今夏暢玩傳統藝術也不用擔心碳足跡──宜蘭傳藝園區能源管理系統新啟用！

• 作者／賴昭正｜前清大化學系教授、系主任、所長；合創科學月刊

我擔心人工智慧可能會完全取代人類。如果人們能設計電腦病毒，那麼就會有人設計出能夠自我改進和複製的人工智慧。 這將是一種超越人類的新生命形式。

——史蒂芬．霍金（Stephen Hawking）　英國理論物理學家

大約在八十年前，當第一台數位計算機出現時，一些電腦科學家便一直致力於讓機器具有像人類一樣的智慧；但七十年後，還是沒有機器能夠可靠地提供人類程度的語言或影像辨識功能。誰又想到「人工智慧」（Artificial Intelligent，簡稱 AI）的能力最近十年突然起飛，在許多（所有？）領域的測試中擊敗了人類，正在改變各個領域——包括假新聞的製造與散佈——的生態。

圖形處理單元（graphic process unit，簡稱 GPU）是這場「人工智慧」革命中的最大助手。它的興起使得九年前還是個小公司的 Nvidia（英偉達）股票從每股不到 $5，上升到今天（5 月 24 日）每股超過 $1000（註一）的全世界第三大公司，其創辦人（之一）兼首席執行官、出生於台南的黃仁勳（Jenson Huang）也一躍成為全世界排名 20 內的大富豪、台灣家喻戶曉的名人！可是多少人了解圖形處理單元是什麼嗎？到底是時勢造英雄，還是英雄造時勢？

在回答這問題之前，筆者得先聲明筆者不是學電腦的，因此在這裡所能談的只是與電腦設計細節無關的基本原理。筆者認為將原理轉成實用工具是專家的事，不是我們外行人需要了解的；但作為一位現在的知識分子或公民，了解基本原理則是必備的條件：例如了解「能量不滅定律」就可以不用仔細分析，即可判斷永動機是騙人的；又如現在可攜帶型冷氣機充斥市面上，它們不用往室外排廢熱氣，就可以提供屋內冷氣，讀者買嗎？

CPU 與 GPU

不管是大型電腦或個人電腦都需具有「中央處理單元」（central process unit，簡稱 CPU）。CPU 是電腦的「腦」，其電子電路負責處理所有軟體正確運作所需的所有任務，如算術、邏輯、控制、輸入和輸出操作等等。雖然早期的設計即可以讓一個指令同時做兩、三件不同的工作；但為了簡單化，我們在這裡所談的工作將只是執行算術和邏輯運算的工作（arithmetic and logic unit，簡稱 ALU），如將兩個數加在一起。在這一簡化的定義下，CPU 在任何一個時刻均只能執行一件工作而已。

在個人電腦剛出現只能用於一般事物的處理時，CPU 均能非常勝任地完成任務。但電腦圖形和動畫的出現帶來了第一批運算密集型工作負載後，CPU 開始顯示心有餘而力不足：例如電玩動畫需要應用程式處理數以萬計的像素（pixel），每個像素都有自己的顏色、光強度、和運動等, 使得 CPU 根本沒辦法在短時間內完成這些工作。於是出現了主機板上之「顯示插卡」來支援補助 CPU。

1999 年，英偉達將其一「具有集成變換、照明、三角形設定／裁剪、和透過應用程式從模型產生二維或三維影像的單晶片處理器」（註二）定位為「世界上第一款 GPU」，「GPU」這一名詞於焉誕生。不像 CPU，GPU 可以在同一個時刻執行許多算術和邏輯運算的工作，快速地完成圖形和動畫的變化。

