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空汙來襲,創客爸爸們打造「空氣盒子」替環境把關

Research Portal(科技政策觀點)_96
・2019/04/12 ・5039字 ・閱讀時間約 10 分鐘 ・SR值 545 ・八年級

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  • 作者/王宣智

空汙影響大,睡眠、智商都受其害

世界衛生組織發表「亞太地區空氣污染狀況」報告指出,全球每年有 700 萬人死於因空氣污染而引發的疾病,其中 60 萬人為兒童3

研究資料指出馬德里的空氣污染對於肺健康的傷害,其汙染程度相當於每天抽超過兩包煙8。類似的結果也出現在台灣,抽煙人口呈現持續下滑,竟然沒有減緩我國罹患肺癌的人數,近幾年肺癌的患者每年仍持續上升。

日益嚴重的空氣污染不只改變了生活環境,對民眾的生活、求職競爭力造成影響。空氣污染造成問題不僅僅是毒物體造成的生理損害,還會對心理健康、認知能力造成嚴重的負面影響。空氣污染會讓睡眠呼吸障礙加劇,在睡眠過程呼吸不順暢將會影響睡眠的品質,長期睡眠品質不佳,還會影響學習的表現11。吸入高濃度的污染物,甚至會造成智力下降或受損,依據分析 2012~2014 年間近 32,000 名中國人的智力測驗結果發現,曝露在污染空氣中時間越長,智力測驗的分數越差,其中語言及數學測驗的分數與空污程度成反比9

日益嚴重的空氣污染不只改變了生活環境,對民眾的生活也造成影響。圖/pixabay

空氣污染除了影響智力外,也對學童課程學習產生了影響,因為空氣品質不佳,被迫取消戶外課程,導致學童缺乏充足的體能活動,影響體力與健康。長期處於空氣品質不良區域的部分國小,空污影響未達停課的標準,但是欠佳的空氣品質讓家長擔心,甚至要求學童需要戴著口罩上體育課10。空氣污染對民眾已經不再是簡單的環境污染問題,空氣污染造成認知能力與學習能力退化,將影響民眾的就業力與競爭力,在知識競爭的時代,民眾認知與學習能力退化,甚至危及國家的整體競爭力。

空氣污染日漸嚴重,過去號稱因東北季風帶來境外的污染,但最近幾年,吹東南風的夏季,空污仍然常常超標。政府雖然提高交通工具的環保標準,降低交通工具排氣的污染影響,但我國整體空氣品質仍呈現不佳的情況。2017 年空氣品質指標 (AQI) 良好日數超過半年的縣市僅有六個,而南投縣、雲林縣、嘉義縣、金門縣的居民每年只有不到三個月的空氣品質為良好,以高雄市為例,在 2017 年竟有高達 130 天空氣品質屬於不健康等級14

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汙染成分落差大?只看平均值是不夠的!

在面對空氣污染問題時,民眾需要的是預應式措施:在預估空氣品質未變差之前,即通過管制排放等相關辦法,讓民眾呼吸的空氣能夠維持在無害的水準。然而,空氣污染預測系統的建構,需要大規模的空氣品質數據與分析研究,正如同氣象學相關研究一般,充足的分析資訊,建構適宜的分析預測系統,驗證推論與修正等持續不斷的過程,方能建構完備的預估模式。

過去台灣因為缺乏足夠的空氣品質偵測站、長時間且持續監測資料,因此對於污染源的掌握,都是在有限的科學資料基礎下建構出來的推論。

研究學者因研究需要,在特定時間、特定位置擺設儀器收集空氣品質資料,輔以政府的空氣品質測站的資料,推斷出台灣特定區域空氣污染巨觀的狀況。巨觀的資料可以提供旅行出遊的參考,但是對於民眾的日常生活,卻無法提供趨吉避兇的指引。空氣品質監測網的橋頭偵測站資料代表著高雄市橋頭區 25.94 平方公里的空氣品質平均值,但是臭氧、PM2.5、PM10、一氧化碳、二氧化硫、二氧化氮的濃度在 25.94 平方公里的區域卻是不均勻的,民眾更想了解的是,居住地附近的空氣品質。

