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鼻子裡的房客

YTLai_96
・2012/06/12 ・4513字 ・閱讀時間約 9 分鐘 ・SR值 474 ・五年級

鼻蛭的背面外觀。暗紅色的身體,頭部在右尾部在左,碩大的尾吸盤相當明顯。這隻鼻蛭頭部的顏色較淡,是因為被夾出寄主體外時所受的傷才剛癒合。

本報訊:宜蘭縣一名七歲小女童日前與家人到山上溪邊玩耍,返家後開始出現鼻子搔癢、打噴嚏、以及流鼻血等症狀。數週後至羅東聖母醫院耳鼻喉科求診,發現鼻腔中有一隻5公分長的水蛭……

「好了,我該拿你怎麼辦呢?」

我看著手上從耳鼻喉科醫師朋友處獲得的,裝在病理樣本盒裡的鼻蛭。近四公分長的身軀,暗紅色的體表,大大的尾吸盤牢牢吸附在盒壁上,身體慵懶地扭著。

蛭類,以及「恐怖兇殘」的鼻蛭

一般俗稱的水蛭或螞蟥,指的都是蛭類動物,在分類上屬於環節動物門、環帶綱、蛭亞綱。打從中生代早期開始,當時的某些寡毛類動物(大概長得像今日的蚯蚓吧)莫名地演化為肉食性之後,就註定了千萬年來子孫的命運。這些「肉食性的蚯蚓」歷經長時間的演化,漸漸地退去了大多數環節動物共有的剛毛;身體節數也不再像蚯蚓一樣隨著年歲漸長而增加,而是從出生開始便固定為34節;並且為了移動便捷而在身體前後端特化出吸盤,開始以蛭類動物正字標記(或說是「Ω」字標記比較精確)的方式來行動。

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蛭類的頭尾兩端都有吸盤,但是頭部的口吸盤通常與口部融合且不特別膨大,因此並不醒目,而尾部的尾吸盤則通常明顯可辨。因此以這隻琉球山蛭(Haemadipsa rjukjuana)來說,他的頭部在右尾部在左,尾吸盤比起口吸盤就明顯得多。
蛭類的頭尾兩端都有吸盤,但是頭部的口吸盤通常與口部融合且不特別膨大,因此並不醒目,而尾部的尾吸盤則通常明顯可辨。因此以這隻琉球山蛭(Haemadipsa rjukjuana)來說,他的頭部在右尾部在左,尾吸盤比起口吸盤就明顯得多。

其中,有些蛭類可能覺得鎮日奔波捕食獵物實在太辛苦了,於是路線一轉,走向飯來張口、坐等伏擊倒楣獵物的被動捕食路線。當獵物種類逐漸拓展至體型相對大得多的時候,小小的蛭類是沒辦法制服獵物的。因此,蛭類開始把獵物當成提款機,一點一點地從獵物體表吸取體液為食。熱血三千,我蛭類只取一瓢飲,從此成了名副其實的(也是惡名昭彰的)暫時外寄生的動物。而由於這些暫時外寄生的成員名聲實在太差,導致一般人提到水蛭或螞蟥,心裡便浮現黏滑、黝黑、潮濕的身影,神出鬼沒地在草澤森林裡伺機而動,等著爬到人類身上豪飲鮮血的惡劣行徑。可憐其他安分謀生、腳踏實地捕食獵物的肉食性蛭類,也因而背了黑鍋,成了人人喊打的討厭鬼。

在這些暫時性外寄生的吸血蛭類裡,有一種蛭類讓人打從心底地厭惡恐懼,那就是「鼻蛭」(Dinobdella ferox)。鼻蛭令人驚駭的程度,從學名的意涵可見一斑。”Dino”表示「恐怖」、「可怕」(還記得「恐龍」的英文名稱吧?);”bdella”意指「蛭」;”ferox”則是「殘忍」、「兇猛」的拉丁化字根。讓人如此害怕的原因,看中文名稱就知道。顧名思義,鼻蛭就是住在鼻子裡面的蛭類。每天呼吸的鼻腔深處有隻蛭類陰惻惻地在裡頭待著,距離唇舌眉眼雙頰耳際僅有一牆之隔,彷彿隨時會被別人看見,自己跟朋友揮手打招呼的時候說不定鼻蛭也在裡頭點頭示意(說真的,鼻蛭的確常常從鼻孔探出頭來納涼)。這麼讓人不悅的景象,無怪乎鼻蛭被冠上如此惡名了。

