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口渴了嗎?來瓶飲料吧!包裝飲料的誕生祕辛大公開

衛生福利部食品藥物管理署_96
・2018/07/05 ・4606字 ・閱讀時間約 9 分鐘 ・SR值 501 ・六年級

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本文由衛生福利部食品藥物管理署委託,泛科學企劃執行

來認識包裝飲料是如何誕生的吧!圖/igorovsyannykov @Pixabay

炎炎夏日,進便利商店買瓶冰涼的飲料兼吹冷氣,幾乎成為每天的例行活動,面對架上琳瑯滿目、容易讓人產生選擇障礙的各式包裝飲料,你曾想過它們是怎麼被製作出來的嗎?業者運用哪些食品加工技術,才能創造出品質穩定一致,又便於運輸、保存的好喝飲料呢?

來罐「和現泡的一樣」的包裝好茶

現泡茶跟包裝茶有什麼不同呢?圖/congerdesign@pixabay

包裝茶飲號稱「和現泡的一樣」,不僅是行銷文案而已,也是真實的製程!茶飲好不好喝的關鍵在於茶葉,但不論是綠茶、紅茶或烏龍茶,包裝茶和現泡茶一樣,都靠著茶葉泡水將茶湯「萃取」出來。

茶葉的萃取方式分為幾種;常見的是浸泡茶葉進行萃取,這種萃取方式就像是平常我們泡茶包的方法,會將茶包泡在熱水裡提上提下幾次;在包裝茶工廠中則是將茶葉放置在提籃中,再放入 60~70°C 的熱水中浸泡 15~25 分鐘,期間會重複進行浸泡 2~3 次左右。

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而另一種常見的萃取方式,則是使用翻轉煮茶機進行攪拌,將茶葉投入已經有 60~70°C 熱水的萃取罐中,翻轉攪拌。還有一種比較特別的則是讓茶葉籃在密閉的萃取釜中循環萃取茶湯,有點像是我們自己在家做冷泡茶,這種方式可以在比較低的溫度下進行,有些廠商標榜的「冷萃」技術就是利用這種方法。

那麼在製作包裝上由「茶葉萃取液」和「茶粉」製作的茶又是怎麼一回事呢?它們難道是化工合成茶嗎?母湯這樣想喔!(搖手指)

萃取獲得茶湯之後,還會經過很重要的步驟「過濾」:在萃取的過程中,難免有些細碎的茶葉渣渣逃出茶葉籃,如果放任不理的話,會讓茶湯越來越苦澀喔!一定要再經過過濾,而經過濾處理的茶湯就稱為「茶葉萃取液」或是「茶葉萃取物」。包裝茶製作廠商本身如果沒有萃取設備,就會購買茶葉萃取液使用;這樣製作成品的成分說明就必須標明為「茶葉萃取液」或是「茶葉萃取物」。如果廠商是自己從茶葉進行萃取,那麼成分標示寫「茶」、「茶葉」、「茶葉萃取液」或「茶葉萃取物」都可以。

包裝茶是怎麼煉成的?(點圖放大)

萃取液濃縮乾燥製成粉末,就是即溶茶粉啦;另一種茶粉則是將茶葉磨成粉末,如常被作為日本特產的抹茶粉,這些粉末也被稱為「茶粉」。在包裝茶裡添加茶粉可以讓茶飲增添濃厚感。所以下次別再看到「萃取液」或是「茶粉」就擔心喝到化工合成茶,原料都是天然茶葉哦!

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但包裝茶飲還是跟一般的現泡茶有點不一樣,現泡茶通常即泡即飲──如果沒有這樣做,你可能會發覺到隔夜茶會出現變色、味道改變的現象,這是由於天然的茶湯其實相當容易氧化。因此為了能夠較長期存放、運送,包裝茶飲通常會再額外添加「L-抗壞血酸」或是「異抗壞血酸鈉」。這樣的名字聽起來好像很可怕,但其實它們就是「維生素 C」,這些都是符合食品添加物使用規範的「抗氧化劑」,添加的主要目的便是為了避免食品氧化造成色澤、口感和風味的變化。

另一個常在包裝茶飲中出現的食品添加物「碳酸氫鈉」,就是俗稱的小蘇打,可以把茶湯的 pH 值調整為中性偏鹼,茶湯的口味與顏色就能保持更長的時間,小蘇打的另一個妙用是能夠產生微量氣泡,讓茶飲口感更好!

