從 Game Boy 到大螢幕 ，童年電玩螢幕的黑科技你知道多少？

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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「教授」趴在辦公室的地板上，百無聊賴。材料科學家、互動設計師、工匠與工藝研究人員，整日於麻省理工學院媒體實驗室（MIT Media Lab），忙進忙出，沒空搭理。作為論文第一作者Jack Forman的愛犬，身兼創作謬思，「教授」可能從沒想過，自己終將獲邀貢獻學術，並且榮登致謝名單。^[1]

FibeRobo

「教授」備受冷落的這段時日，研究團隊一直忙於開發織物纖維：穿戴手套、實驗袍和護目鏡，隔著通風櫃，以液晶元（mesogen）為主要原料，適量加入能感光、增加黏性、降低驅動溫度，以及延長有效期限等的各種化學物質。然後，將調製好的液晶彈性體（liquid crystal elastomer；LCE），灌進精心設計的機器。利用液晶分子在常溫下整齊排列，遇熱就亂了陣腳，導致收縮的特性，生產出來的FibeRobo纖維，長度能為溫度所控制。製作步驟及機器各部位的功能，大致如下：^[1]

1. 可調控溫度的針筒幫浦，將原料加溫至約莫34°C，降低其黏性後，推擠出來。（圖片：Step 1的上半段。）^[1]
2. 用紫外線照射，使纖維稍微硬化，避免蜷曲。（圖片：Step 1的下半段。）機器外圍的黃色壓克力板，能隔絕99%的紫外線，保護使用者。透過調光器，則可依需求適度調整光線強度。避免光線太弱，使纖維斷掉；或者是光線太強，而結塊並堵塞針筒的開口。^[1]
3. 鑷子夾住纖維兩端，把它拉得又直又細，再沾點礦物油，比較容易舒展。（圖片：Step 2。）^[1]
4. 經過滑輪的纖維，於緊拉的張力下，再照一次紫外線，加強硬化。（圖片：Step 3。）滑輪轉動的速度愈快，纖維就愈細。^[1]
5. 纖維被捲到機器最頂端的線軸上。（圖片：Step 4。）^[1]
6. 從線軸上取下纖維，撒點滑石粉，降低摩擦力，方便以後用機器紡織。等布料完成，再以溫熱的肥皂水，洗去滑石粉。^[1]

通電與收縮

FibeRobo纖維搭配別種材料，可以創造不同的效果。然而傳統多股對絞的作法，會扭曲FibeRobo，使它收縮的特質變得難以預測。於是，研究團隊改將FibeRobo置於中央，在外面纏繞其他材料。比方說，拿以蠶絲包覆銅芯的利茲線（litz wire）來捆它。銅的電阻低，升溫快，能迅速使FibeRobo遇熱收縮。FibeRobo與利茲線合體後，接上2.5安培、8.5伏特的電，8秒即縮短37%；斷電30秒，則又恢復原狀。不過，這種混合纖維傾向堆成一團，不適用於針織、紡織與刺繡。研究團隊建議，最好分開製作，再搭配使用。^[1]

另外，他們也嘗試用導電塗料浸染纖維。如同調製LCE原料時，身穿防護衣著，隔著通風櫃，先將FibeRobo泡入含有重量百分濃度7%碳黑（carbon black）的甲苯（toluene）溶液裡。8小時後取出，置於80°C的烤箱中，烘烤1個鐘頭。如此一來，FibeRobo纖維就能通電，其電阻會跟著長度的伸縮變化。拉長變細的時候，電阻較高。^[1]

成品展示

研究團隊用FibeRobo纖維跟其他材料，做了些模型和成品，來展示實際用途。以下是其中幾個例子：^[1]

• FibeRoBra運動胸罩：當體溫隨運動逐漸上升，FibeRoBra便開始收縮，給予乳房無鋼圈、零負擔的支持。體溫下降後，布料又回到放鬆的狀態。^[1]

