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深圳追蹤武漢肺炎:小朋友感染的風險和大人一樣高,及早發現隔離能有效防疫

寒波_96
・2020/03/13 ・4126字 ・閱讀時間約 8 分鐘 ・SR值 580 ・九年級

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武漢在 2019 年 12 月出現第一起病例後,前所未見的冠狀病毒,引發的疾病席捲世界,如今感染已超過 12 萬人。了解這種全新傳染病的各種特徵,對於防疫非常重要。

過去中國的疫情由帳面上看來,未成年感染者的比例很低,年輕人似乎風險較低。然而,一項最近公佈,尚未正式發表的研究,卻指出未成年人被傳染的機率一樣高,非常值得重視。1

未成年也要防疫!圖片來源

導致本次疫情的病毒,被國際病毒研究學會命名為 SARS-CoV-2,彰顯它與另一種冠狀病毒 SARS 的親戚關係,本文之後稱為「SARS二世」。世界衛生組織(WHO)稱呼此疾病為 COVID-19,翻譯為中文應當是「一九冠狀病毒疾病」。現有的常見稱呼「新冠肺炎」與「武漢肺炎」都與 COVID-19 無關;新冠肺炎之名來自中國自創的稱呼(novel coronavirus pneumonia),而武漢肺炎則命名自疾病起始發源地武漢。

社區感染×積極防疫,追蹤深圳的接觸與傳播

智人仍在摸索 SARS二世的傳播能力與症狀,尤其是沒有症狀的感染者及其傳播能力,現階段這方面所知最少。

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新研究深入調查的地點是深圳,三月以前深圳公佈的疫情算是嚴重,但是沒有到武漢般整個醫療體系崩潰的程度,病患能得到足夠的照顧,接觸者也受到嚴密的監控。深圳的疫情能視為出現大量社區感染,人為也強勢介入,阻止被傳染者再傳染給別人的狀況。

這項研究綜合許多團隊的數據,樣本來自介於 1 月 14 日到 2 月 12 日之間,總共 391 位深圳的感染者,以及與病患有過密切接觸的 1286 人。感染者中有女生 204 人、男生 187 人,平均 45 歲。到 2 月 22 日為止,有 3 人去世、225 人康復,康復時間的中位數為 32 天。

感染者年齡、嚴重程度、有無症狀、有無發燒的資訊。圖/取自 ref1

391 位感染者中,292 人為先出現症狀被發現,後續追蹤又找到 87 人,另外 12 人不明。這群人中 25 人一直沒有症狀,占 6.4%(不過論文指出和實際狀況相比,此數字一定是低估),有症狀的感染者占 93.6%。

有症狀的 336 位病患中,輕微 102 人(26.1%)、中度 254 人(65.0%)、嚴重 35 人(9.0%)。值得注意的是,有 61 人沒有發燒,占有症狀感染者的 15.6%;也就是說,

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在深圳的案例中,即使不考慮尚未發病前的潛伏期,仍有超過 20% 的感染者從頭到尾都沒有發燒的症狀。

2 月前往中國考察的 WHO 特遣隊,2 月底交出的報告指出有 87.9% 病患發燒,比深圳的研究更高一截,應該是由於疫情狀況、取樣不同所致。量體溫是最普遍的防疫措施,但是深圳的狀況告訴我們,有超過 20% 的感染者無法靠量體溫偵測到。2

接觸患者後,孩童被傳染的機率一樣高

計算與確診病患至少有過一次密切接觸的人,之中有多少被傳染,可以了解病毒傳播的機率。558 位男生中有 58 人被傳染,486 位女生只有 26 人,在性別方面的差異明顯,不過目前不確定有什麼意義。

各種接觸與被傳染的資訊。圖/取自 ref1

接觸感染者後被傳染的機率,WHO 報告的數字是 1 到 5%。然而,深圳被傳染的機率更高一截,為 7.9%。最驚人的發現莫過於:

不同年齡的接觸者,被傳染的機率沒有太大差異。

以每十歲區分年齡層,深圳被傳染者中以 40 多歲的 4.9% 最低,其餘都超過 6.0%,60 多歲的 15.4% 最高。這邊最最最重要的數字是,0 到 9 歲被傳染的機率為 7.4%,10 到 19 歲為 7.1%。

