你會為了鮭魚改名嗎？人們如何決定要「同鮭魚盡」｜【科科齊打交】

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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那是個典型的炎熱的加州夏日，我剛剛從阿拉斯加釣鮭魚回來。這次的釣魚之行跟之前比不算成功，我的嚮導說，外海的商業漁船過度捕撈及氣候的變化，現在越來越少鮭魚回到河裡，他們擔心未來的魚只會越來越少。非常應景的，我一回來就訪談了一家在舊金山叫 Wildtype 的生物新創公司，他們成功在實驗室生產出鮭魚片。

這個公司是由心臟科醫師/細胞生物學家 Aryé Elfenbein 及耶魯商學院的 Justin Kolbeck 共同創立的。之所以成立這個公司，原因是 Aryé 在醫學領域見識到了，細胞全能性所帶來的可能，也看到了目前海洋及河川污然及過度捕撈的現況。而 Justin 則是因為在阿富汗的經歷，親身體驗過 food insecurity 這件事情有多麽嚴重，進而思考是否有辦法讓資源匱乏的地區也能夠獲得新鮮的食物。

在這樣的前提之下，讓他們重新思考，是否人類真的需要透過動物才能獲取肉？於是，他們在 2019 年一同成立了 Wildtype 這間公司，希望在這海洋、河川資源逐漸匱乏、到處都是塑膠微粒、重金屬的環境下，可以提供一個更永續、更安全、更人道的方式來獲取肉。

而當他們決定這個目標後，他們開始思考要往哪個方向去做，而最後選擇鮭魚主要有三個考量：第一，鮭魚是世界第二大的消費魚種，若能生產鮭魚，對於減少濫捕的會有顯著助益；第二，身為心臟科醫師的 Aryé 認為若要生產商品，也希望將世界帶到比較健康的方向去。富含 Omega-3 的鮭魚，將對大眾的健康更有助益；第三，鮭魚目前市場價格約在每磅 8 美元，比起每磅 1 美元的雞肉，鮭魚的市場價格能提供他們更多的研發空間。

用「啤酒槽」養出鮭魚細胞？

美國人吃鮭魚，其實只有魚側面的兩塊菲力，其他的部分包括魚頭及內臟，大約有五成的魚體都會在處理後丟棄。於是 Aryé 與 Justin 思考，是否可以生產需要的部位就好？

答案是肯定的，而且其實製作起來更可行，生產魚片還是比生產魚頭來的單純很多。

實驗室鮭魚有兩個主要步驟，第一步在生物反應器（bioreactor）放大細胞數量。就像啤酒發酵槽，在生物反應器裡面放入細胞生長所需的最佳營養，並透過不間斷的打氣循環，讓細胞在裡面懸浮生長。

這個過程，細胞數量通常呈指數性的生長，短短幾週可以生長到萬倍之多。不過有一點要非常注意，整個細胞培養的過程必須是無菌狀態。如若不然，即使只是一個細菌、一顆黴菌孢子，在這麽營養的生長環境之下，也會跟著目標細胞一起被放大數萬倍。

第二步是讓細胞在支架裡生長。這裡他們利用植物纖維製作出支架，將細胞循軌跡生長，進而成為漂亮的魚片。不過我很好奇，那個鮭魚肉典型的白色紋理是怎麼做到的？Aryé 說那是脂肪細胞。

簡單來說，在生物反應器生長的這群細胞，就像是幹細胞一樣，尚未分化成不同功能的細胞^[註1]。他們發現，透過改變支架的軟硬程度，及調整培養基的成分，可以誘導尚未分化的鮭魚細胞，分化成肌肉細胞或脂肪細胞，進而產生橘白相間的鮭魚肉。

培養出的魚肉品質如何？味道好嗎？

由於這個產品從收穫到包裝幾乎沒有時間差，我很好奇這個魚肉到底味道如何？一般市場買到的魚，即使處理得非常快速，還是跟現釣的相去甚遠，魚腮、黏液、內臟、血液，都會帶有腥味。Aryé 笑著說，沒錯啊就像現釣。

現在人其實非常少能接觸到極新鮮的魚，所以大家習慣的魚其實都是有點魚味的。所以他們在試吃的過程，很多人的反應都是他們的魚肉沒有味道，因此後來他們還特別去研究，增加一點空氣接觸，讓肉熟成一下，產生魚味。

關於保存期限，Aryé 表示，由於魚肉是在無菌狀態下生產的，所以非常非常耐放。他們目前還沒有做過完整的儲藏性實驗，但合作的廚師把他們的魚肉（未拆封狀態）放在冰箱一個月之後，吃起來還是超級新鮮。

