本文由 高柏科技 合作，泛科學撰文

林唯耕剛回台灣任教時，曾在清華大學的實驗室裡用一立方公分的「氨」做實驗。沒想到氨氣意外洩漏，那股刺鼻的氣味瞬間瀰漫整棟大樓，引來眾多師生抗議。

「從此以後，我再也不敢在實驗室裡用氨了。」他在《思想實驗室》的訪談中，帶著笑意回憶這段往事。

這段插曲聽來像是一則工程師的寓言：在理論模型中，氨是太空熱控系統的理想介質；但在現實的辦公大樓裡，它首先是逼人逃竄的臭味。公式本身沒有錯，但現實世界永遠比公式更複雜——它包含了人、成本、風險，以及必須為後果負責的工程師。

高柏科技技術專家、清華大學榮譽退休教授林唯耕 ，曾任職於美國 OAO 工程部熱流組，深耕電子構裝散熱與熱管技術多年。隨著 AI 浪潮席捲全球，他鑽研一輩子的老問題再次被推向科技產業的核心：當晶片運算速度無止境攀升，那股伴隨而生的熱，究竟該往哪裡去？

熱不會讀新品發表會

科技巨頭在發表會上熱衷於談論大型語言模型、GPU 規格與驚人的算力。這些詞彙在投影片上光鮮亮麗，彷彿進步毫無邊界。然而，每一次數位運算都紮實地發生在實體晶片上。晶片會發熱、材料會疲勞老化，一旦設備過熱，系統便會降頻保護。在物理現實面前，再動聽的發表會敘事也必須低頭。

回顧個人電腦發展早期，晶片幾乎不需專屬散熱元件。隨後，鋁製鰭片、風扇、熱管到均溫板逐一登場。這段歷程常被視為技術升級，其實更像是對空間的極限勒索：晶片功率翻倍，發熱源的面積卻沒變大，機箱空間也不可能無限擴張。

林唯耕指出，散熱設計的核心只有三要素：功率、熱源面積與空間限制。他舉例，在標準的 1U 機箱中，若發熱面積約為三十乘三十毫米，氣冷系統在達到八百瓦時就會面臨瓶頸。這並非固定的物理常數，而是取決於空間、面積與氣流的動態平衡。最現實的代價在於，風扇轉速提升的背後，是噪音、電力損耗與空間占用。

因此，「液冷技術」的興起並非單純為了追求酷炫，而是算力密度提升後的必然選擇。它能更精準地帶走晶片廢熱，卻也將新的挑戰帶入機房：漏液風險、流道堵塞、材料相容性，以及維運時的難度。工程的進步，本質上鮮少是徹底消滅問題，更多時候是選擇一組「比較值得承擔」的新問題。

太空教他的，不是把答案搬回地面

太空熱控工程之所以迷人，是因為它剝奪了地球上最常見的散熱工具。在真空宇宙中，沒有空氣能讓風扇製造對流；受光面溫度破百度，陰影處卻極度嚴寒。工程師必須純粹仰賴熱傳導、熱輻射，以及熱管與環路型熱管（LHP）來搬移熱能。

熱管運作的關鍵在於「相變」——液體蒸發時吸收大量潛熱，冷凝後重回循環。林唯耕比較了銅與水的熱傳導能力：在他設定的特定條件下，實心銅塊約能傳導 120 瓦的熱能；但若每秒有一立方公分的水發生蒸發相變，移熱量可瞬間拉升至 2.4 千瓦（kW）。他強調「每秒」的觀念，因為散熱談的是動態流動速率，而非靜態的冷卻魔法。

儘管如此，太空科技並不能直接套用到地面。太空元件因考量重量、功耗與維修難度，偏好無馬達幫浦的被動式設計；但地面 AI 伺服器面臨更高的熱負載與環境溫度，往往仍需幫浦驅動流量。當年那場「氨氣洩漏」事故正是最好的提醒：技術是否「先進」，與它是否「適合」當下的場景，始終是兩回事。

好論文，為什麼仍可能造不出好產品

學術研究致力於證明「可行性」，而工業現場則要求「可重複性」——不僅要能運作，還得確保每台出廠的設備都不漏水。林唯耕將此定義為「從 0 到 1」與「從 1 到 100」的差別。後者涉及良率、成本、公差與客戶信任。論文中那次最完美的實驗數據，在產線上往往未必管用。