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將樣本拆成更小的分組後會降低統計效力,但是仍然可以由此推論,未成年與成年人被傳染的機率沒有什麼差異。未滿 20 歲的接觸者被傳染的機率超過 7%,超過 50 歲則是 9% 多,只是稍微高一些。

WHO 的報告中,未成年感染者只占全體的 2% 多,年輕人看似不容易得病。深圳的研究卻指出,年輕人在密切接觸感染者以後,不但會被感染,風險也高到不能忽視。假如此一觀察結果是疫情的常態,將影響整個防疫方向。

不同年齡的接觸者,被傳染的比例。圖/取自 ref1

接觸程度愈高,被傳染的機率也愈高。分為高中低度,高度接觸被傳染的機率為 14.8%、中度 3.0%、低度 0.4 %。低度接觸的 230 人中只有 1 人被傳染,機率非常低。而頻繁接觸,像是住在一起,是最容易傳染的狀況。由此似乎能夠推論,讓感染者自行在家隔離,仍有接觸家人的機會,不是好主意。

潛伏期多半不久,很難好

潛伏期與康復時間方面,深圳的研究和 WHO 報告差異不大。潛伏期的定義為:從感染到出現症狀經過的時間。根據 183 位資訊明確的感染者估計,潛伏期平均為 4.8 天。有 5% 病患在感染後 1.6 天內發病,95% 在 14 天內發病。超過 14 天才發病的很少,不過仍然存在。

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康復時間與症狀為正相關,症狀愈嚴重,康復時間愈久。根據 228 位感染者的資訊估計,20 多歲的中位數為 27 天、50 多歲為 32 天、70 歲以上為 36 天。

感染後幾天,出現症狀的比例。圖/取自 ref1

整體而言,感染 SARS二世後潛伏期短、發病時間長。多數感染者在 6 天內出現症狀,但是到康復或死掉要耗費好幾個星期。而深圳的病例死亡率很低,符合其他地方普遍的觀察:醫療資源充足時,死亡率不高。

這點告訴我們,延緩疫情蔓延,減少感染人數相當關鍵。深圳的狀況表示:

人為介入確實能阻擋病毒的傳播。

及早發現、立刻隔離,就能有效阻擋病毒傳播

SARS二世的基本傳染數(R0)各家估計不一,不過肯定超過 1。而深圳在大量監控接觸者,一旦出現症狀立刻隔離,避免繼續人傳人之下,平均一位感染者又傳染給 0.4 人,實際傳染數為 0.4;這個數字小於 1,意謂目前狀況下,能夠阻止病毒持續傳播。

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很多人混淆基本與實際傳染數,甚至某些學者也會講錯。簡單說,基本傳染數(R0)是傳播的「能力」,實際傳染數(R)是傳播的「結果」。同一次疫情中,病毒傳染的能力很可能沒什麼改變,但是傳播的結果會受到防疫措施影響。

顯而易見,短時間內病毒沒有改變,深圳的防疫措施,確實能有效減少病毒的傳播。

https://www.facebook.com/chencj/posts/2787499004664237

對無症狀的感染者了解仍然有限,不可輕忽其數量

這項研究價值非凡,卻有許多限制,如論文提到蒐集自不同團隊的資訊,一些定義可能不一樣,某些數字不用過度解讀;而掌握的資訊和實際疫情相比,肯定不夠全面,也會低估實際傳染數。另一大侷限來自於,最初 292 位感染者之前的狀況是一團空白,不清楚他們怎麼被感染。

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監控接觸者,一旦發現新的感染者便立刻隔離,避免繼續傳播的策略,證實至少在小範圍內能終結疫情。深圳的案例指出,傳染機率儘管不低,卻沒有一些模型估計的那麼誇張,是好消息。但是也代表在監控並未如此嚴格,沒有及早隔離感染者的狀況下,病毒的實際傳染數勢必更高。

即使感染者一直沒有症狀,或是尚未出現症狀的潛伏期內,都已經有傳染給他人的能力。不過無症狀下的傳播能力如何、有多少人被他們傳染,至今資訊仍相當匱乏。若要徹底終結疫情,認識無症狀感染者也十分重要。可是由於檢測不足或取樣偏差,目前究竟有多少無症狀感染者,沒有人知道(這項研究中得到的數字為 6.4%,很可能為低估)。

https://www.facebook.com/chencj/posts/2798304093583728

致死少、很難好、年輕人風險一樣高

之前的文章中曾歸納 SARS二世的疾病特徵有:傳播強、致死少、很難好。由深圳的詳細追蹤研究看來,醫療資源充足下「致死少」沒有問題,但是

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患者仍然「很難好」,康復時間中位數超過 30 天,意思是有一半感染者需要住院超過一個月。

