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在一個炎熱的早晨,當不成勇者的我只好認真聊碰撞測試,並且為美好的車輛安全獻上祝福了!

做車的人_96
・2017/09/21 ・4035字 ・閱讀時間約 8 分鐘 ・SR值 491 ・五年級

第一天上班要遲到了!條紋襯衫雖然有點皺,但只有這件洗過,先穿再說。剩兩個紐扣還沒扣上,先奔到玄關從鞋櫃找出很久沒穿的皮鞋,把右腳粗魯地塞進鞋裡……哎呀!烤好的吐司還放在桌上,來不及了!用左腳單腳跳進屋裡,拿了吐司,嘴巴咬著,再跳出來,背起背包,門一甩!就朝公司奔去!

好像忘了帶什麼,不過算了。天氣真好!第一天上班一定要有好的開始,趕快先更新 FB,讓好友(雖然沒幾個)來按個讚幫我集氣!好痛!?我怎麼倒在地上了?定睛一看,一個穿著制服的高中生也跌坐在地上,好像長得有點可愛。難道!難道這就是傳說中日本動漫的定番!?我的人生原來是這種設定啊!

「大叔!走路可以看路嗎?不要以為長得帥就可以那麼莽撞好嗎?」–這句話應該等等就會從她嘴裡說出來吧,我們兩個應該會就此成為不撞不相識的冤家情侶吧!一定是這樣的吧!

「你還好嗎?有哪裡受傷嗎?」一位長得蠻帥但沒有我帥的傢伙,帶著歉意下車,比我先一步扶起高中生。「我沒事,但對不起,為了我,你的車……」「沒關係,有保險,人沒事最重要。」看來這傢伙為了避免撞到人,緊急讓車子轉了彎,撞上了停在路旁停車格裡的車。沒想到那麼強的撞擊下,車子竟然只有前頭潰縮,車門完全沒受影響,人也好好的可以走下車。

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車子在設計時要能用精準的材料、搭配精準的形狀,才能讓金屬、塑膠、或其他複合材料產生最好的潰縮效果,同時又能維持駕駛與乘客區的完整不變形,這就需要從物理學上著手。

身為科青的我,看這傢伙的車子前頭撞慘了,卻心中法喜充滿地覺得是一件好事。這當然不是因為他竟然先我一步扶起高中生,而是因為這代表撞擊時,大部分的能量都轉移到汽車上,並且由車體吸收了,而不是讓我(或他)那禁不起折騰的軟綿綿大腦跟內臟來承受。1950 年代以前,車廠都認為車子越剛硬越好,後來才發現要是真的只求一路硬到底,或許撞擊時車體真沒什麼事,反而把大部分的衝擊留給了坐在車子裡頭的駕駛跟乘客。車子在設計時要能用精準的材料、搭配精準的形狀,才能讓金屬、塑膠、或其他複合材料產生最好的潰縮效果,同時又能維持駕駛與乘客區的完整不變形,這就需要從物理學上著手。

一般來說,汽油車燃燒產生的能量中,只有 20% 是用來驅動,剩下都以廢熱型態流失了,但讓約兩噸重的車子快速移動起來,要花的能量還真不少。當遇到緊急狀況,這股能量就得轉移才停得住。要嘛車子可以安全煞停,把能量透過輪胎轉移到路面,不然就是得將能量轉移到車身上,彎折以金屬為主的外側車身結構。以車子前側結構來說,大約只有 50 公分左右的潰縮距離,根據我看過的 minutephysics 這部影片的計算,由於 E=½ mv^2,如果車子時速為 60 公里,那能量約為 28 萬焦耳,代表若在這情況下撞擊,50 公分的潰縮車身以及裡頭的元件約略得承受 60 公噸的力,相當於太空梭主引擎 ¼ 的的推進力。裡頭的駕駛跟乘客大概會體驗有如戰鬥機駕駛或太空人在離心力訓練時所承受的力,但由於衝擊分散、時間拉長,所以還能受得了。

如果車子超硬,以至於能量快速轉移到駕駛或乘客身上,那恐怕就得面對 15 倍以上的殺人力道了……哎呀,我真是的,怎麼突然就進入科普狀態了!?我該趕緊把這台車的車牌號碼跟車型給記起來,馬上報案,別讓這個自以為比我帥的傢伙跑了才對。我一看,原來是台納智捷U5,這不就是前些日子大陣仗把車送去西班牙,接受法規撞擊測試的那台新車嗎?我記得測試場叫做 IDIADA,是江湖七大武器…..阿不對是全球七大車輛測試中心之一,位於西班牙巴塞隆納近郊,是獲得 Euro NCAP 歐洲新車評測計畫組織認可、好棒棒的測試場。

IDIADA 是獲得 Euro NCAP 歐洲新車評測計畫組織認可的測試場。

說到 Euro NCAP,前陣子有網友到政府成立的公共政策網路參與平臺發起連署「臺灣增設TW-NCAP議題」,很快就超過附議人數 5,000 人之門檻,我當時也鍵盤支持了。畢竟在台灣,上市的車子只代表過了及格的基本關,但哪一台更能保障安全?因為到現在都還沒有車輛碰撞的透明資料,所以只能一邊抱怨一邊猜(然後一邊酸)。

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IDIADA 成員。圖/資料來自 Euro Ncap 官網

因為有參與連署,我對 Euro NCAP 也算是略懂略懂。Euro NCAP 成立,至今剛好滿 20 年,他們由歐洲多個政府和多個汽車工業機構組成,雖是民間發起,但獲得政府支持,秉持「獨立性」與「公開性」原則,旨在帶來零傷亡的交通。要做到這點,NCAP 必須比法規還要嚴謹與完善,以 Euro NCAP 為例,共分有成人保護、兒童保護、行人保護及安全輔助等共 4 主軸,其中包含了 19 項主要的評價測試與 51 項的主觀評價。