• FibeRoGlow燈具：開燈後升高的溫度，令燈罩緩緩上捲，彷彿打開花瓣。全程費時，大約5分鐘。^[1]

• ShadeRobo窗簾：窗簾不該因為陽光強烈，氣溫上升，就自動捲起來。因此，驅動此窗簾所需的溫度，被設計得比較高。布料只有在上面的利茲線通電時，才會有反應。4伏特、2.5安培的電，得花2分鐘，才能將這個5 x 5公分的小窗簾捲好。冷卻1分鐘後，又會完全攤平。^[1]

• FurbeRobo遙控狗背心：論文的第一作者Jack Forman，為他的愛犬「教授」，織了一件小背心。本文開頭的那張照片，即是牠的定裝照。如果寵物在辦公室悲鳴，於實驗室忙碌的主人，就可以透過藍芽，啟動背心上的控制器。此時，連接12伏特、2.5安培電池的利茲線，會通電並發熱，造成驅動溫度不高的布料，輕微收縮。就像給狗溫暖的擁抱，減輕牠的分離焦慮（separation anxiety）。不過，基於動物實驗倫理等因素，後來示範布料收縮的照片，都是穿在布偶上拍攝，「教授」再次被晾在一旁。^[1]

成本與環保

2023年麻省理工學院的團隊，在美國計算機協會（Association of Computing Machinery）主辦的使用者介面軟體與技術（User Interface Software and Technology）研討會上，發表了這篇介紹FibeRobo的論文。研究團隊認為，他們的成果具有商業化的潛力。畢竟跟雷同的技術比起來，製作FibeRobo的成本相對低廉：機器的針筒幫浦約美金250元；裝滿5、10、20或30毫升原料的針筒，每個至多4元；而生產直徑0.5mm的纖維，每公尺約0.2元。^[1]單人操作單機，一天或一個下午就能產出750公尺的纖維；^{[1, 2]}亦有報導指稱是每日1公里。^{[3, 4]}不過，FibeRobo不可回收，儘管某些新興LCE纖維可生物分解，有時搭配的導電材質，仍是廢料處理的阻礙。因此，在這方面還有改善的空間。^[1]

1. Forman J, Afsar OK, Nicita S, et al. (2023) ‘FibeRobo: Fabricating 4D Fiber Interfaces by Continuous Drawing of Temperature Tunable Liquid Crystal Elastomers’. UIST ’23: Proceedings of the 36th Annual ACM Symposium on User Interface Software and Technology, 9, pp. 1 – 17.
2. MIT Media Lab. (27 OCT 2023) ‘FibeRobo: Powerful Body-Temperature Morphing Fibers’. YouTube.
3. Paul A. (26 OCT 2023) ‘This liquid crystal fabric is ‘smart’ enough to adapt to the weather’. Popular Science.
4. Global Update. (29 OCT 2023) ‘New Liquid Crystal Elastomer Fiber Makes Shape Shifting Fabrics a Reality – FibeRobo’. YouTube.

電競顯示器五花八門，但你了解廠商主打 1ms 反應時間的意思嗎？ 而 2022 年推出的 VESA ClearMR 認證，是如何重新定義動態畫面的模糊比例，又有什麼測試重點呢？

本文轉載自宜特小學堂〈VESA 最新推出 ClearMR 認證 重新定義電競螢幕動態顯示規格〉，如果您對半導體產業新知有興趣，歡迎按下右邊的追蹤，就不會錯過宜特科技的最新文章！

近十年全球電競產業可謂炙手可熱，吸引了大量的關注和投資。根據數據分析公司 Newzoo 的報告顯示，2022 年全球電競市場規模就已突破了 10 億美元的大關。而該公司也預測，到了 2025 年全球每 11 個人中，就有1人將成為電競賽事的觀眾，凸顯了電競產業的快速增長和受眾擴大，將帶來更多商機和成長潛力。