民間力量崛起,創客爸爸們的「空氣盒子」

推動自主空氣品質監測行動的是一群新手爸爸,多數是因為家有過敏兒,才特別注意空氣品質的問題,通過號召各縣市的創客,匯聚了來自十九個縣市,共四十位創客參與製作微型偵測站,以偵測自家周遭的空氣品質。針對空氣污染問題已日漸嚴重,由科技社會、民間團體發起了參與式感測行動,以感測器與網路做為載體,通過開放資料與數據分析的方法,透過群眾觀察所得的數據,找出空氣污染問題的樣貌7

因為家有過敏兒,一群新手爸爸合作推動了自主空氣品質監測行動。圖/pixabay

空氣盒子就在這樣的背景,由創客社群和新手爸爸們所建立的 PM2.5 環境感測。高密度的建置微型感測器,才能夠掌握生活周遭的空氣狀況,民間業者適時提供資金的捐助與協助產品開發,讓空氣盒子在 2016 年正式銷售,讓非創客、不會自行組裝的一般民眾也能夠參與到自主空氣品質監測計畫。空氣盒子發展近兩年,2017 年中研究參與空氣盒子計畫的研究人員獲得政府「前瞻計畫」民生物聯網的經費補助,以用來擴充空氣盒子設置站點及較早期空氣盒子的修繕。

民間數據 vs. 官方資料,誰測的才準?

在第十次全國科技會議時政府已承諾要增加空氣污染的偵測站,強化空氣品質偵測,但是弔詭的是,在第十次全國科技會議有人建議要建立平台串聯政府與民間的資料,形成更強有力的預警系統時,官方代表的回答竟然是:

民間的免費設備偵測資料可靠度較差,偶有測錯、誤報的問題,因此採取的作法為由主管機關逐步建立高精準偵測站,佈建台灣的官方的空氣品質偵測系統。

我國政府後來通過前瞻計畫的通過民生物聯網經費,支持了自主空氣品質監測計畫,讓其計畫從創客自主行動轉變為產官學研與公民的共同合作,但也因為前瞻計畫經費的支持,致使空氣品質監測計畫需受到立法院的監督。

在立法院審查 2019 年政府預算時,立法委員曾針對空氣盒子精度未能符合分析化學的敏感度、準確性及穩定性原則,其量測方法未採用較嚴謹環境工程規範,及空氣盒子量測的部分結果與政府空氣品質偵測站之數據有明顯差異等,提出了質疑。立法委員提到了一般民眾對於空氣品質量測技術差異缺乏深入的了解,且空氣品質監測計畫執行網頁上,缺乏說明空氣盒子測站與政府標準空氣品質測站兩者感測值差異之原因,當民眾在不了解差異的前提下,易將兩者數據結果視為相同,若自行資訊解讀錯誤甚至可能產生恐慌效應,因此提出應暫緩核發空氣品質監測計畫次年度的研發經費的建議6

由下而上改變社會,業餘的科學行動

針對空氣盒子量測精度的問題,筆者認為應先探討空氣盒子行動的動機與目的:提供一個即時追查 PM 2.5 濃度變化的設備,並透過開放資料和數據分析,即時追查空氣品質變化,協助預測空污擴散趨勢。換言之,空氣盒子的民眾自主行動,是透過業餘者的科學行動,補足研究過程仍欠缺的資料。

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運用公眾力量,協助收集科學數據,再由專業研究人員分析數據,形成研究成果一事,在國際已經行之有年,例如韋爾斯.伍德布里奇.庫克發起的北美鳥類物候學計劃 (The North American Bird Phenology Program )或奧杜拜學會的聖誕節鳥類統計 (The Audubon Society’s Christmas Bird Count),研究資料即運用公眾的力量協助收集,再交由研究人員分析,最後產生了鳥類種群和生物多樣性指標1

奧杜拜學會的聖誕節鳥類統計,也是運用公眾力量,協助收集科學數據的民間科學活動之一!圖/pixabay

這種業餘者參與的科學研究活動被稱之為公民科學 (Citizen Science),或社群科學 (Community Science)、群眾科學 (Crowd Science)、眾包科學 (Crowd-sourced Science) 或網絡科學 (Networked Science )等,泛指由業餘科學家、非領域專家、科學愛好者與志願者參與的科學活動,範圍包括科學問題的探索、新技術的發展、研究資料的收集與分析等15。公民科學透過協同合作模式,實現科學研究目標,主要由專業科學家規劃,一般大眾有系統地參與全部或部分的科學研究,擴展資料收集的廣度與數量。