各國 NCAP 比較。

撞擊測試中,最主要的兩種就是「正面 40% 偏位撞擊」跟「側面撞擊」,看看衝擊時產生的能量能否被保險桿、車廂周圍鈑件及車體結構樑(A、B、C 柱)給吸收,讓車裡的人受到的傷害降至最低。我印象深刻,納智捷U5的正面40%偏位碰撞結果令人驚艷:A、B 柱幾乎無變形,前、後車門均可正常開啟,前座椅也可順利前後滑移,駕駛可以順利脫離,沒隨著車體受到嚴重擠壓,滿分 16 分的前撞 ODB64 測試中,納智捷 U5 拿下 15.085 的高分。難怪這個傢伙車子雖然撞了,但人看起來一點事也沒有啊。

納智捷 U5 拿下 15.085 的高分。完整測試報告請見:Luxgen Motor粉絲專頁

比較台灣法規標準以及 Euro NCAP 的差異,以 40% 前置偏撞來說,Euro NCAP 採用的標準為時速 64 公里,跟台灣的時速 56 公里比起來,看別小看這每小時 8 公里差異,因為E=1/2mv^2,在這速度下,撞擊力量會差到 30%,要靠駕駛座前方 40% 的部分區域來集中吸收,這就是說車體要用的剛性強度要超過 30% 以上,這可沒辦法偷工減料啊。

另外,最重要的當然不是車子變形還是損毀,而是人還能不能好好的。在 Euro NCAP 的測試中,測試員會透過遍佈假人全身的感測器,計算出每個部位遭受到的傷害值,然後套用不同的計算方式,如法規標準、各國 NCAP 的不同規定,就可以得到合格還是不合格,或是各國 NCAP 的單項評價得分。以 Euro NCAP 胸部壓縮量的分數來舉例,若超過 42 mm 則為 0 分,低於 22 mm 即可以獲得滿分 4 分。納智捷U5在西班牙的測試結果中,在駕駛的胸部壓縮量為 25.02mm,副駕駛則為 18.19mm,算是落在非常高的標準內啊!

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人偶的檢視項目極多,包含頭部傷害指數、頸部傷害指數、頸部彎曲力矩、胸部壓縮量、胸部壓縮速率、膝部壓縮量、大腿受力、小腿受力、小腿傷害指數等等。圖/參考 ARTC

不過若要拿 Euro NCAP 的最高五顆星,沒在歐洲上市的納智捷是辦不到的。要獲得 Euro NCAP 核可進行整套 Euro NCAP 條件測試,得先在歐洲上市才行,不然相關實驗室也沒有義務承接車廠委託進行 Euro NCAP 規格的碰撞,為車輛背書。另外,要在成人保護、兒童保護、行人保護及安全輔助四個項目的表現都各別拿到五顆星,才能算是真正的五顆星,這是為了防止有些車廠將資源集中投入於某一項目上,舉例來說,若某車的成人保護項目達到五顆星,但行人保護卻只有四顆星,車廠最高的星等也就只能獲得四顆星。

等等!我怎麼又開始科普起來了?!我該先幫還沒來的警察把目前的狀況更全盤掌握一下。雖然這傢伙人沒事,被他撞的那台車的側面就不太好了。看到這台車的樣子,只能說好險車上沒人。不過側面碰撞發生時,車體變形也無法吸收太多側撞的動能,所以車體結構就必須夠強,不然乘客的空間被入侵過多,下場都不會太好。側撞的檢視重點就是看車側支柱(也就是 B 柱)變形成什麼樣,還有車門跟座椅對乘客的影響多大。一般來說,車子設計時會將受力點盡量控制在 B 柱下半部,來減少頭部、頸部及胸腔的傷害,因此 B 柱從側邊看為特殊的S型。

說了這麼多,突然覺得身體好像涼涼的……咦?我的手怎麼變成透明的了???我的身體、我的腳,怎麼也都透明化啦???

「這位先生!這位先生!你醒醒啊!」那個開納智捷的傢伙語氣緊張地輕拍著我的身體,但我一動也不動。不對啊!我明明就在這裡啊!喂!!!我怎麼越飄越高了???

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「剛才就是他,嘴裡咬著吐司、一邊看手機,一邊沒看紅綠燈就衝著過馬路,把我也撞到馬路上,還好你緊急避開了我們兩個。」

「雖然我沒撞到他,但他好像自己突然休克了啊!」開納智捷的傢伙跟高中生的對話聲音越來越小,我漸漸聽不到了……只聽到高中生的最後一句:「而且……他為什麼下半身只穿著內褲啊?」

這是《為美好的世界獻上祝福!》的劇情吧!?

