［TED］科學是玩出來的

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。

從上兩篇國際科展研究介紹，能看出中學生對生活、自然界的重視。源於對生活的熱情，行為與社會科學科和電腦科學與資訊工程科的學生們也從人類習性的角度切入，產出有趣的主題。所謂科技來自人性，科展主題也來自對生活的探索與對自身的好奇。

【行為與社會科】：視覺中的鬼影是哪來的？

臺北麗山高中周芷語、謝宜薰在看到《國家地理》雜誌探討視覺的文章，對自己視覺中所產生的鬼影感到驚奇。赫曼方格是因人體視網膜的「側抑制作用」而造成的，在某些視覺刺激較強時，接收到周圍較弱訊號的細胞會被覆蓋。在赫曼方格的例子中，黑方格與白線條中會有錯覺造成的灰點。

兩人疑惑赫曼方格會讓人感覺黑色方格間白色線條的交會處出現暗點，但一般穿著的格子衫卻很少會出現這個狀況，萌生出想進一步研究的想法。他們的作品獲得本次大會獎二等獎。

研究中針對三種視錯覺中生理錯覺的赫曼方格來探討，他們將赫曼方格套入不同配色，以 RGB 色法去定義對比色、互換色和相近色，再將這些方格設計為格子衫，讓受試者觀看並探討消費行為。

由於傳統的赫曼方格（黑白配色）所受到的側抑制較明顯，較易產生生理錯覺，並且在黑白色互換後因眼球較激烈的顫動（saccade）使得閃爍程度上升，導致眼睛易感到疲憊。不同顏色的赫曼方格則會受到視桿與視錐細胞的影響，導致我們看到不同的生理錯覺。例如看著紅綠格子衫時，正常視覺下鬼影的出現和灰點閃爍程度皆為零，然而紅綠色盲的受試者卻會看到鬼影——這樣的差異，就會影響到受試者是否較有意願購買這種配色的衣服。

提及未來的研究方向時，周芷語、謝宜薰提及應該要再修改問卷設計，並且未來進行實驗時，期望能運用眼動儀和腦波儀來使實驗結果更精確。

【電腦科學與資訊工程科】運用空間物品記憶裝置建構搬運機器人

台北內湖高中廖子游、邵明諒、林禹丞表示，先前於全國科展時，他們研發 AR的相關軟體，希望能經由環境物體辨識和定位，導航出指定物品的正確位置。延伸功能若能夠套用在機器人身上，能使機器人與人之間有更良好的互動，且能更合乎我們的訴求。

團隊研發一款 AR 記憶眼鏡，能在日常生活中建構整個空間，並利用特徵點建構平面並辨識物體，標記出這個物品在空間中的地點。即使被記憶的物品是放在抽屜中，或是剛好在記憶眼鏡視野的正後方，也能夠藉由記憶中的方位與距離正確引導出物品的所在位置。如果能進一步將這樣的記憶資訊傳達搬運機器人，擁有空間記憶的機器人就可以正確找到尋找的物件，並做出妥善的處理。舉例來說，我們吃糕點時常一不小心就掉屑屑，此時若人類配戴 AR 記憶眼鏡，可以迅速讓掃地機器人趕到現場進行清掃。

關於自己出色的設計，他們表示就高中生而言能運用的經費有限，無法購得實質的 AR 眼鏡。不過，三人藉由手機裝載自製 app，再將手機放入 AR 眼鏡殼來模擬 AR 眼鏡的畫面，並以有線耳機上的音量鍵作為操作眼鏡的控制器。真正的挑戰是物件識別的整合、數據資料的處理，以及要讓程式計算出正確的物件方位和距離。

儘管年紀尚輕，這些充滿創意的中學生們身上已散發著渾厚的科學家氣息。無論是對於周遭未知的問題窮追不捨，又或者能從簡單原理發想新的創意。雖然有時會受限資源不足，他們都細心地對此進行嚴謹的研究，即使挫敗也不輕易言棄。這樣願意親自深究，挖出未知背後的真相，正是研究學者所應具備的精神。

期許未來能有更多同學能運用課堂中的知識，在科展中一顯身手，明年我們在科教館不見不散！

上篇國際科展的介紹中，我們看見中學生們經由生活周遭的觀察，獲取研究的靈感與啟發。本篇延續這份對生活的熱情與對社會的關懷，走進環境科學的研究環節。

科學的起源在於人類對自然的觀察與重視。對生命與環境的充滿熱誠、選擇地球與環境科學科、植物學科的同學們，究竟出現了哪些題目呢？來問問師大附中的廖廷涓同學，以及來自屏東潮州高中的莊惟婷、陳馬琤、賴安琦同學吧！

【地球與環境科學】：哪些因素會影響海平面的高度？

廖廷涓在上地球科學課時，發現有許多能影響海平面年際變化（一年以上的變化）的因素。舉例來說，2011 年就出現聖嬰現象，使得全球海平面高度平均下降 5 毫米。某些不清楚年際變化的陰謀論者就憑這個數據主張全球暖化並不存在，無視了長期趨勢變化。若對環境的改變毫無知覺、不了解這些變化背後所隱含的意義，我們就可能會錯估地球的健康狀況。因此，廖廷涓想知道有沒有其他也會成為影響海平面年際變化的因子？

