香水巨擘的原點：法國卡布里小鎮的茉莉香——《香氣採集者》

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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倫敦高級區梅費爾（Mayfair）的聯排透天洋房裡，他與屋主近身互動。六呎高，湛藍的雙眸，古銅的肌膚，寬闊的下顎，銀髮一絲不苟地貼齊，以及一縷迷人的香氣：肉桂、皮革和不可言喻的香味，他確定迎面襲來的深刻，源自另一個時空。

「當你嗅聞，你是用腦在聞。最原始的，處理記憶和情緒的部位。」
屋主解釋：「若芸芸眾生試圖尋覓自我的氣味，那我正在打造專屬你的身份。」

關於香水的秘密

一場訪談，讓男性時尚雜誌《GQ》的作家 Michael Paterniti 化身高級訂製香水的顧客，而江湖人稱「香水界情色男優」（the Pornographer of Perfume）的屋主 Roja Dove，正優雅地介紹混香的秘密。「我使用『糞臭素』，一種帶有糞便氣息的醜陋分子。男女性器皆與肛門比鄰，底蘊裡一丁點的『糞臭素』，便能喚起骯髒的慾望。」^[1]。

糞臭素是怎麼來的？

來到住處之前，兩人在麗池飯店（Ritz Hotel）旁的沃爾斯利餐廳（the Wolseley）用過午餐。此時他們的消化系統正將蛋白質，分解成胺基酸（amino acid）。接著，腸道內的菌落會先進行「去胺作用」（deamination），用氫去代換胺基。於是，有一種叫做「色胺酸」（tryptophan）的胺基酸，就變成「吲哚-3-乙酸」（indole-3-acetic acid，簡稱「IAA」）。

再來，乳酸桿菌（Lactobacillus）、梭菌（Clostridium）和類桿菌（Bacteroides），透過「去羧作用」（decarboxylation；羧，注音ㄗㄨㄟ）把 IAA 中的羧基（carboxylic acid group）換成氫，人體內的「糞臭素」（skatole；即3-methylindole）就誕生了^[2][3][4]。

Roja Dove 的調香手法

在正式調香之前，Roja Dove 會提供約莫 200 張的試香紙，讓訂製高級香水的顧客挑選最能觸發當下感覺，並連結過往回憶的幾種氣味。Roja Dove 將以它們為發想的根據，把原料輕拍到試香紙上，再把試香紙與一只金屬小風車連結。當小風車運轉，微風迎面吹來，他便能感受這些原料的效果。

當然，調香運用的糞臭素不是靠「人體製造」，而是在實驗室或工廠裡「人工合成」。1883 年德國化學家費雪（Hermann Emil Fischer, 1852-1919）發明了「費雪吲哚合成」（Fischer Indole Synthesis）：一種苯肼（phenylhydrazine）和醛（aldehyde）或酮（ketone），透過酸觸媒（acid catalyst）催化產生的作用。一般罐裝糞臭素，便是這麼來的^[2][5]。

從溝通、聞香、構想、嘗試、製作到完成，長達一、二年後，每 3.4 盎司（100.55 毫升）要價 4 萬美元的訂製香水，才會被呈現在顧客面前。所幸，對花不起重金與不特別愛好香水的人來說，還是有其他巧遇糞臭素的機緣。因為某個程度上來說，糞臭素就像愛。它撲朔迷離地存在生活中出乎意料之處：香水、茉莉、橙花、甜菜、香菸、糞便、煤焦油與草莓冰淇淋。糞臭素時臭時香，載舟亦能覆舟，令人欲拒還迎。

氣味的關鍵在於濃度

氣味由香變臭的關鍵，在於濃度。像是過多的愛，使人無法擔待。以體積比來說，一旦超過 60 pptV（0.327 ng/L）^[註1]，就會開始臭得一去不返^[7]。如果以重量比計算，健康人體製造的糞便中，糞臭素濃度約為 5 μg/g，但消化道疾病患者，則可高達 80 到 100 μg/g^[註2]。換句話說，腸道保健雖然不會讓人芬芳馥郁，但至少能避免如廁之後臭名遠揚^[8]。

回顧過去的調香職涯，Roja Dove 感嘆上等的原料不再是小農收成，產地直銷，人工合成的產物也逐漸取代天然素材。

「的確，我們必須在香水裡添加合成物。」他向時尚作家 Michael Paterniti 坦承，那是為了襯托自然的味道，但是如果大比例的使用人造成份，「合成的香水聞起來，就永遠僅是人工的氣息。」然而大時代的趨勢，就連知名調香師也無力回天。諷刺的是，在這場產業變遷的遺憾裡，得知糞臭素並非天然，卻多少能帶給香水顧客卑微的慰藉。

註解

1. pptV（parts per trillion by volume），則是兆分之一體積比。ng/L，指每公升幾奈克。
2. μg/g，又作 mcg/g，指每公克中有幾微克，也就是 ppmW（parts per million by weight）百分之一重量比。

