幫地球算年紀：「地質年代學之父」霍姆斯誕辰｜科學史上的今天：1/14

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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搞笑諾貝爾獎每年都是新的開始，2023 年也不例外。今年「第 33 次第一屆搞笑諾貝爾獎」頒發十個獎項，「化學與地質獎」以看似獵奇的舔石頭博取不少眼球，不過得主揚．扎拉謝維奇（ Jan Zalasiewicz）的文章中，其實還提到另一件知名的歷史公案。

1951 年晚宴真相，竟然是海龜湯？！圖／americanoceans

文學史上用味覺帶出情節，最知名的案例之一是普魯斯特的小說《追憶似水年華》開頭，由瑪德蓮的味道切入，接著進入意識的海洋游泳。扎拉謝維奇的文章開頭，也從品嚐岩石的味道切入，自由切換不同的題材。

地質學家為什麼要舔石頭？《舌頭、石頭，迸出新滋味？科學家為什麼要舔石頭？——2023 搞笑諾貝爾獎》一文有精簡介紹。最主要的理由是，缺乏現代儀器之際，舌頭可謂方便的化學感應器，能提供有用的資訊。

• 延伸閱讀：舌頭、石頭，迸出新滋味？科學家為什麼要舔石頭？——2023 搞笑諾貝爾獎

當然，即使有了現代儀器，舌頭還是很方便的工具。

處於意識流科學史中，扎拉謝維奇的文章從舌頭感應器，十分合理地切換到一場宴會。那場 1951 年的晚宴中，據說提供猛獁象肉製作的餐點。

這場晚宴由美國的「探險俱樂部（The Explorers Club）」舉行，主辦方宣稱當天有道菜，來自已經滅絕的動物大地懶（Megatherium）。但是幾天後有報紙披露，宴會中的奇珍異獸不是大地懶，而是來自阿留申群島，25 萬年久遠的猛獁象！

1951 年保存至今的晚餐。圖／取自 參考資料3

奇妙的是，當天的餐點竟然有少量樣本被保留至今。當時沒有參加的豪威斯（Paul Griswold Howes）寫信要到一份樣本，一直保存到他去世為止。後來樣本輾轉來到耶魯大學的皮博迪自然史博物館（Yale Peabody Museum）。

那一餐到底是大地懶，還是猛獁象呢？2014 年，耶魯大學的研究生葛拉斯（Jessica Glass）等人成功由樣本中取得 DNA，結果在 2016 年發表。比對之下相當明顯，答案是綠蠵龜。

現今綠蠵龜是保育類動物，合法的狀況下沒有機會吃到。然而 1951 年那個時候，綠蠵龜尚未面臨滅團威脅，仍然是普遍的食材。

區區綠蠵龜製成的海龜湯，當然無法彰顯晚宴的尊絕不凡。不過俱樂部宣稱的大地懶，怎麼又會變成猛獁象？

最可疑的是當天在場的俱樂部成員尼可斯（Herbert Bishop Nichols），他也是基督科學箴言報（The Christian Science Monitor）的科學編輯。可考的記錄中，他第一個對外提出相關描述，後來被視為吃猛獁象的證據。

海龜湯的幾位相關人猿。(A) 據說將食材從北極帶回的極區探險家 Father Bernard Rosecrans Hubbard。(B) 極區探險家 George Francis Kosco。(C) 晚宴主辦人 Wendell Phillips Dodge。(D) 保存樣本的 Paul Griswold Howes。圖／取自 參考資料3

如果真的是那道菜的材料，那麼狀況就是：俱樂部用綠蠵龜做菜，宣稱是大地懶，報紙以訛傳訛寫成猛獁象。

「吃猛獁象」之類的傳聞，雖然不是嚴謹的科學，卻因為有噱頭而容易引人注目。作為沒多少負面影響的玩笑，也沒有人想要特別澄清。使得這類事件的真相，往往不了了之。

儘管沒有特別獲得搞笑諾貝爾獎關注，對於這道海龜湯的追根究底，倒是相當符合搞笑諾貝爾獎的精神。

海龜湯以後，扎拉謝維奇的文章意識又跳躍到另一種已經滅團的生物：貨幣蟲（Nummulites）。許多古生物，當初也是其他古生物的食物。儘管擁有堅硬的外殼保護，貨幣蟲這種生物依然有機會成為美食。

1912 年的時候，英國古生物學家庫克派崔克（Randolph Kirkpatrick）提出一個觀點：地球有一段時間存在非常大量的貨幣蟲，後來它們變成稱為「貨幣球（Nummulosphere）」的地層，是地殼岩石的源頭。

看起來很搞笑，可是庫克派崔克是認真的。所以他即使生在現代，應該也沒有獲得搞笑諾貝爾獎的機會。

2023 年搞笑諾貝爾獎頒獎典禮影片（化學與地質獎從 10:18 開始）：

延伸閱讀

• 【2023 年搞笑諾貝爾獎快訊】10 項怪奇獲獎研究出爐
• 探險家到底吃了猛瑪象、大地懶，還是…？
• 猛獁旅行家，1.71萬年前旅行將近2圈地球

參考資料

1. The 33rd First Annual Ig Nobel Prizes
2. Eating fossils
3. Was Frozen Mammoth or Giant Ground Sloth Served for Dinner at The Explorers Club?
4. Mammoth meat was never served at 1950s New York dinner, says researcher

