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人類首次熱氣球飛行|科學史上的今天:11/21

張瑞棋_96
・2015/11/21 ・912字 ・閱讀時間約 1 分鐘 ・SR值 501 ・六年級

萊特兄弟於1903年發明飛機,實現人類翱翔天空的夢想而名垂千古。等等,更早之前就有人飛上天際了──雖然靠的是熱氣球。

由孟戈菲兄弟所造的世界上第一架載人熱氣球。圖片來源:wikimedia

說起來,最早發明熱氣球的其實是中國人,現在大家常放的天燈又稱孔明燈,相傳為一千八百年前的三國時期,諸葛亮為了傳遞軍事信號而發明的。不過從天燈到載人的熱氣球,竟然相隔了近一千六百年。

1777年,法國造紙商孟戈菲兄弟(Joseph-Michel Montgolfier / Jacques-Étienne Montgolfier)在火爐上晾乾衣服時,發現衣服會不斷鼓起並且翻騰向上,因而埋下了製作熱氣球的念頭。1782年,他們用木條編成1米x 1米x 1.3米的長方體籃子,四周再貼上綢緞,然後在底部點火後,籃子即冉冉上升到天花板。他們興奮地又製作了每邊放大3倍,等於是27倍大的熱氣球,也成功升空,最後掉落在兩公里外。

他們繼續加大體積,並將形狀改為球狀,於1783年1783在群眾面前,成功將體積790立方公尺的熱氣球升上兩千公尺的高空。這消息傳遍了巴黎,也傳進了皇宮。於是同年9月,他們在凡爾賽宮廣場,於路易十六面前成功讓一顆更大的熱氣球升到五百公尺高,飛了三公里,在空中一共停留了8分鐘。重點是,上頭還搭載了羊、鴨子與公雞三隻動物,回到地面時仍安然無恙,證明在高空並無缺氧之虞,可以進行載人飛行。

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他們先於十月在有繫繩的安全措施下,讓弟弟先乘坐熱氣球垂直昇降,確認身體無恙。1783年11月21日,他們進行首次的熱氣球載人飛行實驗。這顆熱氣球高23公尺、直徑15公尺,由科學家皮勞特(Jean-François Pilâtre)與一位軍官乘坐,兩人上升到九百公尺的高空,飛行25分鐘後降落在9公里遠的巴黎城外。人類終於實現夢想,首次遨遊天空。

孟戈菲兄弟其實並不知道熱氣球上升的原理,他們還以為是燃燒產生了比空氣輕的特殊氣體。回顧他們只是實際動手做實驗,不斷改進而最後獲致成功的過程,以當時中國的工藝,應該早就能將天燈進一步發展為載人熱氣球,結果成為又一個發明領先、發展落後的例子,不禁令人為之嘆息!

本文同時收錄於《科學史上的今天:歷史的瞬間,改變世界的起點》,由究竟出版社出版。

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張瑞棋_96
423 篇文章 ・ 1028 位粉絲
1987年清華大學工業工程系畢業,1992年取得美國西北大學工業工程碩士。浮沉科技業近二十載後,退休賦閒在家,當了中年大叔才開始寫作,成為泛科學專欄作者。著有《科學史上的今天》一書;個人臉書粉絲頁《科學棋談》。

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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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如果子彈飛到最高點時,伸手抓住會怎樣?——《如果這樣,會怎樣?2》
天下文化_96
・2023/05/10 ・1577字 ・閱讀時間約 3 分鐘

有什麼方法可以開槍讓子彈在空中飛,然後安全的用手接住?比方說,開槍射擊的人在平地,而接住子彈的人在山上,位於射程的最遠處。
——艾德蒙.許(Edmond Hui),倫敦

接住!

「接住子彈」是舞台上的特技,表演者看似接住射擊出來飛到一半的子彈——通常是用牙齒接住的。當然啦,這是錯覺,像那樣接住子彈是不可能的。

但在適當的條件下,你可能接得住子彈,只是要有很多的耐心和運氣。

直直向上射擊的子彈最終會達到最大高度。子彈可能不會完全停止;比較可能的是,它會以每秒若干公尺的速率往旁邊偏移。

如果有人舉槍向上射擊子彈……。

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……而你乘著熱氣球在射程範圍的正上方閒晃……

……當子彈飛到最高點時,你伸手出去抓住子彈,這是有可能的。

你不應該做的事情

(清單已更新)

