生產三部曲之三：這樣用力對不對？

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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• 文/國立臺北護理健康大學護理助產研究所高美玲教授
• 本文轉載自生動盟

本系列上一篇：《生產三部曲之一：怎樣的姿勢比較好？》

「子宮頸全開 10 公分了，為什麼怎麼用力孩子都生不出來？我已經沒有力氣了！」

這是許多產婦在產台上無奈的心聲，最後往往因為筋疲力竭，尤其是施打無痛分娩的產婦，因為藥物的關係，不知道什麼時候該用力了，只能靠醫護人員幫忙壓宮底（壓肚子），才能順利生產。

這篇文章，要說明什麼是「延遲用力」的概念。

什麼是延遲用力？

臨床上，往往在子宮頸完全擴張時，就開始引導產婦用力，稱為「立即性用力」。但最新的研究實證將第二產程又細分成二期：第一期為子宮頸完全擴張到產婦有想用力的感覺，此期胎頭會持續下降，產婦應該暫時不用力；等到因為胎頭下降，通過坐骨脊時刺激神經接受體，使骨盆腔產生壓力，此時陰道後壁會釋出催產素，使產婦產生不自主想用力的感覺，而且越來越強烈！這時再向下用力，稱為「延遲用力」。

當子宮頸全開10公分時，胎頭的位置還很高（特別是初產婦），因此不應該以子宮頸是否開全為用力時間的主要考量，通常比較建議在胎頭下降程度為+2公分以上再開始教導緩慢開聲門用力。

「延遲用力」最大的好處，就是縮短產婦第二產程實際用力的時間，避免因為過早且連續地用力，導致肌肉過度疲憊。若是能等到產生強烈不自主想用力的感覺時再用力，產婦較能不需費力地就達到預期地用力結果。另一個好處是減少產婦及新生兒的損傷，因為第二產程的用力會造成能量的消耗、肌肉勞累、胎心音減速，因而造成剖腹產的機率上升，且重覆的陰道、骨盆組織的過度施壓，會引發支拖骨盆底的肌肉與韌帶移位或鬆弛，進而造成日後的壓力性尿失禁、不必要的撕裂傷及會陰切開率，這都不利於產婦及新生兒的健康。

如果在子宮頸完全擴張前，產婦就很想用力怎麼辦？建議以改變姿勢取代用力，因為胎頭沒有下降，是胎頭骨盆不對稱所引起，改變姿勢（特別是膝跪姿）有助於調整胎頭位置，有利於胎頭的下降。

對於「延遲用力」，照護者相當關心二個議題：一為延遲多久？二為會不會造成產婦及胎兒的損傷？

延遲用力，讓第二產程花多少時間？

根據 Menticoglous、Manning、Harman 及 Morrison (1995)於教學醫院進行長期追蹤研究，探討第二產程時間長短與新生兒死亡率及罹病率的相關性，五年共收 6041 位產婦，收案條件為頭位、新生兒出生體重大於 2500 公克的初產婦。結果發現有 11% 的婦女第二產程大於 3 小時，2.7% 大於 5 小時，研究結果沒有出現新生兒死亡或出生後 5 分鐘新生兒健康評估分數 (Apgar score) 不佳的情形，而且第二產程時間長短與新生兒出生後痙攣及住進加護單位無關。

該研究認為第二產程，胎兒的損傷主要來自產鉗及真空吸引協助分娩的結果，而非產程時間過長。另一個研究，Tuuli 等 (2012) 統合分析 12 個研究中亦得到相同的結論。因此研究者們認為只要是母嬰都健康的情況下，不需要限制第二產程的時間。

 無痛分娩也建議可採延遲用力

在施打硬脊膜外麻醉（俗稱無痛分娩）的婦女方面，實證也是建議採延遲用力的方式。Hansen、Clark及Foster (2002) 以及 Brancato (2008) 等學者以施打硬脊膜外麻醉之待產婦女為研究對象，比較立即用力及延遲用力的生產結果。發現延遲用力的婦女其第二產程的總時間會延長，但卻縮短實際用力時間。而且婦女較少出現用力時，胎心音減速、疲憊情形。且二組在新生兒健康評估分數 (Apgar scores) 、臍動脈的 pH值、生產的損傷、器械輔助生產（產鉗、真空吸引）介入上並無差異。

臨床上可能會發現施打無痛分娩的婦女，因為藥物的關係而無法感受，「不自主想用力的感覺」，或是不知道什麼時候該用力了，文獻中建議直接觀察會陰部，直到看到胎頭或是會陰膨出的情形，或是在子宮頸口開全後至少等個 1~2 小時，再教導用力。

從以上的研究結果，我們可以發現，只要產婦及新生兒的狀況許可，第二產程延長並不會造成新生兒的損傷，我們不應該將第二產程的時間嚴格限制二小時，只要產婦及新生兒無其他合併症，都可以延長第二產程，「延遲用力」對於新生兒及產婦都是有益且安全的。

