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月票吃到飽讓乘客賺了,那為什麼捷運公司不會虧本?

活躍星系核_96
・2018/10/26 ・2520字 ・閱讀時間約 5 分鐘 ・SR值 533 ・七年級

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  • 文/李品賢
出現了吃到飽月票,捷運公司為何不會虧錢?source:Chi-Hung Lin@Flickr

今年 (2018) 四月份台北捷運推出定價 1280 元、30 日吃到飽「公共運輸定期票」,只要買了這種套票,就能夠享有一個月公車、捷運任你搭。但是值得買嗎?想必每一個人購買前一定都想過這個問題,讓我們做個簡單的計算:假設一人每天花 NT 64 搭乘捷運,乘上 22 個工作天(這裡假設某人只需要搭捷工作,休息日待在家裡),我們得出總數 NT 1408,高於最新月票NT 1280。

但如果真的讓我們省到錢,那麼台北捷運又如何賺得到錢?這看似「虧損」的決策是如何出現的?

或許我們可以嘗試的回到 1990 年,看看德國國鐵的例子。

九零年代的德國,因為太少人願意搭乘火車,德國國鐵 (Deutsche Bahn) 曾經遭遇經營危機。當時多數人選擇以自家車作為他們主要的交通工具,當時的平均油價是每公里 $0.1,火車的票價卻是每公里 $0.16。最簡單的舉例換算,如果我需要到 500 公里遠的地方,我必須要支付 $80 的火車票錢,然而自己開車卻只需要 $50 的油錢;而且這個價差會隨著距離而增大。

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雖然降低票價或許是一個方法,但基於火車的成本考量,將票價降低至每公里 $0.1 元和自家車做市場競爭,仍然是個非常不可行的方案。

搭乘鐵路的成本比起開車來得高,是德國國鐵一開始虧損的原因。圖/Pixabay

凸顯效應,讓我們在經濟考量上受到變動成本的影響

德國國鐵採用了一些策略解決這個問題。首先,他們運用了心理學上的凸顯效應 (salience effect) (Kahneman & Thaler, 2006),在變動成本  (variable cost) 和固定成本 (fixed cost) 間做變化。 (Simon, 2015)[1]

甚麼是凸顯效應?就是人們的注意力,特別容易受到變動成本所吸引,而較容易忽視固定成本。(Kahneman & Thaler, 2006) 延用上一個開車的例子,油錢是變動成本,而車子的保險、保修是固定成本。德國國鐵因而發明了第一個類似悠遊卡的 BahnCard 50,持有這張卡搭火車可以享有 5 折的優惠(降低了變動成本),而這張 BahnCard 50 的年費是 $140(固定成本)[2]。 這項變動間接地導致火車較容易被注意到的變動成本降低到每公里 $0.08,小於車子的變動成本(油錢) $0.1。消費者因而發現這項 50% 的優惠更誘人,因為原先的價格每公里需要花 $ 0.16,但用了這張卡後, 每公里只需要 $0.08。

此策略一出,搭火車因此成為更多人的工作通勤選擇。

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50%的折扣,讓人們更有意願選擇搭乘鐵路。圖/Pixabay

隱沒成本誤區和厭惡損失,讓我們盡可能的花用手上的月票

除了凸顯效應,隱沒成本誤區 (sunk cost fallacy) 和厭惡損失 (loss aversion) 也是和 BahnCard 50 有關連的心理學技巧 。

所謂的隱沒成本誤區 (Arkes & Blumer, 1985) 指的是,當人們一但把錢花了出去,就容易產生較強的使用慾望。例如,當你繳了年費之後,為了不要浪費,我們會督促自己要常常上健身房健身,這就是隱沒成本誤區造成的心理效應。但人們容易受到隱沒成本的影響,時常忘了考慮機會成本 (Thaler, 1999)。在理性的經濟行為中,我們希望機會成本最小化,如此一來決策中所犧牲的利益才會降到最低。

另一方面,心理學上的厭惡損失也是我們將注意力放在隱沒成本誤區的原因。厭惡損失相關的實驗證明了,同樣的金額,相對於賺得金額,受試者對於「失去」更加有感 。(Sokol-Hessner et al., 2009) 而根據 Kahneman (2011)的研究,當人們為未來做選擇時,他們常常直覺判斷是否能接受可能發生的虧損。人們更容易注意到未來可能性的虧損,而非投資可能的獲利,因此人們更有可能選擇規避虧損,而非最大化獲利的機會。

讓我們回到德國國鐵的故事,人們在買了 BahnCard 50 後具有較強的慾望想回本,所以他們想當然地並會盡量完整地利用這個「資源」。對比那些沒有買年卡的那些人,年費部分的沉沒成本則給了消費者「愈多次搭乘火車則省愈多錢,愈少錢浪費在這張卡上」的想法。

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厭惡損失,讓我們買了月票之後會盡可得的搭乘。圖/Pixabay

