Loading [MathJax]/extensions/tex2jax.js

0

0
0

文字

分享

0
0
0

在電流之戰後:「電力」如何改變了全人類的生活?──《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 ・3575字 ・閱讀時間約 7 分鐘 ・SR值 532 ・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。

電究竟是什麼?是「微妙、活躍的液體」嗎?當電力變得更普遍、更可靠、更實用時,由三位普羅米修斯──愛迪生西屋特斯拉──最早提出的夢想已經實現了。

快速進入工業生產的電力系統

尼加拉發電站建成後,發電機數量不斷增加,僅在一九〇二年就提供美國全部電量的五分之一。正如歷史學家大衛.奈伊(David E.Nye)《充電的美國》(Electrifying America)所述,一九一〇年時,美國的工商業熱切期望讓電融入他們的日常工作,以迅速提高生產力。到了一九四〇年,電力已在社會中普及,美國的生產力提高了百分之三百。

愛迪生的傳記作家馬修.約瑟森計算過,像汽車製造商亨利.福特的那些流水線生產工廠,效率明顯提高了百分之五十。而且電絕不僅應用於一種領域,它大大提升了人類的生活水準。電的成本也由於發電效率提高而逐漸下降。在一九〇二年,中央發電站產生一度電需要七點三磅的煤;到了一九三二年,煤用量下降到一點五磅。

電力的普及對人類的生活造成重要的影響。圖/blickpixel@pixabay

電力進入住宅:做家務變便利、收音機提供娛樂

然而住宅電力服務系統的發展卻要慢上許多,因為電力公司首先關注能得到更大利潤的商業用戶。此外也由於早些年用電還很奢侈,因為它比煤氣貴很多,而且不夠安全。全美國內在一九〇七年僅有百分之八的人住在有供電的房子裡。數字到一九二〇年有增加,但也只有百分之三十五。隨著供電系統改進,成本下降,美國人對家庭電力需求的呼聲也像商界一樣高漲。到了一九二〇年代,主要大城市如芝加哥,已有百分之九十五的家庭用上了電。到了一九三〇年,美國的都市家庭已普遍認識電力普及的意義,即使在中西部的中等城市如蒙夕、印第安那等地,百分之九十五的家庭已用上電。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

同樣有說服力的是那些節省體力的現代化設施都離不開電,比如電熨斗、吸塵器(一九一九年銷售了七十五萬台)、洗衣機、烤麵包機和熱水加熱器。在愛迪生盤算著如何建立第一個電網後僅僅三十年,電已經成為整個美國都市生活的日常。許多妻子辭掉了女傭,自己做起容易許多的家務。

生活中的大小家電都需要用電!實在沒辦法想像沒有電的生活啊。圖/Smoth 007 @wikipedia

儘管電燈和洗衣機很方便,也沒能像一九二〇年代初期收音機進入家庭時所帶來的巨大變化和喜悅,但這是第一次,正如特斯拉曾經斷言,人們能夠接通距離遙遠的世界,從一個大木盒裡收聽到生疏的聲音。現在,當球隊到城外去比賽,總統要發表演說,或是一位著名女高音要在紐約演唱,美國人都能跟蹤這些事件。廣播劇令他們著迷,笑話讓日子變輕鬆。

在十年之內,幾乎每個(用電的)美國家庭都有一部無線電收音機,這難道不令人吃驚?如果說無線電對國家團結和激勵少年成長有重大影響,這也許是言過其實,但是電的力量確實讓人能分辨出事物的重要與輕微、宏偉與愚蠢。

若是說到廣播演說,莫忘羅斯福的「爐邊談話」啊。圖/Hohum@wikimedia

推展鄉村電氣化

由於電在早先幾十年中純粹被當作商品,所以內陸地區的居民很少有機會使用電。例如截至一九三四年,全國只有十分之一的農場有電,因為電的服務是由利潤多寡來決定。羅斯福總統率先提出一個觀念:遠離城市的農民也應該和住在城市與鄉鎮的美國人一樣享受用電的益處。(由於長期以來完全被視為謀取經濟利益的商品,所以民用電力設施建設停滯不前。)

