泛知識節紀實：Mouse 編和他愉快的小夥伴──泛科學動畫是如何誕生的？

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

什麼？不需要拍攝團隊與剪輯師，一句話就可以生成短片？！

OpenAI 近來發布的短影片生成器——Sora，能依據各種「咒語」生成難分真偽的流暢影片。

是什麼技術讓它如此強大？讓我們來一探究竟吧！

你被 Sora 了嗎？這幾天 Sora 佔據了各大版面，大家都在說 OpenAI 放大絕，不止 YouTuber，連好萊塢都要崩潰啊啊啊！

但真有這麼神嗎？我認真看了下 Sora 的官方說明以及參考資料，發現這東西，還真的挺神的！這東西根本不是 AI 取代人或單一產業，而是 AI 變成人，根本是通用型人工智慧 AGI 發展的里程碑啊！

別怕，要讓 Sora 為你所用，就先來搞懂到底是什麼神奇的訓練方法讓 Sora 變得那麼神，這就要從官網說明中唯一的斜體字——diffusion transformer 說起了。

這集我們要來回答三個問題，第一，Sora 跟過去我們產圖的 Midjourney、Dall-E，有什麼不同？第二，Diffusion transformer 是啥？第三，為什麼 Diffusion transformer 可以做出這麼絲滑的動畫？

最後，我想說說我的感想，為什麼我會覺得 Sora 很神，不只是取代坐在我旁邊的剪接師，而是 AI 變人的里程碑。

我們已經很習慣用 Midjourney、Dall-E 這些 Diffusion 模型產圖了，從 logo 到寫真集都能代勞，他的原理我們在泛科學的這裡，有深入的解說，簡單來說就像是逐格放大後，補上圖面細節的過程。不過如果你要讓 Diffusion 產影片，那後果往往是慘不忍睹，就像這個威爾史密斯吃麵的影片，每一格影格的連續性不見得相符，看起來就超級惡趣味。

要影格連續性看來合理……咦？像是 GPT-4 這種 tranformer 模型，不是就很擅長文字接龍，找關聯性嗎？要是讓 transformer 模型來監督 Diffusion 做影片，撒尿蝦加上牛丸，一切不就迎刃而解了嗎？

沒錯，OpenAI 也是這樣想的，因此才把 Sora 模型稱為「Diffusion transformer」，還在網站上用斜體字特別標示起來。

但說是這樣說啦，但 transformer 就只會讀文本，做文字接龍，看不懂影片啊，看不懂是要怎麼給建議？於是，一個能讓 transformer 看懂圖片的方式——patch 就誕生啦！

ChatGPT 理解內容的最小單位是 token，token 類似單詞的文字語意，ChatGPT 用 token 玩文字接龍，產生有連續性且有意義句子和文章。

那 Patch 呢？其實就是圖片版的 token，讓 ChatGPT 可以用圖片玩接龍，玩出有連貫性的圖片。

Sora 官方提供的訓練說明圖上，最後所形成的那些方塊就是 patch，這些 patch 是包含時間在內的 4D 立體拼圖，可以針對畫面與時間的連續性進行計算。

那這個 patch 要怎麼做呢？以 Sora 提供的參考文獻 15 來說明會比較容易懂，patch 是將影像切成一樣等大的區塊後，進行編碼、壓縮，產生類似 ChatGPT 能分析的文字語意 token。

有了這些 patch 後，Transformer 就可以計算 patch 之間的關聯性形成序列，例如論文中被分割在中上與右上的兩塊藍天，就會被分類在天空，之後算圖的時候，就會知道這兩塊 patch 是一組的，必須一起算才行。

