您的108課綱已上線！面對新考題，沒那麼簡單、也沒那麼困難——大考中心主任張茂桂專訪

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。

• 陳瀅州／國立陽明交通大學生命科學系暨基因體科學研究所助理教授

這幾年在大學教書，每逢金秋十月的諾貝爾獎季節，整個校園都彌漫著一股躁動與期待。尤其在生理醫學獎、物理學獎和化學獎公布前夕，各種猜測和傳聞紛紛出現，談論著獎項可能頒給合成生物學領域。這些傳言不僅在學生和老師之間流傳，甚至吸引了媒體的關注。有幾次，校方和記者會提前找到我，希望從我這打著合成生物學旗號的研究學者得到一些線索或看法。這樣的情境不僅凸顯了合成生物學在科學界的日益重要性，也充分反映了合成生物學打破學科界限，跨越不同領域的研究。事實上，合成生物學不僅僅在健康醫療領域取得進展，其創新技術和理論已悄悄滲入到每個人的日常生活中，包括永續環境、智慧農業、奈米科技，甚至是政府政策與法規的擬定，展現真正的跨領域合作。

二○二三年三月，美國白宮科學和技術政策辦公室公布了對生物技術的未來展望，明確標示出合成生物學在全球科學發展的關鍵角色，從氣候變遷到供應鏈韌性、從農業創新到人類健康，合成生物學的影響與應用已無所不在。而美國並非唯一看到這趨勢的國家。近年來，中國將合成生物學列為其戰略前瞻性重大科學領域和重點發展生物技術，反映出中國對於這門學科的高度重視。同時，在台灣，國家發展委員會近年也積極推動與合成生物學相關的研發策略，融入其六大核心戰略產業和五加二產業創新計畫中。這些策略決策不僅展現了各國政府對合成生物學的信心，也凸顯了它在全球科技發展中的核心地位。

當我們邁入二十一世紀，面對合成生物學這一革命性的學科成為我們日常生活中不可或缺的一部分，我們首先要回答的問題是：合成生物學到底是什麼？它為什麼如此重要，以至於受到如此多的關注和期待？合成生物學結合了生物探索、工程設計和跨領域的技術應用，致力於發展和構建新的生物系統。與傳統的基因工程不同，傳統的基因工程技術主要著重於研究及修改基因，從而修補或增強基因的某些功能。然而，合成生物學的範疇遠不止於此。

合成生物學的目標是全面理解生物系統的工作原理，並根據這些知識重新設計和構建具有特定功能的生物機器。它不只是在既有的生物框架上進行微調，還可以從零開始，系統性地設計和構建全新的生物系統。由於需要將複雜的生物元件進行重組和調控，近年結合人工智慧，使科學家能夠更精準地預測、模擬和控制生物系統，這是傳統基因工程難以實現的。這其中的挑戰遠超我們的想像，但所帶來的可能性也是前所未有的。

舉例來說，在精準醫療領域中，合成生物學已經開發出能夠生產新型藥物、治療遺傳性疾病，甚至對抗癌症的智慧細胞。在環境保護領域，我們可以設計微生物來處理汙水、減少溫室氣體排放或修復受汙染的土地。在農業上，合成生物學提供了更為高效、節水、高產的作物品種，這對於食品安全和全球糧食問題都具有深遠的意義，而這只是冰山一角。隨著技術的發展和研究的深入，合成生物學將在未來幾十年內帶來更多創新和驚喜。不難想像，在不遠的將來，我們的生活、工作甚至教育都將深受其影響。

合成生物學的發展確實為人類打開了無數的可能性，從創造具有特殊功能的生物，到解決困擾已久的醫學難題。但與此同時，我們也不能忽略合成生物學帶來的挑戰和風險。例如，如何確保這些被重新設計的生物體不會對環境和人類健康產生意想不到的影響？我們應該如何看待和處理因基因修改而產生的生物機器？這些問題需要我們集體思考和探索，並與各領域專家共同合作，確保合成生物學的發展能夠真正造福人類。

在課堂教授合成生物學時，我常以電影《侏羅紀公園》的離氨酸權變（lysine contingency）帶領學生反思當科技進步與人類控制意願之間出現衝突時可能會發生的事情。在侏羅紀公園中，為了防止恐龍逃出公園威脅全球生態系統，科學家亨利．吳（Henry Wu）進行了基因改造，使得恐龍無法製造其中一種必須氨基酸離氨酸（lysine）。此設計的初衷是讓恐龍只能依賴公園提供的離氨酸食物，進而防止它們逃離公園。這是一種典型的「安全措施」，旨在確保基因改造生物不會帶來無法預料的風險。然而，正如影片中所呈現，這種所謂的「完美」控制計畫卻遭遇了意外。雖然恐龍依賴離氨酸來生存，但它們找到了其他途徑來獲取這種氨基酸，這意味著即使在有限的條件下，生命也會找到生存下去的方法。

