為什麼好點子總在恍神之後？

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。

• 本文轉載自 LIS情境科學教材

他是葉丙成，台大電機教授，也是線上遊戲學習平台 PaGamO 和實驗教育機構「無界塾」的創辦人，葉丙成老師的求學經歷建中、台大、留美、當教授，完美符合了傳統價值對於菁英人才的期待，而直到葉丙成到美國求學、當上台大教授後，他才一再體會到著眼「好成績」將錯失生命許多彌足珍貴的探索機會，於是他展開中年叛逆，成為力推台灣「翻轉教育」的先行者，讓更多台灣孩子有機會比他更早一步擁抱不被成績綁架、有所熱情的人生。

葉丙成的人生故事和教育觀點，邀請你一起往下閱讀>>>

成為病態的考試機器，失去對世界的好奇心

Ｑ：可以和我們分享葉丙成老師自己的求學歷程嗎？

我從小在教授宿舍長大，唸的是台科大後面的公館國小，除了去美國讀書之外，建中是我讀過最遠的學校。

在我們居住的環境裡大多都是教授父母，大家難免會比較小孩的成績，我從小就一直在「因著成績被肯定」的狀態長大，成績很好但我完全沒有學習的熱忱和好奇心，我知道自己是在應付考試，也很會應付考試，那其實是一種很病態的價值觀，我差不多在高中就已經失去對世界的好奇心，看到新東西、沒碰過的東西，我反而會覺得很煩又要花時間去搞懂。

考贏別人得到師長的肯定是唯一的追求，但到了美國唸博士之後發現其實根本沒有人在 care 考試和成績排名，在派對上面我只能用傅立葉（專業知識）跟同學開話題，根本沒人想鳥我，我才看見自己的貧乏。

現在在台大教書，看到這些孩子，也常常覺得成績好、會應付考試，某種程度是背負一種詛咒，不是因為成績好選擇更多，而是在追求成績的過程，我們根本不知道自己要什麼，看不到自己真的有熱情的地方，時間就一直流掉，焦慮就一直擴大，變得沒有靈魂。

非結構化學習才能培養孩子面對未知世界的能力

Ｑ：有了前述的反思，現在葉丙成老師怎麼帶自己的兩個兒子 ？

對我而言我完全不在意他們的成績，只要他們保有對世界的好奇心、熱情，有個人特質的魅力，願意去探索任何事我都是支持。

有些爸媽會因為小孩數學考 98 分而打小孩，罵小孩怎麼能因粗心而少那 2 分，但沒有什麼應不應該，說真的數學考 100 分也不代表他長大就會變成人才，數學只要懂就好，考 80 分和 100 分其實沒有差，最怕的是他不懂。

我比較在意的是孩子有沒有「非結構化學習」（unstructured learning）的能力，當孩子對一件事情感興趣，願意花時間蒐集資料，把來龍去脈搞清楚，最後建構出他對這件事情的知識體系，這就是非結構化學習。這個能力是非常重要的訓練，未來不管他做什麼，都可以很快的進入狀況。

從小到大，我們在學校學的都是結構化的學習（structured learning）有課本和教材，非結構化學習的能力很難訓練，只能靠常常實作來建構，但我們通常很少有機會鍛鍊孩子這個能力。

有一次我家兒子他晚上 11 、 12 點還不睡，我問他在幹什麼，他說很喜歡老師養的貓咪，想做一張貓吉拉吃人的卡片送老師，所以在學 Photoshop 看能怎麼做出來，我沒有阻止他，繼續忙自己的事情，沒想到忙一忙凌晨 3 點兒子還沒睡，但他已經用 Photoshop 做出一張還滿漂亮的卡片了！通常遇上這種情況，大部分的爸媽可能會質問孩子為何浪費時間弄一隻貓，但對我而言能自己學會而且做出來比考 100 分來得更重要。

讓孩子贏在十八歲之前，卻犧牲時間養成足以面對未來的關鍵能力

Ｑ：葉丙成老師覺得什麼是學習過程中應該具備的關鍵能力？

108 課綱在講的就是培養台灣小孩變成終生學習者，有自主學習能力的人，過去台灣教育把學生訓練成「搜尋引擎」，孩子不斷地寫評量和考古題，考試考很高的分數，但遇到不同的題型就不知道怎麼辦，如果下一代都不敢創新，只想著搜尋既有的解法，那台灣的未來很令人擔憂。

素養就是「運用知識解決真實世界問題的能力和態度」，「知識」、「能力」、「態度」三者加在一起才會擁有素養。台灣教育過分強調學習知識，孩子可能很會解困難的數學題，但你請他們在生活中利用簡單的數學解決問題，他不一定可以解決真實世界的問題，這些知識只是拿來考試用而已。

我很歡 LIS 創辦人嚴天浩說的一句話，意思大概是：「科學教育的本體不是科學的知識；科學是一種思考的方式。」這句話太精彩，一語道破許多人對科學的錯誤看法！

我們小時候常看到的「十萬個為什麼」這類的書，那是最糟糕的。爸媽買這種書給孩子，孩子博學強記，結果大人問什麼科學問題，孩子都能快速講出答案，爸媽就覺得自己孩子是小天才。孩子也以為知道所有科學相關問題的為什麼、能快速回答各種關於科學的問題，就是學科學，這簡直錯得離譜！

