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？

熱不會讀新品發表會

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。

太空教他的，不是把答案搬回地面

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。

好論文，為什麼仍可能造不出好產品

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。

AI 會給答案，誰來負責出貨？

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。

上有高堂老母要照顧、下有孩子要養，你是正處於 45 到 55 歲的「三明治世代」嗎？2025 年的台灣，正式邁入了每五人就有一位長者的「超高齡社會」。看著逐漸年邁的父母，許多人心中最大的恐懼就是：「萬一他們失智了怎麼辦？」甚至會擔心：「我以後也會這樣嗎？」

不過，好消息來了！隨著科學進步，失智症的防治已經從過去的「晚期無奈照護」，轉向「極早期精準預防」。醫學研究更發現，阿茲海默症的病理變化，其實在症狀出現的 15 到 20 年前就已經悄悄開始。這代表著，45 到 55 歲的中壯年時期，正是扭轉大腦命運的黃金窗口！

對抗失智的新武器：血液檢測與清除病灶的新藥

過去要確診阿茲海默症，往往得依靠昂貴的腦部影像檢查或是讓人心驚膽戰的腰椎穿刺。但近年來高精準度的血液檢測（例如血漿 p-tau217）已經有了突破性的發展。這意味著，未來我們或許只需透過簡單的抽血，就能在中年時期提早揪出大腦裡堆積的壞蛋白，精準預測未來的失智風險。

不僅診斷變簡單，治療也有了顛覆性的改變。近期有幾款能清除腦中類澱粉蛋白斑塊的新藥（如 Lecanemab 與 Donanemab）陸續問世並取得核准。它們能真正做到「疾病修飾」，也就是直接清除病灶、延緩認知衰退，而不是只求減輕症狀。

然而，這些新藥所費不貲，一年自費可能高達百萬台幣，且健保尚未全面給付。這殘酷的現實提醒我們：提早做好財務規劃（例如有長照或外溢機制的商業保險），並且將焦點放在「前端預防」，絕對比生病了才找藥吃來得划算許多。

權威期刊《刺胳針》點名！你不可忽視的 4 大護腦重點

國際頂尖醫學期刊《刺胳針》（The Lancet）的最新報告指出，只要我們能控制好生活中的某些風險因子，理論上就能預防或延緩高達 45% 的失智症發生！針對中壯年族群，有四個關鍵因子絕對不能忽視：

1. 壞膽固醇（LDL）過高

以前我們只知道高膽固醇會傷心血管，現在發現它也超級傷腦！過高的壞膽固醇不僅影響腦部供血，還可能促使類澱粉蛋白生成與堆積。控制好膽固醇不再只是為了護心，更是為了護腦。

2. 視力與聽力衰退

中年開始出現的老花眼、初期白內障，或是因長期戴耳機受損的高頻聽力，千萬別當作「老了正常」就不理它。根據感官剝奪假說，視覺與聽覺輸入的減少會讓大腦接收到的刺激變少，進而加速皮質萎縮。戴上合適的眼鏡或助聽器，就是低成本又高效益的護腦手段！

3. 睡眠「碎片化」

工作壓力大，總是睡睡醒醒嗎？研究指出，對 30 到 40 歲的中壯年來說，睡眠的「連續性」比「總時數」更重要！大腦的膠淋巴系統主要在深層睡眠時進行「大掃除」，清除澱粉樣蛋白等代謝廢物。如果睡眠頻繁被打斷，大腦裡的垃圾越積越多，未來的認知功能自然會亮起紅燈。

沒空又不想花大錢？「在地版麥得飲食」與「週末戰士」來救駕

大家都知道防失智的「麥得飲食（MIND Diet）」能降低 53% 的阿茲海默症風險，但天天買藍莓、羽衣甘藍實在太傷荷包。別擔心，台灣在地食材其實就是最強的護腦寶庫！

