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三峽大壩即將潰壩?從工程師的觀點看關於水庫的流言蜚語

活躍星系核_96
・2020/08/12 ・5814字 ・閱讀時間約 12 分鐘 ・SR值 555 ・八年級

  • 作者/梁崇淵│普渡大學博士生、游景雲│台大土木系教授

今年以來中國長江地區累計降雨量和持續時間都陸續超過 1998 年洪災紀錄,其中三峽大壩一再傳出潰壩的疑慮,再加上過去三峽大壩變形的傳言,外界多有揣測,我們或許可以從現有的資訊去分析目前的狀態,但受限於資訊取得限制,不免有隔空問診抓藥的疑慮。不過從土木水利工程師的觀點,從這個案例也可以讓我們去瞭解水庫跟壩的一些相關議題。

水庫?大壩?傻傻分不清楚?

在討論之前,我們先釐清什麼是「水庫」。水庫是指以結構體所圍起可供水資源調節之蓄水範圍及設施,過往多用於蓄水灌溉以應對乾涸時期,現代水庫具有多元的功能,以蓄水、給水、發電、調節洪水為主,且常因生態資源豐富及景觀壯闊,而成為著名觀光景點,像是台灣的石門、翡翠、曾文水庫等。而把水攔蓄的結構體就是「壩」,比如說美國的佛壩(Hoover Dam)攔蓄形成米德湖(Lake Mead),前者是壩而後者則是水庫。

壩體依照建築材料及結構形式可分為重力壩、土石壩及拱壩,功能的話有蓄水壩、攔砂壩。 一般人常說「水壩」一詞實為誤用,但語言有其生命與積非成是的特性,口語上也越來越不予區分或深究。

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我們常講的潰壩主要是在說蓄水結構體在短時間破壞的一個現象,而破壞後,攔蓄的大量水體往下游以洪水波的形式傳遞,會遠超過河川的防洪流量,往往造成相當大的生命財產的損失,避免潰壩的發生絕對是工程設計上首要考量。 「潰壩」是指壩的破壞,破壞原因有許許多多,破壞與壩的形式有相當的關係。一般而言常見的主要形式有土石壩(earth and rockfill dam)、重力壩(gravity dam)、拱壩(arch dam)等。 「土石壩」顧名思義即是以土、砂、石為主要材料建築而成的壩體,也是目前大部分最常見的形式,主要利用土石的重力以及彼此之間的摩擦力來抵抗隨水位增加而帶來的沉重水壓,因水壓與水深成正比,所以土石壩多設計為頭細底厚的梯形剖面,以確保底部可以支撐住較大的水壓。土石壩以土砂、石頭作為材料,可以從壩址及集水區取得大部分的材料,雖然建造過程需經過多次夯實及壓密,但沒有像混凝土一樣有澆灌、凝固的過程,施工成本較低。但土石顆粒之間仍會有一定的空隙,因此平時有水滲透壩體是很正常的,臺灣著名的石門水庫及曾文水庫主壩體便是土石壩。

石門水庫。圖/wikipedia

「重力壩」是以地面對壩體重力的反作用力產生的力矩來抵抗水平方向水壓的力矩,因此其結構穩定度主要由其重力大小決定,故稱為重力壩。其形狀多設計為面對上游蓄水面為垂直牆,面對下游為斜面,使得重心偏向上游而產生與水壓力相反旋轉之力矩(如下圖)。重力壩多以整體混凝土或鋼筋混凝土為材料構築。

重力壩力平衡示意圖。圖/改自 Rogers et al., 2007

「拱壩」以凸面朝向上游之曲面結構支撐水壓力,其原理與拱橋相同,藉由混凝土有抗壓的特性,以曲面特性將作用力傳導至兩旁作為支撐的岩壁。因支撐點需承受傳遞而來的力十分龐大,所以只能建築於堅固的岩壁之上,寬度也受此因素限制。拱壩若設計良好則穩定性極佳,且可減少壩體厚度,以較少的材料達到所需強度。然而拱壩的力學機制較為複雜,曲面在施工上相較方形不易許多,因此不論是在設計或是施工上皆需要較高的成本作縝密的規劃[8]。