圖/IMDb

早上出門真是太匆忙了啊!(用透明的手拍透明的額頭結果直接穿過去了啊!!)下輩子讓我開納智捷上班吧!(明明只是要寫文說明納智捷 U5 在西班牙的碰撞測試結果,結果一直想著 howhow!howhow!howhow!,寫出來就變成這樣了。)

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《做車的人》系列內容由裕隆集團委託,泛科學企劃執行

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「教練,我好想做一輛車。」不用拜託,你真的可以。 我們是一群做車的人,希望帶給大家第一手的車界知識,讓你更懂車是怎麼造出來的。我們希望台灣能有自己的汽車文化,更希望我們都能為這文化驕傲。 本專欄由裕隆汽車贊助。

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圖形處理單元與人工智慧
賴昭正_96
・2024/06/24 ・6944字 ・閱讀時間約 14 分鐘

  • 作者/賴昭正|前清大化學系教授、系主任、所長;合創科學月刊

我擔心人工智慧可能會完全取代人類。如果人們能設計電腦病毒,那麼就會有人設計出能夠自我改進和複製的人工智慧。 這將是一種超越人類的新生命形式。

——史蒂芬.霍金(Stephen Hawking) 英國理論物理學家

大約在八十年前,當第一台數位計算機出現時,一些電腦科學家便一直致力於讓機器具有像人類一樣的智慧;但七十年後,還是沒有機器能夠可靠地提供人類程度的語言或影像辨識功能。誰又想到「人工智慧」(Artificial Intelligent,簡稱 AI)的能力最近十年突然起飛,在許多(所有?)領域的測試中擊敗了人類,正在改變各個領域——包括假新聞的製造與散佈——的生態。

圖形處理單元(graphic process unit,簡稱 GPU)是這場「人工智慧」革命中的最大助手。它的興起使得九年前還是個小公司的 Nvidia(英偉達)股票從每股不到 $5,上升到今天(5 月 24 日)每股超過 $1000(註一)的全世界第三大公司,其創辦人(之一)兼首席執行官、出生於台南的黃仁勳(Jenson Huang)也一躍成為全世界排名 20 內的大富豪、台灣家喻戶曉的名人!可是多少人了解圖形處理單元是什麼嗎?到底是時勢造英雄,還是英雄造時勢?

黃仁勳出席2016年台北國際電腦展
Nvidia 的崛起究竟是時勢造英雄,還是英雄造時勢?圖/wikimedia

在回答這問題之前,筆者得先聲明筆者不是學電腦的,因此在這裡所能談的只是與電腦設計細節無關的基本原理。筆者認為將原理轉成實用工具是專家的事,不是我們外行人需要了解的;但作為一位現在的知識分子或公民,了解基本原理則是必備的條件:例如了解「能量不滅定律」就可以不用仔細分析,即可判斷永動機是騙人的;又如現在可攜帶型冷氣機充斥市面上,它們不用往室外排廢熱氣,就可以提供屋內冷氣,讀者買嗎?

CPU 與 GPU

不管是大型電腦或個人電腦都需具有「中央處理單元」(central process unit,簡稱 CPU)。CPU 是電腦的「腦」,其電子電路負責處理所有軟體正確運作所需的所有任務,如算術、邏輯、控制、輸入和輸出操作等等。雖然早期的設計即可以讓一個指令同時做兩、三件不同的工作;但為了簡單化,我們在這裡所談的工作將只是執行算術和邏輯運算的工作(arithmetic and logic unit,簡稱 ALU),如將兩個數加在一起。在這一簡化的定義下,CPU 在任何一個時刻均只能執行一件工作而已。

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在個人電腦剛出現只能用於一般事物的處理時,CPU 均能非常勝任地完成任務。但電腦圖形和動畫的出現帶來了第一批運算密集型工作負載後,CPU 開始顯示心有餘而力不足:例如電玩動畫需要應用程式處理數以萬計的像素(pixel),每個像素都有自己的顏色、光強度、和運動等, 使得 CPU 根本沒辦法在短時間內完成這些工作。於是出現了主機板上之「顯示插卡」來支援補助 CPU。

1999 年,英偉達將其一「具有集成變換、照明、三角形設定/裁剪、和透過應用程式從模型產生二維或三維影像的單晶片處理器」(註二)定位為「世界上第一款 GPU」,「GPU」這一名詞於焉誕生。不像 CPU,GPU 可以在同一個時刻執行許多算術和邏輯運算的工作,快速地完成圖形和動畫的變化。

依序計算和平行計算

一部電腦 CPU 如何計算 7×5+6/3 呢?因每一時刻只能做一件事,所以其步驟為:

  • 計算 7×5;
  • 計算 6/3;
  • 將結果相加。

總共需要 3 個運算時間。但如果我們有兩個 CPU 呢?很多工作便可以同時(平行)進行:

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  • 同時計算 7×5 及 6/3;
  • 將結果相加。

只需要 2 個運算時間,比單獨的 CPU 減少了一個。這看起來好像沒節省多少時間,但如果我們有 16 對 a×b 要相加呢?單獨的 CPU 需要 31 個運算的時間(16 個 × 的運算時間及 15 個 + 的運算時間),而有 16 個小 CPU 的 GPU 則只需要 5 個運算的時間(1 個 × 的運算時間及 4 個 + 的運算時間)!

現在就讓我們來看看為什麼稱 GPU 為「圖形」處理單元。圖一左圖《我愛科學》一書擺斜了,如何將它擺正成右圖呢? 一句話:「將整個圖逆時針方向旋轉 θ 即可」。但因為左圖是由上百萬個像素點(座標 x, y)組成的,所以這句簡單的話可讓 CPU 忙得不亦樂乎了:每一點的座標都必須做如下的轉換

x’ = x cosθ + y sinθ

y’ = -x sinθ+ y cosθ

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即每一點均需要做四個 × 及兩個 + 的運算!如果每一運算需要 10-6 秒,那麼讓《我愛科學》一書做個簡單的角度旋轉,便需要 6 秒,這豈是電動玩具畫面變化所能接受的?

圖形處理的例子

人類的許多發明都是基於需要的關係,因此電腦硬件設計家便開始思考:這些點轉換都是獨立的,為什麼我們不讓它們同時進行(平行運算,parallel processing)呢?於是專門用來處理「圖形」的處理單元出現了——就是我們現在所知的 GPU。如果一個 GPU 可以同時處理 106 運算,那上圖的轉換只需 10-6 秒鐘!

