打破博物館的權威！讓泰雅文物回到原鄉，來一場意義非凡的「共作展示」

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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有些故事代代相傳之下，經歷非常漫長的時光。過去很久以後，五百年、三千年或一萬年，都已經是「很久很久以前」，難以判斷到底多久。2023 年發表的一項研究認為，澳洲南方的塔斯馬尼亞島，有個故事似乎能追溯到超過一萬年前。

塔斯馬尼亞的祖傳故事

大英帝國的調查隊抵達塔斯馬尼亞初期，估計島上約六千到八千位居民；原住民們統稱為「palawa」，不過又能分成多個有所區別的族群。英國人在公元 1803 年建立第一個殖民地，然後，不意外地起爭議。

走訪塔斯馬尼亞各地，留下許多紀錄的英國人魯賓遜先生（George Augustus Robinson）。圖／參考資料3

殖民者與原住民的衝突加劇後，1823 到 1832 年間導致約兩百位殖民者及九百位原住民身亡。有些英國人希望能和平解決問題，最終勸誘加上強迫，1829 到 1835 年間將島上的原住民，都成功遷移到位於塔斯馬尼亞和澳洲之間，巴斯海峽的弗林德斯島（Flinders）。

英國人認為這是一次「友善」的轉移任務。以當時狀況而言，確實算是相對和平的收場，但是慘遭強制搬遷的原住民依然損失慘重，人口以外，他們脫離原本的家園「Lutruwita」，文化、語言幾乎喪失殆盡。

遷徙計畫中，英國人魯賓遜先生（George Augustus Robinson）可謂關鍵角色。他走訪塔斯馬尼亞各地，說服原住民搬家，也對當地風俗文化非常好奇，留下大量紀錄。

這些 1830 年代的紀錄，就像塔斯馬尼亞傳統文化的切片。後來有些原住民重返塔斯馬尼亞，試圖擺脫殖民時，英國殖民者當初搜集原汁原味的資料，也成為重建傳統的材料之一。

魯賓遜等人搜集的紀錄來自多位原住民的說法，其中一個故事相當費解，至少當年魯賓遜無法理解，新問世的論文總算揭開奧秘。

情節湊不上，是因為發生在太久之前

祖先的遷徙故事，提到他們來自一片大陸；後來大陸被海水淹沒，當時岸邊附近有冰山漂浮。那時望向南方的天空，可以見到一顆很亮的星。

塔斯馬尼亞與澳洲之間的地形。兩地之間原本存在陸橋，海水上升後形成巴斯海峽。圖／參考資料1

塔斯馬尼亞原住民一代一代仰望星空，也建立一些自己的天文學知識，被魯賓遜忠實收錄。那顆南方大星星卻令人費解，因為星空中根本沒有符合描述的那顆星。最可能的對象是老人星（Canopus），也稱為船底座α（α Carinae）。

星空中最亮的是天狼星，第二就是老人星，顯然它非常顯眼，可是位置明顯有差。是原住民唬爛，還是魯賓遜唬爛，或是魯賓遜紀錄錯誤呢？新的分析指出，他們都是正確的，因為一萬兩千年前的星空，老人星確實處於故事中的那個位置。

首先，故事提到祖先前來的道路被大海淹沒，冰山在岸邊漂浮。對照現代科學知識，能輕易推論這講的是冰河時期結束，海平面上升，淹沒澳洲與塔斯馬尼亞之間的陸橋，形成巴斯海峽，讓塔斯馬尼亞成為一個四面環海的島。

接著是星空為什麼不同？從地球表面仰望夜空，星星的分布位置會由於「歲差」緩慢改變。回溯調整成一萬多年前的星空，老人星的確就在那兒。

地表很多位置都能見到南方明亮的老人星，不同民族、文化各有自己的想像。台灣人即使沒有親眼注意過，也肯定知道老人星，因為這就是福祿壽中的「壽星」，形象化叫作南極仙翁。

有趣的是，中文名字叫老人星，英文名字 Canopus 則來自特洛伊戰爭傳說中的一位年輕人，他是航海家，後來不幸在埃及被毒蛇咬死……所以中國想像這顆星是老人，歐洲卻想像是年輕小夥。