卡采大壩(Katse Dam),是一座水泥拱壩。圖/wikipedia

在了解壩的形式後,排除人為方式破壞壩體的案例,大量洪水造成溢頂(overtopping)是最常見的潰壩方式,意思就是進水庫的水太快太急結果來不及排掉造成水淹壩頂而沖壞。為了防止這個因素,水庫除了有攔水的壩體之外,都會在壩體上或在另外設有溢洪道來洩洪。但如不幸在庫區滿載的情況下仍是進水量大於出水量能,水位持續上升超過壩高就會造成溢頂, 一般來說溢洪道的設計容量會用最大可能降水(Probable Maximum Precipitation, PMP)跟最大可能洪水(Probable Maximum Flood, PMF)做設計,但雖說是最大可能,但不是沒有可能超過,只是機率很低,根據研究分析可能是幾千分之一的機率。

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鯉魚潭水庫溢洪道溢流狀況。圖/水利署

溢頂會造成怎樣的影響呢?其對土石壩跟重力壩都是十分致命的。水流快速的流過壩頂會造成沖刷,也會因為負壓而將砂土吸起,並且水與砂之前的黏滯力會帶走被吸起的土砂,壩頂被沖蝕之後會通水截面擴大使得流速流量持續增加整個造成潰壩。重力壩雖壩體主要為混凝土,不會像土石壩一樣被水沖蝕,但水流溢頂將沖刷下游的基腳,使得原本支持土壤鬆動甚至被淘刷,而無法提供足夠的反作用力無法維持力平衡或力矩平衡,造成壩體位移變形終至結構破壞。拱壩將水壓力傳導到兩旁岩壁上,其力平衡方式與重力壩不同,因此只要壩體結構完整,兩旁的岩壁沒有被沖刷或破壞,拱壩仍能立於峽谷之間,溢頂對拱壩的威脅性相較其他種類的壩低了許多。

另外一個對於土石壩比較的的威脅是「滲流」,如果土石壩夯實不實,在土石空隙間有比較快的水流通過,也會造成負壓,把土石帶走,這也是工程說的管湧(piping)現象,管湧如發生於土石壩,則可能造成土石壩整個被沖走;管湧不太會發生在混凝土重力壩體,但如果發生壩的基礎面,則可能造成基礎破壞摩擦阻力之降低而引起壩之滑動或沈陷。

鑑古知今,過去的潰壩案例

大致了解了壩的形式後,可以來看看過去有哪些潰壩案例。讀者也可以在 wiki 中文條目的水壩潰決或英文的 dam failure 上找到蠻完整的整理。 國際上幾個比較受到注目的潰壩事件像是美國的 Teton Dam、Baldwin Hills Dam 都是土石壩發生管湧造成整個壩體沖走的案例,Youtube 上也可以找到紀錄的影片。

另外一個有趣的案例是義大利的 Vajont Dam,它是一個拱壩而上游的大量土石崩塌掉到水庫裡,造成強烈庫湧浪滿溢出來造成下游近 2000 人的死亡,到 2015年的歐洲地球科學年會(EGU,European Geosciences Union General Assembly )才完整的討論出其崩塌成因,由於是拱壩的關係,整個壩體仍然屹立無虞。

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台灣過去也有些案例,1999 年 9 月 21 日集集大地震,車籠埔斷層瞬間錯動抬升地面,直接剪斷石岡壩結構體造成閘門扭曲變形(如下圖),但石岡壩是 18 個獨立單元的混凝土重力壩,因此即使十多公尺的地表變形落差造成 16、17、18 號溢洪道閘門毀損,閘門傳動軸變形,南幹線輸水隧損壞,其他部分仍維持相當的完整性。破壞發生後管理局就將水庫蓄水緊急溢洪以避免後續的損壞。另外一個較為少人知道的案例是 2007 年 9 月 17 日韋帕颱風侵襲臺灣,雖未造成嚴重水患,但連日豪雨淘刷地基之下,使得位於石門水庫上游的大型攔砂壩巴陵壩潰壩,其攔蓄之泥砂向下游流動由榮華壩承接,使其在 2012 年左右就接近淤滿。

石岡壩 921 地震損壞情形。圖/石岡壩管理中心
巴陵壩潰壩前情形。 圖/96 年韋帕颱風重大土砂災情速報
巴陵壩潰壩後情形。圖/96 年韋帕颱風重大土砂災情速報

