流浪犬帶來穿山甲的保育新威脅：犬隻攻擊之外，還會傳染犬小病毒？

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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「自己會感染」和「會傳染給別人」是不同的。動物有機會感染這件事，大家必須提高警覺，但是千萬不要棄養寵物、殺害動物，這方面恐懼比病毒的傷殺力更大。與其擔心動物，人類絕對是更需要小心的傳染源。

去年底開始源自武漢的傳染病 COVID-19 已經感染超過 9 萬人，蔓延到世界許多地方，病毒被命名為 SARS-CoV-2，意思是類似 SARS 的第二種冠狀病毒，本文之後稱之為「 SARS二世」。這種病毒來自某種未知的動物，能感染人類以外，也有人擔心貓、狗等寵物，以及其他動物是否會被感染。

• 在討論是否會感染以前，有一點概念非常重要：「自己會感染」和「會傳染給別人」是不同的。一種動物即使會被感染，也不一定會再傳染給其他動物。
• 另一點重要的概念是：感染後不一定有症狀。與人類的狀況一樣，這又有兩種可能：第一，一直都沒有出現症狀；第二，確診的當下沒有，但是一段時間後產生症狀。

假如一種動物會感染，卻不會有症狀，那麼這種病原體對動物本身多半沒什麼影響。但是此一動物有機會成為所謂的保毒宿主（reservoir），也就是本身帶有病原，又有機會傳染給其他動物，像是感染狂犬病病毒的大部分鼬獾。

對人類而言， SARS二世是一種非常新的病毒，它從何而來、會感染哪些動物、被感染的動物是否會繼續傳染等等問題，至今所知相當有限。根據已知情報，目前仍不需要特別擔心這方面的問題。

要如何了解一種動物會不會感染病毒？最直接的證據是觀察到動物感染病毒，或是以活體測試。然而即使是比較常見的實驗動物，例如狗，要進行活體實驗也不容易（例如台灣儘管前幾年出現嚴重的狂犬病疫情，仍一直沒有以米格魯進行感染實驗），因此這部分的發現往往來自實際案例。

病毒入侵動物以後，必須進入細胞，所以用各種動物的細胞進行體外測試，也能了解病毒的感染能力。不過體外細胞實驗可以感染，未必等於活體也會感染。

更簡單，參考價值也更低的研究方法是紙上談兵，只要有病原體與動物的遺傳資訊，就能模擬病原與細胞受器的親和性，預測感染能力。此一方法非常普遍，但是結果僅供參考。

哪些動物會感染 SARS二世，目前研究不多。已經知道感染人類細胞的關鍵，在於病毒的「 S蛋白質」和細胞「 ACE2受器」之間的親和性。一項研究根據不同動物的遺傳序列預測，紅毛猩猩、猴子、鼬獾、豬、貓的細胞受器和病毒的親和性不錯，果子貍不太好，小鼠、大鼠都很差。

另一項研究以 HeLa 細胞表現不同動物的受器，體外測試病毒的感染能力。結果中華菊頭蝠、果子貍、豬都能感染，小鼠不會。

由已知研究推論，SARS二世很可能可以感染蝙蝠和豬，果子貍也有機會，這些動物應該比較需要注意；而嚙齒目的小鼠與大鼠肯定不會。順帶一提，小鼠與大鼠也不會感染 SARS，導致這兩種常見的實驗動物無法用於研究冠狀病毒，相當可惜。

電腦程式預測，紅毛猩猩、猴子、鼬獾、貓這些動物的細胞與病毒的親和性不錯，似乎有可能感染，不過這只是紙上談兵。貓是一般人比較有機會接觸的動物，飼主們應該提高警覺，但是至今仍沒有更可靠的證據支持貓會感染，不需要過度緊張。

實際觀察方面，會感染穿山甲的冠狀病毒，儘管整體遺傳上和 SARS二世的差異較大，關鍵的 S蛋白質卻非常相似。然而，穿山甲瀕臨滅絕，相當稀有，一般人接觸的機率很低，應該不需要擔心。

