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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• 作者／照護線上編輯部
• 本文轉載自 Care Online 照護線上《周邊血管學會成立，聚焦高血壓新療法腎動脈交感神經阻斷術，與下肢動脈血管治療趨勢》，歡迎喜歡這篇文章的朋友訂閱支持 Care Online 喔
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「大多數人都不知道，高血壓可能跟腎臟有關！」馬偕紀念醫院心臟內科資深主治醫師李應湘醫師表示，「腎臟的功能不是只有排尿，它也是調控血壓的器官。某些患者的高血壓可以透過調控腎臟，而有效改善血壓的控制。歐洲高血壓學會、美國介入醫學會等皆已將高血壓導管治療列為控制高血壓的方式之一。」

高血壓的盛行率相當高，18 歲以上的人口中大概四分之一有高血壓，40 歲以上的人口中大概三分之一有高血壓，65 歲以上的人口中大概二分之一有高血壓。李應湘醫師指出，由於大多數的高血壓都沒有症狀，所以很多患者都不曉得自己有高血壓。

雖然沒有明顯症狀，但是高血壓會對全身血管造成傷害，而導致中風、心肌梗塞、主動脈剝離、視網膜病變、腎臟病變等嚴重併發症。

發現高血壓時，一定要積極處理，才能降低併發症的風險。台灣周邊血管學會理事長暨中國醫藥大學附設醫院周邊血管科主任徐中和醫師表示，想要控制血壓必須多管齊下，包括飲食要少鹽少糖、規律運動、維持理想體重等非藥物的方法，然後可以利用各種機轉的藥物達到控制血壓的效果。

「藥物治療的成效與治療順從度有很大的關係。」李應湘醫師說，「只要願意吃藥、按時吃藥，大部分患者的血壓可以維持一段時間內達標。但是看似簡單的動作，其實長期並不容易維持。臨床上可能有八成以上的患者，會因為各式各樣的原因而沒有完全依照指示服藥。」

高血壓導管治療的發展，有機會克服治療順從度的問題。徐中和理事長說，根據臨床試驗的結果，腎動脈交感神經阻斷術的效果能夠維持多年，多數患者只要做一次，就能達到長期舒緩血壓的效果。

隨著年紀增加，患者往往會有多種慢性病，而服用越來越多的藥物。李應湘醫師說，如果利用高血壓導管治療來控制血壓，患者就有機會能少吃一些藥，也能降低藥物發生交互作用的機會。

根據研究，部分高血壓患者的成因與交感神經、腎臟荷爾蒙有關，腎動脈交感神經阻斷術（Renal Denervation，RDN）就是直接針對源頭做治療。李應湘醫師解釋，腎動脈交感神經阻斷術是微創導管手術，一般會從腹股溝處的股動脈穿刺，然後將導管延伸到腎動脈，確認位置後便可利用高頻電波阻斷交感神經，手術時間短、傷口小且術後復原快。

台灣的高血壓導管治療已經累積超過 450 例，在全球扮演領先的角色。李應湘醫師說，長期追蹤的結果顯示，腎動脈交感神經阻斷術的安全性高，風險與檢查性心導管差不多，僅少數患者會在打針處術後出現瘀青的狀況。患者血壓的下降平均可達 13 mmHg，藥物的使用也可以減少。

已有許多臨床指南建議將腎動脈交感神經阻斷術作為高血壓處置選擇之一。徐中和理事長說，台灣周邊血管學會特別成立腎臟介入委員會，希望幫助交流臨床經驗，持續推廣高血壓導管治療。

盡量以不放支架的方式，維持下肢動脈暢通

處理周邊動脈阻塞性疾病亦是周邊血管介入治療的重要任務，針對下肢動脈血管介入治療，目前是朝「leave nothing behind」的方向發展。徐中和理事長指出，由於下肢關節的活動度大，如果放置血管支架，支架容易受到擠壓，而且支架也會遇到再狹窄的問題，所以會希望盡量利用不放支架的方式來維持血管暢通。

大腿的血液主要由一條動脈來供應，當動脈狹窄、阻塞時，一般是用氣球擴張把血管打通，但是單純採用氣球擴張，後續再度狹窄的機率會比較高。在治療 6 個月後，超過四、五成的病人有再狹窄的狀況。徐中和理事長說，為了降低再狹窄的機率，目前可以使用塗藥球囊導管。塗藥球囊導管撐開後能夠將藥物塗在血管病變處，抑制血管內皮細胞增生，降低血管再狹窄的機會。

使用傳統的導管氣球撐開血管時，血管可能出現剝離的狀況，造成血管損傷。如果出現剝離，就只能置放血管支架。徐中和理事長說，為了降低血管剝離的機會，可以考慮使用巧克力球囊導管。巧克力球囊導管具有鎳合金限制結構，讓氣球鼓起時，形狀類似一塊一塊的巧克力。巧克力球囊導管可以較均勻的撐開血管，避免氣球擴張時的壓力差，幫助預防血管剝離，減少血管支架的置放。

台灣周邊血管學會持續推廣血管介入治療

隨著科技的進步，血管介入的應用範圍越來越廣。徐中和理事長說，台灣周邊血管學會成立的目標就是推廣各種血管介入治療，包括腎動脈交感神經阻斷術、周邊動脈阻塞的治療、以攝護腺動脈栓塞治療良性攝護腺肥大、透過治療外陰動脈狹窄改善性功能障礙等。

台灣周邊血管學會定期舉辦國際會議，與世界各國的專家交流，同時也舉辦各種教育訓練，讓更多醫師能夠熟悉血管介入治療的進展，讓更多的患者能夠受惠於越來越進步的血管介入治療！

