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澎湖七美人傳說:美人投井後,長出的到底是什麼樹?

臺北地方異聞工作室_96
・2017/12/14 ・4296字 ・閱讀時間約 8 分鐘 ・SR值 526 ・七年級

作者 / NL
白天寫程式晚上做文史的雙棲工程師,工作室的技術擔當,生活中缺少不了音樂和啤酒。認為文史創作最重要的是了解過去的脈絡並建立和現代的連結,希望未來能做出更多好玩的遊戲,講述更多有趣的故事。

「明朝嘉靖年間,海上倭寇到處作亂打劫,有天清晨,倭寇們襲擊了南大嶼。這時,島上有七位女子在一起洗衣,倭寇看見他們起了邪念,便想侵犯他們。這七名女子在倭寇的追趕下拚命地逃,一路自下(魚月)鯉逃到『凹內』,最後無處可去之時,為了保全自身的貞節,女子們毅然決然跳下旁邊的一口古井殉節。後來,在古井旁長出了七顆樹,這七顆樹有人說終年長青,在春、秋兩季會開出小白花,也有人說只會在春天葉花齊開,在冬季枯萎,更有這七株樹只開花不結果的傳言。但無論如何,人們都相信這七顆樹就是當年殉節的七位美人的化身,並且具有強烈的靈性,若是任意摘折樹枝或花瓣便會肚子疼。」

上述的故事或許有些讀者早已有所耳聞,而被稱為「七美人傳說」的這個故事在澎湖縣七美鄉公所的官方網站上也能看到相關的描述,可以說是澎湖相當有名的傳說。事實上,七美鄉正是因為這個故事才改名作七美的。

以雙心石滬著名的澎湖縣七美鄉,正是因為七美人傳說傳說才改名為七美的。圖片來源:padai@wikimedia

七美原先被稱作「南嶼」或「南大嶼」,是澎湖群島中地理位置最南邊,在以前也被認為是面積最大的島嶼。自過去以來島上便一直流傳著這七位美人的故事,七美人塚更是從日治時期便一直記載於官方文獻上的景點之一。1949年,時任澎湖縣長劉燕夫感念於七美人的傳說,為紀念他們殉節的情操,便召集地方仕紳,共同申請將大嶼鄉改名為七美鄉。七美人傳說也因此更廣為人知。

在傳說的最後,七美人塚旁長出了七株植物,關於這七株植物的說法有許多版本,有七顆樹的說法,也有七叢花的傳聞,甚至有當時七美人中的一人懷孕,所以其中一樹具有分枝的版本。直到現今,人們多以「香花樹」或「香楸樹」稱呼七美人塚旁的植物,並且相信這七顆香花樹不僅已有四百年的樹齡,且具備相當強的靈性。傳說在日治時期,有官員看見枝枒美麗,便順手摘下一枝帶回家中,沒想到回去後竟然腹痛不止,最後回到七美人塚前道歉才終於痊癒。

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七美人塚旁生長著七株被人們稱為「香花樹」或「香楸樹」的植物,不僅已有四百年的樹齡,且具備相當強的靈性。圖片來源:澎湖國家風景區

時至今日,七美人塚已經成為澎湖縣七美鄉重要的觀光景點之一,人們也多從七美人傳說認識塚旁的七株植物,但光是現存的說法就有香花樹或香楸樹兩種可能,而澎湖群島冬季風力強勁、年均蒸發量大於降雨量的氣候條件也使生長環境相當嚴苛,因此,在這樣一座島上的傳奇植物,其本體究竟為何?筆者為此進行了一連串的考據,最終不只在文獻裡找到有力的事實,也在調查不同年代的紀錄的過程中,發現很有意思的傳說演進。因此,雖然要調查植物的種類只需到現場採集樣本進行分析就能得到答案了,但這次不妨就先跟著我們一起從文獻裡找找線索吧!

究竟是香花樹還是香楸樹?

