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飛行科技空想淺談首部曲:一趟科學旅行的饗宴,一段飛行夢想的懷思

oeo
・2012/09/18 ・4897字 ・閱讀時間約 10 分鐘 ・SR值 523 ・七年級

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「一八○二年六月,洪博爬上當時公認的世界最高峰,也就是祕魯欽博拉索山的火頂山,海拔六二六七公尺。…儘管危險,洪博還是明察秋毫,注意到一般人忽略之處:『在雪線之上,也就是一六九二○英尺的高處,有些岩石上仍有苔蘚。上一次,我們再比那裡低了二六○○英尺之處,看到綠色苔蘚。龐普蘭德(洪博的伙伴)在一五○○○英尺的高處,抓到一隻蝴蝶:我們在比那裡高了一六零零英尺之處,看到一隻蒼蠅…』」這是在《旅行的藝術》一書中,提到的科學旅行家或說旅行科學家洪博獨到之處的一段描述。

今年七月的台東之行與參觀的「2012台灣熱氣球嘉年華」,居然就有幾分那樣撼動人心的「科學旅行」意境與體會。如同對作家艾倫狄波頓旅行主題作品的評論,如果這趟旅行的背後有一個靈魂,絕不是馬可波羅和麥哲倫,而可能會是達文西或達爾文;絕不是哥倫布和鄭和,而可能會是洪博或法布爾;絕不是凱薩和狄亞士,而可能會是巴斯卡或蒙田…。這種旅行,不見得是指一般所謂田野調查和實地觀察性質的科學工作與正規實驗,而是從一種親身經驗啟發的科學思考與情懷。從那天開始,心中就一直有一股衝動,要將這樣的驚喜與生意分享給三種朋友,一種是真正喜歡科學的,一種是時時熱愛旅行的,另一種就是完全享受生活的。

一晚在素食餐廳,暑假迷上西遊記卡通的兒子和女兒看到牆上的一幅「八仙過海」圖,開始好奇地問起一些直白而好玩的問題,例如為什麼孫悟空可以飛那麼遠而唐三藏卻不能 / 不要?八仙中為什麼有的這樣飛有的那樣飄?甚至我還必須從頭幫他們複習:其實在超級英雄的正義聯盟中(超人、蝙蝠俠、蜘蛛人),真正會飛行的只有超人,蝙蝠俠算是滑翔,蜘蛛人算是擺盪和跳躍(我真的認為,許多小孩其實就是最專業有格的口試委員,最容易問岀一些根本、難搞但妙趣橫生的科學問題,當然,是在大人擁有飽足精神與高段修養的前提之下…),八仙過海圖的俗世重點,當然在於「八仙過海,各顯神通」,小孩們對這些仙人騰空過海的法寶與技術,是充滿好奇與欣賞的。同樣的,這次台東科學之旅的重點,也是自己稍微用心對於掙脫(或利用)地心引力與飛行科技的一種提問與觀察,從各國熱氣球到白痣珈蟌,從噴射戰鬥機到石牆蝶,無論人造與野生,絕對不只八仙,說「八百仙飛天,各顯神通」都不為過!

人類和飛行之間,或者應該說人類和地心引力之間的關係是非常奧妙與糾結的,不要說夢想,就連夢境,都可以說「飛行」是一種可正可邪的事物。不知道是不是每一個人有這樣的經驗和記憶:自己作過的好夢與噩夢中,都有以飛行為主題的,一種例如是自己展現一股小小的飛行超能力,神氣活現地「飛」奔跳耀,瞬行百里;另一種同樣是騰空,不過加入一種「失控」的元素,毫無著力地被拋離地表,身體不知會飄落何方,感受上有一種莫名的恐懼!這樣可正可邪的飛行夢境記憶與經驗其實提醒我們一件事:飛行的本質一定並非完全貼近虛幻、夢想與浪漫,而應該比較趨向現實、生存與科學,但兩端之間又充滿重合與混雜,像是台大昆蟲系教授朱耀沂就曾打趣地說過一句科學半笑話:世界上只有兩種生物擁有「真正的翅膀」,就是天使與昆蟲!

