生鮮蔬果如果能夠長時間在常溫保鮮，會讓食品的供應流通更加順利，不管是颱風影響的供應起伏或是長距離的儲存運送損失都能加以減少，會對很多人有幫助。因為生鮮蔬果常常必須面對水份的蒸發與本身氧化代謝，如果能提供合適的保水與氣體交換環境，就可以大幅延長保存的期限。
這影片介紹了如何使用特殊的保鮮膜來完成這樣的任務。主要的原理是利用疏水跟透氣的表面，一方面讓蔬果的水氣難以蒸發，且難以凝結在膜的表面上，一方面讓包裝內的氧與二氧化碳能與外界交換，讓蔬果保持在較正常的環境。實驗中，葉菜類的保鮮兩三天，而柿子可以保存數個月。這膜的概念就像功能性衣服的概念一樣，人可以獲得更好的環境，當蔬果獲得更好的環境之後一些問題也能解決，或許更多的物品穿上合適的「衣服」也會讓這些物品獲得新的生命！
轉載自 科學影像 Scimage
本文由 高柏科技 合作，泛科學撰文
林唯耕剛回台灣任教時，曾在清華大學的實驗室裡用一立方公分的「氨」做實驗。沒想到氨氣意外洩漏，那股刺鼻的氣味瞬間瀰漫整棟大樓，引來眾多師生抗議。
「從此以後，我再也不敢在實驗室裡用氨了。」他在《思想實驗室》的訪談中，帶著笑意回憶這段往事。
這段插曲聽來像是一則工程師的寓言：在理論模型中，氨是太空熱控系統的理想介質；但在現實的辦公大樓裡，它首先是逼人逃竄的臭味。公式本身沒有錯，但現實世界永遠比公式更複雜——它包含了人、成本、風險，以及必須為後果負責的工程師。
高柏科技技術專家、清華大學榮譽退休教授林唯耕 ，曾任職於美國 OAO 工程部熱流組，深耕電子構裝散熱與熱管技術多年。隨著 AI 浪潮席捲全球，他鑽研一輩子的老問題再次被推向科技產業的核心：當晶片運算速度無止境攀升，那股伴隨而生的熱，究竟該往哪裡去？
科技巨頭在發表會上熱衷於談論大型語言模型、GPU 規格與驚人的算力。這些詞彙在投影片上光鮮亮麗，彷彿進步毫無邊界。然而，每一次數位運算都紮實地發生在實體晶片上。晶片會發熱、材料會疲勞老化，一旦設備過熱，系統便會降頻保護。在物理現實面前，再動聽的發表會敘事也必須低頭。
回顧個人電腦發展早期，晶片幾乎不需專屬散熱元件。隨後，鋁製鰭片、風扇、熱管到均溫板逐一登場。這段歷程常被視為技術升級，其實更像是對空間的極限勒索：晶片功率翻倍，發熱源的面積卻沒變大，機箱空間也不可能無限擴張。
林唯耕指出，散熱設計的核心只有三要素：功率、熱源面積與空間限制。他舉例，在標準的 1U 機箱中，若發熱面積約為三十乘三十毫米，氣冷系統在達到八百瓦時就會面臨瓶頸。這並非固定的物理常數，而是取決於空間、面積與氣流的動態平衡。最現實的代價在於，風扇轉速提升的背後，是噪音、電力損耗與空間占用。
因此，「液冷技術」的興起並非單純為了追求酷炫，而是算力密度提升後的必然選擇。它能更精準地帶走晶片廢熱，卻也將新的挑戰帶入機房：漏液風險、流道堵塞、材料相容性，以及維運時的難度。工程的進步，本質上鮮少是徹底消滅問題，更多時候是選擇一組「比較值得承擔」的新問題。
太空熱控工程之所以迷人，是因為它剝奪了地球上最常見的散熱工具。在真空宇宙中，沒有空氣能讓風扇製造對流；受光面溫度破百度，陰影處卻極度嚴寒。工程師必須純粹仰賴熱傳導、熱輻射，以及熱管與環路型熱管（LHP）來搬移熱能。
