鋼盔下的秘密？-神奇的鱟

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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「世界長頸鹿日」（6/21）剛過不久，一則長頸鹿受到不當圈養甚至死亡的新聞，就躍上媒體版面。長頸鹿雖然不是新聞報導的常客，但大家對牠們應該不會陌生：長頸鹿高高的身影配上非洲草原的日落美景，經常出現於宣傳非洲旅遊的圖片，在世界各地的主要動物園，也幾乎都可以見到牠們的蹤影，牠們應該安好地在非洲生活繁衍著。可是近年的調查發現，原來牠們的數量一直在下降，正靜悄悄地在非洲大地上消失！

無聲無息消失的長頸鹿

和大象和犀牛等野生動物相比，長頸鹿受到的關注相對較小；一直以來針對長頸鹿野外族群的研究也不太多，因此多年來各國均十分缺乏針對牠們族群數目的研究數據。2016 年，多國專家整理了各國零星分散的數據，才發現長頸鹿在過去數十年間的數字大幅下降了 30%：由 80 年代起超過 150,000 隻長頸鹿，下跌至 2016 年時只有約 97,000 多隻。

當所有族群數加起來，97,000 多隻看上去好像還不太差，但實際上若把不同種的長頸鹿分開計算，部份種類和亞種的數目實在下降得驚人，一些族群如努比亞長頸鹿（Nubian giraffe）的數目更大幅下跌超過 9 成。

國際自然保護聯盟從 1963 年起編製瀕危物種紅色名錄（IUCN Red List），根據物種及亞種的滅絕風險，把不同物種族群分成無危、近危、易危、瀕危、極危，以至野外滅絕和滅絕七個級別，代表不同物種族群數目受到的威脅。IUCN 把所有長頸鹿歸成易危（Vulnerable）級別，但也把數個他們認為是亞種的長頸鹿歸成瀕危或極危。這個評級引起了外界對長頸鹿保育的關注。在此之前，由於長頸鹿的族群危機並未受到一般民眾及新聞的注目，所以牠們也被形容為「安靜的滅絕（Silent Extinction）」。

為什麼長頸鹿的數目會直直下降？

對於某些瀕危動物，科學家很了解影響牠們數量下降的主要原因，就如大象和犀牛便因象牙和犀牛角而被大量獵殺；紅毛猩猩的棲地便因森林被大量開發而遭受破壞。長頸鹿在非洲分佈甚廣，為什麼牠們的數量會直直下降？

經過多年的調查和分析，科學家漸漸發現令長頸鹿族群數目下降並不只有單一原因，而是源自不同層面的威脅，在非洲的不同地方，因著環境和文化的不同，長頸鹿受到的威脅也會有分別，下文簡單地把不同的原因說明一下： 

• 棲地的破壞：廣泛來說，這是現今世界很多物種的第一大威脅，長頸鹿也不例外。世界自然基金會（WWF）估計，瀕危物種紅色名錄內85%受威脅物種的主要威脅，來自棲息地的破壞。在非洲的草原，由於人類對土地有不同的需求，往往在草原大量伐木、放牧、建設農地和市鎮，掠奪了長頸鹿原先應有的棲息環境。很多長頸鹿的棲地也不在保護區範圍之內，令長頸鹿的生活備受威脅。例如在東非北部生活的網紋長頸鹿（Reticultaed Giraffe）便因土地的開發和人類放牧而令牠們的數目下降了 50%。 
• 棲地破碎化：長頸鹿是大型哺乳動物，需要很大的地方生活，由於人類的開發，很多長頸鹿的棲地被切割而變得破碎。試想像，如果我們家強行被一條通道分成兩部分，那將對生活帶來多大的不便和影響？在東非肯雅和坦桑尼亞生活的馬賽長頸鹿（Masai Giraffe），和在西非尼日爾（Niger）生活的西非長頸鹿（West African Giraffe），均由於城市建設、農業以及畜牧業的開發，使得很多長頸鹿的棲地被人類分割而變得支離破碎，牠們的棲地往往被人類的農地、道路或房屋分隔，這令很多長頸鹿族群被迫分離，也令牠們承受人為意外（如汽車碰撞、被鐵栅傷害）的機會大增。