GPU 的興起

GPU 可分成兩種:

  • 整合式圖形「卡」(integrated graphics)是內建於 CPU 中的 GPU,所以不是插卡,它與 CPU 共享系統記憶體,沒有單獨的記憶體組來儲存圖形/視訊,主要用於大部分的個人電腦及筆記型電腦上;早期英特爾(Intel)因為不讓插卡 GPU 侵蝕主機的地盤,在這方面的研發佔領先的地位,約佔 68% 的市場。
  • 獨立顯示卡(discrete graphics)有不與 CPU 共享的自己專用內存;由於與處理器晶片分離,它會消耗更多電量並產生大量熱量;然而,也正是因為有自己的記憶體來源和電源,它可以比整合式顯示卡提供更高的效能。

2007 年,英偉達發布了可以在獨立 GPU 上進行平行處理的軟體層後,科學家發現獨立 GPU 不但能夠快速處理圖形變化,在需要大量計算才能實現特定結果的任務上也非常有效,因此開啟了為計算密集型的實用題目編寫 GPU 程式的領域。如今獨立 GPU 的應用範圍已遠遠超出當初圖形處理,不但擴大到醫學影像和地震成像等之複雜圖像和影片編輯及視覺化,也應用於駕駛、導航、天氣預報、大資料庫分析、機器學習、人工智慧、加密貨幣挖礦、及分子動力學模擬(註三)等其它領域。獨立 GPU 已成為人工智慧生態系統中不可或缺的一部分,正在改變我們的生活方式及許多行業的遊戲規則。英特爾在這方面發展較遲,遠遠落在英偉達(80%)及超微半導體公司(Advance Micro Devices Inc.,19%,註四)之後,大約只有 1% 的市場。

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典型的CPU與GPU架構

事實上現在的中央處理單元也不再是真正的「單元」,而是如圖二可含有多個可以同時處理運算的核心(core)單元。GPU 犧牲大量快取和控制單元以獲得更多的處理核心,因此其核心功能不如 CPU 核心強大,但它們能同時高速執行大量相同的指令,在平行運算中發揮強大作用。現在電腦通常具有 2 到 64 個核心;GPU 則具有上千、甚至上萬的核心。

結論

我們一看到《我愛科學》這本書,不需要一點一點地從左上到右下慢慢掃描,即可瞬間知道它上面有書名、出版社等,也知道它擺斜了。這種「平行運作」的能力不僅限於視覺,它也延伸到其它感官和認知功能。例如筆者在清華大學授課時常犯的一個毛病是:嘴巴在講,腦筋思考已經不知往前跑了多少公里,常常為了追趕而越講越快,將不少學生拋到腦後!這不表示筆者聰明,因為研究人員發現我們的大腦具有同時處理和解釋大量感官輸入的能力。

人工智慧是一種讓電腦或機器能夠模擬人類智慧和解決問題能力的科技,因此必須如人腦一樣能同時並行地處理許多資料。學過矩陣(matrix)的讀者應該知道,如果用矩陣和向量(vector)表達,上面所談到之座標轉換將是非常簡潔的(註五)。而矩陣和向量計算正是機器學習(machine learning)演算法的基礎!也正是獨立圖形處理單元最強大的功能所在!因此我們可以了解為什麼 GPU 會成為人工智慧開發的基石:它們的架構就是充分利用並行處理,來快速執行多個操作,進行訓練電腦或機器以人腦之思考與學習的方式處理資料——稱為「深度學習」(deep learning)。

黃仁勳在 5 月 22 日的發布業績新聞上謂:「下一次工業革命已經開始了:企業界和各國正與英偉達合作,將價值數萬億美元的傳統資料中心轉變為加速運算及新型資料中心——人工智慧工廠——以生產新商品『人工智慧』。人工智慧將為每個產業帶來顯著的生產力提升,幫助企業降低成本和提高能源效率,同時擴大收入機會。」

附錄

人工智慧的實用例子:下面一段是微軟的「copilot」代書、谷歌的「translate」代譯之「one paragraph summary of GPU and AI」。讀完後,讀者是不是認為筆者該退休了?

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GPU(圖形處理單元)和 AI(人工智慧)之間的協同作用徹底改變了高效能運算領域。GPU 具有平行處理能力,特別適合人工智慧和機器學習所需的複雜資料密集運算。這導致了影像和視訊處理等領域的重大進步,使自動駕駛和臉部辨識等技術變得更加高效和可靠。NVIDIA 開發的平行運算平台 CUDA 進一步提高了 GPU 的效率,使開發人員能夠透過將人工智慧問題分解為更小的、可管理的、可同時處理的任務來解決這些問題。這不僅加快了人工智慧研究的步伐,而且使其更具成本效益,因為 GPU 可以在很短的時間內執行與多個 CPU 相同的任務。隨著人工智慧的不斷發展,GPU 的角色可能會變得更加不可或缺,推動各產業的創新和新的可能性。大腦透過神經元網路實現這一目標,這些神經元網路可以獨立但有凝聚力地工作,使我們能夠執行複雜的任務,例如駕駛、導航、觀察交通信號、聽音樂並同時規劃我們的路線。此外,研究表明,與非人類動物相比,人類大腦具有更多平行通路,這表明我們的神經處理具有更高的複雜性。這個複雜的系統證明了我們認知功能的卓越適應性和效率。我們可以一邊和朋友聊天一邊走在街上,一邊聽音樂一邊做飯,或一邊聽講座一邊做筆記。人工智慧是模擬人類腦神經網路的科技,因此必須能同時並行地來處理許多資料。研究人員發現了人腦通訊網路具有一個在獼猴或小鼠中未觀察獨特特徵:透過多個並行路徑傳輸訊息,因此具有令人難以置信的多任務處理能力。

註解

(註一)當讀者看到此篇文章時,其股票已一股換十股,現在每一股約在 $100 左右。

(註二)組裝或升級過個人電腦的讀者或許還記得「英偉達精視 256」(GeForce 256)插卡吧?

