奇犽 x 落雷 x 皮卡丘：誰比較會放電？

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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電影《POKÉMON名偵探皮卡丘》裡，「放下釘書機，不然我—就—電—你—！」^[1] 這句台詞的前提，是假設人性沒有犯賤的一面。老實說，科學家以前不確定為何現實生活中，有人聽到要被電了，卻躍躍欲試。這些人究竟是百無聊賴到萬分欠電，還是好奇、孽潲（gia̍t-siâu）兼手賤（tshiú-tsiān）^[註]？他們的行徑，又會對心理學的研究，產生什麼樣的影響呢？

寧可被電，也不要思考？

2019 年《實驗社會心理學進展》（Advances in Experimental Social Psychology）期刊的文獻回顧指出，對多數人來說享受思考實為困難，需要額外的動機和專注力。^[2] 早在 2014 年知名期刊《科學》（Science）的論文，更聲稱「許多人寧可電擊自己，也不願一個人想事情」。^[3] 聽到這種說法，有沒有突然很羨慕《寶可夢》的小智，擁有形影不離的皮卡丘「活體行動電源」？隨時都能自電，還有人陪伴！

然而到了 2022 年，《科學報告》（Scientific Reports）期刊的一篇論文，對 2014 年的研究提出挑戰，並以新的實驗結果，試圖解釋某些人自願被電的原因。

讓受試者電自己的實驗

研究團隊招募了四組受試者，分別參加四種內容略有差異的實驗。整體架構大致如下：每個人面前都有一個裝了電擊按鈕的鍵盤，各實驗按鈕的數量不一。前二組的四個按鈕，能釋出微弱、中等、強烈與隨機的電擊；第三組以無電流的按鈕，取代隨機的選項；第四組則只有一個會引發中等電擊的按鈕。所有受試者均可用右手觸鍵，使左手肘附近的皮膚受到電擊。^[4]

在主要的實驗階段裡，依組別而定，受試者有 6 或 15 分鐘，必須獨處思考。有些組別單純被鼓勵想任何事情自娛；其他的則是以輔助素材為主題。同時，他們被允許觸碰電擊按鈕，但也有不碰的權利。受試者得為自己獨處前後的心情，以及獨處期間的無聊、愉悅和興奮程度給分，並解釋碰觸按鈕的動機。此外，有的組別還被要求填寫額外的問卷。^[4]

「就決定是你了？」

研究團隊發現，就算有比較微弱或是根本沒電的選項，大部份的受試者還是不願放棄強烈到會疼痛的電擊。^[4] 他們並不是看著那個按鈕，然後學小智說：「就決定是你了！」^[5] 實際的情形，反倒是對所有按鈕雨露均霑，每個都玩，好像在探索什麼似的。而輔助思考的素材，或是所想的內容愉悅與否，也完全無法動搖諸多受試者想電自己的渴望。換句話說，他們根本不是因為懶得思考才自電，而這樣的結論不僅與 2014 年的研究相左，^[4] 還衍伸出新的問題：為什麼大家這麼想被電？

「既然你誠心誠意地發問了…」

《寶可夢》火箭隊的三人組常說：「既然你誠心誠意地發問了，我們就大發慈悲地告訴你……」^[5] 不少受試者在實驗後的訪談，向研究人員坦承：他們其實就只是好奇而已。比方說，有人觸碰不同的按鈕，為了體驗所受電擊的強度差異；也有人拼命按，藉機測試自己的疼痛忍受度；更有人想知道如果狂電到最後，感覺會不會改變。^[4] 所以，在科學家進行研究的同時，受試者其實也默默地在搞自體實驗。後者很可能就是這樣誤導出 2014 年的假說，不小心變成了火箭隊般的反派角色……只能說受試者太有研究精神，居然也是會誤事的啊！

備註

根據教育部《臺灣閩南語常用辭典》，「孽潲」（gia̍t-siâu）的意思是「頑皮、作孽」；而「手賤」（tshiú-tsiān）指手癢，胡亂摸東摸西。^{[6, 7]}