關於七美人塚旁的樹木,當地人多稱其為「香花樹」或「香楸樹」。但「香花樹」嚴格來說其實並不能算是一種明確的樹種,在植物或園藝相關的文章中,常見的是「香花植物」或「香花類」的說法。這個說法多用來描述這類植物所開的花卉具有香氣,也因此樹木的種類泛範圍涵蓋的相當廣泛,從灌木到喬木都有可能是香花植物,花卉的形狀、顏色當然也就各不相同了。日常生活中常見的茉莉、梔子花、玉蘭花、梅花等,都是香花植物的一種,所以將香花樹當作樹種並不是相當適合的作法。

生活中常見的茉莉、梔子花、玉蘭花、梅花等,都是香花植物的一種。圖片來源:pixabay

那麼,另一種被稱作「香楸樹」的說法又如何呢?有趣的是,相關資料中也找不到名為「香楸樹」的樹種。名稱相近的只有「楸樹」和「花楸」,而這當中花楸(Sorbus)更是植物界中,薔薇亞綱蘋果亞科底下的其中一屬,和木瓜屬、蘋果屬等等同科,雖說該屬底下的巒大花楸是臺灣特有種,但生長環境是1800-3200公尺左右的高海拔地區,較難想像會生長在澎湖島上。另一方面,楸樹(Catalpa bungei)是生長於中國長江流域的原生種,樹高約8-12公尺,適生於年均溫10-15度,平均降雨量700-1200毫米的地區,是喜歡溫暖,不耐寒的喬木。葉柄長2-8公分,葉子呈闊楔形或心形。其實從這些外觀上的描述跟現在七美人塚旁樹木的照片比對,便會不論在樹高、葉片形狀等都相差甚多。更重要的是,楸樹的花是淡紅色並帶有黃色條紋或暗紫色斑點的,和故事中描述的白色花朵可說是完全不同。

臺灣特有種的巒大花楸主要生長於1800-3200公尺左右的高海拔地區,像是雪山、巒大山及能高山等地,較難想像會生長在澎湖島上。圖片來源:Joyce Chang@flickr

這究竟是怎麼一回事,難道傳說故事是錯誤的嗎?在幾經搜尋都找不到與傳言相符的樹種後,筆者將目光轉回傳說本身,既然是自過去流傳至今的故事,那有著原版的可能性便不低,或許從最原始的故事能找到其他線索也不一定。

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從傳說的源頭開始

關於七美人塚的紀錄,最早可以追溯到清光緒18年(1892年)由林豪所寫的《澎湖廳志》中的物產篇,原文如下:

「八罩而南為南大嶼,海濱僻處有花數株,莫知其名,開時色頗絢爛。有折之者,則病作。或云,前朝人避亂居此,遭海寇,有女子七人投井死,此花產於井中,殆魂魄所化也。」

在原文中,七美人塚旁的植物雖然已有「魂魄所化」、「攀折會生病」等形容,最初的形象卻是盛開時顏色絢爛的花,而可惜的是,儘管這段文字被寫在物產篇中的「草木」一節底下,卻沒有詳細說明該花的正式名稱為何。一直到日治時期,昭和4年(1929年)出版的《澎湖事情》中,介紹七美人墓的條目底下才首次明確提及這些植物的名字:

「(七美人墓)位於望安庄大禹。過去海寇侵犯之際,七名婦人為守住貞操投井而死。傳說在那之後從他們投井的地方長出七株樹木。雖說過去曾經是井,但現在已剩下水灘,而樹木則以一葉萩現存。」

根據這份線索,筆者進一步在1994年出版的《耆老口述歷史(四)- 澎湖縣鄉土史料》中,找到當地耆老有相同的說法:

「…這七株樹終年長青,開白花,味道甚香,島民稱之為「香花樹」,日本人說他是一葉萩,學名葉底珠。」

至此我們幾乎可以確定一葉萩的說法是存在來源,並且流傳到現在的。那麼,一葉萩在植物學上的表現,是否能找到和傳說相似的地方呢?

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根據澎湖廳志、澎湖事情及澎湖縣鄉土史料等文獻描述,幾乎可以確定「香花樹」便是一葉萩這種長青灌木。圖片來源:wikimedia

一葉萩是什麼?

