費米誕辰│ 科學史上的今天：9/29

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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• 作者：林彥興｜EASY 天文地科小站主編、清大天文所碩士生，努力在陰溝中仰望繁星

你看過銀河嗎？

如果你在晴朗的夏日午夜旅行到沒有光害的山上，將會看到天上有一條淡淡的、若有似無的亮帶，好像一條薄薄的雲橫跨夜空，它正是我們所居住的星系 ── 銀河系（Milky Way）的盤面。在數位相機的加持之下，我們還能看到這薄薄的盤面上，其實布滿恆星、星雲、以及塵埃帶，複雜、深邃而美麗。

但如果，你有一雙能夠看到「伽瑪射線」的眼睛，你將看到兩個視角高 50 度、寬 40 度的巨大橢圓形「泡泡」，矗立於銀河盤面兩側。它們名為「費米泡泡 Fermi Bubbles」，是銀河系中巨大且神祕的結構之一。

費米泡泡的起源，以及存在的意義，一直是過去十多年來，天文學家相當關注的研究主題。

最近（2022 年 3 月），一篇刊登於《自然天文學》（Nature Astronomy）的研究顯示，壯闊的費米泡泡很可能源自兩百多萬年前，銀河系中心超大質量黑洞的一次能量爆發。

費米泡泡的發現

當我們一聽到「費米泡泡」這個詞，腦海中浮現的第一個問題往往是：

「費米是誰？這個泡泡跟他有什麼關係？」

在物理界，恩里科．費米（Enrico Fermi）這個名字可謂家喻戶曉。他是 20 世紀初最重要的物理學家之一，曾參與曼哈頓計畫，設計與建造世上第一個核子反應爐和原子彈；並且在量子力學、核子物理、粒子物理和統計力學都貢獻卓越。後世以他命名的物理概念、研究計畫不計其數。這之中，就包含「費米伽瑪射線太空望遠鏡 Fermi Gamma-ray Space Telescope」。

正如其名，費米是一座專門用於觀測伽瑪射線的太空望遠鏡，它於 2008 年發射升空，是軌道上最好的伽瑪射線太空望遠鏡之一。比起前輩們，費米擁有更大的視野、更高的靈敏度和空間解析度，可以看得更廣、更暗、更清楚。

它的主要任務，是不斷的掃視整片天空，繪製伽瑪射線的全天地圖（all sky map），研究黑洞、中子星、超新星等宇宙中最高能的天體。

費米太空望遠鏡升空短短兩年後，天文學家就從觀測資料中發現，如果我們將費米的全天伽瑪射線圖中已知的星體（比如銀河系的瀰散氣體、中子星、其他星系等）全部扣除，將會看到銀河中心的上下兩側，各有一對高 50 度、寬 40 度的巨大橢圓形區域，而這是從未發現過的銀河系新結構！

天文學家於是將它命名為「費米泡泡 Fermi Bubble」，以紀念費米太空望遠鏡的重要貢獻。

而除了在伽瑪射線看到的費米泡泡之外，天文學家也在微波和 X 射線波段看到了相似的結構。

在微波波段，威爾金森微波各向異性探測器（WMAP）和普朗克衛星（Planck）都在費米泡泡的位置觀測到兩片橢圓形的明亮區域，天文學家稱之為「微波薄霧 microwave haze」。而在 X 射線波段，2019 年才昇空的義羅西塔（eROSITA）衛星則發現了與費米泡泡相似，但是更大的泡泡狀結構，被稱為「eROSITA 泡泡」。

另外，在紫外線波段，雖然沒辦法直接看見泡泡狀的結構，但天文學家藉由遙遠天體通過費米泡泡中的稀薄氣體時產生的吸收譜線，可以計算出費米泡泡的膨脹速率，大約是每秒數百到數千公里的等級。