作為政策的推動者,應當好好考量人們是否購買的變動成本

總結來說,德國國鐵發行 BahnCard 50 是如何使其財政起死回春呢?一項 2003 年的研究調查 (Simon, 2015) 顯示出大部分的消費者認為他們省了 50% 的火車票;然而實際上大部分的人平均只省了 30% 的交通費。換句話說,德國國鐵只犧牲了 30% 的利潤,就讓消費者以為他們省了 50% 的車票。說實話,這的確是一門好生意!最終,隨著總使用者增加、收入的增加,德國國鐵成功地度過了債務危機,對於德國國鐵和消費者來說,這也是了雙贏的局面。

最後,我們回到關於台北捷運的新月票政策的討論,以筆者的觀點來說,這項新政策對於整個城市的交通狀況會有所改善,也絕對行得通。唯一的隱患在於捷運月票的定價,在最終決定票價之前,政策執行必須將影響搭乘捷運意願的因素都考慮進去,才是這項政策成功與否的重要關鍵。

註解

  • [1] 常見的變動成本像是原料的費用,原料成本會隨市場價錢波動;而固定成本則是租金的支出,比較不容易增加或減少。
  • [2] 類似的行為像是提前預繳健身房的年費,之後每一次來健身房就不需要額外付費。

參考資料

  • Arkes, H. R., & Blumer, C. (1985). The psychology of sunk cost. Organizational behavior and human decision processes35, 124-140.
  • Kahneman, D. (2011). Thinking, fast and slow. Macmillan.
  • Kahneman, D., & Thaler, R. (2006). Anomalies: Utility maximisation and experienced utility. Journal of Economic Perspectives, 20, 221–234.
  • Sokol-Hessner, P., Hsu, M., Curley, N. G., Delgado, M. R., Camerer, C. F., & Phelps, E. A. (2009). Thinking like a trader selectively reduces individuals’ loss aversion. Proceedings of the National Academy of Sciences106, 5035-5040.
  • Simon, H. (2015). Confessions of the pricing man: How price affects everything. Springer.
  • Thaler, R. H. (1999). Mental accounting matters. Journal of Behavioral decision making12, 183.
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活躍星系核_96
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活躍星系核(active galactic nucleus, AGN)是一類中央核區活動性很強的河外星系。這些星系比普通星系活躍,在從無線電波到伽瑪射線的全波段裡都發出很強的電磁輻射。 本帳號發表來自各方的投稿。附有資料出處的科學好文,都歡迎你來投稿喔。 Email: contact@pansci.asia

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AI 可以設計散熱,但誰敢讓它出貨?林唯耕談算力背後的物理現實
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2026/08/20 ・2819字 ・閱讀時間約 5 分鐘

本文由 高柏科技 合作,泛科學撰文

林唯耕剛回台灣任教時,曾在清華大學的實驗室裡用一立方公分的「氨」做實驗。沒想到氨氣意外洩漏,那股刺鼻的氣味瞬間瀰漫整棟大樓,引來眾多師生抗議。

「從此以後,我再也不敢在實驗室裡用氨了。」他在《思想實驗室》的訪談中,帶著笑意回憶這段往事。

這段插曲聽來像是一則工程師的寓言:在理論模型中,氨是太空熱控系統的理想介質;但在現實的辦公大樓裡,它首先是逼人逃竄的臭味。公式本身沒有錯,但現實世界永遠比公式更複雜——它包含了人、成本、風險,以及必須為後果負責的工程師。

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高柏科技技術專家、清華大學榮譽退休教授林唯耕 ,曾任職於美國 OAO 工程部熱流組,深耕電子構裝散熱與熱管技術多年。隨著 AI 浪潮席捲全球,他鑽研一輩子的老問題再次被推向科技產業的核心:當晶片運算速度無止境攀升,那股伴隨而生的熱,究竟該往哪裡去?

熱不會讀新品發表會

科技巨頭在發表會上熱衷於談論大型語言模型、GPU 規格與驚人的算力。這些詞彙在投影片上光鮮亮麗,彷彿進步毫無邊界。然而,每一次數位運算都紮實地發生在實體晶片上。晶片會發熱、材料會疲勞老化,一旦設備過熱,系統便會降頻保護。在物理現實面前,再動聽的發表會敘事也必須低頭。

晶片會發熱、材料會疲勞老化,一旦設備過熱,系統便會降頻保護 / 圖片:envato

回顧個人電腦發展早期,晶片幾乎不需專屬散熱元件。隨後,鋁製鰭片、風扇、熱管到均溫板逐一登場。這段歷程常被視為技術升級,其實更像是對空間的極限勒索:晶片功率翻倍,發熱源的面積卻沒變大,機箱空間也不可能無限擴張。

林唯耕指出,散熱設計的核心只有三要素:功率、熱源面積與空間限制。他舉例,在標準的 1U 機箱中,若發熱面積約為三十乘三十毫米,氣冷系統在達到八百瓦時就會面臨瓶頸。這並非固定的物理常數,而是取決於空間、面積與氣流的動態平衡。最現實的代價在於,風扇轉速提升的背後,是噪音、電力損耗與空間占用。