許多研究與觀察都發現,若是在沒有防護,或是有防護卻有疏漏之下接觸病患,不論感染者有沒有症狀,都有機會被傳染。

不過此一研究也指出,儘管傳播強,如果能大量投入資源,監控接觸者,及早發現被感染者,隔離有病與沒病的人,可以把實際傳染數降低到 1 以下,將繼續傳染的機率壓制到 7.9%,有效阻止疫情蔓延。

https://www.facebook.com/974787865939043/photos/a.974789992605497/2821100971307714

洗你的手手!

年齡方面,之前 WHO 的大鍋炒報告中,未滿 20 歲只占所有感染者的 2% 多;而且年紀愈大的病患重症機率愈高,高齡者被視為高危險群。而年紀輕的族群,則被認為不但得病機率低,重症率也低,似乎風險不大。

可是深圳更深入的研究卻發現,不同年齡的人,被傳染的機率其實都不低。目前仍不清楚此一發現是否為常態,若真是如此,可以推論年輕族群儘管重症機率不高,被傳染的風險卻沒有比較低,如果得病,還是有相當機率會很嚴重,甚至致死。

由防疫大局看,症狀輕微的感染者往往是容易疏忽的傳染源;若要阻止疫情蔓延,不能忽視可能存在,大量症狀輕微的未成年人。在此之下,台灣延後開學,一有狀況立刻全校停課的決策,將是非常有效的防疫策略。

不管叫作武漢肺炎、新冠肺炎或是 COVID-19,它都是可以擊敗的對手,但是要阻擋疫情傳播,需要全民參與。看似脆弱的小朋友,並不完全是接受保護的人,假如小朋友都能避免感染,不但能保護自己,也能幫助社會中的其他人。

如卻斯特頓(Gilbert Keith Chesterton)所言:

童話不需要告訴小朋友龍存在。小朋友早就知道龍的存在。童話告訴小朋友的是:龍是可以殺死的。」

龍,是可以殺死的!圖片嵌入自 telegraph

延伸閱讀

  1. Epidemiology and Transmission of COVID-19 in Shenzhen China: Analysis of 391 cases and 1,286 of their close contacts
  2. WHO 的中國考察報告 pdf〈Report of the WHO-China Joint Mission on Coronavirus Disease 2019 (COVID-19)

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》。

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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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經濟重要還是環境重要?明朝末年發生了什麼事?氣候如何影響國家?——《價崩》導讀
衛城出版_96
・2024/05/07 ・4105字 ・閱讀時間約 8 分鐘

眼皮底下的事實:環境史研究者看《價崩》

洪廣冀(臺灣大學地理環境資源學系副教授)

著名的漢學家卜正民以如下段落為《價崩:氣候危機與大明王朝的終結》一書定調:

生活在這個時代,我們彷彿逃不出莫測變幻的手掌心。變化讓人這麼痛苦、氣餒,為了安慰自我,我們便告訴自己:當代的生活特徵就是接連不斷的變化,正是這種不穩定,讓世界變得比以往更複雜。

他告訴我們,作為一個「長壽之人」,「過去十年來,氣候變遷、物價通膨,以及政治豪奪的速度與規模」,他認為也是前所未見。只是,作為一個歷史學者,他還是想問,若我們放大時空的尺度,當代人在過去十年來經歷的變化,真的是前所未見嗎?他的答案是否定的。在一六四○年代早期的中國,也就是明朝末期的中國,是一個連「生存條件都被剝奪,平安度日的尊嚴都被否定的時代」,因為「大規模的氣候寒化、疫情與軍事入侵,奪走數以百萬計的人命」。

在一六四○年代早期的中國,也就是明朝末期的中國,是一個連「生存條件都被剝奪,平安度日的尊嚴都被否定的時代」,因為「大規模的氣候寒化、疫情與軍事入侵,奪走數以百萬計的人命」。
圖/unsplash

藏在眼皮下的事實是什麼?小冰期如何發生?