綜合以上資料，天文學家認為費米泡泡應該是源自數百萬至一千萬年前，銀河系中心的一次巨大爆炸。這場爆炸大約釋放了 10⁴⁸ – 10⁴⁹ 焦耳的龐大能量（相當於太陽終其一生釋放的能量，再乘以 10000 倍以上），並加熱了銀河系中心的氣體，使其以每秒數千公里的速度劇烈膨脹。百萬年後的今天，就成為了橫跨數萬光年巨大泡泡。

但是，這張錯綜複雜的拼圖，還缺少了最核心的一塊：

這麼龐大的能量，究竟是從何而來？

超新星爆發還是黑洞噴流？費米泡泡的身世之謎

費米泡泡剛被發現不久，天文學家就對驅動費米泡泡的核心引擎，提出了兩位候選人：

第一種觀點，認為銀河系中心在數千萬年前可能曾有大量的恆星形成，其中年輕的恆星由於壽命短暫，很快的就走完它的一生，並發生超新星爆炸，釋放出巨大的能量。

另一種觀點，則認為銀河系中心的超大質量黑洞在數百萬年前可能短時間內吃進了大量氣體，並在過程中將能量以噴流（jet）或外流（outflow）的形式釋放出來。

兩種說法聽起來都頗有可能，而且天文學家都有在其他星系看過類似的現象，那該怎麼知道哪邊才是對的呢？這時，天文學家們就兵分兩路，觀測學家們繼續對費米泡泡進行更多觀測，尋找更多可能的隱藏線索；理論學家則利用電腦模擬，嘗試在電腦中重現出觀測結果。

早年，兩派假說各有各的優勢，也有各自難以解釋的弱點。但隨著觀測資料的不斷累積，天文學家漸漸發現黑洞的噴流假說似乎更符合觀測結果，因此更具說服力。但即使如此，想要在電腦模擬中一次重現費米泡泡所有的觀測特徵，仍是相當困難的挑戰。

三個願望，一次滿足

然而今（2022）年三月，清大天文所楊湘怡教授利用三維磁流體力學電腦模擬（MHD Simulation），就一次重現了費米泡泡、義羅西塔泡泡與微波薄霧三個重要的觀測特徵。

他們假設銀河系中心的超大質量黑洞，在 260 萬年前曾經朝著銀河系盤面的上下兩側噴出兩道噴流。噴流帶有 10⁵⁰ 焦耳的強大能量，其中含有大量以接近光速運動的高能電子。當這些高能電子與低能量的光子碰撞時，電子會將能量傳遞給光子，就好像被保齡球打到的球瓶一樣，讓光子從低能量的可見光，變成高能量的伽瑪射線。這個被稱為「逆康普頓散射 Inverse Compton Scattering」的機制，讓我們能在伽瑪射線看到費米泡泡。

與此同時，這些高能電子在銀河系的磁場中運動時，會以「同步輻射 Synchrotron Radiation」的方式放出微波與無線電波，形成我們看到的微波薄霧。最後，強大的噴流在撞擊銀河系中的氣體時，會產生以每秒數千公里高速移動的震波（Shock Wave）。震波所到之處，受到壓縮而加溫的氣體就會釋放出 X 射線，成為我們看到的義羅西塔泡泡。而且氣體運動的速度，也與紫外線觀測的結果相符。

這個研究結果，將伽瑪射線、X 光、紫外線到微波的所有觀測結果，用黑洞噴流漂亮的一次重現，這無疑是我們對費米泡泡理解的一大進展。

未來展望

那麼，費米泡泡的身世之迷，就此蓋棺論定了嗎？

嗯⋯⋯還沒這麼快。

無論多麼精細的模擬，終究是對真實世界的近似與簡化，理論學家永遠可以繼續考慮更多的物理機制，計算出更精細的結果。觀測天文學家也會不斷拿出更多、更好的儀器，挑戰模擬的結果。

更宏觀的看，如果銀河系中心的超大質量黑洞在兩百多萬年前真的曾經如此活躍，它釋放出的龐大的能量，是否曾對銀河系造成其他的影響？我們是否能夠從中學到更多關於銀河系的歷史，以及黑洞跟星系間複雜的共同演化機制？這些都有待天文學家的持續探索。

