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。

• 採訪編輯｜陳儀珈

關於「臺灣學生閱讀能力退步」的說法，早已不是新聞了，但這現象真的存在嗎？就算存在，怪罪社群媒體、影音平台，然後多讓學生們多讀幾本經典名著就能解決問題嗎？如果不是，還能怎麼做？

現代問題要有現代手段，國立臺灣師範大學教育心理與輔導學系講座教授，同時也是該校副校長的宋曜廷帶領研究團隊，先用科學方法研究學生的閱讀能力，接著透過評量，逐步找出解方。

「考試領導教學」一直是臺灣教育的硬傷，在當今臺灣「應試教育」的體制下，無論是什麼內容或教學方式，只要你是名師，在補習界永遠都可以有一席之地，然而，閱讀習慣這件事，沒有辦法透過應試導向的「補習」補起來。

在「應試」體制下的臺灣教育

針對臺灣學生的閱讀能力，宋曜廷的研究團隊發現，臺灣學生整體閱讀能力的確退步得很顯著，但學校端遲遲無法提出積極、有效改善閱讀教育的作為，家長也無法得到外界的有效支援。

以應試導向作為教育主軸，或許在臺灣和部分亞洲國家是可行的、能創造亮眼成績的，但這只是現在，而不是未來，更不是全球的趨勢。這個資訊爆炸的時代，應試取向的教育並非長久之計，新的學習觀念和教育研究都顯示，應試教育將會被「素養教育」所取代。

為了解決上述問題，宋曜廷藉由語言學、心理學、人工智慧技術，成功研發出「適性閱讀系統 SmartReading」平台，不僅能夠診斷學生的閱讀能力、客觀分析文本的難易度，也可以推薦適合學生程度的書籍，結合適性測驗、文本難度測驗，達到最好的學習和教學效果。

找到適合不同程度閱讀能力的文本

讓低年級的孩子讀《盲眼鐘錶匠：解讀生命史的奧祕》、《沙灘上的薛丁格，生活中的量子力學》等有一定難度的書籍，不是訓練，而是一種折磨。那要怎麼才可以選對書，讓學生讀到難度適中的文本呢？

以英語為例，「Lexile 藍思」是全世界最知名、最有公信力之一的英語閱讀程度指標，有無數的老師、家長和書商，甚至是美國教育部，都大力推廣使用 Lexile 藍思來增進孩子的英文閱讀能力，並追蹤學習的狀況。

那麼臺灣呢？宋曜廷表示，其實我們早就做出來了！畢竟臺灣學生的知識背景、典型的知識空間，是很簡單就可以整理出來的。

為了讓人們更精準、客觀地了解文本的難易度，宋曜廷結合閱讀心理學、語言學及機器學習，研發出「中文文本可讀性指標自動化分析技術」（Chinese Readability Index Explorer, CRIE），分析文本中的五大客觀指標（基本層次、字詞層次、句法層次、語意層次、以及凝聚類層次），以評估文章的用字遣詞及文章結構。

除了上述語言特徵外，宋曜廷的研究團隊更整合不同特定領域的知識，以評估文章中「專業知識」的難度，最終開發出通用型的文本可讀性模型，可用來量化不同領域書籍或文章的「SR 值」及「適讀年級」。

其中 SR 值為文本的難度值，若 SR 值愈大，則代表這篇文章或書籍的難度愈高。

若是好奇 CRIE 的分級成果，歡迎大家前往適性閱讀系統 SmartReading 的「閱讀分級書庫查詢系統」，該網站已收錄了「金鼎獎」、「中小學生讀物選介」、「兒童文學牧笛獎」等超過兩萬筆優良書目的得獎好書，並公布各個書籍的難度分級，提供大眾作為閱讀選書的參考依據。

踢走閱讀教育的絆腳石：太難懂、不適合和不深刻

除了書籍本身的難易程度，學生的閱讀能力，也會影響閱讀的成效和訓練。

因此，宋曜廷以閱讀心理學、閱讀能力發展歷程理論為基礎，參酌國際重要閱讀能力評量（PISA & PIRLS）與美國國家教育進步評量（NAEP）後，研發「中文閱讀能力診斷評量」（Diagnostic Assessment of Chinese Competence, DACC），藉由線上測驗，檢測出學生的閱讀能力。

根據認知發展理論，DACC 將學生的閱讀能力分為五大向度，分別為「字詞辨識」、「表層文意理解」、「文意統整」、「推論理解」以及「分析評鑑」。

適性閱讀系統 SmartReading 結合了能夠判斷書籍難易程度的 CRIE 技術，以及診斷學生五大向度閱讀能力的  DACC 評量，結合「書」與「人」的兩種指標，提供一組符合孩子閱讀能力的推薦書單，並讓學生自由選擇有興趣的書籍。

然而，匹配到適合的好書還不夠！研究團隊指出，臺灣學生缺乏的是「較高層次的知識整合與闡釋的能力」，因此一個培養閱讀習慣的好系統，還必須訓練學生「規劃閱讀計畫、評估閱讀成效、調整閱讀技巧」，讓孩子讀書讀得夠深刻。