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這次「2012台灣熱氣球嘉年華」的主題當然是熱氣球,很高興它還用心地安排了各國團隊的參與,形式氣氛上增添了一些科技的國際性視野。而(熱)氣球(英文:Balloon)是航空器的一種,在飛行科技分類的位階上屬於單純利用空氣浮力的無動力浮升器(其他則有空氣浮力與空氣動力混合、單純利用空氣動力與其他分屬無動力系統與動力系統各類)。它的飛行原理也可以說是最簡單的,它配備填充氣體的袋狀物,當充入氣體的密度小於其周圍的環境的氣體密度,且由此壓力差產生的靜浮力大於氣球本身與其搭載物的重量時氣球就可浮升。氣球作為一種交通工具可用來運載觀測儀器和乘客,只裝載設備的無載人氣球經常用於對高空大氣環境的科學研究,有時也用於測定宇宙射線。很多人不知道,其實熱氣球最早是由中國人發明的,稱為天燈或孔明燈,約在公元二世紀三世紀被發明,被用來傳遞軍事信號。知名學者李約瑟也指出,1241年蒙古人曾經在李格尼茲(Liegnitz)戰役中使用過龍形天燈傳遞信號。而歐洲人到了1783年才向空中釋放第一個內充熱空氣的氣球。(參考資料:維基百科)

到了十八世紀法國造紙商孟格菲兄弟在歐洲重新發明了熱氣球。他們受碎紙屑在火爐中不斷升起的啟發,用紙袋把熱氣聚集起來做實驗,使紙袋能夠隨著氣流不斷上升。1783年6月4日,孟格菲兄弟在里昂安諾內廣場做公開表演,一個圓周為110英尺的模擬氣球升起,飄然飛行了1.5英里。同年9月19日,在巴黎凡爾賽宮前,孟格菲兄弟為國王、王后、宮庭大臣及13萬巴黎市民進行了熱氣球的升空表演。同年11月21日下午,孟格菲兄弟又在巴黎穆埃特堡進行了世界上第一次載人空中航行,熱氣球飛行了25分鐘,在飛越半個巴黎之後降落在義大利廣場附近。這次飛行比萊特兄弟飛機飛行早了整整120年。在充氣氣球方面,法國的羅伯特兄弟則是最先乘充滿氫氣的氣球飛上天空的。(參考資料:繪本《宇宙》維基百科)

時空拉回到台東市區,尤其在市區內一座森林公園,不知什麼原因,那幾天的天空中,軍機穿梭格外頻繁,似乎在提醒著人們它們才是空中霸者的存在。然而「飛機又是怎麼飛的?」這看起來基本通俗的問題,其實有著非常複雜深奧的答案,甚至是現今科學還沒有辦法作完整解釋與掌握的,至於所謂早期教科書上提的白努利定律與傳統流體力學,例如「由於機翼的上方是彎曲的,因此上方距離會比下方來得長,因此被分成上下兩股的空氣為了要同時匯流在一起,通過上方的空氣速度就必須要加快才行。」「這樣一來,根據白努利定律,由於上方的空氣速度變快了,因此其壓力降低。於是機翼的上下就產生了壓力差,使得機體被由壓力高的地方往壓力低的地方推,也就是由下往上推。」「而這,就是飛機之所以能飛起來的原因。」之類的說法,不是無法全面解釋,就是被後面的現實觀察與科學研究給推翻了(參考資料:《99.9%都是假設》、《飛行的奧祕》、癮科學),正如我的一位機師社友說(不知道算不算恐怖笑話?):「自己駕駛客機都已經有好幾年的經驗,卻無法完全搞懂飛機到底是怎麼飛的?!」

