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PUI PUI 的科學!天竺鼠車車到底是什麼呢?

Rock Sun
・2021/03/10 ・4756字 ・閱讀時間約 9 分鐘 ・SR值 491 ・五年級

誰想得到呢?2021 年才開始沒多久就盛大席捲 ACG 文化(即 Anime, comics, games 的首字母縮寫)的既非熱血戰鬥,也非血腥獵奇,而是一團團用羊毛氈戳出來,時不時會 PUI PUI 叫的「天竺鼠車車」。

「天竺鼠車車」五個字,前面是動物,後面是人造交通工具,嗯……那牠們到底是什麼啊?今天這篇文章就想用目前已播出的八集「天竺鼠車車」來探討這些毛絨絨小傢伙背後的秘密。

這張圖直接跟你說明白!你想花多少買這台車車呢?圖/Muse木棉花-TW,作者再製

天竺鼠車車到底是什麼?

天竺鼠車車有一對晶亮圓溜的大眼睛和自我意識,能在大街上奔馳也懂得遵守交通規則,牠們內建安全帶還可以額外安裝各種配備,哇哇哇,這樣設備會不會太齊全?到底什麼是天竺鼠車車?

在判定前,我們最好先爬梳一下他們的特徵:

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  1. 有自我意識,會害怕、緊張和同情,能進行一定程度的複雜思考,比如引誘別的車車或武裝自己。
  2. 有正常的生理系統,能感受到熱、有時需要便便,被感染時還會變成喪屍。
  3. 身體內配有方向盤和安全帶,車車內部的人可以操控車車,可是車車也可以自己移動。
  4. 和尋常車輛不同的是,天竺鼠車車有四「顆」像輪子一樣的腳,這些腳長得像輪子卻不會像輪子一般轉動,移動方式就像正常哺乳類動物的四隻腳(只不過是四顆)。天竺鼠車車內部有座椅可是卻只坐得下三個人。牠們的身體明明側腹有門,可是人卻都從窗戶鑽進去。
被迫做自己不喜歡的事,還會哭。圖/ Muse木棉花-TW《天竺鼠車車:第二集》

綜合以上,再轉頭瞧瞧人類交通工具的歷史進展,就會赫然發現天竺鼠車車其實不像車,反而更類似某種協助人類運輸移動千年以上的奇蹄目動物:「」。

馬擁有自我意識,會感到害怕緊張,更需要進食和便便,雖說我們不能更動馬「內部」的生理構造,可是我們卻能在牠們「身上」安裝馬鞍和韁繩,安坐馬上的騎師可以操控馬匹,但如果馬馬想要,它們也可以自己走來走去。

說不定在我們沒瞧見的某個世界角落,真的存在著超巨大的天竺鼠,牠們用車輪狀的腳腳走路,身體側腹有個可以使人進出的空腔,裡面甚至有類似座椅的構造!而說不定,在這群超大天竺鼠附近也生活著一群人,他們的職業就是在荒野捕捉、馴服這些超巨大天竺鼠,加裝方向盤、安全帶後,再把這一隻隻(一台台?)擁有個別個性的車車轉賣出去。

擋風玻璃刷一下,你是我的好車車。圖/Muse木棉花-TW《天竺鼠車車:第二集》

規格部分

是的是的,天竺鼠很可愛,但我們也不能忽視牠們的車車部分對吧!大家在選購車輛時會在意什麼呢?無非就大小、重量、速度和馬力吧,接下來我們逐一探討天竺鼠車車的「車車」面向。

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天竺鼠車車有多大?