他從不避談失敗。在高柏科技早期與學界合作時，也曾遇過實驗數據無法複製，或研究方向偏離產業需求。這未必是雙方努力不夠，而是彼此對「成功」的標準不同。為了解決這道鴻溝，高柏科技推動「柏苗啟航創新培育計畫」，每年投入逾千萬資金與成大、中山、台科大等校合作，並指派專業人才在過程中持續微調、校正，確保研發貼近產線現實。

他分享了近期一項液冷工質校正專案。團隊使用非侵入式的超音波流量計進行觀測，但由於儀器預設以「水」校正，換成其他化學流體後讀數便出現誤差。最初嘗試用幫浦壓差推算，卻發現缺乏重複性，數據甚至推導出不合理的蒸發率。最後團隊回歸基本面，改用秤重法搭配能量平衡進行交叉驗證，才讓數據成功收斂。

這個故事真正的價值不在於「產學雙贏」的口號，而在於那段不夠優雅的挫折：假設失效、數據混亂、方法砍掉重練。也正是在這種時刻，企業需要的不只是會算數的人才，而是能洞察研究何時「走鐘」，並有權力喊停、要求重來的關鍵決策者。

林唯耕坦言，過去在校園裡總認為「技術第一、成本第二」，進入商界後才驚覺行銷與信任關係往往才是關鍵。這番話雖然不如科技突破那樣動聽，卻是產品能否進入市場的殘酷真相。再卓越的散熱設計，若無法穩定生產或贏得客戶信任，也僅止於一份精美的報告。

AI 會給答案，誰來負責出貨？

訪談尾聲，主持人國威提出了一個時代難題：假設 AI 能在彈指間生成散熱架構、材料配方與流道設計，企業該選擇全面擁抱 AI 的速度，還是保留緩慢但穩定的工程驗證，以規避潛在的失效風險？

林唯耕拒絕落入二選一的框架。他的觀點是：兩者並存。AI 擅長處理資訊、生成草案；但工程師仍須實作原型，進行嚴苛的性能與可靠度測試，最終由人決定是否出貨。這並非盲目崇拜人類直覺，而是基於一項事實：AI 的資料庫裡，通常沒記載下一次「意外洩漏」或「材料疲勞」的細節，且模型永遠無法為量產結果擔負法律與商業責任。

在 AI 時代，最稀缺的未必是熟練下指令（Prompt）的人，而是具備這種能力的人：能預判答案可能在哪裡出錯、能設計實驗將問題「逼」出來，並且願意為最終的量產品質負起責任。

大眾習慣將雲端想像成輕盈、無重量的空間。但現實中，雲端是由龐大的機房架構而成，裡面裝滿了晶片、管線、泵浦與冷卻液。虛擬算力的每一次擴張，都會在實體世界留下發熱的足跡。散熱工程師的價值，就是不讓這筆物理帳單，被埋沒在光鮮亮麗的投影片背後。

• 作者／顯微觀點
• 本文轉載自顯微觀點《影像設施當「自己研究」專訪顯微攝影競賽銀獎温榮崑》

2025 Taiwan顯微攝影競賽銀獎作品，如絢爛煙火綻開的影像，呈現的卻是共軛焦染色的果蠅腸道，透過多通道螢光標記出果蠅腸道細胞與組織的細緻分布。但這幅影像並不是刻意為之，拍攝者温榮崑表示，起初只是為了節省研究資源，在一張玻片上排列最多的樣本，卻意外拍攝出效果不錯的影像。

除了這屆獲得銀獎的作品，温榮崑也曾於2023年參賽，並獲得「優選」。當時，他將拍攝的海拉細胞命名為「James P. Sullivan」——怪獸電力公司裡的那隻「毛怪」蘇利文。不同屆的得獎作品，都展現出他饒富趣味的影像敘事。

無心插柳 拍出趣味作品

温榮崑現職為中央研究院生物化學研究所的研究助技師，為影像核心設施的管理者。這次參賽作品並非他的「研究主題」，而是他在「測試」儀器極限時無心插柳所拍攝出的作品。

「近期所上添購了新的共軛焦顯微鏡，所以來測試看看Z軸堆疊的成效以及動態拍攝究竟能有多快」，温榮崑表示為了能夠更了解機器的功能，因此他會自己製備或使用諮詢的樣本來測試在何不同條件下可以拍到的影像。