人類科技和天然生物之間的競合相長、愛恨情仇不是三言兩與可以道盡的,就像一般流傳萊特兄弟的飛機創作是受到鳥類飛行的啟發,就連兄弟倆的意見都是不同調的,韋伯‧萊特在自傳中堅持認為鳥類是他們教育的一部分;另一位奧維爾‧萊特則認為鳥類飛翔的觀察只給了他們靈感(參考資料:《科技恩仇錄》)。而在1920至1930年代有數百家從事研發、製造並販賣飛機的小公司,據航空工程師與名作家諾威估計,那段期間共有十萬種不同的飛機在天上飛來飛去。世界各地都有狂熱的飛機研發者,忙著把飛機兜售給大無畏的飛行員以及菜鳥航空公司。許多飛行員最後都撞了機,許多航空公司最後也都破了產。在這十幾萬種形形色色的飛機中,大約只有一百種存活下來,形成今日航空的基礎。飛機的演化過程活脫脫就是達爾文的演化流程。…少數存活下來的飛機,全都極為穩定、經濟又安全(參考資料:《想像的未來》)。當我正仰望著天空,追蹤飛機的來處去向時,幾隻園區復育或招引的樺斑蝶和鳳蝶又從面前翩翩飛舞而過,加上稍早遇到的眾多紫斑蝶和善變蜻蜓,以及手邊剛好有一篇科學人雜誌標題為<蜘蛛吹氣球>的科學新聞,提到一些初生蜘蛛可以利用「蛛絲氣球」進行播遷,讓人不得不又驚想起這些不到0.01克的小東西,無論在飛行模式、細微構造與遺傳資訊各個方面,依然著實展現浩瀚天地,宏偉生命的精妙與感動,尤其在科學上的,如同詩人華滋華斯認為,我們發現自然「可愛」,就會在我們自己身上找尋好的特質。…風景的壯觀教我們尊敬,自己卻一點也不驕傲,那種謙恭遠遠超越了我們。要探尋這些,又是另一趟旅程,另一個故事了…

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哲學家尼采曾提到「豐富人生」這個語彙。一八七三年的夏天,他寫了一篇論文,來區分蒐集事實與運用已知事實:前者像是探險或研究,後者則是內在或心靈的充實。他不同於一般大學教授,認為前者沒有什麼,而讚揚後者。「歷史對人生的利弊」這篇論文一開始即表示,以近乎科學的方式去蒐集事實註定徒勞,真正的挑戰是利用事實「豐富人生」。他引用歌德的話:「如果只是教我怎麼做,而不加以解釋或不能激勵我的行動,我都厭惡。」我喜歡欣賞飛行,探究飛行物不是沒有原因的,一向給人樂觀甚至調皮形象的科學家費曼曾表示:「我們很幸運,能活在一個還有多新發現的年代。這就像發現新大陸一樣—你只能發現美洲一次。我們這個年代事發現大自然基本定律的年代,這個日子永遠不會再來了。」我寧可相信他這句話是開玩笑的,因為這樣的觀點有些消極,讓我想起禪門中,義天久仰慧林宗本禪師的德行,特地執弟子禮前往拜訪,並與慧林宗本禪師探討起自己修習過的《華嚴經》,慧林宗本禪師問:「佛以法身宣講《華嚴經》,而法身是遍滿虛空,充塞法界,他已把虛空遍滿了,法界充塞了,在場的聽眾又應該坐在那裡呢?」義天頓時一片茫然,不知該如何回答,心生慚愧,因而精進禪觀,後來證悟了華嚴法界彼此互融之理,成為高麗華嚴的祖師。後有禪師認為,義天假如用「光光無礙(例如一盞燈光並不會妨礙另外一盞甚至千萬盞燈光的照射),法法相通」來回答,就能了事了。我相信,單是「飛行的奧妙」及其延伸的問題探究與衍生的科學趣味,就絕不是哪一個年代哪一個地區或哪一群人,甚至不是人類可以獨占與窮盡的!

這些年參與或聽聞的科學工作與科技教育的日子,深深感受到科技進步帶來的方便與效率,但這樣的背景有時會造成在不必要或不適當的時候,科學脫離切身與現實,科技疏遠觀察與生活。藝術家羅斯金曾說:「科技使我們輕而易舉就可到達美景跟前,但美的擁有和欣賞不是可以簡化的。…我認為你們看到的要比畫出來的東西重要。我教畫的目的,是希望我的學生學著去愛大自然,而不是教他們盯著大自然去學習畫畫。」其實不單是藝術與美的欣賞,科學科技本身亦然!我們完全需要偶爾暫時地回到原點,審視脈絡,飛行是一個好主題,因為「飛行」,對眾生而言,是一種長遠歷史的創新,多元發展的傳統,不退流行的經典,無邊無際的發現,永不褪色的探尋!而在其他相關知情藝上的一個實踐,就是鼓勵科學家與科技人去旅行,不單是為了放鬆或療癒,而是一種融入生活與自然的旅行,實行強度越高越好,結構差異越大越好,形式限制越寬越好。這樣的鼓勵根基於如同巴斯卡在沉思錄寫岀的:如果我們對實物不以為然,畫得再怎麼像、如何令人激賞,也沒有用!