業餘者的公民科學行動,除了協助科學調查完整性外,也會促成社會改變。美國紐約州的托納萬達 (Tonawanda) 市擁有紐約州大型工業設施,居住此區的民眾多數患有慢性病,在 2004 年時當地居民注意到空氣品質與社區的慢性病可能有關,因此居民開始使用簡單的設備收集空氣樣本並嘗試分析,發現空氣中具有高濃度的苯。居民依據調查結果,讓紐約環境保護局執行進一步的空氣品質測試,並確定污染來源,促使相關公司增加洩漏偵測裝置與採取污染防治手段17,最終讓空氣中的苯含量降低86%。

多方合作,空氣監測不該分你我

台灣空氣品質監測服務計畫的參與者有民間業者 Edimax、開源和公益社群 LASS、中央研究院、g0v 零時政府組織社群、環保署、一般民眾或機構等,參與的方式包括了硬體的開發與改善、開發共同性的連接介面、設置空氣品質監測站,並分享即時空氣品質資訊、雲端平台資訊的收集整合、空氣品質呈現的模式與優化等,讓政府、民眾、企業或開源碼社群,分享部分的空氣品質監測資料,並進行串聯。

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在空氣品質的呈現上,軟體社群的參與者開發出整合空氣品質資訊、地圖資料與 NCEP 氣象資訊的軟體平台,讓民眾透過網頁或手機應用程式,即可隨時監看各據點的空氣品質資訊,進階的使用者甚至可以通過風向資訊,自行推測空氣品質的變化。

從公民科學的角度來看,空氣品質監測活動是另一種大規模的公民科學協同合作模式。圖/flicker

從公民科學的角度來看,空氣品質監測活動是另一種大規模的公民科學協同合作模式,產官學研與民眾透過不同的方式,參與到了空氣品質監測的任務中,並透過可溝通的應用程式資訊接口(API),讓空氣品質監測行動的參與者,分享彼此的監測資料12

收集到的空氣品質資料,提供給研究人員做為空氣品質分析或建立空氣品質預測模型使用,如張艮輝 (2018) 的社群式多尺度空氣品質模式 (CMAQ) 或莊秉潔 (2018) 的高斯煙流軌跡模式 (GTx),期望研究者能夠通過空氣盒子行動所收集到的空氣品質變化數據,找到適宜台灣的空氣品質預測模型,建立可有效預測空氣品質的完善系統,讓台灣民眾能夠如同獲天氣預報一般,取得準確的空氣品質預報資訊。

善用大數據,盡早防範空氣汙染

空氣污染問題不再僅僅影響民眾呼吸道健康,同時還影響著人們的睡眠、學習能力、語言認知與數學能力,造成民眾學習能力弱化,從長遠來看將會影響著國家的科研競爭力或國家競爭力。

在面對空氣污染問題時,民眾需要的是預應式措施而不是反應式措施,期待在空氣品質變差前,即通過管控措施降低空污的影響。然而,空氣污染預測系統,需要大規模的數據與研究,驗證分析空氣品質預測系統。空氣污染是令人苦惱的環境議題,但是台灣卻因為空氣品質測的公民科學運動,成為發展空氣品質預測模式最佳的基地,以極高的密度建置了微空氣品質監測站—空氣盒子,累積了大量空氣品質資訊,可作為發展空氣品質預測系統的基礎。

自主空氣品質監測行動是一種新形態的公民科學,業餘者不再是被動式的參與科學研究,通過主動式定義社會問題,串聯技術社群,建立收集數據的工具,累積科學研究資料。因為,新公民科學的漸漸成型,未來科學研究將由數據缺乏問題轉換為分析人才缺乏,正如空污議題在台灣,不再是缺乏數據,而是缺乏活用數據並轉換為有效的預測模式的人才。

