夏日防蚊大作戰：防蚊液真的都有用嗎？又該怎麼使用呢？

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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A 編按：夜深人靜，惱人的嗡嗡聲伴我入眠，我試著用「物理方法」解決問題，但敏捷不夠的我，只是連續搧了自己好幾個巴掌，摸著紅腫的臉頰，我點起了床頭的電蚊香。

　

《用科學拯救怦然崩潰的髒亂，這樣的掃除你洗翻嗎？》專題為你介紹驅趕蚊子的各種方法，【化學或生物屏障】將介紹防蚊液的機制與捕食蚊子的動物，以及讓蚊子找不到你的「氣味隱形斗篷」！

「嗡嗡～嗡⋯⋯啪！」上一篇文章裡，我們整理了一些利用物理特性吸引蚊子並集中管（ㄆㄨ）理（ㄕㄚ）的裝置，如捕蚊燈、電蚊拍以及腿毛（？）。然而，驅蚊的方法百百種，除了這類型的物理防禦，我們還有魔法防禦；不是，我是說，其他實用或歪樓的妙招。

• 延伸閱讀：打斷蚊子從登陸到吸血的SOP，跟惱人的嗡嗡聲說掰掰！【物理防禦篇】

防蚊液為什麼能驅趕蚊蟲？

首先要談到的，就是大家比較熟悉的防蚊液或驅蟲劑 (insect repellent)。人的皮膚會排放二氧化碳與汗水等物質，進而吸引蚊子靠近，而這類化學製劑最主要的作用，就是干擾蚊子的嗅覺，從而阻止牠們獲取人們的身體資訊。如此一來，我們就能在蚊子大軍面前用招搖又機車的表情告訴他們：「你找不到我，ㄌㄩㄝ～」

雖說坊間的防蚊液各有千秋，每個品牌也都有他們獨特的配方，但終歸不出幾項有效成分。以人工合成成分來說，最常見的莫過於敵避（diethyltoluamide, DEET，即避蚊胺）和派卡瑞丁 (Picaridin)，這兩個成分同時也是美國疾病管制局 (Centers for Disease Control and Prevention, CDC) 所建議最有效的驅蟲成分之一。^[1]

根據 CDC 官方資料，雖說含有 DEET 和派卡瑞丁的防蚊產品，普遍不會對一般人、孕婦甚至兒童的健康造成負面影響（尤其是 DEET，市面上能購得的濃度甚至高達 100 ％），然而，這些產品仍可能對皮膚造成不適，須謹慎使用。另外，這些物質會經由皮膚吸收並透過尿液排除，因此也不建議直接對皮膚塗抹，而是噴灑在衣服上，或至少隔一層乳液或底霜。畢竟，我們只是要讓蚊子無法分辨氣味，沒必要把自己搞得那麼不美味（Ｘ）。

純天然的選擇：精油

雖說這些成分確實能降低蚊子找到你的機會，然而，畢竟是要塗在皮膚上的東西，這些物質是否有效、可靠又安全，也是大家相當關心的事。

有些人對合成成分敬而遠之，並尋求植物精油的協助，像是檸檬、香茅、天竺葵、尤加利、丁香、苦楝油和薰衣草等，都是常見的驅蚊用油，加上口味選擇多，深受廣大民眾的喜愛。另外，美國國家環境保護局 (Environmental Protection Agency, EPA) 也列出幾種經測試可用在皮膚上的有效成分^[2]，如檸檬尤加利精油中所萃取出的檸檬桉醇 (p-Menthane-3,8-diol, PMD) 與貓薄荷（咦，養貓兼顧驅蚊？但重點是要種貓薄荷），當然也包含先前所說的 DEET 跟派卡瑞丁。

然而，每個人的身體對這些味道的「接受程度」不一樣，也不能期待每個人都熟諳精油化學，有些成分用多了甚至會損害肝臟，因此，直接使用有經過政府或 EPA 認證的噴防蚊液，還是相對保險的做法。

