事情是這樣的 今年出現了很多科普插畫相關的培訓活動 有鑑於非美術相關科系出身 又有這麼多好的機會 我們上課是很認真的!! 然而當漫畫家老師認真的教大家畫美少女時 之中的小學問就變得十分的有趣了!! 在七頭身八頭身九頭身美女、美腿跟美胸的背後 那些線條又代表哪些位置呢 所以.. 久違的簡易解剖圖又來了 =D 當然有一點越畫越殺紅眼了... 待我來好好說明一下 首先美麗少女+戰士真是如此性感 但是既然是戰士就要戰鬥 既然要戰鬥就應該要訓練到一些肌肉 就算沒有變猛男應該也是要給它有點緊實 尤其是許多美少女都有一堆權杖魔法棒甚麼的 上肢肌肉更是不能怠惰! 而為了繁複的變身動作 前彎後仰更是不能少 此時腹肌自然就完美呈現了 既然上身都練了下半身就順便吧 然而因為是美少女所以水汪汪到極致的大眼是一定要有的 不知道這樣會不會讓肖想美少女胴體的各位有點衝擊呢揪咪^.<**
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。
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！
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。
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。
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。
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。
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。
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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有個 14 歲的少年戴著安全帽，騎乘輕便型機車[註]。一輛轎車正對著衝過來，他閃避不及，摔落地面，胸部撞擊油門把手。[1]
少年至醫院就診時，雖然胸部觸診會疼痛，但肉眼看不到瘀青，X 光也顯示沒有骨折。從心電圖可見心臟跳動的頻律正常，不過有左束支傳導阻滯（left bundle branch block，簡稱 LBBB）的現象。[1] 也就是說心肌裡流動的電脈衝，在前往心臟左邊下面，那個叫做左心室的部位時，被阻斷或變得遲緩。這可能會影響血液的輸送。[2] 他被留院觀察一夜，隔天早上回家。預計一週後，至心臟科回診。[1]
不料，才過五天，少年便猝死了。[1]
為了釐清死因，驗屍團隊在二天後進行解剖。他們發現少年的左心室肥大（left ventricular hypertrophy）， [1] 該症狀的常見成因是心肌太過賣力運作。[3] 此外，心臟不僅有多處破損及血浸潤；盛裝心臟的心包裡頭，還有 700 毫升的血液，[1] 差不多就是臺灣一般大杯手搖飲的容量。[4] 因此，他被認定死於心臟破裂導致的心包填塞（cardiac tamponade 或 pericardial tamponade）。[1] 換句話說，因心臟受傷而流出的血液，在心包裏頭緩緩累積，使得內部壓力不斷升高，最後心臟承受不住，於是停止跳動。[5]
追根究底探討起來，少年的心臟流血，是源自所謂的心臟鈍傷（blunt cardiac injuries）。[1] 它雖非遭受外物穿刺，卻有幾種可能造成破裂的機制，例如：
這個案例中少年遇到的，應該是屬於上述的第一種情形。他的前胸被油門把手擊中，心臟順勢往脊椎撞上去，並挫傷後壁。心臟鈍傷從外表看不出來，又未必有明顯症狀，所以診斷時較具挑戰性。不過，有些病患能迅速痊癒，不見得會產生致命後果。事實上，驗屍團隊發現少年的心臟，也的確有一些復原的跡象，只是所受的傷害太大，於事無補。[1]
為了安全起見，當醫療人員見到第一張心電圖有異狀，就應該持續再做幾張，觀察心臟的狀況。同時，要反覆測量血液中肌鈣蛋白（troponin）的濃度，以協助判斷。[1] 肌鈣蛋白只有在心臟受損的時候，才會出現在血液裡，從其含量可以推測傷害的程度。[8] 值得注意的是，少年車禍後的驗血報告正常。[1] 這也是為什麼醫師通常不僅要為胸痛病患驗血，而且 24 小時內可能會抽血 2 次以上，注意結果是否隨時間變化。[8]
嚴重心臟鈍傷的肇因，50% 為車輛交通意外；35% 是行人被車撞；9% 與機車事故有關；而 6% 則是從高處摔落所致。[6] 臺灣有些都市交通繁忙，所以事故頻傳。[9]若是不幸遭遇車禍，就算沒有顯著外傷，大家最好還是去醫院稍做檢查。
