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交流電必須死!?走向白熱化的電流之戰──《光之帝國:愛迪生、特斯拉、西屋的電流大戰》

商周出版_96
・2018/01/23 ・2374字 ・閱讀時間約 4 分鐘 ・SR值 533 ・七年級

為何我們挑選了這本書:
在十九世紀末,美國三位傳奇人物與「電能」的發展息息相關:最著名的夢想者與發明家湯瑪斯‧愛迪生、對發電和電力輸送有革命貢獻的電力奇才尼古拉‧特斯拉、創建多家公司的發明家和企業家喬治‧西屋,《光之帝國:愛迪生、特斯拉、西屋的電流大戰》主要介紹了這三位人物成功、失敗以及彼此的宿怨,美國企業史上最獨特的惡鬥「電流之戰」於此展開。

  • 本篇前情提要:
    在「電流之戰」中,愛迪生掌握的直流電(DC)與西屋和特斯拉的交流電(AC)系統爆發技術之爭,在這段摘錄之前,一八八九年 11 月 11 日眾目睽睽之下,西聯的舖線工人約翰‧菲克斯(John Feeks)被高壓電電死,公眾群情激憤,紐約市長宣布關閉曼哈頓所有高壓電弧燈,導致全區失去照明。
    而在此事件之後,愛迪生正式走到幕前,宣稱必須:消滅交流電!認為交流電「只會為人孔口、房屋、商店、辦公室、電話轉接處、低壓系統和高壓電流設備帶來死亡事件。」我們在此初窺電流之戰中的媒體爭論片段。

電流大戰越演越烈,喬治.西屋在一八八九年秋天決定雇用一個叫恩斯特.海因希斯(Ernest Heinrichs)的匹茲堡報社記者,企圖利用媒體宣傳自己的公司。海因希斯第一天上班時,西屋特地路過向他致意,並解釋自己的目的:

「我希望看到報紙上印出的東西精確無誤。事實是不傷人的。」

西屋與特斯拉結盟,用交流電與愛迪生抗衡,因而引發科技史上一場獨特的恩怨--電流大戰。圖/Joseph G. Gessford@wikipedia

對交流電而言,受攻擊就是最好的宣傳

不久後的一個十一月清晨,海因希斯在他任職於西屋公司九層大樓的辦公桌前,瀏覽一篇攻擊交流電與西屋的文章,這位年輕人被激怒了。他跳起來,連門都忘了敲,就衝進老闆的辦公室。西屋坐在他寬大的軟墊椅子上,用大型木頭餐桌當書桌。他也正在讀同一份報紙,但是他心情平靜。

他看見海因希斯被自己也在讀的文章搞得激動不安,這位匹茲堡工業家翹起頭問他:「好啦,為何那麼急?」

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「您不認為我們應該說些什麼來反擊這些誹謗和錯誤陳述嗎?」海因希斯永遠不會忘記西屋看他那幾秒的眼神。這時,只有壁爐台上方的木鐘在寂靜中發出滴答滴答響。

西屋笑了。「海因希斯,他們告訴我,你是玩惠斯特牌戲的高手,對嗎?」

他承認了。

「好,那你明白這個說法的含義吧?不要人云亦云。」

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惠斯特牌源自於英國,後來演變成為橋牌。圖/Charles Goodall@wikipedia

海因希斯聽後很困惑,紙牌遊戲與愛迪生的誹謗又有什麼關係?

西屋解釋:「現在說正經的,所有這些交流電的敵人都在幫我們大忙。我們正在獲得許多免費廣告……就實用性與商業性來說,交流電系統比直流電領先多了,兩者無法相比……宣傳『交流電致命』是在幫我們忙,我們以巧撥千斤。」

他們希望仰仗自己的勢力、自己的影響力,就能阻止事態前進。這在自然法則中是做不到的……那些對我個人的攻擊當然很無恥,但是我的尊嚴與良心不會讓我用相同的武器去反擊。」