那些以蚊子為食的動物

如果你不是很擅長充滿神秘氣息的精油調配，或天生就不是個好園丁，種什麼死什麼，那你也可以評估自身狀況，養會吃蚊子的動物（千萬別指望天竺鼠，吃蚊子不是他們的工作，pui pui 才是）。不過，我真的不建議為了這個理由養一隻寵物，畢竟這是一個很大的責任，大家還是看看笑笑就好。

許多動物都會吃蚊子^[3]，像是紫崖燕 (Progne subis)、家燕 (Hirundo rustica) 等鳥類，或是藍鰓太陽魚 (Lepomis macrochirus)、紅耳龜 (Trachemys scripta elegans)、蝌蚪等魚類或兩棲類動物。如果心臟夠大、環境也允許的話，也許可以考慮養一些蝙蝠、蜘蛛、壁虎、蜻蜓等另類選擇。

石墨烯做的「氣味隱形斗篷」也能發揮防蚊奇效

有些人不僅不善於園藝，也不諳畜養之道，但這些都不打緊。如果你剛好是個愛好手作之人，不妨考慮看看接下來這個點子——氧化石墨烯 (graphene oxide, GO)。

美國布朗大學工程學院 (Brown’s School of Engineering) 研究人員在 2019 年時曾於《美國國家科學院刊》(Proceeding of the National Academy of Sciences, PNAS) 發表一項研究^[4]，他們讓受試者手臂皮膚部分暴露，並觀察實驗蚊蟲在一般紗布 (cheesecloth) 與塗有 GO 的紗布上，如何對眼前的鮮肉「大快朵頤」。

結果，蚊子大軍似乎對蓋著 GO 紗布的肉肉們敬謝不敏。研究解釋，由於 GO 是相當強大的分子屏障，基本上連氦原子都難以滲透過去，遑論 CO₂ 與汗水等吸引蚊子的化學訊號；也就是說，GO 的存在彷彿是一件「氣味分子隱形斗篷」，穿上它，蚊子就別想找到你。

另外，研究人員也在 GO 外部沾染汗水的氣味吸引蚊蟲叮咬，發現 GO 堅韌到無法被蚊子的口器戳穿，但如果讓 GO 薄膜吸收水分，它就變得比較柔軟，蚊子們就能乘虛而入。目前，研究人員仍在尋找穩定 GO 的方法，希望無論乾濕，它都能對抵禦蚊子口器的襲擊。不過能確定的是，如果不要白目把汗水塗在外面，穿上隱形斗篷蚊子根本也找不到你啊！（吶喊）

驅逐蚊蟲的方法與設備何其多，族繁不及備載，但它們的原理，主要還提高蚊子登陸＋吸血的難度。只要用對材料或方法，你也可以告別那些嗡嗡聲響不停的夜晚！

1. Mosquito Joe. “What Eats Mosquitoes? The Predators of Peskiness!” Mosquito Joe, 30 Jan 2020.
2. Centers for Disease Control and Prevention. “Protect Yourself and Your Family from Mosquito Bites.” Centers for Disease Control and Prevention, 7 Dec 2020.
3. Environmental Protection Agency. “Skin-Applied Repellent Ingredients.” Environmental Protection Agency.
4. Castilho, Cintia J., et al. “Mosquito bite prevention through graphene barrier layers.” Proceeding of the National Academy of Sciences, 10 Sep 2019.
5. Fullscopepestcontrol. “Animals That Eat Mosquitoes.” Fullscopepestcontrol, 2019.
6. “Insect repellent.” Wikipedia.
7. Pease, Jill. “UF study offers more evidence that DEET is a safe way to ward off mosquitoes.” UF Health, 26 May 2020.
8. Picaridin General Fact Sheet.” National Pesticide Information Center.
9. Siegmund-Roach, Sherilyn. “A Guide To Essential Oil Safety.” Herbal Academy, 6 Apr 2015.
10. 郭世文，〈關於蚊子的一些事〉，《科學發展》，2011 年 5 月。