小麥麵團可以任我們搓圓捏扁，其實跟小麥蛋白質很有關係！——《麵的科學》

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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本文轉載自中央研究院「研之有物」，為「中研院廣告」

• 採訪撰文／林承勳
• 責任編輯／簡克志
• 美術設計／蔡宛潔

又一「國際關注公共衛生緊急事件」

2022 年的猴痘病毒大概是除了新型冠狀病毒以外，最被社會關注的病毒之一，在這波的全球感染趨勢下，臺灣疾病管制署 2022 年 10 月 9 日公布，國內出現第 4 例猴痘境外移入確定病例。我們該繼續擔心猴痘病毒嗎？中央研究院研之有物團隊專訪院內分子生物研究所張雯研究員，請她解析痘病毒進入宿主細胞的機制，以及猴痘病毒的感染風險。

根據世界衛生組織（World Health Organization, WHO）統計，自 2022 年 5 月英國出現首例猴痘（Monkeypox，或稱 Mpox）個案之後，迄 10 月為止，全球已通報超過 7 萬確診病例​​。^[註1]

WHO 也在 7 月 23 日正式宣布，猴痘是繼 2020 年新冠肺炎疫情之後，又一「國際關注公共衛生緊急事件」（Public Health Emergency of International Concern，PHEIC），呼籲各國應該對此波病毒傳染加以重視。

猴痘病毒是什麼？這類型的痘病毒如何感染人類？讓我們接著看下去吧！

• 註1：為避免汙名化，2022 年 11 月 WHO 開始鼓勵使用「Mpox」作為「Monkeypox」的同義詞。

自 2022 年起，全球頻繁出現人傳人

猴痘病毒在分類學上，屬於痘病毒科 （Poxviridae），正痘病毒屬（Orthopoxvirus）。該病毒於 1958 年首次從實驗用猴的皮膚病灶中被分離，故命名為「猴痘」病毒。雖然它可以感染猴子，但是寄主範圍廣泛，尚包括齧齒動物如甘比亞袋鼠與其他靈長類動物。

猴痘病毒的真正野外宿主尚未有定論，可能為小型哺乳類。猴痘病毒透過這些中間宿主傳播給人類，屬於人畜共通傳染病。

病毒由野生動物傳播給人類的方式，通常透過直接接觸，像是碰觸到受病毒感染動物的血液、體液或黏膜；食用受感染動物也有感染風險。

在過去，猴痘的傳播幾乎都侷限在非洲大陸，直到 2003 年美國爆出 40～50 例之感染案例。經追查後發現，感染源頭為走私進口之非洲寵物鼠，將病毒傳染給當地土撥鼠及人類。值得一提的是，此次感染人類之猴痘病毒株毒性較弱，無人死亡，整個疫情在半年內就平息了，而且鮮少出現人傳人的案例。

在非洲流行的猴痘病毒可分為中非和西非兩個分支，中非分支比西非分支病毒更容易傳播，且致死率更高，可達 10%。然而，因為疫情僅限於非洲，即使致死率高也鮮少受到國際關注。

自 2022 年 5 月以來，造成全球頻繁出現人傳人的猴痘病毒，經定序確認屬於西非分支，致死率約為 1%。此次疫情人與人之間的傳播多半是經由密切接觸，像是身體接觸時沾染到感染者分泌物、黏膜，或是皮膚水泡破裂流出的體液等等。另外也有機會經由口鼻噴出的飛沫，或是日常用品如衣物表面傳播病毒。

傳統上，感染猴痘後會出現發燒、畏寒、頭痛、淋巴腺腫大等典型症狀，並在發病後起疹子，自患部蔓延至身體其他部位，繼而發展成水泡、膿疱等。

不過，美國疾病管制與預防中心指出，2022 年疫情的病患多半由於性接觸造成傳染，因此出現較不典型的症狀，像是疹子最早出現在生殖器或肛門周圍，且不一定會擴散至身體其他部位，發燒等症狀也比較不明顯，因此不易辨別、常常誤診成其他傳染病。目前臺灣衛生福利部疾病管制署，已把猴痘列為第二類法定傳染病，不敢輕忽大意。