房客鼻蛭,房東兔子

我仔細看著手上的鼻蛭,從腹面的雄孔以及雌孔都已經明顯可見看來,顯然已經是隻性成熟的個體。然而無論是以福馬林固定留待日後解剖描述型態,或是以酒精固定以便採集組織進行DNA分析,這近四公分長的體型都略嫌不足。於是我決定效法糖果屋的老巫婆,先把鼻蛭飼養起來,等到它體型夠大之後再製成標本。

只不過,身為暫時性體外寄生蛭類的一員,鼻蛭已經演化出相當特別的生活史策略。當鼻蛭幼體從埋在水邊土裡的卵繭孵出來之後,細小如髮、約莫一公分長的身軀就會常駐在岸邊水面下的石塊或植株上,耐心地等候倒楣寄主上門。終於有一天,一隻口乾舌燥的哺乳動物走到水邊,把頭部探入沁涼的水中大口豪飲。此時水體的震動便會引起鼻蛭瘋狂地四處探索,並且爬到水面處伺機附上寄主的口鼻部,再悄悄地進入寄主鼻孔裡。當然,興高采烈的人類跳入山澗裡,也會讓跟著水波前來的鼻蛭幼體有機會附到身上。而如果一直沒有機會找到寄主,鼻蛭也能夠行自由生活,以其他小型無脊椎動物果腹。不過,比起有幸寄生的鼻蛭個體,行自由生活的鼻蛭顯然過得非常拮据,不但要自己辛苦追捕獵物,體重增加的速度也非常緩慢,性成熟更是遙遙無期。因此,特化為仰賴寄生哺乳類鼻腔中,藉此迅速增加體重至性成熟的生活史策略,可說是鼻蛭的獨門密技。

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所以這下好了。鼻蛭只能住在哺乳動物的鼻子裡,我要去哪弄個哺乳動物的鼻子來呢?「以身試蛭」似乎是最簡單的方法,我也應該可以忍受被寄生的種種不便。只是,考量到常常打噴嚏、鼻子癢、還有無緣無故流鼻血會引來的目光,加上鼻蛭沒事會探頭可能帶來的困擾,為了我的人際關係著想,還是另謀出路比較實在。領養一隻流浪狗或許不錯,但是狗兒好動愛吠,要有地方飼養非常困難,而且有違一般人的道德原則;大白鼠又太小,以鼻蛭目前的體型大概也塞不進去。思前想後的結果,我決定找一隻大一點的實驗兔來充當寄主。

鼻蛭常常從寄主的鼻孔中探出來。上圖取自: Chang et al, 2006. Nasal infestation with the leech Dinobdella ferox in a domestic shorthair cat. Veterinary Record, 158, 99-100;中圖為網路影音分享檔案http://www.im.tv/vlog/Personal/204051/2980955之截圖;下圖取自:王等,2005。鼻蛭寄生特異性的比較分析。昆明師範高等專科學校學報,27(4):54~55

兔子的命運

腳邊紙箱裡,初來乍到的兔子在角落縮成一團,似乎已經預知自己的命運。我蹲下身來輕輕撫摸牠柔順的皮毛,祈禱這個聳人聽聞的實驗能夠順利進行。

我把樣本盒打開,裡頭的鼻蛭扭動身軀,試探性地在我伸入盒中的手指上碰了幾下。我半強迫它放開尾吸盤,將鼻蛭在手指上穩穩地托住。我把鼻蛭湊近兔子的吻端,另一手扶著兔子的頭,大拇指將兔子的上鼻部輕輕掀起。兔子依然瑟縮著,頻繁鼓動的鼻翼旁,鼻蛭的頭部緩慢遲疑地探索,從兔子的嘴邊觸鬚、皮毛、漸漸移到絨毛覆蓋的鼻部。在兔子急促的呼吸之間,鼻蛭延展的頭部、身軀、一直到尾部的巨大吸盤,靜靜地、一吋一吋地隱沒在兔子的鼻孔裡。我放開兔子頭部,雙手翻檢確定鼻蛭沒有溜到我的手背,或是在鑽入鼻腔的過程中失敗而疲軟地掉在箱底。兔子蜷縮的姿勢起身,掀了掀鼻,嗤嗤噴了兩口氣之後用前腳在口鼻部搓揉幾下,洗了洗臉。