一葉萩(Flueggea suffruticosa)為大戟科白飯樹屬的植物,生長於海拔800公尺至2,500公尺的地區,多分佈在俄羅斯、蒙古、韓國、日本、中國及臺灣等,一般生長在山坡灌叢中、山溝或路邊,中文又名市蔥或葉底珠。根據臺灣植物誌的記載,一葉萩的樹高約1-3公尺,葉片呈橢圓或倒卵形。在Missouri Botanical Garden的電子資料庫中,則描述一葉萩的花為「greenish-white」。從這些外觀特徵上的描述,都與現存的照片、口述傳說等有不少相符的地方。從臺灣生物多樣性資訊入口網中,更可以看到澎湖七美鄉的南端,有採集到一葉萩標本的紀錄。關於七美人塚旁的樹就是一葉萩的說法提供相當有力的資料。

一葉萩的標本畫。資料來源:台灣植物資訊整合查詢系統

至於傳說中任意攀折枝枒會生病這點,雖然一葉萩的葉、莖、根的確都帶有名為一葉萩鹼(Securinine),並且當攝入時都會造成抽搐、心悸、呼吸困難等中毒症狀,但都需透過口服或注射過量才有可能發生。不僅如此,一葉萩鹼因為其興奮脊髓、增強反射活動與肌力的作用,更常被用來作為治療神經相關疾病的藥物,在小兒麻痺、面神經癱瘓等都有一定的療效,與傳說中會令人腹痛生病的描述可說是大不相同。

一葉萩的葉、莖、根都含有一葉萩鹼(Securinine),攝入時會造成抽搐、心悸、呼吸困難等中毒症狀,但必須經由口服或注射才會中毒。圖片來源:NCBI

從七美人塚窺見的傳說演變

經歷過這些調查後,我們或許可以說七美人塚旁的奇樹,有很高的可能性就是一葉萩沒錯,雖然使人生病,或是只開花不結果這些形容還有待商榷,不過從傳說描述的外觀:白花、長青都與一葉萩的植物特徵相似,在物種分佈或生長環境上,七美鄉也都是適合一葉萩生長的環境。而在這樣考據的過程中,筆者認為另一個有趣的地方,是傳說隨著時代的演變。

《澎湖廳志》裡記載的關於七美人塚最初的版本,是魂魄化成的花,那七名女子則是在前朝的某個時刻遭海寇襲擊並投井而死。這個故事到了日治時期為女子們加上守住貞操的動機,並多出了植物的名字是一葉萩的紀錄。隨著時間流逝、政權轉移以後,七美人塚的傳說有了明朝嘉靖時期這個具體時間,襲擊島上的人也從海寇變成了倭寇,守貞的形象也被更加強調、廣傳,甚至成為變更鄉名的理由。這樣的傳說演變,也許或多或少反應了每個時期的社會價值或執政者的政治意圖。指出這個演變過程,並非是為了證明誰對誰錯,而是藉此理解不同時代的社會樣貌,畢竟,傳說是要被人們認可、熟知後才有可能散播的。而得以透過這些文獻記述一虧過去的風貌,也是筆者覺得考據之所以有趣,和想分享的理由吧。

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圖片來源:google map

參考資料

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臺北地方異聞工作室_96
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妖怪就是文化!北地異工作室長期從事臺灣怪談、民俗、文史的考據和研究,並將之轉化成吸引人的故事和遊戲。成員來自政大與臺大奇幻社,從大學時期就開始一起玩實境遊戲和寫小說,熱愛書本、電影和實地考察。 歡迎來我們的臉書專頁追蹤我們的近況~https://www.facebook.com/TPE.Legend

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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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航向關島:3500年前,2300公里的南島遠航
寒波_96
・2021/02/06 ・3868字 ・閱讀時間約 8 分鐘 ・SR值 517 ・六年級

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分佈於太平洋、印度洋眾多島嶼的南島語族,源頭能追溯到台灣。目前的認知是,南島族群的祖先距今 4000 多年前離開台灣,移民到菲律賓,數百年後又持續南向。

