和生魚片兩個案例來看,生鮮食材經過高壓殺菌後應該可以確定不是熟的,但若要說完全是生的又不盡然,或許可以稱之為進入半生不熟的狀態。

成本高昂以致發展受阻

對於病原菌一般而言,高壓的壓力必須到達 4000 大氣壓以上,才能有足夠的殺菌效果。在台灣與菲律賓附近,地球上最深的馬里亞納海溝底部,水壓也「只有」1100 大氣壓。由此不難想像高壓加工設備造價高昂,高壓殺菌的成本也因此高於慣行的熱殺菌技術,而減緩了商業化應用的速度。因此,縱然各種實驗已證實高壓殺菌效果很好,也確實解決了高溫殺菌破壞風味口感的問題,一直到十多年前,歐美市場上才有較多的高壓殺菌產品推出。全球連鎖咖啡店業者星巴克在幾年前也開賣高壓殺菌果汁,從熱咖啡跨足冰果汁的生意。

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降低高壓加工的成本,首要的工作是設計出更廉價的高壓設備,或是提高設備的批次處理量,降低產品處理的單價。目前商業化運轉的設備的處理容量已經達到 450 公升,對效率及成本都有很大的改進。加上多家設備商的投入,以廉價的設備增取市場,在未來高壓殺菌的成本可以預期會持續下降。

除了成本高,高壓對於孢子菌殺滅的能力很低,只能做到巴斯德殺菌,因此產品需要冷藏保存。雖然食品科學家已研發成功高壓輔助高溫滅菌(Pressure Assisted Thermal Sterilization)技術,符合肉毒桿菌商業滅菌的要求。如何能在室溫下進行高壓滅菌,達到產品可以常溫保存的目標仍待突破。高壓與欄柵技術結合,提高產品的保存性,是現在高壓技術研究的重點。

全球連鎖咖啡店業者星巴克 2012 年於美國開賣高壓殺菌果汁,從熱咖啡跨足冰果汁的生意。圖/starbucks

火腿片、酪梨醬、果汁,將高壓殺菌應用於產品

目前市場上高壓產品最多的國家是美國,其中很大部分是用來殺菌三明治用的切片熟火腿。因為熟火腿切片的過程有汙染李斯特菌的風險,因此美國食品法規要求包裝後必須經過巴斯德殺菌,達到殺菌值降低李斯特菌 5 個對數值的程度。熱殺菌會破壞火腿片的口感,尤其是會產生肉汁滲出的現象,泡在汁液中的火腿片外觀上有些噁心。高壓殺菌正好可以解決這個問題,吸引許多廠商採用這項技術,不但保持柔嫩的肉質不出汁,又能殺死李斯特菌,符合法規的要求。

目前市場上高壓產品最多的國家是美國,其中很大部分是用來殺菌三明治用的切片熟火腿。圖/By andreas160578 @ pixabay, CC0 Public Domain

高壓殺菌酪梨醬也是北美市場很成功的產品。美國由於流行墨西哥餐,墨式美食中不可缺的食材是酪梨醬。酪梨加熱殺菌會產生苦味,不殺菌保存期間又太短。高壓殺菌的酪梨醬可以保存 30 天,風味與安全都無虞。高壓殺菌已經成為保存酪梨醬最佳的選擇。而高壓殺菌的果汁,標榜風味新鮮,近幾年在歐洲市場上也展露頭角。國內兩大便利商店體系也分別推出高壓殺菌果汁。在法規以及市場需求的推波助瀾之下,高壓技術在各種食品的殺菌應用日漸普及。

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討論高壓技術不能不提日本。日本是最早推出高壓殺菌食品的國家, 1990 年明治製菓領先全球上市高壓殺菌果醬。然而反觀日本的市場,至今高壓殺菌的產品並不多見。其中一項原因是日本的法規要求,例如酸性果汁必須經過 10 分鐘 65℃ 加熱殺菌,或是程度相當的殺菌處理。相對於美國 FDA 要求達到降低李斯特菌 5 個對數值,廠商要證明高壓殺菌與 65℃ 相同會複雜許多。

備受關注的新興食品科技

高壓殺菌技術帶來許多開發新產品的機會,英國 Campden 研究所分析未來各種新興食品科技應用的潛力,彙集 139 位歐美為主的食品業研發經理人及學者專家的意見。相較於微波加熱、紫外光照射、臭氧殺菌、脈衝電場等技術,高壓加工技術獲得最高的評價。

高壓加工技術的應用對於食品研發人員而言是一項新挑戰,不論是殺菌的基本原理、殺菌條件的設計與驗證、對產品品質影響的控制、設備的保養維修,以至於成本的管控都需要從新學習。然而如 Campden 的報告所言,高壓殺菌在提高產品品質安全性延長保存性三個面向都能符合產業的需求,這項新技術值得我們關注,善用它的優點,不論是熟食或是生鮮食品都具有許多創新的契機。

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社團法人台灣國際生命科學會_96
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創會於2013年,這是一個同時能讓產業界、學術界和公領域積極交流合作及凝聚共識的平台。期望基於科學實證,探討營養、食品安全、毒理學、風險評估以及環境的議題,尋求最佳的科學解決方法,以共創全民安心的飲食環境。欲進一步了解,請至:ww.ilsitaiwan.org

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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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