也就是說，畫面上的這塊天空已經被鎖定，必須一起動。

雖然這篇論文只提圖片，但影片的處理只要再加上 patch 間的先後順序，這樣就能讓 transformer 理解隨時間改變的演化。

同樣是上面被鎖定的天空，多了先後順序，就相當於是增加了前一個影格與後一個影格限制條件，讓這塊天空在畫面中移動時，被限縮在一定範圍內，運動軌跡看起來更加合理。

而他的成果，就是在 Sora 官網上看到的驚人影片，那種絲滑的高畫質、毫無遲滯且高度合理、具有空間與時間一致性的動作與運鏡，甚至可以輕易合成跟分割影片。

不過啊，能把 Sora 模型訓練到這個程度，依舊是符合 OpenAI 大力出奇跡的硬道理，肯定是用了非常驚人的訓練量，要是我是 Runway 或 Pika 這兩家小公司的人，現在應該還在咬著牙流著血淚吧。別哭，我相信很多人還是想要看威爾史密斯繼續吃義大利麵的。

在訓練過程中，Sora 從提取影像特徵，到形成有意義的 patch，到最後串聯成序列，如果你接觸過認知心理學，你會發現這其過程就跟認知心理學描述人類處理訊息的過程如出一轍。都是擷取特徵、幫特徵編碼形成意義、最後組合長期記憶形成序列，可以說 Sora 已經接近複製人類認知過程的程度。

這邊是我的推測，影片中那些逼真的物理效果，不是有特定的物理模型或遊戲引擎在輔助，而是在 patch 的訓練與序列推理中，就讓 Sora 理解到要讓物體這樣動，看起來才會是真實的，這跟 GPT-4 並不需要文法引擎是一樣的，只要玩文字接龍，就能生成流暢又有邏輯的文字跟代碼。但這也是為什麼，GPT 依舊很會胡說八道，產生幻覺。如果不是這樣，我很難想像 Sora 會算出這種影片。

Sora 能理解並產生人類眼睛能接收的視覺影片，同樣的技術若能做出聽覺、觸覺等其他人類感官，這樣我們被 AI 豢養的時刻是不是就越來越近了呢？

後 Sora 時代到底會發生什麼事，老實講我不知道，上面提到的 diffusion transformer 或 patch，都是近一年，甚至是幾個月前才有研究成果的東西。

臉書母公司 Meta 的首席人工智慧科學家 Yann Lecun 也在他自己的臉書公開抨擊 Sora 這種基於像素預測的技術註定失敗，但這篇感覺比較像是對自己的老闆 Zuckerberg 喊話：「欸這沒戲，不要叫我學 Sora，拿寶貴的運算資源去搞你的元宇宙。」是說今年初就有新聞說祖老闆 2024 年預計買超過 35 萬顆 H100 處理器，這明顯就是要搞一波大的吧，這就是我想要的血流成河。

而且，從去年 ChatGPT 出來開始，我感覺就已經不是討論 AI 會怎麼發展，而是要接受 AI 必定會發展得越來越快，我們要怎麼面對 AI 帶來的機會與衝擊。

我們去年成立泛科學院，就是希望跟大家一起，透過簡單易懂的教學影片，把對 AI 的陌生跟恐慌，變成好奇與駕馭自如。Sora 或類似的模型應該可以協助我把這件事做得更好，可惜的的是目前 OpenAI 僅開放 Sora 給內部的 AI 安全團隊評估工具可能帶來的危害與風險，另外就是與少數外部特定的藝術家、設計師跟電影製片人確保模型用於創意專業領域的實際應用，若有新消息，我會再即時更新。

最後也想問問你，若能用上 Sora，你最想拿來幹嘛呢？歡迎留言跟我們分享。喜歡這支影片的話，也別忘了按讚、訂閱，加入會員，下集再見～掰！

更多、更完整的內容，歡迎上泛科學院的 youtube 頻道觀看完整影片，並開啟訂閱獲得更多有趣的資訊！

國科會首度向全國高中職及大專院校廣下英雄帖，舉辦「Open Call 科普 創意松」，得獎名單已揭曉，並將於今（112）年 5 月 26 日在臺北松山文創園區一號倉庫進行頒獎及展示得獎作品，當日將結合國科會科普活動計畫及科普產品製播計畫成果一同展出，讓各界能藉此機會相互激盪對科普的想像！

