讀《科學》期刊專欄經營研究團隊：處理衝突的三個重要心法

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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• 文／雞湯來了王韻捷
  校稿／雞湯來了陳世芃、張芷晴
  製圖／雞湯來了黃珮甄
  編輯／雞湯來了蕭子喬

翹課的糖糖和同學在校園中直播跳舞，和教官玩追逐戰……彷彿與大人作對，試圖證明自己可以不受大人控制。

《糖糖Online》講述著幾個青少年各自碰到的人生議題，有的在管教非常嚴謹的家庭中長大，有的在非常開放自由的家庭中成長。

儘管他們成長背景非常不同，但我們深入去看，可以發現他們有一個共通點：都是青少年——對於關係、社會、自我都還處於探索階段的年紀。

他們對自我的好奇，讓站在大人視角的我們產生許多無法理解的行為。面對無數的頭痛、失眠的夜，我們可以從心理與社會的角度來看看，這群青少年到底發生什麼事。

青少年最重要的發展—自我認同的建立

自我概念發展

心理學家 Erik Erikson 將人生視為一個連續不斷的人格發展歷程，強調心理社會發展是連續累積的，且在此同時，發展是具有次序性、階段性的，也就是說各個階段都有某些特定其需要完成的發展任務。這些任務需要藉由經歷衝突、危機事件，個體才得以發展，而所謂的成長就是學習突破危機的種種過程。

青少年（12-18 歲）的個體發展任務是「發展自我認同」以及「角色認同」。此階段的青少年藉由對自我的省思與體悟，開始建立自我在團體中的社會地位，希望能在不違背自己的需要、價值觀的情況下調整自我，以增加對社會的適應性。

就像《糖糖online》劇中，欣恬面對酸民的冷嘲熱諷，仍對自己的自我價值有所確立，她呈現了一種自我概念完整後的堅定感；而小文年僅 15 歲，資質優異，通過跳級考試的她進入高中二年級的班級裡，儘管成績表現優良，但不難發現小文對自我的發展仍感到有所不足，大部份時候是需要糖糖照顧的。

同儕關係

進入青少年期最大的特徵就是和同儕相處的時間大幅增加，和家長的相處時間減少。青少年在此時期為了融入團體、尋求被認同感，會追求自己在社交群體中的地位。

其實，類似的需求也在成人世界當中有同樣的運作方式：例如繼續接受教育、賺取財富等來得到社會的認同。

若家長可以看見孩子也有這份需求，也就更能理解「自己的孩子需要在群體之中獲得歸屬感」而有的種種「想和朋友待在一起的行為」。

家庭關係

在青少年發展自我的過程之中，會漸漸的和父母轉變為「類同儕」之關係，也就是說希望和爸媽像朋友，能夠參與更多家庭事務的討論與決策，對於生活有選擇和可控制感。

也因為青少年孩子心理狀態逐漸朝向獨立、成熟，與父母的價值觀產生落差，就容易發生衝突。（延伸閱讀：有人的地方就有江湖，青少年如何應對衝突？）

家長如何與青少年子女一起成長

青少年是人生發展中的重要轉捩點，個體將由不成熟轉至成熟，若我們能試著理解此階段的孩子需要一點空間、養分好好長大，不僅能將心中的焦慮放下，也讓青少年多些自己的空間得以好好發展。

此外，時代的改變也是現代家長需要正視的一項因素。現代社會變遷的速度已快到無法想像，當家長以自身的角度去看待孩子的問題時，有可能無法讓孩子吸收到父母想要表達的內容，反而推開了與孩子的距離。

如在《糖糖Online》劇中，面對網路的世界，父母也從未接觸過，就無法以過來人的心態給出建議，但家長能給予的或許是一種陪伴。

身為家長，或許我們可以試著這麼做：

1. 調整心態：

   試著理解這些處於青少年的孩子們正逢一項人生自我探索的危機中，他們也正在努力的長出自我，或許家長們會覺得：我的小孩不再是過去那個順從、聽話乖巧的小寶貝了，但父母需要適時的理解這些是人生成長的一部分，孩子們有自己的路需要拓展。

2. 釐清界線，嘗試放手：

   理解孩子的狀態後，可以慢慢思考哪些事是可以放手讓孩子自己獨立完成的，哪些事情仍然無法，透過與孩子清楚的溝通也是重新調整關係的最佳方式。

3. 多傾聽：

   當孩子正試著表達自我時，可以先試著以開放的心態、詢問的角度去和孩子互動，再慢慢的和孩子說明該如何適當的表達自己的想法，而不侵犯他人。

1. 洪光遠、連廷嘉（譯）（2018）。青少年心理學：發展、關係與文化（原作者：F. Philip Rice 、 Kim Gale Dolgin）。學富文化，台北。

