地球日50週年：從口腹之慾到護生保育，一同來成為公民科學家幫助野生動物！

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／顏敏仁
  • 國立政治大學教育學院教授暨數位賦能與永續發展研究中心主任
  • 國際系統動態學臺灣分會主席

何飛鵬社長邀請我寫這篇導讀時，《成長的極限》（The Limits to Growth）系列書籍已被翻譯成近 40 種語言，全球銷售一千多萬本，被譽為 20 世紀最具影響力書籍之一。1972 年出版的本書源自傑伊．佛烈斯特（Jay W. Forrester）教授創立的 MIT System Dynamics Group 系統科學研究，由羅馬俱樂部（Club of Rome）支持其研究及出版。17 位科學家運用佛烈斯特的世界模型原型為基礎提出 World3 電腦模型，分析描述地球環境與經濟社會從 1972 年到 2100 年的可能未來景象並提出警示建議，由唐妮菈．米道斯（Donella Meadows）、丹尼斯．米道斯（Dennis Meadows）、喬詹．蘭德斯（Jorgen Randers）及威廉．貝倫斯（William Behrens）代表撰文出版成為世界第一本以電腦科學分析環境風險的報告。同年聯合國提出《人類環境宣言》。

想像 50 年多前這本書帶給世人什麼震憾？世界頂尖科研團隊提出，在有限的地球資源條件下，若依人類追求經濟成長的慣性發展趨勢，以及環境社會解方的行動時間延遲，將可能不自覺導致超過地球限度的開發（overshooting）而讓資源失衡崩潰。本書運用科學數據分析描繪的 12 種未來發展可能景象，不只是成長趨緩或停滯而已，還有全面毀滅式的環境經濟社會崩潰。這樣的論述在追求經濟成長的 1970 年代堪稱非常反直覺的驚天論述，有其支持者，也有大量的批評接踵而來。包含諾貝爾經濟學獎得主在內的許多批評者無法理解其分析的依據，也不相信其推論，甚至認為是不負責任的危言聳聽。

出版 20 年後的 1992 年，作者群更新內容以《超過限度》（Beyond The Limits）之名重新出版，同年聯合國召開首次全球環境及發展高峰會，宣布《聯合國氣候變化綱要公約》（UN Framework Convention on Climate Change, UNFCCC）與《生物多樣性公約》（Convention on Biological Diversity）；30 年後的 2002 年，作者群再更新實際發生數據研究出版《成長的極限》三十週年增訂版，再與聯合國世界永續發展高峰會議同步，跨入 21 世紀倡議永續社會；40 年後的 2012 年，聯合國通過「永續發展目標」（Sustainable Development Goals, SDGs），乃至於 2015 年 193 個會員國全數簽署《巴黎協定》（Paris Agreement）執行 1992 年的相關環境公約。本書出版 50 週年時，世界頂尖科學期刊《自然》（Nature）發表專文呼籲科學家們應該停止對成長極限的爭論而共同全力為經濟環境永續發展努力。

有「東方諾貝爾獎」之稱的唐獎永續發展獎得主、歷任三屆聯合國祕書長特別顧問的國際知名經濟學家傑佛瑞．薩克斯（Jeffery Sachs）是聯合國千禧年發展目標（MDGs）、永續發展目標（SDGs）及《巴黎協定》重要推手。曾公開表示《成長的極限》是 50 年前他就讀哈佛大學經濟系時的指定必讀名著，對其影響啟發深遠。

時至今日，國際經濟社會已廣為倡議 SDGs 及 ESG 等等永續發展行動與政策實踐，甚至是產官學各界領導人必修知識與國民素養教育。再讀這本引領思潮，橫跨兩世紀的經典之作，我們可以用什麼視角來品析及反思學習呢？