我們可以把進口莓果換成同樣富含花青素的「桑椹」，或是抗氧化超強的「芭樂」和「紅龍果」。昂貴的綠色葉菜，用菜市場一把幾十塊的「地瓜葉」或「空心菜」就能完美取代；豐富的 Omega-3 脂肪酸，可以從台灣人熟悉的「虱目魚」和「鯖魚」中攝取（記得避開油炸！）。用「苦茶油」代替橄欖油，就能吃出台味十足的高 CP 值護腦餐。

至於運動，如果你總是感嘆平日上班太累沒空，頂尖期刊《Nature Aging》的研究給你了一個科學解方：做個「週末戰士」吧！研究證實，把一週需要的中高強度運動（約 150 到 300 分鐘）集中在週末一兩天完成，例如去爬個台北象山或台中大坑步道，預防失智的效果和每天規律運動的人幾乎沒有顯著差異。

結語：為大腦開個「認知存摺」吧！

過去的失智症宣導常訴諸恐懼，但我們應該將它轉化為「大腦資產管理」的概念。就像存退休金一樣，45 到 55 歲正是為大腦累積「認知存摺」的最佳時機。我們有高達 45% 的風險是可以自己掌控的。

這個週末，不妨帶爸媽去吃一頓少油煎鯖魚配燙地瓜葉的護腦大餐，再一起去附近的步道走走流點汗。這不僅是照顧長輩，減輕未來的負擔，更是為自己的大腦超前部署，一起迎向精準又健康的樂齡未來！

參考資料

1. Study Details | NCT07232667 | Digital Technology for Active and Healthy Ageing in Taiwan

本文轉載自顯微觀點

塑膠垃圾早已是全球性的環境難題。除了塑膠製品丟棄成為海廢後，隨波漂流跨越國境影響生態外，大量廢棄物流入海洋、陸地並分解為塑膠微粒，可能隨著食物鏈進入魚貝類，最後再回到餐桌，在在引發健康疑慮。

大腦裡的塑膠湯匙

今年二月，一篇發表於《自然醫學》（Nature Medicine）期刊的研究指出，人體大腦中發現的塑膠微粒量大到相當於一整支塑膠湯匙，且可能與失智症相關，更是引發全球關注。

美國新墨西哥大學藥學系教授馬修・坎彭（Matthew Campen）的研究團隊，以 2016 年和 2024 年的死者器官樣本，分析微塑膠與奈米塑膠（microplastics and nanoplastics, MNPs, 後續統稱為塑膠微粒）在主要器官系統中的相對分布。

過去透過顯微光譜學（visual microscopic spectroscopy methods）已觀察到肺、腸道與胎盤等器官中存在塑膠顆粒，但這些方法多半受限於觀察粒徑大於5微米的塑膠微粒，更細小的奈米塑膠則難以被偵測到。

因此，坎彭團隊結合化學分析與顯微觀察，運用了多種互補的技術，包括熱裂解氣相層析質譜儀（Py-GC/MS）、衰減全反射式傅立葉紅外線光譜儀（ATR–FTIR），以及搭配光學與電子顯微鏡，為分析化學提供「看得見的」證據。

他們證實了人體腎臟、肝臟和大腦中皆存在塑膠微粒，主要成分為聚乙烯（PE），其他聚合物濃度則較少。而和肝臟或腎臟相比，腦組織中的聚乙烯比例更高。以透射電子顯微鏡（Transmission Electron Microscopy, TEM）觀察到腦中的塑膠微粒呈奈米級碎片狀，尺寸多小於 200 nm，寬度不到 40 nm。

研究團隊在平均年齡 45 至 50 歲的死者腦組織中觀察到，每克腦組織約含 4800 微克的塑膠微粒，佔腦質量的 0.48%；且相較於 2016 年樣本，2024 年的大腦塑膠量增加近 50%。

「這意味著我們大腦的 99.5% 是腦，其他則是塑膠。」坎彭如此說道。

團隊分析失智症患者的腦樣本後發現，塑膠微粒濃度更高，且明顯分布於發炎細胞區域與血管壁沿線。研究推測失智症與塑膠微粒之間可能存在關聯，但尚無法證明因果。因為失智症典型症狀如腦萎縮、血腦障壁受損與清除機制不佳，也可能導致塑膠微粒更易累積、濃度升高。因此，仍需改進分析技術與更大規模的研究，以釐清塑膠微粒對神經健康的真實影響。