  1. Akiko Busch. (2018). 意外的守護者:公民科學的反思. (王惟芬譯) (初版). 新北市: 左岸文化
  2. Pseric. (2017). 空氣盒子 EdiGreen AirBox 即時監測台灣各地區 PM 2.5 空氣品質資訊
  3. 民視新聞. (2018a). WHO最新數據!每年700萬人死於空污疾病
  4. 民視新聞. (2018b). 空污影響智力?國際研究:髒空氣讓人變笨
  5. 立法院. (2018). 立法院第9屆第6會期教育及文化委員會第8次全體委員會議
  6. 李秉芳. (2018). 「空氣盒子」錯了嗎?數據和環保署的不一樣,立委說要刪預算惹議
  7. 林婷嫻. (2017). 空氣盒子推手:空氣變髒了,難道沒有辦法嗎?
  8. 陳文茜. (2017). 印度空氣汙染超上限30倍,對肺的損害超過每日吸兩包香菸.
  9. 陳豐偉. (2014). 台灣該放「空污假」!空氣太髒會害老人失智、小孩變笨.
  10. 黃旭磊. (2017). 空污嚴重一年只剩20天可上戶外課?高市府駁斥
  11. 黃筱珮. (2016). PM2.5真恐怖!北醫研究發現,空汙會致睡眠呼吸障礙、還會變笨
  12. 零時政府組織. (2018). g0v 零時空汙觀測專案
  13. 維基百科. (2018). 公眾科學. In 維基百科
  14. 環保署. (2018). 空氣品質指標
  15. Gura, T. (2013). Citizen science: amateur experts. Nature, 496(7444), 259–261.
  16. Phys.org. (2018). Air pollution kills 600,000 children each year: WHO
  17. Ron Williams. (2016). The Air Sensor Toolbox | Citizen Scientists Measure Air Quality
  18. Wikipedia. (2018). Citizen science. In Wikipedia
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拆解邊緣AI熱潮:伺服器如何提供穩固的運算基石?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/05/21 ・5071字 ・閱讀時間約 10 分鐘

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。

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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。

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。/ 圖片來源:MotionArray

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)」!

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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。

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。

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。/ 圖片提供:研華科技

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。

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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。

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。/ 圖片來源:MotionArray

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)。

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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。

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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。

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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。/ 圖片提供:研華科技

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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一直流鼻水不一定是過敏!眼鼻喉不癢,可能是「非過敏性鼻炎」
careonline_96
・2024/07/31 ・1751字 ・閱讀時間約 3 分鐘

這天辦公室裡出現了這樣的對話:

「哎呀,你怎麼一直流鼻水、擤鼻涕啊?」

「我也不知道,可能是過敏吧!」

「可是我聽說,如果一年到頭都鼻水流不停,可能跟過敏沒關係,屬於『非過敏性鼻炎』喔。」

一直流鼻涕,到底與過敏有沒有關係,今天我們就來了解「非過敏性鼻炎」與「過敏性鼻炎」。

首先,我們先來看看一個簡易的區分表格。

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看到這裡,你覺得自己的狀況比較符合哪一邊呢?

接下來,我們分別更深入地看看兩個狀況。

■ 非過敏性鼻炎

「非過敏性鼻炎」的症狀與過敏性鼻炎很類似,患者會鼻子塞塞的,容易流鼻水,擤鼻涕,喉嚨有卡一些黏液,會咳嗽。與「過敏性鼻炎」較為不同的是,多數患者並不覺得鼻子癢、眼睛癢、或喉嚨癢。

另外一個比較特別的是,「非過敏性鼻炎」的症狀在一年四季都可能出現,不像「過敏性鼻炎」較容易在特殊的季節出現症狀。還有,如果你發現自己小時候其實還好,但長大之後卻變得容易鼻塞、擤鼻涕,就比較可能是「非過敏性鼻炎」。

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那為什麼會出現「非過敏性鼻炎」呢?學者注意到非過敏性鼻炎患者的鼻腔內,其血管是擴張腫脹的,鼻黏膜看來紅腫並充斥著黏液。會造成鼻腔血管腫脹的原因包括了:

◇ 空氣中的刺激物

聞到煙味、強烈的氣味、香水味,都可能會刺激鼻腔的血管腫脹充血。

◇ 藥物

阿斯匹靈、非類固醇消炎藥、或部分治療高血壓的藥物,會導致非過敏性鼻炎的症狀

◇ 天氣變化

鼻腔內血管會因為空氣中的溫度或濕度變化而變得更腫脹,而導致了非過敏性鼻炎的症狀

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◇ 食物

吃的很辣,吃的很燙,或是喝酒,會比較容易讓鼻腔血管腫脹

找到引發自己「非過敏性鼻炎」的原因是很重要的,如果你常常發作「非過敏性鼻炎」的話,就要找找看是否是接觸到上述的幾種狀況,並試著避免這樣的情形,減少讓鼻腔黏膜血管變得腫脹,才不會常常鼻塞、流鼻水、擤鼻涕。

