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。

本文轉載自顯微觀點

「毛髮打結」的影像看似平凡無奇，卻不僅呈現自然界隱微的結構，還蘊藏著對生命深刻的敬意。憑藉著這幅作品，格爾德．岡特（Gerd Günther）更從全球顯微攝影大賽（2024 Global Image of the Year，IOTY）中脫穎而出，榮獲材料科學優勝獎。

令人驚嘆的是，獲獎者岡特的本業並非科學家或攝影師，而是一位農場主人，顯微攝影只是他「業餘」的愛好。

岡特於1958年出生於德國杜塞道夫；中學畢業後，於哥廷根大學學習農業科學，並從1986年後一直在杜塞道夫以自耕農為業。

好奇的種子在顯微鏡下發芽

1970 年代，岡特中學期間，受到學校老師啟發開始接觸顯微攝影，讓他對這陌生又熟悉的結構產生濃厚興趣。當時岡特使用黑白底片，留下顯微攝影最初的記憶。直到 2000 年左右，數位時代來臨、數位相機系統問世，顯微攝影門檻下降，他才開始專注於顯微攝影的創作。

「……仔細觀察自然界中常見的事物，可以發現意想不到的特質，令人心生敬畏……我的目標是將普通的課本知識提升到知識認知和理解的層面，使欣賞成為一種享受。 」－《一粒沙中：探索大自然的設計》，安德烈亞斯‧費寧格（A. Feininger，1986）

這句費寧格的話醒目地呈現在岡特架設的顯微攝影作品網站中，宛如一盞明指引創作方向的明燈，點明岡特攝影的核心理念。也透露出他的攝影品大多出自於對自然的敬畏以及日常平凡細節的好奇心，讓科學變得富有美感與哲理。

「你只需走出家門，就能進入微觀世界」，岡特認為顯微攝影最吸引人之處在於，不需長途跋涉，就能不斷發現新的結構、形狀、生命形態和色彩。而驅動他持續探索微觀世界的動力，是對大自然無盡的好奇，以及對迷人卻隱而不現寶藏的嚮往。

因此，從植物的葉脈到昆蟲的鱗片、從肥皂泡泡到礦物晶體，都是他顯微鏡捕捉的影像。為了呈現更完美的影像，他也會在閒暇時，利用各種DIY小工具改良拍攝流程，讓作品兼具科學性與美感。

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連結萬物平等的生命之結

2024全球顯微攝影大賽的獲獎作品《馬鬃與人髮之結》則是岡特探索微觀世界精神的最佳表現。

這幅作品將馬鬃與人髮精心打結後(縱向人髮、橫向馬鬃），以明視野方式進行拍攝。透過150倍放大的視野，觀者得以清晰地看見兩種毛髮的粗細差異，但無論是人髮還是馬鬃，其外層覆蓋著如同魚鱗般的角蛋白鱗片，結構幾乎別無二致。

評審團盛讚這副影像是「視覺上極具感染力的證明：生命的共通性遠比差異更顯著。」

「我每天都與馬打交道，我對人髮和馬鬃在強度和外觀上的差異很感興趣」，岡特提到要創造出這幅看似簡單的作品，過程其實非常困難：要將兩根細小的毛髮打結並固定在顯微鏡下，需要極高的耐心與精細技巧。他嘗試了無數次，才終於拍到滿意的影像。

對岡特而言，這件不僅包含紀實元素也蘊含情感的作品，除了象徵人類與動物之間的友誼外，人髮與馬鬃在結構上的相似性，也提醒我們所有哺乳動物，乃至所有生物之間的聯繫，遠比我們想像的緊密許多。也因此，應該對地球上所有生物都給予同等的尊重。 岡特的生活依舊以農耕為主，但科學觀察以及對顯微世界藝術性的獨到見解，讓他經營的那片農場，不再只是農務勞作的場所，而是他日復一日汲取靈感的起點，也透過顯微鏡折射出他對自然的無盡好奇。

參考資料

• Focusing on What Ties Us Together—The 5th Annual Image of the Year Award Materials Science Winner
• Photography beyond the visible

延伸閱讀

• 動手造鏡、親手排圖 丹尼爾的微觀矽藻世界

台北時間 1 月 18 號下午四點，中研院天文所公布了一張黑洞照！別小看這張照片，裡頭有玄機！不論是驗證愛因斯坦的廣義相對論，還是要研究 M87 黑洞有沒有什麼特性，都得從這張照片著手。

為什麼我們能拍到比之前更清楚的照片呢？這是因為，這次「事件視界望遠鏡」的團隊，加入了格陵蘭望遠鏡的觀測數據。它不僅是全球第一座位於北極圈內的重要天文觀測站，此外，這座觀測站，也和台灣脫不了關係喔！

