環境用藥「殺蟲劑」為什麼能殺蟲？它對人體有害嗎？

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。

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。

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）」！

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。

以研華科技為例，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。

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。

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。

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）。

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。

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。

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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編按：此為《drawdown 反轉地球暖化100招》最終章，作者提出一些「明日新亮點」，期待可以減緩全球暖化的現象。

大麻也有「工業用」？

將工業用大麻稱之為「明日新亮點」似乎有些奇怪，因為它被用於製作人類衣物的纖維，已長達數萬年的時間。它之所以被納入本文，不是因為它可以做什麼，而是因為它可以取代什麼。

1937 年，美國有效地禁止種植各種大麻，當時帶頭反對的新聞與紀錄片，以駭人聽聞的方式，述說大麻作為一種毒品如何滋生暴力與精神錯亂。因為人們對於麻繩或是其他工業用大麻製品感到舒坦，對神經起作用的其他品種（大麻的學名為 Cannabis sativa）就被命名為「marihuana」，這是一個墨西哥黑話，除了用來指涉它摧毀性的效果，也隱含了種族歧視。

今日，越來越多州批准休閒與醫療用大麻，工業用大麻卻因緝毒局拒絕同意，在美國仍被禁止栽種。在世界其他地方，大麻是具有許多用途的商品作物。與休閒或醫療用大麻相比，工業用大麻含有的大麻素微不足道。

以大麻取代棉花，對社會、環境與氣候的影響更小

數千年前，大麻因為其富含纖維的莖而受到注意。內皮與莖皮都含有長而強健的纖維，可以單獨被紡織，或是與亞麻及棉花結合後製作服飾。 1840 年代，人們開始使用木漿製作紙張；在此之前，紙張幾乎都是使用丟棄的大麻服裝製作而成。尋找廢棄布料的拾荒者，來回歐洲城市之間，撿拾街頭的廢棄物來貼補家用。這些破舊的衣物被賣至類似今日的回收中心，大麻被分類出來、清洗、紮綑後賣給造紙業者。

大麻生產強韌且永續的纖維。

用途涵蓋紙張、織品、繩索、縫隙填補、地毯與帆布（canvas）。「canvas」一詞源於「cannabis」（大麻，法語則為 canevas）。內皮是有價值的部位，被用於織品與繩索，每英畝產量在 800 至 2,400 磅之間，比棉花產量還高。兩種植物的影響差異也很可觀。棉花是世界上對環境最有害的作物，因為種植過程使用大量化學物質，並且相當倚賴化學燃料。^註棉花雖然僅占所有農地的 2.5 ％，其每年的殺蟲劑使用量卻高達 16 ％。

當我們再把 2 萬人因為殺蟲劑中毒死亡、水質汙染、殺蟲劑引發的疾病，密集使用人工肥料與除草劑，以及因灌溉乾燥土壤導致的土壤鹽化等問題納入計算，你會發現這樣的一種作物對於社會、環境與氣候的影響。將近 1 ％的溫室氣體排放來自棉花生產。一件白襯衫由農田至消費者手中的排放量是 80 磅的二氧化碳。

當大麻移除內皮後，剩下種子以及大麻屑（hurd）。大麻屑可以製造多種產品，包括纖維板、砌塊、隔熱材質、灰泥與粉刷。這種植物的多功能性讓某些人相信它是農業的萬靈丹。並非如此。大麻是一年生植物，所以必須輪耕使土壤恢復肥沃。不過它不需要像一般一年生作物那樣耕作。種植密集且成長快速的大麻，可以驅逐並遮蔽薊之類的雜草，因此發揮了除草劑的作用。此外也無需使用殺蟲劑。以當下價格計算，它的每英畝淨利是小麥的 2 至 3 倍。但是它需要不少的水，以及深厚且營養充沛的土壤，此外也不適合用來恢復退化的土地。