天竺鼠車車的高度差不多到人類肩膀,這和普通轎車沒差多少,約是 150 公分。寬度部分可從第 1 集惡霸車等紅燈時看出,天竺鼠車車的寬約莫是斑馬線的兩條白線加上兩個間隔,動畫製作地日本的枕木紋斑馬線寬度中間值為 45 公分,加總起來得知天竺鼠車車的寬度約為 180 公分。長度部分可從天竺鼠車車闖入餐廳時看出,約為一張桌寬加上一張椅寬和中間的間隔,估計為 200 公分。

除了斑馬線外,你還能看到很多其他人造物。圖/Muse木棉花-TW《天竺鼠車車:第一集》

綜合以上,天竺鼠車車的長寬高約為 200 × 180 × 150 公分⋯⋯咦等等,這也未免太小了吧!世界上小轎車代表:福斯金龜車的 2016 年版也有個 429 × 182 × 150 公分,對啦對啦,寬和高度部分天竺鼠車車和金龜車相差無幾可是,這個長度的部分也未免⋯⋯,嗯會不會有一點點不夠用呢?

感覺有點擠的……。圖/ Muse木棉花-TW《天竺鼠車車:第二集》

體重?

我們目前尚無計畫用羊毛氈實際「戳出」一台(一隻!?到底!?)天竺鼠車車,如果有哪位大仁大德願意提供還原真實大小的天竺鼠車車煩請現在立刻馬上聯絡泛科學總部,在那之前我們只能估算。

羊毛氈有許種類,從每立方公分 0.2 克到 0.5 克都有,工業用途的又更重,在此我們取平均值每立方公分 0.35克,並設整台車車均使用同樣的羊毛氈。長寬高 200 × 180 × 150 公分的天竺鼠車車體積為 5400000 立方公分,假設天竺鼠車車內部空間為一簡單長方體,由 3 個搶匪那幕我們可得知寬度約為三個男子並肩的 160 公分,伸手握方向盤距離為 70 公分,高度為 120 公分(和金龜車相差無幾)。

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  • 160 × 70 × 120 = 1344000(立方公分)。
  • 5400000 – 1344000 = 4056000(立方公分)。
  • 4056000 × 0.35 = 1419600 (公克)。

這約略是1420公斤呢!哇哇,想不到看來毛絨絨的天竺鼠車車也有那麼重!

路上常見的 Toyota Corolla 重量約略是 1300 到 1425 公斤,天竺鼠車車之所以差不多重的原因可能是「沒有空隙」。用鋼板、引擎,和金屬設備組裝而成的汽車內部有許多空隙,所以不如想像中重,天竺鼠車車既然是動物,當然就是滿滿的肉,沒有空隙囉。

(《天竺鼠車車》第 8 集把這個假設打得一蹋糊塗,因為正在產生便便炸彈的泰迪體內竟然是機械……)

搞了半天,你體內是機械啊!?還能放炸彈?圖/ Muse木棉花-TW《天竺鼠車車:第八集》

平時慢吞吞,吞了蘿蔔就噴飛的車車

再來談談速度。在第 5 集「PUI PUI 競速」裡,我們看出天竺鼠車車有兩種速度,認真賽跑下的普通高速,和吃了閃電胡蘿蔔後展現出的極速。

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示意圖,考量到後面的房子很明顯可以塞兩台車車,所以店面假設為5公尺,不過牠們為什麼在裡面啊?圖/Muse木棉花-TW《天竺鼠車車:第五集》

按照第 5 集的比賽初始畫面,我們看到馬鈴薯(車車名)穩穩地在 4 秒內跑過 7 個店面,假設一店面寬度為五公尺,得出秒速 8.75 公尺(時速 31.5 公里)。好慢喔(瞇眼批判貌),時速 31.5 公里是老爺車嗎我說?

可是!在之後的劇情中,泰迪(車車名)吃了閃電胡蘿蔔後,只花了 0.5 秒加速,就在 1.5 秒內跑過 23 個店面,秒速馬上提升至 76.7 公尺(時速 276 公里)。哇⋯⋯絕大部分的汽車儀表板上的最高速也只有 220 到 260 公里,車車的時速 276 公里整個爆表惹!這閃電胡蘿蔔會不會太厲害?!