#156,812 吃洗衣膠囊球

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#156,813 在雷雨中踩高蹺

#156,814 在加油站放煙火

#156,815 餵你的貓吃「與人類手部形狀質地」一模一樣的零食

#156,816 在間歇泉噴口上方彎腰低頭想要一窺究竟

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#156,817(新增!)搭乘熱氣球飛越射程範圍

如果你在子彈弧線的最高點成功抓住子彈,或許你會注意到奇怪的事情:子彈除了很燙之外,還會自旋。

它會失去向上的動量,但不會失去自旋角動量;子彈仍然具有槍管造成的自旋。

當子彈射擊在冰面時,可以很明顯的看到這種效應。正如數十部 YouTube 影片所證實的那樣,我們常發現射進冰中的子彈仍在快速自旋。你必須緊緊抓住子彈,不然它可能會跳出你的手掌心。

如果你沒有熱氣球,在山頂很有機會行得通。加拿大索爾山(Mount ­Thor)的垂直落差有 1,250 公尺。根據「近距離對焦研究」(Close Focus Research)彈道學實驗室的數據,這幾乎剛好是 0.22 長步槍子彈直直向上射擊會飛的高度。

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如果你想要用更大的子彈,就需要更大的落差;AK-47 子彈向上射擊可能超過 2 公里。地球上沒有那麼高的垂直懸崖,因此你需要以某個角度發射子彈,結果子彈在弧線頂點會具有顯著的橫向速度。不過,夠硬的棒球手套也許有辦法接住子彈。

其中任何一種情境下,你都必須非常走運。由於子彈的弧線有不確定性,你恐怕必須射擊數千發子彈才能碰巧接個正著。

等到那個時候,你可能會發現自己招來了某些人的關注。

——本文摘自《如果這樣,會怎樣?2:千奇百怪的問題 嚴肅精確的回答》,2023 年 3 月,天下文化出版,未經同意請勿轉載。

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天下文化_96
142 篇文章 ・ 624 位粉絲
天下文化成立於1982年。一直堅持「傳播進步觀念,豐富閱讀世界」,已出版超過2,500種書籍,涵括財經企管、心理勵志、社會人文、科學文化、文學人生、健康生活、親子教養等領域。每一本書都帶給讀者知識、啟發、創意、以及實用的多重收穫,也持續引領台灣社會與國際重要管理潮流同步接軌。

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航空公司的機票定價策略是什麼?轉機航線更長為什麼反而更便宜?
PanSci_96
・2023/05/06 ・2857字 ・閱讀時間約 5 分鐘

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疫情解封半年了,你出過國了嗎?

當你開始自己安排行程,為了能留更多預算吃美食、買紀念品,我們往往會貨比三家,盡可能找到更加實惠的機票。但找著找著總是會發現,欸!奇怪,怎麼需要轉機的航程,總是比直達班機便宜上許多!?

明明航程更長,為什麼票價卻變便宜了呢?

機票價格是怎麼定的?

綜觀整個大眾運輸市場,陸上交通工具如高鐵、火車、客運的票價,不論是連假還是平日,其實都不會相差太多。然而飛機卻完全不一樣,即使是在旅遊淡季,價格仍然會以分鐘為單位上下波動,要搶到一張經濟實惠的機票,全憑本事了!

航空公司的訂價策略是票價快速浮動的主因之一,即使是同一班機,每個座位的定價會有所不同,距離起飛的剩餘時間、班機上的空位情況也都會影響價格。除了市場的供需外,國際油價、人力成本也都是影響成本的因素。

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航空公司在計算完各項成本之後,首要任務就是決定要開哪些航線,以及在這些航線上配置多少班次的飛機,才能最大化運輸旅客並且避免浪費太多空位。

機票價格是怎麼定出來的呢?圖/Envato Elements

為什麼轉機比較便宜?

其實載人跟載貨的情形很像,如果你把自己想像成貨物,航空公司換成貨運公司,就很好理解了。當我們網購下單東西時,貨運公司並非從店家直接派一台貨運車送貨到府,而是先集中到物流中心,接著發到各縣市較小的營業所,最後才由司機個別配送。

從點對點運輸改為集中後再處理,雖然單一貨物需要移動的距離變長了,但物流路線的複雜度卻簡化了許多;以貨運公司的角度來看,在相同的人力下,每天能配送的貨物量也就增加了。

這種物流重新分配方式稱為軸輻網路或是樞紐網路(hub-and-spoke network),在剛才的例子中,整個網路如同車輪的輻條般輻射展開,而物流中心就是中心的樞紐 hub。

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輻射展開的樞紐網路。圖/PanSci YouTube

把相同的概念放到航運中,這些關鍵的樞紐就稱為樞紐機場,長途航線通常會經過樞紐機場並在此轉機,繼續前往目的地。至於要選擇哪個機場是樞紐機場,除了考量機場的吞吐量外,當然也考量到航空公司本身的所在位置。例如國內的華航、長榮、星宇航空等,樞紐機場就都在桃園國際機場,而大家飛歐洲線常搭的阿聯酋航空,樞紐機場就在杜拜國際機場,這也是為什麼我們通常都得在杜拜轉機。