由於鼻蛭必須吸附在寄主的鼻腔裡,還得抵抗寄主不時的噴氣和甩頭搓鼻,因此鼻蛭的尾吸盤奇大,以便能夠穩固地吸附在潮濕的鼻腔壁上。當鼻蛭蠕動尋找吸血處或切割鼻黏膜吸血時,會使寄主鼻部產生搔癢刺痛等不適感,因此,頻繁噴氣和搔癢口鼻部就是被鼻蛭寄生引發的典型行為。每次鼻蛭吸血飽餐一頓之後,寄主鼻黏膜的傷口會因為鼻蛭分泌的抗凝血因子而流血不止,因此流鼻血也是被鼻蛭寄生的症狀之一。在寄生過程中,鼻蛭的體型會迅速增加,漸漸地阻塞寄主的呼吸道,使寄主必須時常張口呼吸,甚至發出哮喘嘶鳴。而如果鼻蛭沒有及時離開寄主,寄主最後可能死於失血性休克,或是因為鼻蛭體型過大完全堵住呼吸道而窒息死亡。

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我把兔子抱到飼養籠裡,水罐裝滿,食盆中倒入足夠的飼料,還放了兩塊苜蓿草磚讓牠磨牙兼出氣(如果兔子覺得噴鼻子出氣還不夠的話)。畢竟當鼻蛭消失在兔子鼻孔裡之後,兔子的終點就已經在不遠的前方決定,牠得過著喘著氣鼻子癢流鼻血的短暫餘生,直到最後一口氣,因此讓牠過得好一點也是應該的。

靜靜地陪著兔子半小時,看著牠從緊張地縮成一團,到好奇地四處東聞西嗅。在兔子喝了水、吃了點飼料,也噴鼻洗臉又打噴嚏很多次之後,我決定關上籠子準備離去。出門之前回頭看了兔子一眼,夕陽餘暉裡,兔子還抬著頭四處張望,左側鼻孔怵目驚心地露出一小截暗褐色的鼻蛭身體。閤上門的瞬間,我彷彿敲響了牠的喪鐘。

充滿鼻蛭的夜晚

這一天晚上,我在網路上搜尋到許多關於鼻蛭的網頁。除了每年都有的數起鼻蛭寄生人類鼻腔的病例報導之外,也有許多寵物被鼻蛭寄生的案例及討論。許多飼主在寵物論壇上心急地詢問家裡的貓狗最近開始狂打噴嚏抓鼻子流鼻血該怎麼辦,也有不少飼主和獸醫師以過來人的經驗分享如何診斷是否為鼻蛭寄生以及處理方式。其中,一則獸醫師的分享加上不少有經驗飼主的附和,攫住了我的注意力:

『…因為水蛭聞到水的味道就會跑出來,所以可以先帶狗狗去運動跑步,然後在狗還很熱的時候在狗鼻子外面敷上冰塊,或者是讓狗狗喝水的時候潑一點水到鼻子外面,這時候水蛭就會想要圖個清涼就會伸出來了…』

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飼主們帶狗狗去運動後,在狗鼻子外面蓋上冰塊,並且在鼻端淋點水引誘鼻蛭探出來。(圖片取自網路部落格:http://www.wretch.cc/blog/mipang/20691140,已獲得照片所有權人同意使用。)

仔細想想,這個方法還挺有道理的。鼻蛭雖然採取幼體進入寄主鼻腔吸血寄生以快速成長的生活史策略,但畢竟不是完全行寄生生活的動物,不但生殖的時候必須跟其他個體交配,而且得把卵繭產在潮濕水邊的土表底下,而不是直接自體受精後將卵產在寄主體內。既然哺乳動物的鼻腔只是成長期間的暫時居所,鼻蛭性成熟以後勢必得離開寄主,回到水中自由生活並且交配繁殖,完成「創造宇宙繼起之生命」的使命。如果鼻蛭死賴在寄主鼻腔裡,搞到寄主窒息或貧血休克而死,寄主可不見得會好人做到底地讓陳屍地點靠近水邊,以方便鼻蛭回歸故里。聰明一點的策略,應該是當鼻蛭在寄主鼻腔裡長得夠大且性成熟之後,在寄主還有活動力到水邊喝水時趁機溜出寄主的鼻孔,免得與寄主同朽。而且,當寄主一頭埋到水中喝水,或是跳進水裡涼快的時候,鼻腔裡的空氣溫度應該會突然下降,或是鼻腔變冷讓血管收縮,這樣的溫度變化使得鼻蛭知道該是打包出發的時候了。接著,鼻蛭或許向亮處前進,或許向清涼處移動,最後從寄主鼻孔離開包吃包住的寄生生活,揮揮尾吸盤,挾著龐大身軀的優勢回到水中,從此自由生活,逕行尋找交配對象去了。