• 延伸閱讀：讓武漢肺炎席捲人類的關鍵變異有哪些？和穿山甲有關嗎？

至今討論最多的是狗。香港有一個案例，飼主感染後遭到隔離，狗在隔離的隔天與後天共 3 次測試中，都在口腔與鼻子的樣本偵測到病毒。若是以人類的標準，這隻狗 100% 算是確診，可是狗不是人。我個人看法是，其他的狗不知道，但是這隻狗應該有感染病毒。不過即使這隻狗遭到感染，至今沒有出現症狀，病毒數量也不多，或許類似人類的無症狀感染者。

複習一次，「自己會感染」和「會傳染給別人」是不同的。SARS二世與各種動物的關係，目前資訊嚴重不足，完全不足以做出可靠的推論。

對於動物有機會感染這件事，大家必須提高警覺，但是千萬不要棄養寵物、殺害動物。在這方面，恐懼比病毒的傷殺力更大。而且與其擔心動物，人類絕對是更需要小心的傳染源。

本文轉載自新公民議會〈動物雖會感染，人類仍是最可怕傳染源〉〉

延伸閱讀

• 病毒不是源於武漢的海鮮市場？從分子演化學角度看2019新型冠狀病毒（武漢肺炎）的起源與傳播
• 歐亞大陸西部傷寒的歷史，智人也是一種動物
• 鼠疫桿菌至少 3800 年前，成為跳蚤騎士
• 反映古早人遷徙的胃幽門螺旋桿菌

參考資料

1. COVID-19 virus in a dog？
2. A pneumonia outbreak associated with a new coronavirus of probable bat origin
3. Receptor recognition by novel coronavirus from Wuhan: An analysis based on decade-long structural studies of SARS. 
4. COVID-19 virus in a dog: Update
5. 香港首例寵物犬確診武漢肺炎 飼主為感染女富商

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。

• 文／盂燕汝

你知道什麼動物是野小孩、什麼動物是毛小孩嗎？牠們之間究竟有什麼區別，為什麼不能生活在一起呢？國家公園以保護野小孩為優先，算不算差別待遇？繼續看下去，你就會發現到處遊蕩的毛小孩造成的問題可沒這麼簡單！

台灣目前共設立九座國家公園和一座國家自然公園，國家公園成立的宗旨是保留生態環境或特殊的地質與人文景觀。國家公園雖然兼具休閒遊憩的功能，但是在實務上的經營管理中，野生動物的福祉仍然必須是最優先的考量，否則就和一般的休閒渡假區並無差異。但是，許多國家公園目前仍面臨難以克服的經營管理問題，其中犬貓的管理議題更是吵得沸沸揚揚。

在台灣生活的我們，不時能見到各種毛茸茸的身影在大街小巷穿梭，在陽明山國家公園、壽山國家自然公園或墾丁國家公園裡也都經常見到牠們的身影。

這些犬貓們，有著各式各樣的面貌：有些動作一瘸一拐、看起來瘦骨嶙峋；有些則精神飽滿、人見人愛；有些可能戴著項圈卻渾身跳蚤、臭氣沖天；有些可能揪眾成群占地為王，比地方的頭痛人物還難纏。

這些沒有牽繩、在外自由活動的流浪貓狗，就是所謂的自由犬貓或遊蕩犬貓。牠們有些可能是有主人的，但因為飼主的疏忽或故意，牠們並不如大家印象中的毛小孩一樣，在家中受到良好的保護與照顧，要是牠們闖禍了、出事了，也很難找到飼主來承擔相關責任。

毛小孩 vs 野小孩

由於犬貓與人類社會共存已超過千年，如此漫長的歷史常讓人們誤以為犬貓本來就屬於台灣自然環境的一部分，如同台灣黑熊、石虎、山羌等野生動物一般。然而，回溯物種的發展歷史就會發現，犬貓與其他野生動物其實分屬不同類別：台灣黑熊、石虎、山羌等動物是在台灣島上自然演化出的原生物種，是生活於野外的野生動物，也就是所謂的野小孩；犬貓則是人類從其他地區引進台灣的外來種，也就是我們的毛小孩。

犬貓起源自距離台灣非常遙遠的地區：家犬馴化自廣布於北美與歐亞大陸的灰狼（Canis lupus），家貓則是由分布於歐洲、亞洲西部與非洲的斑貓（Felis silvestris）馴化而來。牠們被先民攜帶到台灣島上，由人類社會中逸出後在荒郊野外開枝散葉。

