推動叛變的手

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《科技大觀園》，原文連結
• 何楷平｜科技大觀園特約記者

過去，養雞農得在半夜走進雞舍，靠耳朵分辨雞隻有沒有出現「囉音」（呼吸道疾病的特有聲音）；但農民時間有限，一天頂多進雞舍巡三次，而打噴嚏、咳嗽這類異常聲音，又常和背景噪音太相似、不夠明顯，「漏聽」幾乎在所難免。

如果有一套系統能全天候守在雞舍，不僅聽見異常聲音，還能透過影像觀察雞隻狀態、同步記錄體重，情況會不會有所不同？這正是「智慧監測走進畜牧業」的真實場景。

透過感測、影像辨識、聲音分析與 AI，畜牧養殖管理，已經逐步從仰賴人力巡視、憑經驗判斷，轉向以數據支撐的決策；智慧畜牧不只能提高生產效率，也能改善動物福利與整座牧場的生物安全。

本文從家禽到豬隻，採訪兩位長期投入智慧畜牧管理的研究者：國立中興大學生物產業機電工程學系蔡燿全副教授以及國立臺灣大學生物機電工程學系郭彥甫教授，探討科技如何成為畜牧業的最佳助手。

科技接手觀察，補上人力巡視極限

「如何客觀量化健康指標，其實相當困難。」蔡燿全副教授指出，人工巡視的限制，在於「人不可能一直在現場」。以雞舍為例，雞隻體重反映健康狀況，但用「肉眼估算」並不精準，原因出在羽毛會隨當下溫濕度蓬鬆變化；至於雞隻的消化道疾病，則要看肛門與糞便，但「異常聲音」要在夜深人靜的半夜靠「人耳」去分辨，這些都是雞農單靠人力會存在的侷限。

養豬也是。郭彥甫教授指出，過去豬農評估一欄豬的健康狀態，多半是走進去、用肉眼看一下，母豬花多少時間吃料、站立、有沒有在哺乳，無法精確量化判讀。

靠肉眼、人耳判讀，既消耗人力、又不夠精準，因此，智慧畜牧把這些工作交給機器，透過感測器接手觀察，目標在於「及早發現」。

以雞舍為例，機器讀的是「身體徵象」。

蔡燿全副教授指出，透過「家禽監測系統」，在雞舍裝設麥克風、攝影機與秤重平臺，把叫聲、雞冠與雞眼的顏色、體重，連同溫濕度、風速、氣體等環境資料，一併轉成可判讀的數據。

以體重為例，當雞隻走上秤重平臺，秤出幾隻的總體體重後，平台上方的攝影機，再以AI影像辨識方式，辨識出秤重平台上的雞隻數量，進而換算出雞隻的平均體重，更進一步的做法是，只要在雞舍中央架一臺主機，建立「影像輪廓對應實際重量」的關係，雞舍的其餘角落，只需由上往下拍的攝影機（不必裝設秤重平臺），單靠影像就能推算體重。這也同步解決了動物福利的問題：不必再人工抓雞懸掛量重，對雞隻的干擾降到最低。

在豬舍方面，機器讀的則是「行為與姿態」的動態變化。

郭彥甫教授指出，只要在母豬分娩欄後方架設攝影機，以機器視覺與深度學習，辨識母豬的姿態，量化牠花多少時間進食、站立與哺乳，同時逐隻追蹤欄內仔豬的移動，把狀態分成哺乳、休息與活動三類。當母豬把乳頭壓住、遲遲不讓仔豬吸奶，又不太進食，系統就能標記出這頭母豬已接近生病，整欄仔豬可能跟著吃不到奶、活動力下降。這些畫面，都讓長期被關在窄欄、行動受限的母豬處境，能夠直接被機器紀錄、透過數據化被豬農看見。

專家教會 AI 讀懂異常，監測從記錄升級為預警

但機器「看得到」只是第一步，「讀得懂」則要靠人與 AI 協作。

以豬舍的應用場景為例，郭彥甫教授指出，AI的機器學習過程，得先由「人」在影像裡，把豬一隻一隻單獨標註起來，累積上千張影像之後，提供給AI學習、訓練，確保AI能夠「讀懂」之後，之後就由機器接手，自動辨識每一隻豬；例如有些小豬在吃飼料、有些在喝水、有些在打架、互咬；郭彥甫教授指出，這套AI 辨識仔豬「日常行為」的準確率已達到91.36％，等於在100隻仔豬中，AI就能精準判讀出91.36隻的行為模式。

