奇犽 x 落雷 x 皮卡丘：誰比較會放電？

• 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。

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]}

參考資料

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）

冨樫義博的作品《獵人（Hunter x Hunter）》可謂漫畫界的神作，如果不是長期休刊的話其成就定不止於此。我由中學開始到現在博士都畢業兩年了，獵人還在無盡的連載／休刊循環之中。看來以後可以研究一下，究竟宇宙的熱寂死亡還是獵人結局會首先發生？

不過現在我們還是專注在比較狹窄的物理題目之上吧：之前提過神奇寶貝球是恐怖的虐待動物道具(?)，不過小精靈之中有一隻例外能夠避免被收進寶貝球之中，就是會放電的皮卡丘。而獵人主角之一的奇犽是變化系的念能力者，能夠把念變成電，可說是人類版本的皮卡丘啊。

一千隻皮卡丘還是一次閃電比較厲害？

皮卡丘的絕招是「10 萬伏特電擊」和「落雷」，兩者都是積蓄電量達到某程度然後一次過遠距離放電攻擊的招式，落雷看起來就是跳到高空然後向地面放出 10 萬伏特電擊，與一般閃電類似。

在地球上，一般比較強的閃電約有 1 億伏特（10⁸ V）的雲與地面的電勢差（即電壓），是 10 萬伏特（10⁵ V）的 1,000 倍，原來皮卡丘還是比不上大自然呢。順帶一提，不要以為只要有 1,000 隻皮卡丘同時使出 10 萬伏特電擊就夠 1 億伏特啊！電壓指的是兩點之間的電勢差距，如果 1 隻皮卡丘與你的電勢差是 10 萬伏特，1,000 隻皮卡丘與你的電勢差也各自是 10 萬伏特。（問：煮 1 隻蛋要 5 分鐘，煮 10 隻蛋要幾分鐘？）

由於功率 = 電壓 x 電流，我們必須知道皮卡丘放出的電流。現實之中，1 條電鰻能夠持續 2 毫秒放出 1 安培的電流。然而電鰻只有約 860 伏特，因此其放出的電能就是：

功率 x 時間 = 電壓 x 電流 x 時間 =  860 x 1 x 0.002 = 1.72 焦耳。

考慮到皮卡丘應該比電鰻厲害(?)我們就假設皮卡丘的功率是電鰻的 10 倍好了。皮卡丘攻擊時間一般長達 1 秒，因此 1 隻皮卡丘使出 10 萬伏特電擊所釋放的電能就是 ：

功率 x 時間 = 10 x 860 x 1 = 8,600 焦耳。

因此，被 1,000 隻皮卡丘攻擊與被閃電打中所吸收到的電能是 860 萬焦耳。哇，不得了！然而，一般閃電所釋放的電能約為 50 億焦耳。這相等放出 581,395 隻皮卡丘放出 10 萬伏特電擊的總能量。效果不同啊，好好記住了啦！

奇犽和皮卡丘，哪個會被拒絕登機？

那麼奇犽呢？奇犽的絕招也是「落雷」，曾經用來攻擊兵蟻。嵌合蟻篇後期更發展出繞過大腦用電直接控制肌肉的絕技「神速」，以落雷和神速封鎖三護衛之中的蒙圖圖尤匹（モントゥトゥユピー），在念量差距極大的情況下打得尤匹全無還擊之力，玩弄對手於肌掌之中。由此可見，放電是種非常強勁的招式。

與天生能發電的皮卡丘不同，奇犽的電力是由念能力變成的。根據由尼特羅前會長創立的心源流派詮釋，念能力者的會隨修煉「四大行」而變強。奇犽必須用「練」把念量增強，然而用「發」把念變成電。因此，奇犽所能夠放出的（念）電量根據其的精神和身體狀況而變。能夠被尼特羅承認加入嵌合蟻討軍的奇犽，想必不會比 1 隻皮卡丘弱吧，因此我們先假設奇犽同樣能夠在一瞬間產生 10 萬伏特的電壓。

奇犽對戰過的對手之中，最強念量的非王三護衛之一的尤匹莫屬了。尤匹是由純魔獸合成的嵌合蟻，而奇犽曾使出落雷麻痺尤匹，在千鈞一發救了拿酷戮。一般人如果接受 10 毫安培電流 2 秒就能使肌肉失去控制，考慮到尤匹的逆天強橫就算 50 毫安培好了。然而在念的對戰中，不可能持續放出 2 秒這麼久的時間才使尤匹麻痺，估計奇犽落雷持續時間只有最多 1 秒（因為奇犽的電是以念變成的，因此令空氣放電的最低條件不在此限）。因此，我們合理地猜測奇犽使出落雷時放出的電能為：

功率 x 時間 = 電壓 x 電流 x 時間 = 10⁵ x 0.05 x 1 = 5,000 焦耳。

奇犽對戰尤匹時以超越尤匹的超高速一邊閃避、一邊使出足以令尤匹麻痺的雷電攻擊。假設這段時間中每一招都需要 5000 焦耳上下的能量，那麼從漫畫中可見約不會超過 30 秒的過程之內，奇犽大約花了 5,000 x 30 = 150,000 焦耳，這大約就是奇犽的總電能。

根據國際航空運輸協會（IATA）的指引，超過 32,000 毫安時 = 115,200 焦耳的行動電源是禁止攜帶登機的。奇犽原來是不可以搭飛機！不過無所謂啦，他家超有錢的，當然有私人飛船吧，同時可別忘了他有獵人執照可以獲得豁免。

我們已經算出皮卡丘使出 10 萬伏特電擊所釋放的電能是 8,600 焦耳，約比奇犽的落雷強一點。考慮到皮卡丘在一場比賽（殺戮？）之中只能使出不多於 10 次 10 萬伏特電擊（畢竟是絕招嘛），皮卡丘的總電能最多是 86,000 焦耳，只有奇犽的一半，少於 IATA 規定的 115,200 焦耳。皮卡丘是可以攜帶登機的啊，太好了！

一個是人類的好拍擋寶可夢，一個是身經百戰的獵人，當然還是奇犽比較強一些啦！

最後，希望大家記著尼特羅前會長的訓導：「獵人必須狩獵。」努力向著寶可夢大師⋯⋯呃，努力守護亞路嘉啊！

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……

參考資料

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