這些並非靠自己力量渡海來台的物種，稱為「外來種」。其他為台灣人熟知的外來種，像是斑腿樹蛙、吳郭魚、福壽螺、非洲大蝸牛等，也是經由人為引入，最後逸出到自然環境中，這些物種也面臨著和犬貓相似的處境。但不同的是，犬貓在人類社會中主要做為陪伴或守衛、工作用途，相較於其他家禽、家畜或其他外來種，毛茸茸又可愛無比的犬貓在人類社會扮演著重要的「同伴動物」角色。

身為馴化動物的犬貓相當適應人為環境，也只有在人為環境中，牠們才能享有健康正常的生活。相反的，台灣黑熊、石虎、山羌等野生動物完全不適合一般的圈養環境，牠們需要極大範圍的活動空間、豐富的食物來源，或甚至需要大量社交行為，才能發展成健康正常的個體。

因此，野生動物就應該讓牠們在野外自由生存，而毛小孩就該在人類的保護底下健康快樂的過活，毛小孩與野小孩之間的區隔，是不能被模糊的。

流浪貓狗安樂歸零，但問題難歸零

2017 年開始，台灣首次邁入零安樂的實施階段，收容所中的毛小孩不再需要面對 12 天無人收養就必須安樂死的處境。對愛惜生命的我們來說，無疑是台灣重視動保的一大躍進。

可惜的是，遊蕩犬貓的許多問題並沒有隨零安樂一併歸零。

無家可歸的毛小孩為了填飽肚子，四處尋找食物來源。在都市中不外乎是翻找垃圾、廚餘等；但在荒郊野外，就會發揮掠食者的天性，獵捕其他動物為食，對野生動物造成威脅。

遊蕩犬貓不可忽視的威脅

在國家公園內，遊蕩犬貓確實對野生動物造成影響。在陽明山國家公園中，曾有三筆麝香貓疑似被野犬咬死的紀錄，竹雞與赤腹松鼠也皆有被攻擊的案例；壽山國家自然公園也有山羌受野犬攻擊致死的紀錄。野貓也會獵捕小型脊椎動物，曾有鳥類相關致死紀錄，而筆者也曾親眼在陽明山國家公園目睹野貓掠食澤蛙的過程。

除了野生動物，受遊蕩狗群騷擾傷害的人類也屢見不鮮。像是被攻擊到跌坐在地且全身是血的無助阿嬤，被追咬到摔車重傷的高中少年，被追逐而過度驚嚇並離世的國小女童等等，都是新聞報導上出現過的案例。

以下有實例畫面喔

另一方面，犬貓難免會產生排泄物，倘若無人管理而影響到社區的環境衛生，也會成為街坊鄰居的困擾。若是在野外，犬貓排泄物還可能傳染疾病給野生動物。目前已有研究證實，石虎會感染犬小病毒（Canine parvovirus），並在感染後增加被車輛撞擊致死的機率，而犬小病毒的傳染源正是家犬的糞便。曾經造成非洲塞倫蓋蒂國家公園獅子族群量減少三分之一的嚴重疾病——犬瘟熱（Canine distemper virus），也在台灣犬科野生動物中流行著，這也是令人憂心的危機。

遊蕩犬貓所帶來的問題龐雜，在愛護毛小孩的同時，我們不能忽略野生動物受到的威脅。想要減少野小孩與毛小孩的衝突，首先必須分清楚兩者之間的差異，才能進一步拆解問題。繼續看下篇〈國家公園與流浪貓狗（下）：為野小孩留下不被毛小孩打擾的空間〉。

• 〈小病毒讓石虎路殺機率增加　疾病預防不可忽視〉，環境資訊中心。（2018）
• 〈欸！遊蕩犬貓真的會威脅原生種〉，野生動物追思會。（2019）
• 《107年度陽明山國家公園流浪動物族群現況調查》，陽明山國家公園管理處。（2018）
• 〈我家不是你家——國家公園不是毛小孩的家〉，內政部營建署。（2018）
• 〈壽山浪犬釀10死　山友：山羌滅絕危機〉，台灣動物新聞網。（2018）
• 〈【投書】流浪動物解方──源頭管理雖緩不濟急，卻是真正核心〉，報導者。（2016）
• 犬瘟熱。維基百科。

本文亦刊登於臺灣國家公園生物多樣性資料庫

• 責任編輯／竹蜻蜓