回溯塔斯馬尼亞 1831 年 8 月 1 日，凌晨 5 點時的星空。圖／參考資料1

難以理解的時候，先忠實紀錄

考慮到魯賓遜紀錄的日期是 1830 年代，更加深故事的真實感，因為當時英國人還不知道「冰河時期結束導致海面上升」。阿加西（Louis Agassiz）首度宣稱冰川歷史的想法要等到 1837 年，更多年後取得較多支持，十九世紀後期才廣為人知。

魯賓遜等歐洲人對聽到的故事內容難以理解，他們或許會聯想到聖經的大洪水，但是完全想像不到冰河時期。所以這些內容，大概更能免於印象或偏好影響，反映忠實的紀錄。

據此推敲，塔斯馬尼亞祖傳故事講的是：「大約 1.2 萬年前海水上升之際，明亮的老人星在那個位置」。如果推論正確，這便是傳承 1.2 萬年的口述歷史，堪稱全人類罕見的文化遺產。

有人或許會好奇，一些研究認為早在四萬年前，已經有人穿過澳洲，抵達塔斯馬尼亞。可是島上原住民的祖先故事，卻是一萬多年前？

我想可能是因為，記憶對於愈久遠的事情常常會愈壓縮，把更早發生的事情疊加到比較近期，印象很深的事件中。或許原住民的祖先很早就過去，但是海水上升淹沒陸橋令人印象太過深刻，就變成故事的素材。

另一件啟示是，世界上不知道的事情太多了，當你不太理解聽到什麼的時候，不要試著腦補，就照聽到的忠實紀錄下來！

延伸閱讀

• 短篇 比文學更古老的重金屬故事
• 手指彩虹會發生不好的事？——白樂思的最後研究「彩虹禁忌」
• 過了一萬年，如何仍能讓這些原住民認祖歸宗？
• 遺傳學怎麼協助澳洲原住民，尋回失竊的一代？

參考資料

1. Hamacher, D., Nunn, P., Gantevoort, M., Taylor, R., Lehman, G., Law, K. H. A., & Miles, M. (2023). The archaeology of orality: Dating Tasmanian Aboriginal oral traditions to the Late Pleistocene. Journal of Archaeological Science, 105819.
2. Rising seas and a great southern star: Aboriginal oral traditions stretch back more than 12,000 years
3. GEORGE AUGUSTUS ROBINSON
4. 老人星名字來源神話人物 Canopus 維基百科

本文亦刊載於作者部落格《盲眼的尼安德塔石匠》暨其 facebook 同名專頁。

本文轉載自中央研究院「研之有物」，為「中研院廣告」

• 採訪撰文｜簡克志
• 責任編輯｜簡克志
• 美術設計｜蔡宛潔

中研院原分所的推手

中央研究院原子與分子科學研究所（簡稱原分所），是國內原子科學的研究重鎮，位處於臺灣大學學區，研究領域涉及表面科學、尖端材料、原子／分子與光學、化學動態學以及生物物理。原分所第一任的籌備處主任為張昭鼎先生，他的思維與待人接物的方式，深深影響了現在的原分所。中研院「研之有物」於 2023 年 4 月專訪原分所所長陳貴賢特聘研究員，一起從他的角度認識這位謙和又有遠見的科學家。

當天是個晴朗和煦的午後，研之有物團隊和張昭鼎基金會的工作人員，來到位於臺灣大學的中研院原分所，準備拜訪陳貴賢所長。原分所位於臺大校園中心，旁邊就是醉月湖，研究所建築外觀換新之後，以典雅新穎的紅磚色拱形亮相。甫進辦公室，充滿活力的陳貴賢，看起來已經準備好和我們分享關於原分所和張昭鼎先生的故事。

原分所建立初衷

原分所成立於 1982 年，由張昭鼎擔任第一任籌備處主任（1982～1993），現任所長是陳貴賢，擔任所長已將近 7 年（2016～2023），並即將在今年 7 月 15 日交接所長職位給魏金明合聘特聘研究員。當我們問到原分所一開始是如何成立的？陳貴賢提到，原分所是當時海外學者李遠哲與浦大邦開始的構想，希望幫助臺灣發展原子與分子科學、同步輻射科學兩大領域，以跟進國際科學的研究步調。