以對話取代對立：研究方法學

本書所引發的跨世紀跨領域對話，可以從研究方法學的特性來理解。古有云：事實勝於雄辯。對於已經發生的事件及資料加以科學分析歸納，是為研究方法中的歸納法（inductive reasoning）。這種方法的好處是依據取得資料幫助吾人從經驗中學習，以及傳遞知識。然而，對於還沒有發生的未來可能，歸納法則可能受到限制或僅能以過去相關資料有限度的推測未來趨勢。演繹法（deductive reasoning）則是一種運用行為邏輯與科學分析推論未來可能發展的研究方法，可依據邏輯幫助吾人規畫未來情境並分析可能性。若是從科學研究角度，要隨著時代持續進步，最好是同時有從經驗學習的能力以及展望未來的能力，亦即歸納法加上演繹法的持續運用。反之，若將歸納法 vs 演繹法直接二選一，便容易產生對立觀點。

若要能夠開放式對話，其實我們需要理解的是歸納法強調「資料」（data），演繹法重視「規則」（rule）。這兩種研究方法並沒有直接衝突，而是關注點不同。持各種不同研究方法及論述立場的人們之間沒有不合，而是需要對話及互相理解彼此想法。分析已發生的事件及資料需重視精準度及解釋力；而對於未來看法的對話，我們既然拿不到「未來」的資料，便需要更重視行為邏輯結構的分析（structural analysis）而避免不知其所以然而為之的黑箱（black box）預測。如此大家才有機會一起探討各種未來可能的行為模式及發展趨勢。因此，作者持續的對外聲明，他們沒有要直接對未來做預測（prediction），而是希望勾勒規畫各種行為模式下的可能未來情境（scenario planning），以做為政策及個人選擇參考。

以平常應對無常：系統動態學

許多人看到本書描繪 21 世紀可能成長超過限度並導致崩毀的反直覺景象，非常難以相信亦或是恐懼無常。然而本書卻有條有理的說明，不論是呈現持續成長、成長趨緩、超過限度並出現振盪、超過限度並導致崩毀等等看似反直覺的各種未來情境，都有 World3 模型中可以解釋各種行為模式的結構性原因。這樣的分析方式正是典型的系統動態學（System Dynamics, SD）。相較於傳統的線性思考方式，SD 重視系統思考（Systems Thinking）及因果回饋環路關係，考慮作用時間延遲，並運用電腦模型分析系統運作結構模式來推論未來發展趨勢。經歷各種複雜系統研究分析與歸納學習各種非線性動態趨勢變化後，系統科學家習以為常的運用 SD 分析方法將一般人認為動態趨勢變化的「無常」理解為可以探究其結構性原因及對策的「平常」。因此，作者在書中強調的「調整系統結構」（change the structure of the system）等等論述。雖然文字上並不親民，卻也是典型的系統科學家用語及系統思維。

SD 重視脈絡分析，從心智模式（Mental Model）、系統思考、電腦模擬與未來情境分析，到對行為模式的反思學習，其持續追根究柢的科學專業，以及對未來保持開放思考的態度正是精髓所在。因此，當系統科學家在情境分析的過程中發現有非常不利的未來可能時，會防範未然提出早期警訊，呼籲要調整系統結構並儘早採取對策，便不難理解。系統動態學的應用也能有效協助規畫建立有利於未來發展的各種系統。

主動選擇勝過被動無奈

這不是無奈，這是我們的選擇。本書提到世界面臨的不是一個預先注定的未來，而是一個選擇，亦即在不同的心智思考模式之間所做的選擇。

面對成長的極限與可能的崩潰，作者仍然採取積極的思考方式，建議人類從面臨成長極限的經濟模式反思典範轉移到永續系統（Transitions to a Sustainable System），為長存發展之道。因此作者提出了許多可能協助人類邁向永續系統的作法。惟面對未來發展，值得我們重視的並不僅於作者所建議的作法，亦或是再次爭論作者所提方法的精準度，而是我們是否能夠用非常審慎的態度、以科學方法為基礎來關注分析真實環境威脅與經濟及社會需求，進而可能找到兼容並進的永續發展路徑。作者也表示其研究是在試圖找出各種可能的未來，而不是要單一預測未來。他們鼓勵讀者多學習、多思考、並做出個人的選擇。