• 原住民捕獵：很多原住民會捕獵羚羊、猩猩以及長頸鹿作為肉食的來源，長頸鹿由於身型巨大，牠們的生活範圍很多時候也在保護區以外，所以也是十分受歡迎的「野味」。當中最受此原因影響的便是在東非生活的馬賽長頸鹿（Masai Giraffe），牠們的族群數目已經下降了 50%。在肯亞，有報導指出在一個野味市場，一年可能有多達 800 公斤的長頸鹿肉出賣，而每頭長頸鹿的價值可以高達 600-800 美元。
• 非法捕獵：捕殺長頸鹿販賣至國外是也長頸鹿族群減少的其中一個原因。近年便有兩隻十分罕見的白化長頸鹿在肯亞被非法獵殺，而引起廣泛的報導。英國的獨立報發現，美國在 2006-2015 年間，入口了 40,000 件從長頸鹿不同身體部份製成的物品，包括骨骼、皮膚，甚至是長頸鹿幼兒的標本。這也是導致努比亞長頸鹿（Nubian Giraffe）數目大幅下降的主因。
• 政治因素：非洲部份國家多年的戰爭亦令很多長頸鹿的保育工作不能進行，很多地方的政府均無法在生態保育投入大量資源，長頸鹿的保育很多時也需要非政府組織（Non-governmental organization）或私人機構的幫助才能進行。

地方發起保護長頸鹿的支援前線

就此看來，保護長頸鹿並不容易，需要多方通力合作，針對不同原因而作出對應的方法。

就棲息地的保護，很多地方政府或私人保育機構會成立保護區，例如尼日爾便有一個專為保護西非長頸鹿而成立的 Koure Giraffe Reserve。在南非和納米比亞，南部長頸鹿（Southern Giraffe）由於相對上得到較多私人保育機構的妥善保護和管理，令牠們的族群數目在四個長頸鹿物種中唯一不跌反升。有保育組織會把長頸鹿轉移到受保護的區域，希望牠們能在新的地方落地生根，成功繁衍。專注長頸鹿保育的保育組織 Giraffe Conservation Foundation（GCF）便在非洲不同國家協助長頸鹿搬家，最近他們便幫助於烏干達的 Pian Upe Wildlife Reserve 成功引進了消失了 25 年的長頸鹿。

在禁止非法貿易方面，長頸鹿在 2019 年被列入瀕危野生動植物種國際貿易公約（CITES）的動物名單附錄 II^[註]，儘管很多地方的法律只明訂進出口個體需要准許證，卻沒有規範動物身體部位的貿易，但被列入法律保護也是重要的成就。教育方面，很多保育組織也在非洲以及不同地方進行教育推廣，向公眾和下一代灌輸保育長頸鹿的知識。

除了合適的政策，增加對不同地方長頸鹿的認識也十分重要。保育專家近年便提倡正確的長頸鹿分類，生物學家也在非洲各地進行人類對長頸鹿族群影響的研究，希望更能針對性地為保育政策提供重要的資訊。

綜合來看，長頸鹿的生存受到多種原因的威脅，要全面保育長頸鹿免受滅絕的危險，需要政策、法律、科研、教育等一系列的配套措施，看來，我們還有漫漫長路要走。希望在各方的努力和大家的關注下，長頸鹿的族群可以穩定下來，讓我們及下一代可以繼續在非洲的草原上欣賞到這種美妙的動物。

註解

• 瀕危野生動植物種國際貿易公約（CITES），是於 1963 年起草、1975 年正式執行的一份國際協約，其目的是希望透過限制對野生動植物的出口和進口，確保野生動植物的國際交易不會危害到物種本身的生存。