天花疫苗也可以抵禦猴痘

說到猴痘病毒，便不得不提到同樣是正痘病毒屬，且惡名昭彰的近親：天花病毒（Variola Virus）。感染天花病毒產生的症狀跟猴痘類似，但更為嚴重。歷史上幾次天花大流行，至少帶走三億人的性命。不過在十八世紀，愛德華，金納（Edward Jenner）醫師倡導以牛痘病毒（Vaccinia Virus）製成的天花疫苗，已經於二十世紀成功的將天花病毒趕盡殺絕，目前僅有美、俄兩國的中央疾管機構仍保存些許天花病毒。

天花疫情之所以能被完全清除於人類社會，一個很重要的原因是因為其沒有人類以外的其他宿主。

天花病毒只會在人類之間散佈；當疫苗逐漸普及，民眾逐漸獲得抵抗力之後，天花病毒就無法生存。至於近期快速散播的猴痘病毒則不同，由於寄主範圍較廣，可感染多種野生嚙齒及靈長類等動物，導致猴痘病毒較不易完全根除。

針對此一波猴痘疫情，張雯指出，雖然病毒基因組上已經出現多個鹼基的變異，但不必然產生功能性影響。此外，因為痘病毒表面有多種相似度高之抗原，接種天花疫苗產生之免疫細胞仍具有可辨認猴痘病毒之能力，產生具有中和活性之抗體來保護個體。目前的第三代天花疫苗對猴痘仍具有相當的防禦能力，民眾毋需過於恐慌。

為什麼用牛痘病毒製作的天花疫苗可以抵禦猴痘病毒？

原因在於牛痘、猴痘與天花病毒親緣關係接近，不僅病毒表面有同源性高的蛋白質用以進入寄主細胞，三者入侵細胞的機制也類似。長期研究牛痘病毒進入細胞機制的張雯認為，目前的研究成果可以協助科學家了解猴痘病毒的生活史。

關鍵在於表面鞘膜蛋白

對於痘病毒進入細胞的機制，以牛痘病毒當作模式物種研究的張雯指出，有感染力的痘病毒具有兩種形式，成熟病毒（Mature Virus，MV）及細胞外病毒（Extracellular Virus，EV）。兩者均帶鞘膜，但 95% 以上細胞內產生的病毒為成熟病毒。

成熟病毒藉由鞘膜上的四種鞘膜蛋白質，分別是：H3、D8、A26 及 A27，以附著在細胞表面的醣胺聚醣（Glycosaminoglycans）。接著病毒會聚集於細胞表面脂質筏（Lipid rafts）與細胞受體蛋白質 Intergrin β1 以及 CD98 結合，誘導宿主細胞內的訊息活化，產生細胞肌動蛋白質的聚合作用（Actin polymerization），促成液飲作用 ( Fluid phase endocytosis ) 將病毒吞入細胞內。

牛痘成熟病毒被液飲作用產生的囊泡所包裹進入細胞質，接下來囊泡內環境會逐漸酸化，而酸性會誘導病毒鞘膜蛋白質 A26 結構改變，使得病毒融合蛋白質活化，促使病毒鞘膜與囊泡膜融合，脫去鞘膜的病毒內核進入細胞質內，開始新一波的基因複製及病毒組裝。

大部分 DNA 病毒是進入到細胞核，因為合成 DNA 所需之核苷酸原料在宿主的細胞核裡面；但痘病毒卻不是，反而在細胞質裡進行它的生活史。

張雯指出，痘病毒具它自身專用之 RNA 及 DNA 聚合酶，連基因轉錄及基因複製的過程都不假手宿主細胞之聚合酶。

從單層到雙層膜

牛痘病毒進到宿主細胞後，早期反應基因（Early gene）會立刻開始表現，產生早期病毒蛋白質，包括中期轉錄因子和 DNA 聚合酶以 DNA 複製；病毒會接續產生其他中後期的蛋白質，並且修飾內質網，把遺傳物質與蛋白質組裝成新的成熟病毒顆粒，完成牛痘病毒的生活史。