就像天浩說的，學科學真正重要的，是學會科學家面對問題的思考方式：如何觀察、如何提出假設、如何設計實驗來驗證假設、如何修正自己的假說……，這一連串的過程，才是科學教育最重要的，人家問什麼都能快速答得出來 Google 網站就做得到了。

期待台灣教育成為亞洲國家的教育典範

Ｑ：葉丙成老師對台灣教育的建議與期待？

很多孩子在教育上遇到的狀況，是家長選擇造成的結果，只要放過自己的小孩，讓他快快樂樂的長大，我覺得就已經會減少很多問題，很多孩子壓抑自己的七情六慾，變得膽小慎微，失去創造性。

我最近跟一些高中生在聊，雖然他們也很想跟我聊，但我們唯一能約的時間是禮拜五晚上的十點，因為六日他們要補習，平日晚上補到九點多要回家準備明天上學，你看這個社會把孩子逼到這個樣子。

我希望我們這些對教育很有熱情的人，比方說家長、中小學高中大學、體制內教育和體制外教育的老師，看可以怎麼把各個不同領域的力量串起來，更加速改變整個台灣社會對教育的看法。讓台灣的小孩能夠在亞洲有相對開放鬆綁的教育，我認為是很有機會的，這是接下來十年想和大家一起努力的目標！

響應本次「LIS 第二季大科學計劃」，葉丙成老師分享給我們的大科學人宣言：

❛❛ 有科學的思維，才能看出誰在胡扯  ❜❜  —— 葉丙成

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保羅．狄拉克（Paul Dirac）是二十世紀最偉大的物理學家之一，他不僅開創量子力學，也是反粒子理論等領域的研究先鋒。身為量子力學先驅，狄拉克毫無疑問是形塑現代世界的關鍵要角，舉凡主宰當前社會的電子學、電腦、通訊及網路科技，無不以他的理論為基礎。

延伸閱讀：開創了量子電動力學──狄拉克誕辰│科學史上的今天：8/8

狄拉克在邏輯與理性思考方面的天賦，使他躋身百年來最偉大思想家之列；然而，年輕時的他在與旁人交流時幾乎沒有情緒、極度缺乏親和力，這點也同樣異於常人。他直言自己對其他人、甚至對「人」的感受毫無興趣。

「我從小就不懂喜歡或愛為何物。」狄拉克對朋友如此表示。

即使長大成人，他亦不尋索這類情感。

「我的人生主要關注事實，而非感受。」他說。

狄拉克一九○二年生於英國布里斯托，^[1]母親是英國人，父親是瑞士人、也是一名以壞脾氣著稱的學校老師。狄拉克和他的手足、母親成天被父親言語霸凌，他父親甚至堅持三個孩子必須以他的母語「法語」和他交談，不准說英語。

狄拉克一家總是分開用餐：父親和狄拉克在餐室，說法語；母親和另外兩名手足在廚房，講英語。狄拉克法語說得不流利，每次犯錯必遭父親責罰；於是他很快就學會盡可能少開口，這種沉默寡言的性格一直延續到青年時期。

擁有極高的天賦卻缺乏情緒

儘管狄拉克學術天分極高，但這份天賦在處理日常瑣事和挑戰方面幾乎派不上用場。人類演化至今並非單靠理智思維行事，而是在情緒的引導及啟發之下進行理性思考；但狄拉克身上僅有冰冷的智力活動，嚴重缺乏喜悅、希望與愛。

一九三四年九月，狄拉克造訪普林斯頓高等研究院（Institute for Advanced Study）。到訪那天，他信步走進一家名為「巴爾的摩午餐館」的餐廳用餐，在那兒遇見了匈牙利籍、同為物理學家的尤金．維格納（Eugene Wigner）。

與尤金同桌的還有一名正在抽菸、打扮入時的女子——她是維格納的妹妹瑪姬。瑪姬剛離婚，帶著兩個年幼的孩子，她個性活潑，對科學一竅不通。多年後，瑪姬回憶道，當年的狄拉克骨瘦如柴，失魂落魄，看起來有點悲傷又焦慮脆弱，令她有些不捨，於是她請哥哥邀狄拉克一道用餐。

瑪姬可謂狄拉克的「反粒子」——她是個性情中人，健談、浮躁，有些附庸風雅；反觀他則安靜、客觀，慎思熟慮。不過在那日午餐之後，狄拉克與瑪姬不時相約晚餐，兩人的友情即隨著多次「冰淇淋蘇打與龍蝦美饌之約而日益深刻」（狄拉克的自傳作者葛拉漢．法梅洛〔Graham Farmelo〕如此寫道）。數月之後，瑪姬返回布達佩斯，狄拉克也回到倫敦。