一六四○年代初期的中國發生什麼事?這便是卜正民試圖回答的問題。他反對傳統史學的兩大見解:一者是訴諸人禍,即訴諸當時宮廷內的派系鬥爭,統治階層道德淪喪,導致民不聊生;二者是訴諸十六至十七全球的白銀貿易,即當時從美洲與日本湧入中國的白銀,造成物價波動與社會不安。卜正民認為,訴諸人禍與貿易會讓我們看不見「藏在眼皮底下的事實」:小冰河時期(簡稱小冰期)。

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廣義地說,小冰期是從十四世紀至十九世紀初期的地球寒化現象,氣溫平均掉了攝氏兩度。乍看之下,攝氏兩度的溫差或許微小,但對作物而言,這樣的溫差已經足夠讓作物減少一次收成,或根本無法收成。再者,必須注意,兩度的溫差是「平均」,即可能是極熱與極寒的氣溫交錯變化造就此兩度溫差。這確實也是在小冰期中發生的事。

地球科學家推測,寒冷的氣候讓兩極的冰山範圍擴張,讓海水變得更鹹,也就是變得更重,影響洋流的流動方式,從而牽引了大氣與洋流間的循環。影響所及,所謂「聖嬰-南方震盪現象」(El Niño-Southern Oscillation, ENSO,即傳統上所說的「聖嬰現象」加「反聖嬰現象」)變得格外激烈,乾旱、水災等極端氣候頻傳。不僅如此,地球科學家也指出,小冰河期也是火山活動格外頻繁的時期。火山噴出的煙塵,遮蔽了太陽輻射,更加速了地球的寒化。

地球科學家推測,寒冷的氣候讓兩極的冰山範圍擴張,讓海水變得更鹹,也就是變得更重,影響洋流的流動方式,從而牽引了大氣與洋流間的循環。
圖/unsplash

小冰期的起因為何?目前普遍接受的見解是太陽活動改變。此外,也有研究者指出,這與所謂歐洲人「發現」新大陸有關。受到所謂「哥倫布大交換」的衝擊,美洲原住民大量消失,森林擴張,吸收大量二氧化碳。眾所周知,二氧化碳是溫室氣體;二氧化碳濃度的減低,讓大氣保溫的能力下降,與前述太陽活動與火山噴發的效果耦合,讓寒化成為不可逆的過程。總之,我們現在已經知道,地球是個混沌系統,牽一髮不只動全身,甚至整個身體都會分崩離析。

回到《價崩》這本書。卜正民指出,明朝的存續時間(一三六八至一六四四年)即落在小冰期,並成為明朝覆亡的主因。他將小冰期之於明朝的影響分為六個泥沼期:一、永樂泥淖期(一四○三年至一四○六年)。二、景泰泥淖期(一四五○年至一四五六年)。三、嘉靖泥淖期(一五四四年至一五四五年)。四、萬曆一號泥淖期(一五八六年至一五八九年)。五、萬曆二號泥淖期(一六一五年至一六二○年)。六、崇禎泥淖期(一六三八年至一六四四年)。

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永樂泥淖期欠缺災荒記載,景泰泥淖期以饑荒收尾,嘉靖泥淖期氣候異常乾冷,萬曆一號泥淖期爆發饑荒、洪水、蝗災與大疫,「人民相食,枕籍死亡」;萬曆二號泥淖期的乾旱與水災頻繁,饑荒再度爆發,「朝廷賑濟的請願如潮水湧來」。崇禎泥淖期是明代乃至於「整個千年期間最慘痛的七年」,「米粟踊貴,餓殍載道」。一六四四年四月末,闖王李自成兵臨北京,致書要求崇禎帝歸順。崇禎不從,在命皇后、貴妃與女兒自盡後,他爬上皇居後的煤山,自縊身亡。李自成稱帝後,滿人入關,將中國納入大清國版圖。

不可忽視的幽靈?拔除合理征服者的解釋,明朝滅亡原因還有哪些?

