開利誕辰｜科學史上的今天：11/26

• 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？

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。

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：

• 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

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？

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。

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？

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?

（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）或。

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。

• 作者 / 林子平

我隨著一排長長的隊伍，進入一個幾乎密閉，只能容納不到十五人的小房間。裡面燈光昏暗，人們站在一張筆記本大小的圖紙前，屏氣凝神地端詳。

在英國國家美術館（National Gallery）內，一個偌大展廳中隔出的狹小空間裡，展示著達文西早期珍貴的鉛筆手稿。為了避免破壞手稿，得要用一種特殊的光線照射，泛黃的紙張上才能浮現依稀模糊的字跡及線條。

「欸，光線這麼弱我看不清楚啦！」一旁的小兒子輕聲地跟我說，我費盡唇舌向他說明，這種年代久遠的作品，很容易受到紫外線及溫溼度的影響而毀損，需要細心呵護。「你看牆上那個溫溼度計，」我向他說，「從我們進來到現在，這個數值始終維持不變喔，這是一個精確控制的恆溫恆溼空間，來保護珍貴的藝術品。」

「藝術品？」兒子滿臉狐疑地問：「臥室的冷氣機不就是控制在固定的溫度嗎？上次我搭隔壁三叔公的車子，前後左右的四個座位還可以設定不同的溫度呢！」

他咧著嘴笑著說，「那我們也算是珍貴的藝術品吧！」

空調的發明不是為了人，會涼也只是副作用

空調一開始並不是為了人而設計的，和美術館的那個小房間一樣，當時也是為了紙張，而設計出全球第一個空調系統。

1902 年，一間位於紐約的印刷工廠，正經歷著前所未有的炎熱潮溼夏季。雜誌出版在即，卻因溼度太高使得紙張扭曲變形，油墨無法精準地印在紙上，公司便聘請了一位工程師來解決這個問題。

這位年輕工程師開利（Willis Carrier）發明出一個系統，讓冷卻的氨水在封閉的金屬盤管上持續循環，當空氣被風扇抽入而接觸到低溫盤管時，空氣中的水分就會凝結在極低溫的盤管上，並排出室外，使空氣的溼度降低。

就像是我們把一杯手搖冰飲放在桌面，過了一會兒，杯子外緣就會布滿凝結的水滴一樣，開利就是應用這個簡單的降溫除溼原理，成功地解決工廠內溼度過高的問題。

然而，他發明的這個空調系統有個副作用：會使空氣變冷。就像是一個很小的房間內如果放了上千杯冰飲，而且持續用電風扇吹，室內氣溫當然會略微下降。

從這一刻起，他滿腦子思考著如何利用這個副作用幫他創造商機。他把服務的對象從「紙」變成「人」，開始四處推銷他的產品。商場、劇院、車廂、辦公室開始設置空調，成為工作及娛樂場所中的奢侈品。他更刻意把空調產品跟創造更好的工作效率、更高品質的服務、可以帶來更高收益等價值連結在一起，讓業主願意花錢來採購他設計的空調。

但開利並不以此自滿。在 1929 年的一次演講中，他這麼說：「夏季的空調和冷卻可能會成為一種必需品，而不是奢侈品。我們必須終結這個無法降溫，讓人們不舒適的黑暗時代。」聽來像是蝙蝠俠在《蝙蝠俠：黑暗騎士》中對邪惡小丑的宣戰。

後來，在 1940 年代的報紙上，出現了史上第一則窗型空調廣告，標語是這麼下的：「你為什麼要再忍受？這台冷氣機以前所未見的低價讓你涼爽舒適！」這宣告了空調即將走入一般的住宅─由生活的奢侈品，成為了必需品。

吹冷氣要付出什麼代價？

經濟學家認為洗衣機的發明，可以讓婦女從繁重的家務勞動中解脫，間接提高婦女在家庭和社會的地位，也增加了在外工作的機會。那空調呢？新加坡前總理李光耀在接受記者詢問新加坡成功的因素，是這麼回答的：「空調對我們新加坡來說是最重要的發明，也許是歷史上指標性的發明之一。它使熱帶地區的發展成為可能，改變了文明的本質。」^{[註 1]}

空調和洗衣機一樣，成了居家生活必需品。不過一個家庭大概只需要一台洗衣機，但空調則可能隨著房間面積及數量的增加，設置的數量愈來愈多。

空調能帶給人們涼爽與舒適，這有什麼問題呢？

第一個問題是耗電。家庭中每種電器都可依據它的「功率」和「使用時間」來推估它的耗電量。功率以瓦（W）為單位，數值愈大表示這項電器愈耗電。使用時間則以小時（h）為單位，用愈久則總耗電量就愈多^{[註 2]}。