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• 作者／照護線上編輯部
• 本文轉載自 Care Online 照護線上《揪出罕見肺癌基因，精準治療扭轉命運》，歡迎喜歡這篇文章的朋友訂閱支持 Care Online 喔
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給 每一位剛踏上抗癌路上的鬥士與戰友

確診晚期肺癌的病友，在治療初期若是能與醫師密切配合，就有機會可以找到很好的治療方式，讓病情翻轉。進入治療前，首先會透過基因檢測，找出關鍵的基因突變，若是未發現常見基因突變，也可利用次世代基因定序，找出罕見基因。肺癌的治療已像慢性病一樣，只要妥善運用基因檢測與接續治療策略，就有機會延長病友的存活期，無論是帶有 EGFR、ALK、ROS1、BRAF、HER2、RET、MET、KRAS、NTRK 等基因突變，目前也都已經有很好的標靶藥物可治療，病友只要了解自己的疾病概況，與醫師充分溝通，一起把握每一次治療的機會！

大林慈濟醫院副院長賴俊良醫師

次世代基因定序助攻！揪出罕見肺癌改善病友預後

一名確診晚期肺癌的 50 多歲男性，在進行一般的基因檢測時並沒有找到突變基因，病程也加速惡化，且伴隨糖尿病、高血壓、腎功能衰退，全身嚴重浮腫。所幸，再接受次世代基因定序檢測後，很幸運地發現他是較罕見的 MET 基因。賴俊良醫師說，MET 基因分為不同的突變型，而該名病友屬於較少見的擴增型，後續在使用相對應的標靶藥物治療後，全身浮腫的狀況逐漸改善，病情也受到控制，且恢復到原本的工作與生活。

標靶藥物各有專攻 找到對應基因才能發揮效果

台灣的肺腺癌以 EGFR 基因突變為主，其他基因突變相對稀少，包含 ALK、KRAS、BRAF、ROS1、RET、NTRK 等。賴俊良醫師說，由於國人常見的致癌基因約佔一半以上，因此，通常會先檢測這些突變基因，若是找不到突變基因，則是會採取更先進的檢測方法找出突變基因，而次世代基因定序是目前肺癌精準治療的重要工具，可以更準確地找到驅動關鍵基因，醫師也可以從而制定精準的治療策略，進而大幅改變病友的預後。

晚期肺癌的治療藥物已有相當大的突破與進展，在過去不知道有這些基因突變時，部分病友的預後較差，但現在針對主要的驅動基因，幾乎都有相對應的藥物可以治療，賴俊良醫師說，有些病友知道標靶藥物治療成效佳，堅持只接受標靶治療，其實概念上並沒有這麼簡單，不同的驅動基因要使用不同的標靶藥物，才有辦法發揮治療效果。

臨床試驗安全性高 為病友帶來新契機

一般人聽到臨床試驗，常直覺是白老鼠，賴俊良醫師說，這樣的錯誤觀念仍有待匡正，其實所有藥物都必須先經過動物實驗，確認有明顯的治療成效，才會進到人體試驗，且第一期、二期、三期分別有不同的條件與目的，只有在第一期和第二期執行成果中，顯示其具有前景的試驗，才會進入第三期，在臺灣進行的臨床試驗都已具有相當完善的規範，也會在保護受試者的情況下進行。病友若是治療遇到瓶頸時或是可能需要自費或是參加臨床試驗，賴俊良醫師建議，若符合可以參加臨床試驗的條件，病友及家屬可以進一步與主治醫師討論了解，也有機會可以找到新契機，讓病情翻轉。

他的故事 談面對恐懼

罹癌就像暴風雨 家人陪我度過每個關卡

曾經聽人家說「罹癌是上天給的禮物」，這個天上掉下來的禮物很痛苦、很折磨，也狠狠把我 K 醒！才 53 歲的我，去（2023）年 3 月起連續兩個月咳個不停，確診為肺腺癌第四期，我的腦子一團亂，醫師開始為我化療，治療期間我吃不下、甚至沒辦法走路，家人擔心再化療下去可能連命都沒了。

就像落水的人，拼命想抓住救生圈，經過不斷打聽，朋友介紹到大林慈濟賴副院長的門診。第一次住院待了 33 天，治療期間，好像一個人漂浮在汪洋中，害怕上不了岸，擔心得連呼吸都困難；沒想到最後可以出院，體力還變好，原本沒辦法行走，後來能夠走出醫院，過了這個坎，好像就沒有什麼好怕的了。

過去從事餐飲業，每天至少一包菸，加上廚房的油煙，破壞身體免疫力。以前認為跟家人除夕吃團圓飯很平常，罹癌住院 33 天的經驗，讓我知道這個「平常」代表「幸福」。治療中，太太、兒女一路陪我度過每個關卡，從身體不舒服的第一天，到住院、標靶藥物和門診追蹤，可靠又溫暖的陪在身旁。

我有十幾年糖尿病的歷史，罹癌後發現血壓、腎臟指數飆高，全身浮腫，醫院安排做次世代基因定序檢測，醫師說，我是 MET 基因中第二類比較少見的擴增型，從去年 5 月開始服用標靶藥物治療，全身浮腫的狀況改善了，病情也控制住，除了容易累，體力比較差，沒有影響到生活，我想老天爺在給我機會。

癌症就像一場暴風雨，考驗自己的內心，生活變得很慌亂，遇到事情就去面對它、解決它，慢慢把腳步站穩後，暴風雨過去了，接下來的每一天都要好好過，或許癌症真的是一個生命的禮物，敦促著我們找回人生最重要的事，也提醒正在看這封信的學弟妹們，醫療這麼發達，穩定用藥就可以擁有好的生活品質，不要放棄；開心是一天，不開心也是一天未來每一天，我選擇開心地過。

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