西屋接著解釋:「此外,我覺得自己的道德品質和商業聲望已經很好,不會不堪一擊。但是我將準備一篇文章給《北美觀察》,回答愛迪生先生對交流電的指責,除此之外,我沒有什麼讓你發表的……讓別人暢所欲言,只要不降低自己的人格與惡意攻擊者一樣水準,我們反而會得到更多朋友。」

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西屋樂於使用媒體,發揚自己的商業成果,或是與競爭對手隔空嗆聲。圖/Unknown@wikipedia

《答愛迪生先生》強硬反駁電力危險的論述

《北美觀察》十二月號沒有改變愛迪生對西屋的敵意,因為西屋寫了一篇直率強硬的文章《答愛迪生先生》

電流之戰進入長期「控制電力生意的階段,激烈程度超過史上任何商業之爭。數以千計的人與此有金錢利害關係,而且可以想像,許多人完全是站在個人利益角度來看這場戰爭」。

西屋做了以下歸納:一八八八年,紐約市有六十四人死於街車事故,五十五人死於公共汽車與貨車事故,二十三人死於煤氣中毒,總共只有五個人死於觸電。

大膽的西屋這樣描述愛迪生珍愛的直流中央發電站,「許多有能力的電力工程師認為,它在許多方面都有根本缺陷;事實上它的缺陷只有用交流電能彌補。它注定被更科學和無論哪方面(取決於用戶或建築物所有人)都更安全的感應系統取代。」

愛迪生、特斯拉、西屋的電流大戰在2017年翻拍成電影,讓我們有機會在大螢幕一睹這場大戰之精彩。圖/The Current War (2017)@imdb

迄今為止的爭論都受到銅價漲跌影響,因為銅價決定變壓器的造價,但是西屋(在文章中)以兩記重拳結束了對愛迪生的反擊。

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第一是愛迪生陣營中痛苦的內訌。西屋說,八月在尼加拉大瀑布召開的愛迪生公司年會上,通過一項底特律分公司經理提出的決議。它要求母公司提供「一種靈活方法讓他們的發電站擴大經營規模,為此應有比三相系統更高的電壓和相對較少的銅耗」。愛迪生自己的陣營在分裂──在要求交流電!

西屋最有力的重磅炸彈是:「三年來購買電燈照明裝備的客戶有充分自由從任何公司購買產品,但其中大部分傾向使用交流電系統,所以如今交流電系統的中央發電站電燈照明規模起碼是直流電的五倍。」

 

 

 

本文摘自泛科學 2018 年 1 月選書《光之帝國——愛迪生、特斯拉、西屋的電流大戰》,商周出版

 

 

 

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圖形處理單元與人工智慧
賴昭正_96
・2024/06/24 ・6944字 ・閱讀時間約 14 分鐘

  • 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?

黃仁勳出席2016年台北國際電腦展
Nvidia 的崛起究竟是時勢造英雄,還是英雄造時勢?圖/wikimedia

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。

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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:

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  • 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

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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?

圖形處理的例子

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。

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典型的CPU與GPU架構

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?

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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?

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(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)

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。
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賴昭正_96
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成功大學化學工程系學士,芝加哥大學化學物理博士。在芝大時與一群留學生合創「科學月刊」。一直想回國貢獻所學,因此畢業後不久即回清大化學系任教。自認平易近人,但教學嚴謹,因此穫有「賴大刀」之惡名!於1982年時當選爲 清大化學系新一代的年青首任系主任兼所長;但壯志難酬,兩年後即辭職到美留浪。晚期曾回台蓋工廠及創業,均應「水土不服」而鎩羽而歸。正式退休後,除了開始又爲科學月刊寫文章外,全職帶小孫女(半歲起);現已成七歲之小孫女的BFF(2015)。首先接觸到泛科學是因爲科學月刊將我的一篇文章「愛因斯坦的最大的錯誤一宇宙論常數」推薦到泛科學重登。

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一卡在手便利無窮,悠遊卡的設計原理——《我們的生活比你想的還物理》
商周出版_96
・2022/12/05 ・2482字 ・閱讀時間約 5 分鐘

時事話題

NEWS|在課堂介紹電磁波概念時,有位同學佳琦舉手提問筆者:「老師,用悠遊卡刷進捷運站非常方便,那個背後的原理和電磁波有關嗎?」另一位同學婕妤回答:「應該是悠遊卡會發出電磁波,傳遞訊息到門閘的感應器吧?」

悠遊卡如今早已融入臺灣大都會的生活中,不論是捷運、超商、購物或搭乘公車,悠遊卡在手,便利許多。然而,悠遊卡內並無電池,也不需要插入讀卡機,為何能夠溝通而傳遞資訊呢?