大麻對環境的益處很多，但是卻不便宜，至少在美國是如此。舉例而言，如果為了效率而使用打穀機收割大麻，將會破壞內皮纖維。雖然內皮用途多元，大麻纖維的成本將近木漿的 6 倍。

當大麻作為棉花的替代品時，才是它發揮改變作用的時候，其他用途則可支持它的經濟。當中國前最高領導人胡錦濤於 2009 年造訪中國的大麻加工商時，他懇求他們增加中國種植量至 200 萬英畝，藉此避免棉花的有害效果。成長端賴大麻織品的生產能否達到價格低廉、時尚與舒適。就纖維柔軟度而言，它不是棉花的對手，但是如果成本有競爭力，它確實可以取代世界一半的棉花，用於日常衣物的製作，例如牛仔褲、夾克、帆布鞋、帽子等，如此一來將對碳排放產生顯著影響。

註：傳統棉花種植使用大量殺蟲劑與除草劑，棉花種植面積占農業2.5%，但農藥用量卻占總量的16%；所使用的農藥毒性亦高，例如涕滅威。此外，將棉花製成服飾的過程中，也會使用各種化學物質，例如甲醛、氨、石化除垢劑、矽蠟、化學清洗劑等。

本文摘錄自《drawdown 反轉地球暖化100招》，2019 年 1 月，聯經出版

本文由行政院環境保護署毒物及化學物質局委託，泛科學企劃執行

• 作者：Alex Tzeng

• 當我們在生活中遇到蟲蟲危機時，我們只能跟這位 FOX 記者一樣嚇得花容失色了嗎？！擷取自FOX San Diego YouTube頻道

只要被親朋好友們知道自己在昆蟲系唸書，以下是日常中的日常，

筆者友人Ａ：「你不是唸昆蟲系的嗎？我家蟑螂很多幫我處理一下啦。」

筆者友人Ｂ：「最近蚊子好多喔，怎樣才能不讓蚊子叮？」

筆者友人Ｃ：「我跟你說喔，我家最近螞蟻很多，真不知道該怎麼辦（水汪汪大眼看著你）。」

筆者友人Ｄ到Ｚ：「問你一下，哪一種藥殺蟲比較有效？」

接著我在桌上放上一本農業藥劑學、一本衛生昆蟲學、再覆蓋一本殺蟲劑毒理學，然後結束這段對話（推眼鏡）。

那麼到底家裡有蟲該怎麼辦？

首先最重要的是辨別出是什麼蟲，可是沒有相關的知識怎麼辦？別擔心，國立自然科學博物館的詹美鈴博士建置了「Let’s探索居家昆蟲」的網站[1]並且在科博館舉辦「我家蟲住民」特展[2]，中興大學昆蟲系也有提供白蟻鑑定的服務[3]，這些資源提供相當多居家昆蟲和居家「非」昆蟲的資訊，不用擔心沒有相關的知識管道學習。

然而，為什麼要學會辨別居家發生的蟲種呢？原因有二，其一是家中有許多蟲蟲出沒是由於家裡面有適合昆蟲孳生的環境，多數情況是只要改善環境，家中的蟲蟲也就不會孳生，自然沒有蟲蟲危機，而學會辨別種類才能知道什麼環境需要改善，也才能對症處理。其二則是，若能夠辨別種類，就能在真正需要的時候才使用環境用藥，如此能夠有效減少環境用藥的使用和接觸。

筆者友人Ｄ到Ｚ：「等等，我剛剛問的是殺蟲劑，那什麼是環境用藥？」

什麼是環境用藥？又該怎麼選擇？

其實殺蟲劑只是環境用藥的一種。直覺上會想到市場上買得到的噴霧罐、水煙殺蟲劑、凝膠誘餌、蚊香、固體或液體電蚊香等，但除了這些，環境用藥還涵蓋了由微生物製成的殺蟲劑，像是由蘇力菌 (Bacillus thuringiensis) 所製成的粒劑就是用於防治蚊、蠅等雙翅目昆蟲的幼蟲。