1. 聯合新聞網：頑皮世界將引進18隻長頸鹿 挨轟飼養條件差10年死4隻
2. Giraffe Conservation Status. Giraffe Conservation Foundation. https://giraffeconservation.org/giraffe-conservation-status/
3. Giraffe. The IUCN red list of threatened species. https://www.iucnredlist.org/species/9194/136266699
4. Giraffes facing ‘silent extinction’ as population plunges. BBC News. https://www.bbc.com/news/science-environment-38240760
5. Losing their homes because of the growing needs of humans. World Wild Fund. https://wwf.panda.org/discover/our_focus/wildlife_practice/problems/habitat_loss_degradation/ 
6. Two rare white giraffes killed in Kenya. National Geographics. https://www.nationalgeographic.com/animals/2020/03/rare-white-giraffes-poached/
7. CITES conference responds to extinction crisis by strengthening international trade regime for wildlife. The Convention on International Trade in Endangered Species of Wild Fauna and Flora (CITES). https://cites.org/eng/CITES_conference_responds_to_extinction_crisis_by_strengthening_international_trade_regime_for_wildlife_28082019
8. Kenya’s giraffes slump under local bushmeat trade. African Wildlife Foundation. https://www.awf.org/news/kenyas-giraffes-slump-under-local-bushmeat-trade
9. A bold plan to save Africa’s shrinking giraffe herds. National Geographics. https://www.nationalgeographic.com/animals/article/bold-plan-to-save-africas-giraffes-feature
10. Bushmeat hunting: The greatest threat to Africa’s wildlife? Mongabay. https://news.mongabay.com/2020/10/bushmeat-hunting-the-greatest-threat-to-africas-wildlife. /https://news.mongabay.com/2020/10/bushmeat-hunting-the-greatest-threat-to-africas-wildlife/
11. Bibles, bar stools and cowboy boots: How the US market in giraffe products is driving their ‘silent extinction’. Independent. https://www.independent.co.uk/environment/illegal-wildlife-trade-giraffes-extinction-africa-us-hunting-markets-a9674996.html?fbclid=IwAR26w_Cnt2g4OTmrTefItL1vBjT5Di1RKbHo0EBBZUFcSw2NyJ862iZSles
12. In Tanzania, Survival of Giraffes Is Influenced by How Close They Live To Towns. Science The Wire. https://science.thewire.in/environment/in-tanzania-survival-of-giraffes-is-influenced-by-how-close-they-live-to-towns/

鱟最早出現在四億伍千萬年前，歷經地球有史以來規模最大的二疊紀生物大滅絕，那次災難中，全世界有百分之九十八的物種都消失了，鱟則是幸運的殘存者之一；約二億五千萬年以前，鱟的外型幾乎維持不變，但卻再一次逃過隕石撞地球，造成恐龍的另一次大滅絕。鱟歷經種種浩劫仍能存活下來，難道都只歸功於鱟那堅硬的鋼盔外殼，讓它逃過環境的異常變遷，躲過隕石的襲擊，所以才能如此繁衍至今嗎？不禁令人好奇，鋼盔下倒底藏了什麼神奇的秘密呢？

鱟的鋼盔其實既不強悍也不堅硬，如果真的硬得跟士兵的鋼盔沒有兩樣的話，光是重量，就足以將鱟累死了。然而鱟卻巧妙地使用力學原理，達到輕巧而又堅固的功能；如果從剖面來看，可以看出鱟隧道的外型，這樣的結構不但充分擴大內部的空間，且另就力學的觀點而言，接近半圓形的幾何外型，有著最堅固的構造，近乎流線型的外殼亦也可降低波浪的衝擊力，讓鱟無論在沙灘上覓食或在水中游泳都可省下不少力氣。