等等就有一台車車會從時速30變成276了!圖/ Muse木棉花-TW《天竺鼠車車:第五集》

馬力測試結果

在現實生活中,若想知道一台車的最大馬力,我們需要測量引擎轉速。可是天竺鼠車車有沒有引擎我們都不知,所以只好勉強使用行駛時間法(The Elapsed Time (ET) Method)估算最大馬力。用車子在全力輸出狀況下完成 1/4 英里(402.3 公尺)所需的時間,再換算為最大馬力。

但還是有普通的巨大紅蘿蔔存在~ 但感覺要要吃超多根。圖/Muse木棉花-TW《天竺鼠車車:第二集》

整個過程大概是這樣:重 1420 公斤的天竺鼠車車在起跑後用普通高速,花了 2 秒吃下閃電胡蘿蔔,在 0.5 秒內加速到時速 276 公里,以極速完成剩下的距離。

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第一階段我們一樣可以從 PUI PUI 競速中慢動作估算,大概在 30 公尺(6 個店面)內完成,第二階段 0.5 秒從時速 31.5 公里加速到時速 276 公里,代入加速度和位移關係公式我們得到這段時間內位移了 61 公尺,所以我們剩下最後的 402.3 – 30 – 61 = 311.3 公尺來用時速 276 公里跑完,也就是只需要花 4 秒。總結這個馬力測試,一台天竺鼠車車可以用 6.5 秒內結束這個測驗。

代入線上計算機,我們得到天竺鼠車車的最高馬力為⋯⋯2253!?

各位家裡的普通轎車最大馬力有個 200 就已經是超級厲害了,結果我們看似天真可愛的天竺鼠車車潛在力量卻高達 2253 馬力?

這個數字不只輾壓大家日常所見車輛,連最近才上市的路特斯電動超跑Evija(Lotus Evija) 最大馬力也不過才 2000 左右⋯⋯。事實上,人類史上沒有一台可領有牌照、市面上買的到的轎車、卡車、跑車有辦法與天竺鼠車車匹敵,唯一有辦法的⋯⋯大概就是蒸氣或柴油動力火車頭了。

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但若常看空想科學文章,這種誇張的數值已經見怪不怪了。但是相對之下有另外一樣東西開始讓我擔心,就是天竺鼠車車的燃料來源。

你一天可以就吃這根~減肥神奇食物。圖/Muse木棉花-TW《天竺鼠車車:第五集》

天竺鼠車車的神奇蘿蔔

天竺鼠車車最高馬力為 2253 ,換算成瓦特的話大約是 168 萬瓦特,也就是說在極速狀況下車車跑上 1 秒鐘,就要消耗 168 萬焦耳的能量,而在 PUI PUI 競速中則是跑了 1.5 秒,也就是說短短的時間內天竺鼠車車需要 252 萬焦耳的能量。

通常汽車的燃料經過燃燒之後,只有大概 12 到 30% 會轉化為實際驅動車子的能量,至於天竺鼠車車⋯⋯我們無從得知,不過依據實驗室中的動物測量結果,我們大概能知道小鼠 13 到 35% 的飲食熱量會轉換為運動所需的能量,那我們就假設天竺鼠車車為更高一點的 50% 好了。

也就是說天竺鼠車車需要攝取 504 萬焦耳、也就是將近 1205 千卡的熱量,其中的 50% 才能轉化為高速行駛所需的能量。

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然後這 1205 千卡全部都含在那根閃電胡蘿蔔內!?基本上人類只要吃下 1.5 根閃電紅蘿蔔,一天的熱量就不用擔心了,再考慮到胡蘿蔔本來就有的營養,這根本就是超級食物啊!

