為什麼諾貝爾生醫獎頒給生理時鐘研究值得我們注意？──《科學月刊》

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。

晉朝分為西晉和東晉兩個階段。西晉末期，二十來歲的祖逖和劉琨，在京城洛陽當個小官，兩人是很要好的朋友。當時內憂外患不斷，兩人都有大志，一心報效國家。

祖逖和劉琨經常住在一起，天將亮時，一聽到雞叫聲，就起來舞劍，希望能文能武。這就是成語「聞雞起舞」的由來。因此聞雞起舞，比喻勤奮向上、努力不懈。

西元 311 年，匈奴人攻入洛陽，北方大亂。317 年，琅琊王司馬睿（晉元帝）在建康（今南京）即位，史稱東晉。在這之前，史稱西晉。當北方陷入混亂時，祖逖率領一批人南下，輔佐晉元帝，封為鎮西將軍。劉琨留在北方抗擊異族，做到都督。兩人都發揮了各自的文韜武略。

談到這裡，該造兩個句了：

我們要有光明的前程，就要學習聞雞起舞的精神，勤奮學習。

他天一亮，就起來鍛鍊身體，這種聞雞起舞的精神令人欽佩。

接下去要談談這個成語的科學意涵了。公雞之所以在破曉時啼叫，主要是「生物鐘」的關係。生物的生長和作息，都有一定的規律，這就是生物鐘。譬如牽牛花都是早上開花，蟋蟀傍晚後才會鳴叫，類似的例子不勝枚舉。

公雞呢？脊椎動物的大腦與小腦間，有個內分泌器官，叫做松果腺。晝行性動物，到了晚上松果腺會分泌褪黑激素，讓動物安然入睡。天亮時受到光線的刺激，褪黑激素分泌減少，動物就會醒來。公雞對光線的變化特別敏感，破曉時的微弱光線變化，也會讓牠醒過來，昂首啼叫。人們聽到公雞叫聲，就知道天要亮了。

公雞一般在天剛亮時啼叫，夏天在四、五點鐘，冬天在五、六點鐘。在沒有鐘錶的時代，公雞報曉是人們的重要時間指標。章老師小時候家裡沒有鐘錶，主要靠公雞啼叫，和固定時間前來叫賣的小販吆喝聲，知道大概是什麼時候了。

那麼，公雞醒來為什麼啼叫？雞是一種群居性動物，每個群體由一隻強壯威武的公雞當領袖。啼叫主要是宣示領域，也就是告訴其他雞群，這個地盤是我的，你們不要進來。

因此，破曉時一隻公雞啼叫，附近的公雞就會跟著啼叫，都是宣示領域的意思。既然公雞啼叫是一種領域行為，所以公雞白天也會啼叫。小朋友，你到動物園的兒童動物區遊玩，聽過大白天公雞啼叫嗎？

寫到這裡，還有點空間，順便介紹另一個成語——擊楫中流。祖逖率軍北伐，渡過長江，船到中流時，他慷慨激昂的擊打著船槳，立誓恢復中原。這個成語用來比喻：成就一件事的決心和激情。

本文轉載自顯微觀點

科學：一場每天進行的淘汰賽

在以錦標賽理論（tournament theory）運作的專門領域中，贏家獲得的獎勵將遠超出輸家，即使兩者的實際表現、累積貢獻僅有毫釐之差。就像奧運百米賽跑，0.005 秒決定了金牌與銀牌，只慢了 0.01 秒的第四名沒有資格出現在頒獎台。

諾貝爾獎、終身職制度、學術獎金、研究計畫的經費審核，也依照近乎贏者全拿的錦標賽理論運作。錦標賽制度在運動賽事中可以促進選手與隊伍不斷提高表現水準，但在科學領域呢？

諾貝爾獎作為額外的最高榮譽，嚴格維持其傳統限制（獎項最多由 3 人共享、僅頒發給在世者），許多傑出科學家成為遺珠，但這不阻礙他們在專業領域得到足以安心的資源，作出重要貢獻。

但是，目標包含鼓勵尖端學術研究、探索重要問題的學術終身職制度與計畫審查系統，它們的錦標賽特質卻在普拉修身上呈現負面效果。

若說錦標賽模式的獎勵機制可以鼓勵科學家投入潛力豐厚的研究題材，以及努力實踐靈感的能力。那麼普拉修和查菲一樣，及早意識到能夠獨立發光的 GFP 是生物學研究的金礦，可以用來追蹤活體細胞中的基因與蛋白質表現。而且普拉修更早著手研究，優先踏上 GFP 基因轉殖的跑道。

「要是我們在普拉修完成 GFP 序列後馬上展開合作，他應該不需要離開伍茲霍爾。」
說起自己與普拉修在 1989 年到 1992 年之間的失聯，查菲如此猜測

查菲和錢永健之所以能夠找到普拉修，搶先實現 GFP 應用（當時有其他競爭團隊在研發細胞內的螢光標記），是因為當時網路快速發展，使美國國家醫學圖書館（NLM）的線上文獻查詢系統 Medline 在 1992 年進入大學圖書資訊系統，他們才能起身實踐靈感，唾手找到普拉修的最新研究。