為此，廖廷涓由美國太空總署（NASA）、法國國家太空研究中心（法文：Centre National d’Études Spatiales，縮寫：CNES）和美國國家海洋和大氣管理局（NOAA）發布的公開數據。針對中太平洋聖嬰現象、東太平洋聖嬰現象、北極振盪、南極振盪，以及太平洋或大西洋多年代震盪這六個年際震盪因子，個別分析與 1993-2017 年的全球平均海平面年際震盪之間是否相關。此研究讓她獲得本次大會獎一等獎，並為地球與環境科學的出國正選代表。

結果顯示，這六種年際震盪中，中太平洋聖嬰現象、太平洋或大西洋多年代震盪三者對海平面高度的影響較大。北極振盪整體而言雖然不如前三者有顯著影響，仍然與平均海平面高度有相關性。

運用分析結果乘以各因子所佔比重後，預測模型作出 R 值 0.86 的海平面高度變化曲線圖。換句話說，只要得知這些因子的變化趨勢，就可以解釋約 70% 的全球平均海平面高度的年際變化，也有機會預測未來海平面高的年際變化。

另外，研究結果還顯示，大西洋多年代震盪及北極振盪出現後幾個月，海平面才會發生顯著變化。廖廷涓表示相當感興趣海平面變化延遲的原因，未來想更深入研究這些氣候現象與海平面高度之間如何互相影響，並釐清不同海域與這些因子間的關聯。

【植物學】絲葉狸藻的捕蟲囊是怎麼運作的？

莊惟婷、陳馬琤、賴安琦在生物課本上看到了各式各樣的食蟲植物，一個少見的水生食蟲植物抓住了她們的目光——絲葉狸藻（Utricularia gibba）。從前人的研究中得知，絲葉狸藻是捕蟲界的一方之霸，捕蟲的吸入動作僅需 0.02-0.05 秒，非常快速。捕蟲囊內部的四爪腺毛是絲葉狸藻吸收養分與排出囊中水分的重要路徑。然而，同是特化構造的半球型腺毛卻很少在先前研究中被提及。因此她們希望能釐清半球型腺毛的功用，以及已知具有消化功能的四爪腺毛對不同營養物質吸收的狀況，並作出比較。

要解釋如何釐清半球型腺毛的功能，我們需從捕蟲囊的捕食機制談起：當獵物經過時，囊口外側的觸發毛會控制瓣膜開合，利用囊中負壓迅速吸入獵物與溶液；之後再由四爪腺毛把多餘的溶液排出囊外，重新回到準備捕食獵物的狀態。不過他們懷疑，不只是四爪腺毛，由氣孔特化出的半球型腺毛可能也具備排水的功能，於是開始著手進行實驗。

團隊調配兩種不同色的螢光染劑溶液，並以睫毛針觸發捕蟲囊開關，使捕蟲囊受內外染料染出不同顏色。隨後發現，外部位於捕蟲囊側面的半球型腺毛其出水孔有不同色的色素殘留痕跡，顯示半球型腺毛確有排水功能。

解決半球型腺毛的問題後，他們轉向比較四爪腺毛在吸收不同營養物質（甘胺酸、硝酸鉀、甘油和葡萄糖），以及吸收水分時的表現差異。他們觀察到染色過的營養液被吸進捕蟲囊後，會立即充入四爪腺毛並流進捕蟲囊的基座細胞，由共質體路徑進入至植體。他們推測含氮物質是從專一性的離子通道運輸至體內，至於是否為主動運輸仍有待商榷。

四種營養素中，葡萄糖雖然能快速進入四爪腺毛，卻發現沒有被大量吸收，後他們推測因實驗系統設計是在光照下進行，由於絲葉狸藻可行光合作用補充葡萄糖，故不需使用捕蟲器進行葡萄糖補充。

另外，他們也研究在不同理化因子（如照光、環境溫度）的影響下，對半球型腺毛和捕蟲運動造成的影響。在燈源上加上色紙作為藍、紅兩類色光光源，並比較色光觸發前後捕蟲囊的面積變化率。最終發現，短波長的藍光有使捕蟲囊面積下降的趨勢。但比較捕蟲囊在觸發捕捉獵物前後的形態變化，他們得出短波長的藍光可促進捕蟲囊的排水功能，進而可使捕蟲囊的捕蟲效率提升。另外，經由測量不同光照下對光合作用光反應速率的影響，他們發現紅光下光反應速率最好，藍光最差，正與先前捕蟲囊面積變化的實驗結果相反。因此，團隊推測正因藍光下光合作用光反應效率低，才需要活躍的捕蟲運動來補足養分。

除此之外，他們還發想到能以捕蟲囊為設計模型，製造一個以不同膨脹係數的雙層材料製造的囊袋（內層小，外層大），擺放於海面漂泊。在白天高溫時，可觸發袋口吸入海水與塑膠微粒，晚上低溫時袋口緊閉造成負壓內凹，將海水排出而留下較大的塑膠微粒於袋中，進而達到回收塑膠微粒的效用。

有很多設計的最初理念也都是在生物觀察時受到啟發，期望莊惟婷、陳馬琤、賴安琦三位同學的設計，能在未來減輕人類所造成的環汙問題！

（修改時間：2020年4月13日）

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