依序計算和平行計算

一部電腦 CPU 如何計算 7×5+6/3 呢？因每一時刻只能做一件事，所以其步驟為：

• 計算 7×5；
• 計算 6/3；
• 將結果相加。

總共需要 3 個運算時間。但如果我們有兩個 CPU 呢？很多工作便可以同時（平行）進行：

• 同時計算 7×5 及 6/3；
• 將結果相加。

只需要 2 個運算時間,比單獨的 CPU 減少了一個。這看起來好像沒節省多少時間，但如果我們有 16 對 a×b 要相加呢？單獨的 CPU 需要 31 個運算的時間（16 個 × 的運算時間及 15 個 + 的運算時間），而有 16 個小 CPU 的 GPU 則只需要 5 個運算的時間（1 個 × 的運算時間及 4 個 + 的運算時間）！

現在就讓我們來看看為什麼稱 GPU 為「圖形」處理單元。圖一左圖《我愛科學》一書擺斜了，如何將它擺正成右圖呢？ 一句話：「將整個圖逆時針方向旋轉 θ 即可」。但因為左圖是由上百萬個像素點（座標 x, y）組成的，所以這句簡單的話可讓 CPU 忙得不亦樂乎了：每一點的座標都必須做如下的轉換

x’ = x cosθ + y sinθ

y’ = -x sinθ+ y cosθ

即每一點均需要做四個 × 及兩個 + 的運算！如果每一運算需要 10^-6 秒，那麼讓《我愛科學》一書做個簡單的角度旋轉，便需要 6 秒，這豈是電動玩具畫面變化所能接受的？

人類的許多發明都是基於需要的關係，因此電腦硬件設計家便開始思考：這些點轉換都是獨立的，為什麼我們不讓它們同時進行（平行運算，parallel processing）呢？於是專門用來處理「圖形」的處理單元出現了——就是我們現在所知的 GPU。如果一個 GPU 可以同時處理 10⁶ 運算，那上圖的轉換只需 10^-6 秒鐘！

GPU 的興起

GPU 可分成兩種：

• 整合式圖形「卡」（integrated graphics）是內建於 CPU 中的 GPU，所以不是插卡，它與 CPU 共享系統記憶體，沒有單獨的記憶體組來儲存圖形／視訊，主要用於大部分的個人電腦及筆記型電腦上；早期英特爾（Intel）因為不讓插卡 GPU 侵蝕主機的地盤，在這方面的研發佔領先的地位，約佔 68% 的市場。
• 獨立顯示卡（discrete graphics）有不與 CPU 共享的自己專用內存；由於與處理器晶片分離，它會消耗更多電量並產生大量熱量；然而，也正是因為有自己的記憶體來源和電源，它可以比整合式顯示卡提供更高的效能。

2007 年，英偉達發布了可以在獨立 GPU 上進行平行處理的軟體層後，科學家發現獨立 GPU 不但能夠快速處理圖形變化，在需要大量計算才能實現特定結果的任務上也非常有效，因此開啟了為計算密集型的實用題目編寫 GPU 程式的領域。如今獨立 GPU 的應用範圍已遠遠超出當初圖形處理，不但擴大到醫學影像和地震成像等之複雜圖像和影片編輯及視覺化，也應用於駕駛、導航、天氣預報、大資料庫分析、機器學習、人工智慧、加密貨幣挖礦、及分子動力學模擬（註三）等其它領域。獨立 GPU 已成為人工智慧生態系統中不可或缺的一部分，正在改變我們的生活方式及許多行業的遊戲規則。英特爾在這方面發展較遲，遠遠落在英偉達（80%）及超微半導體公司（Advance Micro Devices Inc.，19%，註四）之後，大約只有 1% 的市場。

事實上現在的中央處理單元也不再是真正的「單元」，而是如圖二可含有多個可以同時處理運算的核心（core）單元。GPU 犧牲大量快取和控制單元以獲得更多的處理核心，因此其核心功能不如 CPU 核心強大，但它們能同時高速執行大量相同的指令，在平行運算中發揮強大作用。現在電腦通常具有 2 到 64 個核心；GPU 則具有上千、甚至上萬的核心。

