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一定要吃現撈的?水產加工食品也一樣生猛! ──「PanSci TALK:我們為什麼需要食品加工?」

衛生福利部食品藥物管理署_96
・2017/09/21 ・3939字 ・閱讀時間約 8 分鐘 ・SR值 535 ・七年級

本文由衛生福利部食品藥物管理署委託,泛科學企劃執行

撰文/李允誠 │ 自由寫手

你是否也曾經疑惑,吃新鮮的魚有什麼不好?為什麼要把它們製成水產加工食品呢?這些水產加工食品究竟從哪裡來、經過了什麼加工流程,安不安全呢?

前陣子泛科學以〈魚丸魚板黑輪甜不辣…這些魚漿製品是怎麼煉成的?〉一文介紹了 Q 彈可口的魚漿製品,這次,在食安系列講座第三場「PanSci TALK:我們為什麼需要食品加工?」,我們邀請到海洋大學食科系的陳泰源老師,與大家分享水產原料的來源、加工過程與產銷狀況,以及最重要的,一般人該如何挑選水產製品。

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海洋大學陳泰源老師與大家分享水產加工食品的知識。圖 By PanSci

水產物易腐敗、具季節性

「水產物雖然種類繁多、營養價值大,但是容易腐敗變質,且漁獲不穩定、有季節性,保存其實相當不易。」陳泰源老師解釋,以魚介類為例,生物本身酵素作用強,皮膚、鰓及消化器官上容易附著細菌,加上表皮較薄導致細菌易侵入,且常溫之下細菌在魚死後繁殖得特別快,因此魚介類是最需要低溫物流的食品;然而,船上的保鮮作業不易、亞熱帶高溫多濕的氣候不利保存、低溫保鮮流程(冷凍鏈)未完全確立,若低溫物流的品管不好,整個水產品的鮮度就會較差。另一個層面,像是秋刀魚屬於秋季盛產魚種,春天或夏天很難捕獲到好吃的秋刀魚,但如果經過加工,便能保存至淡季食用。「因此,水產物十分需要加工技術處理。」

不過,整件事並沒有我們想像的簡單,特定魚種屬於洄游性,整個生命週期中可能會橫跨好幾個州;也有底棲性魚種,終其一生待在同一個地方,這兩種魚吃起來的味道就完全不同。陳泰源老師說道,「哪種能做醃製品、哪種適合做乾製品,都是充滿學問、需要從源頭開始了解的。」

養殖漁獲比例增加、 23% 用於加工

首先,他帶著大家從世界漁業的狀況了解起。在 2014 年,全世界的捕撈漁獲(深色柱狀圖)約有 9000 萬噸、養殖漁獲(淺色柱狀圖)則有 7000 萬噸,五大洲中,亞洲地區的漁獲占了最高的比例,是全球最重要的漁業生產地區。 近年來,亞洲地區的養殖漁獲已經超越捕撈漁獲,陳泰源老師說:「由此可知,現在我們所吃的大多都已經是養殖魚類,養殖魚類只要養得好,品質也不會輸給捕撈漁獲喔。」

從圖中可看出養殖漁獲(淺色柱狀圖)的比例逐年增加。圖 By 陳泰源老師簡報

在魚種方面,捕撈魚類以「沙丁魚類」產量最多;養殖類則是「鯉魚科類」為大宗。

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圖 By 陳泰源老師簡報
圖 By 陳泰源老師簡報

接著,陳泰源老師指出,臺灣一年的總漁獲量約有 130 萬噸,在世界排名第 25 名。外銷水產品主要有活魚貝、冷藏冷凍生鮮、乾製品、調理產品及魚飼料等,並以日本、中國、泰國為主要出口地。進口部分則有活魚貝、冷藏冷凍生鮮、乾製品、調理產品、鹽製品及飼料原料。

整體漁獲利用情形上,37% 會在遠洋基地捕獲後立即賣出,此時的漁獲價值是最高的、4% 會運用在鮮魚出口上、36% 用於在地的銷售、投入於加工品的則占約 23%

臺灣的水產加工發展沿革

「臺灣水產加工的起源,可追朔至荷鄭與清治時期,當時主要的產品是鹽產品及乾製品,像烏魚子,且多以家庭式加工為主。後來隨著加工產業需求的增長,許多機構成立相關研究部分,開發新的加工方式。」