一般家電使用的特性是，功率小的使用時間長，功率大的使用時間短。例如較省電的電風扇（23 瓦），日光燈管（28 瓦）的使用時間就很長。而只要是涉及溫度改變的電器都會比較耗電，例如吹風機（1,000 瓦）或電鍋（700 瓦），不過，因為使用時間不長，對於住家的總耗電量影響其實不大。

空調是非常特殊的一項電器：不但功率高，使用時間又長。以一般家庭 4 坪大的主臥房來推估，冷氣機的功率約是 500 瓦，如果你睡眠 8 小時都開啟，再考量冷氣並不是所有時段都是全力運轉，就以 6 小時計算好了，耗電量就是 3 度，與吹電風扇 8 小時的用電量（0.5 度）相比，耗電量就差了 6 倍。

第二個問題是排熱。能量不滅定律告訴我們，能量既不會憑空產生，也不會憑空消失，它只會從一種形式轉化為另一種形式。空調這部機械，也不過就是把室內的能量搬運到戶外而已。室內有多涼，戶外就會有多熱。

如果台北市全部的住宅同時開啟空調，就相當於同時有300萬支的吹風機往外排熱^{[註 3]}，如此一來，都市能不熱嗎？

更嚴重的是，這是一種惡性循環。隨著戶外氣溫上升，人們使用空調的時間愈長，室內冷卻的需求愈大，空調的排熱量就愈多，導致戶外氣溫又再度上升。這個循環也導致用電量增加、戶外舒適性惡化、都市熱島效應等問題，形成一連串的連鎖效應。

裝設冷氣前先評估一下效益

開利發明空調的那年，也是愛因斯坦發表狹義相對論的年代。

炎炎夏日中，對大部分的人而言，空調帶來的價值應該比 E=mc2 來得重要許多。空調是一個劃時代的偉大發明，讓我們能在高溫的氣候環境下享受舒適的室內氣溫，但你有時也會擔心用電、排熱對環境的衝擊，以及長時間待在冷氣房內對於健康的影響。

讓我們先仔細回想一下空調的發展歷程，一開始是為了重要物品及機具的乾燥及冷卻，而後轉變成公共空間的價值創造，最後則走入住宅成為民生必需品。

因此，在我們裝設冷氣前，得先思考目的是什麼，以及評估可能帶來的效益及問題。

在一些公共空間，像車站開放的等候大廳、挑高空間，辦公室的等候區、茶水間、走廊，或是住宅大樓一樓的門廳、住家內開放式的廚房餐廳等。只要不是人會長時間待著的地方，或是具開放性、有流動的人潮，都應謹慎思考空調裝置的必要性。

這類的空間因為具有開放性，冷氣容易溢散，也很難確實規範使用者開關門窗的動作，開冷氣的降溫效果不彰。如果這些空間建築外殼又設計得不好，例如玻璃面太大、開窗方向不對、缺乏良好的遮陽的話，那更是能源殺手。

這類空間一旦裝了空調，人們就會想要開啟使用，導致過度耗電。我們不妨先預留安裝設備的可能性，等到確實有需求的時候，可以採用局部空調的方式，把冷氣吹到人會停留比較久的地方，例如車站的剪票口及候車室。這就像是在看書時只需要使用小檯燈做局部照明，不需要開啟天花板上大量的背景照明一樣。

開啟空調前你該確認的三件事

人不是藝術品，不需要精確控制的恆溫恆溼空間。人體原本就有自動調適氣候的能力，我們可以試試用前面幾個小節所談的方式取代長時使用冷氣，也許有助於解決這些矛盾焦慮。在你按下冷氣搖控器上的啟動按鈕之前，我要提醒你該確認三件事。

第一，你是「想要」，還是「需要」吹冷氣呢？

當室內的高溫已經超出人體所能負荷的狀態，你當然需要開啟冷氣。如果在盛夏時，室內窗戶已經打開，卻還是一直維持在 30℃ 以上，你又必須停留一段時間，或是你已經大量流汗覺得不舒適，那就有開冷氣的必要。

不過，有時室內不是很高溫，但會讓你「想要」吹冷氣，只因為你期待室內比戶外再涼一點^{[註 4]}。這個狀況常出現在春天及秋天的時候，為了要使室內氣溫低於戶外氣溫，你得設定很低的氣溫才能滿足期待，造成不必要的空調能源浪費。如果是這種狀況，你應該先開個風扇坐一會兒，也許就會逐漸適應室內的氣溫。