適性閱讀系統 SmartReading 不僅有「讀後評量」、「閱讀計畫」的功能，更開發出評量學生摘要、心得的技術，並自動給予評分，是目前全世界第一且唯一的中文閱讀心得自動評分技術！

讀得多不等於讀得好，看 YouTuber 說書也不等於讀書

以往似乎會認為，只要孩子的閱讀量越大，就代表閱讀能力好、閱讀的效果也會好，但宋曜廷指出，這是很有爭議的說法，在教育學與心理學上，仍然無法證實閱讀量與閱讀力的有相關。

光是如何評估「閱讀量」，就有許多討論的空間。閱讀量等於文字量嗎？這些文字的品質如何？看了這麼多，究竟讀了什麼？有深入反省和批判嗎，抑或只是囫圇吞棗呢？

由於「認真讀」和「隨便讀」展現出來的成果、文字解構能力是完全不一樣，因此，在適性閱讀系統 SmartReading 中，會用相當嚴謹的平台互動、閱讀評量和讀後心得來檢驗閱讀的整體成效。

此外，若只單論閱讀能力的話，那就太「認知」了，在閱讀教育上，宋曜廷同樣看重的是閱讀的動機以及興趣。

孩子到底有沒有越來越喜歡閱讀？

宋曜廷指出，有許多人在進行閱讀教育時只在乎認知面，而忽略了情意面，尤其是「閱讀習慣」這一塊，更是難以被客觀測驗，而必須追蹤長達數年，才可以判斷孩子究竟有沒有持續的愛閱讀。

隨著時代數位化，除了紙本的閱讀，學生更多了電子書，甚至是有聲書、影片說書的選擇，然而，這到底算不算是一種「真正的閱讀」呢？

宋曜廷認為，「文字」的閱讀是不可取代的。除了文字是更深入、更有效率和效果的知識擷取外，在大腦處理資訊的過程，文字與影像進入記憶的機制是完全不一樣的，因此影像式的閱讀是另一個面向，無法真正取代傳統的文字式閱讀。

對於宋曜廷而言，YouTube 更適合作為一個引子，導引我們進入文字、發掘更深入的閱讀，也許當今影像的開發性、可能性比較高，也可以傳達更細膩的細節，但這幾千年來，人類對於文字的心領神會，是無可取代的。

在影視媒體的大舉進攻之下，若長篇文字（例如：書籍）的閱讀已經式微，像泛科學這種以「單篇文章」來乘載知識的方式，也許是值得推薦的。這種單篇、組合式的閱讀，只要足夠震撼、精煉，不僅維持文字原有的穿透性，也能「擾動」讀者去閱讀更多知識，作為一種閱讀的敲門磚。

從賣書的變成讀書的，再變成教書的！

宋曜廷感慨道，五十年前他小時候是個沒有書可以念的時代，在那個資源匱乏的社會，只有成績好的學生，才可以得到老師獎勵的一本書，考不到前三名，就沒有書可以看，《國語日報》更是許多人愛不釋手的寶藏。

回想起《國語日報》和當年的光景，宋曜廷也相當的懷念，「沒想到《萬能車》真的實現了！」

然而，隨著科技與網路技術的崛起，對於現在的學生而言，不僅書本唾手可得，還有著其他無限多的內容：遊戲、電影、動漫畫、網路影音等在搶奪人們的注意力，曾經輝煌、風光無限的出版業，如今卻變得灰頭土臉。

在科技狂潮下，數位化時代對出版業帶來巨大的衝擊，讀者閱讀習慣的轉變，更讓出版業面臨轉型的危機。

面對出版環境的驟變，傳統的大型出版社和書商，究竟該如何因應？中游的電商、科技學習或線上學習公司，可以怎麼協助相關的電商工作並擴展市場？在茫茫書海中，學生到底要怎麼選到正確的好書？

宋曜廷的研究團隊靠智慧型閱讀系統 SmartReading 平台打造「智慧型閱讀小聯盟」，集結了志同道合、願意推廣閱讀教育的聯盟會員，一起讓孩子喜歡讀書。加入聯盟後，作為上游的出版社與圖書銷售業，可以獲得前文所提及的  CRIE 自動分級技術，隨後由中游的電商與行銷單位利用 SmartReading 平台，將上游會員的書籍和文本推廣給有需求的下游會員，營造適性化閱讀的環境，讓家長和老師協助培養學生的自主閱讀習慣和能力。

「將出版業從賣書的，變成讀書的，再變成教書的！教書不是教真正的內容和知識，而是讓孩子對閱讀有興趣，因讀書而滿足。」宋曜廷這麼說道。

透過聯盟將閱讀的上中下游串連了起來，讓出版社不只是出版社、學生也不僅僅是只能接收知識的讀者，如此一來也才有機會讓「閱讀的生態系」能夠生生不息。

參考資料

• SmartReading 適性閱讀
• 智慧型閱讀小聯盟
• 文本可讀性指標自動化分析系統 CRIE 3.0
• 中文閱讀能力適性診斷評量
• 「基本能力指標」之發展與概念分析

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。

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