水產加工產品的原料主要有幾種特性:大宗魚貨、價格低廉(如沙丁魚)、來源穩定(養殖魚類)、魚體大(如鮪魚類)、製成率高(鯊魚類)、產品價位高(蝦類)以及最重要的鮮度良好,假若鮮度不好,那前幾項條件滿足再多也於事無補。

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『鮮度不可逆性』是一項需要建立的觀念。有坊間傳聞,生產者都把鮮度較差的魚製成魚漿;但其實,想要製作出鮮度高的水產加工品,首先便要有新鮮的原料,水產物的鮮度一旦消失了就無法復原,加工技術還沒有這麼神奇。」陳泰源老師笑著解釋。

圖 By 陳泰源老師簡報

接著,他為大家歸納出水產加工幾項主要目的:

  1. 延長魚貨貯存期限
  2. 有效利用漁獲物以提高其價值
  3. 具有調節供需、穩定魚價之功能
  4. 藉加工去腥、除刺、調味以促進消費
  5. 增進魚貨消費與貯存之方便性
  6. 增進魚貨輸送與內外銷之功能
  7. 促使產品精緻化、多樣化、休閒化

他也進一步指出,冷凍加工品的原理主要是將產品品溫下降至凍結點以下的溫度,使產品水分大部分凍結,水活性降低,從而抑制與變質有關的化學反應、酵素與微生物作用,達到長時間儲存的效果。產品的凍結速度,則會影響到整個加工品的品質,越快速的凍結時間,冰晶的生成會越小,反之亦然。而越大的冰晶,會加大產品細胞的空隙,使得產品的汁液變多,解凍後的肉質會變得軟爛,降低了產品價值。

在越短的時間內凍結,所形成的冰晶越小,也就越不會影響食品口感。圖 By 陳泰源老師簡報

「另外值得一提的是,多數人對於水產加工品的理解不外乎冷凍加工品、罐頭、乾製品、燻製品等種類,但其實非食用品的加工產品如飼料等,在先進國家也是越來越熱門。」他說。

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而到了現今,加工產業越來越多樣,除了傳統的食品加工,業者還會為了增加水產品附加價值,導入保健、醫療、美容等生物科技;同時,因應民眾對食品安全的重視,產業界對於衛生檢測、認證與履歷等管理也日趨健全。「目前水產品產銷開始導入履歷資訊系統國際條碼,讓購買者能夠清楚了解魚的來源、養殖單位、飼料出處等資訊,整個水產品產銷資料庫已經越來越完整。」

如何判辨魚的鮮度?

了解水產加工的發展過程後,便要來討論消費者最關心的:該如何判別水產加工食品的鮮度?首先,我們可以來看看魚類死亡後的狀態變化。

魚類死亡後的狀態變化。圖 By 陳泰源老師簡報

魚類死亡後的鮮度變化主要有三大階段,死後硬直期,解硬、軟化期,以及腐敗期。死後硬質階段的魚並不好吃,肉質偏硬且鮮度中等,因此多數人所吃的魚產品多介於死後硬質期與解硬期之間。之後則會進入自家消化階段,許多酵素及細菌開始作用,導致最後的產品腐敗,進入腐敗期,這時魚肉會發臭、出汁,肉味軟爛,已經無法挽回。

至於挑選腐敗之前的水產物,陳泰源老師建議大家可以參考漁業局整理出的鮮度判定方法:

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圖 By 陳泰源老師簡報。資料來源:漁業局,表格重製:泛科學

另外,他也介紹了蝦類的鮮度判別方式。「隨著時間過去,蝦頭內的酵素會讓蝦頭變黑,因此冷凍的蝦子往往是被去除蝦頭的。」不過,黑色的蝦頭並不代表這隻蝦不可食用,只是代表它有經過一段時間的冷凍而已,陳泰源老師補充道:「反而是有些商人會因此用添加物去除蝦頭的黑色,讓蝦子看起來像是剛捕獲一樣。」