如此的歷史解釋是否會流於環境決定論?卜正民的回答是:「如果環境決定論的幽靈就在門外徘徊,我也不會在分析時將其拒於門外。」那麼,是什麼讓寫出《縱樂的困惑》、《維梅爾的帽子》等名著的歷史學者相信環境的決定作用?答案就是糧價。

卜正民先生像。
圖/wikipedia

以他的話來說,「太陽能與人類需求的關係,是透過糧價調節的。從景泰年間到崇禎年間,糧價在五次環境泥淖其中激增,每一次都把價格多往上推一截,這樣的事實也說服我必須採用氣候史的大框架。」卜正民表示,「一旦經濟體仰賴太陽輻射為能源來源,那麼無論大自然是幽而不顯還是顯而易見,都必然是社會或國家生命力的決定因素。」

在結語「氣候與歷史」中,卜正民再次反駁那些把明朝覆滅推給「失德」的見解。他認為,這種論調是「合理化明清兩朝遞嬗的過程」,且「編出這種敘事並為之背書的,就是征服者」。他強調,「明朝的滅亡固然不能推給災荒糧價,但講述崇禎末年重大危機時不把氣候因素納入考慮,那簡直就像莎士比亞所言,宛如癡人說夢,充滿著喧譁與騷動,卻沒有任何意義。」

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然而,不至於將環境決定論「拒於門外」是一回事,認為社會變遷就此被環境「決定」,又是另一回事。卜正民並不認為,面對氣候因素帶來的種種挑戰,明朝各級官員只能雙手一攤,感嘆天要亡我,不做任何努力。就如其他生活在小冰期的人們一般,卜正民認為,明朝人建設基礎設施、育種、建立制度、開發新科技與控制生育力等;但問題是,一六三○年代晚期的種種災害,並未催出社會的適應力,反倒是摧毀其適應力。

拜此時勃發的火山活動與激烈的聖嬰-南方震盪現象「之賜」,不論是政府還是市場,都變不出糧食。卜正民認為,至少在前五個泥淖期,明朝人還是表現出相當的韌性,努力予以調適。然而,進入崇禎泥淖期後,春夏乾冷,田地龜裂,運河無水。當每公斤的米得需要兩千五百公升的水,而老天爺就是不願意降下一滴雨時,糧食供應體系就此崩潰,連帶把物價與政治體系拖下去陪葬。

是誰忽略了眼皮底下的事實?這段歷史帶給我們什麼警訊?

回到卜正民所稱的「眼皮底下的事實」。我們要問,是誰忽略了這項事實?誰是這對眼皮的擁有者?卜正民的答案有二。一則是以研究社會、政治與環境變遷的人文社會科學研究者。以小冰期的相關研究為例,他表示,當他開始研究明代中國糧價變異與氣候變化之關係時,驚訝地發現,「其他地方的環境史對糧價幾乎不提」。與之對照,精通糧價的歷史研究者,如不是太快地把糧價理解為「公平交易」的指標,便是視之為社會關係的一環,忽略了糧食必得是在特定的環境條件下孕育出來的。

另一個忽略氣候或環境此事實者便是卜正民的同代人,也就是在閱讀這本書的你我。現代人對物價飛漲的關注程度遠比全球暖化、極端氣候與環境破壞來得高;畢竟,前者是切身之痛,後者則相當遙遠,是北極熊與紅毛猩猩的事。
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另一個忽略氣候或環境此事實者便是卜正民的同代人,也就是在閱讀這本書的你我。現代人對物價飛漲的關注程度遠比全球暖化、極端氣候與環境破壞來得高;畢竟,前者是切身之痛,後者則相當遙遠,是北極熊與紅毛猩猩的事。然而,卜正民的分析告訴我們,即便明代中國離現在相當遙遠,所謂的小冰期至少也是一百五十年以上的事,但物價恐怕還是可作為某種氣候指標。換言之,若人們以關心物價的熱誠來關心環境,面對當代的環境危機,說不定人們多少可找出個解方。

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此外,讓人心生警惕的是,卜正民告訴我們,小冰期多少是個漫長的地球系統變化。小冰期本身並未造成明朝衰亡,是相伴的極端氣候摧毀了明代社會的韌性與調適。他也認為,面對小冰期、火山噴發與聖嬰-南方震盪現象誘發的極端氣候,從後見之明來看,明朝人也做了他們可以做的,但也只多苟延殘喘了七年,且還是生存條件都被剝奪、生活尊嚴都被否定的七年。

