《李白遇特赦急返鄉，千里江陵真能一日還？是誇大還是真的可行》——2018數感盃 / 國中組專題報導類第一名

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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• 作者 / 廖泊喬

哥喝的不是酒，是快樂！

烹羊宰牛且為樂，會須一飲三百杯。

〈 將進酒 〉

李白聚會喝酒寫出來的詩，統稱為「宴飲詩」，其中詩題就表明了要「請人喝酒」的〈將進酒〉，是最知名的幾首之一。趁難得的美好時節與朋友相聚，在有限的年華暢飲，李白因此寫下了「人生得意須盡歡，莫使金樽空對月」的千古名句。在詩中，他不斷宣傳飲酒的妙處，高聲讚揚及時行樂的必要。這或許是因為李白的腦部受到酒精影響，瀰漫著舒服愉悅的感覺。

另一首〈山中與幽人對酌〉也是他有名的宴飲詩之一：

兩人對酌山花開，一杯一杯復一杯。我醉欲眠卿且去，明朝有意抱琴來。

我倆在山中開滿花的美景之中喝酒，一杯接著一杯，實在是人間樂事。當我喝醉想睡時，你就自行離開吧！ 如果還有餘興，明早你再抱著琴過來。

李白的聚會不需要呼朋引伴，只要有人和自己對飲就足夠。喝下一杯又一杯酒的李白，最後提到「明朝有意抱琴來」，請朋友隔天再過來一趟，不知是否打算明天繼續喝呢？

從宴飲詩可以看出，李白和朋友喝酒的當下通常都很快樂，醉了之後更是異常熱情，「歡言得所憩，美酒聊共揮」，與朋友盡情談笑、放鬆休息，同時暢飲美酒、頻頻舉杯。

在李白心中，每當面對好友、樂事、良辰、美景等美好事物，第一個想到的就是喝酒。除了自己暢飲外，也樂於與大家分享。「勸酒相歡不知老」，來，敬一杯，開心地喝就不覺得人老了！

喝酒時，李白可說是不遺餘力勸酒，若是同座友人不喝，可是會被他曉以大義：「勸君莫拒杯，春風笑人來。⋯⋯君若不飲酒，昔人安在哉！」李白奉勸他的朋友，千萬不要拒絕這杯酒，請看！ 春風正笑著歡迎我們，怎麼可以不喝呢？ 他甚至強調，想想那些古人吧，他們現今又都在哪裡？ 還不喝起來！

為了和朋友喝得盡興，李白花招百出。〈待酒不至〉裡說：「春風與醉客，今日乃相宜。」若友人收到邀請還不赴宴，他就藉口春日暖風，正好適合酩酊大醉；若是人來了卻對喝酒面有難色或示意擋酒，他則說：「君今不醉將安歸。」朋友今天要是不暢飲酣醉一番，哪有地方可以回去呢？ 若是朋友求饒說不能再喝了，李白還會揶揄他：「笑殺陶淵明，不飲杯中酒。」如果不把杯子裡的酒喝光，可是會被陶淵明嘲笑的啊。

李白：「敬你最後一杯酒！」

歡聚過後，離別的愁緒往往複雜又難消，何以紓解？ 李白心裡的答案，不外乎是讓酒精來麻痺自己，也因此他的「送別詩」中總是反覆提到酒。

在這些「送別詩」中，李白高喊著：美好的景物就要有好酒來配！「看花飲美酒，聽鳥臨晴山」，將周遭美景與酒融合在一起；有時不一定需要喝酒的緣由，因為「金陵子弟來相送，欲行不行各盡觴」，既然人都來送行了，就喝一杯吧！ 不過，李白大部分的詩句都反映了他及時求醉的行樂心態，下面這段「蘭陵酒」的詩文也不例外：

蘭陵美酒鬱金香，玉碗盛來琥珀光。但使主人能醉客，不知何處是他鄉。

〈 客中行 〉

蘭陵出產的美酒，透一股濃郁的香草芬芳，盛在玉碗中，晶瑩得看來就像是琥珀一樣。只要主人和我一同暢飲，醉後我哪管這裡是故鄉還是異鄉呢！

看看李白將酒形容得多好，他想說的是：別傷感了！ 黃湯下肚就毋需清醒。為了一醉解千愁，他身體力行，慫恿朋友在離別時乾杯，對好友杜甫說：「飛蓬各自遠，且盡手中杯。」我們就像隨風飄盪的蓬草一樣各自遠颺，暫且痛快淋漓地飲盡杯中的酒吧！

餞別其他朋友時，李白也時常以酒相送，「相看不忍別，更進手中杯」，我不忍你將要離開，不如再把手上的酒乾了吧！ 他還說：「二崔向金陵，安得不盡觴。」你們都要走了，怎麼能不好好喝光杯中的酒呢？