結論

我們一看到《我愛科學》這本書，不需要一點一點地從左上到右下慢慢掃描,即可瞬間知道它上面有書名、出版社等，也知道它擺斜了。這種「平行運作」的能力不僅限於視覺，它也延伸到其它感官和認知功能。例如筆者在清華大學授課時常犯的一個毛病是：嘴巴在講，腦筋思考已經不知往前跑了多少公里，常常為了追趕而越講越快，將不少學生拋到腦後！這不表示筆者聰明，因為研究人員發現我們的大腦具有同時處理和解釋大量感官輸入的能力。

人工智慧是一種讓電腦或機器能夠模擬人類智慧和解決問題能力的科技，因此必須如人腦一樣能同時並行地處理許多資料。學過矩陣（matrix）的讀者應該知道，如果用矩陣和向量（vector）表達，上面所談到之座標轉換將是非常簡潔的（註五）。而矩陣和向量計算正是機器學習（machine learning）演算法的基礎！也正是獨立圖形處理單元最強大的功能所在！因此我們可以了解為什麼 GPU 會成為人工智慧開發的基石：它們的架構就是充分利用並行處理，來快速執行多個操作，進行訓練電腦或機器以人腦之思考與學習的方式處理資料——稱為「深度學習」（deep learning）。

黃仁勳在 5 月 22 日的發布業績新聞上謂：「下一次工業革命已經開始了：企業界和各國正與英偉達合作，將價值數萬億美元的傳統資料中心轉變為加速運算及新型資料中心——人工智慧工廠——以生產新商品『人工智慧』。人工智慧將為每個產業帶來顯著的生產力提升，幫助企業降低成本和提高能源效率，同時擴大收入機會。」

附錄

人工智慧的實用例子：下面一段是微軟的「copilot」代書、谷歌的「translate」代譯之「one paragraph summary of GPU and AI」。讀完後，讀者是不是認為筆者該退休了？

GPU（圖形處理單元）和 AI（人工智慧）之間的協同作用徹底改變了高效能運算領域。GPU 具有平行處理能力，特別適合人工智慧和機器學習所需的複雜資料密集運算。這導致了影像和視訊處理等領域的重大進步，使自動駕駛和臉部辨識等技術變得更加高效和可靠。NVIDIA 開發的平行運算平台 CUDA 進一步提高了 GPU 的效率，使開發人員能夠透過將人工智慧問題分解為更小的、可管理的、可同時處理的任務來解決這些問題。這不僅加快了人工智慧研究的步伐，而且使其更具成本效益，因為 GPU 可以在很短的時間內執行與多個 CPU 相同的任務。隨著人工智慧的不斷發展，GPU 的角色可能會變得更加不可或缺，推動各產業的創新和新的可能性。大腦透過神經元網路實現這一目標，這些神經元網路可以獨立但有凝聚力地工作，使我們能夠執行複雜的任務，例如駕駛、導航、觀察交通信號、聽音樂並同時規劃我們的路線。此外，研究表明，與非人類動物相比，人類大腦具有更多平行通路，這表明我們的神經處理具有更高的複雜性。這個複雜的系統證明了我們認知功能的卓越適應性和效率。我們可以一邊和朋友聊天一邊走在街上，一邊聽音樂一邊做飯，或一邊聽講座一邊做筆記。人工智慧是模擬人類腦神經網路的科技，因此必須能同時並行地來處理許多資料。研究人員發現了人腦通訊網路具有一個在獼猴或小鼠中未觀察獨特特徵：透過多個並行路徑傳輸訊息,因此具有令人難以置信的多任務處理能力。

註解

（註一）當讀者看到此篇文章時，其股票已一股換十股，現在每一股約在 $100 左右。

（註二）組裝或升級過個人電腦的讀者或許還記得「英偉達精視 256」（GeForce 256）插卡吧?