1. How to Smell Like a God (GQ, 2014)
2. Skatole – A Natural Monstrosity In Perfume, Parliaments, Produce And Poop (American Council on Science and Health, 2020)
3. Impact of the Gut Microbiota on Intestinal Immunity Mediated by Tryptophan Metabolism (Frontiers in Cellular and Infection Microbiology, 2018)
4. 羧酸（教育部重編國語辭典修訂本，臺灣學術網路第六版）
5. Emil Fischer Biographical (the Nobel Prize)
6. Skatole (American Chemical Society, 2021)
7. Identification, quantification and treatment of fecal odors released into the air at two wastewater treatment plants (Journal of Environmental Economics and Management, 2016)
8. New Insights Into Gut-Bacteria-Derived Indole and Its Derivatives in Intestinal and Liver Diseases (Frontiers in Pharmacology, 2021)

• 作者 / 多明尼克．侯柯  (Dominique Roques)
• 譯者 / 韓書妍

「我從來搞不懂，這麼小小一片葉子，竟然可以產生如此強勁深濃的氣味。」奧利維耶 (Olivier) 驚嘆，他是我公司中的另一位香水大師。

這位業界之星憶道：「十八歲時，我經過坎城安提柏路 (rue d’Antibes) 上剛開幕的 Réminiscene 店面，因此認識了廣藿香。香氣飄到路的遠處，而且據說廣藿香可以掩蓋大麻的氣味，帶有悖德的感覺，因此更加誘人。他們的香水配方有一半都是廣藿香精油，從來沒有人能做到這種程度！」

奧利維耶是一九九二年發售的 Thierry Mugler 「天使」(Angel ) 香水的創作者，這款香水無疑獨具一格，廣受歡迎，被香水界視為革命性的作品。

這款作品源自對美食香調的狂戀，始終是全球最暢銷的香水之一。因為我們談到廣藿香，奧利維耶告訴我這件創作的起源：「品牌的香水負責人叫做薇拉，她想要一款充滿濃濃女人味的香水。

我以一件私人創作「帕楚」(Patchou) 為出發點，其中含有一半廣藿香和香草。我好愛這個香調，因此想方設法運用它。」奧利維耶了整整兩年的時間，每天努力將「帕楚」化為「天使」。他透過這款香水，描述提耶里．穆格勒 (Thierry Mugler) 在阿爾薩斯的童年回憶，加入帕林內、咖啡、蜂蜜香調，再加上香草，突顯黑醋栗和葡萄柚的香氣。「我選擇不要使用花香搭配廣藿香，而是透過美食香調為其增添難以抗拒的魅力。」

「天使」的配方最後維持單純，只有二十六種原料，一半是經典成分，並且保留四分之一的廣藿香，是相當可觀的劑量。奧利維耶分享他對精油的感受。

廣藿香帶有發霉、皮革、辛香料、菸草和腐植質氣味，幽暗肉慾的特質，能與任何木質調完美結合，男香女香皆適用，不分性別、超越香氛、撩人銷魂。

在辦公室裡，奧利維耶無法抗拒地拿出幾瓶廣藿香，浸潤試香紙。從第一張試香紙開始，印尼的田野回憶一口氣湧上我的心頭。

調香師表示暫停片刻，我們便開始嗅聞其他不同的部份，都是他正在創作的配方香調。他近乎低語地繼續說道：「森林地面、腐植質和氣味，也跟色彩有關。我一直覺得『天使』是藍色和黑色的。對我而言，廣藿香是黑色的。如果我想要在香水中加入黑色，就會使用廣藿香。」他的肺腑之言令我再度響起墨汁中的廣藿香。我喜歡調香師的觀點與黑色帶香氣墨汁的碰撞，墨汁會在紙上留下若有似無的氣息。

一如所有香水界人士，奧利維耶仍清楚記得最近一次發生在二〇〇八年的廣藿香危機。自從一九七六年的事件後，印尼生產組織的脆弱，導致多起重大危機發生，同樣令業界餘悸猶存。

移居者手工蒸餾葉片是以數萬名小農為基礎，總是會經過一連串收購人才到達出口商手中。在葉片價格長期過低的情況下，只要遇到其他獲利更高的機會，農民就放棄種植廣藿香。再加上惡劣的天候條件，這番處境引發了一九九八年和二〇〇八年的嚴重危機。相隔十年，由於兩年之間太晚發現精油短缺和飆高的天價，導致相同局面再度重演。

各種配方中，廣藿香無所不在，卻是眾人關心的焦點。買家們總會開玩笑說：「香水界只要廣藿香順利，一切就順利！」很不幸地，二〇〇八年由於幾週內價格翻了數倍，廣藿香再也不順利了。香水業界深受其苦，震驚於業界竟然再一次受農夫心情、投機商人的長期惡習以及印尼氣候的左右。業界下定決心要由內而外重新整頓策略。對買家來說，再也無需及時生產，所有大型用戶都有足量庫存，再也不愁沒有廣藿香精油了。

——本文摘自《香氣採集者：從薰衣草、香草到澳洲檀香與孟加拉沉香，法國香氛原料供應商走遍全球，發掘品牌背後成就迷人氣息的勞動者與風土面貌。》，2021 年 10 月，積木文化。