HOW TO 大採買：後防疫時代，隨時做好準備！

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。

嚴重特殊傳染性肺炎（COVID-19）自 2019 年底至今，已邁入第四年，全世界至少有 6500 萬人患有長新冠（Long COVID），有時稱為「COVID-19 的急性後遺症（post-acute sequelae of COVID-19）」；至少在 10% 的新冠病毒（SARS-CoV-2）感染中可能發生，影響包括 200 多種症狀與多重器官系統的健康。

根據今年（2023）1 月《自然評論微生物學》（Nature Reviews Microbiology），由漢娜·大衛斯（Hannah E. Davis）與艾力克·白楊（Eric J. Topol）等人的論文指出，目前長新冠發病機制至少有五至六種假設，新冠病毒持續殘留在人體組織中，包括免疫失調、微生物群破壞、自體免疫、血栓和內皮異常、以及神經信號傳導功能失調等，目前尚無經過驗證的有效治療方法。

大衛斯與白楊等人發現，長新冠與所有年齡和急性期疾病嚴重程度相關，36～50 歲之間的診斷比例最高，大多數長新冠發生在「輕度」、「急性」的「非住院」患者中。此研究綜合整理了目前科學對長新冠認知的主要進展：包括免疫學和病毒學、血管問題和器官損傷、神經和認知系統、肌痛性腦脊髓炎（也稱為慢性疲勞綜合症，ME／CFS）和自主神經功能障礙與相關疾病、生殖系統、呼吸系統以及胃腸道系統。其中對生殖系統的影響分析指出，此類病徵在長新冠中經常出現報告，但卻很少有研究來記錄影響的程度，以及性別特異性的病理生理學。

新冠對生殖系統的影響

大衛斯與白楊等人的研究進一步探究長新冠對生殖系統的影響。

在男性方面，生殖器官組織中存在病毒會增加勃起功能障礙的風險，這可能是由內皮功能障礙所引起；而長新冠患者的精子數量、精液量、活力、精子形態和精子濃度會受損，這些現象和 扮演細胞訊號傳導的細胞激素（cytokines）水準升高、以及精液中觀察到與細胞凋亡有關的凋亡蛋白酶（或稱胱天蛋白酶，caspase） 相關。 

在女性方面，目前已知受新冠病毒的影響包括：月經和月經前一周是觸發長新冠的因素、卵巢中卵泡的庫存量（ovarian reserve）下降、以及生殖內分泌紊亂等。新冠病毒感染亦會影響卵巢激素的產生和（或）子宮內膜反應，同時患有新冠和月經不正常的人更容易出現疲勞、頭痛、身體疼痛和呼吸急促。

最常見的月經變化包括月經不調、經前症狀增加和月經不頻繁等。研究也顯示，ME／CFS 與經前期焦慮障礙、多囊卵巢綜合症、月經週期異常、卵巢囊腫、絕經提前和子宮內膜異位症有關。此外，妊娠、產後變化、絕經期和月經週期波動亦會影響 ME／CFS，並影響代謝和免疫系統變化。

經期相關的症狀 發炎反應可能扮演關鍵角色

而美國《時代》週刊（Time）則於今年四月，綜合報導了新冠病毒和長新冠對於男女生殖健康的影響，報導分別分析了最新醫學研究、案例以及後續影響人們的生育選擇。

《時代》指出，根據美國人口普查局的最新數據（2023／3／22），在生育年齡（18～39 歲）患有新冠的成年人中，約有 25% 的症狀持續至少三個月，且女性得到長新冠的風險高於男性。《時代》訪問了長新冠的女性患者，並讓她們描述自己的情況，比如因為極度疲勞而使得原先的神經系統疾病惡化、大多數的時候只有走出家門走一小段路的力氣、或是每週只有足夠的精力洗一次澡。她們說她們很難想像要照顧寵物，更不用說照顧孩子了。