本文與雞湯來了 同步刊登，原文標題 「吾家子女初長成」－ 從《糖糖online》看青少年的成長變化

• 文／雞湯來了蕭子喬
  校稿／雞湯來了陳世芃、張芷晴
  製圖／雞湯來了黃珮甄
  編輯／雞湯來了蕭子喬

電視劇《糖糖online》故事中直播走光意外，掀起了一連串青少年孩子與中年師長的衝突。

我們時常討論著青少年藏在「叛逆」背後的身心需求，卻忘了關注親子關係中的另一方「家長」多半正值 30-50 歲之間，很可能正值「中年危機」。

青少年和爸媽同時經歷著身心劇烈變化的「風暴期」，究竟雙重身心風暴的相遇會發生什麼事？有和平共處的可能嗎？

為何「雙重」風暴？認識青少年與父母的身心發展階段

心理社會發展學家 Erikson 指出青少年階段的重要發展任務為建立「自我認同」，需要在生活中找到自我意義並獲得獨立感、生活可控制感，生活焦點為「同儕關係」；而中年父母此時重視自己的生產力與傳承，重視自己在工作與為人父母的表現。

也就是說，當孩子想要做個「大人」自己管自己的事、有自己的朋友死黨，而父母此時卻將生活焦點聚焦在孩子身上，極有可能造成孩子想往家外跑、父母卻想將孩子緊緊拉在身邊的景象。

青少年和父母在此時都正經歷著身心變化與重要的發展任務，親子之間的生活不會是彼此真空的，而會在生活中透過互動，相互影響彼此的發展狀況。

因此同時關注親子關係中「雙方」的需求及感受，才能看見親子關係的全貌，也找到彼此最佳的平衡。

• 延伸閱讀：〈你的孩子不是你的孩子，你的爸媽也不是你的爸媽〉〈50%孩子＋50%家長＝我們100%親子關係〉

雙重風暴下的 8 種親子關係

台灣學者使用「台灣青少年成長歷程研究計畫」青少年與父母所填的問卷，發現可以將「親子關係類型」區分為 8 種。值得注意的是，該研究指出爸爸和媽媽分別與孩子形成的親子關係，是很不一樣的樣態，因此將「父－孩子」與「母－孩子」的關係類型區分開來。

在這個 8 個類型中，皆由「父母」和「孩子」分別對於對方的「支持」程度與「衝突」程度之高低組合而成。

「親愛型」指的是像劇中糖糖和媽媽的狀態，父母和孩子雙方對彼此高支持、低衝突，相親相愛。「衝突型」則相反，指的是父母和孩子雙方對彼此高衝突、低支持，很容易吵架。

除此之外，有許多類型是爸媽和孩子相處時衍生截然不同的樣貌，例如劇中小文和爸爸時常處於疏離，爸爸權威很高，父女之間少有互動，即為「父疏」的表現。又可分「父疏子親型」和「父疏子悖型」兩種類型。

而劇中小文和家琪，都和媽媽有比較多互動，可以反映出「母親子悖型」和「母悖子趨避型」，媽媽和孩子不是高支持就是高衝突，但很少出現疏離的狀態。

在上述類型中，有一個特點值得注意：親子對關係知覺感受不一致，父母對於支持等正向知覺強過子女，而子女知覺的衝突程度強過於父母，這可能和彼此之間在溝通及表達愛的方式有所落差有關。

例如爸媽覺得自己很愛孩子、默默替孩子做了很多，但孩子可能沒有接受到爸媽愛的訊號，只覺得爸媽管很多。

• 延伸閱讀：可以不要管那麼多嗎？——從《糖糖 Online》看青少年心中的「父母管教權限」

而這樣親子關係狀態，其實對於中年父母生活感受的影響也不容小覷。

在青少年的 8 種親子關係類型中，只有親愛型對於父母中年生活不會帶來負面影響，但親愛型的比例卻只有三分之一。由此可知，青少年風暴期，其實不只是孩子風暴、爸媽也很可能能壟罩在暴風圈之中，如何找到青少年階段親子關係的共處之道，值得我們重視。

如何防颱？青少年與中年父母的相處之道

1. 看見對方表達愛的方式，也調整彼此感受得到的方法。
   延伸閱讀：如何有效表達愛？
2. 釐清親、子雙方真正的想法與深層需要，藉由挖掘彼此內心深處的情緒與內在需要，進而找到解決方法。
   延伸閱讀：〈情緒冰山怎麼一回事？薩提爾的溝通練習〉〈三步驟，打開孩子的心門〉

1. 周玉慧、吳明燁、黃朗文（2010）。 當中年遇到青少年: 親子關係類型與父母中年生活感受。台灣社會學，20， 1-37。
2. 吳明燁（2016）。
3. Erikson, Erik H. (1959) Identity and the Life Cycle. Psychological Issues 1: 1-171.

本文與 雞湯來了同步刊登，原文標題 雙颱夾擊？ 「叛逆青少年」遇上「中年風暴父母」 －從《糖糖online》看青少年親子互動