就普拉修的運氣來說，網路卻發展得不夠快。在 1990 年代中期開始流行的電子郵件若早個幾年普及化，普拉修更可能維繫與查菲的合作，及時得到經費與GFP轉殖成果，並晉升終身職。

當年普拉修的電話留言渺無回音，他以為查菲退出學術圈（查菲年輕時確實曾刻意遠離科學）。而查菲則猜測普拉修挫敗於GFP基因選殖，連個通知都沒有。在網路、電子郵件還不普及的 1990 年，要維持與合作者的聯繫需要付出更多心力與時間。通訊的困難與少許不足的人際積極性，導致兩年的延遲發表，讓普拉修耗盡研究經費與終身職的機會。

查菲團隊實現 GFP 基因轉殖的時候，實驗室裡甚至連一台螢光顯微鏡都還沒添購，他們必須和其他學者借用、排隊等候系所共用的共軛焦顯微鏡，才能觀察大腸桿菌與線蟲體內新生的螢光。後來，查菲多次要求顯微鏡供應商帶螢光顯微鏡來提供「試用」，團隊才得以更便利地檢驗轉殖成果。

GFP 的應用需求，大力刺激光學顯微技術的進展。它最早期的轉殖實驗成果，竟是由免費試用的螢光顯微鏡呈現。這聽起來是令人莞爾的科學史軼聞，但能夠靈活周轉的人脈、儀器，也是孤立的普拉修和著名大學教授查菲的學術資本落差之一。

透過改變訓練技巧與累積訓練量、最大化優勢、競賽當下的意志與觀察力，運動員偶有逆轉資本落差的機會，以黑馬之姿獲勝。但是在學術領域，研究題材的重要性與個人的才華、執行能力卻不像跑道上的衝刺秒數一樣清晰。

「他們大可以把我從諾貝爾獎名單去掉，換上普拉修。」
查菲總是對媒體表示，普拉修的貢獻不可忽視

在科學這個由同儕評價定勝負的錦標賽中，多數科學家難以逆轉經費、人脈等資本差距，也很難讓不同領域的專家了解自己的研究重要性，只能努力支撐、累積資本，期待自己贏得經費與知名度的時刻。等待運氣與環境好轉的餘裕，得以截長補短的經濟與社會資本，卻正是學術領域錦標賽中多數年輕科學家所缺乏的。

落敗的運動員至少獲得在競賽中表現的機會，以及某個程度的肯定。論文發表日期稍微落後競爭對手的科學家，則連努力被看見的機會都非常稀少。

普拉修與諾貝爾化學獎失之交臂、鬱鬱不得志的職涯是段引人喟嘆的個人史，並非科學體系的挫敗。他只是科學錦標賽持續依照慣例淘汰的諸多優秀人才中，有幸被贏家們提及的一位。

比普拉修年輕一歲，學術晉升之路卻順暢許多的錢永健曾說，「下村脩和普拉修對 GFP 研究的貢獻是無可取代的。」而且在普拉修 1992 年發表 GFP 基因的純化與定序，並且樂意對任何人分享之後，

「後面那些以研發 GFP 獲得榮譽的人，與其他人的不同可能只有些微的進度落差。」

錢永健在 2004 年至 2008 年之間，積極地建議諾貝爾獎委員會頒獎給下村脩與普拉修，但結果並非如此。

後續發展

普拉修從斯德哥爾摩回到亨茨維之後，受到包括國家公共廣播電台（National Public Radio）、《科學》期刊、亨茨維時報等美國媒體關注。但在訪談與報導的熱潮過後，普拉修依然坐困時薪 8.5 美元的豐田接駁車裏頭。

從諾貝爾頒獎典禮的輝煌榮譽，回到乏味、有時不受尊重的駕駛座上，失落的普拉修不敢相信自己依然找不到科學研發相關的工作。他喪氣地想，「經歷了這一切，我竟然還是沒有辦法回到科學領域。這中間一定出了什麼錯。」

在最憂鬱的那天，普拉修一度把接駁車停在路邊，撥號向亨茨維自殺防治熱線求助。過不多時，他在 2010 年找到科技研發的職位，2012 年他接受錢永健的提議，進入他的實驗團隊擔任研究員。重新在一個充滿支持與資源的環境投入科學研究，讓普拉修再度感到生活的動力與快樂。

2016 年錢永健逝世，實驗團隊解散，而普拉修在前一年就已離開 UCSD，從此沒有留下任何公開痕跡。曾被自殺防治熱線的機械式留言激怒到啞然失笑，決定繼續活下去的普拉修今年已經 73 歲，科學錦標賽的勝負再也不能困擾他，但科學思考帶給他的樂趣或許能夠不斷更新。

延伸閱讀：

• 缺席的普拉修，2008 年諾貝爾化學獎第 4 位得主 (1)
• 缺席的普拉修，2008 年諾貝爾化學獎第 4 位得主 (2)

參考資料：

• Scientist turned shuttle van driver is back in the lab The San Diego Tribune
• How Bad Luck & Bad Networking Cost Douglas Prasher a Nobel Prize Discover Megazine
• What Ever Happened to Douglas Prasher? The Scientist
• The Man Who Wasn’t There Science Adviser