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。

• 文／廖芷瑩

新北市八里區的十三行博物館，是證明臺灣先民擁有造鐵技術的證據，更是許多人假日郊遊的地點。但很少人知道，最早確認此地為臺灣珍貴遺址的人並非考古學者，而是地質學家林朝棨。

翻開臺灣地質與考古紀錄，林朝棨這個名字更是不可不提。不僅重要的考古遺跡「左鎮文化」、「八仙洞」有他的足跡；林朝棨作為地質科學的翹楚，對於臺灣的礦脈研究也做出了巨大的貢獻。

上山下海，地質學霸的養成之路

羅馬不是一天造成，學霸更不會一日成就。學識豐富的林朝棨先生，因時代背景及家庭因素，漸漸踏上臺灣地質界先驅研究者之路。

1917 年（大正 6 年）林朝棨出生於豐原，是當地望族的後代，並跟著父親信仰基督教。他從小在學業方面就展現出聰穎的天資，因此進入臺中第二中學校（今臺中二中）就讀，並考進臺灣總督府「臺北高等學校」。臺北高等學校是當時在臺灣唯一的高中，入學者以日人為主，競爭非常激烈，可說比當今的臺灣大學還難考。

更重要的是，林朝棨在參與教會活動的時候，認識了也同樣對臺灣地質科學及考古學有貢獻重大的日治時期科學家早坂一郎。接下來幾年，他們在臺灣上山下海，親身踏查也認識臺灣這片土地的構成。臺灣有許多現在地質、考古方面的重要地點，都可以追本溯源自於他們的這些踏查。

舉例來說，目前的「臺南左鎮化石園區」，正是起源自因 1930 年代當地保甲書記陳春木在該處撿到化石，加上早坂與林朝棨的研究發表，才讓世界看見臺灣化石的存在。此外，他們也一起發表了關於彰化八卦山及臺北市貝塚的發現，還有各式臺灣地質的紀錄。

而身為學霸的林朝棨，也在同時期完成臺北帝國大學地質古生物學科（現臺灣大學地質科學系）的學位，並成為第一屆唯一的一位學生。在眾多日本優秀地質科學家的教導與帶領下，他學習了理論與方法，並也完成無數次外地訪查，扎實的成為兼具理論與實作的研究者。而他所關注的臺灣土地相關的考古學與地質學，也在時代演進與諸多學者的努力下，一步步在臺扎根、也被更多人關注。

臺灣礦業發展背後的地質學推手

林朝棨的重要貢獻，除了地質學術研究外，他的許多發現更為臺灣現代化的發展打下科學基礎，像是對臺灣工業影響深遠的金礦、煤礦產業的礦脈，都在他的探究範圍內。

1930 年代，林朝棨從臺大畢業後，先是投入教職，一年後，他加入了「臺陽礦業株式會社」的行列（1935 年 4 月 16 日），成為社內的「地質士」，為企業在北部山區的挖掘做調查，甚至曾去到北朝鮮金礦進行考察，並藉此比較了解臺灣在地的礦脈及地質的構成。

在那個年代經營「臺陽礦業」的顏家富可敵國，而北部山區的成千上萬人，都要依靠這些產業工作過活。林朝棨在礦業任職時完成的工作，正是讓家後來成為巨商的重要礎之一。此外，在離開礦業界的工作之後，林朝棨的研究工作依舊關心著臺灣的煤田與礦產來源，且持續在《臺灣礦業》等刊物上發表作品，為後代的研究者奠基了臺灣礦脈的研究基礎^註。

戰爭作為地質教學之路的偶然起點 至死方休

林朝棨出生在世間多紛擾的年代，學術之路並不平穩，更要接受戰爭的挑戰，但也因此打開他的眼界，為科學研究開創了新路。

1930 年代的輝煌時期結束，世界陷入戰爭的恐慌。身為臺灣人的林朝棨，原本很有可能被送到南洋當日本兵，或甚至更遠的地方協助戰爭。但幸好有早坂先生的協助，林朝棨遠赴當時滿洲國的新京工業大學（現長春大學工學院）擔任教職。雖然投入教職這歷程是是源自戰亂的插曲，但也因此將林朝棨他拉離了產業界，轉而投入教育工作。

自此，就是五十年不曾間斷的持續投入，直到他逝世前，依舊掛念著臺灣的地質學教育發展。

戰後國民政府來臺，林朝棨因熟悉閩南語、中文與日文，被政府重用，除了教學外，更被政府派任協助各項重要的能源工作。因為在他對臺灣的土地組成，有基礎的科學了解，因此不論是延續煤礦業、油田開發、山林開採與河川建設等，甚至是水庫的興利，都需要他與國外專家做溝通，並給予專業意見。