費米泡泡的故事，仍未完結。

銘謝

感謝論文第一作者、清大天文所楊湘怡老師對本文的指導與建議。

參考資料（學術論文）

1. Fermi and eROSITA bubbles as relics of the past activity of the Galaxy’s central black hole | Nature Astronomy
2. Unveiling the Origin of the Fermi Bubbles – NASA/ADS
3. X-Ray and Gamma-Ray Observations of the Fermi Bubbles and NPS/Loop I Structures – NASA/ADS
4. Fermi Gamma-ray Space Telescope: High-Energy Results from the First Year

延伸閱讀（報導與科普文章）

1. 本次研究相關
   • Fermi and eRosita bubbles may originate from past activity of the Galactic black hole | Nature Portfolio Astronomy Community
   • 銀河系的巨大泡泡可能與中心的超大質量黑洞活動有關｜楊湘怡老師個人網頁
   • Massive bubbles at center of Milky Way caused by supermassive black hole | University of Michigan News
   • Giant Bubbles Above and Below Milky Way’s Center Caused by Galaxy’s Central Black Hole | Sci-News.com
   • Study says massive ‘bubbles’ in space might share origins – Taipei Times
   • Gigantic Bubbles at Center of Milky Way Caused by Powerful Jet of Energy From Supermassive Black Hole
   • Scientists Seek Origin of Mysterious Gigantic Bubble Structures In Our Galaxy
   • 百万度高温，横跨5万光年，银河系中心的巨大高能气泡 Tracing the Fermi bubble within our galaxy
2. 費米泡泡相關
   • 銀河系巨大費米泡-科學人雜誌
   • 銀河系黑洞吹泡泡,噴流留殘影- PanSci 泛科學
   • Was the Milky Way a Quasar?
3. 其他相關天文物理科普文章
   • 毀滅與新生：超大質量黑洞觸發的恆星形成- PanSci 泛科學
   • 宇宙「新」光──新星、超新星與千級新星- PanSci 泛科學
   • 電腦裡的小宇宙，重現絢麗的恆星爆炸！專訪陳科榮
   • 中研院天文所季報：多彩魅力的CHARMS

1930年，物理學家包立為了解決貝他衰變裡能量不守恆的問題，假想一種觀測不到的新粒子；這個想法引起了理論物理學家費米的興趣……

本系列上一篇：捉摸不定卻又無處不在的粒子──微中子（一）

費米的理論：可以憑空創造或消滅的微中子

費米採納當時一些人的猜測，假設原子核由質子和（不久前才剛發現的）中子組成；至於貝他衰變裡的電子、和包立假想的微中子，原本並不存在於原子核內，而是在中子轉換成質子的過程中連帶產生；換言之，貝他衰變牽涉到如下反應：

中子 → 質子＋電子＋（反）微中子[1]

費米參照帶電粒子能夠放出光子的現象，讓理論描述的粒子可以憑空創造或消滅！這在當時是很突破性的概念，也難怪《自然》的編輯認為論文充滿臆測而駁回投稿。

理論上什麼都穿得透！微中子真的有辦法觀測嗎？

儘管包立的提案和費米的理論看似可以完美解釋貝他衰變帶來的問題，但只要微中子沒有被觀測到，一切都是空中閣樓，事情等於沒有解決。科學家開始思考，有沒有可能用實驗證明微中子的存在。

1934 年，貝特[2]和佩爾斯[3]估算了偵測微中子的可能性。相較於阿爾法粒子（氦原子核）單用一張紙就能擋下，貝他粒子（電子）要用幾公釐厚的鋁片才能遮蔽，伽馬射線甚至需要用到一公分厚的鉛、或六公分厚的混凝土，才能降低約 50% 的強度；兩人卻發現微中子足以在一般性的固體內行進十的十六次方公里（10¹⁶km）[4]，約莫海王星到太陽距離的 220 萬倍，即一千光年！這麼強的穿透力，顯然沒有任何實驗儀器能夠捕捉。