早先為洪博立傳的史瓦振柏格,為這部傳記取了個副標:一生能夠締造的成就。他歸納洪博那不尋常的好奇主要可以分成五個領域:「一、對地球及其棲居生物的知識。二、找出支配宇宙、人類、動物、植物、礦物的更高自然法則。三、發現生命的新形態。四、發現罕為人知的土地,以及這些土地的各種產物。五、了解新的人種,包括其習俗、語言及文化發展脈絡。」洪博的一生即在興奮地證明:「我們應該向這個世界探詢正確的問題!」(參考資料:《旅行的藝術》)這次在台東的小小飛行主題之旅,也讓我驗證了生命與環境相習相成,科學與夢想無從切割!

用心旅行,就是一場最華麗的實驗!飛行科學,就是一個最絢爛的主題!

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原發表於 想趣時空

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森林學研究所畢業 曾任台大創發社幹部(臉書社團 "創發社CAIV" 召集人 ) 某屆倪匡科幻獎得主 從事教育工作 科學科幻 自然生態 文藝創意 一切"豐富生命"的愛好者...

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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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如果子彈飛到最高點時,伸手抓住會怎樣?——《如果這樣,會怎樣?2》
天下文化_96
・2023/05/10 ・1577字 ・閱讀時間約 3 分鐘

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有什麼方法可以開槍讓子彈在空中飛,然後安全的用手接住?比方說,開槍射擊的人在平地,而接住子彈的人在山上,位於射程的最遠處。
——艾德蒙.許(Edmond Hui),倫敦

接住!

「接住子彈」是舞台上的特技,表演者看似接住射擊出來飛到一半的子彈——通常是用牙齒接住的。當然啦,這是錯覺,像那樣接住子彈是不可能的。

但在適當的條件下,你可能接得住子彈,只是要有很多的耐心和運氣。

直直向上射擊的子彈最終會達到最大高度。子彈可能不會完全停止;比較可能的是,它會以每秒若干公尺的速率往旁邊偏移。

如果有人舉槍向上射擊子彈……。

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……而你乘著熱氣球在射程範圍的正上方閒晃……

……當子彈飛到最高點時,你伸手出去抓住子彈,這是有可能的。

你不應該做的事情

(清單已更新)

#156,812 吃洗衣膠囊球

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#156,813 在雷雨中踩高蹺

#156,814 在加油站放煙火

#156,815 餵你的貓吃「與人類手部形狀質地」一模一樣的零食

#156,816 在間歇泉噴口上方彎腰低頭想要一窺究竟

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#156,817(新增!)搭乘熱氣球飛越射程範圍

如果你在子彈弧線的最高點成功抓住子彈,或許你會注意到奇怪的事情:子彈除了很燙之外,還會自旋。

它會失去向上的動量,但不會失去自旋角動量;子彈仍然具有槍管造成的自旋。

當子彈射擊在冰面時,可以很明顯的看到這種效應。正如數十部 YouTube 影片所證實的那樣,我們常發現射進冰中的子彈仍在快速自旋。你必須緊緊抓住子彈,不然它可能會跳出你的手掌心。

如果你沒有熱氣球,在山頂很有機會行得通。加拿大索爾山(Mount ­Thor)的垂直落差有 1,250 公尺。根據「近距離對焦研究」(Close Focus Research)彈道學實驗室的數據,這幾乎剛好是 0.22 長步槍子彈直直向上射擊會飛的高度。