對於即將來臨的離別，李白感到萬分孤獨，因為不知道下次見面是何時何地了，這時候只能把握相聚時光，共飲美酒，透過酒精來緩解依依不捨的離情。不僅如此，李白有次更豪邁地說：「暫就東山賒月色，酣歌一夜送泉明。」暫且向東山借個皓月清光，用一整晚的暢飲歡歌來為朋友送行；甚或「群花散芳園，斗酒開離顏」，花園中錯落有致的花卉作陪，眾人酒後都大開歡顏。看來，將送別的悲緒轉化成飲酒之樂，正是李白的慣用手法。

酒有多棒？李白最知道

為了讓大家知道酒有多好，李白使出渾身解數、用盡奇招，就是要推廣酒的美妙！ 他先是運用色彩呈現出繽紛的視覺饗宴，將還沒有濾過的葡萄酒與和了水的顏色互相比擬，「遙看漢水鴨頭綠，恰似葡萄初醱醅」；接著描繪各種色彩鮮明的酒杯「金樽淥酒生微波」、「昔贈紫騮駒，今傾白玉卮」，有各色美酒美器當前，賓客還不怦然心動嗎？

除此之外，李白也會用各種誇大的數字製造聳動的效果。比如用「金樽清酒斗十千，玉盤珍羞直萬錢」，來強調酒的數量之多；或是用「好鞍好馬乞與人，十千五千旋沽酒」，來形容買酒所費不貲。

而且李白特別向大家強調：「百年三萬六千日，一日須傾三百杯。」他喝酒的時間長，酒量又極好，既然他做得到，大家也都做得到！ 這些數字不僅驚人，更是吸引了世人的目光，讓人感受到李白不羈的帥氣與喝酒的豪邁。

那麼，一定要和朋友聚會喝酒才有樂趣嗎？ 沒有聚會或沒朋友時該怎麼辦？ 李白想了想，沒關係，自己一個人也能喝得很愉快，他還親自示範給大家看，寫下了若干「獨飲詩」。

花間一壺酒，獨酌無相親。舉杯邀明月，對影成三人。月既不解飲，影徒隨我身。暫伴月將影，行樂須及春。我歌月徘徊，我舞影零亂。醒時同交歡，醉後各分散。永結無情遊，相期邈雲漢。

〈月下獨酌四首〉之一

我在花叢間飲酒，知道沒有人能相陪，便獨自酌飲。沒人也沒關係，舉起酒杯，月亮就是我最好的酒友，再加上我的影子，正好是三個人。雖然月亮本來就不懂飲酒，影子也僅是跟在我前後，但沒有關係，暫且以明月與影子來作伴，趁此春夜，及時行樂。我唱歌時月亮跟著我徘徊移動，我起舞時影子也在前後搖擺。清醒時我們共同歡樂，酒醉後三人各奔東西。但願能永遠忘情地漫遊，期待在茫茫的天河中相見看來，李白很能勝任酒類代言人的角色，酒後連月亮與影子都被他相邀，一同伴歌伴舞。

從李白〈月下獨酌〉共四首詩中，我們可以觀察到他酒後的心情。他在第四首中提到喝酒的實際妙用：「窮愁千萬端，美酒三百杯。愁多酒雖少，酒傾愁不來。所以知酒聖，酒酣心自開。⋯⋯」李白的憂愁千頭萬緒，美酒卻僅有三百杯。但即使愁多酒少，只要一杯美酒下肚，憂愁就不再纏身，能體會到過去酒中聖賢醉酒後盡興而酣醉的舒暢，心情自然開朗起來。

而喝酒的樂趣是什麼呢？〈月下獨酌〉的第二首寫道：「三杯通大道，一斗合自然。但得醉中趣，勿為醒者傳。」酒後的李白自信滿滿地宣稱，自己喝下三杯酒，可通曉人生大道理；喝下一斗酒，就能與自然萬物合而為一。他得到了這樣的喝酒趣味後，還提醒大家絕對不可以向清醒的人說！

另外，李白也比較了喝酒的樂趣和其他樂趣，在〈月下獨酌〉的第三首末段寫道：「一樽齊死生，萬事固難審。醉後失天地，兀然就孤枕。不知有吾身，此樂最為甚。」他認為飲酒後，生與死就沒了差別，更何況萬事萬物根本沒有是非定論，無論清醒時狀態如何，喝醉後孤枕而眠，什麼都可以拋諸腦後。最後還提出了獨到的結論：沉醉時，不知道自己身處何處，沒有什麼事情比這更快樂了！

酒的最佳代言人！

李白不愧是酒的最佳代言人，開心聚會時喝酒、離別惆悵時更要喝，他用各種方式形容酒的美好，在獨處時，身為代言人的他更稱職地大聲宣布：「喝酒吧！」李白長期好飲酒的習慣，讓他在古典文學界博得「酒仙」、「醉聖」、「詩仙」之名，也達成了〈將進酒〉中「唯有飲者留其名」的願望。