而這些殺蟲劑的作用機制繁多，依作用的標的可以區分為肌肉與神經、生長與發育、呼吸、中腸以及未知或無特定作用位置[4]。像是家中較常使用的蚊香以及液體電蚊香，其有效的成份為除蟲菊類的藥劑，這類藥劑是針對蚊蟲的神經上的鈉離子通道進行調節，使其神經不正常活化，導致蚊蟲昏迷及死亡。（延伸閱讀：環境用藥「殺蟲劑」為什麼能殺蟲？它對人體有害嗎？）

那這些藥劑對人也有影響嗎？環境用藥在正確的使用下，對於人的其實影響是很微小的，但每種藥劑都有其作用的對象與施作方法，在選用藥劑前就如前面提到的，要先辨別發生的蟲種，再來則是挑選時需要閱讀藥劑外包裝上的標示，標示上可包含以下資訊：（一）環保署核准許可證字號，例如：「環署衛輸字第0000號、環署衛製字第0000號、環衛藥防蟲字的第0000號」、（二）產品有效期限、（三）性能（防治對象）、（四）適用範圍及使用方法。最重要的是，使用前先看標示，才能夠正確安全用藥，而不致危害環境與人體健康。

會不會無差別攻擊，把所有的昆蟲都殺了？

一種環境用藥能被核准使用，必然通過毒性、效性、安全性等多方評估，其中，有兩個面向也特別受到評估：第一是殺蟲劑的專一性，也就是當防治目標害蟲時，不會對其他環境中的生物造成影響；第二是殺蟲劑在環境中殘留的量與時間必須儘可能的短，即是殺蟲劑只在需要防治害蟲時才作用，也要儘可能不讓它留存在環境中。

讓我們來看看無法滿足這兩個面向而最終被禁用或限縮使用範圍的例子：滴滴涕 (DDT; Dichloro-Diphenyl-Trichloroethane) 和類尼古丁殺蟲劑 (Nicotinoids)。

滴滴涕是世界上第一支用於防治衛生以及農業害蟲的有機合成殺蟲劑，而且滴滴涕具有廣泛的殺蟲效果，可以防治瘧疾等多種病媒攜帶的疾病以及防治農業害蟲，「殘效性高」可以使噴灑間隔時間較久操作省時，而且對哺乳動物的急毒性稍低，這些特性使得滴滴涕使得大量被使用。

但在瑞秋．卡森 (Rachel Carson) 著名的《寂靜的春天》一書出版後，直指滴滴涕透過生物放大效應累積於非目標的鳥類，造成生殖傷害使後代群族大幅減少，也影響到後來在1972年美國禁止滴滴涕使用的政策發展[5]。（想更了解她的故事，可以讀讀這篇：瑞秋．卡森——熱愛自然的科學寫作者）

而近年在北美及歐洲發生的蜂群崩壞症候群 (Colony Collapse Disorder, CCD)，蜜蜂族群因不明原因大量失蹤，使蜂巢內沒有成熟的蜂群維持蜂巢，導致整體族群的崩潰，進一步造成依靠蜂媒授粉的農作物無法有效授粉，導致巨大的產業損失。目前認為 CCD 的發生是多重因素結合造成的現象，但其中一個可能的影響因素是在農業上大量使用的類尼古丁系統性殺蟲劑。

國立臺灣大學昆蟲系楊恩誠教授的研究指出蜜蜂工蜂在接觸亞致死劑量的類尼古丁類殺蟲劑成分益達胺 (imidacloprid)後，會造成工蜂的不正常覓食行為，此外在蜜蜂幼蟲時期接觸到未達致死劑量的益達胺污染的食物，會造成工蜂成蟲的嗅覺傷害[6-7]，在2012年法國也觀察到類尼古丁類的賽速安 (thiamethoxam)會影響蜜蜂工蜂回巢的能力[8]、2015 年德國的田間研究指出類尼古丁藥劑可尼丁 (clothianidin) 會干擾蜂群的活動[9]、2017年由英國生態與水文中心的跨國田間研究指出類尼古丁殺蟲劑會對圈養的蜜蜂以及野蜂族群可能造成生殖傷害[10]。