「既然如此,等到鼻蛭長大以後,我可以用相同的方法把它拿出來,兔子就可以不用犧牲了。」閤上眼睡去之前,我還不斷的想著這個念頭…

休止符

隔天,我迫不及待地去探望兔子的狀況。籠中的兔子慵懶地斜躺著,飼料已經吃光,水喝了一些,籠底的便盤也有不少糞粒點綴在黃黃的兔尿裡。看著兔子似乎過得挺安適,讓我心裡舒坦了些。

「有吃有拉,好事一樁。」

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我打開籠子把兔子抱回紙箱裡,拿起底下的便盆,抽出吸水紙把兔尿和糞粒撥進垃圾袋。既然有些兔尿漏到便盆外,顯然飼養籠也該拿去清洗一下。正當我彎身提起飼養籠的時候,我注意到在籠底角落有一條身上有環節、一端有著大大的吸盤、深色扭曲如四分休止符般的物體。

是我已經乾死的鼻蛭。

我猛然想起文獻上所說,已經性成熟的亞成體和成體鼻蛭對於水體震動並不如幼體一般敏感,並且多半棲息在水體中層至底層。

或許這就是鼻蛭在外頭乾死的原因:它已經性成熟,生長不再是第一要務,生殖才是。因此即便又有機會進入新的寄主鼻腔裡,它也不會久留。這樣的鼻蛭甚至不會吸血,因為籠底各處乃至兔子的鼻頭和吻端,都絲毫不見一點血跡。

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手上惋惜地拿著已經乾死的鼻蛭屍體,我默默地望著一旁掀動鼻子、好奇張望的兔子。

「好了,這下我該拿你怎麼辦呢?」

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YTLai_96
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也許永遠無法自稱學者,但總是一直努力學著

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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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深海發現大型礦場和「暗氧」!是能源危機的希望還是潘朵拉之盒?
PanSci_96
・2024/09/21 ・2334字 ・閱讀時間約 4 分鐘

深海的暗氧:無光環境中的神秘氧氣生成

深海,被譽為地球最後的未開發疆域,隱藏著許多不為人知的奧秘。數千公尺深的海底沉積了數量龐大的多金屬結核,這些礦物因含有大量珍貴金屬,對現代技術,尤其是能源轉型,至關重要。然而,科學家在探索這些結核的過程中意外地發現了一種神秘的現象:暗氧,即在無光的深海環境中生成氧氣的過程。這一發現不僅可能改變我們對海洋生態系統的理解,還可能重新定義地球早期生命起源的故事。

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長期以來,科學界普遍認為氧氣的生成依賴於光合作用。光合作用是植物、藻類及一些細菌透過陽光將水和二氧化碳轉化為有機物並釋放氧氣的過程。這一過程主要發生在地球表層和淺水區域,是維持大氣和海洋中氧氣含量的核心機制。根據這一觀點,只有在陽光能夠到達的區域,氧氣才能被生成。因此,對於深達數千公尺的深海區域,我們的認識是,氧氣主要來自於表層水透過洋流輸送到深處。

然而,深海中缺乏光源,光合作用無法進行,這意味著氧氣在深海中的供應受到限制。雖然洋流能夠在一定程度上將氧氣輸送到深海,但這一過程極其緩慢,往往需要數百年甚至上千年才能完成一次循環。因此,科學家一直認為深海是一個缺氧的環境。

多金屬結核的發現,是新能源的關鍵,還是海洋生態的災難?