而遊戲勝負的關鍵，除了依靠選手本身的反應力，設備優劣也是不可或缺的條件之一，尤其電競中極度仰賴的「畫面」的反應時間，輸贏往往就取決在短短幾毫秒的動態表現。當消費者在挑選顯示器時，會看到許多廠商都標榜「1ms 反應時間」，但是細看規格會發現，有些標示 1ms GtG，有些標示 1ms MPRT，由於業界對於影像動態模糊的顯示規格不一，讓消費者在購買時很容易產生混淆。

有鑒於此，2022年，視訊電子標準協會（Video Electronics Standards Association，簡稱VESA）針對螢幕在動態顯示時的表現進行標準化，提出 ClearMR （Clear Motion Ratio Compliance Test Specification）認證，清楚地界定「螢幕在顯示快速移動影像時，清晰和模糊畫素的比例」，這是注重顯示器動態表現的電競選手與玩家們會關注的焦點。

那麼，兩種主流規格 GtG 和 MPRT 到底差在哪裡？ClearMR 又是怎麼定義動態畫面的模糊比例？它與市面上已有的其他規格有何不同？本文章將先介紹目前主流的兩種規格—MPRT 和 GtG，再進一步介紹最新 VESA ClearMR 測試規範的重點。

一、 GTG（灰階對灰階反應時間），僅針對灰階，無法定義畫面的模糊

LCD 液晶顯示器（Liquid-Crystal Display）就像拼圖一樣，是由大量像素點拼湊成一個完整的畫面，每個像素點中 RGB 三原色比例，決定了呈現的顏色。例如，紅色的比例越高就越紅，藍色比例提高、紅色下降則會變紫，如果想展現出亮紅或暗紅的差異，則是根據電壓大小來改變亮度。

我們可以想像當白光通過紅色的亮度越高，就會顯示出亮紅色，反之光源越暗，就會呈現出暗紅色。如果畫面只有最暗跟最亮就會變得很極端，所以現在的顯示器，就是透過從最暗到最亮共有256個灰階的變化，呈現出各種精緻的色彩。

前面講了那麼多，我們終於要講到正題的 GtG（Gray to Gray，灰階對灰階的反應時間），一般 LCD 液晶顯示器所標示的反應時間，是指液晶全開/全關所需的時間，但因液晶螢幕呈現的內容，其實就是不同灰階之間的轉換跟變化。最亮和最暗兩者中間的層次愈多，就愈能夠呈現出愈細膩的畫面。當轉換的時間越長畫面就容易產生殘影，相反的，轉換時間越短畫面就越乾淨，遊戲體驗也就越好。

然而，GtG 的數值只是針對不同灰階之間的反應時間，各家廠商的測試標準與定義也有些不同，GtG 也無法去定義畫面的模糊。那，什麼又是 MPRT 呢？

二、 用 MPRT（動態畫面反應時間）處理畫面殘影，卻導致螢幕變暗

由於 LCD 液晶顯示器的特性與人眼視覺暫留的關係，影像在移動時，使用者會看到殘影或拖影的畫面模糊現象，我們以下圖來舉例，當畫面從綠色切到藍色，中間的過度色在人眼的辨識上就會產生殘影，進而造成模糊。

為了解決此問題，於是透過開關螢幕的背光或是插入黑畫面，以縮減每幀畫面的顯示時間，來降低視覺暫留，讓畫面快速移動時較為清晰，暫且解決模糊問題，這個技術就被稱為 ULMB（Ultra Low Motion Blur，超低運動模糊技術）。在剛才舉例中，我們讓綠色切到藍色中間變成了黑畫面，快速的切換可以讓畫面更為清晰。而在 ClearMR 問世前，業界最常用 MPRT（Motion Picture Response Time，動態畫面反應時間）的數值來表示從 A 畫面切到 B 畫面的反應速度。