甚至放置在室溫之下，目前的結果顯示幾天之內都不會腐敗。雖然仍需要更進一步的實驗，但如果結果屬實，短期運輸就能不需要冷鏈，除了降低運輸成本，也可以運送到冷鏈不發達的地區。

根據一篇 2019 年的訪問^[註3]，因為結構的問題，這個魚肉產品煮完會散掉，因此只能生食，在我看來這樣可能會降低消費者的購買興趣。Aryé 表示這點已經克服，只需要多培養一些時間，讓細胞間的結構比較扎實，就可以正常烹煮了。所以他們的產品現在可以做各種烹調法，不再局限於生食而已。同時，他們也正在規劃試吃間（tasting room），之後有進一步消息會再行公告。

潛在的吃素市場

我在進行這個訪問之前，先在我的個人臉書做了市調，結果反應最熱烈的是吃素的朋友。除了天生吃肉會過敏、一輩子要吃素的族群以外，很多人吃素是因為抱持著不殺生、不剝削動物、環境保護的原則。

雖然還有一些道德性的思考需要去界定到底吃鮭魚細胞算不算殺生，但普遍吃素的朋友都會願意去嘗試這樣的商品，並非常期待這樣的商品能夠趕快出現在市場上。

目前 Wildtype 的鮭魚，仍在小量生產的試驗階段，所以價格還是很高。目前做一盤六片的鮭魚握壽司，要價 50-100 美金。但他們很有信心，在持續的研發跟改良之後，他們最終希望售價可以降到一磅 10 美金左右，讓消費者可以在 Trader Joe’s（美國的平價超市）之類的商店輕鬆購買。

人造鮭魚還算是「魚」嗎？

目前 Wildtype 尚未拿到 FDA 核准上市的認證，因為這是一個非常嶄新的產品，法規和食品標準都尚未成形。但 Aryé 透露目前的溝通都算順利，他們被要求提供的資料及數據都算合情合理。

我繼續問，那這樣的商品可以被標示為鮭魚嗎？他說這個問題也在討論之中，但應該不會直接就寫鮭魚肉，畢竟和傳統捕撈的鮭魚不同，而且他們也希望告訴消費者這是鮭魚細胞製作而成，並不是源自於傳統的鮭魚。

但根據耶魯消費者中心的市調^[註3]，由於這個概念太新了，無論是「實驗室鮭魚」、「人造鮭魚」、「人工培養鮭魚」等等，目前並沒有一個名詞可以讓消費者馬上理解。

所以 Aryé 覺得最後可能會像 Impossible burger 那樣，在商品名稱下直接加一個描述句「使用植物製成的漢堡」。而他們公司希望可以在商品名稱 Wildtype salmon 之下，標註「本產品使用鮭魚細胞並在食物加工場域製作」。

最後，他也補充一個很有趣的點：根據他們內部的市調，成人消費者對於這個新概念很難理解，但五歲小孩們卻都能馬上領會。可見以人工培養鮭魚細胞對於下個世代而言是很自然的事。

文獻資料

1. Wild Type’s Cell-Based Salmon Costs $200, But Not For Long
2. Allan, S. J., De Bank, P. A., & Ellis, M. J. (2019). Bioprocess design considerations for cultured meat production with a focus on the expansion bioreactor. Frontiers in Sustainable Food Systems, 3. 44-44.
3. Labeling the future: ______ salmon

S編按：【科科齊打交】是我們希望與大家一起進行的對話形式，期待在討論的過程中，我們能離知識更近一些。

在製作《Pan-pan-Panspiracy 一切都是泛科學的陰謀》專題時，我們蒐集到了不少陰謀論，But！這還不夠！我們想要更多！親愛的科夥伴們，快來貢獻你們聽過的陰謀論吧！

所以說，什麼是陰謀論？

所謂陰謀論，顧名思義，背後得有「陰謀」。

在面對一些重大事件或現象時，有些人會用「邪惡力量」、「邪惡集團」去解釋，假定一切背後存在秘密的利益糾葛或政治動機。

這些說法存在一大特點，那就是「低證偽性」，它們聽起來好像有那麼一回事、很容易讓人相信，卻又缺乏實際證據，可以確認究竟是真是假，也因此每次試圖闢謠時，都會落入證據不足，誰也沒辦法說服誰的窘境。

獻上你的陰謀論吧！換你說說看！

聽起來是不是有點熟悉呢？以下這些陰謀論，你或許也有聽過：登月是假的，人類從來沒有上過月球；51 區裡面藏有外星人，是美國政府進行的秘密實驗；從外星來的蜥蜴人偷偷控制著世界……

你還能說出哪些陰謀論？有沒有什麼秘辛，是我們沒聽過的呢？

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