一般而言,大壩建成後幾年都是破壞機率比較高的時候,因為如果營建時就有一些施工缺失,很快的就會造成相關破壞風險,因此水庫在初期都會先逐步蓄水、放水,然後透過監測儀器像是水壓計、應變計、傾斜儀等去觀察壩體有無異狀,幾年過去之後壩體會逐漸穩定,風險也會較低,埋在壩體內的一些儀器也會逐漸損壞失效,後續就會透過例行的大壩安全檢查來降低風險,到水庫老化後風險才又逐漸增加。 另外水庫淤滿是否會有相關風險,主要是取決設計時候有無考量,砂淤滿在上游面會增加對於壩體的土壓力,如果當初設計就有考量下,基本上較不會有相關問題,一般攔砂壩都會考慮蓄滿狀況,因此也較少有因為蓄滿把壩體推動或推倒的案例。

所以三峽大壩會潰壩嗎?

三峽大壩。圖/wikipedia

回到大家關心的問題三峽大壩,從資料可以知道它是混凝土重力壩,最大壩高 181 公尺、壩長約 2335 公尺。全世界對於中國的大國崛起都有很複雜情感,難免會影響我們的判斷。前些日子不少新聞指出三峽大壩可能有潰壩的風險,主要的論述有 Google Earth 衛星影像可觀察到明顯壩體變形,以及水位已達防洪汛制水位等,官方說明有滲漏變形等,我們就各個問題一一來討論。

問題一:三峽大壩有變形嗎?

三峽大壩是否有變形?目前在其他的衛星影像中並壩體尚屬完整,推測其影像中明顯變形為 Google Earth 衛星影像拍攝與接合處的誤差造成[6]。但三峽大壩是由混凝土構築而成的,混凝土是有彈性的,所以受到不同水壓力是會有彈性應變,但根據相關分析是沒有到破壞程度。

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問題二:三峽大壩最近蓄水超過汛限水位 145 公尺,是不是不太妙?

按照目前各國水庫的操作,一般而言在汛期間會有較低的防洪水位規線,以空出空間滯蓄洪水。 根據中國水利電力部 1996 年發佈的 DL / T5015—1996《水利水電工程動能設計規範》,規定水庫特徵水位有正常蓄水位、防洪限制水位、防洪高水位、設計洪水位、校核洪水位等。臺灣媒體提到的「防洪限制水位」在規範中定義為:「為防範汛期之洪水,水庫在汛期前應就水位調整至『防洪限制水位』,以空出足夠的庫容攔蓄洪水」。

也就是說「校核洪水位」才是中國水庫的最大設計蓄水高度。 由三峽大壩水位來看,其防洪限制水位為 145 公尺,校核洪水位為 180.4 公尺,三峽大壩平常非洪水期間蓄水量也可以到 170 公尺以上,因此汛期操作時略為高出汛限水位到達 150 公尺或更高,其實並不會對於水庫有重大影響或風險。

問題三:三峽大壩會有溢頂的可能嗎?

我們可以先看該地區相關的降雨流量資料,相關資料可以從長江水文網查到:由入庫及洩洪水量來看,近日三峽大壩的入流量約在每秒 2 萬噸至 3 萬噸之間,而過去較高的時候也大概是 4 萬噸每秒左右,相較於其設計最大溢洪量為每秒 11.6 萬噸來說,是低於其數值的。因此,在沒有結構問題或是人為不當操作的情況下,依照目前水位及水量數字與設計容量,三峽大壩在 2020 年的長江洪患中面臨潰壩的風險是非常低的。

同場加問:三峽大壩的其他爭議?

與三峽大壩有關的討論還有像是:施工品質不良、技術不足、管理不當等等;如前所言,如果壩體已有瑕疵,其實在初期就會有相當程度的損壞機率,也就是說到操作十多年後才顯現的機會不大。但目前外界取得資料的可信度如何,或是有什麼被隱瞞未被呈現的,這部分也無法證實,也難作為直指大壩危在旦夕的立基。

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讓水庫免於潰壩該怎麼做?