(註三)筆者於 1984 年離開清華大學到 IBM 時,就是參加了被認為全世界使用電腦時間最多的量子化學家、IBM「院士(fellow)」Enrico Clementi 的團隊:因為當時英偉達還未有可以在 GPU 上進行平行處理的軟體層,我們只能自己寫軟體將 8 台中型電腦(非 IBM 品牌!)與一大型電腦連接來做平行運算,進行分子動力學模擬等的科學研究。如果晚生 30 年或許就不會那麼辛苦了?

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(註四)補助個人電腦用的 GPU 品牌到 2000 年時只剩下兩大主導廠商:英偉達及 ATI(Array Technology Inc.)。後者是出生於香港之四位中國人於 1985 年在加拿大安大略省成立,2006 年被超微半導體公司收購,品牌於 2010 年被淘汰。超微半導體公司於 2014 年 10 月提升台南出生之蘇姿豐(Lisa Tzwu-Fang Su)博士為執行長後,股票從每股 $4 左右,上升到今天每股超過 $160,其市值已經是英特爾的兩倍,完全擺脫了在後者陰影下求生存的小眾玩家角色,正在挑戰英偉達的 GPU 市場。順便一題:超微半導體公司現任總裁(兼 AI 策略負責人)為出生於台北的彭明博(Victor Peng);與黃仁勳及蘇姿豐一樣,也是小時候就隨父母親移居到美國。

(註五)

延伸閱讀

  • 熱力學與能源利用」,《科學月刊》,1982 年 3 月號;收集於《我愛科學》(華騰文化有限公司,2017 年 12 月出版),轉載於「嘉義市政府全球資訊網」。
  • 網路安全技術與比特幣」,《科學月刊》,2020 年 11 月號;轉載於「善科教育基金會」的《科技大補帖》專欄。
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賴昭正_96
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成功大學化學工程系學士,芝加哥大學化學物理博士。在芝大時與一群留學生合創「科學月刊」。一直想回國貢獻所學,因此畢業後不久即回清大化學系任教。自認平易近人,但教學嚴謹,因此穫有「賴大刀」之惡名!於1982年時當選爲 清大化學系新一代的年青首任系主任兼所長;但壯志難酬,兩年後即辭職到美留浪。晚期曾回台蓋工廠及創業,均應「水土不服」而鎩羽而歸。正式退休後,除了開始又爲科學月刊寫文章外,全職帶小孫女(半歲起);現已成七歲之小孫女的BFF(2015)。首先接觸到泛科學是因爲科學月刊將我的一篇文章「愛因斯坦的最大的錯誤一宇宙論常數」推薦到泛科學重登。

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【2022 年搞笑諾貝爾獎】10 項怪奇獲獎研究出爐:你賺多少其實跟你的才華沒有關係?蠍子斷尾求生,反而讓自己從此便秘?
PanSci_96
・2022/09/16 ・4489字 ・閱讀時間約 9 分鐘

  • 文/A 編、F 編、Heidi
  • 圖/F 編
2022 年搞笑諾貝爾獎主視覺圖。 圖/YouTube

一年一度、讓你廢到笑出來的搞笑諾貝爾獎,今年在美東時間 9 月 15 日下午 6 點準時直播。(為了不讓 Covid-19 有任何肆虐的機會,今年依舊為線上舉行。)

遵循著今年的主題「知識」,這次 10 項獲獎的研究都將讓你笑著笑著,回過神想想才發現奇怪的知識增加了

現在就快讓我們一起來看看今年的得獎快訊,並一起期待後續的個別研究報導吧~

應用心臟病學獎:一見鍾情時,你的「心」會告訴你嗎?

在相親場合,如果兩個陌生人初次見面時,受到彼此吸引,他們的心率和皮膚電導就會同步。研究團隊發現,比起追蹤眼神接觸和表情變化,追蹤心率和皮膚電導等無法自主調節的生理活動,才是最好的方法。

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日後是否會成為情侶,從第一次見面時彼此的心跳頻率是否同步,就可以看出些微端倪? 圖/envato.elements

文學獎:到底為什麼全世界的法律文件都這麼難懂?

每次都看不懂法律文件在說什麼嗎?你並不孤單!全世界的人都在納悶這個問題。

研究團隊分析法律文件之所以難以閱讀、理解的原因,發現其中頻繁出現的法律用語都是平常不會接觸到的專有名詞,而雙重否定、被動語句和冗長的敘述,都會造成工作記憶不堪負荷,即使是有閱讀習慣的人,也都沒有辦法順利讀懂。

研究也建議法律文件應修正這些問題(特別是長句),或許可以提升整個社會的利益。

過於複雜的文法和冗長的敘述,都使法律文件難以被理解甚至是閱讀。 圖/envato.elements

生物學獎:不小心斷太多?蠍子斷尾後,從此開始便秘……

有一種 Ananteris 屬的蠍子,遇到危險時就會斷掉佔據 25% 體重的尾部,以及消化道末端,包括肛門,而且斷掉的部分都不會再生。沒有了肛門就無法排泄,便便累積在體內幾個月後,甚至會因此死去。

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好消息是,斷尾不影響他們的活動能力,他們可以善用這幾個月尋找配偶、繁殖下一代。

延伸閱讀:【2022 年搞笑諾貝爾生物獎】斷尾便祕的蠍子傳宗接代?!