大家還是要正常飲食喔!圖/ Muse木棉花-TW《天竺鼠車車:第六集》

以上就是天竺鼠車車這個神奇又呆萌的機關化動物交通工具的規格,但這可能只有皮毛而已,因為就像汽車技術一樣,天竺鼠車車的背後一定還有更多的秘辛,筆者也還有其他疑問,例如說:

天竺鼠車車能夠改車嗎?既然內裝部分有人造物,那個改座椅或方向盤是一定可行的,我們還有看到外面可以加裝音箱、火箭…但是可以改車輪或毛色嗎?這樣改天竺鼠車車會沒有感覺,還是會痛不欲生呢?

晚上怎麼開天竺鼠車車?牠們有頭燈嗎?還是需要加裝?

車禍怎麼辦?但是看起來天竺鼠車車應該破耐撞的,乘客也應該是頗安全,但是真的很嚴重的車禍,現場會長什麼樣子?血肉橫飛?

既然有天竺鼠車車,那同一個世界觀裡有有其牠的天竺鼠交通工具嗎?天竺鼠壓路機、天竺鼠垃圾車、天竺鼠公車?(至少從第 8 集的內容我們知道直升機還是正常直升機!)

可以確定的是有救護車和警車~圖/Muse木棉花-TW《天竺鼠車車:第一集》

大家會願意花多少買一台天竺鼠車車呢?不自己負擔閃電紅蘿蔔的話,我覺得 50 萬台幣可以收,不過天竺鼠車車仍需要食物、仍要大便,還有自我意識的情況下,還是不要大規模把牠們改造成其他交通工具好了,這個車車所在的城市治安已經夠差了⋯⋯。

大家還有其他對天竺鼠車車想入非非的點子嗎?可以一起來研究!

然後很明顯的~可以改車!圖/Muse木棉花-TW《天竺鼠車車:第六集》

資料來源:

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Rock Sun
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前泛科學的實習編輯,曾經就讀環境工程系,勉強說專長是啥大概是水汙染領域,但我現在會說沒有專長(笑)。也對太空科學和科普教育有很大的興趣,陰陽錯差下在泛科學越寫越多空想科學類的文章。多次在思考自己到底喜歡什麼,最後回到了原點:我喜歡科學,喜歡科學帶給人們的驚喜和歡樂。 "我們只想盡我們所能找出答案,勤奮、細心、且有條理,那就是科學精神。 不只有穿實驗室外袍的人能玩科學,只要是想用心了解這個世界的人,都能玩科學" - 流言終結者

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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

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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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任意添加光學元件 為研究打開大門的無限遠光學系統
顯微觀點_96
・2025/01/30 ・1763字 ・閱讀時間約 3 分鐘

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本文轉載自顯微觀點

圖 / 顯微觀點

顯微鏡在科學發展中扮演關鍵的角色,讓人們得以突破肉眼的限制,深入微觀的世界探索。而隨著時間推進,顯微技術也日新月異,其中現代顯微鏡設計了所謂的「無限遠光學系統」(Infinity Optical Systems),更是提升了顯微鏡性能和突破過去的觀察瓶頸。因此主要的顯微鏡製造商現在都改為無限遠校正物鏡,成為顯微鏡的技術「標配」。

1930 年代,相位差顯微技術出現,利用光線在穿過透明的樣品時產生的微小的相位差造成對比,使透明樣本需染色就能更容易被觀察。1950 年左右,則出現使用兩個 Nomarski 稜鏡,將光路分割再合併產生 干涉效應的 DIC 顯微技術,讓透明樣本立體呈現、便於觀察。

在傳統「有限遠系統」中,單純的物鏡凸透鏡構造,會直接將光線聚焦到一個固定距離處,再經過目鏡放大成像。也因此過去顯微鏡的物鏡上通常會標示適用的鏡筒長度,通常以毫米數(160、170、210 等)表示。

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而在過渡到無限遠校正光學元件之前,選用的物鏡和鏡筒長度必須匹配才能獲得最佳影像,且大多數物鏡專門設計為與一組稱為補償目鏡的目鏡一起使用,來幫助消除橫向色差。

