比目魚是兩隻左眼還是右眼？晚餐桌上聊科普

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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蓮藕是蓮花（荷花）的地下莖，可作為食品。將蓮藕折斷，仍有細絲相連。這一從生活經驗中觀察到的現象，就演變為成語藕斷絲連。比喻表面上關係已經斷絕，實際上仍有牽連。常用來指男女之間情意未絕。

書上都說，這個成語出自唐代詩人孟郊的詩〈去婦〉：「妾心藕中絲，雖斷猶牽連。」去婦，指被丈夫拋棄的婦女。詩中的婦女雖被拋棄了，仍想念著丈夫。章老師認為，這類從生活經驗中衍生出的成語，很難說是出自哪個人，只能說最早見於某人的作品而已。

談到這裡，該造兩個句了。

他們離婚多年，卻一直藕斷絲連，並未斷絕聯繫。

他因父母反對，只得和女友分手，但仍藕斷絲連。

那麼藕斷絲連的「絲」是什麼？這要從植物的輸導組織維管束說起。維管束由韌皮部和木質部構成。葉子行光合作用所產生的養份，由韌皮部的篩管輸送到身體各部。根所吸收的水份，由木質部的導管輸送到身體各部。

植物和動物一樣，所有的組織或器官都是由細胞構成的。植物的輸導組織——篩管和導管，當然也不例外。以導管來說，根據細胞的排列，分成環紋導管、螺紋導管、網紋導管等類型。蓮藕的導管以螺紋導管為主。

植物和動物的細胞，有個基本差異：植物細胞有細胞壁，動物細胞沒有。將蓮藕折斷，所扯出的藕絲，就是由螺紋導管的細胞壁相連而成的。如果將藕絲放大，就可以看出它像被拉長了的彈簧。

有些植物含有膠質，譬如杜仲，將它的葉子弄斷，也會有絲連著，那是它的膠質扯出來的，和藕絲是兩碼事。含有黏液的植物，如秋葵，也會成絲，那是黏液形成的，和藕絲也不是一回事。

蓮花屬於被子植物（又稱開花植物）。被子植物分為雙子葉植物、單子葉植物兩大類。前者的維管束呈環狀，在韌皮部和木質部之間有一圈形成層，可以不斷地進行細胞分裂，使枝幹加粗。後者的維管束是散生的，沒有形成層，所以不會長得很粗。我們長見的青草和稻、麥等草本植物，屬於單子葉植物。一般木本植物屬於雙子葉植物。

話題再回到藕斷絲連。蓮藕有藕斷絲連的現象，同樣是地下莖的馬鈴薯也有嗎？馬鈴薯以儲存澱粉為主，木質部不發達，即使能把它掰斷（不是切斷），大概也扯不出絲來。山藥（薯蕷的地下莖）應該可以，不過沒做實驗，不能妄下結論。

撰稿／圖片與資料來源：小牛頓編輯部

看過了千奇百怪奇異果：晚餐桌上聊科普(系列1)之後，是否激盪出更多食品科學的問題呢？說不定小朋友晚上回家吃飯就會問問父母許多餐桌上的為什麼。觀察是科學的重要環節之一，而生活當中處處都是觀察的題材。讓我們看看還有哪些知識吧！

大蒜有益健康，但如何消除嘴裡的大蒜臭呢？

大蒜之所以散發刺鼻味道，是因為裡頭含有「硫化丙烯基」成分，不僅會刺激鼻子，還會刺激淚腺，不過它對人體健康很有貢獻喔！不只能活潑內臟機能、幫助維他命吸收，還能抵抗病菌！

大蒜富含抗氧化物質，能促進免疫系統，此外還能降膽固醇，預防心血管疾病，還有研究指出大蒜裡頭有可以抗癌的化合物，可以說是好處多多。

雖然臭了些，不過消除大蒜味的方法很多，像是牛奶中的蛋白質會和導致蒜味的硫化物結合，而芹菜也會釋放能分解硫化物的物質消除蒜味哦！

比目魚的眼睛是左眼還是右眼？

臺灣的砂質海濱，有一種扁扁的魚，講到這邊或許有人就知道我要說的是「比目魚」，但仔細觀察，雖然魚眼都在同一面，但是其實有的是兩隻左眼，有的是兩隻右眼，那又有什麼不同呢？

把魚沒有眼睛的那面貼在桌上，(魚嘴和腮蓋位在眼睛下方，別放反了@@)，如果魚頭向左，有兩隻左眼的就是比目魚，在分類上多半屬於左鰈科；如果魚頭向右，有兩隻右眼的，多半是屬於右鰈科的鰈魚。可以說是同目不同科呢！

秋日旬菜 蓮藕與蓮子

夏天賞蓮，到了秋天，就是吃蓮子跟蓮藕最好的季節了。台南白河、嘉義水上，都是赫赫有名的產地。

蓮藕跟蓮子是採自蓮的哪一個部位呢？蓮子是要等蓮花謝了以後，蓮蓬露出(長得就像是洗澡用的蓮蓬頭)，才能採收。而蓮藕是蓮的地下莖，是生長在水底的。這就是為什麼當我們看到現採蓮藕跟蓮子時，蓮藕的身上會覆滿泥土而蓮子不會了，因為只有蓮藕是從水中泥土裡挖出來的呢！