貝特和佩爾斯於是下了結論：沒有任何實際可行的辦法觀測到微中子！

微中子觀測計畫：以買樂透的精神進行！

正所謂辦法是人想出來的，就算微中子幾乎可以毫無阻礙穿越任何物體，但只要有夠多的微中子，總還是有機會看到微中子跟其他物質發生反應──就像大樂透雖然很難中獎，但只要多買幾張，或多或少還是會中。

1951 年，曾在曼哈頓計畫、費曼[5]的小組裡工作的萊因斯[6]，找了洛斯阿拉莫斯國家實驗室（Los Alamos National Laboratory）的同事科溫[7]一起進行微中子觀測計畫。起初，他們想在距離核子試爆點僅四十公尺的地方，向下挖掘深井放置探測器，利用試爆產生的大量微中子來提高偵測機率。但是，考慮到爆炸只有短短一兩秒，一旦失敗就得重新等待機會；來自中子和伽馬射線的背景雜訊又相當高，反而增加收集數據的難度。

兩人最後決定改在核子反應爐附近進行研究：微中子的數目雖然比核爆少很多，但來源持續穩定──估計每小時只能偵測到數個微中子反應事例，但只要等上幾個月、累積多一點數據，也足夠了。

利用核電廠尋找微中子

1955 年底，萊因斯和科溫在南卡羅萊納州薩凡納河區（Savannah River Site）的核子反應爐附近設置了實驗儀器。他們將氯化鎘（CdCl₂）溶解於 1400 公升的水裡，在此處理論上每平方公分的水面面積大約每秒就有十兆（十萬億，或10¹³）個反微中子通過。而如果有反微中子經過，水裡的質子和反微中子作用後，會產生正電子和中子（逆貝他衰變）：

反微中子＋質子 → 正電子＋中子

正電子會馬上跟水裡的電子湮滅，放出兩個伽馬射線光子；而中子在接下來百萬分之幾秒內就會被鎘原子核捕獲，也產生伽馬射線。於是，實驗探測器如果在很短的時間內連續看到兩道不同的閃光訊號──就表示觀測到（反）微中子了。

包立，你賭輸了！

1956 年，萊因斯和科溫在做完所有驗證之後，發了電報給正在歐洲核子研究組織（CERN）開會的包立，告知微中子的發現。包立看了電報，立刻打斷會議、興奮地向其他人宣讀電報內容並發表感言。不僅如此，因為包立曾跟天文學家巴德[8]打賭，人類永遠偵測不到微中子──這下他只能願賭服輸，買了一箱香檳送給巴德。

三十九年後，萊因斯因為微中子的發現，獲頒諾貝爾物理學獎；科溫則因為英年早逝，無緣參與這別具意義的一刻。隨著微中子被證實，貝他衰變帶來的懸念總算可以放下──如果事情這麼發展就太無趣了。

第二種微中子

1962 年，萊德曼[9]、施瓦茨[10]、施泰因貝格爾[11]等人從美國布魯克赫文國家實驗室（Brookhaven National Laboratory）的粒子加速器，利用 π介子衰變產出微中子束，並確認其與 1956 年發現的微中子有別：貝他衰變裡的微中子，總是伴隨著正負電子；而萊德曼等人發現的微中子，卻是在另一種粒子──緲子相關反應中出現；所以後來兩者分別被稱為電子微中子和緲子微中子。

因為萊德曼、施瓦茨、施泰因貝格爾產製微中子束的方法，能夠幫助科學家更好地研究微中子牽涉到的弱交互作用；也因為他們發現新的微中子，讓後人更加瞭解兩種不同微中子和電子╱緲子的配對關係；三人於 1988 年獲頒諾貝爾物理學獎。