雖然斷尾後沒有辦法再便便,幸運的是牠們還可以趁這段「最後的時間」繁殖下一代。 圖/wikimedia

醫學獎:好吃的冰淇淋,可以有效緩解癌症化療副作用的不適?

在接受卵巢癌化療時,其副作用包含了「口腔黏膜發炎」的症狀,一般來說,會藉由「冰凍療法」來緩解口腔黏膜發炎,讓成年人在嘴巴裡含冰塊,不過,在對兒童施行「冰凍療法」時,卻是給他們吃冰淇淋!

這不公平的現象啟發了這次醫學獎的研究,Marcin Jasiński 等人的研究致力於發掘成年人吃冰淇淋緩解發炎的合理原因,為成年患者在痛苦中尋找一絲希望。

延伸閱讀:【2022 年搞笑諾貝爾醫學獎】吃冰淇淋對抗化療後口腔黏膜破損、潰瘍的副作用

醫學獎的研究成果,未來可能成為卵巢癌病患化療過程中的小福音。 圖/envato.elements

工程獎: DJ 的福音?旋鈕的大小與手指數量的關係

音量旋鈕的直徑大小,會影響你用幾根手指頭去轉旋鈕,你甚至不需要研究,就能知道太大會握不住,但研究者認為,應該要確切理解旋鈕直徑大小與手指數量之間的關聯性,因此有了這次工程學獎的研究。

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下圖是研究的總結圖(異常精美),研究者以拇指位置(1M黑線)作為基準,把其他四根手指頭平均位置畫成黑線曲線,並把手指可能出現的區域(標準差範圍)以白色區塊表示。

此外,針對不同大小的旋鈕用了幾根手指頭,也可以直接在圖上看到,例如代表食指的 2M 黑線是從第一個圓開始,但中指的 3M 黑線卻從第二個圓開始。

如果需要設計符合人體工學的旋鈕,這篇研究非常有參考價值,但是應該沒人會因為轉旋鈕而手指痛吧……

開始旋轉旋鈕時,各指頭接觸位置的推移情況。(以拇指放在 Y 軸的情況) 圖/原文研究

延伸閱讀:【2022 年搞笑諾貝爾工程學獎】旋鈕大小與手指數之間的完美關係:轉動音量鈕需要用到幾根手指?

藝術史獎:這也是儀式的一環?用酒灌屁屁的馬雅人

Peter de Smet 和 Nicholas Hellmuth 從古馬雅的陶器上發現許多灌腸的場景(?!),他們認為這些畫面很好的證明「灌腸」是古馬雅儀式中的一環。但馬雅人這邊灌的不是普通的水,從一些畫面的描繪中可以發現,他們灌的是酒~精~。(情況從難以置信,變成難以理解……)馬雅人可能利用直腸吸收的作用,加強喝醉的效果。這項新的發現,推翻了過去對於馬雅人儀式的認知。

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除了酒精之外,菸草、睡蓮等植物所做的藥水,也是他們想灌進直腸的可能選擇。雖然現在學者們還不太明白,將睡蓮灌進去的作用是什麼……。

延伸閱讀:【2022 年搞笑諾貝爾藝術史獎】浣腸也搞儀式感!藥理學家的馬雅考古

Peter de Smet 介紹他從陶器上發現儀式場景的過程。 圖/YouTube

物理獎:小鴨為什麼都排隊前進?因為這樣比較省力

「生物特殊的行為,背後通常都有其獨特的意義。」如果仔細觀察便會發現,小鴨子們在游泳時,可不只是跟在母鴨身後,而是以整齊的隊列前進著。就像是自行車競賽中,隊伍的第一位選手負責破風,讓後方選手受到的風阻較小。

原文研究:

延伸閱讀:【2022 搞笑諾貝爾物理獎】小鴨游泳為什麼要排成一排?母鴨身後的「加速相位」推著小鴨走

就算上岸,小鴨也還是排隊前進。 圖/envato.elements

和平獎:「我跟你說一個秘密……」

八卦,是指說人閒話的行為,一個好的八卦,往往都是真假參半的內容。研究者深諳此道,建立模型來實驗。結果顯示,在不清楚消息來源是否真實的情況下,要說實話還是謊話,取決於你和對方的關係。

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換句話說,如果你想要討好對方,你就會說實話,讓對方跟你站在同一條陣線上。

(這種情況,我們好像在生活中多少都遇過……)

八卦傳播的真假,還得看傳播者與接收者之間的關係。 圖/envato.elements

經濟學獎:比起才華,「福氣(hok-khì)」更重要?

Pluchino、Biondo 和 Rapisarda 從數學上解釋了為什麼成功往往不屬於最有才華的人,而是屬於最幸運的人。

這個道理非常簡單:人類的才智呈現常態分布,而財富分配則是遵循 80/20法則,也就是 80% 的財富集中在 20% 的人身上,所以最聰明、最有才華的人,不一定就是最成功、最有錢的那些人,一切都是運氣!

註:這是 Pluchino 和 Rapisarda 獲得的第二個搞笑諾貝爾獎。他們曾經用數學證明,如果組織隨機提拔人員,就能變得更有效率,拿下了 2010 年搞笑諾貝爾管理獎。

延伸閱讀:【2022年搞笑諾貝爾經濟獎】不想努力的我,把運氣點滿就對了

從研究結果顯示,比起埋頭苦讀,到處嘗試、增加機會,更有可能讓人成功。 圖/envato.elements

安全工程獎:小心!前面有隻鹿!

