【特輯】泛知識節：穿越、翻牆、實驗、漫遊，來一場專屬的知識饗宴

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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• 活動記錄/簡克志

科幻電影裡的現象，常和我們日常生活所見有巨大差異，這也是科幻電影吸引人的很大一個主因。如果我們擁有高超的科技，這些情景是有可能真實發生的嗎？或它們已經違反物理定律，是無法實現的呢？

2019泛知識節邀請到香港天文物理學家余海峯，余海峯是《物理雙月刊》副總編輯及《泛科學》專欄作者，他也和朋友合著了天文學科普書籍《星海璇璣》，是難得的香港科研與科普專家。在泛知識節的演講中，他透過物理的角度，探討電影劇情真實發生的可能性，與大家分享他對科幻的看法。

主題一：「瞬間轉移」——蟲洞、量子穿隧效應與量子糾纏效應

在演講中，第一個討論的科幻主題是「瞬間轉移」。余海峯認為可以將之分為三類。

第一類是哆啦A夢的任意門類型，就是對應科學概念中的蟲洞。雖然愛因斯坦的相對論不允許超光速移動，如果能把時空中的兩點直接接通，就可以瞬時穿越非常遠的距離。

蟲洞是廣義相對論方程組的解，所以理論上宇宙中是可以存在蟲洞的。不過，物理學家還不知道在什麼情況下，蟲洞才會形成。而且，在瞬間轉移的時候，要如何保持打開的蟲洞，也是未知之數。

第二類是《星艦迷航記》(Star Trek) 裡面的傳送裝置。科幻影集裡面，傳送裝置會把人分解成基本粒子，然後傳送到目的地再設法重組。余海峯認為傳送過程中對應科學概念中的「量子穿隧效應」，把分解出的基本粒子發射出去，可以穿越非常遙遠的距離。

但是近期一份投稿《Nature》期刊的科學研究顯示，量子穿隧效應的速率依然是光速，故無法達到瞬間轉移的效果。另外，余海峯提到，就算全宇宙的原子都變成電腦，也不足以記憶人體身上所有資訊，所以再重組為人是不太可能的。

第三類是運用量子糾纏效應的傳送裝置。這種科幻裝置不需要傳送基本粒子本身，只需要傳送粒子的資訊即可，把人分解之後存取資訊，告訴目的地如何重組，直接在目的地製造新的人。因為要瞬間轉移，就必須要超越光速，所以傳送資訊的方式對應「量子糾纏效應」，兩個量子態互相糾纏的粒子，他們會互相記得對方的狀態。無論距離多遠，只要確定某一方的狀態，即可瞬間對應地確立另一方的狀態。

將這種對應關係予以精細編碼，就可以拿來傳送科幻裝置的人體資訊，然而不僅要告訴目的地如何重組，還需要告訴目的地人體有哪些基本粒子，目前在科技上仍難以實現。

第二類和第三類這兩種瞬間移動的傳送裝置，還會引發一個哲學問題：因為原本的人已經被分解了，傳送過去的人還是原來的那個人嗎？可以在科幻作品發掘科學與哲學的反思，是科幻有趣的地方。

「巨大化」與「縮小化」的可能性

接下來談論的第二個科幻主題是「巨大化」。余海峯認為可以分成兩類，其一是把身體按比例放大，原子總數量不變，原子總體積增加，身體重量增加，無視物理定律。另一類是在變大的時候，原子大小不變，透過瞬間傳送很多原子，把空缺填滿，余海峯認為此類在未來較為可能實現。

然而，巨大化之後呢？余海峯重述之前發表在的文章〈《進擊的巨人》物理學（上）：變身巨人的那一刻就註定了人類的勝利？〉的概念  ：陸上生存的動物不可以太高太重，否則就算沒被自身體重壓碎內臟，肌肉也不夠力量移動身體。這是因為站立行走受的壓力是以長度平方遞增，但體重則是以長度立方遞增，所以越巨型的動物就越需要粗壯的腳部支撐身體，體型亦越笨重。

如果像《進擊的巨人》那樣把人按比例放大，理論上是站不起來的，身體肌肉無法支撐身體的重量。所以目前全世界體型最大的動物－藍鯨，因為生活在有浮力的環境，才能稍稍解放重力帶來的限制。

第三個科幻主題的「縮小化」，例如科幻電影「蟻人」。余海峯認為一樣可以分為兩類，其一是等比例縮小構成物體的原子總體積，但是這改變了基本力的作用方式，違反物理定律。其二是保持原子原本的物理特性，透過拿走原子來達到縮小化的效果，但是生物身體一旦缺少資訊，例如大腦少了很多神經元，生物也難以維持縮小前的認知能力。

有可能有超光速飛行嗎？

第四個科幻主題是「光速或超光速飛行」，例如Star Trek裡面的Warp Drive（曲速引擎）。光速飛行本身就已經不可能，質量非零的物體不可能到達光速，因為要加速到光速需要的能量為無限大。如果要達到超光速，通常是以空間翹曲或空間折疊來達成，類似任意門的概念。

那麼，如果真的到達超光速，會發生什麼事？時間會倒流。但是，余海峯說他學生問了一個問題：到達超音速時，聲音會延遲，好像時間倒流，事實上並沒有。那麼，到達超光速時，時間會倒流會不會只是一種錯覺？目前並沒有答案。

太空中的失重並不等於無重力

第五個科幻主題是「無重力狀態」，例如《2001太空漫遊》裡面的太空殖民地，很常看到太空沒有重力的描述。余海峯認為是極大的錯誤，因為重力場是沒有邊界的，太空依然有重力，地球才能環繞太陽旋轉。