（註三）筆者於 1984 年離開清華大學到 IBM 時，就是參加了被認為全世界使用電腦時間最多的量子化學家、IBM「院士（fellow）」Enrico Clementi 的團隊：因為當時英偉達還未有可以在 GPU 上進行平行處理的軟體層，我們只能自己寫軟體將 8 台中型電腦（非 IBM 品牌！）與一大型電腦連接來做平行運算，進行分子動力學模擬等的科學研究。如果晚生 30 年或許就不會那麼辛苦了?

（註四）補助個人電腦用的 GPU 品牌到 2000 年時只剩下兩大主導廠商：英偉達及 ATI（Array Technology Inc.）。後者是出生於香港之四位中國人於 1985 年在加拿大安大略省成立，2006 年被超微半導體公司收購，品牌於 2010 年被淘汰。超微半導體公司於 2014 年 10 月提升台南出生之蘇姿豐（Lisa Tzwu-Fang Su）博士為執行長後，股票從每股 $4 左右，上升到今天每股超過 $160，其市值已經是英特爾的兩倍，完全擺脫了在後者陰影下求生存的小眾玩家角色，正在挑戰英偉達的 GPU 市場。順便一題：超微半導體公司現任總裁（兼 AI 策略負責人）為出生於台北的彭明博（Victor Peng）；與黃仁勳及蘇姿豐一樣，也是小時候就隨父母親移居到美國。

（註五）或。

延伸閱讀

• 「熱力學與能源利用」，《科學月刊》，1982 年 3 月號；收集於《我愛科學》（華騰文化有限公司，2017 年 12 月出版），轉載於「嘉義市政府全球資訊網」。
• 「網路安全技術與比特幣」，《科學月刊》，2020 年 11 月號；轉載於「善科教育基金會」的《科技大補帖》專欄。

• 作者：彭姿寧、周丞祺、康育綸／新店高中

「數感盃青少年寫作競賽」提供國中、高中職學生在培養數學素養後，一個絕佳的發揮舞台。本競賽鼓勵學生跨領域學習，運用數學知識，培養及展現邏輯思考與文字撰寫的能力，盼提升臺灣青少年科普寫作的風氣以及對數學的興趣。
本文為 2021 數感盃青少年寫作競賽／高中組專題報導類佳作之作品，為盡量完整呈現學生之作品樣貌，本文除首圖及標點符號、錯字之外並未進行其他大幅度編修。

一、研究動機 

台灣每個奇數月的 25 號是發票開獎的日子，不少人用行動載具存發票，取代紙張發票的使用，以減少樹木砍伐，保護環境。一般民眾在購物時，最常見的商品價格標籤大部分還是以紙張形式（紙價卡），但若能夠將全面設為電子紙貨價標籤（下簡稱「電子標籤」），又將能減少多少的樹木砍伐和更換的人力成本呢？對於環境的改善與影響是否划算呢？

二、研究背景 

（一）以 7-11 為研究對象，將實地訪查結果整理如下表：

（二）透過實地訪查與網路搜尋，整理紙本商品價卡和電子貨架標籤資訊比較，如下表：

三、探究過程 

（一）歷年來時薪的調整 

 雖然目前的時薪是 160 元／hr，但過去已有多次調整，因此考慮薪資的平均成長率。一個電子標籤的壽命是 6 年，所以我們取 104 年到 109 年期間的薪資調整。根據中華民國勞動部網站表示，薪資調整如下： 

運用「幾何平均數」來計算基本薪資每年平均成長率為 1.057：  \( \sqrt[5]{1.0500\times 1.0555\times 1.0526\times 1.0533\times 1.0714} \) ≒ 1.057

訪問結果可知 1 週需要花 1+0.5+0.5=2 小時的時間在價卡上，一個月大約有 4 週， 所以每個月需要花 2×4=8 小時的時間在這，每年則是 8×12=96 小時。我們有了調整倍律（公比），以及 110 年（首項）到 115 年（末項）的時薪，使用「等比級數」計算未來 6 年需花費的人力成本為 153600 元（110 年每小時基本工資為 160）。

