不運動與抽菸一樣致命

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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• 作者／照護線上編輯部
• 本文轉載自 Care Online 照護線上《血糖超標，傷心、又傷腎！糖尿病治療不是只有看血糖，善用藥物保護器官，專科醫師圖文解析》，歡迎喜歡這篇文章的朋友訂閱支持 Care Online 喔
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50 多歲李先生有糖尿病，但是因為沒有明顯症狀，就沒有好好服藥，平時的血糖控制不甚理想。台灣基層糖尿病協會理事長李洮俊醫師指出，長期血糖超標會對心臟、腎臟造成傷害，所以患者在一次感冒之後，病情急速惡化，出現雙腳水腫，走路也會喘。

經過治療，狀況穩定下來後，患者才終於體會到控制血糖的重要性。李洮俊醫師說，由於有蛋白尿，且心臟功能、腎臟功能較差，所以有搭配口服 SGLT2i 抑制劑幫助控糖，希望在控糖的同時，也能夠發揮保護心、腎功能的效果。

想要把血糖控制好，除了按時服藥之外，還要做好飲食管理、規律運動，維持良好的生活習慣，並持續監測血糖。台灣基層糖尿病協會常務理事徐慧君衛教師說，因為糖尿病可能導致急性或慢性併發症，所以要留意各種併發症、定期接受檢查，才能早期發現、早期治療。

「長期處在血糖偏高的狀態，就像把心臟、腎臟、眼睛、血管、神經泡在糖水裡面。」李洮俊醫師說，「初期可能沒有明顯症狀，但是經過幾年後，便會出現併發症。」

心腎共病問題多，嚴重影響存活期

糖尿病的共病很多，包括高血壓、高血脂、腎臟病等。李洮俊醫師說，糖尿病患中每 10 個有 6 個高血壓，如果血糖沒有控制好，將使心臟衰竭、心肌梗塞、腦中風等風險上升，影響存活期。

腎臟病算是台灣的國病之一，透析發生率與盛行率相當高，在全世界名列前矛，其中約有一半的透析患者是糖尿病所導致。李洮俊醫師說，根據統計每 10 個糖尿病病患就有 3 個合併腎臟病變。早期的腎臟病變是出現蛋白尿，若長期控制不佳，腎功能就會漸漸惡化，最後會進入透析。

腎臟與心臟兩者的關係非常密切，心臟衰竭患者的腎功能通常不太好，相反的，慢性腎臟病患的心臟功能也會受到影響。

想預防心腎共病，必須了解心腎共病的危險因子。心腎共病的危險因子包括高血糖、高血壓、高血脂、抽菸、肥胖、缺乏運動、家族病史等。李洮俊醫師說，最好把血糖、血壓、血脂控制在正常範圍，並調整生活習慣，譬如戒菸、規律運動、健康飲食、正常作息、充足睡眠等，才能改善整體的狀態。

徐慧君衛教師說，「透過持續的衛教宣導，希望糖友與家屬都能認識糖尿病相關併發症，共同留意，並著手調整與改善。」

每天關心血糖，定期接受檢查

在血糖方面，一方面要按時服藥，做好飲食管理，並維持規律運動。另一方面便是定期接受檢查，包括抽血檢驗血糖、糖化血色素、血脂、腎臟功能等，尿液檢驗蛋白尿，眼底檢查評估視網膜的狀況。

「醫師在照顧糖尿病患的時候，都會盡量達到全人照顧，不只看血糖、糖化血色素，還會注意血壓、血脂，並定期安排心臟功能、腎臟功能、眼睛的檢查。」李洮俊醫師說，「提早發現慢性併發症的徵兆，才能及早介入治療。」

「慢性共病的篩檢是每個糖友的重要功課！」徐慧君衛教師提醒，「即使血糖控制得不錯，也必須定期追蹤檢查。」

不只控糖，還要保護器官

隨著醫學進步，大家對於糖尿病的認識越來越深入，控糖的觀念也持續進化。除了達到血糖目標（飯前血糖：80～130 mg/dL、飯後兩小時血糖：小於 180 mg/dL、糖化血色素 HbA1c：小於 7%），還會希望能夠保護器官，減少併發症發生的機會。

目前的糖尿病藥物，例如 SGLT2i 抑制劑等，有助降低心血管疾病風險（包括心肌梗塞、心血管疾病相關死亡、缺血性腦中風等），也可發揮保護腎臟的效果，延緩腎功能惡化，減少腎臟相關不良事件（包括血液透析／腹膜透析、腎臟相關死亡等）。

李洮俊醫師說，因為研究顯示 SGLT2i 抑制劑對於具有心腎共病的患者有顯著幫助，所以若是糖尿病病人有心腎共病的風險因子，或是已有心臟衰竭、腎功能損傷（包括蛋白尿、腎絲球過濾速率下降等），醫師大都會處方具有器官保護功能的藥物。

保腎護心卓越機構，糖友照護好夥伴

「心腎共病是非常重要的併發症，必需積極預防與治療！」李洮俊醫師強調，「透過定期追蹤、篩檢找到病人，並使用合適的藥物幫助病人。糖尿病的藥物持續在進步，糖友要跟醫療團隊密切配合，千萬別聽信偏方！」