刷悠遊卡進出捷運站,其背後原理和電磁波有關嗎?圖/Pixabay

為何沒裝電池的悠遊卡可以產生電流?

悠遊卡系統主要是應用法拉第電磁感應定律來辨識與傳遞資訊,此與無接觸感應技術有關,該技術稱為「無線射頻辨識系統」(radio frequency identification,RFID)。完整的一套無線射頻辨識系統,是由讀卡機(reader)、電子標籤(tag)和應用程式資料庫電腦系統部分所組成。

運作過程先由讀卡機發射一特定頻率的無線電波能量給電子標籤,藉此驅動標籤內建電路,輸送內部的身分代碼,以開啟溝通之路。

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若以法拉第電磁感應的物理概念解釋,讀卡機產生變動磁場, 同步提供電子標籤變動磁場,驅動電子標籤產生感應電流,也就是讓悠遊卡內部迴路產生感應電流,並讓電子標籤發送身分代碼訊息給讀卡機,也即驅動內部晶片能夠發送訊號,讀卡機依序接收資訊、解讀此身分代碼,再透過應用程式資料庫系統讀取悠遊卡內的晶片資料,完整達成溝通與解讀任務。

電子標籤發送身分代碼訊息給讀卡機,即驅動內部晶片發送訊號。圖/維基百科

每一張悠遊卡都有獨立的電子標籤,當卡片靠近悠遊卡標誌的磁場感應範圍內,即可透過電磁感應的原理,驅使電子標籤內的線圈產生感應電流,此電流供應電子標籤傳送資訊至讀卡機,以解讀晶片資料。

或許讀者會好奇,沒有電池的悠遊卡怎麼產生電流呢?這個問題也需要以法拉第電磁感應定律說明。

依法拉第電磁感應定律,悠遊卡的線圈迴路會因為磁場強弱的變化,以及通過的面積區域角度變化而產生類似電池驅動電流功能的「感應電動勢」,或稱為感應電壓。此感應電壓大小與線圈匝數及每匝線圈中磁場隨時間的變化率有關。匝數愈多,磁場變化率愈大,悠遊卡迴路中的感應電壓愈大,產生的感應電流就愈大。

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當卡片靠近標誌的磁場感應範圍內,即透過電磁感應產生感應電流。圖/《我們的生活比你想的還物理

因此,悠遊卡雖然沒有內建電池,但可以透過電磁波的應用,採用無線射頻辨識系統,在運作時,讀卡機持續發出電磁波,當卡片接近時,其內部線圈產生感應電動勢,再進一步驅動感應電流。此感應電流讓卡片內的晶片發出電磁波,回傳必要的資訊給讀卡機,完成感應過閘的流程。

以臺北、臺中和高雄的悠遊卡來說,採用的是無線射頻辨識系統模式,屬於比較低頻率的電磁波,卡片必須距離讀卡機約 14 公分內,才能讀取卡片的晶片資料。因此若將悠遊卡裝在比較厚的皮夾或兩張磁卡疊在一起,可能無法第一時間完成讀卡,而形成「卡片無法讀取」的「卡卡」現象,建議單純使用悠遊卡過閘,較能順暢通過閘門。

其他如進出家門的感應磁扣、停車場的票卡、信用卡感應支付、國道收費系統 ETC 等,皆是應用無線射頻辨識系統 RFID 的技術,只不過國道收費系統 ETC 的感應器的感應距離約需 60 公尺內,才能順利讀取通過車輛的相關資訊。