這故事讓我們明白即使是最先進的技術，也不能保證完全的控制。當我們嘗試限制和控制生物，自然界總是有其應對方式。這對於合成生物學家來說是一個警示，因為我們在改造生命的過程中，必須充分考慮到潛在的不確定性和風險。面對快速進步的科技，我們必須問自己：我們是否真的準備好面對所有潛在的後果？在追求科學進步的同時，我們也應該謹慎行事，確保我們的決策不僅是基於技術的可能性，還要考慮到其對生態和人類社會的影響。

對於熱愛科學的我們來說，這是一個充滿機會的時代。每一次的科技進步都驗證了人類的智慧和創造力。透過這本書，我相信讀者將更深入地認識和理解合成生物學，體會其獨特魅力及即將面對的挑戰。我期望這本書能夠鼓勵大家抱持開放、謙虛且謹慎的態度面對科技的發展。同時，希望此書能激發更多人對科學和未來進行深入的思考，並鼓勵大家投入合成生物學的創新研究和人才培育之中。

——本文摘自《未來的造物者》，2023 年 11 月，臉譜出版，未經同意請勿轉載。

從各種大考的考古題中，我們都能發現「時事」在自然科的重要性，在 108 課綱中，又更強調閱讀素養，重視課程知識與生活概念的結合，可想而知，社會上發生的各種重大事件都有可能融入成為考題。今年（112 年）的國中教育會考，自然科的考題中就拿了三年前的一則真實事件當作考題（圖一），讓學生進行判讀！

這個事件發生在 2020 年三月，俄羅斯一名網紅舉辦泳池生日趴，將 25 公斤的乾冰直接倒入泳池製造氣氛，結果不幸釀成 3 死的意外。這則新聞在社會大眾眼裡可能只是個不幸的意外，但是在自然科教師的眼裡，卻是同學們需要了解的知識，更是個出考卷的絕佳考題（只是沒想到隔了三年才考出來）。

科學生的閱讀任務裡面，搭配八年級上學期的文章「國中理化告訴你：為什麼不該在派對上，將 25 公斤乾冰丟泳池？」（圖二），就針對這個事件做了介紹與科學原理的分析：乾冰的升華、大量二氧化碳對於人體的危害作用機制等，等於同時用理化與生物課程的角度來對事件進行簡單、國中生能夠理解的介紹。

雖然這次的考題主要概念，是希望同學們根據空氣的組成成分來進行分析。但如果能對這個事件更有熟悉感，也了解生活時事大概會用哪種方式融入考題，相信碰到類似題型時，就更容易輕鬆作答啦！

今年（112年）的國中教育會考，自然科的考題裡面，由第 43、44 題構成的題組（圖三），設計上包括較長的題幹敘述、圖片與表格，顯然是要考驗學生的閱讀與圖表判讀。主題內容則是兩個嶄新時事議題的結合──燕麥奶和碳排放。

第 43 題的考點出自於七上的營養，第 44 題則考跟生物、理化、地科都有點關聯的碳排放，這出題方向相當符合 108 課綱所強調的，學生所學的知識概念必須能夠跨科進行統整。

相比之下，43 題只要記得糖會分解成醣，而蛋白質會分解成胺基酸，就能回答；但 44 題碳排放的概念，同學們可能熟悉度較低。幸好，只要讀懂圖表，也看懂題幹沒有被繞暈（問固定碳排量下能生產的量，所以是碳排最低的杏仁奶生產量最多），還是能夠回答。

延伸閱讀：燕麥奶為什麼這麼好喝？如牛奶般微甜、絲滑的口感是怎麼來的？——解析燕麥奶的加工原理

在科學生的閱讀任務裡面，也提供了許多最新時事與課程結合的閱讀練習，例如：題組中的燕麥奶與碳排放議題。透過練習，可以降低同學們對陌生內容、長篇文章的恐懼感，並且逐漸了解科學文章的構成，而能更快抓住文內的重點。

想要進一步了解更多內容的話，閱讀任務內也有連結可以直通 PanSci 泛科學的原文。透過科學生的閱讀練習，訓練了素養能力，更提升了會考成績。