在這樣的背景下,科學家對深海進行了更深入的探索,並發現了錳結核(英語:Manganese nodules),又被稱為多金屬結核這一珍貴資源。多金屬結核是富含金屬的岩石,其主要成分包括鈷、錳和鎳等金屬。這些結核廣泛分佈於全球深海區域,尤其是太平洋海域,儲量高達數兆噸。這些金屬對綠色能源技術,如電池生產,具有極高的價值,吸引了全球各國的關注。

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然而,這些結核不僅是地球資源的寶藏,它們還隱藏著另一個重要的發現。2013 年,科學家安德魯·斯威特曼(Andrew Sweetman)在太平洋克拉里昂-克里珀頓區域進行深海研究時,意外地發現,在封閉的深海水域中,氧氣濃度竟然有所增加。這一現象引發了科學界的極大關注。

科學家探索深海的多金屬結核時,意外發現「暗氧」的存在。 圖/envato

暗氧的生成機制

斯威特曼的研究團隊推測,深海中的多金屬結核可能在某些化學條件下,充當了天然電池。這些結核通過電化學反應將水分解為氧氣和氫氣,從而在無光的環境中產生了氧氣。為了驗證這一假設,團隊在實驗室中模擬了深海環境,並確實觀察到氧氣從結核生成的現象。

不過,這一過程並非如想像中簡單。根據實驗數據,某些海底結核表面的電壓僅為 0.95 伏特,卻能夠生成氧氣,這與理論上需要的 1.6 伏特電壓不符。研究團隊進一步推測,這可能與結核的成分有關,例如含鎳的錳氧化物可能起到了催化作用,降低了反應所需的能量。此外,結核表面的不規則排列及空隙可能也促進了電子轉移和水的分解。

暗氧的發現挑戰了我們對氧氣生成的傳統理解。過去我們認為,地球上的氧氣主要來自於光合作用,但這一現象表明,甚至在無光的深海環境中,氧氣也能通過無機物的電化學反應生成。這意味著,我們對於地球早期氧氣循環及生命演化的認識可能存在重大疏漏。

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尤其值得注意的是,多金屬結核的形成需要氧氣,而這些結核大量出現在深海中,是否表明早期地球上就已經存在非光合作用的氧氣生成機制?如果是這樣,暗氧是否可能推動了地球上生命的起源?這一問題仍然未有定論,但暗氧的發現無疑為生命起源的研究開闢了一條新的途徑。

未來的挑戰:開採深海資源還是守護地球最後的「淨土」?

除了科學研究的價值,多金屬結核也吸引了全球對於深海資源開採的興趣。這些結核富含稀有金屬,特別是對電池生產至關重要的鎳和鈷。然而,大規模的深海開採可能會對海洋生態系統造成嚴重破壞。

對於發現的深海資源,是要開採?還是選擇守護海洋生態? 圖/envato

首先,深海採礦可能導致噪音和光污染,破壞深海生物的棲息地。此外,採礦過程中產生的懸浮物可能對海洋生物,尤其是水母等生物造成生理負擔。研究顯示,水母在模擬的採礦環境中會因應對懸浮物而消耗大量能量,這可能削弱其免疫系統並降低生存率。

因此,雖然深海資源的開採看似能解決當前的能源危機,但國際間對此議題的爭議仍然持續。全球已有32個國家支持暫停或禁止深海採礦,呼籲進行更多的生態影響研究以確保環境保護。

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暗氧的發現,不僅為科學研究帶來新的挑戰,也為深海資源的開採提出了更高的要求。在能源危機與生態保護之間,我們需要尋找平衡點。未來的技術或許能夠在不破壞環境的情況下,模擬自然過程生成多金屬結核,從而實現可持續的資源開採。

此外,暗氧現象的發現也為探索外星生命提供了新的思路。當我們在其他行星上發現氧氣時,不一定意味著那裡存在光合作用生物,可能是類似多金屬結核的無機反應在默默進行。這一發現或許將改變我們對地外生命的定義與尋找方式。

深海的秘密仍在不斷被揭開。從暗氧的發現到多金屬結核的開採,這片未開發的疆域將在未來的科學探索與資源爭奪中扮演至關重要的角色。無論是能源危機的解決還是生態系統的保護,我們都應以謹慎且負責任的態度面對這一未知的領域,避免打開潘朵拉之盒。

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為什麼台灣文蛤是新的物種,古時候就住在台灣嗎?
寒波_96
・2023/06/15 ・3837字 ・閱讀時間約 7 分鐘

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或許是台灣大眾對文蛤非常熟悉,所以 2023 年 4 月新聞報導「台灣文蛤」被認定為新的物種時,引發一波「蛤?」的熱潮。究竟文蛤有哪幾種,真的不一樣嗎?現在的台灣人會吃文蛤,古代人也會嗎?