有趣的是，關於酒精的影響，我們還有李白的各種詩句為證。他說「且『樂』生前一杯酒」與「人生得意須盡『歡』」，把歡樂愉悅感帶入了酒中，也提到「醉後發清狂」—喝醉後放縱的姿態，就是酒才能帶來的美好效果。另外，他在〈春日醉起言志〉中寫道：「處世若大夢，胡為勞其生？所以終日醉，頹然臥前楹。」人生在世就像一場大夢，為什麼要一輩子孜孜矻矻、如此辛勞呢？ 因此他決定整天沉醉在酒中，醉倒就隨意躺臥家中。李白把「酒醉」與「做夢」的狀態連結在一起，這些都是他觀察到的酒的影響。

成癮科學：酒的生理化學特性與腦部作用

綜合李白的詩來看，他不僅愛喝酒，也極力勸人喝酒。不過，他為什麼喝酒，而不選擇其他食物呢？

我們可以從化學與生物精神科學的角度來理解這個情形。首先，酒精的學名叫作「乙醇」，化學式是 C₂H₅OH，分子量是四十六，算是滿小的分子。正因為本身分子量小，加上溶於水中也會與大部分脂類互溶，所以乙醇進入身體後不需要經過消化，就可以直接穿透腸胃道的黏膜進入血液。

更厲害的是，乙醇只要進入胃部就會開始被吸收，胃部可吸收 10％ 到 20％ 的乙醇。因此，當酒精入喉，只需要五到十分鐘便會進入人體血液中，開始發揮作用影響身體了！

乙醇拿到任意通行證，在體內暢行無阻！

但乙醇進入血液後，還無法立即影響大腦，要等到經過大腦時才會產生所謂的「效果」。從血液到腦部，必須經過一道稱為血腦屏障（blood-brain barrier，簡稱 BBB）的關卡，這個關卡負責保護腦袋，不讓物質隨意進進出出，只允許特定分子通過、進入腦中。因為乙醇的分子夠小，加上一些分子特性，所以能夠很輕鬆且非常快速地通過血腦屏障，影響大腦的神經傳導功能。

同時，大部分的乙醇是從肝臟代謝，先經過乙醇去氫（alcohol dehydrogenase，簡稱 ADH）代謝成有毒的乙醛，再由乙醛去氫（aldehyde dehydrogenase，簡稱 ALDH）代謝成乙酸，進而排出體外。由於這些酵素是有限的，身體代謝乙醇的速度也是固定的，所以一小時大約僅能代謝十克到十五克的乙醇，若要完全代謝，視乙醇攝取的總量，至少需要八至二十四小時。

酒精在腦部扮演的百變角色

酒精進入腦部後，可以抑制中樞神經，產生安眠、鎮靜、放鬆的效果。或許有人覺得「不對啊，明明喝完酒會比較敢衝！」那是因為在飲酒量不高的情況下，酒精會先抑制負責「控制衝動」的腦區功能。因此，當衝動控制減弱時，說話會不自覺地變大聲，更有自信、動作也更大，酒後的「微醺感」其實就是輕度的酒醉狀態。

人在微醺時，情緒表現會變得更豐沛，起伏也更大，常伴隨歡快、亢奮的感受。這些表現主要來自於酒精使腦內多巴胺（dopamine）短暫增加，讓人產生興奮、愉悅的情緒，進入陶醉、飄飄然的狀態，同時也會引發強烈的渴望感，讓人難以抗拒繼續喝下去的慾望。

在微醺過後，酒精的影響漸漸擴散到其他腦區，影響層面更多也更複雜。酒精所產生的短暫鎮靜效果，可能會減少入眠所需的時間，讓人誤以為喝酒可以助眠。

然而，除了入睡的作用時間加速，酒精反而會影響睡眠週期，增加淺眠與作夢的比例，因而惡化整體睡眠品質。這也是為什麼「醉」與「夢」時常同時出現，飲酒導致多夢、醉酒而淺眠，無怪乎會有如「醉」如「夢」、「醉」生「夢」死這樣的形容，兩個狀態常被緊密地連結在一起。

百變的酒精，作用複雜。讓害羞的人大聲說話、讓冷靜的人嚎啕大哭、讓嚴肅的人手舞足蹈，這些是酒讓人們的控制力減弱後的結果；號稱能幫助人們入睡，卻進一步造成淺眠、多夢甚至早醒，這些則是酒在腦區之中潛移默化、不可不慎的影響！

• 陳懷心，《李白飲酒詩研究》，國立中山大學中國文學系碩士論文，二○○三年。
• 林梧衛，《李白詩歌酒意象之研究》，玄奘人文社會學院中國語文研究所碩士論文，二○○四年。
• 陳念蘭，《李白酒詩與盛唐氣象之研究》，國立臺灣師範大學國文學系在職進修碩士班碩士論文，二○一一年。

——本文摘自《文豪酒癮診斷書》/ 廖泊喬，2021 年 12 月，聯經出版公司。