為了和政府提出建言，李遠哲等學者邀請了全世界知名的科學家一起討論，包含吳健雄以及她的先生袁家騮，他們當時還回臺灣做了好幾場演講。經過持續的溝通與交流，最後終於事成，浦大邦主要負責同步輻射（中心落腳於新竹清華大學旁），而李遠哲就是想辦法建立原分所。

由於李遠哲當時人在美國柏克萊大學化學系任職，他迫切需要一位信任的人在臺灣幫忙。因此，他找了在學時期認識的臺大學長張昭鼎，請他負責籌備原分所，張昭鼎當時已經是臺灣無機合成化學的先驅。陳貴賢回憶道「張昭鼎是一位格局很大的人，也可以理解基層的需求」。

成立一個所並不簡單，有很多眉角要處理，比如選址就是大問題。李遠哲希望能夠促進中研院和學校之間的合作，讓年輕學生也能參與研究，最終選址於臺灣大學正中央，原分所就此成立。「對有志於科學的年輕人是非常大的福氣」，陳貴賢說。

原分所在做什麼？新興材料的研究重鎮！

話說回來，原子與分子科學研究所是研究什麼呢？看起來不是一般的物理、化學、機械等數理學術機構。陳貴賢在訪談中笑著說，「所有的物質都是原子組成的，兩個原子結合在一起就變成分子，分子繼續疊在一起就會形成固態、氣態或液態的物質。」原分所是在研究原子相關的物質科學，但陳貴賢強調，原子內還有各種基本粒子，例如質子、中子或夸克等，研究這些基本粒子屬於高能物理，不屬於原分所的研究範疇。

舉例來說，原分所的研究有大家很熟悉的半導體，以及稱為「表面科學」的重要領域。陳貴賢說，很多化學反應都會發生在物質表面，尤其太陽光如何和表面原子互動相當值得探討，他的實驗室就有研究如何透過光催化材料來進行人工光合作用。

原分所另一個重要領域是「化學反應動態學」。陳貴賢提到，過去李遠哲回臺灣時，就有從柏克萊帶回珍貴的交叉分子束設備。設備的噴嘴會噴出兩束不同的分子束，讓分子束交叉碰撞之後，觀察化學反應的動態機制。「了解化學反應怎麼發生，才有可能對它進一步控制」，陳貴賢道，他以燃燒反應為例，如何讓燃燒反應更完全、減少污染物的產生就是個大學問。

此外，陳貴賢還分享了另外兩個重要領域「尖端材料」和「生物物理」，尖端材料例如能源材料，有太陽能材料或是熱電材料等，讓未來能源發展有更多機會。生物物理例如研究生物影像的分析方法，發展各種創新的顯微技術。

原分所發展至今，即使張昭鼎在 1993 年 4 月離世，仍受到他的處世之道影響。陳貴賢回憶道，當時 1993 年元月份來到原分所，在開始長期的學術生涯之前，曾仔細瞭解張昭鼎的事跡及為人，發現他很重視基層人才，願意給年輕人機會，甚至幫忙找資源。

隨著不同的所長接任，原分所的制度和規範逐漸完善，在林聖賢、劉國平、王玉麟、及周美吟等所長的努力下，原分所逐漸進入穩定發展的狀態。王玉麟擔任所長期間為了紀念張昭鼎，在 4 樓的會議廳就命名為「張昭鼎紀念講堂」。

搶救《科學月刊》，致力於科學教育傳播

除了成立原分所之外，張昭鼎的另一項重要貢獻是《科學月刊》。《科學月刊》是臺灣本土力量孕育而生的科學雜誌，自 1970 年創刊營運到現在，是珍貴的科學傳播刊物，對於臺灣科學界的人才培養和學術交流都有好的影響。

關於《科學月刊》對臺灣早期科學界的重要性，陳貴賢說：「你做的科學研究不只是要在國際上發表成果，你甚至希望可以扎根，讓更多下一代的人可以對科學有興趣。在那個時代我想《科學月刊》幾乎是唯一的選擇。」

張昭鼎是《科學月刊》在位最久的董事長（1973～1993），1970 年代初期是《科學月刊》早年財務最艱困的時候，甚至在 1975 年內部曾經有停刊的想法，而張昭鼎與董事會最後的決策是：保留《科學月刊》，圖書業務則交由他人負責經銷。這個決定影響深遠，讓《科學月刊》度過困難的 1970 年代。