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

新的安排隨著政府支持鄉村電氣化而向前進展,但是由於帶電的高壓線要橫跨高山和草原進入遙遠的農莊,美國政府花費了二十五年的時間才結束了內陸居民長期依靠蠟燭和煤油燈照明的歷史。在這幾十年當中,電成為現代文明的生命血脈,它的價格幾乎下降了一半,而且,農場主很快就和商人與家庭主婦一樣,用電來做各種繁重的勞動。

羅斯福在那一次次的談話中,穩定了民心,也藉此傳達政策內容,其中也包含了「鄉村電汽化」。圖/Social Security Online@wikipedia

電力的使用永遠改變了我們的生活

雖然電為我們帶來極大益處,賜予我們眾多神奇的禮物,但是它的存在不可避免帶來一些弊端(雖然僅僅是少量),不可否認的是我們的世界被各種各樣機器帶動,變得比以前吵鬧,到處是馬達和發電機的嗡嗡聲、隆隆聲和引擎的轟鳴,持久用電帶來了噪音。

自然界的聲音如草原的寧靜,都被人造嘈雜聲淹沒。經過幾十年的工業發展,曾經群星閃爍的美國夜空已逐漸被人造電燈替代。如今,當夕陽西下,夜幕降臨,世界不再是一片漆黑,而是呈現一片黃灰色,尤其是地平線上緣。因此人們很難且經常看不到天上的群星了。在《充電的美國》一書中,有人哀歎道:

「處於機器時代的我們給自己帶來了夜間的敵人,現在夜晚也不再像它原先的樣子……今天的文明社會充滿這樣的人,他們對詩情話意情調的夜晚絲毫沒有概念,甚至沒有見過真正的夜晚」。

圖/Free-Photos@pixabay

電方便人們管理生活,但也打破了大自然時間和季節的節拍和韻律。工作與家庭生活的寧靜就像消失的自然光線一樣不復存在,也不再有家人圍聚在壁爐前取暖和照明的情景了。男女老少多退縮到他們舒適方便的家裡,或被迫越來越常在照明良好的辦公室和工廠裡辛苦工作。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

電氣設備的興起,如無線電收音機、電影、電視、影片、電腦和網際網路,意味著這一階段生活水準的提高,不過人們透過螢幕被動地感受生活,看到與觀察到的活動都是別人的。而在過去,欣賞或參加音樂、戲劇、舞蹈、政治活動、演講或運動會的人都是實際參與或是當現場觀眾。十九世紀的人類經驗是第一手的、親身的、直接的、真實可靠的,除了那些書面文字和圖像,包括繪畫和照片。電為我們帶來豐富多彩的新經驗,但其中更多是間接經驗。

電器的使用,改變了人們的娛樂與一般生活。圖/mojzagrebinfo@pixabay

尼古拉.特斯拉活著看到他的偉大發明、他送給人類的偉大禮物傳遍大地,正如他所期望照亮了家庭,活躍了社會,振興了整個國家。儘管晚年生活艱辛且挫折,但永遠是理想主義者的特斯拉說:

「我不斷體驗到無法用文字表達的滿足,那就是我的多相(交流電)系統已被全世界使用,減輕了人類的束縛,並帶來舒適與幸福。」

鐵路和電報發展改變了舊時代長期以來對距離和時間的觀念,蒸汽機暗示了機器創造能量的潛力。電解開了第二次工業革命的韁繩,賜予人類難得的財富:由於黑暗,我們曾經損失了數不清的時間;由於繁重辛苦的勞動,我們失去了更多時間。沒有了這些損失,人類認識周圍世界的能力和想像力得以充分釋放發揮。

如今,即使我們承認失去了十九世紀的親密與真實,遭受不間斷的雜訊侵擾以及機械化對現代生活的衝擊,但是,電的到來大大拓展了人們對時間、能量和可能性的感知力。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

電的力量確實偉大。

 

 

 

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

 

 

 

 

 

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
文章難易度
商周出版_96
123 篇文章 ・ 364 位粉絲
閱讀商周,一手掌握趨勢,感受愜意生活!商周出版為專業的商業書籍出版公司,期望為社會推動基礎商業知識和教育。

0

0
0

文字

分享

0
0
0
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。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

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)」!

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

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。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

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)。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

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。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

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。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
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!