「無重力狀態」這個詞不夠精準，太空人離開地球在太空飄浮，其實是自由落體的「失重」，只是因為太空船有推進速度，才不至於掉落地表，形成圍繞地球的圓周運動。

科幻電影裡的戰爭武器

第六個科幻主題是「雷射劍和雷射槍」。但是根據波粒二象性，光具有波動特性，光劍是不可能格檔其他光劍的，劍與劍會互相穿越。雷射槍按理說是敵人見光即死，但是《星際大戰》角色卻可以用光劍格檔雷射槍攻擊，頗不合理。

第七個科幻主題是「太空戰爭」。太空戰爭其實不會像電影那樣呈現史詩級場面，因為太空是真空狀態，碎片會到處亂飛，只要有一方攻擊，大家都會被碎片砸死。最後，余海峯認為科幻帶來的科學與哲學上的思考，仍然相當有趣。

臺灣近年來出現不少優質戲劇。長年經營單元劇的公共電視臺，從 2017 年開始新創電影的計劃，希望能鼓勵更多影視人才。《疑霧公堂》即為公視在 2018 年推出的電影，「2019 泛知識節」特別邀請了電影製作人陳思宇，為我們解析影像背後的各種努力。

古裝製作大不易，美術道具要考據

《疑霧公堂》是一部古裝懸疑劇，時代背景設定在清朝末期的臺灣，描寫當時大家族──霧峰林家的林文明，於公堂上被斬殺的事件。

創作團隊選擇歷史背景的題材，鎖定真實案件作為發想，因為一個案件的產生，勢必是對既有秩序的扭曲、破壞，或使其產生變化，也因此必然含有戲劇化的要素。

然而，在提交劇本時，《疑霧公堂》碰上了問題。電視臺很少接受古裝劇的提案，這是因為古裝劇、時代劇拍攝十分困難。除了在前製階段，劇組就必須花費大量工夫考究歷史之外，目前在臺灣，拍攝古裝劇也缺乏足夠資源。以前還有中影文化城，現在則根本沒有這些古裝的佈景設施可以讓劇組取景，換言之，每次拍攝都必須重新開發資源，讓拍攝的成本居高不下。

以《阿罩霧風雲》這部電影為例，因為不確定往後是否有機會拍攝同類型的作品，再加上預算的考量，拍攝期間，團隊直接請了一位從臺灣到中國發展的師傅，以較低的預算製作美術陳設和道具。拍攝完電影後，所有的道具都交給了中國大陸。中國大陸有大量的古裝戲需求，因此在資源上是十分豐沛的；反觀臺灣缺乏這種資源，所以，公視雖然通過了提案審核，但初期也很擔憂是否能夠執行整個計畫。

已被淡忘的塵封過往，如何好好訴說？

通過提案後，前製期最重要的任務就是完成劇本。這部劇在談霧峰林家的案件。對熟悉臺灣歷史的學者而言，這個事件經常被提及，但對大多數的臺灣觀眾來說，卻十分陌生。

林文明在彰化被就地正法，引起當時社會震驚。想像一下，假如有一位將軍或總司令，走到市政府突然被關起來，並且被殺死，會是一件多麼震撼的事情。林文明身為清末臺灣中部最有權勢、最龐大家族的族長，突然遭到殺害，在那個年代非常引人矚目。當時，霧峰林家上訴纏訟了二十幾年，如果到故宮的清宮檔案去查閱，會找到一整排的文件跟這個案子有關。但這件事只流傳於學界，出了學界後，現代社會卻一概不知。學術圈跟一般社會有很大的落差。

正因如此，對於影視產業來說，最困難的莫過於將一堆歷史資料轉換為戲劇劇本。過去的臺灣，很少有編劇能夠真正進入社會事件尋找題材。《疑霧公堂》團隊的研究員提供了很多資料給編劇，但對編劇來說，讀完後往往只覺得十分疲累，除了必須把握住角色情感、情節佈局和戲劇邏輯之外，還要消化大量的背景知識，過程相當辛苦。

想忠於史實？先接受口語表達的挑戰吧！

進入拍攝階段，現場也會碰上許多狀況。《疑霧公堂》是歷史劇，必須還原當時的社會面貌。在那個年代，臺灣社會使用日語、臺語，國民政府遷來後又使用國語，語言組成相當多元。

• 從《疑霧公堂》的預告片，就可以聽到不同的語言。來源：PTS 台灣公共電視

如果戲劇的用語很複雜，現場拍戲就難以控制。比方說，演員可能會聽不懂對白，不曉得其他演員在講什麼。有些演員甚至會放棄記誦別人的臺詞，只記自己的臺詞，對戲時就容易出現奇怪的狀況。

臺詞內容方面，儘管某些導演和演員崇尚自由詮釋，但電影不像連續劇那樣，有充足的時間能建立歷史背景，因此往往只能依靠對白去交待前因後果。

舉例來說，林文明一開始不願去彰化縣公堂，但在劇中沒時間解釋歷史脈絡，只能用對白說明，他是清代官員，擁有指派代表的權利，因此他都讓家人代替他上公堂報告。像這類型臺詞本身就帶有特殊訊息，幾乎沒有發揮的空間，拍攝現場就必須和導演及演員溝通好。

而在初期挑選演員時，不懂講臺語的演員會直接被拒絕。這也反映出年輕一代演員在口語方面的侷限，沒辦法演出歷史戲。幸好，《疑霧公堂》選用的演出者，臺詞都背得很好，這點真是十分感謝。

以上談到的狀況都是改編歷史事件時可能遇上的問題。解決的方法不只一種，因為每個狀況都很獨特，而影視作品是在預算與時間壓力下折衷產生的成果。一個健全的影視產業，需要維持每個工作人員的生活，因此抓緊有限的預算跟時間，讓計畫順利開拍，對於製作人來說十分重要。