比緲子更重的新粒子

自從緲子在 1930 年代被發現之後，人們花了數十年的時間才逐漸了解，緲子的性質和電子非常接近（只是質量較大）──它們跟兩種微中子後來都被歸類為「輕子」（Lepton）。於是有人猜測，會不會有比緲子更重的輕子呢？

1971 年，台灣出生的美國籍科學家、史丹福大學教授蔡永賜（Yung-su Tsai）發表論文，探討更重的輕子在實驗中可能引發的效應──這導致了接下來 1974 到 1977 年的一系列實驗，以及濤子（Tau）的發現。濤子的發現者佩爾[12]因此和發現微中子的萊因斯共享了 1995 年的諾貝爾物理學獎。

既然電子和緲子都有相應的微中子，濤子應該也不例外──大部分人都是這麼深信的。但是過了許久，直到 2000 年，濤子微中子才正式被發現。

粒子物理標準模型

依照現在的粒子物理標準模型，輕子包含三個家族，分別由帶電的電子、緲子、濤子三者，和相應的（電中性）微中子組成。因為有很強的證據顯示，微中子的質量就算不為零，也必定極小，所以標準模型直接把微中子質量定為零，也沒有微中子的質量來源機制。

故事到此結束了嗎？至少看起來功德圓滿：和電子、緲子、濤子相應的微中子都發現了，不多不少；它們在標準模型的理論架構裡都有適當的位置，而且標準模型運作得非常成功。怎知，很快地，微中子又將帶給物理學界大震撼，標準模型也面臨結構調整。那是下一個故事了。

註釋

• [1] 費米原本把貝他衰變產生的微小電中性粒子定為微中子，但後來的理論發展將其定義為「反微中子」。
• [2] 漢斯‧阿爾布雷希特‧貝特（Hans Albrecht Bethe，1906年7月2日－2005年3月6日），德國和美國猶太裔核物理學家，1967年諾貝爾物理學獎得主。
• [3] 魯道夫‧恩斯特‧佩爾斯（Rudolf Ernst Peierls，1907年6月5日－1995年9月19日）德裔英籍物理學家。
• [4] 這個數字跟現代的估算相差不遠。
• [5] 理察‧菲利普斯‧費曼（Richard Philips Feynman，1918年5月11日－1988年2月15日），美國理論物理學家，因對量子電動力學的貢獻，於1965年獲得諾貝爾物理學獎。
• [6] 弗雷德里克‧萊因斯（Frederick Reines，1918年3月16日－1998年8月26日），美國物理學家。
• [7] 小克萊德‧洛蘭‧科溫（Clyde Lorrain Cowan Jr，1919年12月6日－1974年5月24日），美國物理學家。
• [8] 威廉‧海因里希‧沃爾特‧巴德（Wilhelm Heinrich Walter Baade，1893年3月24日－1960年6月25日），德國天文學家，創造了超新星（supernova）一詞，並推測中子星的存在。
• [9] 利昂‧馬克斯‧萊德曼（Leon Max Lederman，1922年7月15日－2018年10月3日），美國物理學家。
• [10] 梅爾文‧施瓦茨（Melvin Schwartz，1932年11月2日－2006年8月28日），美國物理學家
• [11] 傑克‧施泰因貝格爾（Jack Steinberger，1921年5月25日－），德裔美籍兼瑞士籍物理學家。
• [12] 馬丁‧路易斯‧佩爾（Martin Lewis Perl，1927年6月24日－2014年9月30日），美國物理學家。

1. Chad Orzel (2019/04/25), “Neutrino Physics And A History Of Impossible Experiments“, Forbes.
2. S.M. Bilenkya (2013), “Neutrino. History of a unique particle”, Eur. Phys. J. H 38, 345–404.
3. Los Alamos Science Number 25 1997.
4. Herbert Pietschmann (2005), “Neutrino – Past, Present and Future”, George Marx Memorial Lecture, Univ. Budapest, May 19, 2005.