要釐清陳年往事,由遺骸中取樣的古代 DNA 能帶來重要線索。最近關島的新發現指出,早在 3500 年前從菲律賓出發的人,曾經向東遠航 2300 公里之遙![1, 2]

南島移民圖。圖/取自 [參考資料1]

密克羅尼西亞最初移民,3500年前

地理上,關島位於菲律賓東方 2300 公里處,屬於馬里亞納群島(Mariana Islands),更大範圍則被歸類為密克羅尼西亞。距今 4300 年前,關島出現比較明顯的環境變化,或許是由於人類登陸所致,不過無法確認。

能夠肯定的是,關島距今 3500 年前出現陶器,所以人類至少在這個時刻已經抵達。下一個關鍵時刻是距今約 1000 年前,考古上發生明顯的文化轉變。再來就是 500 年前,公元 1565 年起接觸到歐洲人後,悲劇性的近代殖民史。

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新發表的古代 DNA 研究,能回答關島歷史的重要問題:最初的關島移民來自何方?經歷殖民荼毒以後,是否有血脈傳承至今?

Ritidian 遺址一景。圖/取自 [參考資料2]

古代關島血脈,仍然傳承至今

新研究由關島的 Ritidian 遺址,取得距今約 2200 年的 2 個古代基因組;此一年代,算是人類抵達關島一帶的一千多年之後,文化明顯改變的一千多年之前。

樣本中殘留的 DNA 不是太多,無法拼湊出完整的基因組,不過仍然有分佈在基因組各處,幾十萬處遺傳變異可以用於分析。兩人遺傳上是「一度親戚關係」(例如母子),因此論文隨後的分析都將 2 人的 DNA 變異合在一起,視為一個樣本。

其中一位 RBC1 遺傳上看來是男生,Y 染色體單倍型為 O2a2;粒線體覆蓋率為 95.2。另一位 RBC2 是女生,沒有 Y 染色體,粒線體覆蓋率為 261.3,兩人的粒線體單倍型皆為 E2a。

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關島原本的居民是查莫洛人(Chamorro)。現代關島的查莫洛族群有 65% 的粒線體為 E2a。另一方面,大洋洲的美拉尼西亞、玻里尼西亞,不論古代或現代人,卻幾乎沒有 E2a 存在。

由此推斷,儘管經歷至少兩次劇烈的文化轉變,關島族群在遺傳上仍保有相當的延續性。

古關島樣本,和現代人樣本一起進行 PCA。圖/取自 [參考資料1]

兩千年前的關島人,仍是亞洲移民直系後裔

考慮整個基因組,倘若和現代的各地族群比較,2200 年前的關島人,和台灣原住民與菲律賓族群共享最多遺傳變異,展現明顯的南島淵源。

現代大洋洲的南島族群,遺傳上可以視為兩款祖源的合體;一款是所謂的「近大洋洲」,另一款則源自亞洲,能追溯到台灣。有趣的是,古代關島人完全沒有近大洋洲的祖源。

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此一發現相當重要。南島族群離開台灣,移民菲律賓,又往東南方向前進,抵達澳洲東北方的俾斯麥群島(Bismarck Archipelago),距今 3300 多年前發展出「拉匹達文化(Lapita)」之際,當時的移民幾乎不存在近大洋洲血緣。但是隨後數百年,近大洋洲 DNA 便陸續出現在大洋洲各處。

儘管也許有個體差異,不過暫時可以假設,2200 年前的關島尚未出現近大洋洲的血緣。也就是說,關島的居民直到那個時代,仍然是最初亞洲移民的直系後裔。

古關島樣本,和古代與現代人樣本一起進行 PCA。圖/取自 [參考資料1]

菲律賓、新幾內亞,關島移民的前一站是?

