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聽說紅鳳菜含有生物鹼、具有毒性,這是真的嗎?

活躍星系核_96
・2017/07/31 ・2727字 ・閱讀時間約 5 分鐘 ・SR值 546 ・八年級

作者 / 林慶順教授    編輯 / 沙珮琦、雷雅淇

2017 / 7 / 11 一位好友寄來電郵,要我查證一則網路流言的真假。該流言的內容如下:

中科院植物研究所博士劉夙在微博上稱,紅鳳菜含有吡咯裡西啶生物鹼。具有肝毒性,建議大家不要食用這種野菜。他介紹,紅鳳菜在分類學上屬於菊科、千里光族、菊三七屬。上世紀,化學家就發現千里光族植物普遍含有吡咯裡西啶類生物鹼(PA),在動物身上做過了大量 PA 的毒性實驗,證明它有強烈的肝毒性,可以導致肝硬化。
此外,它還有致癌、致畸性,並可導致原發性肺高壓。專家研究表明紅鳳菜的地上部分具有最強的肝毒性。因此,建議市民最好不要食用紅鳳菜。

紅鳳、紅莧,本是一家親?

在我分析這個流言的真假之前,一定要先搞清楚「紅鳳菜」和「紅莧菜」有何不同。

紅鳳菜的植物學名為 Gynura bicolor,而紅莧菜的植物學名則為 Amaranthus tricolor。也就是說,它們在分類學上是屬於不同屬。就外觀而言,紅鳳菜的葉子是正面綠色,背面紅紫色,而紅莧菜的葉子是周邊綠色,中心紅紫色,正反兩面都一樣。

紅鳳菜與紅莧菜比較圖。

一般來說,紅鳳菜用麻油薑絲炒熟,作為一種進補的菜(口感脆硬滑),而紅莧菜則是和小魚乾一起炒熟,作為配飯的菜餚(口感軟爛澀)。紅莧菜似乎沒有什麼毒不毒的爭議。至於紅鳳菜,就請看下面的分析。

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博士、博士,你究竟是何方神聖?

首先,我們來看流言所說的「中科院植物研究所博士劉夙」是否真有其人。

百度百科是這麼說:
劉夙,男,1982 年 7 月生於山西省太原市。2004 年本科畢業於北京大學化學與分子工程學院。2007 年畢業於北京大學歷史學系,獲碩士學位。現為中國科學院植物研究所博士研究生。研究方向為植物學文獻和植物學史。業餘從事科普寫作和科學傳播活動,現為互動百科新知社植物組專家成員,為「自然之友」植物組指導老師和科普雜誌《新知客》專欄作者,並在《新京報》、《牛頓科學世界》等雜誌上發表科普文章數十篇。

劉夙在微博的網頁是這麼說:
1982 年 7 月 29 日出生,畢業於北京大學,是上海辰山植物園工程師,果殼網作者、微博簽約自媒體。

由於我沒有微博帳號,所以無法進一步查證劉夙是否真的有在微博談論紅鳳菜有毒。但是,有關劉夙與紅鳳菜的消息是首次出現在一篇 2013 年 8 月 13 日的四川在線文章。該文章的標題是網傳食用血皮菜可致肝癌 調查:成都菜場很好銷,第一段是:

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進入夏季後,野菜血皮菜 (也叫紅鳳菜)逐漸在成都菜市場上出現,不少市民以為這種野菜能夠補血,常買回家涼拌或炒豬肝吃。近日,中科院植物研究所的博士劉夙在微博上稱,血皮菜含有吡咯裡西啶生物鹼,具有肝毒性,建議大家不要食用這種野菜。

也就是說,早在 4 年前,就有有關紅鳳菜有毒的傳聞。但是,就是不知道為什麼,這個傳聞近幾日又熱絡起來。

紅鳳菜。圖/By Hakkatw @ wikipedia commons

維持多元飲食,不怕紅鳳菜有毒

不管如何,的確是有文獻說紅鳳菜含有吡咯里西啶生物鹼,而此一生物鹼的確具有肝毒性。譬如,一篇今年 1 月 21 日發表的研究調查報告就是這麼說,而它是出自於中國的科學院植物研究所。但是,反過來說,一篇 2015 年出自於長庚大學的報告卻說紅鳳菜沒有任何毒性。