台灣高速公路的電子道路收費系統(electronic toll collection, ETC)。圖/維基百科

物理小教室

  • 手機行動支付的物理學原理

手機支付的運作原理也是基於 RFID 發展而出的近場通訊(near-field communication,NFC) 技術。目前近場通訊技術採用頻率為 13.56 MHz 的電磁波,以 106 kbit/s、212 kbit/s 或 424 kbit/s 這 3 種速率傳輸資料,bit 翻譯為位元,是電腦資料的最小單位。

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利用手機支付時,須靠近刷卡機約 4 公分距離內,此時可藉由電磁波傳遞相關資訊,完成付款手續。近場通訊技術不只有用在手機支付, 也可運用傳輸文字、照片、音樂檔案,是目前手機常見的內建功能。

  • 電磁感應的進階說明

電動勢(electromotive force, emf)可以驅動導體內的電荷移動, 產生電流。電池因為內部材料的屬性,會在正負極產生固定的電位差或電壓。電動勢是電池正負極間的電位差,也常稱為電壓,其國際單位制(SI)單位為伏特(V)。

導體內的電流與電壓成正比,假設導線的電阻及電池的內電阻都可略去不計,電路中流動的電流是電壓與電阻相除後的數值。可知電池的電動勢,可以驅動迴路上的電流,讓燈泡發光發熱。

然而,一個未接電源的迴路導線圈,可不可能產生電流?可以。若是通過迴路導線圈的磁場變化或磁通量改變,也會產生感應電流,這是發電機的原理,也是物理學家法拉第和冷次的電磁感應概念。

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電磁爐和捷運列車的磁煞車也是運用電磁感應的概念。電磁爐內部的主要構造是由絕緣體包覆的導線環繞的線圈,當交流電通過線圈時, 電磁爐表面就會產生隨時間改變的磁場,這個磁場的變化會同時在鍋子底面產生應電流,再透過電流熱效應加熱鍋子,也加熱食物。

——本文摘自《我們的生活比你想的還物理》,2022 年 11 月,商周出版,未經同意請勿轉載。

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生活中無處不在的電:靜電的應用、交流電與導電性——《神奇物理學》
商周出版_96
・2022/10/15 ・2408字 ・閱讀時間約 5 分鐘

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靜電在生活上的應用

我們的抱負是替每種造成生活困難的現象平反,要幫忙找到它們會讓人好過的例子,告訴大家在哪些情況下,它們是有用(甚至更厲害)或有趣的。但是老實說,我懷疑在靜電荷上是否能做到,它好像到哪都會造成困擾。不過有時靜電荷其實也很有用,許多雷射印表機沒有它就無法工作,感謝雷射印表機讓我們不必用鉛筆寫 14 公里。

簡單來解釋一下雷射印表機的運作原理:印表機裡面有個用來列印紙張的感光鼓(Image Drum),這個鼓是帶電,會曝露在雷射光下,而它曝露的地方就會因此被放電,最後會回頭在要充電的區域著色。然後,感光鼓會轉到碳粉那裡,碳粉也帶了電荷,只會附著在仍要充電的區域。感光鼓現在有了我們想要列印的精確圖像,它被引導至紙上將碳粉卸下。

蘋果公司的雷射印表機——LaserWriter Pro 630(1993 年)。圖/維基百科

現在我們的文件已經列印好了。為了不被弄髒,之後會再用滾筒施壓加熱固定,也因此從雷射印表機出來的紙張會有點熱。我們辦公室的雷射印表機曾經在最後一個步驟故障了,還是會列印,只是要手工加固顏色。

除了列印,靜電對打掃也非常有用,但不是清潔家裡,是打掃大型工業廠房時可以派上用場。

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我們會用靜電過濾器來過濾空氣中的灰塵或煙灰,現在大略解釋一下它的作業過程:帶電的電線會將電子噴到要清潔的氣體中,這些電子會在該處碰到灰塵並對其充電,帶電的塵粒就會衝向另一個正電荷的電極,並在那裡落下。然後,你就只要關掉靜電過濾器的電源,並輕輕敲一敲。

殘忍的直流電與交流電戰爭

就算靜電很煩,但至少不會對身體造成重大傷害,不像從插座裡出來的電,會變得非常危險。

你肯定從小就被警告:不要讓吹風機掉進浴缸、不要摸沒有絕緣包覆的電纜!不可以把叉子插進插座裡!不管怎麼說,這些警告都有道理。但原因到底是什麼?如果我們在乾燥空氣中走在地毯上會產生高達 2 萬伏特的電壓,而且也毫髮無傷,那從插座出來的 220 伏特電壓又算什麼呢?

