才、才不是在裝文青呢，在咖啡廳工作真的能激發創造力！──《哇賽心理學》

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。

從惡夢到創意靈感的奇妙旅程

1987 年，美國塔夫茨大學醫學院（TuftsUniversitySchoolofMedicine）的恩尼斯特・哈特曼（ErnestHartmann）帶領了一項深入研究，比較了十二名終身受惡夢所擾的人、十二名夢境生動的人，和十二名既非惡夢受害者也不是夢境生動的人。每位受試者均接受了結構式訪談、心理測驗和其他措施，以評估他們的性格。研究人員發現，受惡夢困擾的人比起其他兩組受試者，具有更強烈的藝術和創作傾向。換言之，在夢中想像邪惡或危險力量的心智，清醒時也可用其豐富的想像力發揮創意。

惡夢曾為許多知名作家的作品提供靈感。聞名全球的恐怖小說作家史蒂芬・金（StephenKing）在飛機上睡著，夢見了一名瘋狂女子囚禁並殘害了她最喜愛的作家，結果成了《戰慄遊戲》（Misery）一書的靈感來源。

《鬼店》（TheShining）的構思也來自於一個夢。史蒂芬・金和妻子是一山中度假飯店僅有的兩位客人，當時飯店由於季節即將關閉。他在夜裡夢見自己三歲的兒子尖叫著跑過大廳，被消防水管追趕。他從惡夢中驚醒，滿頭大汗。史蒂芬・金回憶，當時他點了一支菸，望向窗外：「菸抽完時，這本書的架構已經在我的腦海裡成形。」

我們如何看待法國和其他處的史前洞穴壁畫及其他古代文物？世界各地所描繪的許多生物，都是人獸混合的動物形象，使得考古學家不禁心想，這些奇特的圖像是否可能是受到了夢境的啟發？惡夢既是人最容易記住的夢境，這些會不會是最早對惡夢的藝術描繪？我同意此種看法。我們有理由認為，說故事本身也許源自於分享夢和惡夢的渴望。

如何引導夢境來激發創意？

古埃及人建造了睡眠神廟，讓人可以在此處睡覺，希望能誘發夢境，幫助他們治癒疾病或做出重要決定。古希臘人也會去特殊的神殿祈禱，希望做一個能解決問題的夢。希臘人稱此作法為「孵夢」。現今研究顯示，孵夢不僅僅是建立在信仰上的古老方法，它背後有真正的科學依據。

研究人員發現，做夢的人可以透過暗示來影響夢境發展。雖說這不是萬無一失的過程，但他們發現，光是表達你想夢見某個人或特定主題的意圖，通常就能將夢境推向此方向。透過此種方式，我們也許能引導自己的夢境，來幫助激發創意、思考社交難題和考慮重大決定。哈佛大學夢境心理學家芭瑞特要求她的學生在睡前十五分鐘思考一個情感相關的問題。結果，半數學生表示，他們做了與此問題有關的夢。

由於夢境如此視覺化，所以，入睡時在腦海裡設想某個人、想法、地點或問題，將有助於你孵夢成功的機率。正如我們在關於惡夢的章節中所了解，我們可以運用意象預演療法改寫反覆出現的惡夢，重新編排夢境情節，使其變得無害，甚至給它更好的結局。這種方法聽來雖然簡單，但相信你也記得，研究也證明此法常常能成功幫助人們擺脫惡夢。孵夢也一樣，聽來雖像是一廂情願的想法，但嚴謹的研究已證實了此種方法引導夢境的效用。

MIT 前沿科技助力夢境設計

麻省理工學院媒體實驗室（MediaLab）的研究人員，一直致力於開發睡眠和夢境設計技術，希望藉此大幅提升創造力。研究裝置會感知受試者進入睡眠的情況，並提供口頭提示，詢問受試對象在想什麼，然後記錄對方的反應。如我們將在第8章所見，現今還有其他方法可利用感官來設計夢境內容。

正如我們探討如何減輕惡夢時的方法，你也可以在紙上寫下自己的意圖，放在床邊，或將希望夢見的事物相關圖片、物件放在床邊。這不僅僅是某種象徵儀式，而是人們見證能啟發他們夢境的有效方法，就好比我們將原料放進鍋裡，等待夢境以全新、意想不到的方式將它們混合。

當解決方案能在腦海以視覺呈現時，孵夢最容易成功，原因是視覺皮質在快速動眼睡眠期間十分活躍。睡前請回顧一下你想夢見的問題或主題，想像自己夢見了這個問題後醒來，然後在床邊的紙上寫下夢境。