那麼,當人類誘發的氣候變遷可能已加劇了聖嬰-南方震盪現象,讓去年(二○二三年)夏天成為有紀錄以來地球最熱的夏天,而極端氣候彷彿成為日常,人類還有多少時間可以調適?如果說明朝多少是被地球系統的正常運作摧毀,當今地球系統的異常,是人類自己造成的,數百年後的歷史學家,在回顧這段歷史時,恐怕無法如卜正民對待明朝人一樣地寬厚,只能說這是咎由自取。諸如此類的思考,都讓《價崩》有了跨越時代的現實意義。

畢竟,明朝人不是外星人,他們跟我們都生活在同一個地球上。

——本文摘自《價崩:氣候危機與大明王朝的終結》,2024 年 05 月,城出版出版,未經同意請勿轉載。

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衛城出版_96
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追求中醫本真性與科學化是衝突的嗎?中西醫交融有哪些可能性?——《非驢非馬》
左岸文化_96
・2024/04/28 ・3162字 ・閱讀時間約 6 分鐘

對於低估中醫的人而言,以不加思索的方式追逐中醫科學化當然不難。如同我在第九章解釋過的,由於西醫師最關心的就是防止這兩種醫學的交流互動,因此在中醫科學化的爭議中,他們只支持一種研究計畫,就是遵循「一二三四五」的程序而進行的國產藥物科學研究計畫。這個研究程序是中西醫之爭的一種政治策略,它建立在一種價值評估與風險的體制之上,又在實踐時重新強化了這種體制。

具體而言,就是認定中藥僅是自然界的原料,因此科學家應該把中藥視為可能造成性命威脅的「新」藥。藉著把常山乃至所有中藥貶低為只不過是自然原料,這種研究程序體現了華威.安德森(Warwick Anderson)所描述的「可能是殖民科學最具殖民色彩的特徵」:也就是「其歷史看起來彷彿純粹只是萃取和挪用,只是把先前毫無價值的物品納入科學體系裡,而抹去在地社會與政治的混亂影響。」(字體強調在原文即有)。

「可能是殖民科學最具殖民色彩的特徵」:也就是「其歷史看起來彷彿純粹只是萃取和挪用,只是把先前毫無價值的物品納入科學體系裡,而抹去在地社會與政治的混亂影響。」
圖/pexels

所幸,常山研究是一個能夠挑戰這種常識性研究程序的「異常案例」,證實常山抗瘧效果的過程不但將其中涉及的知識政治揭露無遺,更證明了任何以「萃取和挪用」方式進行的研究,都絕不是實現中醫潛在價值時,成本效益最高或最有效的研究取徑。

就連陸淵雷這位最激進的改革者,也對中醫科學化的破壞性後果感到疑慮。參與了自己所主張的整理中醫案所引發的激烈辯論之後,陸淵雷卻感到後悔,語重心長地指出:「今世科學程度,尚未能澈底瞭解自然界之對象。國醫固有方法,實驗有效而不得科學上理解者甚多。今之整理,欲醫藥利用科學,非以醫藥供科學之犧牲。」

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令陸淵雷痛心的是,在科學化的名義之下,中醫付出了許多不必要的「犧牲」。是以改革派中醫師努力與中醫科學化方案折衝協商,希望能從這項中醫界正式支持的方案中,拯救出他們所珍惜的中醫。更重要的是,為了回應雙重背叛的指控,他們必須同時協商何謂「科學化」以及什麼是中醫的本真。

以科學與西醫補足傳統中醫限制?新中醫的誕生?

正因此,當中醫師被迫擁抱中醫科學化方案並投入推動時,他們致力於強調科學內部的不統一性以及異質性。他們拒絕將科學本質化為一個同質的實體,雖然那正是「科學化」一詞的預設。相反地,他們極力探索醫療科學內部的異質性,以便創造條件讓中醫與科學能夠進行有正面價值的跨種雜交。

現代醫療科學中,他們特別感興趣的領域包含神經系統、免疫學與抵抗力、淋巴系統,以及荷爾蒙,因為這些領域探討的現象都像「氣化」一樣無形而不可見。
圖/ unsplash

現代醫療科學中,他們特別感興趣的領域包含神經系統、免疫學與抵抗力、淋巴系統,以及荷爾蒙,因為這些領域探討的現象都像「氣化」一樣無形而不可見。本書的一個重要發現,就是許多中醫師都不相信中醫之於科學與現代性,必然是水火不容、全然對立。深切體認到中醫的各種缺陷與限制,他們積極地由科學與西醫中選取若干元素納入中醫,以實現心中的宏大目標──創造新中醫。