同樣在 4℃ 保存下,蝦頭會隨著時間變黑。圖 By 陳泰源老師簡報

當然,水產加工食品千千百百種,很難將選購指標全部記起、瞭解,因此我們可以選擇購買有認證商標的產品,藉由第三方公正機關的專家學者與不同驗證流程制度把關,雖然難保完全沒有問題,但至少能夠降低所產生的風險。

可以參考的水產加工品認證標章。圖 By 陳泰源老師簡報

比起食品添加物,更應注意糖、鹽分攝取

讓人流口水的鮮蝦丸。圖/ Johnson Wang @Flickr

在分享後的問答時間,陳泰源老師也回應了該如何面對「食品添加物很恐怖」、「少吃加工食品」之新聞一問。「目前國際上與臺灣皆有在推行『clean label(潔淨標示)』的概念,旨在把化學步驟降到最低,像是如何有效安全的使用殺菌劑,取代現行的漂白水。此概念的關鍵仍在於,如何把生鮮的水產品、農蔬水果一開始進入加工過程的總生菌數就降到最低,從源頭就開始做起,最終到消費者手上時自然相對安全,也就不用額外增加添加物;再來則是後端面,如何把生鮮、低溫物流、冷藏做得更好。」

他提到,有調查報告發現,生鮮食品最容易腐敗的階段其實是「購買到上桌」這段過程,例如從賣場買牛奶,回程路上還吃了飯、去了其他地方,放在車內的牛奶就可能會因溫度變化發生腐敗,因此消費者的食品安全觀念也十分重要。

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「至於食品添加物,坦白說要能夠吃到致癌的劑量並不容易、還要累積很久。我反而會提醒大家注意外食、飲料中糖分與鹽分的攝取,是否會造成代謝上的問題,也就是大家說的『生活飲食文化病』。」陳泰源老師說,「重要的還是在不違背生活品質下,能夠飲食均衡、並盡量做到少油少糖少鹽,與大家共勉之。」

講座活動後的自由交流時間。圖 By PanSci
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衛生福利部食品藥物管理署_96
65 篇文章 ・ 24 位粉絲
衛生福利部食品藥物管理署依衛生福利部組織法第五條第二款規定成立,職司範疇包含食品、西藥、管制藥品、醫療器材、化粧品管理、政策及法規研擬等。 網站:http://www.fda.gov.tw/TC/index.aspx

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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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福島核污水是什麼?我們還能安心吃海鮮嗎?核污水全解析!
PanSci_96
・2023/10/01 ・4897字 ・閱讀時間約 10 分鐘

福島核污水正式排放入海了!食鹽要屯多少?海鮮還能吃嗎?哥吉拉要誕生了嗎?

核廢水是怎麼來的?

2011 年 3 月 11 日,一場海嘯衝擊了在福島海邊的第一核電廠,破壞了核電廠中做為緊急電源設備的發電機,在備用電池電力耗盡後,冷卻系統完全失效。然而反應爐內的連鎖反應還在持續,最後溫度不斷竄高,高溫水蒸氣與燃料護套中的鋯合金,發生鋯水反應並產生大量易燃的氫氣,最終與空氣中的氧氣作用導致爆炸。

在事故發生前後,日本政府灌入大量海水來為反應爐進行冷卻,而這些直接接觸熔融燃料棒的污水,就被稱為核污水,日文則稱為「汚染水」。至於當時的決策細節與失誤,大家可以看今年上映的日劇《核災日月》複習一下。而既然事件已經發生了,我們就重點討論核污水。

《核災日月》圖/IMDb

現在儲存在福島的核污水不只有冷卻水,其實還有受污染的降雨與地下水。事故發生後,東京電力公司在第一核電廠加裝擋水牆,阻擋因為降雨流經 1、2、3 號機組的污染水流入海洋。並且設置凍土牆隔絕地下水,同時挖水井抽出污染的地下水,讓廠區內的地下水水位下降,因此地下水只會從外部滲入,內部的污染水則不會滲到外面。不論是降雨還是抽出的地下水,都屬於污染水,平均每天都會增加 92 立方公尺的污染水。直至本集影片上架,當地已經存有 134 萬噸的汚染水,而且還會持續增加,你可以自己打開 Google Map,鳥瞰這密密麻麻的眾多大型儲槽,別忘了,核反應爐本體才是日本更迫切的問題,要是污水不先處理,要是下一個天災來襲,麻煩又會疊加。因此日本政府在 2016 年就展開討論,準備要處理掉這些污水。

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福島第一核電廠。圖/Google Map

為何決定排放入海?