然而，張昭鼎在 1993 年不幸過世。他的離世對好友李遠哲來說是巨大的衝擊。陳貴賢提到，李遠哲曾在懷念故友文章寫道「或許真的是已到了我該回家鄉的時候了」。很多人起初以為他只是暫時回臺灣，沒想到李遠哲真的一直留在臺灣，為原分所、中研院學術界以及臺灣社會持續付出。

張昭鼎離世之後，次年張昭鼎紀念基金會隨之成立。基金會繼承張昭鼎的精神，積極推廣科學教育，在李遠哲院士倡議之下，2011 年基金會首度舉辦了「居禮夫人高中化學營」（今為瑪麗居禮科學營）。瑪麗居禮科學營的招生對象，主要是對數理化學有興趣的高中學生，在四天的營隊活動，邀請重要學者做專題演講，特別精心設計分組實驗實作，讓學員對科學研究有親身體驗。

陳貴賢分享，原本營隊主要籌備是清華大學，後來張昭鼎基金會董事希望在中研院、臺灣師範大學以及張昭鼎紀念基金會的努力下，將營隊活動轉移到臺北。感念張昭鼎對原分所的貢獻，陳貴賢沒有第二句話，全力幫忙。從 2020 年開始，瑪麗居禮科學營就順利在臺北舉辦至今。

入世的科學家——張昭鼎

在原分所服務多年的陳貴賢，雖然和張昭鼎真正相處時間很短，但對張昭鼎的為人處世印象相當深刻。陳貴賢認為，張昭鼎之所以能體會基層的需求，正是因為吃過苦，他出身於困苦家庭，小時候幾乎都在戰亂中度過；而從小得知母親與「鴨母王」朱一貴的血緣牽連，也時刻提醒張昭鼎保持不隨波逐流的反叛思維。

陳貴賢：「他不是關在象牙塔裡面的科學家，他是一個入世的、對社會關懷很深的一個人。」

不僅在學術界有影響力，張昭鼎也在社會廣泛交友，認識許多執政黨與在野黨的人，並與他們建立友誼。陳貴賢提到，這也是當初李遠哲邀請張昭鼎擔任原分所籌備處主任的原因，看重他的人脈和社會參與能力。

除了人脈廣，張昭鼎也力求資源妥善利用。陳貴賢說，之前一位芝加哥大學畢業的同仁曾經回憶，當年張昭鼎到芝加哥去招聘人才的時候，他住的旅館是 YMCA 青年旅館！其實原分所在籌備階段經費是相對充裕的，但是張昭鼎堅持不浪費，將人民的稅金用在最需要的設備添購上。「他的堅持令人敬佩」，陳貴賢說道。

陳貴賢接著回憶，在籌建原分所期間，張昭鼎與行政體系常有意見相左的情況，因為行政人員認為只有法律允許的才可以做。而張昭鼎則試圖在法律找到合情合理的談判空間，所以他在原分所籌建過程也協助突破許多公務採購障礙，提升政府的服務效率。

陳貴賢認為，張昭鼎是一個跨越族群與階級的行動家。跨越族群的意思是，張昭鼎是閩南人、也是臺灣人，但是他不會因為本省／外省、客家／閩南等不同族群，在社會參與上劃地自限。跨越階級的意思是，他的出身困苦，並不是特權或貴族家庭，所以他是入世的、走出來的人，願意服務於基層，也願意為基層服務。

陳貴賢最後感慨地說，張昭鼎是跨越了不同階級與族群的人，只可惜他離開的早。接著，陳貴賢分享自己曾經隨手寫下的一首臺語歌，在訪談中哼了起來，以紀念張昭鼎先生。

啦啦啦啦　啦啦啦啦
啦啦啦啦　啦啦啦啦
地瓜落土　才會生湠
等待春天的雨水
新希望

陳貴賢解釋，這首歌的意思是說，地瓜要放進泥土裡面，才會長出新的葉子，並等待春天的雨水到來。當春雨來的時候，就是一個新的世代。人生路途中，有些人留得比較久，有些人走得比較快。像張昭鼎先生雖然不幸離開，但後面會再有新的一代，就像代表臺灣人的地瓜一樣，堅持著地瓜精神，一直延續下去。