鱟在小時候，雌雄外型相似，常令人雌雄莫辨。但有趣的是，被稱為鴛鴦魚或夫妻魚的鱟，為了族群的延續，提高交配的成功率，雄與雌在最後一次脫殼之後轉變成大人時，雄鱟原本完整的圓弧狀前端，凹陷出一新月狀的弧形，形狀與大小恰恰好就是雌鱟腹部的半圓外型，讓雄鱟可以緊密地貼在雌鱟的腹部，不易被海浪沖散，可以與雌鱟形影不離，親密相隨；而雌鱟腹部兩側下緣原本用來防禦的長硬棘，從原本的六根減少為三根，其用意在於當雄鱟附在身上，避免刺傷心上人的一種體貼的溫柔設計。當人們鳥瞰沙灘上成對的夫妻鱟，並羨慕他們親密相伴的同時，也應瞭解雌雄鱟為彼此所付出的努力。

鱟屬雜食性，在沙灘覓食中常有如推土機一般，到處推土，四處找尋有機物，從中央研究院陳章波博士的研究發現，稚鱟在出生第一次脫殼之後，就會開始進食，而且來者不拒，養殖常用的豐年蝦的幼生、文蛤、冷凍蝦肉，甚至熱帶魚的飼料都能大塊朵頤，毫不挑食，顯見鱟真能隨遇而安，這樣的生存策略，讓鱟不會受限於特定食物，不但可以隨時吃得飽，而且營養還很均衡。

鱟藍色血液是檢驗藥品是否受到細菌污染的重要生物試劑：
http://www.youtube.com/watch?v=_gdo0-EvP54

無可避免的是，當鱟挖土弄泥搞得全身髒兮兮時，說不定還會吃進去一大堆細菌，萬一受到細菌感染，那不就是身體一天到晚都在發炎生病，但是鱟藍色的血液中，卻含有一種變形細胞，只要鱟的身體受傷或有細菌侵入體內時，這時變形細胞大軍，就會蜂擁而至，將細菌徹底殲滅，還給鱟健康的身體，因此鱟即使如在污泥攤中四處打滾，也不用擔心會受到細菌的傷害。人類看到這樣的特性，於是從鱟的血液中分離出來這樣的細胞，將它製成細菌測試藥劑，檢驗注入人身體的藥劑（如點滴）是否受到細菌的感染，避免讓病人受到二次的傷害，此對人類貢獻頗大。

然而神奇活現的鱟自人類出現之後，就在各地沙灘漸漸消失，反而面臨滅絕的命運。撇開大量捕捉鱟當作食物的因素之外，最主要的原因是原本鱟賴以繁殖的天然的沙灘地，因填海造陸、建港築堤等種種開發建設所需，正快速地消失，讓鱟的產房（棲息地）也遭到了破壞，遑論繁衍後代子孫了。亞洲各國相關組織大多已經將三棘鱟不是列成嚴重瀕危與瀕危的物種，就是歸類為一級重要生物保護名錄之列，然國內尚未公告三棘鱟為「瀕臨絕種、珍貴稀有」的保育類野生動物，讓神奇的鱟命運坎苛，前途茫然。隨著鱟的消失，伴隨在歷史中的種種鱟的文化亦逐漸衰微，古云「不孝有三，無後（鱟）為大」，身為海洋國家的一份子，是否在保護熊貓的同時，對於生存在沙灘上的活化石也應盡一份保育的責任呢？

ps. 以上照片由中央研究院陳章波老師實驗室所提供

• 作者 / 何郁庭（H編）

桃園沿海約有 27 公里長的藻礁海岸線，範圍包含了白玉藻礁、大潭藻礁及觀新藻礁等珍貴的藻礁地形。為了避免中油第三天然氣接收站在大潭地區動工，珍愛藻礁團體自 2020 年底開始發起公投案，並收到 70 萬份連署書，通過成案門檻。

公投即將於今年（2021）八月底舉行，到目前為止，藻礁生態、能源轉型及迴避開發工程在社會中遲遲未有共識，無論學界還是民間，都需要更多的公共討論，來釐清各項子議題的疑義。

4 月 14 日，由台灣環境資訊協會、荒野保護協會，以及數個民間環保團體主辦三接與藻礁保育、能源轉型關係〈對焦會議〉，邀請各方專業人士，提供研究數據及關鍵資訊，以期促成公共對話的平台，進而在公投之前，尋求能源、生態的雙贏之道。本文整理第三天然氣接收站（以下簡稱三接）與藻礁保育、能源轉型關係對焦會議的生態部分的演說，同時紀錄相關領域專家對民眾普遍的疑慮釋疑。