另一方面，長新冠可能影響成人的生育選擇，這個結果可以從另一個問題來觀察。報導中再次強調新冠確診後，對男性而言，新冠病毒可能會損害男性精子數量和品質、睾丸功能和激素水平，短期內也可能會降低生育能力、出現勃起功能障礙，使女性更難懷孕。就女性而言，某些生育指標在確診後至少幾個月內較低，而懷孕期間確診的婦女可能會影響月經週期，增加子癎前症（preeclampsia）與早產等併發症發生的機會。對於患有子宮內膜異位症者來說，除了會增加長新冠的風險外，妊娠和 ME／CFS 亦可能互有關聯。

伊利諾伊大學厄巴納——香檳分校的教授凱特克蘭西（Kate Clancy），在接受時代訪問時說明，長新冠、經期變化和經期症狀發作之間彼此的連結，可能和「發炎反應（inflammation）」有關，因為「子宮在很大程度上是一個免疫器官」，它阻止病原體進入，同時讓胚胎安全生長，並定期脫落和修復組織，因此子宮對發炎和其他免疫反應高度敏感。

因此這也引發另一個問題：在婦女懷孕期間確診新冠，是否會對胎兒造成影響？

長新冠對懷孕婦女的胎兒有何影響？

根據發表在 JAMA Network Open 的研究（2023／3／23），研究人員發現，懷孕期間感染新冠病毒的母親所生的男嬰，更有可能在出生後引發神經發育障礙，增加患自閉症風險。

在早期的研究已經確定，「懷孕期間的其他感染」與「兒童神經發育障礙」之間有關聯。但有關新冠病毒的部分，則是在此新研究中更進一步確認。馬薩諸塞州總醫院和哈佛醫學院論文共同主要作者 安德利亞愛德洛（Andrea Edlow），在接受訪問時說：「與母體新冠感染相關的神經發育風險在男嬰中不成比例地高，這與男性在面對產前不良暴露時已知的脆弱性增加一致。」

加劇的挑戰

另一位共同主要作者洛伊佩利（Roy Perlis）則指出，對於長新冠，有必要透過更大規模的研究和擴展長期監測，來進一步調查、評估這種潛在風險。此外，人們普遍缺乏新冠病毒染疫後的知識，亦存在許多錯誤資訊，對此，大衛斯與白楊等人在研究的最後呼籲，長新冠長期研究和護理知識的不足，是目前亟需解決的迫切問題。研究也呼籲，長新冠對生殖系統的影響，尤其在子宮內膜異位症等發炎性疾病間的機制研究尤其不足，應該要予以重視；除了向生物醫學界提供有關長新冠的教育外，更需要展開大眾宣傳活動、向公眾宣傳長新冠的風險和結果。

長新冠患者的臨床需求不斷增加，研究、評估和治療缺一不可；對於許多患者來說，長新冠不僅僅是一個醫療問題，它還會影響工作、人際關係和生活計劃，包括何時、如何以及是否生育孩子。長新冠不僅加劇醫病關係的挑戰，同時也影響未來世代的健康。

參考文獻

• Davis, H. E., McCorkell, L., Vogel, J. M., & Topol, E. J. (2023). Long COVID: major findings, mechanisms and recommendations. Nature Reviews Microbiology, 1-14.
• Jamie Ducharme, Long COVID Is Making Some People Choose Not to Have Kids, Time, 2023/04/04. https://time.com/6268429/long-covid-reproductive-health/ 
• SciTechDaily, COVID-19 Infection During Pregnancy Linked to Higher Risk of Neurodevelopmental Disorders. 2023/03/27. https://scitechdaily.com/covid-19-infection-during-pregnancy-linked-to-higher-risk-of-neurodevelopmental-disorders/ 

2022 年 12 月 26 日也開放了出入境的管制，並且解除封控；有些媒體報導，解封之後的 20 天，中國感染人數就達到 6 億，這個數字幾乎就是三年來的全球病例通報總數……。

有人認為這樣大規模的感染會產生新的變異株，這個推測根據在哪？另外，若是新變異株擴散開來，次世代疫苗是否仍有用？

次世代疫苗能否對抗新變異病毒

首先，我們來談談新的變異株以及這一波中國疫情帶來的影響。

現在的變異株 XBB、XBB 1.5、BF.7、BQ.1.1 等都是 Omicron 衍生而來的，例如：XBB 或 XBB 1.5 都是由 BA.2 突變而來，而 BF.7 以及 BQ.1 則是由 BA.5 突變形成新的變異株；這些變異株比起原始株具有更強的免疫逃避性以及傳播力，這也表示著，疫苗所產生的抗體效果更差，傳播的機率更高。