但是問題來了!當這些光學配件要添加到固定鏡筒長度的顯微鏡光路中,原本已完美校正的光學系統的有效鏡筒長度大於原先設定,顯微鏡製造商必須增加管長,但可能導致放大倍率增加和光線減少。因此廠商以「無限遠」光學系統來解決這樣的困境。

德國顯微鏡製造商 Reichert 在 1930 年代開始嘗試所謂的無限遠校正光學系統,這項技術隨後被徠卡、蔡司等其他顯微鏡公司採用,但直到 1980 年代才變得普遍。

無限遠系統的核心在於其物鏡光路設計。穿透樣本或是樣本反射的光線透過無限遠校正物鏡,從每個方位角以平行射線的方式射出,將影像投射到無限遠。

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有限遠(上)和無限遠(下)光學系統的光路差別
有限遠(上)和無限遠(下)光學系統的光路差別。圖 / 擷自 Optical microscopy

透過這種方法,當使用者將 DIC 稜鏡等光學配件添加到物鏡、目鏡間鏡筒的「無限空間」中,影像的位置和焦點便不會被改變,也就不會改變成像比例和產生像差,而影響影像品質。

但也因為無限遠系統物鏡將光線平行化,因此這些光線必須再經過套筒透鏡在目鏡前聚焦。有些顯微鏡的鏡筒透鏡是固定的,有些則設計為可更換的光學元件,以根據不同實驗需求更換不同焦距或特性的透鏡。

除了可以安插不同的光學元件到光路中而不影響成像品質外,大多數顯微鏡都有物鏡鼻輪,使用者可以根據所需的放大倍率安裝和旋轉更換不同的物鏡。

傳統上一旦更換物鏡,樣本可能就偏離焦點,而須重新對焦。但在無限遠光學系統的設計中,物鏡到套筒透鏡的光路長度固定,也就意味著無論更換哪個物鏡,只要物鏡設計遵循無限遠系統的標準,光路長度和光學路徑的一致性得以保持。

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因此無限遠光學系統也有助於保持齊焦性,減少焦距偏移。這對需要頻繁切換倍率的實驗操作來說,變得更為便利和具有效率。

不過使用上需要注意的是,每個顯微鏡製造商的無限遠概念都有其專利,混合使用不同製造商的無限遠物鏡可能導致不正確的放大倍率和色差。

改良顯微技術,使研究人員能夠看到更精確的目標;以及如何讓更多光學配件進入無限遠光學系統中的可能性仍然在不斷發展中。但無限遠光學系統的出現已為研究人員打開了大門,可以在不犧牲影像品質的情況下輕鬆連接其他光學設備,獲得更精密的顯微影像。

  1. M. W. Davidson and M. Abramowitz, “Optical microscopy”, Encyclopedia Imag. Sci. Technol., vol. 2, no. 1106, pp. 120, 2002.
  2. C. Greb, “Infinity Optical Systems: From infinity optics to the infinity port,” Opt. Photonik 11(1), 34–37 (2016).
  3. Infinity Optical Systems: From infinity optics to the infinity port
  4. Basic Principle of Infinity Optical Systems
  5. Infinity Optical Systems

延伸閱讀選擇適合物鏡 解析鏡頭上的密碼

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螃蟹有痛感嗎?我們是怎麼知道的?
F 編_96
・2025/01/16 ・1669字 ・閱讀時間約 3 分鐘

F 編按:本文編譯自 Live science

螃蟹一直是海鮮美食中的明星,從油炸軟殼蟹到清蒸螃蟹,餐桌上經常見到牠們的身影。有地方也習慣直接將活螃蟹丟沸水煮熟,認為這能保留最多的鮮味。過去人們認為甲殼類缺乏複雜神經結構,不會感受到痛苦,因此不必過度憂心道德問題。但近年來,越來越多研究開始挑戰此一想法,指出螃蟹與龍蝦等甲殼動物可能具備類似疼痛的神經機制。

以前大家相信甲殼類缺乏複雜神經結構,但近期這一認知逐漸受到質疑。 圖 / unsplash

甲殼類是否能感覺到痛?