雞舍的場景也是同樣邏輯。蔡燿全副教授解釋，透過預先架設機器在雞舍，進行現場錄音，接著以濾波去掉雜訊、把聲音切成小段，再請專家逐段標註，哪些是正常叫聲、哪些是異常囉音，取出聲紋特徵之後，再餵給AI機器學習，訓練出辨識模型。

當機器學會判讀後，監測的價值就能直接從「記錄」，升級為「預警」。

舉例來說，雞舍的聲紋辨識系統，由於是24小時錄音，在農民尚未察覺、還沒記錄到異狀之前，系統就先發出「偵測到異音」的預警，不會等到農民到現場查看才發現。此外，影像辨識系統則可以預先偵測到人眼較難察覺的雞眼異常（雞眼異常後2至3天會出現較高死亡率），等於替農民爭取到提早3天處置的黃金時間。

預警換來實際效益。蔡燿全副教授表示，根據合作雞農的回饋，導入這項系統之後，育成率可提升約3％，因為透過系統24小時不間斷監控，農民更能做到「及早發現、及草治療」，提高雞隻「從飼養到出貨」生命週期的完整性。此外…….傳播途徑。蔡耀全副教授補充，傳統雞隻育成率大約落在80％，導入系統這幾年來，育成率持續提升，近年來已經逐步成長至85％至87％。此外，因為農民不再需要頻繁進出雞舍，也切斷了病原透過人腳、野鳥糞便帶入的傳播途徑。蔡耀全副教授補充，傳統雞隻育成率大約落在80％，導入系統這幾年來，育成率持續提升，近年來已經逐步成長至85％至87％。

豬舍也是。郭彥甫教授指出，量化母豬的姿態與哺乳行為，能夠提早判斷牠是否接近生病，另一方面，系統對仔豬群體活動力的追蹤，則讓農民能夠更早察覺「一頭母豬不好、整欄仔豬跟著受影響」的連鎖效應，進而提早做出相對應的準備措施。 科技帶來的好處，除了提前預警，減少人為疏漏，當農民的巡視工時下降、勞動強度減輕，也能間接讓更多青年農民，願意回鄉接手畜牧場。

技術到位、市場未到，智慧畜牧的應用挑戰

然而，儘管智慧畜牧的技術持續進步，但要真正落地應用並普及化，目前仍有待跨越的門檻。

「因為農民沒有 IT 部門。」蔡燿全副教授點出了智慧畜牧最大的門檻：推廣難度高。

他解釋，老一輩農民對科技熟悉程度較低，一旦網路不穩、甚至插頭沒插上的小狀況，原廠可能就得親自跑一趟畜牧場，服務成本相當高，再加上臺灣市場規模有限，負責落地推廣、技術轉移的農業科技公司，意願自然不高。

此外，「農民投入意願」也是一大門檻。「如果這個科技一定可以幫他賺到錢，他就會樂意接受。」郭彥甫教授觀察，豬農評估導入系統的關鍵，在於能不能幫他「賺到更多錢」，而非只是「節省時間和勞力」，「如果只是省下勞力，農民多半會傾向自己來、或是另外聘請人力。」臺灣雖然在2020年就從口蹄疫除名，但近年來面對周邊國家持續存在的非洲豬瘟等疫情風險，豬農對外部人員（智慧農業團隊、農業科技廠商等）進出格外謹慎，都讓智慧畜牧的應用落地，還需要更多溝通與推廣。

最後一道判斷留給人，「資料治理」智慧畜牧下一步

換句話說，智慧畜牧的技術本身，其實已經備妥，唯獨產業與市場的節奏，還需要時間跟上。

從雞舍到豬場，感測與 AI 接手了「看」這件過去只能靠人力與經驗撐著的工作，效率、動物福利與疫病防線，也因此被重新畫過一遍。

值得一提的是，兩位研究者不約而同都將「最後一道判斷」留給了人：雞隻該不該投藥、母豬難產怎麼處置，這類牽涉責任的決定，仍由農民與獸醫拍板，AI 負責的是更精準的監測、讓異常更及早被發現。