■ 過敏性鼻炎

「過敏性鼻炎」的症狀包括了鼻塞、流鼻水、擤鼻涕、和鼻子癢,甚至還會喉嚨癢、眼睛癢,頭痛,或睡眠障礙。

造成「過敏性鼻炎」的過敏原包括了:

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  • 花粉
  • 黴菌孢子
  • 寵物皮屑
  • 塵蟎
  • 灰塵

由於花粉是個常見的過敏原,因此,充滿花和種子的春天是「過敏性鼻炎」發作的常見季節。不過每個人所在區域不同,過敏的原因也不同,也有可能在其他季節出現鼻塞、流鼻水的症狀,但患者會發現「每年到這個時候,我就會開始出現症狀」。

我們可以用抽血檢查或皮膚測試確認過敏原。若確認為「過敏性鼻炎」,常會需要用抗組織胺藥物改善症狀。

無論是「過敏性鼻炎」或「非過敏性鼻炎」,最重要的都是找到容易誘發自己症狀的原因,並盡量調整生活狀況,配合使用醫師開立的藥物,就能減少因為鼻炎而影響生活品質。

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不抽菸也會得肺癌?PM2.5 如何「叫醒」沉睡的癌細胞?
PanSci_96
・2024/06/25 ・4403字 ・閱讀時間約 9 分鐘

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不好意思,你很可能會得這種癌症。其實,我也是。

它就是台灣十大癌症榜首,肺癌。

現在,根據 2023 年 11 月衛福部發布的最新統計數字,肺癌一年的新增病人數已經超越大腸直腸癌,成為台灣每年癌症發生人數之最,堪稱臺灣人的「國民病」。

可怕的是,肺癌在癌症之中有三個之最:死亡率最高、發現時已經是晚期的比例最高、醫藥費也最高。現在再加上發生人數最高,堪稱從癌症四冠王。

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你說肺癌是抽菸的人的事?錯!台灣抽菸人口比例在全球排名 30,比日本、韓國、中國和多數歐洲國家都還低!顯然抽菸並不是肺癌的唯一主因!那難道是二手菸?還是空污惹的禍?還是台灣人的基因天生脆弱?我們到底要怎麼做才能遠離肺癌?

臺灣人的肺癌特別在哪?癌症和基因有關嗎?

根據衛福部國健署的說法,肺癌人數的增加,其實與 2022 年 7 月開始推動肺癌篩檢的政策有關。

隨著篩檢量的上升,近年內肺癌的確診人數預期還會再往上。

原來是因為篩檢量啊,那就不用擔心了。但換個角度想,這才是肺癌最可怕的地方,它可能已經存在在很多人身體裡,而我們卻沒能發現它。肺癌早期幾乎沒有症狀,高達 50% 的患者發現時已經是第 4 期。屆時不只肺部遍布腫瘤,癌細胞可能還轉移到大腦、骨頭等器官,讓治療變得加倍困難。

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對付肺癌,最關鍵點是愈早發現愈好。按照國健署統計,如果第 1 期就發現,5 年存活率可達九成以上,第 2 期發現降為六成,第 3 期存活率大約三成,一旦到第 4 期,僅僅剩下一成。

當然,最好的方法,就是做好預防,打從一開始就不讓癌細胞誕生。

那麼我們就要先了解問題到底是出在環境,還是你、我身體中的基因? 過去關於肺癌的遺傳研究,多半以歐美國家為主,套用到我們身上總有些牛頭不對馬嘴。幸好,我這裡一份以臺灣人為主角的大規模研究報告,將為我們揭露答案。

這份研究是由中央研究院團隊主導,結合臺灣大學、臺北醫學大學、臺中榮總等單位的研究,還登上生物領域頂尖期刊《Cell》2020 年 7 月的封面故事。非常具有權威性,不能不看。

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同時,這也是全球第一次完整剖析東亞地區肺癌的成因。他們的主題很明確:「為什麼不吸菸也會得肺癌?」