熱管運作的關鍵在於「相變」——液體蒸發時吸收大量潛熱，冷凝後重回循環。林唯耕比較了銅與水的熱傳導能力：在他設定的特定條件下，實心銅塊約能傳導 120 瓦的熱能；但若每秒有一立方公分的水發生蒸發相變，移熱量可瞬間拉升至 2.4 千瓦（kW）。他強調「每秒」的觀念，因為散熱談的是動態流動速率，而非靜態的冷卻魔法。
儘管如此，太空科技並不能直接套用到地面。太空元件因考量重量、功耗與維修難度，偏好無馬達幫浦的被動式設計；但地面 AI 伺服器面臨更高的熱負載與環境溫度，往往仍需幫浦驅動流量。當年那場「氨氣洩漏」事故正是最好的提醒：技術是否「先進」，與它是否「適合」當下的場景，始終是兩回事。
學術研究致力於證明「可行性」，而工業現場則要求「可重複性」——不僅要能運作，還得確保每台出廠的設備都不漏水。林唯耕將此定義為「從 0 到 1」與「從 1 到 100」的差別。後者涉及良率、成本、公差與客戶信任。論文中那次最完美的實驗數據，在產線上往往未必管用。
他從不避談失敗。在高柏科技早期與學界合作時，也曾遇過實驗數據無法複製，或研究方向偏離產業需求。這未必是雙方努力不夠，而是彼此對「成功」的標準不同。為了解決這道鴻溝，高柏科技推動「柏苗啟航創新培育計畫」，每年投入逾千萬資金與成大、中山、台科大等校合作，並指派專業人才在過程中持續微調、校正，確保研發貼近產線現實。
他分享了近期一項液冷工質校正專案。團隊使用非侵入式的超音波流量計進行觀測，但由於儀器預設以「水」校正，換成其他化學流體後讀數便出現誤差。最初嘗試用幫浦壓差推算，卻發現缺乏重複性，數據甚至推導出不合理的蒸發率。最後團隊回歸基本面，改用秤重法搭配能量平衡進行交叉驗證，才讓數據成功收斂。
這個故事真正的價值不在於「產學雙贏」的口號，而在於那段不夠優雅的挫折：假設失效、數據混亂、方法砍掉重練。也正是在這種時刻，企業需要的不只是會算數的人才，而是能洞察研究何時「走鐘」，並有權力喊停、要求重來的關鍵決策者。
林唯耕坦言，過去在校園裡總認為「技術第一、成本第二」，進入商界後才驚覺行銷與信任關係往往才是關鍵。這番話雖然不如科技突破那樣動聽，卻是產品能否進入市場的殘酷真相。再卓越的散熱設計，若無法穩定生產或贏得客戶信任，也僅止於一份精美的報告。
訪談尾聲，主持人國威提出了一個時代難題：假設 AI 能在彈指間生成散熱架構、材料配方與流道設計，企業該選擇全面擁抱 AI 的速度，還是保留緩慢但穩定的工程驗證，以規避潛在的失效風險？
林唯耕拒絕落入二選一的框架。他的觀點是：兩者並存。AI 擅長處理資訊、生成草案；但工程師仍須實作原型，進行嚴苛的性能與可靠度測試，最終由人決定是否出貨。這並非盲目崇拜人類直覺，而是基於一項事實：AI 的資料庫裡，通常沒記載下一次「意外洩漏」或「材料疲勞」的細節，且模型永遠無法為量產結果擔負法律與商業責任。
在 AI 時代，最稀缺的未必是熟練下指令（Prompt）的人，而是具備這種能力的人：能預判答案可能在哪裡出錯、能設計實驗將問題「逼」出來，並且願意為最終的量產品質負起責任。
大眾習慣將雲端想像成輕盈、無重量的空間。但現實中，雲端是由龐大的機房架構而成，裡面裝滿了晶片、管線、泵浦與冷卻液。虛擬算力的每一次擴張，都會在實體世界留下發熱的足跡。散熱工程師的價值，就是不讓這筆物理帳單，被埋沒在光鮮亮麗的投影片背後。