還有,台灣癌症基金會的一篇文章完全沒提到紅鳳菜有毒,反而說它:

  1. 富含維生素 A 及 β 胡蘿蔔素
  2. 含鐵量高
  3. 抗發炎
  4. 有助降血壓
  5. 富含花青素

事實上,香港的食物安全中心有一份日期標示為 2017 年 1 月的「風險評估研究第 56 號報告書」,而其標題就是食物中的吡咯里西啶類生物鹼。我把其中的重點整理如下:

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 1. 目前已從 6000 多種植物中發現超過 660 多種吡咯里西啶類生物鹼及其相應的氮氧化衍生物。吡咯里西啶類生物鹼是分布最廣的天然毒素,有報告指出,人類會因使用了有毒的植物品種所配製的草本茶或傳統藥物,以及進食了被含有吡咯里西啶類生物鹼的種子所污染的穀物或穀物製品(麵粉或麵包)而中毒。海外研究顯示,人類進食蜂蜜、茶、奶類、蛋類和動物內臟,亦會攝入吡咯里西啶類生物鹼;不過,現時並沒有這些膳食來源導致人類中毒個案的報告。

 2. 經分析 234 個樣本後,其中有 118 個(50%)驗出含有至少一種「 1,2-不飽和吡咯里西啶類生物鹼」。在這 118 個樣本當中,大部分(91 個)屬於「乾製香料」、「蜂蜜」和「茶葉(已沖泡)」食物組別。至於其他驗出含吡咯里西啶類生物鹼的食品,還有小麥、黑麥麵粉、鴨蛋、乳酪、芝士、茶飲料等。

 3. 就不同食物組別的吡咯里西啶類生物鹼含量而言,以「乾製香料」的 1,2-不飽和吡咯里西啶類生物鹼總量最高,其次是「蜂蜜」和「茶葉(已沖泡)」。

「乾製香料」的 1,2-不飽和吡咯里西啶類生物鹼總量最高。圖/Stux @ Pixabay, CC0 Public Domain

 4. 「茶葉(已沖泡)」是市民攝入吡咯里西啶類生物鹼總量的主要來源,佔總攝入量達 3%(即攝入量下限為每日每公斤體重0.00016微克)。

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 5. 到目前為止,尚無人類流行病學資料顯示,攝入吡咯里西啶類生物鹼與人類患癌有關。

 6. 一般而言,根據動物研究建立的基準劑量可信限下限,計算所得的暴露限值若 ≥10000,從公眾健康角度觀之,值得關注的程度不高,並無採取風險管理措施的急切需要。

 7. 根據這次研究從膳食攝入吡咯里西啶類生物鹼總量的結果,並無充分理據建議市民改變基本的健康飲食習慣。市民應保持均衡和多元化的飲食,包括進食多種蔬果,避免因偏食某幾類食物而攝入任何過量的污染物。

從上面所列的重點可以得知,吡咯里西啶類生物鹼並不是紅鳳菜特有的,而就攝取自食物而言,並無證據顯示它真的具有風險。所以,我給讀者的建議就跟第七點一樣:只要保持均衡和多元化的飲食,就無需擔心紅鳳菜是否有毒。

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參考文獻:

 

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活躍星系核_96
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活躍星系核(active galactic nucleus, AGN)是一類中央核區活動性很強的河外星系。這些星系比普通星系活躍,在從無線電波到伽瑪射線的全波段裡都發出很強的電磁輻射。 本帳號發表來自各方的投稿。附有資料出處的科學好文,都歡迎你來投稿喔。 Email: contact@pansci.asia

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AI 可以設計散熱,但誰敢讓它出貨?林唯耕談算力背後的物理現實
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2026/08/20 ・2819字 ・閱讀時間約 5 分鐘

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。

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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。

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 / 圖片:envato

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。

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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。

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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。/圖片:envato

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。

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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。

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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。

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