思索面對未來發展，心智模式非常重要。永續發展需奠基於人類自我覺察的視界與能力。挪威前首相、唐獎永續發展獎第一屆得主布倫特蘭（Gro Harlem Brundtland）所領導的聯合國環境與發展委員會（United National Commission on Environment and Development）在 1987 年發布著名報告：〈我們共同的未來〉（Our Common Future），為「永續發展」提供經典定義：「永續發展係指能滿足當今需求，卻不犧牲未來世代滿足其需求」。在諸多學者、倡議人士的持續努力下，永續發展成為一種理性看待世界的系統性思考，有了結合物理環境、工程系統、社會經濟文化背景的分析框架。永續發展試圖理解世界經濟、全球社會和地球的實體環境等三個複雜系統的互動。而為了實現永續的經濟、社會及環境目標，也必須達成政府和企業的良善治理。

邁向永續系統的未來展望

教育與自覺非常重要，我們主動選擇的行為改變與經濟社會轉型，是邁向永續系統的未來展望。聯合國倡議推動的永續發展教育（Education for Sustainable Development, ESD）已將系統思考、自我覺察、未來情境策略規畫等能力列入未來人才核心能力培育綱領。2023 年《聯合國氣候變化綱要公約》（UNFCCC）第 28 屆締約方大會（COP28），更是首度盤點全球近200國氣候行動，正視具體實踐。

羅馬俱樂部沒有停止其主動選擇權和科學精神，在《成長的極限》出版 50 年後，發布了核心主張聲明，希望協助大眾正確瞭解該書所欲傳遞的訊息。並邀請原作者丹尼斯．米道斯和喬詹．蘭德斯再撰寫出版《極限與超越》（Limits and Beyond）一書，回應他們 50 年期間對相關重大議題的持續考證與反思學習報告。羅馬俱樂部仍持續出版其他以科學探索永續發展未來路徑的書籍報告。

MIT System Dynamics Group 持續推廣系統科學研究並成立永續發展倡議單位。國際系統動態學會（System Dynamics Society）在全球五大洲許多國家及區域設立分會，以推廣相關教育及產業社會服務。在臺灣，系統思考能力的培養已列入教育部頒布的十二年國民教育課綱（108 課綱），系統動態學的核心管理科學技術已經國科會核定成立全國第一個 ESG 產學技術聯盟。SDGs 與 ESG 等永續發展行動與相關政策已經在具體實踐過程中，如本書所建議的方針「In transition to a sustainable system」，以科學基礎和建設性的對話，大家一起集思廣益地球與人類發展典範轉移邁向永續系統。最後呼應本書以及聯合國的倡議及努力，「Towards sustainable system development from the limits to growth」，從成長的極限到永續系統發展的積極作為，是我們共同的未來。

——本文摘自《成長的極限》，2024 年 03 月，臉譜出版，未經同意請勿轉載。

你能接受移除外來種嗎？

但要是今天移除的是狗狗好朋友跟貓貓主子呢？

泛糰們知道嗎？5 月 11 日晚間 6 點，有一隻失親的小石虎被發現，發現的民眾還傳送了小石虎健康的萌照給縣府人員。但就在 2 個小時後，卻被送到特生中心的野生動物急救站，確定小石虎已經死了，死因是遭到遊蕩貓的攻擊，頸部大量出血而死。

這是台灣僅剩下約 400-600 隻的野生石虎族群的生活日常。

不僅如此，進入急救站的保育類穿山甲，也有高達五成是因為被遊蕩犬咬傷了尾巴。而且可別以為遊蕩犬只會欺負小動物，前陣子陽明山有遊客拍到遊蕩犬群起圍攻水鹿的畫面。壽山附近的山羌，更因牠們而出現區域性的滅絕危機。

