環境壓力脅迫，苔蘚只能讓子代自生自滅——《三千分之一的森林》

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

我在陽光照耀的泥塘裡獨舞，腳下的土像波浪般緩緩翻動。一陣暈船的感覺襲來，我的腳流連在半空中，等待踏回堅實的地面。每一步都創造了新的起伏，像走在水床上。我伸手抓住美洲落葉松的樹枝想穩住自己，但我在一個地方站了太久，冰冷的水已淹到腳踝。沼澤吸住了我的腳，把腳拔出來的時候還發出啵啵聲，小腿肚穿上一層黑色的泥。還好我把靴子留在蛇形丘上了。我有一隻紅色運動鞋還遺落在某地深處，好幾年前某次出差調查時掉的—現在我都打赤腳。除去愛偷鞋子的癖好之外，沼澤湖應該是夏天午後非常宜人的地方。

一圈環形的樹包圍沼澤，把森林隔絕在外。泥炭苔 (peat mosses, Sphagnum) 圈圈閃耀的翠綠色像是螢火蟲飛在一排深色雲杉木前。老人家說過，看得見和看不見的世界，有陽光照耀的沼澤表面和池塘的幽暗深處，兩者比鄰共存。有更多東西眼睛看不見，但依舊存在。

五大湖區的森林裡， 祖先留下的土地上有很多壺穴^註 沼澤。阿尼什納比部落 (Anishinaabe) 用水鼓來進行儀式，這種鼓非常神聖，不容易親眼見到。木碗上鋪著的鹿皮裝滿聖水，水鼓「代表水、宇宙、萬物和人類的心跳」。木碗表示敬重植物，鹿皮表示敬重動物，以及水表示敬重大地之母所滋養的所有生命。鼓上綁著一個環，代表萬物出生、成長、死亡的循環，還有四季的遞嬗跟年月的週期。

不適應環境？那就直接改造

說到苔蘚的重要性，地球上沒有一個生態系能超越泥炭苔沼澤。泥炭苔的碳含量比這個星球上任何一種植物都要高。在陸生棲地中，苔蘚跟維管束植物相比總是黯然失色，退居配角。但在沼澤裡，它們就是王者。泥炭苔不只在沼澤裡欣欣向榮，還能創造沼澤。土質酸又積水的棲地不利大部分高等植物生存，就我所知，大小植物沒有一種能像泥炭苔這樣，利用本身的特性來打造周圍環境的。

沼澤裡每一方寸都覆滿泥炭苔。事實上，那並不是地，而是水，只是被苔蘚的結構巧妙地支撐著。我其實走在水上，走在池塘表面的泥炭苔軟墊上。沼澤中央還看得見一部分池水， 水面平緩深邃。沼澤塘總是超乎尋常地平靜光滑，深色的水把你的視線往下拉進那無底世界。夏日浮雲的倒影寧靜無擾，因為唯一的水源就是雨水，沒有溪流往來在泥炭苔的小島之間。水很清，泥炭苔慢慢腐敗釋出的腐植質和單寧酸，讓水變成了沙士的顏色。

泥炭苔的莖，讓人聯想到英國牧羊犬在池塘裡游過泳後，全身濕淋淋的樣子。它的頭很像拖把長在水面上，稱為頭狀枝序 (capitulum)，身體的部分從莖節向外垂掛著長長的枝條。葉子很小，只有一層綠色的薄膜，像是濕透的魚鱗挨在樹枝上。泥炭苔如果被踩踏過，聞起來甚至很像濕漉漉的狗，沾染著從池底淤泥飄出的硫磺味。