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因此,「液冷技術」的興起並非單純為了追求酷炫,而是算力密度提升後的必然選擇。它能更精準地帶走晶片廢熱,卻也將新的挑戰帶入機房:漏液風險、流道堵塞、材料相容性,以及維運時的難度。工程的進步,本質上鮮少是徹底消滅問題,更多時候是選擇一組「比較值得承擔」的新問題。

太空教他的,不是把答案搬回地面

太空熱控工程之所以迷人,是因為它剝奪了地球上最常見的散熱工具。在真空宇宙中,沒有空氣能讓風扇製造對流;受光面溫度破百度,陰影處卻極度嚴寒。工程師必須純粹仰賴熱傳導、熱輻射,以及熱管與環路型熱管(LHP)來搬移熱能。

熱管運作的關鍵在於「相變」——液體蒸發時吸收大量潛熱,冷凝後重回循環。林唯耕比較了銅與水的熱傳導能力:在他設定的特定條件下,實心銅塊約能傳導 120 瓦的熱能;但若每秒有一立方公分的水發生蒸發相變,移熱量可瞬間拉升至 2.4 千瓦(kW)。他強調「每秒」的觀念,因為散熱談的是動態流動速率,而非靜態的冷卻魔法。

儘管如此,太空科技並不能直接套用到地面。太空元件因考量重量、功耗與維修難度,偏好無馬達幫浦的被動式設計;但地面 AI 伺服器面臨更高的熱負載與環境溫度,往往仍需幫浦驅動流量。當年那場「氨氣洩漏」事故正是最好的提醒:技術是否「先進」,與它是否「適合」當下的場景,始終是兩回事。

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他強調「每秒」的觀念,因為散熱談的是動態流動速率,而非靜態的冷卻魔法。/圖片:envato

好論文,為什麼仍可能造不出好產品

學術研究致力於證明「可行性」,而工業現場則要求「可重複性」——不僅要能運作,還得確保每台出廠的設備都不漏水。林唯耕將此定義為「從 0 到 1」與「從 1 到 100」的差別。後者涉及良率、成本、公差與客戶信任。論文中那次最完美的實驗數據,在產線上往往未必管用。

他從不避談失敗。在高柏科技早期與學界合作時,也曾遇過實驗數據無法複製,或研究方向偏離產業需求。這未必是雙方努力不夠,而是彼此對「成功」的標準不同。為了解決這道鴻溝,高柏科技推動「柏苗啟航創新培育計畫」,每年投入逾千萬資金與成大、中山、台科大等校合作,並指派專業人才在過程中持續微調、校正,確保研發貼近產線現實。

他分享了近期一項液冷工質校正專案。團隊使用非侵入式的超音波流量計進行觀測,但由於儀器預設以「水」校正,換成其他化學流體後讀數便出現誤差。最初嘗試用幫浦壓差推算,卻發現缺乏重複性,數據甚至推導出不合理的蒸發率。最後團隊回歸基本面,改用秤重法搭配能量平衡進行交叉驗證,才讓數據成功收斂。

這個故事真正的價值不在於「產學雙贏」的口號,而在於那段不夠優雅的挫折:假設失效、數據混亂、方法砍掉重練。也正是在這種時刻,企業需要的不只是會算數的人才,而是能洞察研究何時「走鐘」,並有權力喊停、要求重來的關鍵決策者。

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林唯耕坦言,過去在校園裡總認為「技術第一、成本第二」,進入商界後才驚覺行銷與信任關係往往才是關鍵。這番話雖然不如科技突破那樣動聽,卻是產品能否進入市場的殘酷真相。再卓越的散熱設計,若無法穩定生產或贏得客戶信任,也僅止於一份精美的報告。

AI 會給答案,誰來負責出貨?

訪談尾聲,主持人國威提出了一個時代難題:假設 AI 能在彈指間生成散熱架構、材料配方與流道設計,企業該選擇全面擁抱 AI 的速度,還是保留緩慢但穩定的工程驗證,以規避潛在的失效風險?

林唯耕拒絕落入二選一的框架。他的觀點是:兩者並存。AI 擅長處理資訊、生成草案;但工程師仍須實作原型,進行嚴苛的性能與可靠度測試,最終由人決定是否出貨。這並非盲目崇拜人類直覺,而是基於一項事實:AI 的資料庫裡,通常沒記載下一次「意外洩漏」或「材料疲勞」的細節,且模型永遠無法為量產結果擔負法律與商業責任。

在 AI 時代,最稀缺的未必是熟練下指令(Prompt)的人,而是具備這種能力的人:能預判答案可能在哪裡出錯、能設計實驗將問題「逼」出來,並且願意為最終的量產品質負起責任。

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大眾習慣將雲端想像成輕盈、無重量的空間。但現實中,雲端是由龐大的機房架構而成,裡面裝滿了晶片、管線、泵浦與冷卻液。虛擬算力的每一次擴張,都會在實體世界留下發熱的足跡。散熱工程師的價值,就是不讓這筆物理帳單,被埋沒在光鮮亮麗的投影片背後。

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