因此，產科照護者在第二產程照護時，如果能更了解待產過程的生理反應，不只考慮子宮頸的擴張，還考量胎兒下降程度、產婦的感覺。正確評估產婦、新生兒的健康狀態，於第二產程時正確的教導待產婦女用力的方法，相信可以減少許多不必要的剖腹產率及器械輔助自然分娩情形，降低生產造成的損傷。

下一篇我們來談「正確的用力方式」，《生產三部曲之三：我這樣生孩子對不對？》

• 本文轉載自生動盟，原文為《生產三部曲之二：現在可以用力了嗎？抓對用力的時機》

「生產」是開啟我們生命的第一件大事，紀錄片《祝我好好孕》懷抱著「台灣囡仔和媽媽能笑著相見，生產不再是女人的苦難」這樣的願望而生。希望不僅僅是一部紀錄片，更成為一扇改變生產風景的視窗。

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等不及首映開播？先來泛知識節聽導演與製片談《祝我好好孕》的創作過程吧。

• 文／國立臺北護理健康大學護理助產研究所高美玲教授，本文轉載自生動盟

「你這樣用力不對！」

「不是現在用力！」

好不容易撐過漫長又疼痛的第一產程（編按：生產分為三個產程，第一產程為規則陣痛到子宮頸全開的階段），終於等到子宮頸全開 10 公分，可以進入產房，等待迎接新生命了。目前臨床上醫護人員多半於產婦子宮頸完全擴張時，教產婦以平躺或半坐臥，立即閉氣向下用力，但是「不合適的姿勢、過早用力、不當用力」三項錯誤，不但使第二產程的時間延長，也會造成產婦及新生兒的損傷，提高產婦的疲憊。

錯誤的用力方式，可能導致產婦自然分娩計畫失敗，被迫緊急改成剖腹產，或必須運用真空吸引等工具協助分娩；此外，會陰撕裂傷程度，未來是否會導致壓力性尿失禁、子宮脫垂，這些可能會出現的狀況都與第二產程是否順利有關係。

我們將一連以三篇文章，討論在這個階段「不合適的姿勢、過早用力、不當用力」三個常見的生產問題。

原來史上曾出現很多種生產姿勢？

你知道嗎？從古代到 18 世紀中期，產婦被鼓勵自由使用任何姿勢生產。西元前 377 年到 460 年，希波克拉底開始使用生產椅來幫助產婦採用直立的姿勢生產。1637 年到 1709 年法國的產科專家 Francois Mauricean 指出：在生產時採斜躺的姿勢，對產婦及協助者都是最舒適的姿勢。但他不主張列為常規，因為多活動，利用胎兒向下的重量，更有益協助子宮頸擴張。

到了 19 世紀初期美國開始採用平躺的姿勢生產，因為這樣的姿勢對於醫療及產科的照護較方便。

然而，這樣的生產姿勢對於產婦、胎兒及產程進展是最好的嗎？實證告訴我們平躺是最差的待產姿勢，因為平躺時，產婦身體的重量在薦骨及尾骨，妨礙胎頭下降到骨盆腔，而且產婦用力時鐙筋的姿勢，也會造成骨骼的壓力、神經的損傷、四肢血栓的形成。

直立或蹲姿生產較理想？

以人體解剖學的角度來看，直立的姿勢，可以使子宮落向前方，使產道的軸變直，讓胎頭易下降到骨盆腔，直立姿勢骨盆角的角度為90 度到 120 度，斜躺的角度為 30 度，由於直立的姿勢會使骨盆出入口的徑線變大，因此有利胎頭的下降。

另外，它對產婦及胎兒傷害最少，有 95% 的產婦表示，當子宮收縮時，採站立的姿勢最不痛，因平躺會減少子宮血流，導致肌肉缺氧而造成子宮收縮時更痛，站立則可讓產婦與胎兒都得到較高的血氧及較低的二氧化碳。

（但生產採直立姿勢，有可能會因為增加靜脈壓及會陰部腫脹，導致產後較大量的出血及會陰裂傷，因此針對直立式用力的產婦必需注意產後出血的問題。）

蹲姿是第二產程最好的姿勢，產婦的膝蓋及髖關節是放鬆的狀態，當膝在髖關節上時，可以對抗腹壁的壓力，蹲姿會使胎兒更接近骨盆出口，使胎頭下降更好，這樣的姿勢可以使初產婦的第二產程平均縮短 23 分鐘，經產婦平均縮短 13 分鐘。

另外，待產時採坐姿，產婦的疼痛指數也低於採平躺姿勢，蹲姿、側臥姿、跪趴姿都很合適，有利於胎兒下降且又安全。

下一篇，我們來討論用力的時機，《生產三部曲之二：現在可以用力了嗎？》

• 本文轉載自生動盟，原文為《生產三部曲之一：我這樣生孩子對不對？》

「生產」是開啟我們生命的第一件大事，紀錄片《祝我好好孕》懷抱著「台灣囡仔和媽媽能笑著相見，生產不再是女人的苦難」這樣的願望而生。希望不僅僅是一部紀錄片，更成為一扇改變生產風景的視窗。

《祝我好好孕》院線上映＆公益巡迴熱烈募資中！

等不及首映開播？先來泛知識節聽導演與製片談《祝我好好孕》的創作過程吧。