你說的「保育」是什麼？

生態報告場次的第一位講者，是長期致力於水域生態系研究的林幸助教授。林幸助一開始便表明了生態系服務的兩難，指出人類在開發的過程中，只能經由相對完善的規劃和政策，減少自然資源的耗損。並點出三接各方在爭議時，常常忽略的一個重點：「所謂保育，是保育藻礁礁體，還是保育藻礁生態系？」

「地質藻礁」指的是由殼狀珊瑚藻歷經千年累積形成的礁體，它是死的、靜態的，要由沙埋才能保護。「生態藻礁」指的是生存於藻礁礁體基質或空隙內的動植物，及其以營養關係為主所形成的藻礁生態系，它是活的、是動態的，也就是所謂的「生態功能」，沙埋會導致它失去功能。

藻礁生態系的現況與三接開發的應變之道

若現在反對開發的原因，是為了保育藻礁生態系，那麼，則需要從藻礁生態系現在正在面對的威脅開始說起。依照林幸助老師團隊的調查結果，以及環保署的公開資料，目前對藻礁生態系最大的影響為工業汙染及漂沙問題，其中又以漂沙對殼狀珊瑚藻的危害最明顯。

林幸助也說明自己的研究團隊使用穿越線調查法，建立桃園藻礁的生物多樣性基礎調查報告，另援引觀塘工業區(港)及鄰近藻礁區域生態調查及監測的工作結案報告書，以辯證大潭藻礁地區的生物多樣性，可能並不如媒體新聞及環團所認為得高。另外，就殼狀珊瑚藻的碳吸存能力議題，林幸助也以數據揭示，台灣地區殼狀珊瑚藻的固碳能力，僅紅樹林的 5%，不但無法稱做藍碳，還可能變成碳釋放^[1]。

此外，這次公投的內容只說移除三接，但完全沒有提及後續要如何保護^[註1]。林幸助認為，如果汙染、漂沙問題若不處理，即便移除三接，環境也不會變好，可能還會更加惡化。若中油採用工程迴避措施開發，承諾改善保育大潭藻礁生態多樣性的問題，有望讓生態系及地質藻礁都獲得保育，也最趨近生態系服務最佳化的方向。

劃設海洋保護區的原則

第二位演講者溫國彰副教授表示，目前台灣的海洋保護區政策，僅在範圍內禁止漁業活動，但並未對各項污染和廢水進行規範，反觀澳洲對於海洋保護區的政策與規範，制定得更為縝密，操作上也相當細緻。海洋保護區劃設的核心概念是用最小的範圍，保護最大的生物多樣性。將此概念帶入藻礁的議題中，若要根據多樣性設立保護區，永安與大潭 G2 是最優先要劃設的範圍。

人為開發造成不可逆的族群改變

溫國彰的研究團隊針對台灣北部、南部的進行人工海岸線及天然海岸線的魚類組成進行調查與比較，發現人工海岸魚類組成以岩礁魚類為主，天然海岸以珊瑚礁魚類居多。而高珊瑚覆蓋率的人工建物，仍會造成珊瑚和魚類的組成差異。也就是說，人工開發後的海岸，藻礁、珊瑚會再進入棲地，但族群組成與原始組成不同。

觀塘工業區對聲景生態的影響，充滿未知

魚類在求偶或宣示領域等行為上，都會在水下發出聲音，而魚類的幼生（魚苗）也會依循水下聲音，尋找適宜居住的棲地。專精於聲景生態學的林子皓助研究員，正是透過水下聲音的頻譜紀錄，分析水中生物的活動，進而了解生態系的變化與人為衝擊。