死細胞才能發揮全方位功能

讓我最驚豔的是泥炭苔大部分都是死的。你可以在顯微鏡下看到每片葉子都有一條條細長的活細胞包圍著死掉的細胞，像是空空如也的牧場被綠籬包圍。二十個細胞裡只有一個是活的，其他不過都是死掉的細胞殼，也就是骨頭包著過去的細胞內容物消失後餘下的空間。這些細胞並沒有生病，只是在死後才會發揮全方位的功能。細胞壁有很多孔隙，布滿微型篩子般的小小孔洞。這些穿孔的細胞無法行光合作用或生殖，但對於植物的生長至關重要，唯一的功能就是保水，很多很多水。你若從沼澤看似結實的表面摘下一些泥炭苔，它會不斷滴水，一大把泥炭苔就可以擰出將近一夸脫的水來。

泥炭苔的內部充斥著死掉的細胞，因此可以吸收體重二十倍之多的水分，優異的保水能力讓它得以調整周圍的生態系統來順應生存的需求。泥炭苔會讓土壤變得潮濕，填滿土壤分子之間原本充滿空氣的縫隙。根需要呼吸，但積水的泥炭會創造出無氧的發根環境， 大部分的植物都受不了。因為周邊樹木長不起來，沼澤往往照得到光又開闊。

活的泥炭苔底下那一層濕氣導致氧氣不足，也減緩了微生物的生長。因此，泥炭苔死去後的分解速度極慢，可能好幾世紀都不會有什麼改變。埋在地下的泥炭苔就留在那兒，年復一年又一年，越積越多，最後淹滿整個池塘。如果我能在沼澤深處找到我的紅色運動鞋，應該還沒腐爛吧。想到一只運動鞋竟然比一個人活得還久，感覺很奇怪。百年之後，這隻鞋可能是我在這個星球上短暫存在過的具體證據。我很滿意它是紅色的。

註解

• 地質名詞，指流水侵蝕造成的圓形窪地或坑穴。

每週六早上地方電台的系列節目裡，有一個節目常伴著我跑腿辦事或開車上山。

在《聊汽車》(Car Talk) 跟《你懂什麼？》(What Do You Know?) 中間的節目是《衛星姊妹》 (The Satellite Sisters)：「我們五姊妹分住在兩大洲，雖是同一對父母所生，卻過著非常不同的生活。來抬槓吧！」這幾個姊妹從世界各地打電話登場，但節目有一種圍坐在廚房餐桌的感覺，桌上放著幾杯半滿的咖啡跟一盤麵包捲。閒聊的內容從職場策略、育兒、女性參與環境運動，到雜貨店的葡萄可不可以讓人試吃這種道德問題，當然，還有各種人際關係。

我老公在家裡的穀倉慢條斯理地做些瑣細活，女兒去參加慶生會了。這個早上我就像《衛星姊妹》的對話氛圍那樣愜意慵懶。外頭太濕，不好散步；太泥濘了，不好蒔花弄草；整個早上都是我的！我的！我一直想來好好瞧瞧這些難以分辨的曲尾苔 (Dicranums)。

多奢侈啊！ 可以為了玩樂而工作。雨水滑落實驗室的窗櫺，只有《衛星姊妹》的聲音相伴。我可以跟隨她們放聲大笑，誰會在意呢？沒有學生、沒有電話，只有一把把的苔蘚，還有週末的偷得浮生半日閒。

曲尾苔家族

曲尾苔是苔蘚的其中一屬，包含許多物種，同一家族有許多姊妹苔蘚。我把它們都只想成女性，因為男子遭遇到的坎坷命運（或許很適合他們），女強人都能秒懂，這點待會再說。當《衛星姊妹》在討論新髮型這種「暴露暫時自我」怎麼造成自尊脆弱，我對自己從未注意過曲尾苔屬比起其他種類的苔蘚看起來更像頭髮而啞然失笑—像是梳過的頭髮，整齊分邊撥到一側。

其他苔蘚令人聯想到地毯或迷你森林，但曲尾苔屬讓人想到髮型：鴨尾頭、波浪捲、小捲髮、平頭。如果把它們排排隊來照張全家福，從最小的山地曲尾苔 (D. montanum)，到最大的皺葉曲尾苔 (D. undulatum)，你一定看得出它們的親緣關係：都有毛髮狀的葉子，尾端又長又細，全都拂往某個方向，一副被風掃過的樣子。