三種文蛤大致的分佈範圍。圖/參考資料4

定義新的台灣本土物種

文蛤住在海岸附近,南亞、東南亞、東亞、東北亞到日本的沿岸,都能見到文蛤生存,物種不少,研究不多,分類有許多討論空間。

這項研究主要關注 3 個物種,包括住在日本、韓國的「麗文蛤(Meretrix lusoria)」,東亞偏北的「中華文蛤(Meretrix petechialis)」,以及全新定義,東亞南部與台灣的「台灣文蛤(Meretrix taiwanica)」。

台灣文蛤不只住在台灣,東亞沿岸也有,所以不算台灣特有種,不過可謂台灣的本土物種。

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遺傳上看,中國南北的文蛤各自成群,有所差異,為什麼以前沒有中國學者區分新物種?不清楚,或許是覺得同屬一個中國沒必要獨立,將其視為同一物種內的明顯差異。依照新研究,中國南部的文蛤將改名為台灣文蛤。

根據 CO1 基因建構的文蛤演化樹,中華文蛤、台灣文蛤彼此較為接近,和其他文蛤相比,兩者又與麗文蛤有較近的共同祖先。演化樹上其餘兩種為皺肋文蛤(Meretrix lyrata)、韓國文蛤(Meretrix lamarckii)。圖/參考資料5

這項研究使用外殼型態與 DNA 分辨不同文蛤。遺傳學標記是「CO1 Barcode」。CO1 全名 cytochrome c oxidase 1,是粒線體上的基因。

此基因在不同物種間的差異夠多,又沒那麼多(差異不多會分不清楚,可是倘若差異過多,同一物種內的變異也很大,就失去分群的意義,不適合用來鑑定)。儘管提供的訊息遠不如基因體全面,卻容易定序與分析,所以常常被用於鑑定與分類。

比對文蛤們的 CO1 基因序列,台灣文蛤、中華文蛤彼此最接近,不過兩群內皆明顯自成一群,也就是說台灣文蛤們獨立一群,中華文蛤們也自己一群,不論外貌如何,都可以明確區分出兩個物種。

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而麗文蛤們也自成一群,和兩者平行。被新定義為台灣文蛤的物種,和麗文蛤相比,遺傳上離中華文蛤更接近。因此可以確認台灣現今的文蛤,絕對不是以前長期認為的麗文蛤。

依照歷史記載,麗文蛤曾經在日治時代人為引進台灣,但是最近野外採集,都沒見到麗文蛤。

雖然顏色有深有淺,不過它們都是台灣文蛤。圖/參考資料1

蛤?台灣有或沒有哪些文蛤?

外觀方面,台灣文蛤的顏色與花紋變化多端,可是皆為同一物種。一般人不見得要像研究人員去野外廣泛採集才能體驗這件事,去點一盤或買一袋,應該也相當直觀。

20241022編按:感謝顏聖紘教授與下方留言者於FB指出疑義,作者已根據意見修訂內容,以下是留言原文:「2020 年所命名為 Meretrix formosa 那篇,主要問題是其非正式的生物分類報告,僅用精子結構進行判別,未做物種形態比較與描述,並且未指定模式標本,因此只能引用該報告結論作為新種的佐證,但無法成立新種命名。」

神奇的是,其實 2020 年就有另一組學者注意到這個問題,在另一篇論文中也將台灣文蛤定為新物種,建議命名為 Meretrix formosa(福爾摩沙文蛤)。不過這項研究沒有完成目前遵循的新物種命名程序,沒有進入大眾視野。

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另外還有一個物種「Cytheraea formosa」,在公元 1851 年由英國學者 G.B. Sowerby II 命名。但是此一學名已經遭到取消,過往歸類為該物種的樣本學名應該皆為 Meretrix lusoria,也就是麗文蛤。

四款文蛤標本:A, Meretrix taiwanica 台灣文蛤。B, Meretrix petechialis 中華文蛤。C, Meretrix lusoria 麗文蛤。D, Cytheraea formosa 麗文蛤(已取消的舊名)。圖/參考資料1

台灣西部有一款很稀有的「虎斑文蛤(Meretris tigris)」。2019 年有一篇碩士論文《台灣養殖文蛤的遺傳多樣性及種原鑑定》(指導教授徐德華,研究生莊朝喜),主張虎斑文蛤不算一個物種,只是台灣的文蛤旗下一款。