但是，透過 ULMB 去達到降低 MPRT 的反應時間，也就意味著頻繁的開關背光或是插入黑畫面，會造成螢幕亮度降低，也可能讓使用者看到螢幕閃爍的情形，並且會發生過衝（Overshoot）和下衝（Undershoot）等現象，最糟甚至會導致訊號失真，對圖像品質造成影響或是面板壽命變短。

訊號測試小知識

過衝（Overshoot）：是指信號在從一個值轉變到另一個值時，瞬時值超過了最終（穩態）值，並產生在電源電平之上的額外電壓效應。這意味著信號在轉換過程中超過了預期的目標值。

下衝（Undershoot）：則是指信號在從一個值轉變到另一個值時，瞬時值低於最終值，並產生在參考地電平之下的額外電壓效應。這意味著信號在轉換過程中低於了預期的目標值。

過衝和下衝都是電子訊號處理中不利的現象，常常發生在訊號轉換、開關操作或電路切換的過程中。它們可能導致訊號失真、噪音增加，甚至對電子元件和電路造成損壞。而在顯示器上，嚴重的過衝與下衝，會導致面板的壽命變短，畫面過於銳利，而導致失真。

三、 全新推出的 ClearMR，精準定義畫面模糊的標準

講完了 GtG 與 MPRT ，我們終於要來介紹，最新定義畫面模糊的標準規範，它就是 VESA 在去年發布的 ClearMR（Clear Motion Ratio）。

VESA 於2022年7月，正式發布一致性測試規範（ClearMR CTS）V1.0，總共定義了7種不同級距（ClearMR 3000 至 ClearMR 9000），該年底更往上延伸至11個級距，加入了 ClearMR 10000 至 ClearMR 13000。級距的數字，代表著清晰影像與模糊影像的性能比，例如30：1＝ClearMR 3000，70：1＝ClearMR 7000，90：1＝ClearMR 9000。數字愈高，表示該產品在動態上的表現愈清晰。

(一) 不同級距下，清楚顯現出動態模糊的差異

ClearMR 可針對螢幕的動態模糊定義與分級，讓顯示器動態模糊有了更清楚的定義可依循，不但取代了現有僅基於時間的模糊指標（如前述提及的MPRT、GtG），針對畫面模糊的狀況，提供更完整且公平的比較基礎。

從下圖可看出在不同級距下，待測螢幕顯示的動態輪胎的模糊表現。Still image代表靜止畫面，我們比較從 ClearMR 3000 到 ClearMR 9000，可以明顯比較出模糊差異，等級越高則影像越清晰。

（二）那 ClearMR 的數值是如何測量？

ClearMR 是利用可每秒拍攝10000張以上相片的高速攝影機，拍攝待測螢幕中，由左至右移動的亮光區塊（VESA協會提供的範例程式所產生），會區分為 Leading（領導）與 Trailing（尾隨）。

再透過拍攝的圖片，產生所謂模糊的輪廓，再來計算其相對應的 CMR 值（Clear Motion Ratio）。我們可以從下圖看到結果，黃框中的 CMR 值是4782，就可以對應級距圖得到待測螢幕的ClearMR級距落在 ClearMR 5000的範圍內，即為螢幕的性能表現。

唯有通過測試認證的產品，才有資格使用 VESA ClearMR 的 LOGO ，此規範也在推出後的第一時間，獲得多家顯示器大廠如三星、HP、LG 響應並支持，目前獲得認證的產品都有名列在 VESA 的官方網站上。或許 ClearMR 還無法完全取代，現今主流的 GtG 或 MPRT 的「反應時間概念」，但對於市面上百家爭鳴、不斷強打的 1ms 的顯示器來說，它可以為消費者提供更直觀的評選指標。

宜特訊號測試實驗室也在今年獲得 VESA 授權成為 ClearMR 認證中心，具備所有 ClearMR 認證測試設備、測試環境（包含暗房）與技術能力，可以提供動態清晰率（Clear Motion Rate，CMR）、變異係數（Coefficient of Variation，CV）、過載（Overload）、亮度退化（Luminance Degradation）、背光掃描（Backlight Strobing）測試，可協助多家顯示器、筆電、電競品牌與代工廠進行 VESA ClearMR 測試，助其產品符合規範，取得認證標章。