這些中醫師不僅拒絕把科學本質化為一種同質的實體,也同時拒絕把中醫保存為一種永恆不變的、同質的傳統。相反地,他們致力於由中醫內部相互競爭的「學派」中找出有價值的次傳統,從而重組出一個現代的中醫。舉例而言,我在第四與第八章曾指出,他們利用經驗的概念而抬高宋朝之前那種比較「經驗性」的醫學傳統,相對地貶抑金元時期的醫學,更把《傷寒論》視為一部以經驗為導向、因此較為重要的經典,從而將其地位提升至《黃帝內經》之上。

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許多中醫師都深切體認到,想要讓中醫延續長存,就一定要重新組合、甚至重新發明中醫的傳統。他們把中醫裡一些不合時宜的實作排除在外,但也把一些在近代歷史中遭到邊緣化的實作重新納入其中,例如針灸。如同在本書裡已數度闡述的,日本的學術研究為現代中醫的重組提供了關鍵性的資源與啟發。

許多中醫師都深切體認到,想要讓中醫延續長存,就一定要重新組合、甚至重新發明中醫的傳統。他們把中醫裡一些不合時宜的實作排除在外,但也把一些在近代歷史中遭到邊緣化的實作重新納入其中,例如針灸。
圖/ unsplash

細菌理論納入中醫歷史?發展有效療法重於理解疾病肇因?

選擇性地借用科學以及重組中醫,是兩項交引互動的歷史過程。最明白顯示這一點的,莫過於將細菌理論納入中醫的歷史。如同第八章詳述過的,中醫師雖然認識到細菌理論對於中醫的病因學構成了重大的挑戰,卻還是致力於將其納入中醫,為的就是改進中醫預防以及控制急性傳染病的能力。依據蘭安生的分析,急性傳染病是中國每年比美國多出六百萬死亡人口的根本原因。

另一方面,為了保存中醫的「治療價值」,他們援引現代免疫學及抵抗力理論,大力主張必須保存「證」的概念與名稱。為了達成雙重的目標──一方面讓中醫納入細菌理論的新知,另一方面又保存中醫有實效的治療與診斷技術──他們發展出「辨證論治」的雛形,而這個雛形在中共建政後被提升為「傳統中醫」(Traditional Chinese Medicine)的決定性特徵。

中醫師不再認為自己是在同時追求本真性與科學化兩種邏輯上相互衝突的目標,而可以新的方式來思考中西醫交融的可能性,從欣賞、轉譯、犧牲,尤其最重要的是價值的角度(包含知識論的價值、臨床的價值,以及社會經濟的價值)。
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如同辨證論治這項公式所強調的,醫學理論的功能在於「介入世界」而不是「再現世界」──在於發展有效的療法,而不是理解疾病的肇因。由於辨證論治超越了再現主義的真實觀,因此它有效地拆解了將中醫與現代性視為水火不容的對立兩極的思想基礎。

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「非驢非馬」醫的挑戰與貢獻

「雜種醫」的批判者斷言這種醫學難以持續成長,他們這麼說是有道理的。首先,創造價值的努力絕對沒有保證一定會成功。此外,中醫裡有價值的元素究竟為何?這個問題的答案不免會受到特定的社會政治情境所影響,因此也會隨著時代而持續改變。

即便如此,這些努力還是為中西醫的跨種雜交開啟了一扇大門,使中醫師不再認為自己是在同時追求本真性與科學化兩種邏輯上相互衝突的目標,而可以新的方式來思考中西醫交融的可能性,從欣賞、轉譯、犧牲,尤其最重要的是價值的角度(包含知識論的價值、臨床的價值,以及社會經濟的價值)。

透過協商現代性論述以及重組中醫的具體成果,改革派人士承擔了發展「非驢非馬」醫的歷史性挑戰。雖然他們通常都被視為食古不化的保守派,但這些懷抱改革意識的中醫師卻是積極的行動者,他們致力於實現中醫的現代性,從而探索中國自身的現代性。

——本文摘自《非驢非馬:中醫、西醫與現代中國的相互形塑》,2024 年 02 月,左岸文化出版,未經同意請勿轉載。

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左岸文化_96
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