1. POKÉMON Detective Pikachu – Official Trailer #1 (Warner Bros. Pictures on YouTube, 2019)
2. Wilson TD, Westgate E C, Buttrick NR, and Gilbert D T. (2019) ‘The mind is its own place: The difficulties and benefits of thinking for pleasure’. Advances in experimental social psychology (ed. Olson J M), 60, pp. 175–221.
3. Wilson TD, Reinhard DA, Westgate EC, et al. (2014) ‘Just think: the challenges of the disengaged mind’. Science, 345, pp.75-77.
4. Eder AB, Maas F, Schubmann A, et al. (2022) ‘Motivations underlying self-infliction of pain during thinking for pleasure’. Scientific Reports, 12, 11247.
5. 賭上爺爺名義你會哭！經典動漫6大黃金台詞 網友公認這句最洋蔥（網路溫度計，2019）
6. 孽潲（教育部臺灣閩南語常用辭典，2011）
7. 手賤（教育部臺灣閩南語常用辭典，2011）

冬季，自古以來就被認為是萬物休眠的季節，因動植物的活動在此時會大幅降低。面對寒冷的天氣和食物的短缺，不少動物的因應策略便是「冬眠」。但對於無法冬眠的動物，牠們又該如何應對冬季呢？近期發表在 PNAS 上的研究就顯示，生活在青藏高原上的高原鼠兔發展出一種讓人不敢恭維的過冬絕招（Speakman et al., 2021）！

動物因應冬季的策略

對於要保持穩定體溫的恆溫動物來說，冬季可說是非常頭疼的。因外在環境的溫度降低，動物的身體必須產生更多的熱量來維持體溫的恆定，而這就需要靠攝取大量的食物來達成。但冬季除了寒冷外，通常也伴隨著食物的匱乏。因此恆溫動物最常見的兩個過冬策略，就是「遷徙」和「冬眠」。

遷徙的思路非常簡單，既然冬季這個生活環境不好，那我就直接搬到較溫暖且食物充足的地方。這個方法主要由鳥類使用，例如每年冬季來台灣的候鳥們，就是遷徙來過冬的。雖然遷徙是個好方法，但對於無法長距離移動的動物來說，這個方法就不實際了。因此一些動物就會採取另一個策略——冬眠。

冬眠是指動物會通過降低體溫，讓身體進入類似昏睡的生理狀態。在冬眠的狀態下，動物的身體機能會大幅下降，這樣就能降低能量的耗損。不過即使身體進入低耗能狀態，光靠這樣就想渡過冬季仍有難度。因此會冬眠的動物通常在秋季會大量進食，將熱量以脂肪的形式預先儲存下來。另外牠們也會尋覓理想的冬眠場所，並事先鋪好草和葉子，以此增加冬眠處的安全性和保暖性。這樣動物就能在溫暖的冬眠處，讓身體在低耗能情況下，緩慢的消耗預先儲備的脂肪來度過冬季了。

上面兩種因應冬天的策略是最為人所知的。然而，一些動物在冬季既不遷徙也不冬眠，那牠們又是如何過冬呢？

以北美紅松鼠（Tamiasciurus hudsonicus）為例，牠們會在秋季先修好一個溫暖的庇護所，並在庇護所內囤放大量的食物。到了冬季，如非必要，牠們幾乎都待在溫暖的庇護所中，以儲備的食物來過冬。

和北美紅松鼠不同，白靴兔 （Lepus americanus）既不會建立庇護所，也不會預先儲備食物。但牠們可以透過主動調控自身的體溫和代謝率，讓自身在寒冷的環境中活動。但究竟白靴兔是通過怎樣的生理機制作調控，仍需更多研究。

事實上，科學家投注在研究遷徙和冬眠的興趣上，遠比這些非冬眠策略高。因此過往對於非冬眠動物的過冬策略，並沒有太多研究。不過隨著氣候變遷，一些本會遷徙和冬眠的動物也開始改變牠們的過冬策略，因此近年來對於非冬眠策略的研究正逐年增加。而近期發表在 PNAS 上的研究，就揭示了高原鼠兔這種非冬眠動物的過冬策略（Speakman et al., 2021）。

高原鼠兔的生活環境

高原鼠兔 （Ochotona curzoniae）是生活在青藏高原及附近地區的草食性動物。牠們可愛的外表被不少人認為是精靈寶可夢中 – 皮卡丘的原型。不過根據寶可夢設計師的說法，皮卡丘的原型是松鼠〜