本文出自 www.istgroup.com

本文由 GIGABYTE 技嘉科技 委託，泛科學企劃執行。

小時候熬夜躲在棉被裡，拿著手電筒玩 GAME BOY 是許多人共同的回憶。任天堂在 1998 年推出的 GAMEBOY COLOR 打著新穎的掌上彩色螢幕，征服了全球無數大人小孩的心。跟今日的手機平板相比之下，可以隨身攜帶的彩色螢幕好像不算什麼，但在那時候可是貨真價實的稀有黑科技。

在液晶螢幕（LCD）還不普及的年代，電腦和電視的顯示器普遍使用陰極射線管（Cathode ray tube, CRT，或稱映像管）技術，也就是以往國小教室裡會出現的正方體電視。這種設計笨重且耗電，完全不適合用於隨身裝置。因此從二十世紀下半開始，科技公司紛紛投入液晶顯示器技術的尖端研究，但注意到了嗎？現在新的手機、平板、電玩液晶螢幕，越來越多採用 OLED 是什麼原因呢？就讓我們從液晶的起源娓娓道來。

液晶本身不會發光！

液晶最早在 19 世紀中葉被科學家發現，因同時具有「固態的晶體結構」與「液態的流動性」，因此稱為「液晶」，這些特性讓液晶可藉由微弱的電場改變晶體方向，達到讓特定光線進入的效果。

因此，液晶是不會發光的！我們現在所用的液晶螢幕，包含「液晶面板」與「背光模組」兩個部分，由背光模組提供的穩定光源打在控制光線進入的液晶面板上，才能顯示出絢麗的圖案。

Game boy 液晶螢幕大解密

最早的商用液晶螢幕，搭載的液晶面板為扭曲向列液晶（Twisted Nematic, TN），由於 TN 面板的黑白對比度不夠好，因此後來又推出了超級扭曲向列液晶（Super Twisted Nematic, STN）來改善這個問題。

STN 面板被廣泛使用在 80-90 年代，只需進行單色顯示的隨身電子產品上，舉凡 Game boy、計算機、電子錶、電子辭典、電子雞……等，都使用了 STN 面板，早期的電子雞就是這個原理，想想小時候，掌上型的遊戲也不能少了這一款，在學校有一隻電子雞真是走在潮流的尖端？！STN 面板雖然只有單色，但省電是它的一大賣點，因為單色的每個像素，只需要一個液晶單元，而彩色每個像素，需要有紅、綠、藍三個不同顏色的液晶單元，控制液晶面板的耗電量直接三倍起跳。

此外，上述的這些裝置皆沒有配備「背光面板」，而是採用外部光源反射在液晶面板，這樣做不只能減輕重量，也不需要供電給背光面板，讓續航力更上一層樓，更符合隨身電子產品的需求。

不過，也因為沒有背光面板，小時候就沒辦法躲在烏漆墨黑的被窩裡，偷打 Game boy 或養電子雞了。

在討論 Game Boy Color 之前，得先說說彩色液晶螢幕的原理。

彩色液晶螢幕的原理，就只是把液晶單元前面貼上紅、綠、藍的玻璃紙（當然不是用玻璃紙，只是比喻），讓液晶螢幕可以發出光的三原色，再用三個不同顏色的液晶單元，組合成一個像素就可以了。

彩色液晶螢幕的技術不難，只是幫液晶面板貼色紙而已，但重點還是前面提到的耗電問題（一個像素從一個液晶單元變三個）。

而當時拿來貼色紙的液晶面板，正好是可以用外部光源顯示的 STN 面板，這表示以 STN 面板為基礎的彩色螢幕，未必需要加裝背光面板才能顯示！

Game Boy Color 為了因應彩色帶來的耗電量激增，便採取外部光源反射顯示。不加裝背光面板雖然犧牲了對比度與飽和度，卻讓 Game Boy Color 有著輕便與高續航力的優勢，勝過採用背光面板、畫質較好的 Sega Game Gear，獲得當時玩家的青睞。