芭瑞特的學生選擇了學術、醫療和個人方面的問題，並記錄哪些夢境為他們的問題提供了潛在的解決辦法。其中一名學生搬到了一間較小的公寓，無法找到不顯雜亂的家具擺放方式，結果他夢見將五斗櫃搬到客廳，這名學生實際嘗試了一下，果真有效。另一名學生在選擇麻州或其他地方的學術課程時陷入兩難，他夢見自己乘坐的飛機需要緊急降落，夢裡飛行員說降落在麻州太過危險，做夢的學生一想到這個夢，便意識到了選擇其他地方課程的決定。

即便不記得自己的夢，它們也能影響你清醒時的想法。你也許會突然靈光一閃、腦海瞬間蹦出想法或沒來由地想到解決辦法，這些靈感很可能來自於我們的夢境。不論記不記得，我們每晚都會做夢，而我們的夢夜夜都在為我們從事創意工作。

——本文摘自《我們為何會做夢：睡夢中的大腦如何激發創造力，以及更好地改善清醒時的生活》，2024 年 11 月，悅知文化出版，未經同意請勿轉載。

時間不再絕對？牛頓與愛因斯坦的時間觀差異

川村老師，請用簡單的方式告訴我「相對論」是什麼？

老師：狹義相對論源自相對性原理（Principle of relativity，指物理定律〔Physical law〕適用於所有以等速直線運動的物體） 與光速恆定原理。根據這個理論，時間是相對的，依不同觀察者而有所差異。牛頓力學中的時間是絕對的，愛因斯坦則認為，可依不同的觀察者位置對時間進行不同定義。

老師：之前在討論「力」時，也提過離心力。離心力是「慣性力」的一種，慣性力指物體在加速運動時感受到的與加速方向相反的力。置身在沒有窗戶的電梯中，當電梯向上加速，電梯內的人會受到向下的慣性力（譯注：因看不到外面，使得他無法判斷電梯的運動情況）。若加速度為 g，物體質量為 m，則物體所受慣性力為 mg，與在地面所受的重力 mg 相同。愛因斯坦無法區別這兩種 mg 的差異，所以視為等效。但無論慣性力的方向為何，物體都會往向量合成後的視重力場方向掉落。

時間在任何地方都固定不變嗎？

世界上最快的速度是光速。物體的移動速度若接近光速，它的時間進程就會變慢。也就是說，在接近光速的太空船上，時間會變得悠長。而且，接近光速的物體長度會朝行進方向收縮。

物體只要具有質量，即使在靜止狀態依然擁有能量（其能量 E ＝ mc²），稱為靜止能量（Rest energy）。

提到光的運動，我們已經知道光的路徑會彎曲。

1919 年，天文學家觀測到恆星發出的光線在經過太陽附近時被偏折，這種現象稱為「重力透鏡效應」（Gravitational lens），有助於了解黑洞等宇宙中質量分布的情況。此外，天體物理學家也觀測到時間的延遲。簡而言之，接近地面的時鐘行進速度會比高處的時鐘慢，GPS 也是依據這種效應來進行校正。

時間

牛頓力學中的「時間」（也就是我們一般理解的時間）和相對論中的時間大異其趣。牛頓在《自然哲學的數學原理》（Philosophiæ Naturalis Principia Mathematica，1687）中，假設空間是均勻平坦的；從過去到未來，在任何地方都平均延伸。在牛頓力學中，全宇宙的時間一致。

但相對論否定了這一點。

光速恆定原理指出，光的速度是固定不變的。這種狀況下，空間中不同地點發生的兩件事，對某個觀測者來說是同時發生，但對另一參考系的觀測者而言則非同時發生。也就是說，時間的前進速度並非在任何地方都相同。因此，時間和空間不能視為各自獨立的兩回事，應該一體化，視為四維空間（時空，Spacetime）。

不過，這是指物體移動速度接近光速時的情況。日常生活中，使用過去的時間觀不會有任何問題。

黑洞

黑洞（Black hole）是一種天體，因為密度極高，重力極強， 不只物質，連光都會被吸進去，無法逃逸。天體是宇宙中所有物體的總稱，具體來說，指太陽、恆星、行星、星團、星雲等。從相對論來看，黑洞周圍空間是扭曲的。照以下方式想像應該會比較容易理解：

把重物放在一大塊展開的薄橡皮布上，放置處就會凹下去，而這塊凹陷會影響到周圍。同樣的，黑洞所在之處會發生猛烈的空間扭曲，經過附近的天體會被極強的重力吸引，落入其中，連光也難逃魔掌。

銀河系有許多黑洞，但具體數字不詳。2019 年，一個跨國研究計畫團隊首次拍攝到黑洞的「影子」，掀起一陣討論熱潮。

——本文摘自《物理角色圖鑑：用35個萌角色掌握最重要的物理觀念，秒懂生活中的科普知識》，2024 年 9 月，漫遊者文化，未經同意請勿轉載。