這死傷越來越慘重的尾巴衝突，你說怎麼辦？

台灣土狗不是原生種嗎？

小等一下 (Sió-tán–tsi̍t-ē)！為什麼講的好像狗不是台灣原生動物一樣？我們不是有台灣土狗這個品種嗎？

其實啊，這只是名字衍生的誤會，全世界沒有一個地方的「狗」是原生種。因為早在兩三萬年前，人類就已經從灰狼馴化出「狗」這個物種，無論在哪個生態系，牠都屬於外來種。例如澳洲野犬也是 3000 年前被人類帶到澳洲的，台灣本來就沒有原生犬科動物，因此「烏狗 (oo-káu)」不能鳩佔鵲巢說自己是本土原生種。既然不是原生動物，那麼流浪狗算是怎樣的存在呢？

科學家其實會用「野化動物」來形容這些並非野生動物，也非寵物的動物們。也就是原本馴養的動物，脫離人類飼養環境後，在野外棲息並且繁衍的情況，像是被棄養的狗狗。除此之外，在台灣鄉間常見「放養」的狗兒們，基本上吃飯以外的時間都在野外淺山環境晃蕩，我們統稱叫作「遊蕩犬隻」。這個數量一大，對於野生動物就造成不小的威脅。包括咬死咬傷野生動物、競爭野外棲息地、傳播疾病等等。

根據 2017 年在《Biological Conservation》所發表的研究，遊蕩犬已成為全球至少 188 種瀕臨絕種動物的主要威脅。而在台灣 2022 年農業部的統計數據顯示，全國遊蕩犬估計有 15 萬 9697 隻，牠們的數量超過了台灣任何原生食肉哺乳動物。特生中心的林育秀研究員指出，或許只有台灣鼬獾的數量能與遊蕩犬相提並論。

雖然遊蕩犬滿街跑，但看起來狗狗們都融入生活中，頭好壯壯沒什麼問題嘛！如果你這樣講，那就大錯特錯了。遊蕩犬在野外環境要活下去，就得跟野生生物爭奪資源，並面對很多生存困境。根據清華大學的顏士清助理教授 2016 到 2018 年在陽明山國家公園進行的研究，在那個區域裡的遊蕩犬普遍存在不同程度的血檢異常。大約一到兩成具有斷腳或皮膚病，導致牠們每年的存活率不到一半。而許多跨物種的傳染病如：焦蟲病、犬瘟熱、犬小病毒等，更是同時危害遊蕩犬跟野生動物們，更別提可能有狂犬病。

所以其實我們必須認知一個前提，那就是遊蕩動物在外頭並不是天堂，毛孩子們應該要有個家。

另一方面儘管犬貓在國際上是被國際自然保育聯盟（IUCN）認定的外來入侵種，但我們台灣是一直到去年 2022 年，在中研院的台灣物種名錄上才將犬貓從「外來種」更新為「外來入侵種」，和埃及聖䴉、綠鬣蜥並列。

外來種與外來入侵種

外來種跟外來入侵種有怎樣的差別呢？一般外來種就像是開心農場裡的水豚、實驗室的白老鼠，這些雖然是人類特意引入的物種，但在管理之下對當地生態的影響相對可控，就算是那隻跑出來名揚一時的東非狒狒也不例外。這之中最大的差異是：外來入侵種會捕獵原生動物或瓜分其生存資源，對原生生態造成負面影響。而名列為外來入侵種的遊蕩犬，不僅嚴重影響石虎、水鹿、穿山甲等野生動物的生存，還有可能會增加野外傳播疾病的速率。

顏士清老師 2019 年發表在《Scientific Reports》的研究指出，大台北地區包括陽明山國家公園遊蕩犬的出現，確實導致了野生動物的多樣性下降。穿山甲、麝香貓、山羌、山豬、鼬獾、白鼻心跟野兔等動物為了生存，都必須避免與遊蕩犬接觸。這這這……我們該怎麼處理呢？

早在十多年前，台灣許多動保組織就引入了一種族群控制方式，NT……啊不是，我是說 TNvR。TNvR 是英文 Trap、Neuter、Vaccine、Return 四個字的縮寫，目的是透過降低母狗的生育率來處理遊蕩犬過多的問題。TNvR 的操作手法是先用籠子跟罐頭吸引遊蕩犬進入，以母狗為主，進行輸卵管或卵巢移除手術結紮並且施打疫苗、剪耳標記後再回置原棲地。