 \( S6= \frac{96\times 160\left [ 1-\left ( 1.057 \right )^{6} \right ]}{1-1.057} \) ≒ 1.06335

（二）環境影響－樹木砍伐與碳足跡： 

我們上網蒐集樹木所能製造的產量。每噸紙漿可以做出 40 箱 5000 張紙，1 噸紙漿約需砍掉 24 棵高度 12 公尺、直徑 15~20 公分的樹木，所以 1 箱的紙需要砍掉：24÷40=0.6 棵樹 

1 箱的紙有 5000 張，因此 1 張 A4 紙需要： 0.6÷5000=0.00012 棵樹 

在保育環境方面，透過產品碳足跡資訊網，我們可以得知一包 500 張的 A4 紙的碳足跡為 3.8kg CO2e，一張 A4 紙的碳足跡為：3.8÷500=0.0076kg CO2e  

（三）紙本商品價卡與電子貨價標籤成本分析： 

更換時間這方面，人力更換 2 週換 250 張，1 次換 1 小時，1 個月大約有 4 週， 可得 1 個月換 250×2=500 張紙需要花費：1×2=2 小時 

（1）若新開一間便利商店，使用紙本商品價卡成本分析： 

一包 A4 大小的紙價卡有 20 張，價格為 47 元。而 1 張 A4 大小的紙可以分成 48 張的價卡，所以 1 包可以分成 20×48=960 張的價卡，是全店 960÷1000=0.96 倍所 以全店紙張需花費 47÷0.96≒49 元 

根據店員所述，自行影印全電價卡的墨水費為 5 元左右，耗時 1.5 小時，耗電為 2 度電，而 1 度電為 1.5 元，所以電費是 2×1.5=3 元。 

價格卡上的字，是使用條碼掃得商品資訊，掃描再加上更換的時間，全店更換則需要 4 小時。目前總共是要花 5.5 小時去更換全商店的價卡，再加上平時的檢查和清點等其他時間，一共要 8 小時左右，目前員工的薪水是 160/hr，所以全部費用是 49+5+3+8×160=1337 元。

於環境方面，1000 張價卡相當於：砍 1000÷48×0.00012=0.0025 棵樹排放 1000÷48×0.1538=3.297kg CO2e。 

（2）若一間便利商店六年，「紙本商品價卡」與「電子貨架標籤」成本比較：

我們知道 2 週花 1 小時換 250 張價卡，1 個月大約為 4 週，算出 1 個月大約要花 1×2 小時換 250×2=500 張紙價卡。電子標籤的壽命是 5~7 年上下，我們打算以平均的 6 年（72 個月）為基準去估算。 

• 「紙本商品價卡成本」： 

紙本商品價卡須花費 [(1000+500×72)÷960]×47+106335 ≒ 108146 元 

對於環境相當於砍伐 37000÷1000×0.0025×72=6.66 棵樹，並排放 37000÷1000×0.1583×72≒421.7kg 的 CO2e。 

• 「電子貨架標籤成本」： 

1 個電子標籤是 140 元，全店一千項商品更換全部需要 140×1000=140000 元， 電子標籤更換效率是 3000 張/hr，而 6 年內會換 36000 張，需耗費 6000÷3000=12 小時。 

所以將紙本商品價卡更換成電子貨架標籤會少花費 236760-140000=96760 元，並省下人工耗費 (72×2)-12=132 個小時，減輕許多員工的工作量。

（四）不同規模商場比較 

以 6 年（110 年~115 年）為期限，假設中型商場（營業面積 200 至 2,000 坪）的用量是小型商場（營業面積 60 至 200 坪）10 倍，更換量是 5 倍，其他成本是 10 倍； 大型商場（營業面積超過 2,000 坪）的用量是小型商場的 30 倍，更換量是 15 倍， 其他成本是 30 倍。