細胞產生之 MV 是非常穩定的病毒狀態，製造出來後會留在細胞質內，待細胞死亡破裂才會釋出。然而，少部分的 MV 會被運輸到寄主細胞的高基氏體進行「加工」，多包兩層高基氏體的膜，形成三層膜的病毒顆粒（Wrapped Virus，WV），並藉著細胞的微管移動到細胞邊緣。

接著，三層膜的 WV 病毒會透過「內向外」的細胞膜融合，脫去最外層的膜，剩下兩層膜之 EV 便裸露在寄主細胞膜的「外面」，伺機尋找下一個細胞。EV 與 MV 不同，在環境中極不穩定，也因其鞘膜特性的不同，兩層膜的 EV 較脆弱，一旦附著在細胞表面後，其第一層外膜產生撕裂，露出第二層膜，不需經由胞飲過程及酸性環境的催化，此時 EV 可以直接與細胞表面之細胞膜進行膜融合，完成感染過程。

A26 蛋白質影響感染途徑

「成熟病毒 MV 藉胞飲作用後的酸性環境觸發病毒膜與囊泡膜融合，跟 EV 病毒在中性條件下直接與細胞膜融合，這兩種模式最大的差異，就取決於病毒表面是否有 A26 鞘膜蛋白質。」

張雯指出，A26 的作用就是抑制病毒膜融合的進行，而 A26 鞘膜蛋白質只存在 MV 表面，卻不在 EV 表面。A26 蛋白質組裝在病毒顆粒上，抑制膜融合，以維持 MV 病毒的穩定。 直到病毒感染細胞後，它的抑制功能會在囊泡形成的酸性環境下被解除，膜融合才得以順利進行，將病毒內核送入細胞質中。

不只是牛痘，天花跟 2022 年流行的猴痘病毒表面都有 A26 鞘膜蛋白，藉由解開鞘膜蛋白質如何調控病毒入侵細胞的機制，或許可以在未來變成圍堵猴痘病毒的籌碼。

表面抗原蛋白多，不必擔心免疫逃脫

目前已報導的猴痘病毒有多達 50 處基因突變，而突變帶來的效果還有待進一步研究，但張雯卻不那麼擔心會有免疫逃脫的狀況出現。張雯指出，已經有實驗證明天花疫苗可以預防猴痘病毒，不論是先前提到一層膜或兩層膜的痘病毒狀態，被疫苗激活的人體免疫細胞都有能力辨認。

「新冠肺炎只有一個棘蛋白當作抗原，要是一出現突變就很麻煩；但猴痘病毒不一樣。」張雯解釋說，猴痘病毒表面的鞘膜蛋白例如 H3、D8、A27、L1 及 B5 都具有多樣的抗原區域，可刺激強大的免疫反應，產生各式各樣中和抗體。當中和抗體辨認的病毒抗原目標大且多時，病毒就很容易被發現、殲滅，即使少許突變也無法讓病毒逃脫其餘中和抗體的辨識。

因此，張雯表示，對付猴痘病毒用現有的第三代天花疫苗就夠了！「其實不論哪一代天花疫苗，刺激免疫力的能力都夠好，差別主要在於疫苗本身的安全性。」張雯強調，因為天花在 1980 以後就已經滅絕，沒有必要實施接種。各國現有的天花疫苗庫存是為了少數高危險群工作者之防護，或是防範天花病毒作為生化武器之用途，存量不夠多，短時間內無法供應大量民眾施打，所以猴痘疫情才會在爆發初期就引起恐慌。

如今猴痘病毒在特定群體中傳播只是暫時的表象，張雯指出，猴痘病毒傳播主要是靠接觸傳染，而且無關性別、性傾向或是否有發生性關係，只要有近距離的「肢體接觸」或污染物接觸都有可能沾到病毒而感染。各國有關當局應盡快鎖定確診個案的接觸者，以及接觸者的親朋好友們，讓他們優先施打疫苗，並追蹤成效。動作越快就越能有效圍堵疫情。