第二，目前室內和戶外的氣溫如何呢？

人對熱舒適的感受並不可靠。因為它夾雜著生理（例如剛運動完或靜坐）以及心理（例如經驗及期待）的影響，光是憑冷熱感覺決定要不要開冷氣，也許不太可靠。

相信溫度計吧，最好是擺在靠近你的位置，讓它真實地呈現目前的氣溫^{[註 5]}。如果都還在 29、30℃ 以內，其實吹個風扇都還能讓你在舒適範圍，未必要開冷氣。

戶外的氣溫也很重要，打開窗戶感受一下吧。如果你感覺戶外氣溫比較低，也還算舒適，代表你不需要開冷氣，應該開窗，讓涼爽的氣流進入室內，帶走室內空氣及牆面、家具表面上的一些熱量。如果你發現戶外氣溫已高於室內，而且室內氣溫也高出舒適範圍，那就是關窗開冷氣的時機了。

第三，開冷氣時，設定適合溫度、搭配風扇。

參考能源局及台電的一些宣導對策，將空調溫度設定在 27℃ 左右，搭配電風扇使用，也許還能再調高1℃，仍可以大致滿足人體對熱舒適的需求。

在住家要開冷氣時，為了確保空氣品質，記得略開一個小縫，5 到 10 公分就好。這樣就有可能達到 3-5 倍左右的換氣量，室內氣溫也不會明顯增加，是能兼顧節能及健康的策略^{[註 6]}。

開冷氣前，記得確認這三件事，想清楚，再按下冷氣搖控器上的開關按鍵。

另外，在公共空間覺得太冷時，你可以勇敢地向管理者表達：「現在氣溫會不會太低啊，有點冷呢。」既表達了使用者對於熱舒適性的看法，也提醒管理者多加留意室內氣溫是否適當。

即使開冷氣，也要確保舒適健康，拒絕低溫勒索。

消暑涼方 12：開冷氣前，先開窗並適應室溫。開啟後，要設定適中溫度並配合風扇，窗戶略開一個小縫，能增加換氣確保空氣品質。

註釋

• 註 1： 在一次受訪中李光耀表示，沒有空調時人們只能在涼爽的清晨或黃昏時分工作，他提到，他成為總理後做的第一件事，就是在公務員工作的大樓裡安裝空調，這是提高公共效率的關鍵。話雖如此，依照我自己的經驗，新加坡在許多車站、門廳、學校、餐廳仍是以自然通風為主，辦公室的空調溫度也不會設定得很低—如果和香港相比。香港一位建築系教授告訴我，香港全年最冷的地方就是夏天的辦公室內！
• 註 2： 以功率 1,000 瓦（1kW，常稱「瓩」，這字得念「千瓦」，注音輸入法打不出來，還好我念大一的時候學會用倉頡）的吹風機為例，它使用 1 小時的電量是 1 瓩時（kWh），也就是電費單上會看到的 1 度電，依台灣現行的電價，大概是 2.5-3.5 元左右。當然你吹風機不會使用這麼久，如果使用 6 分鐘（即 0.1 小時），大概就用了 0.1 度電。
• 註 3： 依洪國安博士空調實務經驗，並參閱知名品牌的空調耗電資料，以前面提到的那間主臥室配置的空調瓦數當基準的話，4 坪大的主臥房，大概配置 500 瓦空調，每坪因空調而排出的熱量大概是 125 瓦。依戶政資訊統計，台北市 105 萬戶，每戶 44.9 坪計算，假設有一半的空間設置空調，則全台北住宅的空調容量為 2,946,563 kW，如果同時開啟，相當於 2,946,563 支的吹風機往外吹。
• 註 4： 這是一場在你心中悄然進行，關於「經驗」及「期待」熱舒適的內心戲。你也許有這樣的經驗，一進家門，你覺得室內氣溫比戶外高，就馬上開了冷氣。結果待了一會兒發現不會涼，才發現冷氣的搖控器是預設 27℃，而室內原本的氣溫比 27℃ 還低，你得再把設定溫度調低一點，冷風才會吹出來。這是因為身處台灣長期高溫的經驗，你期待有涼爽的感受，也預期室內應該要比戶外低溫。當這個期待落空，你就會想再降低氣溫—即使當時還算舒適。
• 註 5： 冷氣機上的溫度，通常顯示的是空調回風的氣溫；搖控器上的溫度，顯示的是你想設定的室內氣溫，也就是壓縮機停止的溫度，這兩者都不是真正的室內氣溫。
• 註 6： 依成功大學建築學系潘振宇老師的實測經驗，當室內空調溫度設定為 27℃，在夏季，如果窗戶密閉，只有門縫的間隙風時，換氣次數大概只有 0.1 到 0.5 次；如果窗戶開一個 5 到 10 公分寬的小縫，則入風口面積約有 75 公分乘以 10 公分左右，出風靠門下縫 120 公分乘以 1.5 公分，經估算換氣量可達到 4 倍多。此時室內氣溫只略微上升約 0.4-0.7℃，在確保室內換氣情況下，也不致於影響室內舒適及用電。

——本文摘自《跳出溫度舒適圈》，2022 年 9 月，商周出版，未經同意請勿轉載。