為何核污水的最終處置決定是排放入海呢?其實 2016 年提出的方案有五種:稀釋入海、蒸發至大氣、電解水釋放氫氣、深層地質注水、以及水泥固化並地下處置。很快,電解水因為還需要相關技術研發而被否決,這個我們在氫能那集講過。深層地質注水和水泥固化並地下處置,則有選址與法規問題,無法立即實現。這部分則等同於核電使用國都面臨的核廢料處置問題,我們之前花過好幾集介紹過,歡迎前往複習。

最後僅剩稀釋入海和蒸發至大氣兩種方法,最後日本認為海洋的擴散行為更容易追蹤,最重要的是成本僅有蒸發的十分之一,因此選用了這個方法。至於有些人說,既然東電跟日本政府都保證安全,何不做成瓶裝水拿去賣?之類的建議在這我們不多討論,就請大家用理智來看待。

核廢水如何被處理?

根據日本政府的規劃,在這些污染水排放入海前,會先進行淨化處理成為處理水。首先,污染水會經過「銫吸附裝置」,除去銫(Cs)和鍶(Sr)。接著再經過淡水化裝置除去水中的鹽分後,成為「鍶處理水」。這種鍶處理水,可以作為 1, 2, 3, 4 號機組的冷卻水再次循環利用。

最後,大部分的鍶處理水,會被送到「ALPS多核種除去設備」,將 63 種放射性核種中的 62 種放射性核種去除。「ALPS多核種除去設備」唯一不能去除的放射性核種,就是氚(H-3)。但其實啊還有一個碳-14 無法被過濾,但濃度低到可以忽視。經過「ALPS多核種除去設備」處理過後的「鍶處理水」,就稱為「含氚處理水」。

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根據日本政府的規劃,在這些污染水排放入海前,會先進行淨化處理成為處理水。圖/PanSci YouTube

含氚處理水中的氚,指的是氫的同位素的一種,在自然界中就存在。半衰期為 12.43 年,衰變時會進行 β 衰變,放出一顆電子並成為氦-3。β 衰變對人體的穿透距離僅限於皮膚,不會對內臟器官產生傷害。
如要能危害人體,需要長期大量攝取由氚構成的重水。關於攝取過多重水對動植物的影響,我們網站上有文章詳細說明過。

簡單來說,綜合自然界中跟福島即將排放的氚,以及我們的生活型態來看,遠遠達不到可能產生危害的程度。知道劑量決定毒性,就像我們每天都吃下不少「有害」物質,例如殘留農藥、油炸致癌物、過多的精製糖等等,但攝取的多寡,對你的健康影響差異很大。那麼重點來了,福島排放的處理水,真的有合乎標準嗎?

處理水符合標準嗎?

這個問題,我們在今年六月的核廢料主題中有提到,國際原子能總署 (IAEA) 在五月底公布了第一階段的調查結果,針對「日本的核種監控能力」進行第三方驗證。結果認為,日本的檢測標準跟分析方法沒問題,調查結果是可信任的。報告中除了氚以外,其他放射性核種的活度也都遠低於排放限值。例如鍶-90 為每公升 0.4 貝克、銫-137 為每公升 0.5 貝克,以臺灣的「食品」標準,銫-137 為每公升 100 貝克以下,雖然鍶-90 還沒有定下標準,但是依國際食品法典委員會的標準,也是在每公升 100 貝克以下。目前的排放值都遠小於標準。

國際原子能總署(IAEA)公布第一階段的調查結果。圖/PanSci YouTube

除了各單一核種的活度以外,所有水中核種加起來的「告示濃度限度比」也低於日本國家標準的每年 1 毫西弗(mSv/year), 1 毫西弗大約是多少呢?大約是一般民眾一年會接收到的輻射劑量。

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至於無法被 ALPS 處理的氚,因為海洋中的水中就廣泛存在,日本將透過海水稀釋後排放入海。目前世界衛生組織對於飲用水的氚含量標準訂為每公升 1 萬貝克,台灣的標準嚴格了許多,是每公升 740 貝克。東電公司的處理水是每公升 14 萬貝克,在排放前會稀釋 740 倍,以每公升 190 貝克的氚濃度排放,低於台灣的飲用水標準。

