化學家的分子車輪：富勒烯（巴克球）──《改變世界的碳元素》

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！

👉 更多研華Edge AI解決方案
👉 立即申請Server租借

用天然氣發電可以完全沒有二氧化碳排放？這怎麼可能？

2023 年 11 月，台電和中研院共同發表去碳燃氫技術，說是經過處理的天然氣，燃燒後可以不產生二氧化碳。

誒，減碳方式百百種，就是這個聽起來最怪。但仔細研究後，好像還真有這麼一回事。這種能發電，又不產二氧化碳的巫術到底是什麼？大量使用天然氣後，又有哪些隱憂是我們可能沒注意到的？

去碳燃氫是什麼？

去碳燃氫，指的是改良現有的天然氣發電方式，將甲烷天然氣的碳去除，只留下乾淨的氫氣作為燃燒燃料。在介紹去碳燃氫之前，我們想先針對我們的主角天然氣問一個問題。

最近不論台灣、美國或是許多國家，都提升了天然氣發電的比例，但天然氣發電真的有比較好嗎？

好像還真的有。

根據聯合國底下的政府間氣候變化專門委員會 IPCC 的計算報告，若使用火力發電主要使用的煙煤與亞煙煤作為燃料，並以燃燒率百分之百來計算，燃料每釋放一兆焦耳的能量，就會分別產生 94600 公斤和 96100 公斤的二氧化碳排放。

如果將燃料換成天然氣，則大約會產生 56100 公斤的二氧化碳，大約只有燃燒煤炭的六成。這是因為天然氣在化學反應中，不只有碳元素會提供能量，氫元素也會氧化成水並放出能量。

除了碳排較低以外，煤炭這類固體燃料往往含有更多雜質，燃燒時又容易產生更多的懸浮顆粒例如 PM 2.5 ，或是溫室效應的另一主力氧化亞氮（N2O）。具體來說，產生同等能量下，燃燒煤炭產生的氧化亞氮是天然氣的 150 倍。

當然，也別高興這麼早，天然氣本身也是個比二氧化碳更可怕的溫室氣體，一但洩漏問題也不小。關於這點，我們放到本集最後面再來討論。

燃燒天然氣還是會產生二氧化碳？

雖然比較少，但也有燃煤的六成。像是綠能一樣的零碳排發電方式，不才是我們的終極目標嗎？別擔心，為了讓產生的二氧化碳量減到最小，我們可以來改造一下甲烷。

在攝氏 700 至 1100 度的高溫下，甲烷就會和水蒸氣反應，變成一氧化碳和氫氣，稱為蒸汽甲烷重組技術。目前全球的氫氣有 9 成以上，都是用此方式製造的，也就是所謂的「灰氫」。

而產物中的一氧化碳，還可以在銅或鐵的催化下，與水蒸氣進一步進行水煤氣反應，變成二氧化碳與氫氣。最後的產物很純，只有氫氣與二氧化碳，因此此時單獨將二氧化碳分離、封存的效率也會提升不少，也就是我們在介紹碳捕捉時介紹的「燃燒前捕捉」技術。

去碳燃氫又是什麼？

即便我們能將甲烷蒸氣重組，但只要原料中含有碳，那最終還是會產生二氧化碳。那麼，我們把碳去掉不就好了？去碳燃氫，就是要在第一步把甲烷分解為碳和氫氣。這樣氫氣在發電時只會產生水蒸氣，而留下來的碳黑，也就是固態的碳，可以做為其他工業原料使用，提升附加價值。

在氫氣產業鏈中，我們習慣將氫氣的來源做顏色分類。例如前面提到蒸氣重組後得到的氫氣被稱為灰氫，而搭配碳捕捉技術的氫，則稱為藍氫。完全使用綠能得到的氫，例如搭配太陽能或風力發電，將水電解後得到最潔淨的氫，則稱為綠氫。而介於這兩者之間，利用去碳燃氫技術分解不是水而是甲烷所得到的氫，則稱為藍綠氫。

但先不管它叫什麼氫，重點是如果真的不會產生二氧化碳，那我們就確實多了一種潔淨能源可以選擇。這個將甲烷一分為二的技術，聽起來應該也不會太難吧？畢竟連五◯悟都可以一分為二了，甲烷應該也行吧。

甲烷如何去碳？

甲烷要怎麼變成乾淨的氫氣呢？

很簡單，加溫就好了。

只要加溫到高過攝氏 700 度，甲烷就會開始「熱裂解」，鍵結開始被打斷，變成碳與氫氣。

等等等等…為了發電還要耗費能源搞高溫熱裂解，划算嗎？

甲烷裂解確實是一個吸熱反應，也就是需要耗費能量來拆散原本的鍵結。根據反應式，一莫耳甲烷要吸收 74 千焦耳的熱量，才會裂解為一莫耳的碳和兩莫耳的氫氣。但是兩莫耳的氫氣燃燒後，會產生 482 千焦耳的熱量。淨能量產出是 408 焦耳。與此相對，直接燃燒甲烷產生的熱量是 891 千焦耳。