在各種實驗室內以及田間研究陸續出爐後，2018 年 4 月 27 日歐盟委員會決議，並在 5 月 29 日簽署 2018 年底禁止三種類尼古丁殺蟲劑益達胺、賽速安及可尼丁於野外使用以避免蜜蜂及野蜂族群受到傷害，但仍可於居家環境使用防治衛生害蟲[11]。

滴滴涕及類尼古丁殺蟲劑的兩個例子，在經過一定時間使用後，才經過科學評估發現無法避免對非目標生物造成難以挽回的傷害，而違反了第一項對專一性的要求，最終只能被禁用或是限縮使用範圍。而類尼古丁的例子亦顯示了，即便是當初經評估認為可接受的極微量殘留量，最終仍可能影響生態環境，因此對任何的殺蟲劑的使用皆需謹慎的評估使用、後續追蹤。

回到現實層面來看，蟲害仍然在發生，禁用殺蟲劑無法解決蟲害問題。直到現在，雖然世界上有一百多個國家禁用滴滴涕，但世界衛生組織仍然建議在瘧疾發生相當嚴重的地區使用滴滴涕進行室內殘效噴灑，以防治攜帶瘧原蟲的瘧蚊病媒[12]，而在面對像瘧疾、登革熱、茲卡病毒等傳染病的威脅時，除了殺蟲劑外，到底還有什麼方法？

比爾蓋茲的滅蚊替代方案：讓蚊子不孕！

除了用環境用藥來滅蚊，另一個有效的蚊蟲防治替代方案就是製造不孕雄蚊。蚊蟲都會尋找同種進行交配，有非常高專一性，也因此非目標物種就不會受到危害。雄蟲不產生後代，也就不會有環境蚊蟲族群增加的疑慮。時不時我們會看見「比爾蓋茲將捐贈了多少金錢用來防治蚊子[13]」這樣的新聞，他所贊助的就是這一類的生物防治方法。

其實釋放不孕昆蟲的概念早在1960年代就已經使用輻射照射，以製造不孕雄蟲，並透過釋放不孕雄蟲來防治，但僅只有少數螺旋蠅、某些地區的果實蠅或病媒蚊蟲有成功防治的案例[13]。而現在產生不孕雄蟲的方法則是透過微生物或外源基因的作用，造成雄蚊不孕，導致與野外雌蚊交配後產下無受精卵，或是透過基因改造雄蚊傳遞致死基因，導致交配產下的後代無法順利成長發育造成死亡[14-15]。

而今(107)年5月環保署預告將「沃爾巴克氏菌 (Wolbachiapipientis)」列為環境用藥微生物製劑[16]，用於登革熱病媒蚊的防治。沃爾巴克氏菌感染埃及斑蚊後，會使感染沃氏菌的雄蚊精子與野外未感染的雌蚊的卵子無法結合，使埃及斑蚊無後，達到防治的效果，也可同時減少環境用藥化學製劑的使用。由於沃爾巴克氏菌是藉由雌蟲垂直傳播給後代，因此在野外較無沃爾巴克氏菌散播至野生蚊蟲族群的疑慮。

當面對隱形敵人──居家環境害蟲，而難以自行解決時，當然就要請專業的來啦！可以洽詢合法專業的病媒防治業提供殺蟲、殺鼠、殺菌消毒等病媒防治服務。合法專業的病媒防治業者必須經過當地環保局的許可，才能提供服務。要去哪裡找到合法的業者呢？可以到環保署化學局的公開網站－「環境用藥許可證及病媒防治業網路查詢系統」，透過網頁可以查詢公司名稱、地址及電話號碼，也就可以找到離住家或公司較近的業者啦。