林子皓先是說明工業港口與一般水下聲音的差異，在於工業港口的水下聲音充斥各式船隻的引擎聲以及人為噪音。林子皓認為三接開發的人為噪音，可能對當地魚類生態系造成的重大威脅，而人們對水下聲景的研究甚少，這次開發造成的聲景破壞，很可能在瞭解聲音頻譜的重要性前，就先重創了當地的水生環境。

不只如此，林子皓對於港口建設時的泥沙輸送問題，抱持悲觀態度，目前藻礁已面臨嚴重漂沙問題，若加上堤防與填區的施工，藻礁將面臨不同程度的沙埋與侵蝕，對當前生態系而言，可能是雪上加霜。再者，興建觀塘專用港，必然會導致波浪、水流的改變，這些開發帶來的影響，都將對生態造成可預期的衝擊。

儘管大潭地區的生物多樣性調查，就結果而言，低於附近的觀新藻礁、白玉藻礁，但從聲景的觀點來看，生物多樣性相當高。即便像溫國彰所說，人工開發後的海岸，會有珊瑚重新進入棲地，但魚群組成也可能與原來的生態系組成不同。林子皓透過聲景研究發現當地生態的獨特性，加上考量建港可能會增加的壓力，建議在開發前應更完整釐清生態風險。

用科學呈現客觀事實，爭議前請先回歸原點

最後，許皓捷副教授則表示，科學家面對此類議題時，必須先完整呈現客觀的事實，然後才是價值判斷，因此在各方爭議前，仍須回到「定義」的階段，確認衝突點是否相同。在文獻回顧上，應先從取樣調查的隨機抽樣開始回顧，在援引資料前，也要確認研究是否基於合理假設推論，且結果符合統計學的基本概念。而關於生態學調查的結果，除了種類多樣性之外，同時也需要注意群聚結構的獨特性，以及物種數之於單位面積的關係。

「藻礁議題，是為了保育地質／地景，還是保育藻礁生態？」許皓捷副教授說明，如果兩個問題同時討論，並在不同場合揀選適合自己立場的論述，那聚焦討論時，只會混成一團，無法達到有效的溝通，找出最適合生態系服務的解方。

許皓捷就沙埋歷史的生態意義多加著墨，近期才露出的大潭藻礁，是否可以根據現有的科學證據，確認其生態系統可承受工程意外的程度？另外，明星物種柴山多杯孔珊瑚的族群，確實存在間斷分布？抑或是根本沒有明瞭牠的分布範圍為何呢？從更根本的問題，回過頭檢驗學者及各方團體的立場，是否建立在客觀合理的前提之下。

各界意見凝聚，試圖找出真正問題

會議最後開放各方，對四位教授提出疑問。在提問環節，普遍對文獻來源、調查方法有較多質疑，並且仍趨向將大潭藻礁還於自然，保留其生態特殊性及地質多樣性。

但也有民眾認同生態多樣性、藻礁生態系的服務價值多元，並提出「人類要如何取捨？」的問題。目前較缺乏輸沙工程對海岸影響的調查，關於這個部分，現有的科學證據似乎還不能提供一個確切的解方。

今年 4 月 1 日於立法院舉行的藻礁保護公聽會，中央研究院生物多樣性研究中心退休研究員邵廣昭在會議上也表示藻礁目前的生態保育狀況良好，且因應國內的關注與未來趨勢，大潭藻礁勢必會受到嚴格的保護。

從民眾的提問，及學者們的回應及主張，約略可以看出不同的立場和想法。不過，學界與環保領域的高牆是否有消弭？所謂專業和一般民眾之間，對相同的議題是否有所共識？關於這點，也許未來還值得繼續觀察。

註解

1. 公投主文：您是否同意中油第三天然氣接收站遷離桃園大潭藻礁海岸及海域？（即北起觀音溪出海口，南至新屋溪出海口之海岸，及由上述海岸最低潮線往外平行延伸五公里之海域）

1. derne, V., Geraldi, N.R., Macreadie, P.I. et al. Role of carbonate burial in Blue Carbon budgets. Nat Commun 10, 1106 (2019). https://doi.org/10.1038/s41467-019-08842-6