因此，如果只打了三劑原始株疫苗，體內的抗體幾乎無法對抗 BQ.1 及 XBB，即便是打過疫苗又經歷過 BA.2 或 BA.5 的突破性感染，體內對抗 XBB 及 BQ.1 的效果也有限；不過若是打次世代疫苗的加強劑，對比施打四劑原始株疫苗，對抗 XBB 和 BQ.1 效果仍較好。

以台灣 COVID 流行的數據來看，本土主要流行病毒株仍然為 BA.5 以及 BA.2.75，兩者佔了 83%，BQ.1 目前已佔 2% ；而在境外移入案例中，BQ.1 和 XBB 雖然僅佔 18%，但 BQ.1 或 XBB 都比 BA.5 有更強的傳播力和免疫逃避力。未來 BQ.1 或 XBB 有可能逐漸取代 BA.5 和 BA.2.75 成為台灣流行的變異株。

至於新的變異株是否更「毒」呢？根據分析再感染研究報告指出，Omicron 開始流行的前三個月，其再感染率達 3.31%，這也顯示面對新的變異病毒株時，的確有再感染的風險。但若是我們觀察 XBB 和 BQ.1 取代其他病毒株流行的國家中，其實住院率並沒有明顯上升，這可能表示 XBB 和 BQ.1 的毒性沒有增加，或是因為二價疫苗施打。

短時間大規模疫情會產生新的變異病毒株？

由於 SARS-CoV-2 為 RNA 病毒，較 DNA 病毒在複製過程中更容易產生突變；另外，若病毒感染了免疫低下的族群，更容易在人體內產生更多突變，新病毒株越容易產生。但也不必過於擔憂，突變後的病毒在傳播後，還需進行淘汰賽，才能選出強者病毒。

那麼是否打了有效疫苗或是感染過的人，就不會促使病毒產生新的變異呢？這牽涉到了一個免疫學上的概念——「抗原原罪現象」。

這個現象是指，當我們身體藉由感染或疫苗注射獲得抗體後，若再次遇到有「些微差異」的病毒時，身體會傾向使用之前獲得的抗體記憶來產生抗體，而無法針對該病毒產生更有效的免疫力；也就是說，如果這些先前的抗體沒有辦法有效滅掉變異病毒時，反而會變相篩選掉之前感染的病毒，留下可以躲開抗體攻擊的變異病毒。在這樣的條件下，當環境充斥著大量病毒，造成突破感染，更助於變異病毒成功突圍而出。

另外還需考量到，不同國家、地區流行的病毒突變株不同，所施打的疫苗也不同，這就表示，如果疫苗效果越差，又將帶口罩、隔離、消毒等公衛措施取消，便會促使病毒傳播到已經具有抗體的人，造成突破性感染。

疫情不透明的地方怎麼知道嚴不嚴重

在台灣，中央疫情指揮中心會每天發布感染的人數，並且每隔一段時間就會公布各種病毒株比例，我們可以根據數據和自身狀況調整防疫的強度。

然而有些地方可能因公衛不發達或是刻意掩蓋，使得疫情統計困難，讓外界無法得知疫況。那麼，可以透過什麼方法知道這些地方的疫情狀況呢？

透過英國醫療資訊分析公司 Airfinity 收集數據並以模型推估，中國各省每日確診病例可能會達到 480 萬人的峰值，這瞬間大量的染疫人數會使醫療體系承受極大負擔，這勢必會造成排擠效應，許多原先可治療的患者，可能因醫療資源擁擠或缺乏護理而死亡。

除此之外，我們也可以藉由 PCR 檢測看出端倪。中國開放出入境後，在各地機場的檢疫陽性率約在 10% 到 50% 之間，所以即便持有 48 小時的 PCR 陰性證明，仍有一定比例的人向外輸出病毒，顯示當地疫情嚴峻。

最後，還是反覆呼籲，如何降低感染風險，其實就是我們都知道的——「勤洗手、戴口罩、不摸口鼻」！

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