納入所有已知的古代與現代樣本一起分析,與古關島人共享最多遺傳變異的樣本,是二到三千年前間的拉匹達人(位於萬那杜與東加);接著是距今 1800 年的古代菲律賓人,再來是現代菲律賓人和台灣原住民,以及澎湖的鎖港遺址,近 5000 年前的古人。

由 DNA 推論,2200 年前的關島人能追溯到菲律賓或印尼西部。再考慮地理和其他因素,菲律賓似乎機會最大;而新幾內亞一帶不太可能是前一站。

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綜合語言、遺傳、地理等已知證據推論,南島族群在 4000 多年前由台灣前往菲律賓之後,又經過一段時間發展,有群人 3500 年前從菲律賓出發,向東航行,抵達關島所屬的馬里亞納群島。

與航向關島差不多的年代,菲律賓還有其他人向南移民,抵達現在的印尼、新幾內亞地區;當中有些人又繼續往東,前往俾斯麥群島、索羅門群島(Solomon Islands);接著在 3000 年前左右,踏上所謂遠大洋洲的領域,登陸更東方的萬那杜(Vanuatu)。

古關島人和古今樣本比較親疏,愈左邊的愈親近。圖/取自 [參考資料1]

古關島人曾經南向,參與大洋洲南島文化的形成?

為什麼遺傳上,古關島人和拉匹達人最接近呢?我想原因是,他們最近的共同祖先,能追溯到 3500 年前的菲律賓;後來菲律賓分別向東和向東南,兩個方向移民的直系後裔,各自形成 600 年後的拉匹達人,以及 1300 年後的古關島人。由於親戚關係很近,分家也還沒有經過太久,累積的差異仍很有限。

南島族群漫長的遷徙歷史,已知樣本仍十分短缺。現有的其餘樣本中,澎湖鎖港遺址的古人,可以代表 4000 多年前台灣的南島族群,尚未離開台灣時的狀態。現代的台灣原住民、菲律賓人,則分別代表數千年前,兩地古代人的直系後裔。這批人是已知遺傳上最接近古關島人的親戚。

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不過論文還提出一點假說:由於古關島人和拉匹達人遺傳上最接近,因此移民馬里亞納群島的人,後來又往南航行到新幾內亞一帶,參與拉匹達文化的形成。[3]

對於上述假說,我覺得文化上不是不可能,遺傳上恐怕沒什麼影響。因為新幾內亞一帶和遠大洋洲,包括拉匹達文化的所有已知古代樣本,沒有任何人的粒線體型號是 E,也能追溯到台灣的另一支 B4 系列卻很有存在感。

三地陶器上紋飾的相似性,隱約反映出它們可能的文化關聯。左:菲律賓北部、中:馬里亞納群島、右:俾斯麥群島的拉匹達陶器。圖/取自 [參考資料3]

南島人,不可思議的航海家

整理一下這回的新發現:獲得 2200 年前 2 位古關島人的基因組,他們是 3500 年前移民的直系後裔,祖先應該來自菲律賓;後來經過距今一千多年前,以及歐洲殖民時代兩次明顯的文化巨變,仍有部分血脈延續到現在。

不知道各位對新發現有什麼感想。有些讀者或許不會覺得驚訝,因為幾百年前歐洲開始大航海時代之前,南島族群一直都是全世界最佳的航海家。但是距今 3500 年前的這趟遠航,如今回顧依舊相當不可思議。

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從中國到台灣最短距離約 200 公里,台灣到菲律賓是 350 公里;也就是說,南島族群在航向馬里亞納以前,最遠的航程只有 350 公里左右。

從菲律賓到馬里亞納有 2300 公里,足足是之前紀錄的 6 倍。但是不論看起來多麼不可能,這群航海家們,就是辦到了。

延伸閱讀

參考資料

  1. Pugach, I., Hübner, A., Hung, H. C., Meyer, M., Carson, M. T., & Stoneking, M. (2021). Ancient DNA from Guam and the peopling of the Pacific. Proceedings of the National Academy of Sciences, 118(1).
  2. Ancient DNA sheds light on the peopling of the Mariana Islands
  3. 2013 從中國東南沿海到太平洋–由考古學新證據看南島語族史前史

本文亦刊載於作者部落格《盲眼的尼安德塔石匠》暨其 facebook 同名專頁

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寒波_96
193 篇文章 ・ 1090 位粉絲
生命科學碩士、文學與電影愛好者、戳樂黨員,主要興趣為演化,希望把好東西介紹給大家。部落格《盲眼的尼安德塔石器匠》、同名粉絲團《盲眼的尼安德塔石器匠》。