突飛猛進的面板發展

隨著電池技術的進步，耗電量已不再是考量的重點。無論是行動裝置的液晶螢幕或一般的液晶螢幕，皆裝上了「背光面板」（終於可以在被窩裡玩手機）。此時，人們開始將注意力放在液晶螢幕的對比度、可視角度、色彩呈現與更新率（每秒更新的畫面數量）上了。

為了做出色彩更加鮮豔、更新率更高的螢幕，除了上述提到的 TN 面板外，後續也發展出了 VA 面板與 IPS 面板，而他們各自都有自己的優勢與劣勢。

TN 面板（扭曲向列型液晶）

最早發展的 TN 面板，其面板內的液晶分子在未通電時，會呈現如 DNA 的螺旋狀，這時光線可以穿透。當通電時，液晶分子會排成垂直螢幕的方向，這時光線就無法穿透。

TN 面板有較好的更新率，且因技術成熟，目前市面上的 TN 面板螢幕，價格相對較低，但 TN 面板的缺點也非常明顯，可視角度狹窄，稍微側面看螢幕就會嚴重失真，色彩與對比度的表現也較差。

VA 面板（垂直排列液晶）

VA 面板是繼 TN 面板後問世的液晶面板，其工作機制與 TN 面板正好相反，在未通電時，面板內的液晶分子會呈垂直排列，無法讓光通過；通電時中間部分的液晶分子會轉為水平，讓光線通過。

VA 面板改善了過往 TN 面板在色彩與對比度上的不足，清晰的對比度讓畫面更銳利，可視角也變得更寬廣，不過更新率較低，一般的 VA 面板應付日常上網或看電影還算可以，但對於有高更新率需求的第一人稱射擊遊戲或電競，VA 面板就顯得沒那麼適合。

IPS 面板（橫向電場效應顯示技術）

IPS 面板是相對後期發展的液晶面板，在未通電時所有液晶分子會像梯子一樣水平排列，這時光線無法穿透，而通電後液晶分子會變成類似 VA 面板的 DNA 螺旋狀，此時光線可以穿透。

IPS 面板最大特點，正是液晶分子的旋轉方向，始終都在同一個平面上，這樣的設計使得可視角度大幅提升，且顏色更加飽滿，反應速度雖然比 VA 面板好，但還是比不上 TN 面板。

新世代的 OLED 螢幕

不同面板的液晶螢幕各有各的優缺點，可以依據自己需求選擇適合的螢幕，那有沒有哪一種螢幕，可以網羅所有優點呢？

答案是有的，這就是最晚才開始發展的新世代螢幕——OLED（有機發光二極體）螢幕！

OLED 螢幕利用夾在玻璃基板之間的有機分子自行發光，因此不需要背後的發光面板，比起過往的液晶螢幕更加省電，也能做得更輕薄。此外，自行發光也代表不會有液晶螢幕的可視角度的問題，並有著趨近於無窮的黑白對比度，色彩飽和度上也表現得可圈可點。

在更新率上，OLED 螢幕是透過控制輸入電壓來更新畫面，可以一步到位，而液晶螢幕則是透過電場控制液晶分子方向後，才能更新畫面，因此 OLED 螢幕，理論上的更新率是優於一般液晶螢幕的。

過往 OLED 螢幕因價格昂貴，很少出現在我們的生活中，但隨著技術成熟，OLED 螢幕的價格已不再是問題，新一代的手機與平板電腦，或其他行動裝置，也紛紛開始採用 OLED 螢幕，像是今年即將推出的新版 Nintendo Switch，也準備將原本搭配的 IPS 液晶螢幕，換成 OLED 螢幕。

OLED 擁有卓越的色彩和反應時間，用來打遊戲再適合不過。

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