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如果你想要用更大的子彈,就需要更大的落差;AK-47 子彈向上射擊可能超過 2 公里。地球上沒有那麼高的垂直懸崖,因此你需要以某個角度發射子彈,結果子彈在弧線頂點會具有顯著的橫向速度。不過,夠硬的棒球手套也許有辦法接住子彈。

其中任何一種情境下,你都必須非常走運。由於子彈的弧線有不確定性,你恐怕必須射擊數千發子彈才能碰巧接個正著。

等到那個時候,你可能會發現自己招來了某些人的關注。

——本文摘自《如果這樣,會怎樣?2:千奇百怪的問題 嚴肅精確的回答》,2023 年 3 月,天下文化出版,未經同意請勿轉載。

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天下文化成立於1982年。一直堅持「傳播進步觀念,豐富閱讀世界」,已出版超過2,500種書籍,涵括財經企管、心理勵志、社會人文、科學文化、文學人生、健康生活、親子教養等領域。每一本書都帶給讀者知識、啟發、創意、以及實用的多重收穫,也持續引領台灣社會與國際重要管理潮流同步接軌。

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在高空中能接住來自地面射來的子彈嗎?——《如果這樣,會怎樣? 2》
天下文化_96
・2023/04/24 ・1401字 ・閱讀時間約 2 分鐘

有什麼方法可以開槍讓子彈在空中飛,然後安全的用手接住?

比方說,開槍射擊的人在平地,而接住子彈的人在山上,位於射程的最遠處。

—艾德蒙.許(Edmond Hui),倫敦

接住子彈有可能嗎?

「接住子彈」是舞台上的特技,表演者看似接住射擊出來飛到一半的子彈—通常是用牙齒接住的。當然啦,這是錯覺,像那樣接住子彈是不可能的。

但在適當的條件下,你可能接得住子彈,只是要有很多的耐心和運氣。

直直向上射擊的子彈最終會達到最大高度。子彈可能不會完全停止;比較可能的是,它會以每秒若干公尺的速率往旁邊偏移。

如果有人舉槍向上射擊子彈……

向上空射子彈吧!圖/《如果這樣,會怎樣? 2》

……而你乘著熱氣球在射程範圍的正上方閒晃……

來吧!我會接住你的子彈!圖/《如果這樣,會怎樣? 2》

……當子彈飛到最高點時,你伸手出去抓住子彈,這是有可能的。

危險行動請勿模仿!圖/《如果這樣,會怎樣? 2》

高空中子彈的運動軌跡

如果你在子彈弧線的最高點成功抓住子彈,或許你會注意到奇怪的事情:子彈除了很燙之外,還會自旋。它會失去向上的動量,但不會失去自旋角動量;子彈仍然具有槍管造成的自旋。

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子彈在高空中會旋轉。圖/《如果這樣,會怎樣? 2》

當子彈射擊在冰面時,可以很明顯的看到這種效應。正如數十部 YouTube 影片所證實的那樣,我們常發現射進冰中的子彈仍在快速自旋。你必須緊緊抓住子彈,不然它可能會跳出你的手掌心。

如果你沒有熱氣球,在山頂很有機會行得通。加拿大索爾山(Mount Th­or)的垂直落差有 1,250 公尺。根據「近距離對焦研究」(Close Focus Research)彈道學實驗室的數據,這幾乎剛好是 0.22 長步槍子彈直直向上射擊會飛的高度。

站得夠高,子彈就打不中我。圖/《如果這樣,會怎樣? 2》

如果你想要用更大的子彈,就需要更大的落差;AK – 47 子彈向上射擊可能超過 2 公里。地球上沒有那麼高的垂直懸崖,因此你需要以某個角度發射子彈,結果子彈在弧線頂點會具有顯著的橫向速度。不過,夠硬的棒球手套也許有辦法接住子彈。

其中任何一種情境下,你都必須非常走運。由於子彈的弧線有不確定性,你恐怕必須射擊數千發子彈才能碰巧接個正著。

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等到那個時候,你可能會發現自己招來了某些人的關注。

快逃!警察就在你身後!圖/《如果這樣,會怎樣? 2》

——本文摘自《如果這樣,會怎樣? 2:千奇百怪的問題 嚴肅精確的回答》,2023 年 3 月,天下文化出版,未經同意請勿轉載。

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