日本琦玉一間餐廳推出新菜單「被撞死的鹿肉沙西米」,在台灣的我們看到可能會滿頭問號,但在某些地區時常會有大型野生動物與汽車相撞的事件,尤其是在有多種麋鹿出沒的斯堪地那維亞半島,麋鹿與車子之間的車禍問題急待解決。

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為此,研究人員在參觀了動物園、諮詢獸醫與解剖麋鹿等仔細調查後,用橡膠板與鋼製零件製作一隻假的麋鹿,並用三輛淘汰掉的舊車進行各種碰撞測試。透過假鹿的英勇犧牲,藉此收集到與真鹿碰撞相似的結果。在未來相關的安全防護上,提供了重要數據。

當然,在收集到完整的資料之前,假鹿的未來還有更多的「車禍」等著它……。

假鹿的撞擊測試。

延伸閱讀:【2022 搞笑諾貝爾安全工程獎】交通安全麋鹿有責!用假麋鹿守護行車和平!

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汽車視線死角突破第一式:從第一位女賽車手和他的鏡子開始說起
做車的人_96
・2017/10/31 ・3780字 ・閱讀時間約 7 分鐘 ・SR值 510 ・六年級

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「耶耶耶!駕照到手了!」經過一整個月的努力,我終於考到了汽車駕照,在歡欣鼓舞一陣後,更興奮的就是要選車買車了,但我心中仍有些不安,畢竟是原車原場考照,教練教了許多竅門,才能順利過關,之後實際上路真的就能安穩無憂嗎?特別是教練曾說過:「開車不撞到東西不算厲害,還要不被別人撞到才算厲害。」

因此,我期望能買一輛比較安全的車,好彌補自己經驗的不足。我的表姊小華是汽車公司的業務經理,跟他買、聽他的建議準沒錯。一通電話聯絡好,我找了一天下午去表姊的店裡看車。

圖 / by 微雨

後照鏡的誕生:傳奇女賽車手 + 他的鏡子?

第一次來到表姊的辦公室,除了東張西望外,我看到表姊桌上貼著一張美女照,而且是黑白的,我好奇地問:這是誰啊?「呵呵!他可是我的偶像啊!」 小華姊答道。

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蘿西‧萊維(Dorothy Elizabeth Levitt)——英國第一位女賽車手,圖/by Dorothy Levitt  Autodidactyl@wikipedia commons。

他叫多蘿西‧萊維(Dorothy Elizabeth Levitt),是英國第一位女賽車手,也是女性主義的先鋒,在上(20)世紀初的英國汽車才發明不久,開車的男生少,開車的女生更是罕聞。當時極少人可以接受女生開車,就連他的老師都嫌棄他是個女生,很不情願地教導。而且,早期的學車不僅要會開,還要會維護保養修理,與今日車手只專注於操駕大大不同。

他在 1903 年開始出賽,前幾次比賽只能算累積經驗,好強化自己的駕駛技術與車體機械調校,經過多次努力才開始打入名次與獲取獎金。到了 1905 年他從倫敦開到利物浦,成為當時最遠程的女駕駛,2 天後他又締造另一項紀錄,成為當時速度最快的女車手,並且還教導過丹麥亞歷山大女王及其公主如何開車,當時只有上流社會人士能接觸、購買汽車。

1909 年 Dorothy Levitt 出了一本冊子《The Woman and the Car》(女人與車),內容主要集結了他 1903 年到 1908 年間在週報上的專欄文章,教導女生當如何駕駛汽車。而他也在書中也提到女生當如何注意自身安全,例如獨自旅行時應該帶一把自動手槍來防身,然後在開車時應該把一面隨身手鏡掛在便於觀看的地方,觀察車子的後方,以策安全。

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1909 年 Dorothy Levitt 出《The Woman and the Car》(女人與車)的冊子,圖/from Waterstones

事實上,這正是汽車後照鏡(back-view mirror 後視鏡)的概念起源。

不過 Dorothy Levitt 只是在手冊上提及,而後在 1911 年的印地 500 車賽(Indianapolis 500-Mile Race, 印第安那波利斯 500 英哩大賽)中,奪冠的車手就為自己的車配置了後照鏡,之後比賽中其他車手也紛紛仿效跟進。直到 1921年 Elmer Berger 取得了後照鏡的專利、並開始大量生產之後,商業銷售的汽車才開始配備後照鏡。

初期的後照鏡跟賽車相同,只有配備觀看正後方的後照鏡,這在當時已經足夠,因為當時的汽車公路多半只有一線道,隨著路面的拓增、車輛的增加,相鄰車道的狀況也必須顧及,有了靠近駕駛的左側後照鏡,不久之後也加上右側後照鏡,最初左右後照鏡還不同大小,但不美觀。現在的車子都已是左右外型對稱的設計。

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「原來有這樣的發展歷程啊!確實有左右中後照鏡,開車才會感到安全啊!」我有些領略,而小華姊接著補充:「除後照鏡外,相近時期還有了擋風玻璃,在擋風玻璃還沒出現前,人們認為只要帶個護目鏡就好,後來受傷的人多了,發現護目鏡是不夠的,才有了擋風玻璃,一樣是種安全防護設計。」以上這些,已經是基本的基本了,現在的汽車,有更多先進的安全設計,例如安全氣囊(Air Bag)、緊急煞車系統(ABS,源自飛機機輪煞車設計)等,特別是影像感測器(Image Sensor)普及後,使操駕安全性再提升。

有了後照鏡卻還是有「視線死角」該怎麼辦?