就讓我們來看看，這張黑洞照到底是怎麼拍的？這幾張黑洞甜甜圈照，又藏有哪些重要資訊？

近年的黑洞觀測

大家應該都還記得 2019 年的黑洞熱潮，當年 4 月，人類第一張黑洞照——M87 的真面目，被公開了，我們終於取得了黑洞存在的最直接證據。3 年後的 2022 年 5 月，我們也終於看清楚那個在我們所在的星系中，在銀河系最深處的黑洞——人馬座 A*。這兩張像是甜甜圈的照片，掀起黑洞熱潮，也帶給我們不少感動，想必很多人都還記得。

但是，這兩張模糊的甜甜圈，不管對於科學家還是我們，想必都還不滿足！我們想看到的，是能跟電影星際效應中一樣，帶給我們強烈震撼的完整黑洞樣貌。

很快就有好消息，在 M87 照片公開的三年後。2022 年 4 月，天文學家展示了另一組 M87 的照片，除了原本的黑洞以外，還能看到外圍三條噴流，與圍繞在黑洞旁邊的吸積流，更加完整的黑洞結構同時存在在一張照片上。

有趣的是，在 2022 發表的觀測結果中，黑洞似乎胖了一圈，直徑比 2019 年發表的結果大了 50%。這可不是說黑洞在幾年間就變胖了 1.5 倍，不用擔心，宇宙不會因此毀滅。這主要是選用觀察的電磁波波段不一樣，2019 年觀察的電磁波波長是 1.3 毫米，2022 年的波長則是 3.5 毫米。但其實，1.3 毫米比 3.5 毫米的電磁波穿透力更好。也就是 2019 年的影像更接近黑洞的實際長相。

對了，2022 年的黑洞照並不是事件視界望遠鏡發的。你知道「事件視界望遠鏡」並不是唯一在進行黑洞觀測的計劃嗎？

為了觀測黑洞，全球的電波望遠鏡進行同步串聯，打算打造一個等效直徑幾乎等於地球直徑的超大望遠鏡。因為我們無法直接打造一面面積跟地球一樣大的望遠鏡，因此我們得將分布在各地的望遠鏡同步串聯，由數據分析來拼湊出整體樣貌。你可能不知道，全球的大型黑洞觀測國際合作計畫其實有兩個，一個就是大家比較常聽到的「事件視界望遠鏡 」，簡稱 EHT，主要以 1.3 毫米的波段進行觀測，也就是大家熟悉的甜甜圈照。而另一個大計畫是「全球毫米波特長基線陣列」，簡稱 GMVA，以 3.5 毫米為主要觀測波段。2018 年 GMVA 還加入了新成員，讓我們能看到最新的這張照片。其中一個是超強力助手 ALMA，另一個，就是第一座位於北極圈內，由台灣中研院主導的格陵蘭望遠鏡 GLT。

為什麼黑洞會那麼難觀察？

現在大家都知道，我們已經能確實拍到黑洞了。即使黑洞的本體是全黑的，圍繞在黑洞周邊快速旋轉的物質，也會因為彼此摩擦與同步輻射，放出強烈的電磁波，被我們看到。

但即便它會發光，仍然是個難以觀測的天體，直到近年，我們才補捉到它樣貌。這是因為，比起亮度，更難的地方在於尺寸，黑洞好小，更準確來說，是看起來好小。M97 和人馬座 A* 實際上都比太陽大上不少，但因為距離我們十分遙遠，從地球上來看，人馬座 A* 與 M87 黑洞的陰影尺寸，分別是 50 微角秒和 64 微角。從我們的視角來看，就跟月球上的一顆甜甜圈一樣大。

但即便很困難，看到黑洞對我們來說十分重要，我們需要有確切的證據來證明我們對於黑洞的預測並沒有錯。例如在 2022 年有照片證明「銀河系中間真的有黑洞！」之前，2020 的諾貝爾物理獎頒獎時，仍以「大質量緻密天體」來稱呼銀河系中央的「那個東西」。現在，從黑洞噴流、吸積盤、自轉軸、到光子球層，我們還有好多黑洞特性，需要更高解析度的照片來幫我們驗證，驗證廣義相對論的預測是否正確，而我們對於黑洞與宇宙的認識是否需要調整。

好的，我們知道為了追星，嗯，是追黑洞，科學家無不卯足全力提升望遠鏡的解析度。但是為何格陵蘭望遠鏡的加入，就能提升照片解析度呢？

組成世界上最大的望遠鏡？

越大的望遠鏡看得越清楚，為了將全世界的電波望遠鏡串聯，打造等效口徑幾乎等於地球的超大望遠鏡。這些望遠鏡使用了特長基線干涉測量法，這些望遠鏡則稱為電波干涉儀。

這些電波干涉儀通常由一系列的天線組成，例如位於智利的阿塔卡瑪大型毫米及次毫米波陣列 ALMA，就是由 66 座天線組成，最遠的兩座天線距離長達 16 公里。在觀測同一個訊號時，透過比較每座望遠鏡收到訊號的相位差，就能計算出訊號的方位角，進一步推算出原始訊號的樣貌。而當這些天線數量越多、距離越遠，就等於是一座更高解析度、口徑更大的望遠鏡。例如 ALMA 的影像解析度高達 4 毫角秒，能力比知名的哈伯太空望遠鏡還要好上 10 倍。另一座位於夏威夷的次毫米波陣列望遠鏡 SMA，則是由 8 座天線組成，雖然單座天線的直徑只有 6 公尺，卻足以以模擬出一座直徑 508 公尺的大型望遠鏡。