那麼食鹽呢?我們需要搶購嗎?這就更不用擔心,因為食鹽中不含水,自然也不含氚。或是更進一步可以參考東海大學應用物理系的粉專,他們計算,根據國家標準,食鹽含水量若為 3% 以下,需要每天吃超過 400 公斤的食鹽才會攝取氚超標。真的,別吃那麼鹹啊。

每天吃超過 400 公斤的食鹽才會攝取氚超標。圖/pixabay

那麼,我們就真的兩手一攤,為這件事劃下結論,核輻射只是庸人自擾嗎?

我們該如何看待排放的處理水?

當然不是,就像許多人擔心的,就算科學上告訴你沒問題,但前提是,這些數據得是沒問題的。而且不用說周邊國家,連日本自家民眾也多次抗議處理水的排放。

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目前在 IAEA 架設的網站上,可以看到整個排水計畫的各種即時監測資料。其中就包括出水口的輻射數值監測。

為了驗證處理水不會對海洋生物產生影響,東京電力甚至從去年 9 月開始,就開始進行海洋生物飼養實驗,並且全程公開直播放在他們的YouTube頻道上。不過這頻道訂閱人數跟觀看次數都有點低迷,有興趣的話不妨訂閱,開啟小鈴鐺。

那麼我們能下定論了嗎?在科學上,我們確實能說,在符合規範下,這些排放入海的處理水是沒問題的,食鹽、海鮮也都能照吃,把注重食安與健康的努力分配到其他危害更大、風險更高的事情上,對處理水保持健康而非病態的質疑,對個人來說應該效益更高。

臺灣從去年到今年 6 月,曾 3 次組團赴日考察,並於 8/24 公佈報告書,包含跟日方的問答內容,還有福島核廢水排放設施的照片。海委會表示,專家觀察團評估日方排放相關作業的安全性,跟國際原子能總署評估的結果一致。然而是否選擇相信日本以及 IAEA 給出的數據,如今看來成了國際政治問題。

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另外,在 IAEA 的小組成員中,包含周邊國家:中國、美國、韓國、越南、澳洲、加拿大、法國、俄羅斯、英國、阿根廷、馬紹爾群島,並不包含台灣。如果台灣也能以任何形式加入團隊,或得以取得樣水複測,讓我們知道,日本以及 IAEA 給出的數值是可信的,想必都能更進一步降低民眾的擔憂。

最後,也問問大家,對於這次的處理水排放事件,你會擔心我們的海鮮或食鹽受到影響嗎?

  1. 不擔心,跟人類對海洋的其他污染相比,根本小巫見大巫。
  2. 擔心,等我親眼見到泛科學到現場實測我才相信。機票我出!

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為何台灣石斑魚會驗出「孔雀石綠」和「結晶紫」?出口驗出禁藥的事件層出不窮,到底可用的水產動物用藥有哪些?
Evelyn 食品技師_96
・2022/07/27 ・3685字 ・閱讀時間約 7 分鐘

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2022 年 6 月 10 日,中國大陸以檢出禁用藥物隱性結晶紫為由,全面禁止臺灣石斑魚輸入,引起我國一陣軒然大波。後來陸方聲稱,因過去多次從臺灣石斑魚中驗出土黴素超標,還有檢出孔雀石綠和結晶紫等兩種禁藥,故禁止臺灣石斑魚銷陸。

而我方行政院農業委員會 (以下簡稱農委會)漁業署回應,近年已加強正確用藥宣導,及未上市水產品產地監測措施,市場上石斑魚已鮮少檢出用藥不合格情事[1]。同時也公告 11 家石斑魚養殖場之禁藥抽驗結果,包括孔雀綠/還原型孔雀綠、結晶紫/還原型結晶紫等均未檢出[2]

你也喜歡吃石斑嗎?

台鐵便當特別推出期間限定的龍膽石斑魚便當,支持台灣漁民。

對此我國養殖業者表示,政府稽核抽查的對象多針對合法業者,但更多的是業者未納管、未被抽查。再者,漁貨在出口前,若數量不足,可能會有養殖業者併貨,向其他養殖業者買貨集貨,增加禁藥感染的風險。因此一出事就拖垮整個產業,使合法業者跟著倒楣[3, 4]

為何水產養殖業會如此需要用藥呢?上述提到那麼多種用藥,是否已經令你眼花撩亂?