人類長期習慣以哺乳類的神經構造作為痛覺判斷依據,由於螃蟹沒有哺乳動物那樣的大腦腦區,便被認為只憑簡單反射行動,談不上真正「痛」。然而,新興科學證據顯示包括螃蟹、龍蝦在內的甲殼類,除了可能存在被稱為「nociceptors」的神經末梢,更在行為上展現自我防禦模式。這些研究結果顯示,螃蟹對強烈刺激不僅是本能抽搐,還有可能進行風險評估或逃避策略,暗示牠們的認知或感受方式比我們想像更精緻。

關鍵證據:nociceptors 與自我保護行為

近期實驗在歐洲岸蟹(Carcinus maenas)中觀察到,當研究人員以刺針或醋等刺激手段測量神經反應,牠們顯示與痛覺反應類似的神經興奮;若只是海水或無害操作,則無此現象。此外,透過行為實驗也可看出,寄居蟹在受到電擊時,會毅然捨棄原本的殼子逃離電源,但若同時存在掠食者味道,牠們會猶豫要不要冒著風險離開殼子。這些結果使科學家認為,螃蟹並非單純反射,而可能有對於痛感的判斷。若只是「低等反射」,牠們不會考慮掠食風險等外在因素。

痛覺與保護:實驗結果引發的道德思考

以上發現已在科學界引發廣泛關注,因為餐飲業與漁業中常見「活煮」或「刺穿」處理螃蟹方式,如今看來很可能讓牠們承受相當程度的不適或疼痛。瑞士、挪威與紐西蘭等國已開始禁止活煮龍蝦或螃蟹,要求先以電擊或機械方法使其失去意識,試圖減少痛苦。英國也曾討論是否將甲殼類納入動物福利法保護範圍,最後暫時擱置,但此爭議仍在延燒。

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英國對於是否將甲殼類列入動物福利法的保護範圍,有所爭議。 圖 / unsplash

部分學者保持保留態度,認為雖然甲殼類展現疑似痛覺的行為與神經反應,但與哺乳類相同的「主觀痛感」仍需更多研究證明。大腦與神經系統結構畢竟存在很大差異,有些反射也可能是進化而來的自衛機制,而非真正意義上的感受。然而,科學家普遍同意,既然相關證據已經累積到一定程度,毋寧先採取更謹慎與人道的處理模式,而非輕易推卸為「牠們不會痛」。

海洋生物福利:未來的規範與影響

如果螃蟹被證實擁有痛覺,將牽動更廣泛的海洋生物福利議題,包括鎖管、章魚或多種貝類也可能具有類似神經機制。人類一直以來習慣將無脊椎動物視為「低等生物」,未必給予與哺乳類相同的法律或倫理關注。但若更多實驗持續指出,牠們同樣對嚴重刺激展開避痛行為,社會或終將呼籲修訂漁業與餐飲相關法規。未來可能要求業者在捕撈與宰殺前使用電擊或麻醉,並限制活煮等方式。這勢必對漁業流程與餐廳文化造成衝擊,也引發經濟與文化折衷的爭議。

龐大的實驗數據雖已暗示螃蟹「會痛」,但確鑿的最終定論仍需更多嚴謹研究支持,包括更深入的大腦活動成像與突觸路徑分析。同時,落實到實際操作也需追問:是否存在更快、更人道的宰殺或料理方式?能否維持食材鮮度同時保障動物福利?這種思維轉變既考驗科學進程,也考驗人類對自然資源的態度。也許未來,既然我們仍會食用海產,就該以最小痛苦的方式對待那些可能感受痛苦的生物,為牠們提供基本尊重。

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