在西方,肺癌病人裡面只有 20% 左右的人不吸菸。但是在臺灣,卻有超過一半的肺癌病人都不抽菸,顯示有其他致癌要素潛伏在基因裡作怪。另外,臺灣肺癌病人的男女比例和西方人也大不同,臺灣女性通常更容易罹患肺癌。 為了瞭解肺癌,研究團隊取得肺癌病人的腫瘤和正常組織,解讀 DNA 序列和蛋白質表現量,最後鑑定出 5 種和西方人明顯不同的變異特徵。

其中最受關注的,是一種 APOBEC 變異,因為它有可能是臺灣女性為什麼容易罹患肺癌的關鍵。

這種變異特徵屬於內生性的,也就是人體機制自然產生的 bug。

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APOBEC 不是指單一基因,它是細胞內負責編輯 mRNA 的一組酵素,包含 11 個成員。主要功用是把胞嘧啶核苷酸(C)轉變尿嘧啶核苷酸(U)。簡單來說,APOBEC 原本是細胞正常活動的一環。但因為它有改寫核酸序列的能力,在 DNA 修復過程同時活躍時,就很有可能出事。這就像是一個創意豐富的阿嬤,看到破損的古畫,就在沒和別人討論的情況下上去東湊西補,用自己的方式重新修復了這件藝術。一個與原本不同的突變細胞可能就這樣產生了。

APOBEC 變異在臺灣女性病人身上特別明顯,舉例來說,60 歲以下沒有吸菸的女性患者,就有高達四分之三有這種變異特徵。研究團隊認為,APOBEC 出錯造成的基因變異可能是導致女性肺癌的關鍵。 除了內生性變異,另外一個容易導致肺癌發生的,就是周遭環境中的致癌物。

致癌物有哪些?

研究團隊總結出 5 種肺癌危險物質:烷化劑、輻射線、亞硝胺(Nitrosamine)、多環芳香烴(PAHs),還有硝基多環芳香烴(Nitro-PAHs)。

其中,亞硝胺類化合物主要來自食品添加物和防腐劑,多環芳香烴大多來自抽菸和二手菸,硝基多環芳香烴則是透過汽機車廢氣和 PM2.5 等毒害肺部。

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圖/unsplash

他們進一步分析,大略來說,女性在不同年紀,致癌因素也有差異。60 歲以下的女性肺癌病人,APOBEC 特徵的影響比較明顯;70 歲以上的女性患者,和環境致癌物的相關度比較高。 既然找到致癌原因,我們該如何著手預防呢?你知道肺癌,其實有疫苗可打!?

空氣污染和肺癌有關嗎?有沒有癌症疫苗?

想預防肺癌,有 2 種對策,一種是「打疫苗」,一種是「抗發炎」。

是的,你沒聽錯,英國牛津大學、跟佛朗西斯.克里克研究所,還有倫敦大學學院在 2024 年 3 月下旬公布,他們正在研發一款預防性的肺癌疫苗,就叫 LungVax。它所使用的技術,和過往牛津大學協同阿斯特捷利康藥廠製造 COVID-19 AZ 疫苗時的方法相似。

他們已經募到一筆 170 萬英鎊的經費,預計未來兩年資金陸續全數到位,第一批打算先試生產 3000 劑。不過,關於這款肺癌疫苗,目前透露的消息還不多,我們挺健康會持續追蹤這方面研究的進展。

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在疫苗出來之前,我們還有第二個對策:抗發炎。發炎和肺癌有什麼關係呢?這就要先回到一個問題:為什麼空污會提高得肺癌的機率呢?

一個很直觀又有力的推測是,空污會導致肺部細胞 DNA 突變,因此而催生出腫瘤。

圖/unsplash

但是修但幾勒,科學要嚴謹,不能只看結果。科學史上發生過很多次表象和真實截然不同的事件,空污和肺癌會不會也是這樣?