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用藥雖可防止養殖水產動物生病,但使用不當會造成藥物殘留

臺灣地處亞熱帶,「水產養殖業」為我國重要的經濟活動之一,國人食用養殖水產比例比遠洋水產多,主要的養殖物種有吳郭魚、石斑魚、鰻魚、虱目魚、 牡蠣、文蛤、蜆及白蝦等。

但由於地狹人稠,可利用的土地空間有限,故養殖水產業者多採取高密度養殖的經營方式,極易造成養殖動物緊迫及疾病發生,因此需使用動物用藥品以控制疾病。

然而,不當的使用藥物,不僅容易對養殖動物造成嚴重的傷害,更容易對環境造成長久的藥物殘留,危害人類健康,甚至直接影響各國的進口貿易。

如 2003 年進口英國的魚隻約有 3% 被驗出有孔雀綠殘留[5];2005 年屏東養殖石斑也被驗出孔雀綠,嚴重影響國內養殖業者及外銷市場。還有 2012 年來自中國湖南的進口大閘蟹、2015 年銷日的鰻魚,皆與孔雀綠的殘留有關[6]

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相信「孔雀綠」大家已經在新聞上有所耳聞,只是不太清楚為何它會被禁用。

孔雀綠晶體。圖/ W. Oelen @Wikepedia CC BY 3.0
孔雀綠晶體,為亮綠色、帶金屬光澤的晶體。圖/wikipedia

早期大家愛用的孔雀綠,因風險太大被禁用

孔雀綠(malachite green),亦稱孔雀石綠,是一種人造的三苯甲烷類染料,呈綠色結晶固狀,顏色鮮豔,常用於紡織品及紙類的染色。

其具有絕佳的抗菌能力,在水產養殖生產過程中,廣泛使用於預防魚卵感染病菌或治療魚體的寄生蟲、真菌及原蟲等疾病,加上價格低廉、容易取得,故自 1930 年代就廣泛運用於水產養殖。

而孔雀綠可快速被魚體吸收,並代謝成穩定的代謝物還原型孔雀綠(leucomalachite green),為脂溶性化合物,可在環境中或魚體內殘留很久(半衰期長達 40 天),不易代謝及排除。

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但是,孔雀綠對魚類也有劇毒之影響,因在用藥的過程中,有時中毒濃度和治療濃度十分相近,導致魚類孔雀綠中毒。

動物實驗也證明,孔雀綠會傷害肝臟功能,導致貧血、甲狀腺與腫瘤、影響胎兒生長,具有致癌、致突變和致畸形等風險。

因此許多國家都已明令禁止在供給人食用的動物及水產品中使用該物質,而我國行政院衛生署(現衛生福利部)早就於 97 年訂定,水產品中孔雀綠/還原型孔雀綠為不得檢出[5]

左為孔雀綠之化學結構,右為還原型孔雀綠之化學結構,穩定的還原型孔雀綠是孔雀綠之代謝物。圖 / 參考資料 5

孔雀綠、結晶紫都被禁,那合法的水產養殖用藥有哪些?

除了上述的孔雀綠,這次被大陸檢出的禁藥「隱性結晶紫」,亦是屬於三苯甲烷類的染劑,具有殺菌或殺寄生蟲作用。

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結晶紫(crystal violet)進入生物體內經轉化後,同樣也會被還原成脂溶性、無色的還原型結晶紫(leucocrystal violet),又稱隱性結晶紫。具有致癌性、基因突變、致畸胎性等風險,故很早也被法規列為不得檢出的禁藥[4]

Black lumps in a glass beakerPurple liquid in a test tube
左為結晶紫晶體,右為結晶紫水溶液。圖 / wikipedia

所以現在水產養殖業常見的合法用藥有哪些呢?

