受保護的內容: 火力發電的廢氣如何處理？一套不夠裝兩套就好了嗎？——乾淨的煤？(三)燃燒後處理篇

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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本文由 諾康生醫 委託，泛科學企劃執行。

環境中的負離子是怎麼來的？

在大自然環境中，走到森林裡就能感受到被芬多精的沐浴淨化，走到瀑布附近就能感受到空氣特別清新。科學家經過仔細計算，發現在不同的空間裡，每立方公分的空氣中的負離子含量都不同：（由高至低排序為）

1. 天然森林與大瀑布區 約 50,000 ions/cc
2. 高山及海邊 約 5,000 ions/cc
3. 郊外與田野 約 700~1,500 ions/cc
4. 都市公園 約 400~600 ions/cc
5. 街道綠化區 約 100~200 ions/cc
6. 都市住宅區 約 40~80 ions/cc 

※ions/cc 是負離子濃度的單位，指每 1cc 的空氣中含多少個負離子。

但是，這些負離子是怎麼來的呢？以瀑布為例，大量的瀑布水從高處落到低處，擊打到瀑潭周圍的岩石會激起大量的霧狀水花，這些落下飛散的水花（水粒子）與周圍空氣摩擦發生「電荷分離現象」就可能產生大量的負離子。而水分子正是大自然環境中最容易離子化的的分子之一。

這些飄散在空氣中的負離子會吸納空氣中的塵埃、惡臭等細小汙染物，隨後附著到樹木、岩石或溶入到水中，達到淨化空氣的作用，這種大自然的自淨作用又稱為「萊納德效用」。除此之外，在雷雨時大氣分子也會發生「電荷分離現象」，進而產生負離子。

「氫氧負離子」超強淨化力

在我們所處的環境中，空氣充斥著各種細小塵埃、細菌、病毒、黴菌、揮發性有機化合物、花粉、香菸臭味……等，被人體吸入將造成健康損害。

而氫氧負離子能夠淨化各項空汙因子，如香菸臭味、甲硫醇、甲醛等臭氣分子，就連蟎蟲、花粉等等過敏源都能吸附帶走，使得我們呼吸空氣的範圍是清新無害的。就連禽流感病毒、新型流感病毒，黴菌、大腸桿菌、沙門氏菌、金黃色葡萄球菌……等，碰觸到氫氧負離子也會因其氧化並改變結構、進而喪失活性。

若能將「氫氧負離子」帶著走，豈不是很棒的一件事嗎？

除了大自然環境中的負離子之外，市面上也越來越多負離子式空氣清淨機與其他相關功能產品！但是空氣清淨機只能在一定範圍內（空間）使用，若能把「氫氧負離子」裝瓶隨身帶著走，那是不是更便利使用呢？現在科技技術只要將水分子進行電解，就可以辦到！

諾康生醫透過獨家專利技術，將水分子經過專利電解技術，將水分子的其中一個氫鍵切斷，形成獨立的氫氧負離子水溶液；最終製成擁有 192 億兆個氫氧負離子（544ppm）的電解納米離子水。

製造過程中，全程透過物理方法，無須額外添加、不產生化學廢物，不僅對人體友善也做到環境友善。經醫學大學新興病毒感染中心證明，能有效阻擋 AB 型流感、腸病毒、克沙奇病毒。此外，就連大腸桿菌、沙門氏菌，甚至是新冠病毒 Delta 變異株也能抑制！將氫氧負離子裝進你手裡，隨時享受瀑布般的潔淨力！

諾康生醫商品 landing page：
https://www.nanopluslife.com/products/ohtrust-mouth-spray

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編按：現在的生活瞬息萬變，在未來的世代，可能會出現許多你想都沒想過的職業。讓我們與孩子一起發揮想像力，你覺得未來會有什麼樣的職業出現呢？

空氣清潔師：過濾髒空氣就是我的工作！

警報聲響起了，埃米爾馬上換服裝、戴手套、繫好安全帽，登上漂浮滑板，和其他空氣清潔師一起出發。他的工作是利用太陽能吸塵器吸取空氣汙染物，並將這些汙染物經由一條碳管打到地心。

埃米爾一直在新德里的摩天大廈區徘徊，終於要降落地面了，他穿過宛如棉花糖的厚雲層，身旁還有一群正在飛翔的鳥。突然，他好像撞到什麼東西了！

「怎麼會這樣？吸塵器吸入一隻燕子！」埃米爾大叫，連忙確認吸塵器的吸嘴，再確認碳管，可是全部空無一物。

「定位可疑的吸入物。」埃米爾呼叫語音助理，那是他的安全帽所搭載的先進系統。

「吸入物正要抵達大陸，過濾後可以刺激溫室作物生長。多餘的氣體會排入底土，永遠埋在地底，長期下來會轉為岩石。」語音助理回答。

他的面罩顯示互動式地圖，指出那隻燕子的所在位置，距離溫室不遠。「糟了！牠不應該被排進地底！」埃米爾大喊，全速朝著溫室飛去。

埃米爾隨即趕到巨大的玻璃屋，卻頓時沉浸在綠色叢林裡……他沒想到竟然有這麼多植物。他在地上發現彩色羽毛，跟著掉落在樹葉堆的羽毛走去，看見一隻燕子棲息在樹枝上，神情有點呆滯，正在和其他燕子開心聊著天。

「哇，看來還有其他空氣清潔師的吸塵器被燕子闖入！」埃米爾鬆了一口氣，把這些燕子從溫室的天窗放出去。「真沒想到今天會這麼刺激呀！」

小心這些物質！

汙染物在空氣中的濃度可能比正常狀態高，對環境十分不利，下列是大家最熟知的汙染物：

• 懸浮微粒
• 重金屬
• 臭氧
• 二氧化氮
• 苯

汙染從何而來？

空氣汙染主要是人類造成的，但也可能是自然現象。

最近幾十年，人類試圖減少排放汙染，某些歐洲國家大幅降低了部分汙染物在空氣中的濃度，甚至少了一半！但我們還不夠努力，每年仍有無數人因空氣汙染而死亡及生病，目前的數據資料顯示，我們還可以做得更好。

我們可以怎麼做？

減少大氣汙染物絕對是具體可行的目標，雖然要調整生活習慣，但好處多多，對每個人的影響都很深遠。下列有四種有效的解決方法：

• 投資再生能源，例如太陽能和風力
• 少開車，多搭乘公車、捷運等大眾運輸，腳踏車也是不錯的選擇
• 減少農業和工業的廢棄物
• 防止野火

空氣清潔師要有的能力：

○ 解決問題的能力

○ 對環境有興趣

○ 熱愛飆速

○ 不怕暈

○ 熱愛飛行

○ 喜歡乾淨

——本文摘自《拯救地球的工作者》，2022 年 10 月，和平國際出版，未經同意請勿轉載。