而根據現實環境與設備的情況，中研院與台電推估一公噸的天然氣直接燃燒發電，與先去碳再燃氫的方式相比，發電量分別為 7700 度和 4272 度。雖然因為不燃燒碳，發電量下降了，但也省下了燃燒後捕存的成本。

要怎麼幫甲烷去碳呢？

在近二十幾年內，科學家嘗試使用各種材料作為催化劑，來提升反應效率。最常見的方式，是將特定比例的合金，例如鎳鉍合金，加熱為熔融態。並讓甲烷通過液態的合金，與這些高溫的催化劑產生反應。實驗證實，鎳鉍合金可以在攝氏 1065 度的高溫下，轉化 95% 的甲烷。

中研院在 2021 年 3 月，啟動了「 Alpha 去碳計畫」，進行去碳燃氫的設備開發。但團隊發現，盡管在理論上行得通，但實際上裝置就像是個不受控的火山一樣，熔融金屬與蒸氣挾帶著碳粒形成黏稠流體，不斷從表面冒出，需要不斷暫停實驗來將岩漿撈出去。因此，即便理論上可行，但熔融合金的催化方式，還無法提供給發電機組使用。

去碳燃氫還能有突破嗎？

有趣的是，找了好一大圈，驀然回首，那人卻在燈火闌珊處。

最後大家把目光放到了就在你旁邊，你卻不知道它正在等你的那個催化劑，碳。其實過去就有研究表明碳是一種可行的催化劑。但直到 201 3年，才有韓國團隊，嘗試把碳真的拿來做為去碳燃氫的反應催化劑。

他們在高溫管柱中，裝填了直徑 30 nm 的碳粒。結果發現，在 1,443 K 的高溫下，能達到幾乎 100 % 的甲烷轉化。而且碳本身就是反應的產物之一，因此整個裝置除了碳鋼容器以外，只有碳與氫參與反應，不僅成本低廉，要回收碳黑也變得容易許多。

目前這個裝置需要加緊改良的，就是當碳不斷的積蓄，碳粒顆粒變大，反應會跟著下降。如何有效清除或更換濾網與反應材料，會是能否將此設備放大至工業化規模的關鍵。

最後，我們回頭來談談，在去碳燃氫技術逐漸成熟之後，我們可能需要面對的根本問題。

天然氣是救世主，還是雙面刃？

去碳燃氫後的第一階段，還是會以天然氣為主，只混和 10 % 以下的氫氣作為發電燃料。

這是因為甲烷的燃燒速度是每秒 0.38 公尺，氫氣則為每秒 2.9 公尺，有著更劇烈的燃燒反應。因此，目前仍未有高比例氫氣的發電機組，氫氣的最高比例，通常就是 30 % 。

目前除了已成功串連，使用 10 % 氫氣的小型發電機組以外。台電預計明年完成在興達電廠，使用 5 % 氫氣的示範計畫，並逐步提升混和氫氣的比例。根據估計，光是 5 % 的氫氣，就能減少每年 7000 噸的二氧化碳排放。

但隨著天然氣的使用量逐步提高，我們也應該同時留意另一個問題。

天然氣洩漏導致的溫室效應，是不可忽視的！

根據 IPCC 2021 年的報告，若以 20 年為評估，甲烷產生的溫室效應效果是二氧化碳的 82.5 倍，以 100 年為評估，效果為 29.8 倍，是僅次於二氧化碳，對於溫室效應的貢獻者第二名。這，不可不慎啊。

從石油、天然氣井的大量甲烷洩漏，加上運輸時的洩漏，如果沒有嚴格控管，我們所做的努力，很有可能就白費了。

非營利組織「環境保衛基金」曾在 2018 年發表一篇研究，發現從 2012 到 2018 年，全球的甲烷排放量增加了 60 % ，從煤炭轉天然氣帶來的好處，可能因為甲烷洩漏而下修。當然，我們必須相信，當這處漏洞被補上，它還是能作為一個可期待的發電方式。

另一篇發表在《 Nature Climate Change 》的分析研究就說明，以長期來看，由煤炭轉為天然氣，確實能有效減緩溫室氣體排放。但研究也特別提醒，天然氣應作為綠能發展健全前的過渡能源，千萬別因此放慢對於其他潔淨能源的研究腳步。