阻斷病毒進入本土生態鏈是當務之急

過去各國科學家花費許多心思研究天花病毒，讓 WHO 存有足夠的天花相關資料，一舉成功用疫苗滅絕天花病毒。這也是至今人類醫療史上唯一成功滅絕病毒的案例。以此為基礎，想要防治相近的猴痘病毒並非難事。張雯也不認為短期內猴痘疫情會一發不可收拾。

回顧 2022 年，有很多個案是因從事性行為產生的密切接觸而被傳染，「當然固定性伴侶是可以減少病毒傳播的機會」張雯說。然而，過度簡化個案特徵與傳染途徑，再加上現任 WHO 秘書長譚德賽的發言，以及媒體大肆渲染下，容易誤導民眾以為猴痘是只會在男同性戀間傳播的性病。

「就跟當初 1980 年代的愛滋病一樣，一開始社會大眾以為只有同性戀社群才會被感染；猴痘也要多注意，不然也會污名化少數社群，帶給他們很大的傷害。」張雯再次強調，猴痘病毒會在人類全身流竄，不只侷限於性器官。

想要知道猴痘病毒在全球感染趨勢，張雯建議臺灣民眾可以追蹤有公信力的媒體跟網站，如 WHO 網站；由於美國猴痘病例約佔全球病例之半，美國疾病管制與預防中心也時常更新相關資訊。而臺灣目前只有 4 例境外移入，且都被快速攔截，應該還沒機會讓病毒散佈到其他人或動物身上造成本土感染，故暫時不用恐慌。

不過，由於猴痘病毒還會感染人以外的動物，為了預防未來出現本土感染，當前之務即是要注意並阻斷外來病毒進入當地寄主生物之生態鏈中。

延伸閱讀

1. Ahmed, S. F., Sohail, M. S., Quadeer, A. A., & McKay, M. R. (2022). Vaccinia-virus-based vaccines are expected to elicit highly cross-reactive immunity to the 2022 Monkeypox virus. Viruses, 14(9), 1960. 
2. Alakunle, E. F., & Okeke, M. I. (2022). Monkeypox virus: A neglected zoonotic pathogen spreads globally. Nature Reviews Microbiology, 20(9), 507–508.
3. Isidro, J., Borges, V., Pinto, M., Sobral, D., Santos, J. D., Nunes, A., . . . Gomes, J. P. (2022). Phylogenomic characterization and signs of microevolution in the 2022 multi-country outbreak of Monkeypox virus. Nature Medicine, 28(8), 1569-1572.
4. Tomori, O., & Ogoina, D. (2022). Monkeypox: The consequences of neglecting a disease, anywhere. Science, 377(6612), 1261–1263. 
5. World Health Organization. (n.d.). Monkeypox. World Health Organization. Retrieved December 28, 2022, from https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/monkeypox
6. Fenner, F. (1993). Smallpox: Emergence, Global Spread, and Eradication.History and Philosophy of the Life Sciences, 15(3), 397–420. 
7. Foster, S. O., Brink, E. W., Hutchins, D. L., Pifer, J. M., Lourie, B., Moser, C. R., . . . Foege, W. H. (1972). Human monkeypox. Bulletin of the World Health Organization, 46(5), 569–576.

「那無疑是我從沒嚐過的味道」，論文的第一兼通訊作者 Jonathan David Blutinger 回想起初期的失敗，委婉地承認：「其實不難吃，只是與眾不同。我們畢竟不是米其林大廚。」^[1]所幸皇天不負苦心人，在多次修正後，美國哥倫比亞大學的團隊，終於做出原料一樣，但是不再坍塌的蛋糕，並於 2023 年 3 月的《npj 食品科學》（npj Science of Food）期刊上分享食譜。^[2]

3D 列印蛋糕的食譜

研究團隊的終極目標，是希望將來任何人均能用簡單的軟體烹飪，3D 列印再雷射加熱，創造經濟、健康且美味的餐點。他們選擇的食材相當普遍，全部都從美國紐約的 Appletree Market 超商購買。^[2]