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臺灣也有摩西分海?——澎湖奎壁山的秘密
Mia_96
・2021/01/26 ・3248字 ・閱讀時間約 6 分鐘 ・SR值 558 ・八年級

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相信許多人小時候都聽過摩西分海的故事,在《出埃及記》中記載到,當摩西率領大批的猶太人準備逃離埃及時,面對前方紅海的阻隔、後方法老王的追兵而進退不得。

正當摩西與猶太人感到絕望時,上天指示摩西一條逃出生天的路,摩西將其拐杖指向紅海的瞬間,紅海一分為二,海水退到兩側,露出一條道路讓摩西與猶太人前行,當摩西眾人順利橫跨紅海後,海水立刻恢復原狀,將在後方追趕的法老王追兵淹沒於茫茫大海中。

雖然我們難以去斷定摩西分海的真相,但可以知道的是,在臺灣的澎湖,竟然也出了如同摩西分海的情境——就在澎湖奎壁山的沙灘與赤嶼島之間!

礫石步道連接著兩邊奎壁山與赤嶼島,當大海被一分為二時,遊客便能踏上神奇的分海道路,前往幾分鐘前還在海的另一側陸地。

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究竟什麼時候這條神奇的分海道路會出現呢?以下就讓我們來一探究竟!

摩西分海的秘密,其實你早就知道了!

形成臺版摩西分海的秘密,就是大家在國高中地球科學課一定會聽過的「潮汐現象」!潮汐作用指的為海水進行週期性的升降運動。

其實,造成奎壁山沙灘與赤嶼島會偶爾露出礫石道路的最主要原因,就是當海水逐漸退潮至乾潮時,水面最低,因而露出中間較高的地面,此時,奎壁山沙灘與赤嶼島中間便會露出道路,而當海水逐漸漲潮升起至滿潮時,淹過多數的地面便會形成平常我們所看到的海洋。

然而,為何海面會有週期性的升降運動呢?

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關於潮汐現象,大家最常聽聞的成因就是——引潮力,而引潮力與萬有引力、向心力息息相關,我們可以將引潮力寫成一個簡單的公式:

引潮力= 萬有引力 — 向心力

讓我們來依序破解向心力、萬有引力!

一開始我們必須先釐清,地球與月球之間的「向心力」。

雖然口語中我們時常以「月球繞著地球公轉」來描述月球公轉的現象,但其實更為準確的說法是:「月球繞著地月共同質心進行公轉」註1

地、月繞著共同質心旋轉。原圖/Wikimedia common

舉一個簡單的例子,常見的電影情節中,時常會有男主角拉著女主角的手轉起圈圈,想像一下,當今天男主角是個體型壯碩的帥哥,女主角是位小鳥依人的美女,這個圈圈誰會轉的比較大?一定是女主角嘛!但此刻問題來了,男主角是完全沒有在移動嗎?還是只是移動的不如女主角明顯呢?

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相信各位的腦中已經有了答案,男女主角同時都在旋轉,只是旋轉的大小不同,同時也代表著,這是旋轉的質心應該是位在男女主角之間,可能比較靠近男主角,但一定不會在男主角身體的正中心吧!

地球和月亮就像是浪漫電影裡的男女主角(但是地球的體重多了很多很多)。圖/giphy

其實在這個舉例中,男主角就是地球,女主角就是月亮,所以月球也並非繞著地心進行公轉,而是繞著地月共同質心進行公轉,但因為地球的質量遠大於月球,所以地月共同質心的位置位於地球內部,且為靠近地表之處。

回到向心力的概念,當月亮與地球對著共同質心公轉時,所需的向心力都指向了共同質心,因此地球上任一點的向心力都指向了共同質心。(可以參考上方「地、月繞著共同質心旋轉」的圖。)

在影響引潮力的第二個原因「地心引力」中,離月球越近的地點,其受到月球的萬有引力越大,離月球越遠的地點,其受到月球的萬有引力越小。

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當萬有引力扣除向心力過後,就形成了我們所知的引潮力。

為什麼我的水杯不會漲潮?