去碳燃氫技術看起來如此複雜，為什麼不直接發展綠氫就好了？

確實，綠氫很香。但是，綠氫的來源是電解水，而反應裝置也不可能直接使用雜質混雜的海水，因此若要大規模發展氫能，通常需要搭配水庫或海水淡化等供水設施。另外，綠氫本來就是屬於一種儲能的形式，在台灣自己的綠能還沒有多到有剩之前，當然直接送入電網，還輪不到拿來產綠氫。

相比於綠氫，去碳燃氫針對的是降低傳統火力發電的碳排，並且只需要在現有的發電廠旁架設熱裂解設備，就可以完成改造。可以想像成是在綠能、新世代核能發展成熟前的應急策略。

當然，除了今天提到的灰氫、藍氫、綠氫。我們還有用核能產生的粉紅氫、從地底開採出來的白氫等等，都還沒介紹呢！

除了可以回去複習我們這一集的氫能大盤點之外，也可以觀看這個介紹白氫的影片，一個連比爾蓋茲都在今年宣布加碼投資的新能源。它，會是下一個能源救世主嗎？

歡迎訂閱 Pansci Youtube 頻道 獲取更多深入淺出的科學知識！

參考資料

• https://research.sinica.edu.tw/methan…
• https://www.sciencedirect.com/science…
• https://unfccc.saveoursky.org.tw/nir/…
• https://www.science.org/doi/10.1126/s…
• https://link.springer.com/article/10….
• https://www.nature.com/articles/s4146…
• https://www.nature.com/articles/s4155…
• https://www.scimonth.com.tw/archives/…

時年 26 歲^[1] 的 Caroline Dela Rose Nilsson 手腳被緊縛，^[2] 嘴巴堵塞著，神色極度焦慮，^[1]在自家的車道上呻吟。^{[3, 4]} 鄰居見狀快速通報警察。^[1]

事情發生在 2016 年 9 月 30 日，^[4] 晚間 10 點 10 分，^[1] 南澳阿德雷東北市郊的 Valley View 地區。^{[1, 3]} Caroline 的三個孩子當時在家，他們分別為 1、3 和 5 歲；^[2] 而她 57 歲的婆婆 Myrna Nilsson 早已被重擊致死，陳屍於洗衣間。^[5] 稍後，員警在屋裡的走廊找到眼神渙散，面容哀戚的男孩；他的兩個姊妹則是面部朝下，趴在床上哭泣。員警讓孩子們同自己坐在警車裡，但卻什麼也問不出來。^[5]

另一邊，當死者的兒子 Mark ，也就是 Caroline 的丈夫，得知母親死了。 Mark 詢問警方， Caroline 是否受傷，然後平靜地以實事求是的口吻說：「我不懂怎麼會有這種事情，您是說意外嗎？」由於警方不願意透漏細節，在完全不知道來龍去脈的情況下， Mark 又問是不是有人闖入家中。^[5][註1]

根據 Caroline 的說法，當天有 2、3 名開著皮卡車的男性，跟蹤她的婆婆 Myrna 回家。他們與 Myrna 在屋外爭執了約 20 分鐘，但殺害她的時候， Caroline 碰巧在關著門的廚房裡，所以什麼也沒聽到。^[1] 這幾個「看起來像粗工」的人，後來也攻擊 Caroline 。^{[2, 5]} 問題是，如果三個孩子徹頭徹尾都在屋裡，為何會安靜到沒被捲進來？

檢方拿 3 個孩子的頭髮樣本，去做藥物檢測，其中 2 個結果顯示有Tramadol殘留。^[2] 在澳洲屬於四級管制藥物的 Tramadol ，需要有處方籤才能取得，是一種會抑制呼吸且具有鎮定作用的止痛劑，一般不得施予 12 歲以下的兒童。^[6] 更啟人疑竇的是，屋裡既沒有外人入侵的 DNA 證據，附近的鄰居也沒注意到一輛皮卡車進出。^[7] 這令檢警不太採信 Caroline 的說辭。^[1]

此外，負債澳幣 4,000 元（時值約新臺幣 10 萬元）的 Caroline ，每半個月還得跟丈夫共同支付婆婆 Myrna 澳幣 1,000 元的房租。^[註2]相較之下，Myrna 經濟優渥，不僅擁有汽車，在澳洲和菲律賓置產，曾赴歐洲旅遊，還給年幼的孫子買車買房。Mark 是獨子，若 Myrna 過世，他們夫婦便可順勢繼承財產，謀財害命的動機充足。^[8]

檢警因此把 Caroline 列為頭號嫌疑犯，卻始終沒有以謀殺罪名逮捕她。直到 2018 年 3 月，他們取得關鍵證據。^[1]

Myrna Nilsson 慘遭殺害的時候，戴著一只蘋果智慧型手錶。^[1]