就像《衛星姊妹》分別從泰國和奧勒岡州的波特蘭市打電話進來，曲尾苔家族也廣泛分布在全世界的森林裡。棕色曲尾苔 (D. fuscesens) 生長在極北，而白綠曲尾苔 (D. albidum) 則遠及熱帶地區。或許它們之間的距離，讓手足之間得以和平共處。曲尾苔屬經歷過顯著的適應輻射 (adaptive radiation)，也就是從同一祖先演化成多種類的過程。「達爾文雀」(Darwin’s Finches) 也好，曲尾苔也好，都是經由適應輻射演化出新物種，以適應特定的生態區位。

「達爾文雀」從迷失在海上的單一祖先物種演化而來，後續發展出新的物種遍布在貧瘠的加拉巴哥群島上，每個小島上有各自的特定物種，各有其特殊的食性。無獨有偶，曲尾苔分化成不同的物種，每種都根據祖輩的設定，發展出獨特的外觀、棲地和生存方式。

苔蘚版的「自己的房間」活出自己的生態區位

物種分化的驅力，無疑和手足之間的競爭有關。

還記得你只是因為哥哥有某個東西，就想要得到同樣的東西嗎？家族聚餐時，如果每個人都想要燉雞的雞腿，終究有人要失望。當兩種高度近似的物種對環境有相同的需求，假如分布範圍不大，兩個物種最後只能獲得比生存所需更少的資源。因此， 在一個家族裡，手足通常必須發展出各自的特點才能共存，如果你特愛白肉或馬鈴薯泥，就可以避免跟別人搶雞腿。同樣的特徵也發生在曲尾苔身上，各種物種藉由避開競爭而能同時存在，各自生長在不必跟手足物種共享的棲地裡，相當於苔蘚版的「自己的房間」^註。

在曲尾苔親族中，有些角色就像任一個大家庭的姊妹一樣，你可以一眼就辨識出來。山地曲尾苔（D. montanum）靦腆低調，你知道的—毫不起眼、容易被忽視，她的短捲髮總是翹翹亂亂，每次都只能撿剩下的棲地：偶爾裸露的樹根或岩石，像是週日大餐剩下的雞翅。潮濕陰暗的岩石也是迷人的曲尾苔（D. scoparium）的家，有著長長、閃亮亮的葉子，甩向一側。這是毛絨的曲尾苔，你會想要用手撫過她如絲的表面，然後把頭枕在她厚實的靠墊上。

當這些姊妹物種都長在一顆大石上，招搖的曲尾苔佔據了所有的最佳位置，像是濕潤又陽光充足的頂部跟肥沃的土壤， 山地曲尾苔就只好去填補縫隙。就算曲尾苔把小妹妹 排擠到一邊，佔去她的空間，把她逼到角落，也沒什 麼好驚訝的。

其他的曲尾苔也傾向避免因共享空間造成的衝突，高度相似會造成排擠效應。鞭枝曲尾苔（D. flagellare）的葉子整齊俐落又直直的，像軍人的小平頭，她孤傲不群，只願住在腐朽的木頭上。她性格保守，多數時候選擇獨身，透過無性繁殖，捨家庭追求個人成就。

孤僻又極綠的綠色曲尾苔（D. viride）有不為人知的脆弱面，她的葉尖總是坑坑疤疤，像咬過的指甲。另外，波葉曲尾苔（D. polysetum）是家族裡最能生的媽媽，這是身負多個孢子體的必然結果。接著是有長波浪葉子的皺葉曲尾苔（D. undulatum），覆蓋在濕軟的山丘頂部；絨葉曲尾苔（D. fulvum）則是個敗家女。這裡有十幾個強大的女性。