台灣基層糖尿病協會致力於糖尿病照護，近年也持續積極推動「保腎護心卓越機構」認證。

李洮俊理事長說，「治療糖尿病不是只有看血糖，還需要針對各種併發症提供預防、篩檢。糖友們若對各種共病風險與慢性併發症有疑問，都可以就近到生活周遭的保腎護心卓越機構接受風險指數篩檢，讓專業醫療團隊成為您的慢性病照護好夥伴！」

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我有超棒的菸草，但你沒有！

法國兒歌〈我有超棒的菸草〉唱道：「我的菸盒裡有超棒的菸草。我有超棒的菸草，你沒有⋯⋯」超棒的！

我們讓天真的孩子知道抽菸能帶來愉悅感（雖然抽菸有害健康），以及要如何輕蔑地挖苦朋友（這菸超棒，但你沒有！）。

傳說這首兒歌的作者是作曲家暨詩人拉泰尼昂（Gabriel-Charles de Lattaignant, 1697–1779），這代表兩件事：當時菸草已經遍布法國，而且是最令人開心的作物之一。

發現菸草的尼古丁

菸草的學名是 Nicotiana tabacum，自十六世紀起引入法國。拉丁文屬名「Nicotiana」的取名緣由並不是因為菸草含有尼古丁（nicotine），正好相反，1828 年人類分離出尼古丁時，使用菸草的學名為這種惡名昭彰的物質命名。

而「Nicotiana」又來自菸草的「發現者」尼柯（Jean Nicot, 1530–1600）。這裡的引號十分必要。

首先，早在歐洲人之前，美洲印第安人自古以來都有使用菸草的習俗。接著，尼柯不是在亞馬遜發現菸草的人，他甚至從來沒離開歐洲！

尼柯只是將菸草引進法國。最後，雖然他享有引入這種害草的光環，但他甚至不是第一個引入菸草的人。他真的不是！尼柯偷走了另一個人的貢獻，真正引入菸草的人是個更富有冒險精神的修士，名字叫做特維（André Thevet, 1516–1592）。

特維才是真正的菸草引入者

特維的貢獻經常遭人遺忘。如果惡名昭彰的尼古丁叫做「特維丁」，那我們可能就比較記得他（不過黃夾竹桃糖苷的法文的確是「特維丁」，得名自拉丁文學名為「Thevetia」 的黃花夾竹桃──命名緣由的確就是特維）。凱撒的該還給凱撒，那特維的也該還給特維。

特維生於 1503 或 1504 年的法國西南小鎮安古蘭⋯⋯也 有可能是 1516 年（畢竟太久以前了，沒有人清楚）。他生於農家。

10 歲時，可憐的特維即便不樂意，仍然被送到修道院，之後成了修士。他曾短暫念過書，但沒念過植物學。很驚人嗎？他的這點缺陷瑕不掩瑜，畢竟他讀了不少名家鉅作，包括亞里士多德和托勒密等等。

此外，他尤其有著強烈的好奇心，十分渴望認識這廣大的世界。這並不意味著他想還俗，只是書籍和旅行都比修道院生活還來得有趣太多了。

如果你去了里約，別忘了帶點菸草回來

他從短程航行開始：義大利、巴勒斯坦、小亞細亞。特維回來時簡直興高采烈，而命運很快又帶給他另一個機會，得以參與一場宏大的冒險。

國王亨利二世派出軍官暨冒險家維爾蓋尼翁（Nicolas Durand de Villegagnon, 1510–1571），希望在巴西建立法國殖民地。

於是我們天真無邪的僧侶特維啟程前往南美洲，但他不是為了參加里約熱內盧的嘉年華，也不是要去度假勝地科帕卡巴納享受日晒，更不是要大跳森巴舞。

要記得，特維是名僧侶，而巴西也只是葡萄牙人在五十年前發現的一個新興地區。而且，新建立的殖民地將命名為「南極法蘭西」（France antarctique）。共有 600 名移民隨著維爾蓋尼翁和特維一起前往新大陸。

特維對他發現的一切事物都感到驚奇不已。他彷彿不停地低聲唱著名曲：「如果你去了里約，不要忘記登高望遠」。

他還將所有的新鮮事物稱為「singularitez」（特維自創的字，與「singularité」〔獨特性〕發音相同且拼寫相似）。

當時仍 是文藝復興時代，人類對世界的認識還相當有限，因而還請各位讀者海涵特維看似幼稚的傳奇行徑。

他履行冒險家的職責，蒐集不少樣本：植物、鳥類、昆蟲，甚至還有印第安人的武器、物品和一件羽毛長袍（當然不是為了嘉年華的扮裝，而是為了學術用途）。

有些人嘲笑不務正業的特維其實最想抱回家的是獎盃。別忘了，他在船上的職務其實是神父，而不是博物學家。但無論如何，他有著觀察入微的靈魂，並且渴望知識。可惜他在新殖民地的時光很快就落幕了⋯⋯

——本文摘自《植物遷徙的非凡冒險》，2023 年 6 月，時報出版，未經同意請勿轉載。