但就算後照鏡已經發展成熟,有在開車的人都知道,汽車仍有一些後照鏡無法克服的死角;這該如何突破呢?目前最常見的其中一種克服倒車視線不良的方法,便是將影像感測器裝設在車尾的「倒車監視鏡頭」,這樣在倒車的時候就可以看到車後影像,再加上超音波測距,俗稱倒車雷達的輔助,就可以知道與碰撞物之間的距離,避免碰撞。

倒車雷達,圖/by Car leasing made simple@flickr。

再更進一步,由於左右後照鏡依然有視線死角,因此近年來的新車款,也開始在左右後照鏡埋設影像感測器,增加駕駛的觀察視野,稱為側邊視角(side view),甚至有從上方往下看的鷹眼視角(eagle view),快速全覽車的四周是否有碰撞物。

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雖名為鷹眼視角,但並不是真的從身車上豎起一個竿子,由上往下俯瞰,而是在車的前後左右都裝設影像感測器與相關側距,將車四面感測到的資訊組合起來,從而顯現完整的車外圍圖像。

單純光學後照鏡帶來的車側盲區(blind spot),圖/from How To Eliminate The Dreaded “Blind Spot”

但若是開車的時候,還要分別一直切換這些鏡頭功能,這樣不僅麻煩、也是危險駕駛的行為啊(抖)。

所以做車的人們就開始思考,該如何將這些鏡頭的影像整合在一起呢?於是也有了3D影像整合技術的開發。3D影像整合技術指的是透過多鏡頭的整合、影像無縫拼接、行駛狀態偵測辨識等等,在低速、高速的移動行駛下就能一鍵操作,將車側與車後的180度廣域視野無縫還原在車內的大屏幕中。

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為克服光學後照鏡的盲區,透過電子影像鏡頭大大提升駕駛人的視野,再加上3D影像整合技術,使用多鏡頭的影像縫合技術、設身處地從駕駛人的視角出發,避開A柱的死角,可以更全面掌握車周圍的路況。source:影片截圖

前前後後都照顧到了,這樣就萬無一失了嗎?

聽到這裡,我說:「幾乎全車外圍都看盡了,這樣就應該萬無一失了、絕對安全了吧?」

小華姊卻說:「還沒還沒,安全設計不僅於此,你有沒有想過「底盤下」呢?當我們的車行經凹陷、凸起路面時,如果我們有辦法先知道底盤下的狀況,我們是否就可以避免一些震盪或意外的發生呢?」他接續說。

「這個意思是說…難不成我們還在車底下安裝鏡頭嗎?不過底下這麼黑,有辦法看到嗎?」我困惑地說。

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小華姊再說:「其實呢,台灣就有自主開發一種叫做「底盤透視」的影像技術,是利用軟體演算法,在透明化之虛擬車底部,呈現鏡頭所擷取之影像,讓駕駛看到像是車輛底下這些肉眼看不到的地方。」

我說:「哇!那以後我要開車停上我家的機械停車位、開車去洗車,或是回外婆家那個小到不能再小的鄉間小路,我就再也不用害怕壓到不知名的障礙物啦!真是太強大的神器了。好了,夠完美了,應該不會出事了。」「還不夠!」小華姊答。

有了影像感測器後,更重要的安全技術也開始展露,由於半導體技術的進步,繪圖處理器晶片(GPU)運算力一日千里,過去無法進行即時影像辨識運算的,如今可以做到了。

將配備 GPU 晶片的車用電腦裝置到車上後,搭配人工智慧(AI)、機器學習(ML)、深度學習(DL)、類神經網路(ANN)等智慧軟體演算技術,車用電腦可以對擋風玻璃外的景象進行研判,哪個是正滾過來的礦泉水空瓶?哪個是臨時滾到路上的皮球?車用電腦都可以加以辨識,並透過抬頭顯示器,將該物標示出,甚至加上提示文字,提醒駕駛當注意。

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電腦可以辨識眼前的景象物品是什麼,圖/from fortune

「這招實在太強了!」我真希望我的車也有。

小華姊又說,由於這些投影標註改善我們在現實世界開車的安全性,有助於現實運作的就被稱為強化現實(AR),或稱擴增實境,當然相關技術還有混合實境、虛擬實境、增強虛擬等等。

「太厲害了,原來 AR 還能做這樣的混合應用!那我希望之後可以讓開車過程變得更有趣!例如邊開車邊抓寶可夢,或是邊成為勇者邊鬥惡龍~」聽到 AR 我的心已經飛到了遊戲中的異世界了。

小華姊輕輕地拍了一下我的腦袋「遊戲回家陪你用 VR 玩啦,在路上開車要專心!」突然他又換了個若有所思的表情喃喃自語道「不過讓開車過程遊戲化倒是不錯的主意耶,從多蘿西‧萊維的鏡子、到 HUD 應用在擋風玻璃上,都是從跨域到讓汽車產生革新的過程,或許設計得宜,不只不會讓用路人分心、反而能更創新?!讓我來趕快把這個點子筆記筆記之後或許⋯⋯」

「小華姊!午休時間結束囉!」雖然很捨不得驚擾到如此認真的小華姊,但我實在太迫不及待想試駕新車了。

「啊啊也是也是,那走吧!我帶你去看看我們有哪些車款,配備哪些安全功能,讓你這個新手安心上路開車!」

《做車的人》系列內容由裕隆集團委託,泛科學企劃執行

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做車的人_96
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