兼顧科普傳播與社會需求，將學生科普創意轉換為未來社會影響力

聚焦校園年輕世代所舉辦的「Open Call 科普創意松」徵件活動，分「科普創意提案」及「科普短片徵件」兩類，鼓勵高職中職及大專院校學生，透過多元科普傳播模式和影音創作發揮社會影響力。

自去（111）年 8 月底啟動徵件，有將近 90 所學校、400 多隊報名、超過 1200 人次的師生參與。在學子創意孵化的過程中，國科會也邀請業界各領域執牛耳的輔導業師，透過業師陪伴及前後世代的交流互動，優化學子的提案創意並強化其作品未來之可行性。

「科普創意提案」獲獎案例展現出青年學子對於科學教育、環境永續、生 態保育、偏鄉孩童心理輔導等議題的關注與熱情，並嘗試透過創新的科普傳播手法為在地社會議題尋求新解方。

大專組金獎由來自臺北醫學大學及中國醫藥大學合組團隊「醫線教育」獲得，該團隊跨區域、跨校號召志同道合夥伴，針對疾病診斷邏輯，設計互動式教具與課程，幫助國內外大學生模擬情境以銜 接基礎知識在臨床的應用，獲評審們一致認同是難能可貴的社會實踐行動。

高中職組金獎，由彰化二林工商的「哇哈哈科學服務團」團隊獲獎，該團隊以在地高中職學生為出發點，率先成立科學服務社團，學習科技教育知識，再教導鄰近國中小學童，達到自助人助，進一步儲備種子志願團，由受助者變成助人者，形成良善循環機制，不僅將科學教育資源帶入偏鄉，培養在地科學人才， 且結合科學教育與地方文化，對地方經濟和社會發展有正面且積極的影響。

科普短片類大專組金獎作品為清華大學「清大天文社」之〈進擊的黑洞：類星體〉，該創作短片從熱門的科學新聞切入，呼應天文迷對於黑洞的好奇心， 片中穿插許多令人會心一笑的譬喻與橋段，風趣又不失其意涵。

高中職組金獎作品，是由虎尾高中「動感光波」團隊所創作之短片〈光通訊〉，主要講述以 發射器（燈泡）產生之光訊號，經由接收、轉換成電訊號，進而發出特定音階， 透過生動活潑的表演和拍攝手法，故事情節可愛清新，搭配簡易動畫和資訊圖卡，讓影片具知識性及趣味性。

當日除了展示 21 個來自校園學子的獲獎科普創意，下午在舞台區會放映獲獎的 11 支科普短片及科普產品製播計畫影片，內容生動更兼具知識性與教育性，讓民眾沉浸於深入淺出的科學知識寶庫與科普視聽饗宴。

精選年度科普活動計畫作品及科普產品製播影片成果同步展出

國科會為持續推動全民科普，使科學教育不僅走入校園、更深入大眾生活，今年首度集結科普相關計畫 45 個團隊共同展出成果，國內長期推動科普、第一線面對學子的科普推手，為本次展覽設計豐富多元的科學演示，將深奧的科研成果轉化為各年齡層易懂的手作互動實驗等，包括循環材料與物件微展覽、 原住民文化數學數位教材、科普桌遊、AI 自駕車模擬行駛、植物染手作體驗、 蝴蝶科普解謎遊戲等有趣又豐富的科普體驗；此外，「數感盃中英文數學詩創作競賽」的創作成果，也將在展場中幻化為 24 公尺長的「數學詩牆」，當縝密精準的數學與柔軟詩意的文學交會，迸發出跨域創作的科普新火花！歡迎大小朋友帶著好奇心一同共襄盛舉！

活動官網

「Open Call 頒獎典禮暨科普成果展」活動資訊

• 時間：2023 年 5 月 26 日（星期五）上午 10:00 ～ 下午 5:00
• 地點：臺北松山文創園區一號倉庫（信義區光復南路 133 號）
• 展覽活動詳情請上活動官網：www.opencall-nstc.org.tw