林朝棨在民國五六零年代，一次次為臺灣的現代化工程多次環島探查，並擔任專業者的角色，為現代化建設把關。

應用專業與知識發光發熱的同時，林朝棨仍持續耕耘基礎研究。他於民國 52 年發表的〈臺灣第四紀〉一文，就奠定了臺灣近期的地質研究基礎。在《林朝棨先生紀念文輯》中，林朝棨的兒子林恩朋就提到，林朝棨對於古脊椎動物、考古學、甚至是人類學科皆有深厚的學識，加上原本地質學科學基礎，讓他得以在當時就有能力整合各學門、對臺灣的研究做出遠超過地質學科的貢獻。

除此之外，林朝棨面對各種階級的人，都不吝討論、鼓勵向學；在田野現場，不論是農夫、學生或勞工，任何人提出地質相關的疑問事項，他都會細心的一一查證並回應。林彭恩說，就是這種積極的態度，雖然讓他在晚年身體過度負荷、因而多次進出醫院，卻也驅使他成為頂尖的科學研究者，留下許多不凡的成就。

讓臺灣與世界相連 跨足考古與地質研究

除了文章開頭所提的左鎮人外，林朝棨在考古領域還有許多重要貢獻。在〈臺灣第四紀〉中，林朝棨認為第四紀的地層包含了近代人類發展的所有活動，因此十分重視此地層；在此發表中，他集結過往的田野成果，分類臺灣第四紀地層。延續這個研究，他對臺灣的考古有更深入的認識，也也陸續發表臺灣西南部之貝塚堆的研究（1961 年），以及金門貝塚堆的發現（1970、1971 年）。

此外另一個重大的發現，還包括 1968 年 4 月 19 日，林朝棨與臺大人類學系宋文薰教授，率領臺大考古隊在臺東長濱的進行挖掘工作，之後學者將其命名為「長濱文化」，為臺灣舊時代時期代表的遺跡，也是臺灣歷史教科書中重要的一頁。

林朝棨的學術生涯，不只限於地質學與、考古學的成就更有許多跨領域、跨國界的交流與發現，塑造了當代臺灣學科的發展。國民政府來臺後，林朝棨也協助推動了許多現代化產業的科學研究基礎，並且影響了我們認識臺灣歷史的角度。就像是左鎮人與八仙洞，還有犀牛骨頭與各地的貝塚，在剛發現的時候只是林朝棨手上某個不起眼的石頭，但從後來的研究所驗證的來源與成分，卻將臺灣與世界相連，更與大歷史相綁。

地質、考古總帶來有枯燥且漫長的印象，長期深耕的林朝棨，在關鍵的年代推動了臺灣地質學界與業界進展，為後代留下不可抹滅的科學與文化資產。

註解

• 關於礦業的研究論文，林朝棨多發表在《臺灣礦業》期刊上。此外，他也參與過《臺灣礦業史》，以及《臺灣通誌，經濟誌，礦業篇》的撰寫。

參考文獻

• 十三行博物館，〈十三行遺址是如何發現的？為何命名為「十三行」？〉，新北市立十三行博物館，檢自：https://www.sshm.ntpc.gov.tw/xmdoc/cont?xsmsid=0G251525821591816379&sid=0G251530665215018478
• 民報，2017 年 04 月 19 日（搜尋日期：2021 年 12 月 03 日）【那一年的這一天】1968.4.19 台東縣長濱鄉八仙洞發現史前遺址，檢自：https://www.peoplenews.tw/news/7c229eaa-4b32-4c02-b81f-5b68f1b2eaa1
• 作者不詳，日期不詳，漫話科技_科學家小故事_林朝棨篇，檢自：https://is.gd/DVSZOT
• 周貞玲，2021 年 5 月 8 日，台陽公司礦業文物捐贈黃博館，檢自：https://reurl.cc/xEVy6E
• 莊永明，〈臺灣第一位地質學家──林朝棨〉，《線上臺北畫刊》，檢自：https://reurl.cc/vgRlQl
• 林淑芬，〈初代青年團契指導者──臺灣地質學之父林朝棨〉，收入鄭仰恩等編，《信仰的記憶與傳承──臺灣教會人物歷史檔案 2》（臺北：臺灣教會公報社，2013），頁 497-504。
• 林吳嫣嫣，1986，《林朝棨 （戟門）先生紀念文輯》。
• 楊文喬，發行時間不詳，〈左鎮古生物化石的發現〉，《臺灣歷史事件》，國立臺灣圖書館。檢自：https://www.ntl.edu.tw/public/Attachment/011414392142.pdf
• 國家圖書館臺灣記憶系統：林朝棨。搜尋日期：2021 年 12 月 3 日，檢自：https://tm.ncl.edu.tw/ 
• 國立雲林科技大學，〈臺灣第四紀地質學之父——林朝棨〉，《臺灣記得你》，搜尋日期：2021年12月03日，檢自：https://taiwan.k12ea.gov.tw/index.php?inter=people&id=34