瑪姬慢慢喚醒狄拉克的情緒

回國之後，瑪姬每隔幾天就寫信給狄拉克。一封封長信滿是各種新聞消息、流言八卦，但最多的還是心情絮語。狄拉克大概幾週才回信一次，寥寥數語。

「恐怕我不像您這麼會寫信。」他寫道。

「或許是我的感受過於貧乏之故吧。」

兩人的溝通不良令瑪姬倍感挫折，狄拉克卻不明白她因何苦惱。他倆繼續維持柏拉圖式的關係，書信往返、偶爾見面，彼此的羈絆也越來越深。

某次從布達佩斯拜訪瑪姬回來以後，狄拉克寫道：

「那天離開妳以後，我覺得很難過，此刻也仍然非常想念妳。我不明白自己怎麼會這樣。通常我跟別人分開以後，不太會想念對方。」

在那之後不久，兩人於一九三七年一月結為連理，狄拉克也領養瑪姬的兩個孩子。狄拉克在婚姻生活中體會到他曾以為不可能擁有的幸福快樂。狄拉克一家和樂融融，直到一九八四年狄拉克過世；那時，他和瑪姬的十五周年結婚紀念日才剛過不久。

編按：「十五周年」為翻譯疏失，原文應為「五十周年」。

狄拉克在某封信上寫道：

「瑪姬，我親愛的，妳是我最心愛的人。妳把我的人生變得十分美好，使我更像個人。」

狄拉克對瑪姬的情感喚醒了他的心。早年，無法觸及情感的他頂多只是「半個人」，然而在找到瑪姬、找回他自己的情感以後，他看世界的眼光不同了，跟其他人的互動方式改變了，也為自己的人生做了不一樣的決定。據同事所言，狄拉克簡直變了一個人。^[2]

找回情緒後狄拉克的改變

一旦找回情緒，狄拉克開始喜歡與人作伴，而且——就本書討論的主題而言，最最重要的是，他也察覺情緒對他的專業思考是有好處的。

這是狄拉克在精神層次的重要頓悟。往後數十年間，曾有許多舉世聞名的物理學家向這位大師請益，請教他物理研究的成功祕訣。狄拉克怎麼回答？法梅洛那本厚達四百三十八頁的狄拉克傳記便是以這段問答劃下句點。

法梅洛寫道，狄拉克建議後生晚輩：「最重要的是：聽從你的情感。」^[3]

狄拉克這話是什麼意思？冷冰冰的理論物理邏輯何以受惠於情感？在人類所從事的各行各業中，若要一般人選出他們認為最不需要摻雜情緒的工作，理論物理想必名列前茅。邏輯與精確無疑是在這個領域成功發展的必要條件，但情感扮演的角色同等重要。

若是擁有高超的邏輯分析技巧便足以成功駕馭物理學，那麼物理系應該只需要電腦，用不上物理學家。各位或許以為，物理學不過就是一堆「A＋B＝C」的方程式，然而在做研究的時候，物理學家經常會碰上「A＋B」可能等於C、也可能等於D或E的情形，端賴他們選擇哪一種假設、或如何取近似值而定。其實就連該不該探討「A＋B」本身也是個選擇題——也許該換成「A＋C」，或試試「A＋D」。又或者根本應該放棄這套辦法，另覓其他更簡單的研究方式。

情緒引導著你的思考

我在第二章提過，人類思維的根本基礎受制於固定腳本，情緒則是更有彈性、能應付各種新處境的後起之秀——這套觀念同樣適用於物理學：情緒能引導你根據一些記載了目的和經驗的意識及潛意識思考過程（你可能從未察覺這些是怎麼記錄下來的），選擇用哪一條數學路徑來探討問題。

就像古時候的探險家大多憑藉知識結合直覺尋路、橫越曠野，物理學家不僅仰賴數學理論，也依從感覺：偉大的探險家在決定繼續推進時，通常拿不出像樣的理由支持他的選擇，而物理學想必偶爾也會受到一些「非理性」衝動的刺激，繼續跟那些艱澀的數學計算周旋到底。

如果最精確、將分析算計發揮到極致的思考活動都需要情緒調和，方能成功，那麼，若說你我的日常思考與決定也同樣深受情緒影響，想來就不令人意外了。在我們的一生中，鮮少有清晰明確的途徑或行動可供選擇，我們多半根據種種複雜的環境條件、事實、風險、可能性和不完整的資訊做出抉擇。

我們的大腦會處理、分析這些數據資料，算出心智與身體的應對方式。正如同我父親那晚在鐵絲圍籬前猶豫是否該加入同伴，大多數人在做決定時，也會相當程度受到情緒影響、做出很難單憑邏輯解釋的結論。接下來，我們會讀到情緒對心智解析的重要影響——其影響有好（如狄拉克的例子）有壞（請見下一則故事）——，明白箇中含意。

參考資料

1. 狄拉克的生平故事大多出自葛拉漢．法梅洛（Graham Farmelo）The Strangest Man: The Hidden Life of Paul Dirac, Mystic of the Atom (New York: Perseus, 2009), 252–63.
2. Ibid., 293.
3. Ibid., 438.

——本文摘自《情緒的三把鑰匙：情緒的面貌、情緒的力量、情緒的管理－情緒如何影響思考決策？》，2022 年 8 月，網路與書出版，未經同意請勿轉載。