材料

Skippy 花生醬、J.M. Smucker 草莓果醬、Nutella 榛果巧克力醬、Betty Crocker 糖霜、Krasdale櫻桃淋醬、拿叉子搗爛的香蕉泥；以及用食物調理機攪 2 分鐘製成的全麥餅乾糊（8 塊全麥餅乾、2 湯匙的牛油和 4 茶匙的水）。^[2]

步驟

（1）冷藏材料，使其變得濃稠，以穩定結構。^[2]

（2）把各種材料灌入分別的 7 支針筒（30ml；14 gauge）。^[2]

（3）將針筒裝進特製的 3D 食物印表機。^[2]

（4）把壓克力餐盤擺在 3D 印表機下，盛接針筒擠出的條狀物。其直徑約 1.5 毫米，會逐漸累積出蛋糕的半成品。^[2]

（5）論文有寫到運用藍光和紅外線，為蛋糕加熱。不過，實驗方法的段落，僅提及 3D 印表機附設的藍光雷射二極體（blue laser diode），也就是下圖中黑色的長方體。^[2]

從上面的影片，可見早期幾個版本的蛋糕，非常容易崩垮。^[2]研究團隊於是依據物質受力變形時，展現的黏性和彈性特質，即黏彈性（viscoelasticity），將食材分為「結構」與「填料」兩類，並在軟體中改變設計：^{[2, 3]}用結構性強的全麥餅乾糊，作為蛋糕各層的形狀基礎，又以花生醬和榛果巧克力醬輔助支撐，再填入其他相對柔軟的原料。最後，他們調整 3D 印表機的針筒高度，並減緩列印的速度。如此擠出來的流體，尾端便不會蜷曲。能避免繩捲效應（coiling effect或rope-coil effect），破壞蛋糕表面的平整。要不然有時會出現本文開頭的圖組中，最末一塊蛋糕那種毛躁的外貌。^[2]

3D 列印食品的推廣

目前 3D 列印食物尚未普及，此蛋糕的成形有如曇花一現。這一方面是基於科技新穎，懂得操作的人還少；另方面則因為這種印表機索價不菲，不是誰都玩得起。如果要商業化，研究團隊認為得採取 Gillette 刮鬍刀和 Nespresso 咖啡機的經營模式：壓低主要產品本身的價格，後續再從耗材獲利。換句話說，廠商賣出廉價的 3D 食物印表機，之後消費者就會以零買或長期訂購的模式，購買列印用的食譜和食物匣。食物匣的內容物，發展空間多元。除了碎肉和花生醬等泥狀物；也能推出醬油、橄欖油等液體；食鹽與胡椒之類的顆粒；還有百里香或香芹這類碎片等，任何可食用的東西。^[2]

此外，在薄利多銷和產品開發的同時，也要提升大眾的接受度。偏好天然食材，或是不信任食品產業，都是對 3D 食物列印存有疑慮的原因。研究團隊提出的解方，是宣傳它的好處，例如：精準調配營養，不浪費材料；降低能源耗損；以及客製化的食譜等。^[2]當然，似乎也就避而不談犧牲纖維質，以求列印順暢等問題。^[1]總之，他們描繪出科技烹飪的美好願景，並且排除萬難，要讓飲食邁向全新時代。倘若有天上述的市場成熟，產品賣相比論文中的蛋糕誘人，您會願意品嚐嗎？

致謝

特別感謝許凱勝先生協助確認技術細節。

1. Sample I. (22 MAR 2023) ‘Have your cake and print it: the 3D culinary revolution is coming’. The Guardian.
2. Blutinger, J.D., Cooper, C.C., Karthik, S. et al. (2023) ‘The future of software-controlled cooking’. npj Science of Food, 7, 6.
3. Gan H, LAM Y. (2008). ‘Viscoelasticity’. In: Li, D. (eds) Encyclopedia of Microfluidics and Nanofluidics. Springer, Boston, MA.