三峽大壩是不是一定會潰壩?或是一定不會潰壩?答案都是否定的。 土木水利工程師的工作常在風險與成本間取捨,就如一個工程界的玩笑話:「我們什麼都可以蓋得出來,只看業主願意付多少錢。」。然而,面對潰壩的風險,常常是千分之一、萬分之一的風險,如果對應的是巨大社會經濟損失,就好比是一個很大的數字乘上很小的數字,那麼期望值到底是無限小或無限大?對於決策上的判斷,這都是非常困難的問題。

過去研究團隊在國際期刊討論面對潰壩、核災的因應策略[2]。內容提到:目前工程上都是儘量在合理範圍內降低風險,以保障人民生命財產安全,然如果人民期待的是絕對安全的基礎建設,事實上是相當不切實際的。 水庫是水資源利用的重要工程設施,近年來暴雨有時間集中且強度增加的趨勢,對水庫防洪形成更大的威脅。山坡土砂造成的淤積會使得庫容減少而失去調節的空間,例如石門、曾文水庫的淤積,近幾十年都是我國政府面臨處理的挑戰。在設計水庫時規劃排砂道,或是日後再增設,都只能減緩水庫淤滿的危機,這也代表在集水區上游做好水土保持以及攔砂設施等保育措施,日趨重要。

在水資源更難控制,洪水日益頻繁的未來,如何永續的利用、操作水庫,反而會是重要的課題。  

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  1. 1996, D. T. 水利水电工程动能设计规范 [S] (Doctoral dissertation).
  2. Lee, B. S., & You, G. J. Y. (2013). An assessment of long-term overtopping risk and optimal termination time of dam under climate change. Journal of environmental management, 121, 57-71.
  3. Rogers, J. & Rock, Frank & Owen, Jeff & Watkins, Conor & Kane, William & Bell, Mike. (2007). The 1928 St. Francis Dam Failure and the 1995/2005 La Conchita Landslides: The Emergence of Engineering Geology and Its Continuing Role in Protecting Society.
  4. Young, R. A., & Loomis, J. B. (2014). Determining the economic value of water: concepts and methods. Routledge.
  5. 王維洛. (2010). 天下第一门给三峡工程带来天下第一问题──三峡工程论证和建设目标中的自相矛盾, http://sanxia2008.org/content.aspx?z=465&f=29&s=71&t=1.
  6. 林建勳. (2020). 三峽大壩潰堤傳言不斷 雨下整月中國災民破千萬. 公視#P新聞研究室. https://newslab.pts.org.tw/news/239?fbclid=IwAR3PR3IrGf2D11w_5eYbkIpjLES6Jl1NB-Gu76zOy5elRIcwrlSI8L3qtwA
  7. 梁惠儀, 林伯勳, 吳毓華, 卡艾瑋, & 冀樹勇. (2013). 巴陵壩潰壩後對於石門水庫上游集水區河相變遷及沖淤演變影響模擬. 中興工程, (119), 19-30.
  8. 陳鵬元. (2016). 認識拱壩以及其簡易分析(Introduction and simple analysis of arch dams), https://highscope.ch.ntu.edu.tw/wordpress/?p=70442.
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活躍星系核_96
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活躍星系核(active galactic nucleus, AGN)是一類中央核區活動性很強的河外星系。這些星系比普通星系活躍,在從無線電波到伽瑪射線的全波段裡都發出很強的電磁輻射。 本帳號發表來自各方的投稿。附有資料出處的科學好文,都歡迎你來投稿喔。 Email: contact@pansci.asia

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拆解邊緣AI熱潮:伺服器如何提供穩固的運算基石?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/05/21 ・5071字 ・閱讀時間約 10 分鐘

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。

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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。

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。/ 圖片來源:MotionArray

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)」!

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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。

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。

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。/ 圖片提供:研華科技

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。

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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。

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。/ 圖片來源:MotionArray

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)。

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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。

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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。

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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。/ 圖片提供:研華科技

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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顯微鏡在科學發展中扮演關鍵的角色,讓人們得以突破肉眼的限制,深入微觀的世界探索。而隨著時間推進,顯微技術也日新月異,其中現代顯微鏡設計了所謂的「無限遠光學系統」(Infinity Optical Systems),更是提升了顯微鏡性能和突破過去的觀察瓶頸。因此主要的顯微鏡製造商現在都改為無限遠校正物鏡,成為顯微鏡的技術「標配」。

1930 年代,相位差顯微技術出現,利用光線在穿過透明的樣品時產生的微小的相位差造成對比,使透明樣本需染色就能更容易被觀察。1950 年左右,則出現使用兩個 Nomarski 稜鏡,將光路分割再合併產生 干涉效應的 DIC 顯微技術,讓透明樣本立體呈現、便於觀察。