這篇碩士論文沒有定義新物種,如果依照新分類,可以算是台灣文蛤的虎斑亞種(Meretrix taiwanica tigris)。

除此之外,現今台灣野外不只存在台灣文蛤,也採集到「韓國文蛤(Meretrix lamarckii)」。和麗文蛤相比,韓國文蛤與台灣文蛤的親戚關係更遠,明確為不同物種。兩者棲地也不同:韓國文蛤住在浪較大,純海水的環境;台灣文蛤則偏好坡度平緩的半淡鹹水河口。

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還有一種外觀與台灣文蛤類似的「普通文蛤(Meretrix meretrix)」,分布於東南亞,目前沒有在台灣見到。

台灣貝殼考古學

現今台灣本土的文蛤是台灣文蛤,但是古時候就存在台灣嗎?

台灣各地常常能見到遺棄大量貝殼形成的貝塚,考古遺址也出土不少貝殼,可見貝類是古代常見的資源,不過確認的文蛤並不多。另外更要注意,以前沒有台灣文蛤一說,時常將台灣的文蛤視為麗文蛤。

展示十三行遺址出土物品的十三行博物館的貝殼們。左上角的 1 號是文蛤,說明為麗文蛤,但是依照新研究似乎該改為台灣文蛤。
上圖的物種說明。

目前最清晰的紀錄來自新北市海邊的十三行遺址,根據水產試驗所的學者蕭聖代、莊世昌鑑定,這兒出土的文蛤應該是台灣文蛤。另外台北市的國立臺灣博物館,台中市的國立自然科學博物館蒐藏的標本,僅管以前有不同分類,其實也都是台灣文蛤。

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台灣北部,淡水河流域的十三行遺址是住海邊的人群遺跡,文蛤年代至少數百年。不過以常理推論,台灣文蛤應該更早以前就住在台灣,只是存在感不如很多種貝類。

除了文蛤以外,十三行遺址也出土過許多種貝殼,見證古代豐富的貝類生態,例如大蜆、紅樹蜆、牡蠣、黑鐘螺等等。

圓山遺址出土的大蜆。圖/參考資料6

至於台北市比較內陸的圓山遺址,儘管以貝塚出名,卻沒有出土過文蛤,主要貝類是十三行遺址也有的大蜆(Cyrenobatissa subsulcata)。圓山的大蜆貝殼最長可達 8 公分,約為成人手掌大。

隨著時代變遷,現今大蜆已經從基隆河流域消失,不再能大蜆身手。

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由考古研究看來,台灣這塊土地的過去與現在是延續的。古早人吃台灣文蛤與其他貝類,現代人也吃台灣文蛤與其他貝類。

劃重點:

  • 台灣現今的文蛤主要為本土物種「台灣文蛤」,也分佈於中國南部;台灣還存在另一物種「韓國文蛤」。
  • 同為台灣文蛤的不同個體,顏色與花紋變化大,有一款特殊的虎斑亞種。
  • 台灣文蛤與中國北部的「中華文蛤」親戚關係最接近。
  • 古時候台灣就存在台灣文蛤,但是圓山沒有,主要是已經滅團的「大蜆」。

延伸閱讀

參考資料

  1. Hsiao, S. T., & Chuang, S. C. (2023). Meretrix taiwanica (Bivalvia: Veneridae), a previously misidentified new species in Taiwan. Molluscan Research, 43(1), 12-21.
  2. Gwo, J. C., & Hsu, T. H. (2020). Ultrastructure of sperm and complete mitochondrial genome in Meretrix sp.(Bivalvia: Veneridae) from Taiwan. Tissue and Cell, 67, 101454.
  3. 台灣養殖文蛤的遺傳多樣性及種原鑑定
  4. 水試所鑑定養殖文蛤DNA 發現新原生種「台灣文蛤」
  5. 研究員為確認台灣文蛤物種翻遍河口養殖場 十三行博物館找貝塚標本
  6. 【國定圓山考古遺址】〈圓山貝塚,蛤?蜆!〉
  7. 臺灣貝類資料庫「大蜆」
  8. 國家文化記憶庫「大蜆」

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

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寒波_96
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生命科學碩士、文學與電影愛好者、戳樂黨員,主要興趣為演化,希望把好東西介紹給大家。部落格《盲眼的尼安德塔石器匠》、同名粉絲團《盲眼的尼安德塔石器匠》。