過濾後的茶湯在添加內含成分之後,還要經過降溫、殺菌、冷卻等等步驟,才會裝瓶,變成我們在便利商店中買到的包裝茶飲。

經過繁複的製程,才能獲得常見的包裝茶飲。攝影/TW

香醇的咖啡是怎麼來的?

包裝咖啡的製程與前面的包裝茶飲有點類似;包裝咖啡主要成分通常有咖啡萃取液、水、砂糖、奶粉;其中「咖啡萃取液」其實就是從咖啡豆萃取的咖啡汁液,而不是指化學合成產生的咖啡香精喔!若使用香精都會在成分表另外標示!

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香醇的咖啡是許多人每日必備的飲品。圖/cocoparisienne@pixabay

而包裝咖啡依殺菌方式不同可以將保存方式分為「冷藏」及「常溫」兩者。冷藏的包裝咖啡保存期限較短,但風味會比較接近現煮咖啡。而常溫保存的咖啡則是因為製程中經過高溫高壓殺菌,所以能夠在常溫中保存。不過,由於內含的牛奶成分經過高溫處理後,味道常會發生變化。因此常溫保存的咖啡喝起來往往和現煮咖啡的風味差異甚大。

為了讓產品品質穩定,業者也會在混合各種配料階段加入碳酸氫鈉(小蘇打),調整酸鹼值。小蘇打還有一個附加功能,就是避免讓包裝咖啡裡的牛奶成分凝固。

另一種常見的食品添加物是「乳化劑」,例如脂肪酸甘油酯等,可以讓咖啡中的油脂與水份均勻分布。畢竟打開飲料看見上面浮了一層油,也是會很令人害怕的。同樣含有牛奶成分的奶茶中通常會添加乳化劑,也是同樣為了避免油水分離發生。

認識包裝咖啡。(點圖放大)

 

給外食族的果蔬汁

果蔬汁(俗稱蔬果汁)的原料就跟包裝茶飲一樣,都源自天然來源。果蔬汁一般的製程就像我們手動榨果汁,挑選完水果後使用榨汁或果汁機。果蔬汁會首先經由篩選原料,其次洗滌材料,然後依據果蔬汁的種類使用不同的機器進行破碎與榨汁。

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接下來「篩濾」階段會跟手動榨果汁有點不同,在這個階段中,除了使用物理方法濾掉蔬果碎片,也可能會使用單寧或明膠使果汁中的懸浮物沉澱方便除去。另外,由於目前的蔬果汁類飲料含果肉者較受歡迎,為了避免含果肉的混濁果汁儲存過久容易沉澱,通常也會使用黏稠劑如羧甲基纖維素、修飾澱粉或果膠以增加黏稠性、降低果汁的沉降速率。

罐裝果汁來到手中也是需要經過重重關卡的。圖/stevepb@pixabay

為了維持果汁成品品質的穩定度,篩濾後會再經過「調配」,也就是添加調味劑調整成分中的糖度、酸度、色澤等,調味劑種類包括甜味劑(如果糖、蔗糖〉或是酸味劑(如檸檬酸〉等。調配完成後,果蔬汁後半段的流程就如同包裝茶飲製程,經殺菌、包裝就完成囉。

果蔬汁根據其濃縮或稀釋的比例有非常多種不同的類別,值得注意的是,如果標示為「果蔬汁」,其果蔬汁需佔總體含量 10% 以上。而果蔬汁外標示如果顯示「風味」或是「口味」這樣的關鍵字,其實就是告訴你它果蔬汁含量低於百分之十,或根本沒有含果蔬汁喔!另外標示「濃縮還原果汁」,就是指有些廠商將濃縮果汁再加水還原的產品。

「營養添加飲料」加上營養添加劑,就健康了嗎?

炎炎夏日另一種讓人無法抵抗的誘惑當然是碳酸飲料了,冰涼的碳酸水配上酸酸甜甜的味道,帶來消暑的快感。為了避免只是攝取含熱量的「垃圾食物」,如果改挑選含有維生素添加的「營養添加飲料」有比較健康嗎?