因此由仿照前面的計算方式，可以推算不同規模商場使用不同商品價格卡所需成本：

四、發現與結論 

雖然汰換電子標籤並不是很划算，但與年營業額相比，更換的錢就像沙漠裡的一粒沙。電子貨架標籤不止能以彩色文字顯示商品價格，也能以圖案顯示顯示品牌 Logo，或顯示二維條碼，讓顧客立即掃描瞭解商品產銷履歷，除了能更吸引顧客目光、拉長顧客在店內停留時間進而提高商品購買數量，或者是另類廣告行銷等優勢，但因為這些為潛在效益，若不考慮價格，也可能吸引部分銷售業者使用。 

參考資料

1. POS系統加值服務：電子標籤一秒完成你的售價更新！
2. 到賣場買東西還要比價？電子標籤直接幫你比！
3. 銷售時點情報系統
4. 無線電紙整合線上線下　電子貨架標籤造就智慧零售
5. 電子貨架標籤
6. 紙張碳足跡基本資訊
7. 勞動部：基本工資之制訂與調整經過（歷年薪資調整）
8. 公交站牌變電子墨水屏黑白，代價是什麼？LCD與墨水屏技術的優缺點（電子標籤碳足跡）
9. １度電排放多少二氧化碳？（電力碳足跡）
10. 便利商店（商場定義）

本文由 UL 委託，泛科學企劃執行

• 文／陳亭瑋

2019 年的諾貝爾化學獎頒給了發明鋰電池的三位科學家，因為他們的貢獻，讓我們的世界現在隨處可見輕便的手機、筆電以及電動車。在享受鋰電池帶來便利生活的同時，我們也不能忽略其潛在風險。像是 2016 年三星 Galaxy Note 7 手機的爆炸事件，正是電池設計與品質控管不良等綜合因素所造成；電動車在充電或正常操作時起火燃燒等鋰電池意外也時有所聞。

究竟是哪些因素，讓鋰電池出錯、發生自燃或爆炸的意外呢？這要先從鋰電池的構造說起。

鋰電池內部主要是由正極、電解液、負極、隔離膜四大部分組成，加上外殼封裝之後,  就成為可以獨立運作的基礎單元，一般稱為「電芯」。為了有效管理電池效能，並限制電池因錯誤操作所造成的危險，一個或多個電芯還必須進一步連接管理系統電路板，有時甚至配備主動或被動式散熱系統，加上電池外殼進行最後封裝，才成為一般使用者所看到的鋰電池。

鋰電池的充放電都是化學反應。充電時，鋰離子會由正極往負極移動，放電時則反過來。而像這類的化學反應都會放出熱，再加上「電芯」裡大多是易燃材料，如果電池設計不當、品質不良或使用者誤用，就容易燃燒或爆炸。

接著簡單介紹幾個會造成鋰電池「爆炸」的原理。

爆炸自燃的起點：內部短路與外部短路

所謂的短路（Short circuit）主要指電路中有電位差的兩個節點以極低電阻的元件（像是一般的導線）相連；或者換句話說，應該要做好絕緣的兩個點互相接觸了。短路會造成電路中瞬間出現非常大的電流，大電流所釋放出的能量，除了可能燒壞線路、引爆火花，也會讓電池在極短的時間內過度放電，釋放出大量熱能提高電池溫度。

鋰電池短路可大致分為「外部短路」與「內部短路」兩種。所謂的「外部短路」，就是鋰電池的外部正負極之間，有絕緣不良或設計問題，讓正負極以低阻抗的情況下連接發生短路。而錯誤的使用方式、或是損壞的電器連接電池等風險較高的情境，也有可能造成電池短路。

「內部短路」則通常是由於電池設計不良、品質缺陷、過充過放、不當加熱、外部壓力影響結構等因素，造成電芯內的隔離膜受損，兩極直接接觸而出現短路。如開頭提到的三星 Note 7 的電池，就是出現了內部短路。