在傳統「有限遠系統」中,單純的物鏡凸透鏡構造,會直接將光線聚焦到一個固定距離處,再經過目鏡放大成像。也因此過去顯微鏡的物鏡上通常會標示適用的鏡筒長度,通常以毫米數(160、170、210 等)表示。

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而在過渡到無限遠校正光學元件之前,選用的物鏡和鏡筒長度必須匹配才能獲得最佳影像,且大多數物鏡專門設計為與一組稱為補償目鏡的目鏡一起使用,來幫助消除橫向色差。

但是問題來了!當這些光學配件要添加到固定鏡筒長度的顯微鏡光路中,原本已完美校正的光學系統的有效鏡筒長度大於原先設定,顯微鏡製造商必須增加管長,但可能導致放大倍率增加和光線減少。因此廠商以「無限遠」光學系統來解決這樣的困境。

德國顯微鏡製造商 Reichert 在 1930 年代開始嘗試所謂的無限遠校正光學系統,這項技術隨後被徠卡、蔡司等其他顯微鏡公司採用,但直到 1980 年代才變得普遍。

無限遠系統的核心在於其物鏡光路設計。穿透樣本或是樣本反射的光線透過無限遠校正物鏡,從每個方位角以平行射線的方式射出,將影像投射到無限遠。

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有限遠(上)和無限遠(下)光學系統的光路差別
有限遠(上)和無限遠(下)光學系統的光路差別。圖 / 擷自 Optical microscopy

透過這種方法,當使用者將 DIC 稜鏡等光學配件添加到物鏡、目鏡間鏡筒的「無限空間」中,影像的位置和焦點便不會被改變,也就不會改變成像比例和產生像差,而影響影像品質。

但也因為無限遠系統物鏡將光線平行化,因此這些光線必須再經過套筒透鏡在目鏡前聚焦。有些顯微鏡的鏡筒透鏡是固定的,有些則設計為可更換的光學元件,以根據不同實驗需求更換不同焦距或特性的透鏡。

除了可以安插不同的光學元件到光路中而不影響成像品質外,大多數顯微鏡都有物鏡鼻輪,使用者可以根據所需的放大倍率安裝和旋轉更換不同的物鏡。

傳統上一旦更換物鏡,樣本可能就偏離焦點,而須重新對焦。但在無限遠光學系統的設計中,物鏡到套筒透鏡的光路長度固定,也就意味著無論更換哪個物鏡,只要物鏡設計遵循無限遠系統的標準,光路長度和光學路徑的一致性得以保持。

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因此無限遠光學系統也有助於保持齊焦性,減少焦距偏移。這對需要頻繁切換倍率的實驗操作來說,變得更為便利和具有效率。

不過使用上需要注意的是,每個顯微鏡製造商的無限遠概念都有其專利,混合使用不同製造商的無限遠物鏡可能導致不正確的放大倍率和色差。

改良顯微技術,使研究人員能夠看到更精確的目標;以及如何讓更多光學配件進入無限遠光學系統中的可能性仍然在不斷發展中。但無限遠光學系統的出現已為研究人員打開了大門,可以在不犧牲影像品質的情況下輕鬆連接其他光學設備,獲得更精密的顯微影像。

  1. M. W. Davidson and M. Abramowitz, “Optical microscopy”, Encyclopedia Imag. Sci. Technol., vol. 2, no. 1106, pp. 120, 2002.
  2. C. Greb, “Infinity Optical Systems: From infinity optics to the infinity port,” Opt. Photonik 11(1), 34–37 (2016).
  3. Infinity Optical Systems: From infinity optics to the infinity port
  4. Basic Principle of Infinity Optical Systems
  5. Infinity Optical Systems

延伸閱讀選擇適合物鏡 解析鏡頭上的密碼

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顯微觀點_96
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從細微的事物出發,關注微觀世界的一切,對肉眼所不能見的事物充滿好奇,發掘蘊藏在微觀影像之下的故事。

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螃蟹有痛感嗎?我們是怎麼知道的?
F 編_96
・2025/01/16 ・1669字 ・閱讀時間約 3 分鐘

F 編按:本文編譯自 Live science

螃蟹一直是海鮮美食中的明星,從油炸軟殼蟹到清蒸螃蟹,餐桌上經常見到牠們的身影。有地方也習慣直接將活螃蟹丟沸水煮熟,認為這能保留最多的鮮味。過去人們認為甲殼類缺乏複雜神經結構,不會感受到痛苦,因此不必過度憂心道德問題。但近年來,越來越多研究開始挑戰此一想法,指出螃蟹與龍蝦等甲殼動物可能具備類似疼痛的神經機制。

以前大家相信甲殼類缺乏複雜神經結構,但近期這一認知逐漸受到質疑。 圖 / unsplash

甲殼類是否能感覺到痛?