在 hub-and-spoke 的架構下,航空公司可以放心把總部設在樞紐機場,不僅能高度掌握每條航線,人力成本分配也可以更簡化。

航線上的交通規則

此時此刻,全球正在飛行的飛機數量,大概有 8000~20000 架次,這數量可不少,必須有妥善的管制系統。天空其實和汽車的高速公路、火車的鐵軌一樣,飛機也需要照著明確規劃好的空中航線及高度飛行,並且遵循飛航管制。

撇開因為機械故障導致的空難,因人為失誤導致飛機在空中「相撞」,在歷史上確實發生過幾次。

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例如 1986 年,墨西哥國際航空 498 號班機與私人小型飛機在洛杉磯國際機場上空發生擦撞,雙雙墜毀。事後調查,肇事的原因是由於實習航管員分心,忽略了雷達中出現的小型飛機訊號,未能提醒兩架班機迴避,因此發生憾事。在這之後,美國聯邦航空局強制所有境內的飛機,都要安裝空中防撞系統,避免憾事再次發生。

498號班機被撞後的影像,飛機當時已經失去水平尾翼。圖/維基百科

時至今日,除了在飛機上安裝防撞系統外,航空管制多次調整,訂出垂直隔離、前後隔離、左右隔離等規範。

以垂直隔離為例,依照高度將航道分為了好幾「層」;除非遇到亂流、機械故障等緊急狀況,否則飛機應保持在特定的飛航空層(Flight Level , FL)中飛行,如:FL290 就是該飛機在高度 2 萬 9 千英尺飛行。隨著大氣數據計算機、高度計以及自動駕駛系統的發展,現在兩個飛航空層的垂直間隔為 1000 英尺;因此在一般民航機巡航高度的 FL290 到 FL410 之間,共可以切割出 13 個空層供飛機飛行。

另外,萬一真的不幸發生意外,飛機要能找到地方緊急迫降,此時要考慮的便是延程飛行時間 (Extended Operation),也就是當意外發生時,迫降到最近機場的時間。通常航線規劃時會要求航線中的任一點,要能在 60~180 分鐘內飛到最近的機場,因此航線的規劃就不能偏離陸地太遠。

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為了能橫跨大洋,選擇不同的機型、飛機本身噴射發動機數量的不同,延程飛行時間也可以跟著拉長。例如較新的波音 777 中許多型號,便通過了 ETOPS-330 的認證,代表延程飛行的容許時間長達 330 分鐘 。

飛機怎麼飛快又省油?

這一條條的空中公路,又該怎麼規劃,才能又快又省油呢?我們可以直接看看實際運行中的航線。然後就會發現:飛機竟然不飛直線,而是繞了個大弧線!你以為是繞了遠路嗎?恰恰相反,這是最短距離!

我們來思考一下,要如何在地球上劃出兩點間的最短距離?只要把地球像是西瓜一樣一刀切下,這一刀不僅要同時經過目標兩點,還要通過球心,剛好把地球切成對半。這條弧線就是兩點的最短距離,又稱為大圓弧線。使用此路線飛行的航線,則稱為大圓航線。

除了大圓航線外,風速當然也是需要考量的重要因素。在地球中緯度的高空上,有條長年從西吹向東的西風帶,如果乘上這些風帶由西向東飛,不僅比較快也較省油;反過來由東向西逆風飛行,所需時間就會較久。以及在各緯度都有可能出現、風速可達時速 200 到 300 公里的噴射氣流,飛行時,若利用這些風帶的效益比大圓航線還要高的話,既可以省油、省時又省錢。

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利用風帶飛行,既省油、省時又省錢。圖/Envato Elements

如果還想要繼續深入機票的定價策略,就會發現裡面複雜的程度就像是氣象預報一樣。

例如為了讓每個座位不被浪費,航空公司出售機票的數量可能比實際的座位數量還要多,也就是所謂的機位超賣,至於要超賣多少張機票,則要綜合考量該班次遊客的性質通常是商業或是旅遊目的居多,並且計算旅客放棄的機率以及賠償成本等等。當旅遊旺季時,還要考量到機場航班過多,機場跑道的起降還要排隊造成的擁擠延誤成本等等。

如果可以簡單誰想要複雜呢?因此也有航空公司推出低成本航空,也就是我們常說的廉航。它們會選擇反其道而行,減少大型機場使用,並以短、中航程為主,策略又完全不一樣。

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