總結來說，認識害蟲發生的種類及原因，針對孳生源環境進行改善，倘若必須使用環境用藥，須先看產品外包裝是否有環保署許可字號，選擇合法且在產品有效期限內的藥劑，依標示使用對症下藥，就能夠有效防治蟲害並且減少不必要的藥劑使用。

• [1] Let’s 探索家中昆蟲
• [2] 國立自然科學博物館，我家蟲住民特展 2018/2/7至2018/10/14。
• [3] 白蟻鑑定服務
• [4] 許如君。農用藥劑分類及作用機制檢索。第二版。行政院農委會動植物防疫檢疫處出版。
• [5] United States Environmental Protection Agency, DDT – A brief history and status. 
• [6] E. C. Yang, Y. C. Chuang, Y. L. Chen, and L. H. Chang. 2008. Abnormal foraging behavior induced by sublethal dosage of imidacloprid in the honey bee (Hymenoptera: Apidae). Journal of Economic Entomology, 101(6): 1743-1748.
• [7] E. C. Yang , H. C. Chang, W. Y. Wu, and Y. W. Chen. 2012. Impaired Olfactory Associative Behavior of Honeybee Workers Due to Contamination of Imidacloprid in the Larval Stage. PLoS ONE, 7(11): e49472.
• [8] M. Henry, M. Béguin, F. Requier, O. Rollin, J. F. Odoux, P. Aupinel, J. Aptel, S. Tchamitchian, A. Decourtye. 2012. A common pesticide decreases foraging success and survival in honey bees. Science, 336(6079): 348–350.
• [9] M. Rundlöf, G. K. Andersson, R. Bommarco, I. Fries, V. Hederström, L. Herbertsson, O. Jonsson, B. K. latt, T. R. Pedersen, J. Yourstone, H. G. Smith. (2015) Seed coating with a neonicotinoid insecticide negatively affects wild bees. Nature, 521(7550): 77.
• [10] B. A. Woodcock, J. M. Bullock, R. F. Shore, M. S. Heard, M. G. Pereira, J. Redhead, L. Ridding, H. Dean, D. Sleep, P. Henrys, J. Peyton, S. Hulmes, L. Hulmes, M. Sárospataki, C. Saure, M. Edwards, E. Genersch, S. Knäbe, R. F. Pywell. 2017. Country-specific effects of neonicotinoid pesticides on honey bees and wild bees. Science, 356(6345): 1393–1395.
• [11] 上下游：歐盟最終決議，禁用類尼古丁農藥救蜜蜂│田間全面禁用益達胺等三種殺蟲劑
• [12] The use of DDT in malaria vector control. WHO position statement.
• [13] M. Q. Benedict, and A. S. Robinson (2003) The first releases of transgenic mosquitoes: an argument for the sterile insect technique. Trends in Parasitology, 19(8): 349-355.
• [14] D. LePage D, and S. R. Bordenstein. (2013) Wolbachia: Can we save lives with a great pandemic? Trends in Parasitology, 29(8): 385-393.
• [15] A. F. Harris, A. R. McKemey, D. Nimmo, Z. Curtis, I. Black, S. A. Morgan, M. N. Oviedo, R. Lacroix, N. Naish, N. I. Morrison, A. Collado, J. Stevenson, S. Scaife, T. Dafa’alla, G. Fu, C. Phillips, A. Miles, N. Raduan, N. Kelly, C. Beech, C. A. Donnelly, W. D. Petrie, L. Alphey. (2012) Successful suppression of a field mosquito population by sustained release of engineered male mosquitoes. Nature Biotechnology, 30(9): 828-830.
• [16]環保署預告新增列管應用於防制環境衛生病媒之微生物製劑

本文由行政院環境保護署毒物及化學物質局委託，泛科學企劃執行