排列成環狀的果蠅腸道，除了是讓玻片中承載的樣本最大化，他表示也想看整段腸道不同區段之間的變化。至於影像中的顏色漸層，反映的是果蠅腸道內本身不同腸道細胞的功能分佈以及對氧化壓力（ROS）的不同反應。

這張影像同時標記了三種不同的螢光訊號：DAPI（藍色）標記所有腸道細胞的細胞核，GFP（綠色）表現於特定果蠅腸道幹細胞當中，Phospho-Histone H3（pH3，紅色）則用於觀察腸道幹細胞在氧化壓力下的分裂與增生。「這種漸層只有在把整條腸道拍下來時才看得出來。」

至於2023年的優選作品，温榮崑笑說，這也不是刻意為之，而是當時和影像分析同好討論到色盲友善（Colorblind-friendly）影像套色議題，便試著將不同的顏色套在海拉細胞的影像上。套到青色（Cyan）時覺得很像毛怪，便以此命名參賽。

把管理核心設施當作自己的研究

之所以親自拿樣本測試機器、和研究人員深入討論影像議題，來自於温榮崑對這份工作的理念。管理影像核心設施的温榮崑一開始並非「影像專門」或「光學」相關科系畢業，但一路從大學到研究生時期，他的研究一直都離不開生物影像，並在博士班期間一路以果蠅為主要模式生物進行研究。

接下影像核心設施工作後，温榮崑用「經營者」的角度看待這份工作，刻意拉開各項設備的功能定位，透過明確區分解析度、速度、活細胞適用性等，讓研究人員可以使用最適合的儀器進行研究。

近年，他也和中研院各研究所及台大醫學院等相關影像核心研究單位，共同建立影像分析社群EABIAS（東亞生物影像分析社群），積極與其他核心設施管理者交流經驗。

「這裡就是我的研究」，雖然最後沒有走上教職之路，温榮崑認為擔任研究技師反而可以接觸到各種不同面向的領域，做得更廣、更深，也能持續探索科學與美感交會之處。

延伸閱讀：

• 3D組織學技術突破舊有視野：專訪銀獎得主簡宏任

本文轉載自顯微觀點

還記得顯微觀點曾經介紹過19世紀的科技藝術－矽藻玻片嗎？2024年全球顯微攝影大賽（2024 Global Image of the Year，IOTY）的亞太地區優勝作品，便是矽藻玻片的影像，由來自澳洲的丹尼爾‧韓（Daniel Han）精心排列及拍攝。

猶記前幾年新冠疫情席捲全球，迫使人們足不出戶的那段日子裡，有人學會了做麵包，有人迷上了居家運動，來自澳洲的丹尼爾‧韓則是意外踏上了一條通往矽藻微觀世界的奇幻旅程。

丹尼爾擁有電機工程與數學的學位，第一次接觸顯微鏡是在擔任助理的時候。因其電機工程專業，他為畢業論文組裝一台顯微鏡，以鑽研影像擷取自動化的研究題目。

但直到新冠疫情爆發，他才透過網站買下一台二手的Olympus BX4，將它修好並投入顯微觀察的世界。起初，他用顯微鏡觀察蝴蝶翅膀、沙子或其他常見材料；他也學習如何透過z軸堆疊改善影像，並自己組裝光學系統、改裝步進馬達、加裝相機鏡頭，以實現自動化需求。

他表示，提高影像對比和解析度的方法繁多，背後的理論都讓他著迷。而運用他在電子領域的知識來修復、改裝顯微鏡更他感受到工程實用性的魅力所在。

而早在2021年，丹尼爾‧韓便以一張色彩繽紛的蕨類植物孢子影像，在當年全球顯微攝影大賽（2021 Global Image of the Year，IOTY）顯微攝影比賽中獲得肯定，榮獲亞太區優勝。