從智慧型手錶判讀死亡時間

Myrna 的智慧錶記錄到她人生末了的重要數據：她在返抵自家的 47 秒內開始遭受猛烈攻擊，^[4]其中有短短 39 秒的長度，出現 65 次倉皇的動作，然後她的心跳就停止了。時間約莫是傍晚 6 點 41、42 分。^{[2, 4]} 15 分鐘後， Caroline 用手機傳訊息給丈夫，還留下在臉書和 eBay 的使用紀錄。^[4] 從這個時間點到她的鄰居報案，中間相差三個小時。此情形讓 Caroline 的陳述顯得不合理，因而遭檢察官起訴。^[3]

從傳統手錶推測死亡時間

智慧型手錶進入人類生活已有一段時日，不過有些人仍然會戴其他類型的手錶。它們雖然不會追蹤使用者的生命徵象，但有時也能提供警方估計死亡時間的線索。以下是 2022 年《國際鑑識科學》（Forensic Science International）期刊，介紹的二個例子：

一名八旬老翁俯臥於公寓的地板上，毫無生命跡象。他最後一次被人看見還活著，已經是 5 天前的事情了，對縮小死亡時間範圍的幫助有限。死者左手戴著一只持續運作的自動機械錶，錶面顯示的時間準確無誤。此種手錶仰賴使用者手部的活動帶動發條。老翁戴的這款每次帶動之後，可以撐上 44 至 48 小時，而且它在警方展開調查後 18 小時才停止運轉。所以用 48 減掉 18 ，得知老翁或許在被發現前的 30 小時左右身亡。^[9]

期刊介紹的另一起案件，死者右手戴的是太陽能石英錶。某年12月在丹麥的沼澤，有個獵人撞見一具屍骨。當下右手骨頭上的錶還在走，不過時間快了 1 小時，而日期則晚了 3 天。該國的日光節約通常始於 3 月，終於 10 月，也就是說死者的手錶在 10 月之後，沒有被調回標準時間。至於少掉的 3 天，則是因為 6、9 和 11 月都只有 30 天。若未手動跳過 31 日，手錶的日期就會在這段期間，每個月各晚 1 天。由此推估，死者可能是在 5 月 1 日到 6 月 30 日之間身亡。^[9]

死亡時間與判決

死者配戴的各種手錶，留給警察辦案的線索。然而是否能破案，並將罪犯繩之以法，仍受到其他因素的影響。2016 年 Myrna Nilsson 被害身亡；2018 年她的媳婦 Caroline ，遭警方以智慧錶的紀錄為證據逮捕。^[1] 2020 年在 8 週的審理後，陪審團無法達成共識。 2021 年又經歷 6 週的法律攻防， Caroline 最後被無罪釋放。^[3] 而直至 2022 年的今天，警方仍未捕獲她口中，謀殺婆婆的那幾個粗工。

備註

1. 筆者找到的新聞資料，好像都沒有明確解釋，事發當下 Mark Nilsson 身在何處。
2. 有一篇報導說 Caroline 跟 Mark 給婆婆房租，一家三代同堂，她卻連自己的房間也沒有。Caroline 得跟兩個女兒睡；兒子則是和婆婆同寢。該文沒提到 Mark 睡哪。^[8]

參考資料

1. Rebecca Opie. (29 MAR 2018) ‘Smartwatch data helped police make arrest in Adelaide murder case, court hears’. ABC News.
2. Dillon M, Carter M. (13 DEC 2021) ‘Caroline Nilsson murder trial returns hung jury over death of mother-in-law captured on an Apple Watch’. ABC News.
3. Mahalia Carter. (26 OCT 2021) ‘Caroline Nilsson found not guilty of murdering mother-in-law after smart watch case retrial’. ABC News.
4. Kathryn Bermingham. (15 OCT 2020) ‘Prosecutors close case against woman charged with murdering her mother-in-law in 2016’. The Weekend Australian.
5. Mahalia Carter. (13 DEC 2021) ‘Alleged murder victim’s son was ‘matter-of-fact’ when told of death, court hears.’ ABC News.
6. ‘APO-Tramadol’. (01 March 2022) NPS MedicineWise
7. Rebecca Opie. (3 MAY 2018) ‘Son of alleged murder victim Myrna Nilsson urges court to release wife on bail’. ABC News.
8. Meagan Dillon. (13 DEC 2021) ‘Alleged killer Caroline Dela Rose Nilsson had ‘no motive’ to kill, despite financial pressures, court hears.’ ABC News.
9. Busch JR, Hansen SH. (2022) ‘The wristwatch – A supplemental tool for determining time of death’. Forensic Science International, 335, 111283.