人類長期習慣以哺乳類的神經構造作為痛覺判斷依據,由於螃蟹沒有哺乳動物那樣的大腦腦區,便被認為只憑簡單反射行動,談不上真正「痛」。然而,新興科學證據顯示包括螃蟹、龍蝦在內的甲殼類,除了可能存在被稱為「nociceptors」的神經末梢,更在行為上展現自我防禦模式。這些研究結果顯示,螃蟹對強烈刺激不僅是本能抽搐,還有可能進行風險評估或逃避策略,暗示牠們的認知或感受方式比我們想像更精緻。

關鍵證據:nociceptors 與自我保護行為

近期實驗在歐洲岸蟹(Carcinus maenas)中觀察到,當研究人員以刺針或醋等刺激手段測量神經反應,牠們顯示與痛覺反應類似的神經興奮;若只是海水或無害操作,則無此現象。此外,透過行為實驗也可看出,寄居蟹在受到電擊時,會毅然捨棄原本的殼子逃離電源,但若同時存在掠食者味道,牠們會猶豫要不要冒著風險離開殼子。這些結果使科學家認為,螃蟹並非單純反射,而可能有對於痛感的判斷。若只是「低等反射」,牠們不會考慮掠食風險等外在因素。

痛覺與保護:實驗結果引發的道德思考

以上發現已在科學界引發廣泛關注,因為餐飲業與漁業中常見「活煮」或「刺穿」處理螃蟹方式,如今看來很可能讓牠們承受相當程度的不適或疼痛。瑞士、挪威與紐西蘭等國已開始禁止活煮龍蝦或螃蟹,要求先以電擊或機械方法使其失去意識,試圖減少痛苦。英國也曾討論是否將甲殼類納入動物福利法保護範圍,最後暫時擱置,但此爭議仍在延燒。

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英國對於是否將甲殼類列入動物福利法的保護範圍,有所爭議。 圖 / unsplash

部分學者保持保留態度,認為雖然甲殼類展現疑似痛覺的行為與神經反應,但與哺乳類相同的「主觀痛感」仍需更多研究證明。大腦與神經系統結構畢竟存在很大差異,有些反射也可能是進化而來的自衛機制,而非真正意義上的感受。然而,科學家普遍同意,既然相關證據已經累積到一定程度,毋寧先採取更謹慎與人道的處理模式,而非輕易推卸為「牠們不會痛」。

海洋生物福利:未來的規範與影響

如果螃蟹被證實擁有痛覺,將牽動更廣泛的海洋生物福利議題,包括鎖管、章魚或多種貝類也可能具有類似神經機制。人類一直以來習慣將無脊椎動物視為「低等生物」,未必給予與哺乳類相同的法律或倫理關注。但若更多實驗持續指出,牠們同樣對嚴重刺激展開避痛行為,社會或終將呼籲修訂漁業與餐飲相關法規。未來可能要求業者在捕撈與宰殺前使用電擊或麻醉,並限制活煮等方式。這勢必對漁業流程與餐廳文化造成衝擊,也引發經濟與文化折衷的爭議。

龐大的實驗數據雖已暗示螃蟹「會痛」,但確鑿的最終定論仍需更多嚴謹研究支持,包括更深入的大腦活動成像與突觸路徑分析。同時,落實到實際操作也需追問:是否存在更快、更人道的宰殺或料理方式?能否維持食材鮮度同時保障動物福利?這種思維轉變既考驗科學進程,也考驗人類對自然資源的態度。也許未來,既然我們仍會食用海產,就該以最小痛苦的方式對待那些可能感受痛苦的生物,為牠們提供基本尊重。

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F 編_96
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一個不小心闖入霍格華茲(科普)的麻瓜(文組).原泛科學編輯.現任家庭小精靈,至今仍潛伏在魔法世界中💃