隨著愈來愈多養殖現場，開始累積這些數據，郭彥甫教授預測，「資料治理」將是畜牧業下一步的趨勢。他解釋，當養殖場規模擴大、不常親臨現場的經理人將更依賴簡單直觀的報表，掌握場內狀況；而這些累積下來的數據，還能推估產量、預估禽隻出場時機，同時對接市場價格，做出更合適的決策。

資料來源

1. 中興大學生物產業機電工程學系蔡燿全副教授
2. 臺灣大學生物機電工程學系郭彥甫教授

原文連結：https://pse.is/9k7pkt

真菌的生命週期

一切始於一顆孢子

孢子是真菌生命週期的開始，也是結束。這些單細胞單元裡，包含著新真菌個體的繁衍密碼。面對無數微生物競爭者和惡劣的環境條件，孢子萌芽的機率極低，因此真菌釋放出數萬億個孢子來提高生存機會。孢子維持在一個暫停於生死之間的狀態，密切留意周遭世界並尋找適合落腳的地方。孢子很微小，無處不在，所以根本無法躲避它們，以我們自己而言，每次的呼吸都會吸入十個孢子。

被稱為「胚種假說」（Panspermia）的生命起源論甚至認為：生命的藍圖被包裹在一顆孢子當中，並在太空中旅行，在宇宙中尋找適合落腳的家園。儘管對此假說爭論不休，但我們確實知道孢子可以耐受極端溫度、抗輻射，甚至可以在真空狀態的太空中存活。 1988 年，和平號空間站（mir）的俄羅斯太空人就注意到，他們的鈦石英窗外有「東西」在生長，而且正在漸漸「啃穿」鈦石英。後來證實，這個「東西」就是一種真菌。¹

就像植物一樣，大多數真菌也都採用「紮根在土壤當中」這種耗時的繁殖方式：它們利用菌絲體生長，或透過孢子飄散到新的棲息地。在渴望繁衍其 DNA 的動力下，有些真菌採取巧妙的策略，確保其孢子在新環境中得以繁殖。

擁有誘人香氣的美食佳餚黑松露（Tuber melanosporum）就是一個很好的例子。這種跟黃金一樣珍貴的真菌生長在地底下，隨著孢子成熟，其所散發出的香氣會吸引動物、松露獵人和來自世界各地的美食家。松露的孢子不易被消化，所以最終會安全通過有幸一飽口福者的消化道；在理想狀況下，孢子應已遠離原來被採集到松露的位置。

在地面上，圓形的巨型馬勃（Calvatia gigantea）子實體保護著數以百萬在內部熟成的孢子。有趣的是，只要戳一下成熟的馬勃，它就會噴出一股煙霧狀的孢子粉，讓風帶走飄散的孢子。

生長在糞便之中的水玉黴菌屬（Pilobolus）真菌，藉由分泌水分充滿泡囊增加壓力，最後像水槍一樣排射出泡囊頂部的孢子囊。有研究經計算發現，孢子囊能以至少 20,000 g （重力）的速率被噴射出去。相較之下，訓練有素的美國國家航空暨太空總署（NASA）太空人在太空船中穿著抗重力服（G-Suit）所承受的重力是 3 g ，而子彈是以 9,000 g 的加速度行進的。

還有能在黑暗中發光的真菌，光線會吸引昆蟲將它們的孢子散布到森林底層。例如，加德納臍菇（Neonothopanus gardneri，俗稱椰子花）就受到晝夜節律的調節，在夜間會發出明亮的光。 ²所有這些演化而來的調整，都是為了確保繁殖能夠延續。

為菌絲找到一個家

當孢子落在一個溫度適中、靠近食物和水的地方時，它就會萌芽。孢子經由細胞壁吸收水分，並長出一種稱為菌絲的線狀管。當菌絲在營養基質上生長，就會分支出更多菌絲並形成一條細線。原本的菌絲繼續利用可能是木頭、昆蟲或土壤的基質，由尖端處長出更多菌絲。菌絲間開始融合相連，形成一個相互連接、被稱為菌絲體的物質。