我倒了第二杯咖啡，耐心地為苔蘚樣本分門別類， 這時《衛星姊妹》的話題聊到男人。幾個姊妹婚姻幸福，其他人交流著上週找白馬王子的主題，探討承諾和當爸爸的人格特質。找到好對象是普世女性的心願， 對曲尾苔來說也是。

苔蘚的有性生殖是樁前途難料的事業，眾所周知，受限於體虛命短的男性。精卵之間， 受制於可供泅泳的水體，它們要成功受精，仰賴及時的降雨。精子必須游向卵子，努力衝破隔絕彼此的障礙，即便它們之間只有幾英吋之遙。大部分的卵子只能枯坐在頸卵器中等待永遠不會到來的精子，遠在天邊，近在眼前。

註解

• 此處引用英國作家維吉尼亞·吳爾芙 (Virginia Woolf) 的經典散文著作《自己的房間》(A Room of One’s Own) 作為比喻，本書的名言「女性若是想要寫作，一定要有錢和自己的房間。」象徵物種都有自己獨特的生態區位，藉以跟其他物種區別。

我的鄰居寶琳跟我溝通多半都是用吼的。我在外面整理車上的東西，她會從穀倉探出頭來，吼過整個馬路：「旅行好玩嗎？妳不在的時候下大雨，菜園裡的南瓜長了一大堆， 自己動手啊！」我還來不及回答，她的頭就縮回去了。

她不贊成我雲遊四海，但我不在時， 卻又幫我把家顧得很好。當我在戶外堆柴火或種豆子，若看到她的亮橘色小帽，我會從馬路的這一側喊她，跟她說我發現池塘邊有倒掉的柵欄線。我們的吼叫代表了彼此之間簡化的情感。這麼多年來都是我從路的這一邊發出電報給她，告訴她孩子長大了、父母老了、施肥機壞了、雙領鴴在牧場的某處築巢了。九一一那天，我從電視機前衝到穀倉，我們擁抱、哭了一下，直到飼料車抵達，把我們帶去餵養嗷嗷待哺的小牛。

我的老屋和她的老倉庫都位在紐約的法比尤斯小鎮 (Fabius)，以前同屬於一個自一八二三年就在那兒的穀倉，共享一棵大楓樹，被同一口井水灌溉。我們把這兩棟老空間從破敗邊緣救回來，所以要說我們是朋友也行。有時候天氣好，我們會交叉雙臂站在路中間聊天，把從穀倉裡跑到路上阻礙交通的貓噓回去，路上有時候會有稻草車或牛奶卡車。當我們在吸收陽光跟聊天的時候，我倆會把骯髒的工作手套脫下來，轉身回去時才又戴上。偶爾， 當我倆講電話時，她會忘記自己不是正從穀倉叫喊，所以我得讓電話離耳朵一英寸。

都叫AI，是人工智慧？還是人工授精？

身為觀察力敏銳的鄰居，我們對彼此知之甚詳。她只是搖搖頭，對我在工作季一心一意要研究苔蘚的繁殖選擇一笑置之。同一時間，她跟她的丈夫艾德正在給八十六頭牛擠奶、種玉米、剪羊毛，還有蓋一棟給小母牛的穀倉。就在今早，我們在樓下郵箱處碰到聊了一下， 那時她正在等AI 專家來。「人工智慧？」(Artificial Intelligence) 我挑起眉毛問道。她的臉垮下來，表示她的教授鄰居又顯露了象牙塔內的無知。白色的小貨車軋過穀倉前的坑洞，濺起水花，車身上有一隻公牛的圖案。「人工授精」(Artificial Insemination)。當我倆走向街道兩邊，回到自己的世界時，她轉過頭來大吼，「妳的苔蘚還有繁殖的選擇，但我的牛肯定沒有啊！」 