這幅影像呈現新鮮採摘的蕨類植物葉子背面孢子囊爆開的瞬間，而蕨類植物的葉子和孢子囊群在紫外線照射下發出自發性的螢光。

這次得獎只是個開端。當時他便透漏正在拍攝更多與矽藻相關的顯微照片，並正在研究螢光及反捲積的影像處理技術，以提高作品品質。而他憑藉矽藻的排列影像，再度贏得2024年獎項。

著迷矽藻排列 自製顯微鏡克服拍攝難題

疫情初期，丹尼爾在網路上購買到一批老舊的矽藻玻片，並深深為此著迷。當他發現可以在顯微鏡下創作色彩繽紛、引人入勝的矽藻影像時，更是深受啟發，開始將多種矽藻排列成不同的形狀，試圖創造出獨一無二的藝術呈現。由於矽藻的細胞壁由二氧化矽構成，且不同種的矽藻形狀和形態各異，他更將矽藻形容為「大自然的玻璃寶石」。

得獎作品的排列由各種來自不同產地的矽藻組成，包括丹麥莫爾斯、法國聖洛朗拉韋爾內德、美國俄勒岡州和緬因州等；且為了達到美觀效果，他還添加了一些海綿骨針。

「玻片由一位封片技術正快速提升的朋友製作，並使用自己動手做的暗視野裝置拍攝」，丹尼爾表示在拍攝時確實遇到了一些挑戰。

首先是景深問題。由於矽藻較厚，為了克服焦平面的限制，他採用了Z軸堆疊（Z-stacking）技術，將多個焦點不同的影像合成一張清晰完整的圖片。

對比度也是一項挑戰。由於矽藻外殼為玻璃質，其折射率與蓋玻片和載玻片相近，導致本身幾乎沒有對比度。為了提升影像對比，丹尼爾使用高折射率（約 1.75 RI）的封片劑（註1），並結合暗視野顯微術與偏振光的技術成像。他表示，圖像中所呈現的色彩便是來自於光的干涉效應。

由於丹尼爾所使用的聚光鏡原本不具備暗視野功能，因此他也自行設計了一個托盤，能夠滑入偏振鏡上方，並在上面安裝遮光片以達成暗視野效果。而他認為，雖與傳統遮蓋光孔的方法不同，但光環的位置更靠近聚光鏡的後焦平面，可以得到更好的效果。

此外，為了確保足夠的視野範圍。他使用10倍物鏡搭配2倍放大轉換器（相當於放大20倍）只能拍到整個排列圖案的一半，便將兩組 Z 軸堆疊影像進行拼接，合成一張完整圖像。

「許多人認為必須使用像微分干涉對比（DIC）這類昂貴的成像技術，才能拍出引人注目的矽藻影像。但我認為其實暗視野與明視野成像也同樣具有價值，也能呈現出非常漂亮的效果」，除了沉迷於矽藻影像外，對丹尼爾而言，顯微成像的技術挑戰更是讓他著迷於拍攝顯微影像的原因之一。

丹尼爾認為市面上現有的顯微鏡裝置大多是為了科學研究或工業用途所設計，而不是為了藝術創作而生。「如果我能夠設計並製作出一個裝置，不輸甚至超越市面上所推出的官方顯微鏡產品，那種成就感是無法言喻的」，他如此說道。

而這份愛好也延伸到丹尼爾的生活。當他在戶外考察時，會隨身攜帶取樣工具，只要看到值得關注的微觀生物，就會順手取樣帶回家觀察。他還經營了一個Instagram帳號，專門展示他所拍攝的矽藻圖像，並撰寫部落格分享顯微鏡自動化的技術筆記與個人見解。

註解：

• 註1：真空 RI = 1、水 RI ≈ 1.33、玻璃 RI ≈ 1.5

參考資料：

• Showcasing Nature’s Glass Gems—The 5th Annual Image of the Year Award Asia-Pacific Winner
• From Tinkerer to Prize Winner: Meet the 2021 Recipient of the IOTY Award for Asia

延伸閱讀：

• 19世紀的科技藝術：矽藻玻片(2)
• 19世紀的科技藝術：矽藻玻片(1)

這張照片是由來自德國（Dr. Jan Michels）拍攝的。照片中的生物是名為Temora longicornis的海洋橈足動物，利用共軛焦螢光顯微鏡+自體螢光放大了10倍所拍攝。Pages: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13