每條菌絲的生長都結合了物理力量和化學策略。菌絲會分泌出作用相當於強力消化酸的酵素來分解物質。這個分泌酵素的作用，讓真菌能穿透最堅硬的基質：先將營養物質萃取出來，再經由菌絲體吸收。就像我們唾液中的酵素一樣，很快就可以將口中的麵包變成濕糊狀。

數英里的菌絲體，也許再來一朵菇

菌絲體如同漣漪一般，從孢子萌芽之處輻射向外生長。附近有營養物質出現時，菌絲體就會以圓形的方式使其表面積最大化，朝營養來源方向生長。當一個區域的食物來源耗盡，菌絲體中心處的舊菌絲就會被自己消化掉。殘存在被消化舊菌絲當中的可用資源，則會被重新傳送到菌絲體最外圈，供生長正旺盛的菌絲所用。

最後，菌絲體會長成一個廣大的空心環，也就是有時我們在草地上看見的「仙女環」。隨著資源被重新傳送到菌絲體生長的外緣，中心會逐漸消失，環的周長則逐漸增加。只要有養分和水，菌絲體就可以持續以這種方式不斷地生長下去。

在此階段，除了酵母菌以外的真菌就能由菌絲形成孢子，進行無性生殖。黴菌、銹病和粉狀黴菌等微型真菌總是以這種方式繁殖，例如麵包上所見的黴菌黑點就含有超過五萬個孢子。

然而，屬於單細胞微型真菌的酵母菌，則採取不同於絲狀真菌的方式進行無性生殖。酵母菌利用分裂產生複製體進行無性生殖，雖然這種方法很有效率，但卻因此錯過了可以經由有性生殖確保遺傳多樣性的樂趣。³

除了透過無性生殖的方式繁殖，若環境條件惡劣（通常情況就是這樣），大型真菌也可以進行有性生殖。當兩個有性生殖相容的菌絲體相遇，它們就會進行融合並形成更大的團塊。

融合後已經具備遺傳多樣性的新菌絲體，等待著合適的環境條件到來，就會聚集它的菌絲、吸收水分膨脹，並形成被稱為原基（primordium）的菇蕾。幾天後，原基逐漸伸長菌柄，將菌傘推出基質表面。最後，菌傘打開就變成了一個完全成熟的菇。菇類的顏色、質地和形狀會因種類而異。

根據菇類產生和釋放孢子的方式，可以將大型真菌分成兩群：一群是在封閉囊內產生孢子的子囊菌（asomycota），另一群是從菌褶中形成並釋放孢子的擔子菌（basidiomycota）。擔子菌的菌褶有一層菌膜保護，隨著菇的成熟，該菌膜就會剝落。

菇的本身可以說就是一個慶典，慶祝擁有數萬億待釋放新世代真菌（孢子）的出現。孢子將再次進入那已經持續循環數十億年的過程之中。自然不會多愁善感，所以慶典終將結束；菇類在完成產生孢子的工作之後，就會開始腐爛消失。

它們已經達成自然所交付的任務，而且也不吝讓我們一窺正大自然發自內在的美。菇類的出現是真菌生命循環的最美麗時刻，也許因為這樣，菇類才會如此受到歡迎。

註解

1. Matthew Phelan, ‘Why fungi adapt so well to life in space’, Scienceline, 7 March 2018, . ↩︎
2. Anderson G Oliveira, Cassius V Stevani, Hans E Waldenmaier, Vadim Viviani Jillian M Emerson, Jennifer J Loros and Jay C Dunlap, ‘Circadian control sheds light on fungal bioluminescence’, Current Biology, vol. 25, issue 7, 2015, . ↩︎
3. 譯注：酵母菌也會進行有性生殖，遺傳物質亦會重新洗牌。 ↩︎

——本文摘自《真菌大未來：不斷改變世界樣貌的全能生物，從食品、醫藥、建築、環保到迷幻》，2023 年 12 月，積木文化出版，未經同意請勿轉載。