調查塑膠微粒的名偵探

要找出肉眼看不見的塑膠微粒，無疑像大海撈針一樣，而這正是顯微鏡技術發揮關鍵作用之處。

顯微鏡是目前辨識塑膠微粒最重要的工具之一。由於塑膠顆粒的尺寸從幾毫米到幾奈米不等，外觀、顏色、透明度差異極大，肉眼觀察幾乎無法分辨。透過顯微鏡，不僅能觀察形態與結構，還能搭配光譜分析，確認化學組成。

光學顯微鏡是最基礎的工具，可快速辨識顏色、大小與形狀。若搭配偏光濾鏡或螢光染劑，可提高透明塑膠的辨識度。這種方法操作簡便、成本低，常用於初步篩選樣本，但解析度受可見光繞射限制（約200 nm），對奈米級塑膠仍力有未逮。

而螢光顯微鏡與共軛焦雷射顯微鏡則能提供更清晰的影像與深度資訊，適合觀察顆粒在細胞或組織內的分布。不過，染劑與天然有機物反應時，仍可能造成誤判。

當需要更高解析度時，便是電子顯微鏡登場的時候。掃描式電子顯微鏡（Scanning Electron Microscopy, SEM）能清楚呈現微塑膠表面的粗糙度、裂紋與附著物；若結合能量散射 X 光譜（EDS），還能分析表面元素，確認是否為碳基塑膠。穿透式電子顯微鏡（TEM）則是研究奈米塑膠的關鍵，能觀察到顆粒內部結構與與細胞交互作用的情形。

除此之外，原子力顯微鏡（Atomic Force Microscopy, AFM）也是研究塑膠微粒的重要工具。它以極細的探針在樣本表面掃描，達到原子級的立體圖像，不僅能觀察顆粒粗糙度，還能分析硬度和附著力，對研究塑膠老化或表面污染吸附特別有用。

另一方面，由於單靠影像無法證明顆粒成分，因此常會結合如微傅立葉紅外光譜（μ-FTIR）或微拉曼光譜顯微鏡（μ-Raman）等光譜分析技術，準確辨認不同聚合物類型。

坎彭團隊的研究正是運用這些技術層層驗證，不同顯微影像共同構成一條完整的證據鏈，塑膠微粒在人體中的分布情形得以現形。

先以偏光顯微鏡觀察、定位組織切片中的「折射性顆粒」，並在肝、腎中見到1–5 µm的桿狀或顆粒狀結構，以及在腦部觀察到小於1 µm的顆粒。

再利用掃描式電子顯微鏡（SEM）搭配能譜分析（EDS）觀察這些「疑似塑膠」的顆粒表面形貌與化學組成，驗證這些顆粒是主要由碳與少量氧構成，而幾乎沒有金屬或矽元素的塑膠。最後使用穿透式電子顯微鏡（TEM）來觀察奈米級的塑膠微粒。

從光學顯微鏡到電子顯微鏡，從紅外光譜到拉曼分析，這些儀器不只完成研究採樣，更是環境真相的揭露者。每一項技術都像是不同層級的偵探工具，拼湊出塑膠在環境與人體之間的行蹤。

參考資料：

• Nihart, A.J., Garcia, M.A., El Hayek, E. et al. Bioaccumulation of microplastics in decedent human brains. (2025). Nature Medicine,31, 1114–1119https://doi.org/10.1038/s41591-024-03453-1
• Kalaronis, D., Ainali, N. M., Evgenidou, E., Kyzas, G. Z., Yang, X., Bikiaris, D. N., & Lambropoulou, D. A. (2022). Microscopic Techniques as Means for the Determination of Microplastics and Nanoplastics in the Aquatic Environment: A Concise Review. Green Analytical Chemistry, 3, 1–54.
• Human brain samples contain an entire spoon’s worth of nanoplastics, study says

延伸閱讀：

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