雖然高原鼠兔很可愛，但牠們生活的環境卻不可愛。青藏高原世界上最高的高原，平均海拔高度 4,500 m。青藏高原有著空氣稀薄、降雨少、氣溫低、太陽輻射強等嚴峻的環境條件，這讓生活於此的動物受到不少考驗。而要想生活在冬季的青藏高原又更艱難了，乾燥少雨又低氧的環境，加上動輒 -30℃ 的低溫，讓植物的生長受到極大的限制，而這對高原鼠兔這種草食性動物來說，無疑是壞消息。然而在這種嚴峻的冬季環境下，高原鼠兔不僅不會遷徙到溫暖的區域，也不會冬眠，牠們究竟如何在寒冬裡生存，一直是個謎。而來自蘇格蘭亞伯丁大學和中國國家科學院的聯合團隊，就對這個問題進行深入研究。

高原鼠兔的過冬策略

研究團隊透過測量高原鼠兔的體溫和活動紀錄發現，冬季的高原鼠兔其體溫和活動量都比夏季低。研究團隊認為，這是高原鼠兔的降低能量消耗的策略。而後續的檢測證實了他們的想法，冬季的高原鼠兔其身體代謝率比夏季低 30%。研究團隊也測量了高原鼠兔血液中的甲狀腺素含量，發現其甲狀腺素的含量會在冬季大幅下降。因此他們推測，高原鼠兔降低代謝率的能力是通過控制甲狀腺素的量來調控的。

降低身體代謝率是動物過冬的常見策略，因此這個發現沒讓研究團隊太意外，但光靠這個策略是不足以撐過冬天的。要對抗寒冷，必須要攝取食物來產生熱量，但冬季的青藏高原並沒有足夠的食物讓高原鼠兔食用。正當研究團隊困惑這些小傢伙到底靠食用甚麼來維生時，當地的西藏人給他們一個驚人的觀察報告：高原鼠兔會吃氂牛的糞便。起初研究團隊對這個觀察沒放在心上，但隨著越來越多西藏人都表明有看到這樣的景象，讓他們覺得有必要進行深入研究。

研究團隊通過在多個氂牛的群居地設置狩獵用攝影機，成功拍攝到高原鼠兔在大啖氂牛糞便的景象，而且頻率頗高！

研究團隊進一步分析高原鼠兔的胃部殘留物和腸道菌組成，發現牠們的胃內確實有大量氂牛的 DNA ，而且其腸道菌組成也和氂牛幾乎一致，顯示了高原鼠兔確實會將氂牛糞便當作食物來源。不過根據研究顯示，高原鼠兔的吃屎行為一年四季都有，只是在食物匱乏的冬季頻率較高。這個結果解釋了過往科學家們的疑惑：為何氂牛數量較多的地方，高原鼠兔的數量也較多？這兩個物種會互相競爭食物，理論上同一地區不該都有高數量。但這個結果告訴我們，因為氂牛糞便也是高原鼠兔的食物來源，因此氂牛多的地方，高原鼠兔自然也多~

那高原鼠兔怎麼會發展出這種讓過冬策略呢？研究團隊推測有以下原因：

1. 氂牛糞便作為食物來源，非常容易取得，這讓高原鼠兔不用花太多能量就能找到。而這也體現在，居住在氂牛數量高地區的高原鼠兔，其活動量也較少。
2. 這些糞便因經過氂牛的消化，更容易被高原鼠兔吸收，而這減少了高原鼠兔消化食物所需消耗的能量。
3. 糞便能提供水分和稀缺的營養成分。

雖然糞便做為食物有不少好處，但同樣也有不少風險，例如攝取到寄生蟲的問題，因此關於高原鼠兔食用糞便背後的好處／壞處，還需要更多的研究。

相信隨著對非冬眠動物的研究增加，未來一定能揭示更多的非冬眠策略。或許未來地球的氣候突然來個大轉變，再次進入冰河期，這些策略就能作為人類存活下去的重要參考依據。不過希望這方面的研究能揭示更多策略，畢竟吃大便的策略，還真讓人不敢恭維啊……

1. Speakman JR, Chi Q, Ołdakowski Ł, Fu H, Fletcher QE, Hambly C, Togo J, Liu X, Piertney SB, Wang X, Zhang L, Redman P, Wang L, Tang G, Li Y, Cui J, Thomson PJ, Wang Z, Glover P, Robertson OC, Zhang Y, Wang D. Surviving winter on the Qinghai-Tibetan Plateau: Pikas suppress energy demands and exploit yak feces to survive winter. Proc Natl Acad Sci U S A. 2021 Jul 27;118(30):e2100707118
2. 冬眠