先等等，既然目的是減少遊蕩犬，都捕捉了為什麼要放回原地呢？

原來第四步的 Return 是利用犬類強烈的領域性，回置後可以有效阻止其他遊蕩犬進入占地盤，避免「真空效應」的出現——也就是流浪犬貓被移除後，周遭區域的其他流浪動物看中這個地盤，吸引而來填補空缺。

印度齋浦爾市是一個經常被拿來當作 TNvR 成功案例，從 1994 年到 2002 年 長達八年的時間，總計 TNvR 了近兩萬五千隻的遊蕩犬。印度在此計畫中幫 65% 的母狗進行了絕育和疫苗接種手術，雖然最終族群的數量只下降了 28%，但當地人類狂犬病例下降到零，蔚為美談。除此之外，在泰國曼谷、伊朗克爾曼市也都有正面的案例。只可惜，不是每個案例都是成功的。也有不少 TNvR 經過了十多年的施行還是宣告失敗，例如被認定是台灣 TNvR 示範區——台南漁光島。

原本島上有 80 多隻遊蕩犬，2011 年在市府幫助之下開始啟動 TNvR 計畫，經過 4 年時間的努力，到了 2015 年，漁光島的流浪犬族群已經減少到 50 隻以下了，而且剩餘的犬隻大多數都已經經過 TNvR 的處置，不會在當地繼續繁殖。但好景不常，後續這個「狗島」的浪犬回置印象，反而變成了飼主暗地棄養犬的地點。而這個「人犬衝突」最終還是由當地居民承受，造成攻擊家畜、追逐車輛、影響用路人等等問題，居民不勝其擾。

過多的愛是一種負擔？

不過呢，對科學家來說，最關切的就是可再現性。因此非得問的問題是：「為什麼台灣施行 TNvR 的場域都沒有成功，遊蕩犬問題到現在越演越烈呢？」人類沒辦法讓遊蕩犬少子化原因不是遊蕩犬不用擔心高房價，其實答案就在地理課本之中。

如果你還有記憶的話，高中地理有教過人口變化的四大要素：出生、死亡、移入、移出。我們把這個模型放到漁光島，發現透過 TNvR 可以降低出生率，因為漁光島是一個沙洲島，除了漁光大橋之外不太受到外界干擾，等同是一個生態學上的「封閉族群」。但若放到台北市、新竹市、台中市這些四通八達的都會， TNvR 的努力成果就很有限。因為難以阻絕外來遊蕩犬跟棄養犬遷入，即使降低出生率也沒用。

換言之，TNvR 不是單一解方，必須同時搭配小族群且封閉的場域才容易有成果。只要一直有新的移入族群，那麼想要利用無生殖力的絕育犬降低遊蕩的數量，就只是緣木求魚，結果來的都是狗。而且這些地方還面對另一個挑戰——人類的愛。被稱為愛爸愛媽的民眾真的很有愛，這些熱心民眾覺得流浪動物很可憐，因此每天定時定量地提供飼料或廚餘。不過我們若是希望流浪動物越少越好，可得好好參考在《美國獸醫學會期刊》發表的這篇研究。

當人類對城市中的流浪貓進行 TNR 並持續供應食物，貓貓的數量不僅沒有減少，反而增加了。這主要是因為穩定的食物供應使得貓貓覓食的壓力消失了，反而吸引附近周圍的新貓移入。這也意味 TNR 所稱的「真空效應」其實取決於食物多寡，並不是回置動物就可以阻擋周圍流浪動物移入。雖然部分絕育母貓無法生寶寶，但其他未絕育母貓的繁殖競爭壓力反而變小，加上有充足營養來哺育，新生幼貓與成貓的死亡率下降，結果最後就是流浪貓變得更多。

絕育方案花了好大的力氣想要把「出生」這一個新貓入口給堵上，但餵食卻是一次達成「移入提升、移出減少、出生提升、死亡降低」，換言之只要人類餵食，所有努力都將付諸流水。少貓狗化大失敗，最大的問題是：我們對浪浪的愛心，將直接轉變為對野生動物的殘忍；讓牠們更有力氣也更有本錢和野生動物競爭，讓野生動物更容易遭到攻擊。這也是為何野保人士希望能夠禁止餵食的主因。