👉 更多研華Edge AI解決方案
👉 立即申請Server租借

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
-----廣告,請繼續往下閱讀-----
文章難易度

討論功能關閉中。

0

2
0

文字

分享

0
2
0
從 3G 到 6G:行動通信的進化之路
數感實驗室_96
・2024/06/20 ・825字 ・閱讀時間約 1 分鐘

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

本文由 國立臺灣師範大學 委託,泛科學企劃執行。 

摩斯發明電報和貝爾發明電話,這些似乎是上古時代的科技,其實都發生在過去兩百年內。而手機,作為近五十年來的產物,又經歷了怎樣的演變呢?

讓我們來探討行動通信是如何從 3G 發展到 6G 的。

1989 年,一張名為《The Great Radio Controversy》的搖滾專輯發布,迅速走紅,登上告示牌熱門榜。雖然專輯的歌詞與通信無關,但它的名字「偉大的無線電爭議」確實讓人聯想到無線通信的歷史。而這張專輯的樂團名為 Tesla,沒錯,這正是向那位傳奇的天才科學家特斯拉致敬。特斯拉對無線通信的貢獻可謂奠基石般的重要,而從 3G 到 6G,行動通信技術又經歷了哪些突破和變革呢?讓我們一起深入了解。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

行動通信的歷史雖然只有短短幾十年,但其中包含的豐富內容實在說不完。從精彩的發明故事到商業競爭,再到行動通信所帶來的社會變革,每一個環節都值得深入探討。而在這集影片中,我們僅僅觸及了冰山一角。

下一集將深入探討 WiMAX 那成功的哥哥——Wi-Fi,也就是大家熟悉的無線區域網路技術。讓我們繼續探索這些改變世界的科技!

更多、更完整的內容,歡迎上數感實驗室 Numeracy Lab 的 YouTube 頻道觀看完整影片,並開啟訂閱獲得更多有趣的資訊!

參考資料

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

討論功能關閉中。

數感實驗室_96
76 篇文章 ・ 50 位粉絲
數感實驗室的宗旨是讓社會大眾「看見數學」。 數感實驗室於 2016 年 4 月成立 Facebook 粉絲頁,迄今超過 44,000 位粉絲追蹤。每天發布一則數學文章,內容包括介紹數學新知、生活中的數學應用、或是數學和文學、藝術等跨領域結合的議題。 詳見網站:http://numeracy.club/ 粉絲專頁:https://www.facebook.com/pg/numeracylab/

0

1
1

文字

分享

0
1
1
電磁波全揭秘:了解頻帶、頻寬、頻率和通信技術的基礎知識
數感實驗室_96
・2024/06/13 ・672字 ・閱讀時間約 1 分鐘

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

本文由 國立臺灣師範大學 委託,泛科學企劃執行。 

先前我們介紹了多位為通信科技發展做出貢獻的科學家。現在,我們要深入探討無線通信的技術層面。

無線通信,顧名思義不像傳統的電話或電報那樣需要一條實體的線路來傳遞信號。但這些信號並非憑空傳遞,它們依賴的正是電磁波。

電磁波在現代社會無處不在,從微波爐、手機到基地台,這些設備都會發射電磁波。但其實即使沒有這些科技裝置,電磁波依然存在於我們周圍。什麼意思呢?答案就是:當我們白天走到戶外,看到的光,它其實也是電磁波的一種。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

希望大家掌握了這些電磁波、頻帶、頻寬等基礎知識後,未來在閱讀相關的電信新聞時更加了解他們提到的術語,以及各種縮寫。以後無論是科技發展的動態還是市場新技術,都能更有概念地理解。

更多、更完整的內容,歡迎上數感實驗室 Numeracy Lab 的 YouTube 頻道觀看完整影片,並開啟訂閱獲得更多有趣的資訊!

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

討論功能關閉中。

數感實驗室_96
76 篇文章 ・ 50 位粉絲
數感實驗室的宗旨是讓社會大眾「看見數學」。 數感實驗室於 2016 年 4 月成立 Facebook 粉絲頁,迄今超過 44,000 位粉絲追蹤。每天發布一則數學文章,內容包括介紹數學新知、生活中的數學應用、或是數學和文學、藝術等跨領域結合的議題。 詳見網站:http://numeracy.club/ 粉絲專頁:https://www.facebook.com/pg/numeracylab/