輕便型機車（moped）的排氣量在 50 c.c. 以下，視覺上和小綿羊機車（scooter）最大的差別，在於駕駛座前方，沒有臺灣人拿來載小狗的那個腳踏板。[10]
凌晨 1 點 25 分，女嬰被醫院宣告死亡。[1] 保育員現在若回想起來，可知道做錯了什麼？
傍晚 7 點，女嬰花 40 分鐘的時間，喝了一瓶 120 毫升的配方奶。[1]嬰兒喝奶的時候，會順勢吞下氣泡，搞得滿肚子鼓脹。所以他們有的邊喝邊打嗝；有些餐後才反應；[2]但這名女嬰倒是毫無動靜。[1]嬰兒打嗝，或多或少會吐一點奶出來。[2]保育員心想，要是睡到一半才吐，到時候又把奶水吸入呼吸道，那可就不妙了。於是，特別將女嬰以向右側躺的姿勢，放在嬰兒床上，背後再撐一條摺起來的毯子。[1]
這是女嬰生平第一次入住托嬰中心。家長計劃讓她在此度過一夜，隔天便會來接她返家。晚間 10 點 50 分，保育員巡房，發現那條毯子果然有用，女嬰維持本來的睡姿，絲毫不差。誰知她的靜止不動，竟是連呼吸都沒了？！從這一刻起，保育員火速展開的心肺復甦術，後來也由其他人接力下去，一直到隔天凌晨醫院宣告女嬰死亡。[1]
一具嬌小的遺體，躺在冰冷的驗屍檯上。
生理女性，七個月大，身高 65.5 公分，體重 7.3 公斤。出生以來所有健康檢查的結果都正常；眼前除了心肺復甦術留下的痕跡之外，身體大致無恙，沒有任何外傷。解剖後可見心臟和周邊血管仍有血液，而呼吸道沒有吸入奶水的現象。死後採樣的血液與尿液中，無酒精或藥物殘留。[1]
不過，解剖團隊在她甲狀腺與氣管交界處的兩側，看到二個小團塊，一直向下延伸至胸腺：左、右大小分別為 1.8×1.4×1.0 和 2.2×0.6×0.6 公分，加上胸腺共重 45 公克。女嬰的氣管明顯地因為左邊團塊的體積較大，而被朝右邊擠壓。這雙團塊的組織，與一般甲狀腺相同。因此，女嬰被認為患有頸部異位性胸腺瘤（cervical ectopic thymus），[1]一種罕見的兒科病症，通常為良性。[3]此外，她頸部的某些肌肉出血，而且兩片肺臟都嚴重阻塞和水腫。[1]
嬰兒氣管內的軟骨尚未發育完全，[4]如果管壁長期受到外力壓迫，便容易出現氣管軟骨軟化症（tracheomalacia）。[1]以往的文獻中記載的問題來源，包括：周圍血管病變、甲狀腺腫大、囊腫和甲狀腺瘤等；但這個後來被 2022 年《國際鑑識科學：報告》刊登出來的頸部異位性胸腺瘤，很可能是史上頭一遭。或許當保育員將女嬰向右側翻轉，左邊那顆比較大的腫瘤在重力的影響下，更加向身體右側擠壓。此時原本就脆弱的氣管，被嚴重堵塞，終致女嬰窒息。周邊輔助呼吸的肌肉，甚至因為奮力運作而出血。[1]至於肺部水腫，應該是始於氣管封閉時，用力吸氣帶來巨大的壓力，改變了肺部的血液和組織液的流動。[5]
總之，女嬰的頸部異位性胸腺瘤，顯然在側臥時壓迫到氣管，引發機械性窒息（mechanical asphyxia），進而導致死亡。[1]換句話說，保育員盡力預防嗆奶，只是人算不如天算，意外在所難免？然而，不管是否患有呼吸道疾病，為了避免嬰兒猝死症候群（sudden infant death syndrome），平躺才是唯一推薦的睡姿；除非嬰兒能夠翻身，側臥或趴睡都被認為是不安全的選擇。[6]在這種情況下，家長如果狀告保育員，難說後者能否完全免責。
在女童死因中扮演重要角色的胸腺，是淋巴系統的一部份，負責生產免疫所需的T細胞。其實頸部異位性胸腺瘤可以手術移除；[3]而在兒童時期最為活躍的胸腺，青春期後功臣身退，就會逐漸縮小並為脂肪所取代。[7]先天性的氣管軟骨軟化症，一般則會隨著軟骨逐漸強壯，以及氣管的成熟，在 18 到 24 個月大的時候，自然痊癒。[4]
遺憾的是，因為保育員善意的舉動，女嬰永遠等不到那一天。
事情是這樣的 今年出現了很多科普插畫相關的培訓活動 有鑑於非美術相關科系出身 又有這麼多好的機會 我們上課是很認真的!! 然而當漫畫家老師認真的教大家畫美少女時 之中的小學問就變得十分的有趣了!! 在七頭身八頭身九頭身美女、美腿跟美胸的背後 那些線條又代表哪些位置呢 所以.. 久違的簡易解剖圖又來了 =D 當然有一點越畫越殺紅眼了... 待我來好好說明一下 首先美麗少女+戰士真是如此性感 但是既然是戰士就要戰鬥 既然要戰鬥就應該要訓練到一些肌肉 就算沒有變猛男應該也是要給它有點緊實 尤其是許多美少女都有一堆權杖魔法棒甚麼的 上肢肌肉更是不能怠惰! 而為了繁複的變身動作 前彎後仰更是不能少 此時腹肌自然就完美呈現了 既然上身都練了下半身就順便吧 然而因為是美少女所以水汪汪到極致的大眼是一定要有的 不知道這樣會不會讓肖想美少女胴體的各位有點衝擊呢揪咪^.<**