動保和野保究竟在吵什麼？

在這個複雜的議題戰場中，看似野保和動保兩派一直在互相較勁。野保人士訴諸科學面和野生動物滅絕的急迫，主張 TNvR 無效，回置和餵食遊蕩犬都只會傷害野生動物，因此偏向移除或禁止餵食的路線，甚至認為結紮後回置無助於解決野生動物領域被侵犯的根本問題，不如重新考慮對付外來入侵種的標準 SOP——「撲殺」；而動保人士則主張毛孩是人類的責任，浪浪在外面遊蕩不是牠們願意的，認同繼續強化 TNvR 的範圍和乾淨餵食，也不支持移除或十二夜的安樂死悲劇再次發生，反過來指責野保人士殘忍無情。

但撇開二元對立的框架，兩方其實都是關心動物的人。多年來不同路線的爭論讓情況完全膠著，雙方越來越極端化，背後根本原因是——台灣沒有進行飼主責任教育或寵物管制，導致遊蕩犬貓持續增加。加上這個議題位於野保法和動保法之間的灰色地帶，既有的管理措施執行力也不足，例如：許多風景區禁止餵食野生動物和遊蕩動物的告示牌形同虛設、許多養育寵物的飼主沒有登記也沒有打晶片，最令人為難的是，就算政府想出面，也只能對著無米之炊瞪著眼嘆氣。

最知名的例子就是十年前的電影《十二夜》，上映之後轟動一時，政府順應輿論和動保團體的倡議，從 2017 年開始對遊蕩犬採取了收容零撲殺的立場，廢除掉 12 夜——也就是公告滿 12 天之後未有人領養或是收養，就採取人道處理。由於對於「安樂死」的污名化，使得收容所執行安樂死變得很敏感。儘管面對重病重傷或是嚴重傳染性疾病，很多收容所也不太敢真正執行安樂死，只好任其「自然死亡」。包含台北市動物之家在內，全台有 8 個收容所超額收容。骨牌效應下，就算想移置石虎生態熱區的遊蕩犬，也沒地方放。而因為安樂死這三字背負的原罪實在太重，即使有些動保團體已經意識到這樣可怕的收容環境，恐怕比路殺或是野外移除還要「不人道」，卻也無計可施。

最後我們要來談談政府的角色，自從石虎永哥被遊蕩犬殺死，農業部正準備推動「台灣原生種野生動物受遊蕩犬侵擾改善試辦專案計畫」，預計先在苗栗、台中跟南投針對九大石虎受侵擾的熱區，推動禁止餵養犬貓。苗栗目前已就「禁止餵養遊蕩犬貓自治條例草案」進行公聽會，並展開移除遊蕩犬，也和動保團體溝通，這個移除絕對不是撲殺，而是收容後不回置。也會編列預算改善收容所的設施，並辦理領養活動。即使如此仍然受到雙方立場夾殺，野保人士人士認為：三千萬的經費根本不足以守護九個熱區；動保人士人士要求：至少要有大型開放性安置中心的規劃等等。

農業部有如深陷電車難題啊！可見遊蕩犬的問題早就已經超越科學問題，成了政治問題。政治是妥協，也許我們不該追求最好，而是相對更好的解才走得下去。例如對收容動物適度的安樂死、提升整體收容動物的福祉，更多的人開始呼籲 TNR 的處置手段應該升級為 TNSA，也就是將回置的 R 改為收容 S 以及領養的 A，才能邁向更長遠的源頭控制，重新落實飼主責任。

例如 10/29 剛舉辦完的「為野生動物而走」遊行活動的訴求，就是讓犬貓有人類溫暖的家；野生動物有自然的環境。這樣的台灣，才是以生物多樣性為傲的美麗之島！

一如開頭所說，複雜的問題沒有簡單的答案。你認為在資源有限的情況下，還有什麼方法是處理遊蕩犬貓的相對好的方法呢？

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