最後，不妨考一考餐桌旁的小朋友，為什麼蓮藕中間有一個一個洞呢？

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不管是中國還是外國，大蒜除了食用，都有著許多傳說中的藥用。光是那種刺鼻的氣味，就能讓人產生「藥」的感覺來。這些傳說中的用途，包括了降低膽固醇、防治心臟病、降血壓、抗癌等等。除了直接吃蒜，各種蒜的「保健品」也應運而生，比如大蒜粉、大蒜油、大蒜藥片、大蒜提取物、大蒜膠囊等等。關於這些功效的傳說，也吸引了許多科學家的目光。

降低膽固醇是比較廣為人知的一種。一些流行病學調查以及初步的實驗支持這種「功效」，於是美國「補充與替代醫學中心」資助了一項臨床試驗來評估其有效性與安全性。192位膽固醇比較高的志願者被隨機分成4組，分別每天吃鮮大蒜、大蒜粉保健品、大蒜提取物、安慰劑，大蒜粉和提取物的量大約相當於4克鮮大蒜。每週吃6天，連吃6個月之後，檢測膽固醇的變化，發現四組之間沒有實質差別。這項研究的質量要高於其他那些「有效」的研究，所以在大蒜是否降低降膽固醇的問題上，它的結論也就更加可靠。

當然，正如這篇論文的作者所說，這項研究只是說明大蒜沒有降低膽固醇。至於是否有其他的作用，並沒有進行檢測，也就不好說。對與大蒜，更吸引人的功效是「抗癌」。

世界上許多地方進行過許多癌症與飲食結構的調查，不少結果顯示大蒜可能對消化道相關的癌症有一定幫助。比如在中國，1970年代在山東的調查發現， 棲霞的癌症死亡率是蒼山的12倍。這兩個縣相距只有300公里，地理環境、生活習俗都比較相近。不同的是，蒼山是大蒜之鄉，人均每年吃掉6公斤大蒜 ，而棲霞只有0.5公斤。此外，蒼山的大蒜含硒比較多。於是，有人猜測大蒜和硒有助於抗癌。有兩項「病例-對照」研究也支持了這一猜想：吃蒜多的人胃癌的發生率要低一些。

此外還有一些動物實驗也支持「大蒜抗癌」的假設。但是，這些證據都還是不足以「證實」它。比如棲霞盛產蘋果，總不能因此說吃蘋果多是棲霞癌症多發的原因。衛生部資助齊魯醫院等機構進行了一項大型研究去驗證這一假設。在棲霞找了288個村，招募了5000多名志願者，隨機分為兩組，一組每天吃200毫 克人工合成的大蒜素，並隔天吃100微克硒，另一組則吃安慰劑。連續吃兩年之後，在以後的5年中跟蹤這些人的癌症發生狀況。結果是：對於女性，兩組沒有明顯差異；對於男性，吃大蒜素和硒的那組總的癌症和胃癌的發生率都要低一些。

日本也有多一項總共三十多個志願者的小規模實驗，顯示大蒜提取物可能對結直腸腺瘤的發生有一定抑制作用。不過北京大學和北京腫瘤醫院等機構進行的一項大型研究則不支持這個結論。那項研究在山東的另一個胃癌高發區臨朐縣進行，從13個村子中招募了3365位志願者，分別進行短期幽門螺旋桿菌治療（兩週）、長期補充多種維生素（7.3年）、長期服用大蒜補充劑（7.3年）以及安慰劑處理。最後結果是：短期幽門螺旋桿菌治療能降低胃癌前病變的出現，而維生素和大蒜補充劑都沒有效果。

面對這些互不一致，甚至互相矛盾的研究結果，美國國家癌症研究所（NCI）的態度是「不推薦任何膳食補充劑預防癌症，但認為大蒜是一種具有潛在抗癌特性的蔬菜」。對於大多數人來說，除了把大蒜弄在皮膚上會很不舒服之外，吃起來是安全的。大蒜有抗凝血的作用。這對於一般人來說也不是什麼問題。但如果在手術前後，或者拔牙之前，以及對那些容易流血並且止血困難的人，這種「副作用」就值得注意了。

不過，大蒜中的大蒜素等成分也會與一些藥物發生反應。比較重要的是治療愛滋病的藥物，大蒜可能加速其代謝從而降低藥效。這可能這與多數人關係不大， 而它與避孕藥的反應或許就更值得注意一些。避孕藥的劑量是按照正常的代謝速度來設計的，大蒜可能加速其分解，從而降低避孕效果。雖然這種反應對身體沒什麼 危害，但對於依靠藥物避孕的人，因為吃大蒜而導致避孕失敗，或許也哭笑不得。所以，對那些只依靠藥物避孕的人，暫時不吃蒜是謹慎的做法。

總的來說，蒜作為一種蔬菜或者調料都是不錯的。世衛組織推薦：一般成年人每天吃2到5克鮮大蒜，對於健康具有積極作用。2到5克鮮蒜，大致相當於一瓣，其中含有2到5毫克大蒜素。如果接受不了鮮蒜的氣味，那麼0.4到1.2克大蒜粉、2到4毫克大蒜油、0.3到1克大蒜提取物，也大致相當。

轉載自科學松鼠會，作者云無心。本文已發表於《瞭望東方週刊》