利用相同技術，只要透過原子鐘將全球的望遠鏡同步，就能模擬出直徑幾乎等於地球直徑的超巨大望遠鏡，也就是「事件視界望遠鏡 」或是「全球毫米波特長基線陣列」。

沒錯，格陵蘭望遠鏡 GLT 也扮演重要角色。但為什麼要把望遠鏡建在北極圈內？

畢竟這可不簡單，為了讓望遠鏡能在最低零下 70 度 C 的嚴苛環境中工作，還期望它能發揮超越過去的實力，科學家改造了不少設備，甚至還要加裝除霜裝置。

但這一些都是值得的，因為光是 ALMA、SMA、GLT 三座望遠鏡，就可以在地球上構成一個大三角型，等於一台巨大的電波干涉儀。

而對於事件視界望遠鏡來說也十分重要，因為在地球的南邊已經有南極望遠鏡了，東西向則有許多來自中低緯度的望遠鏡。剩下的關鍵位置，當然就是北極的格陵蘭望遠鏡了。而特長基線干涉技術要在不同頻段發揮作用，每個望遠鏡的相對位置也十分重要。格陵蘭的地理位置與良好的大氣環境，讓格陵蘭望遠鏡可以觀測 230GHz 這個特殊波段的訊號，並且補足黑洞的諸多細節。根據官方消息，未來還要真的登高望遠，更上一層樓地把整座格陵蘭望遠鏡搬上格陵蘭島山頂的峰頂站台基地 （Summit Camp ），觀測 690GHz 的特殊訊號，期待能看到黑洞的光子球層，驗證廣義相對論的預測。

順帶一提，這邊提到的 SMA、ALMA 和格陵蘭望遠鏡，不僅合作關係密切，這些重要計畫台灣還都參與其中！

SMA 是 2003 年啟用，全世界第一座可觀測次毫米波的望遠鏡陣列，也是史密松天體物理台與台灣中研院天文所合作興建與運作的望遠鏡，每年也有許多台灣參與或主導的研究發表。

2013 年啟用，位於智利的 ALMA，則是由東亞、歐洲、北美共同合作的國際計畫，台灣當然也參與其中。擁有66座望遠鏡的 ALMA，也是地面上最大的天文望遠鏡計畫。而有趣的是，由中研院主導的格陵蘭望遠鏡所使用的天線，就是使用 ALMA 的原型機改造而成的！

最後，這次最新的黑洞照就是這張，在 2018 年 4 月拍攝，歷經將近 6 年分析，才正式公布的照片。它與 2017 拍攝，2019 年公開的第一張黑洞照一樣，主角都是 M87。

你說兩張照片看起來都一樣？嗯，沒錯，雖然還是看得出差異，但兩張照片大致上看起來的確差不多。

這兩張照片所得出的光環半徑相同，代表在相隔一年的拍攝期間，黑洞半徑並沒有產生變化。因為 M87 並不會快速增加質量，所以這個觀測結果非常符合廣義相對論對於光環直徑的預測。並且這張照片也讓我們更加確定，2017 年拍攝到的甜甜圈結構，並不是黑洞的偶然樣貌。

有相同的地方，也有不一樣的地方。這兩張照片光環上最亮的位置逆時針偏轉了 30 度，光是這點，就將開啟下一波的黑洞研究熱潮。透過比較不同時間拍攝的照片，科學家將可以深入研究黑洞的自轉軸角度，以及自轉軸隨著時間偏轉的「進動」現象，並更進一步分析黑洞周圍的磁場與電漿理論。

因為 GLT 的加入，有效提升了 EHT 的影像保真度，科學家能取得更加真實的黑洞照，為未來的黑洞研究打下基礎，例如挑戰很難被拍到的光子環。

特別感謝中研院天文所研究員，同時也是格陵蘭望遠鏡計畫執行負責人的陳明堂老師協助製作。我們還有一場與陳明堂老師的直播對談，直接來和大家聊聊這次的黑洞結果以及回答各式各樣的黑洞問題。一起繼續來體驗黑洞的魅力吧！

也想問問大家，現在有了一批新資料，你最期待下一次的黑洞成果發表，帶來什麼消息呢？

1. 我們成功觀察到了霍金輻射！
2. 黑洞的模擬結果發現超越廣義相對論的新理論！
3. 黑洞中其實有其他文明，而且我們已經成功接觸了！

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