鋰電池短路會怎樣呢？短路會讓電池在很短的時間內放出很大的電流，因而大量放熱產生高溫，這樣的高溫會破壞電池內部，繼而出現更劇烈的化學反應。

那遇到高溫、熱到不行的鋰電池會發生什麼事呢？

高溫：鋰電池的熱失控連鎖反應

一般來說，鋰電池在使用上有合適的溫度範圍，建議溫度為攝氏 0 度到 45 度，且不可以靠近火源。這也是為什麼，在旅行時也應該要將鋰電池放在隨身行李，讓鋰電池跟著你走，避免將鋰電池放在潛在有可能高溫的飛機貨艙或是車輛的行李艙中。

就像前面所提及的，鋰電池的充放電都屬於化學反應，本身就會放熱，而溫度越高化學反應速度會越快。因此高溫下，電池內部會產生一連串的連鎖反應，持續產生熱，如果無法散熱就會形成熱失控 （Thermal Runaway），累積的熱最終會可能會導致電池起火。

但是鋰電池為什麼這麼容易燒起來呢？爆炸又是怎麼來的？

成分易燃：有機成分在高溫下不穩定

鋰電池的主要組成如電解液、隔離膜為有機成分，本身就屬於易燃物質。再者，高溫下的鋰電池除了會發生「熱失控」持續加速反應與提高溫度，材料本身也會反應分解出易燃的氣體。如果電池沒有排氣、降溫的設計，遭遇到高溫或短路時，就可能起火燃燒、甚至爆炸。所以為了安全起見，使用有鋰電池的電器時，要記得遵守原始的使用設計、不要隨便更動電器的設計或使用方式；環境中有造成高溫火爐或暖爐等，也要記得避開，就可以更安全。

鋰電池的應用方式不同，安全措施也需要隨之調整。如電動車跟儲能系統中，會使用成千上萬顆鋰電池，當每顆電池都有安全風險時，如何不讓鞭炮般連續爆炸的連鎖效應發生，是未來系統設計的重點。

有安全認證才認真安全

作為使用者，該如何享受鋰電池的便利，同時確保自身安全呢？

遵守鋰電池的使用規範是首要條件：例如要在適合的溫度內使用，不接近高溫或有火源的環境。使用電器產品保持謹慎，電池出現如膨起等異常就立即停止使用。

如果購買的產品經過認證，內置的鋰電池設計妥善，且使用時遵守相關規範，就可以把「爆炸自燃」的可能性降到非常非常低囉。

話說回來，又是誰在幫鋰電池進行安全認證，替鋰電池的使用者把關呢？

泛科學採訪了全球產品安全認證機構 UL，他們位在新北市林口／龜山的實驗室 ，正擔負起替各種商品的安全性把關的重責大任。UL 目前已發展超過 1,400 種安全標準，每年評估超過 2 萬多類的產品，幾乎涉及到所有你想得到的商品，當然也包括了鋰電池。

UL有個測試研發單位，其重要工作就是研究鋰電池的各種失效方式。過往較受矚目的任務，包括受託調查三星及波音 787 發生的電池問題。針對鋰電池的安全性， UL 研發實驗室除了會以儀器分析，掃描其物理結構，也會在不同的條件下測試電池的充放電，以逆向工程的方式，拆卸分解，找出鋰電池的弱點。

此外，實驗室為了洞悉不同鋰電池產品的「失效模式」，會用實驗模擬，甚至如針刺的物理破壞方式「讓它爆看看」，藉此收集各種會讓電池「失效」的相關資訊，提供後續針對失效模式的設計建議。現階段，由於材料的設計與限制，不存在「完全安全」、不會爆炸的鋰電池，但可以放心的是，這世界存在著經過檢驗與設計、安全性較高的產品，以及較為安全的使用方式。

未來在購買相關產品時，我們除了關心性能、售價等因素，不妨多注意注意鋰電池是不是經過安全認證，為這美好的科技世界獻上祝福吧！

本文由 UL 委託，泛科學企劃執行