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台灣，蔬果生產的寶島，勤奮的農民、適宜的土壤加上人間好時節，讓我們隨時都有新鮮好吃的蔬菜水果，春天有菠菜、棗子；夏天有絲瓜、蓮霧；秋天有山藥、木瓜；冬天有蘿蔔和橘子。
這是因為選擇當季蔬果可以大幅減少冷藏時的電力耗損，在種植上也可以減少肥料以及農藥的使用，也就是可以降低「碳排放」。
另外，挑選在地的蔬果也有好處，若是蔬果產地距離我們越遠，運送時造成的碳排放量也會越高，加上保鮮的需要，可能會添加防腐劑，影響我們的健康。
碳排放泛指溫室氣體排放，是指人們在從事行為時，直接或間接向空氣中排出的溫室氣體，這些氣體的總重量就稱為碳排放量。
溫室氣體又包含水蒸氣、臭氧、二氧化碳、氧化亞氮、甲烷、氫氟氯碳化物類等，其中又因二氧化碳在大氣的佔比最多，成為最常見用來衡量碳排放的標準。
而碳排放的增加，會對地球造成影響可不少，例如：全球暖化速度加快、全球平均溫度上升、海平面上升、極端氣候越來越惡化（夏天更熱、颱風更多等），因此，全世界對於碳排放的降低可說是擁有一致共識。
總結來說，每天吃適量的新鮮蔬果非常重要，因為這樣我們才能營養均衡，補充各種重要的維生素和纖維，但是，吃對蔬果更是重要，不只對身體有益處，對地球環境也能盡一份心力！
本文由家樂福【食物轉型計畫】委託，泛科學企劃執行
現代人對於飲食健康越來越重視，多吃蔬果還不夠，蔬果本身的新鮮和安全也很重要。這也是為什麼這幾年大家開始喜歡「產地直採」的產品啦！因為這種新的產銷方式，可以讓消費者更容易買到品質更好的蔬菜水果。
在說明產地直採之前，先讓我們一起來看看平常吃的蔬果是怎麼從農場來到我們的餐桌。農作物採收之後，有的透過農會、合作農場共同運銷，再經過大盤商、中盤商、小盤商、貨運、零售業者層層轉手，最後才會來到我們的手中。
然而在這樣的結構下，第一線的農民獲得的報酬可能不多，也常常為了銷售通路與市場價格而困擾不已。
而「產地直採」顧名思義，就是跳過前面說的層層關卡，讓農產品在採收之後就從農田直達賣場。對農民來說，最直接的好處就是收益得以提升！
此外，如果有固定的銷售通路，農夫們也不必再煩惱農產品賣不出去，可以專心提升作物品質、或是嘗試更加友善環境的農法。
另一方面，對消費者來說，產地直採的農產品也有優點喔！產地直採讓賣場可以做到當天採收、當天低溫配送蔬果到分店，大幅地減少蔬果倉儲和物流的時間。而節省下來的時間，就可以讓農夫不必趕著採收，延長安全採收期來降低農藥殘存。若是再加上賣場嚴格篩檢產品規格、店內抽驗品質等程序，更可以確保消費者得到第一手新鮮安全的食材。
看到這裡，大家應該就能了解產地直採如何運作。下次買菜的時候，可以考慮支持產地直採的產品，除了讓自己吃得安心，也讓農民的每一滴汗水，都有應得的回報！
關於產地直採知識的完整影音，到 PanSci 的 Youtube 頻道看看動畫版吧～然後記得開啟訂閱和小鈴鐺！
本文由家樂福【食物轉型計畫】委託，泛科學企劃執行
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