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目前市面上可以找到的「營養添加飲料」,主要的製程跟一般碳酸飲料的製程十分相似(喝起來也差不多)。碳酸飲料的製程,主要步驟在於將原水經過濾、殺菌之後,再「調配」加入香料以及砂糖、檸檬酸等「調味劑」食品添加物;再經冷卻加壓,加入二氧化碳氣體,而後封罐就完成了。

在調配階段,如果額外加入「營養添加劑」,所獲得的碳酸飲料也被稱為「營養添加飲料」。目前市面上這類飲料中最常見的營養添加物主要為可溶於水的維生素C 與維生素 B群;由於維他命B 溶於水帶黃色,也讓這類的碳酸飲料多半為淺黃色。

含有維生素,這類飲料就可以任意享用了嗎?不,其實還是要注意份量喔!這類「營養添加飲料」本質還是滿接近碳酸飲料,應注意其中的糖份,不要不小心就攝取了過多的熱量。

另外,即使是我們生命所需的維生素,使用上也須謹記「劑量決定毒性」這一點,攝取太多無法帶來好處。因此在「食品添加物使用範圍及限量劑規格標準」中,也針對營養添加劑有相當嚴格的標準,對於非特殊營養補充的一般食品(如本文中的營養添加飲料)中添加的含量均限制在每 300 克(或有標示的話每日食用量)不得高於營養素攝取參考量(dietary reference intakes; DRIs)的  150%。如果真的有營養不足的疑慮,應適時請教醫生,並且維持均衡飲食喔。

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除了這類「營養添加飲料」,一般市面上的食品也可能因為加工或儲存而影響內含的營養素,這時就可以透過營養添加劑適度補強或增強營養價值,最常見的例子是在乳製品中添加維生素 A 及 D、在榖類製品中添加維生素 B群等。

透明飲料、氣泡水的製造祕密!

前面我們談了那麼多的飲料,卻還有兩個包裝飲料界的新寵兒沒談到呢:想喝水卻又不甘於平凡嗎?就讓我們來聊聊氣泡水和一樣「透明感」十足的加味水吧!

最近可以看到在便利商店裡氣泡水的選擇變得非常多樣,不過其實氣泡水的製程與前面提到的「碳酸飲料」極為類似,差異則是在與部分高熱量的碳酸飲料相比,氣泡水大部分多為「零熱量」,也就是除了含有碳酸(加壓打入二氧化碳生成碳酸)、加入調味的香料之外,沒有再額外添加其他東西。

有些網路資訊流傳氣泡水可以促進新陳代謝和減肥等等的功效,或者說氣泡水會傷害骨骼、胃以及牙齒等等謠言,目前都沒有值得信賴的研究及證據可以證實。

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近來爆紅、人人都想嚐鮮喝看看的「透明飲料」又是怎麼製成的呢?其實,無論是透明奶茶、透明檸檬紅茶,也和氣泡水差不多,在製程的調味階段添加了香料。香料主要是具有揮發性的芳香物質,可以賦予飲料截然不同的風味。

還有一些透明飲料為了要增加「奶味」卻不想呈現混濁顏色,會在調味時加入「乳清發酵液」,並且另外添加抗氧化劑以穩定產品品質。

各式各樣的透明飲料推陳出新,未來又會有那些新花樣呢?Company@pixabay

目前透明飲料仍然繼續推陳出新,除了水果、茶飲風味之外,還推出「透明拿鐵」和「透明啤酒」等新產品,飲料業者不僅在製造流程發揮巧思,更結合食品添加物翻玩創意,相信未來會出現更多有意思的飲料,為消費者帶來更多感官衝擊!

  1. 宣稱含果蔬汁之市售包裝飲料標示規定(2014)。食品藥物消費者知識服務網。
  2. 密閉容器包裝食品殺菌管理手冊(2015)。衛生福利部食品藥物管理署。
  3. 食品添加物使用範圍及限量暨規格標準
  4. 李錦楓、張哲朗、蔡育仁等《圖解食品加工學與實務》,台灣五南圖書出版股份有限公司。
  5. 施明智等《食品加工學》,台灣五南圖書出版股份有限公司。
  6. 黃登福、陳建元《實用食品添加物》,華格那企業。





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文章難易度
衛生福利部食品藥物管理署_96
65 篇文章 ・ 24 位粉絲
衛生福利部食品藥物管理署依衛生福利部組織法第五條第二款規定成立,職司範疇包含食品、西藥、管制藥品、醫療器材、化粧品管理、政策及法規研擬等。 網站:http://www.fda.gov.tw/TC/index.aspx

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拆解邊緣AI熱潮:伺服器如何提供穩固的運算基石?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/05/21 ・5071字 ・閱讀時間約 10 分鐘

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。

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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。

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。/ 圖片來源:MotionArray

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)」!

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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。

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。

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。/ 圖片提供:研華科技

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。

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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。

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。/ 圖片來源:MotionArray

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)。

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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。

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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。

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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。/ 圖片提供:研華科技

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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