但聽到這裡,大家或許會產生一個疑問:

既然引潮力可以把海水整個拉起來,那為什麼世界上其他的水體、物體並不會每天「漲潮」、「抬升」兩次呢?

在引潮力的解說中,我們很容易誤以為是引潮力將地、月連線的海水「抬升」,產生漲潮,然而這些中學課本學過的潮汐成因,只是「簡化」的說法。

黑色箭頭為將地心引力扣除向心力後,地球呈現的引潮力(黑)分布,而引潮力可以分為切線(綠)與向心(紅)分量。原圖/Wikimedia common

上圖就是地球引潮力的分布圖,我們可以將黑色引潮力再分為兩個分量,分別是綠色的切線分量、紅色的向心分量,而A、B、C、D僅有向心方向的引潮力。

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倘若你想像海水是被引潮力抬升、下降,那可就不太正確了!事實上,向心引潮力的作用很小、很小、很小,僅僅是地球重力的一千萬分之一,因此我們不可能依靠引潮力將海水吸起來、抬起來,或是向下壓扁,因為向心引潮力早就被地球的重力所抵消了。

比起朝向地心的引潮力,更嚴重影響海水升降的因素是「水平分量」的力,這些切線方向的力會把海水推向B、D的方向,造成海水相對隆起。

切線引潮力的作用遠大於向心引潮力,其原因有二:

  1. 海水主要分布在地球表面,其水平衍伸遠大於其垂直的延伸
  2. 垂直引潮力會與地球引力相互抗衡(而且引潮力遠小於地球引力),但水平引潮力不須和引力抗衡。

許多海洋科學的專書都指出,水平分量的引潮力才為推動海水、造成潮汐現象的真正原因。

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過去所學的潮汐成因只簡單描述垂直引潮力產生潮汐,但其實垂直引潮力的作用遠小於水平引潮力的作用,科學的知識總是一環牽著一環,重要的往往不是背誦知識的結果,而是在理解過程中產生問題後,不斷反思形成的能力才是研究科學的精神!

不只引潮力,地形也有關係!

除卻上述講解的潮汐作用外,奎壁山沙灘與赤嶼中間的礫石道路,也是造成摩西分海其中一大原因。

澎湖赤嶼其實是一座與陸地相連的島嶼,因此在地形學中我們會將赤嶼視為「陸連島」,而連結奎壁山沙灘與赤嶼中間的道路即稱為「連島礫灘」。

因島嶼與陸地相連,海浪作用力相對減弱,更容易在連島礫灘產生堆積作用,當海浪逐漸接近岸邊時,同時受到海底地形與赤嶼島地形所產生的偏折現象,海浪帶來的砂石不斷在奎壁山與赤嶼島中間碰撞堆積,而逐漸堆積形成礫石道路。

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一起踏上宛若摩西分海的神祕之旅吧!

最後一點提醒大家,適合前往赤嶼島的時間,並不是在水位最低的時候,畢竟水位最低的乾潮過後,便代表要開始漲潮了!

如果要欣賞摩西分海的現象,建議大家查詢中央氣象局網站,網站上會公布每天的滿乾潮時間,澎湖知識服務平台也有寫下前往赤嶼島步道開放的時間,只要動手 google 一下,便可以挑選到最適合的時間前往赤嶼唷!

備註

  1. 雖作者以簡單舉例敘述地球、月球繞皆繞著地月共同質心旋轉,但實際上地球繞著地月質心旋轉時是進行圓形的平移運動,並非過往我們所理解的地球自轉現象。
  1. 李名揚 (2009) 。潮起潮落,引力何來。科學人,116-118。
  2. 余海峯 (2020) 。https://hfdavidyu.com/2020/12/28/explanation-of-tides/
  3. 郭鴻基。《海洋潮汐力》。臺灣:國立臺灣大學大氣科學系 http://kelvin.as.ntu.edu.tw/Kuo_files/Sci/doc/Tide.pdf
  4. Chiu-king Ng。海洋潮汐成因
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