依農委員今年最新修正的《動物用藥品使用準則》[7] [註 1]中,第三條附件一「水產動物用藥品使用規範」,清楚明訂了水產動物用藥品之品目、 使用對象、用途、用法、用量、停藥期及使用上應注意事項等。

規範中指定之藥品品目計有 17 項,其對象水產動物計有吳郭魚等 50 種以上。且應依照獸醫師(佐)處方藥品販賣及使用管理辦法之相關規定,加強藥品之使用管理,防範其被濫用。

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就本文事件主角石斑魚來說,比較常見的合法用藥如安默西林(Amoxicillin)、脫氧羥四環黴素(Doxycycline)、紅黴素(Erythromycin)、氟滅菌(Flumequine)、歐索林酸(Oxolinic acid)與羥四環黴素(Oxytetracycline)等,依各養殖戶的用藥習慣而有所不同。

其中,羥四環黴素便是陸方聲稱過去多次從臺灣石斑魚中驗出超標的「土黴素」。

表為「水產動物用藥品使用規範」第十一項藥品「羥四環黴素」,明確規範羥四環黴素的使用對象、用途、用法、用量和停藥期等。圖 / 參考資料 7

水產動物用藥品是抗生素,過量使用最終仍危害人類健康

羥四環黴素,被稱為地靈黴素土黴素,是養殖業中使用最為廣泛的抗生素之一,其具有廣效性、良好的體液和組織滲透性,以及低成本和低毒性風險,在中國、日本、美國及歐盟都將其列為允用藥之一。

在國內常用於治療親水性產氣單胞菌及弧菌等,雖能治療疾病,但若過量用藥,易引起魚類的緊迫以及不良的後果。如有研究證實,其可導致虹鱒 DNA 損傷、增加氧化壓力及脂質過氧化;也會引起大西洋鮭魚的肝臟損害[7]

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適當的抗生素可以使魚生長的環境更好,但若是使用過量,很可能也會影響到食用的人。圖 / envato

所以要注意,水產動物用藥品主要為抗生素或合成抗菌劑。若過量使用,除了會引起魚類的不良的後果之外,藥品殘留於環境亦會對生態有所影響,直接或間接影響到水生生物,甚至可能經由食物鏈而轉移至消費者,危害人類的健康。

故水產動物用藥品在使用上,應遵守中央主管機關訂定之使用準則,如能適當使用,不但能治療水產動物疾病保持其健康,提高生產力、降低生產成本,更可促進水產事業的發展,對水產事業有很大貢獻。

註解:

1. 2005 年第一次公告,法源為《動物用藥品管理法》第三十二條,明訂「動物用藥品之使用對象、用途、用法、用量、停藥期及使用上應注意事項等,應遵守中央主管機關訂定之使用準則」。

  1. 漁業署,2022。因應中國大陸片面暫停我國石斑魚輸入 農委會採取相關措施保障漁民權益。行政院農業委員會。
  2. 漁業署,2022。11場養殖場檢測報告出爐皆未檢出 具體落實內外銷措施 以維護漁民權益。行政院農業委員會。
  3. 彭宣雅、侯俐安,2022。石斑檢驗羅生門 採樣巧門太多。聯合新聞網。
  4. 張語屏,2022。石斑魚檢出禁藥遭中國祭出禁令!到底「孔雀石綠」是什麼?。食力 foodNEXT。
  5. 趙詩敏,2014。三種幾丁質類物質對水中孔雀綠去除之研究。國立臺灣海洋大學水產養殖學系碩士學位論文。基隆。
  6. 行政院環境保護署毒物及化學物質局,2017。孔雀綠是什麼?又為何會出現在水產品裡?。PanSci 泛科學。
  7. 行政院農業委員會,2022。動物用藥品使用準則 – 農業委員會主管法規查詢系統
  8. 莊昭緣,2019。飼料中添加葡聚多醣體及羥四環黴素對龍虎斑非特異性免疫反應及抵抗溶藻弧菌能力之影響。國立臺灣海洋大學水產養殖學系碩士學位論文。基隆。
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Evelyn 食品技師_96
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一名食品技師兼食品生技研發工程師,個性鬼靈精怪,對嗅覺與味覺特別敏銳,經訓練後居然成為專業品評員(專業吃貨)?!因為對食品科學充滿熱忱,希望能貢獻微薄之力寫些文章,傳達食品科學的正確知識給大家!商業合作請洽:10632015@email.ntou.edu.tw