苔蘚確實演示繁殖行為的各種可能，從放縱情慾到清教徒式的禁慾都有。有些性生活活躍的物種一次就能大量製造數百萬的子代，也有禁慾不曾發生有性生殖的物種。跨性別也不是沒有，有些物種可以隨意改變性別。

植物學家以生殖努力這一指標衡量植物對有性繁殖的興致，方法很簡單，就是測量植物的體重有多少比例是用於有性繁殖。比方說，楓樹分配給木頭的能量，比給它的小花和順著微風旋轉落地如直升機般的種子更多。相較之下，牧場上的蒲公英生殖努力非常高，頂端整團黃色的花佔了植物體的大量，之後就會變成一堆毛絨絨的種子。

生了小孩卻不養！？ 不負責任的苔蘚親代

分配給繁殖的精力可能會以各種方式展現出來。同樣的熱量也可以產生幾個大塊頭的子代—畢竟父母下了重本投資；有些物種就比較揮霍，把精力放在產生一大堆體積小又營養不良的後代。寶琳就對生了小孩但又不好好照顧的情況頗有微詞：穀倉的其中一隻長毛美貓「小藍」似乎就抱著小貓是一次性商品的態度，她生了一窩又一窩，卻不願哺育，任牠們自生自滅。

角齒苔 (Ceratodon) 也是同一個路數。在通往穀倉一塊經常被牛踩踏的地上，角齒苔的葉子藏在它們終年製造的成片茂密孢子體下面，幾乎都看不到了。每個孢子都很小，看起來發育不良，就像小藍的那些貓仔，生存機會微乎其微。好在有個穀倉貓界的模範母親「奧斯卡」出現，她是乾草堆的老太太，細心地照料她的一窩貓仔，而且很樂意收養小藍的孤兒。因為這樣，奧斯卡在擠奶時間獲得了一頓牛奶大餐的入場券。

寶琳應該會喜歡像牛舌苔 (Anomodon) 這樣長在穀倉後方的石牆陰暗處的苔蘚，這個物種會延後生產孢子的時程，偏好把資源分配給生存，而非恣意繁殖。

讓小孩自生自滅也是迫不得已

高低生殖努力的兩種策略通常跟特定環境有關。在不穩定、干擾多的棲地，演化對能夠產出許多微小且可傳播子代的物種較為有利。像角齒苔在牛路徑這種難以預料的棲地環境， 代表成體必須承受因干擾而死去的高風險，所以能夠快速繁衍會比較有利，這樣才能盡快把後代送到另一個更好的環境裡。那些被風吹走的孢子去了哪裡沒有人知道，但它們的傳播優勢很可能跟親代非常不一樣。

有性繁殖的關鍵優點就是能把親代的基因混合成為新組合，每個孢子就像一張樂透彩券，有些組合好、有些則不好，但只要能有上百萬的子代在環境裡隨意傳播，這個賭注就值得。一定會有幸運兒能夠找到某個地方，讓新基因組合成功適應。有性繁殖創造了多樣性，讓個體在變幻莫測的世界裡擁有獨一無二的競爭優勢。不過有性繁殖也要付出一些代價，產生精子和卵子的時候，親代只有一半的基因可以成功傳給下一代，讓那些基因在有性生殖的樂透裡面洗牌。

寶琳腳上泥濘的靴子和身上濺了糞便的外套不太符合基因工程學家身著白大褂的形象，但她的確是在應用端的最前線工作。身為康乃爾的畢業生，她養了一群得獎的荷斯登牛 (Holstein)，血統無可挑剔。她若把最優質的母牛跟隨便一頭老公牛配對，失去她辛苦配種得來的基因優勢，不如用人工授精，將類似的胚胎轉移到代理孕母身上。這樣一來，她就可以養出一群變異性很少的獸群，讓原本可能會被一般有性生殖打亂的成功基因繼續延續下去。這種複製基因的方法是乳製品生產的一大進展，但苔蘚早在泥盆紀時代 (Devonian era) 就這麼做了。