有些時候電會傷人,有些時候卻毫無影響,這是為什麼呢? 圖/GIPHY

吹風機泡在浴缸中不是件好事的最重要原因,是吹風機用的是交流電。你或許知道愛迪生(Thomas Edison)在 19 世紀末發明了燈泡,他希望燈泡能靠直流電運作,所謂的直流電就是電流在電路中朝一個方向流動,就像單行道一樣。

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除此之外,愛迪生還希望用自己的直流電專利和只能計算交流電的電表賺愈多錢愈好。

然而,愛迪生有個最大的問題,就是直流電在長距離使用時,會損失大量的能量。他其實想利用這個問題,在不斷成長的電力市場上,從許多必要的發電站賺到額外的錢。不過隨著時間過去,他愈來愈輸給立場相對的交流電派的競爭對手。

身兼發明家和企業家雙重身分的喬治.西屋(George Westinghouse)與天才物理學家尼古拉.特斯拉(Nikola Tesla)合作,他們依賴交流電每秒會改變 50~60 次的特點。

交流電的優點:可以很容易升到高壓再降壓;可以傳輸幾百公里,損失的能量比直流電少。交流電的缺點:流經生物時,對其造成的危險比直流電大。儘管有這個缺點,威斯汀豪斯和特斯拉還是繼續更大範圍的銷售他們的專利。

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愛迪生在大眾示威抗議下,透過電死動物發起一場可怕的反交流電運動,在悲傷的高峰時刻,他要員工替美國政府製造一把電椅,以展示交流電的致命性。但其實沒有用,交流電已經盛行起來了,因此可以替我們國家的所有電器設備(吹風機也包含在內)提供能量,無論是經過變壓器方便地使用或是直接利用。

交流電可替所有電器設備提供能量。圖/GIPHY

到底是什麼讓交流電這麼危險?我們身體裡其實一直都有微小的電交換過程在不斷發生,例如用這種方式刺激心臟跳動。但每個心跳週期中,都有一個階段心臟對干擾會特別敏感,也就是所謂的「易損期」(Vulnerable Period)。

如果我們在這個期間受到電擊,就會發生危及性命的心室顫動(Ventricular Fibrillation)。

使用交流電時,電脈衝會以每秒 50 次的頻率雙向流動,電力突波會剛好在易損期擊中我們的風險,會比用直流電還要高很多。不過,如果突波剛好在剛好的時間以適合的強度出現,那麼心臟的這種敏感性當然就有用——這就是心律調節器每天拯救生命的方式。

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人體的導電性比你想的還強

我們不應該讓吹風機掉進浴缸還有另一個原因,就是水的導電性比我們想像的要低。我們都以為掉進水中的吹風機非常危險,是因為水可以導電。我們以前都聽父母這樣解釋過,這沒有錯,但也並不完全正確。掉進浴缸裡的吹風機的確很危險沒錯,但那是因為人體的導電性比水好。

就算自來水的導電性很好,但它並非最好的導體之一,例如銅的導電性就是它的 10 億倍。人體的導電性比自來水更強,因為我們不僅是由水組成,還含有許多的鹽,這就是人體比洗澡水更能導電的原因,除非我們在浴缸裡加了浴鹽或尿尿(當然沒人會這麼做),那就另當別論。

如果吹風機掉進水裡,電流在我們身體裡比在水裡更容易傳播,而這種效應還會因為我們整個身體都泡在洗澡水裡而增加,這樣電流的整個接觸面積就會非常非常大。

——本文摘自《神奇物理學:從重力到電流,日常中的科學現象原來是這麼回事!》,2022 年 9 月,商周出版,未經同意請勿轉載。

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