2023 年 4 月《Nature》的一篇封面故事,明確地說:Yes!肺癌真的和我們想的不一樣。

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其實早在 1947 年,就有以色列生化學家貝倫布魯姆(Isaac Berenblum)質疑主流觀點,他提出的新假設是:除了 DNA 突變以外,癌細胞還需要其他條件才能坐大。用白話說,就是肺癌是個會兩段變身的遊戲副本頭目,正常細胞先發生變異,接著再由某個條件「扣下扳機」,突變細胞才會壯大成腫瘤。

也就是説,只要攔住任一個階段,就有機會能防範肺癌。假如這論點正確,全球肺癌防治的方向將會直角轉彎。

《Nature》的研究支持這個假說,扭轉了過去 70 多年來的看法。在這項里程碑研究中,臺灣也是要角。

時間回到 2020 年,《Nature Genetics》上發表了一份針對 20 種致癌物質的研究報告,包括鈷、三氯丙烷和異丙苯等,但注意,這研究指出這些致癌物大多沒有增加實驗鼠的 DNA 變異量。

這個現象實在太違反直覺,過了 3 年,疑團還是懸而未決。直到《Nature》的跨國研究出爐,才解開部分謎底。

英國倫敦佛朗西斯.克利克研究所主導 2023 年的一項研究,他們鎖定對象為肺腺癌。肺腺癌是典型「不吸菸的肺癌」,台灣每 4 個肺癌病人就有 3 人是肺腺癌,尤其是女性肺腺癌患者有高達九成不抽菸。 為了抽絲剝繭探明空污和肺癌的關係,研究團隊聚焦在肺腺癌患者常發生的表皮生長因子受體基因變異,縮寫 EGFR。他們收集英國、加拿大、韓國和臺灣四國大約 3 萬 3 千名帶有 EGFR 突變的病人資料,進行深入分析,並且發現 PM2.5 和肺腺癌發生率有顯著關聯。研究團隊進一步用小鼠做試驗,把小鼠分成吸入和未吸入 PM2.5 兩組,結果發現吸入組更容易長出惡性腫瘤。

圖/pexels

到目前為止都還不算太意外,然而,團隊切下肺部細胞、分析 DNA 以後發現,DNA 的突變量居然沒有明顯增加!但是有另一件事發生了:堆積在肺的 PM2.5 顆粒會吸引免疫細胞從身體各處聚集過來,並分泌一種叫做 IL-1β 的發炎因子,導致肺組織發炎。

這下子有趣了,根據克利克研究所團隊的檢驗結果,估計每 60 萬個肺部細胞有 1 個帶有 EGFR 突變,這些細胞在發炎環境裡會快馬加鞭生長。相反的,當他們給小鼠注射抑制 IL-1β 的抗體,肺癌發病率就跟著下降。 《Nature》一篇評論引述美國加州大學舊金山分校分子腫瘤學專家波曼(Allan Balmain)的看法。他總結說,空污致癌的主要機制,可能不是因為空污誘發了新突變,而是持續發炎會刺激原本已帶有突變的細胞生長。換句話說,本來在熟睡的壞細胞會被發炎反應「叫醒」。

這會給肺癌防治帶來巨大衝擊,這樣一來,問題就從「用公衛或醫療方法防止 DNA 變異」變成了「如何抑制發炎」。

人體的細胞每天不斷分裂,用新細胞替換老舊細胞。但是這就像工廠生產線,良率無法百分百,組裝幾十萬產品難免會做出幾件瑕疵品,也就是帶有基因突變的細胞。換句話說,從自然界角度來看,DNA 變異是一種自發現象,醫療手段實際上幾乎不可能阻止。

但是,降低發炎卻是有可能做到的,例如注射抑制 IL-1β 因子的抗體。不過,就公共衛生來說,要給幾千萬人施打抗發炎因子藥物根本不切實際,因為太花錢,而且也可能造成其他的副作用。 波曼在《Nature》評論裡建議,透過簡易可行的飲食方式來降低體內發炎,或許有機會減少某些癌症的風險。這也就是說,科學家應該重新回來審視,怎樣把每天的生活點滴點石成金變成防癌手段。

圖/unsplash

這也等於預告了肺癌的下一階段研究方向,除了內科、外科醫療科技持續精進,尋求預防惡性疾病的最佳飲食要素,也成為聚焦重點。

也想問問你,關於肺癌,你最看好的下一個突破是什麼呢?

  1. 希望有篩檢技術 2.0,不但百發百中,如果連X光都不必照,只要抽血就能順便驗出有沒有癌細胞,那該多好。
  2. 當然是癌症疫苗,最好是能一勞永逸。
  3. 科學證實有效的抗發炎防癌食物組合,我一定立刻加入菜單,不過還是希望味道要好吃啦。

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