製作完美可麗餅的終極物理廚技

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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黃瓜 CONCOMBRE

黃瓜可以只做成冷盤沙拉，也能在鹽水、英式醃菜中展現出多種滋味，甚至可以煮成配菜。它的滋味比看起來的要複雜許多：很明顯它有綠質及強烈的葉綠素滋味，但也有碘和奶油味。沒有交集的兩個世界，讓這種蔬菜能往兩種滋味方向去發揮！

正確切削黃瓜：善用皮與苦味的微妙平衡

黃瓜外皮呈綠色並略帶苦味，想當然爾也有葉綠素滋味⋯⋯我們去皮不是為了美觀，而是要除掉這種苦味。又或者，我們可以刻意保留全部或部分黃瓜皮，對這有點侵略性的味道做進一步運用。經過斟酌的苦味能帶來無可否認的餘韻，也讓這種蔬菜含水量相當高的芳香特性變得複雜。薄荷、蒔蘿、青蘋果等「綠色」食材會凸顯出黃瓜的清新。

籽肉的碘香秘密：黃瓜與海鮮、乳製品是絕配

為何把黃瓜的果肉跟籽吃進嘴裡時，能感受到碘味和奶油味呢？答案是因為醛類^*1，存在於麵包皮和多種油裡。出乎意料的是，黃瓜能跟海藻、牡蠣、麵包和奶油做組合。為了發揮這些香氣，我們不妨將乳酸化合物（芒果、荔枝等）搭配帶乳香的乳狀食物（如希臘優格，這解釋了希臘沙拉醬﹝Tzatziki﹞^*2 之所以成功的原因。或是藍紋乳酪、昂貝爾藍紋乳酪﹝Fourme d’Ambert﹞、馬斯卡彭乳酪也可以），以及一些像孔德里約（Condrieu）這樣帶奶油香味的酒。有了黃瓜內部的果肉跟籽，這些組合就保證成功。

*1：主要為 (E,z)-2,6- 壬烯醛、2-壬烯醛（non-2-énal）。

*2：譯注：以希臘優格和黃瓜碎粒為主要材料的沙拉。

來試試吧！甘納許巧克力黃瓜

• 準備甘納許：煮滾 300 毫升的水，加入 1 克洋菜粉，離火並倒進 150 克的黑巧克力碎片攪打混合，再倒進容器裡約 1 公分高度，隨後放進冰箱至少一小時。
• 準備黃瓜：將黃瓜（用果汁機）榨成汁。提取 150 毫升，取其中一半與 1 克洋菜粉和一茶匙糖一起煮沸。離火，將剩下的另一半加進去，放涼後小心地倒在巧克力甘納許上（約 0.5 公分高），然後放進冰箱。
• 擺盤：切成固定長度（約 6 公分長，1.5 公分寬）。可和黑巧克力圓脆片（Tuiles）一起食用。

不同變化：富含葉綠素的活力蔬果汁

選擇未處理過的小黃瓜，連皮榨汁，增強青綠及微苦滋味。這種富含葉綠素的果汁可以調味油醋汁、雞尾酒（琴酒等）和西班牙冷湯。可以將果汁冷凍在冰塊盒裡供多次使用。

——本文摘自 拉斐爾．歐蒙（Raphaël Haumont）、提耶里．馬克思（Thierry
Marx），《料理滋味創意地圖：法國材料物理化學專家聯手米其林主廚，15種香調、80種常見蔬果食材的氣味因子，探索 1,500 種創新風味搭配！》，2024 年 8 月，積木文化，未經同意請勿轉載。

以菌絲體作為食物

意外誕生的美食？

人類應用發酵已有很長一段歷史，也產生許多令人驚訝的結果，其中一個令人愉快的意外之作就是天貝（tempeh）。天貝是 1800 年代初起源於印尼的一種素食主食 ¹。歷史學家經考究認為，天貝是無意間產生的食物，很可能是在試圖將大豆隔夜保存免受熱影響時被發現的。²

在保存大豆的過程中，少孢根黴菌（Rhizopus oligosporus）的孢子落到大豆上，引起發酵過程並形成天貝的緻密餅狀物。少孢根黴菌將大豆或其豆類基質結合在一起，形成 100 % 可食用又富含蛋白質、礦物質和維他命的網狀棉質菌絲體。

靠真菌製造的最佳素食漢堡？

諾馬餐廳（Noma）前發酵負責人大衛・齊爾伯（David Zilber）將天貝帶往新的境界。素食運動的推動，讓世界各地的廚師都在嘗試使用肉類替代品來複製漢堡中的牛肉餅。齊爾伯開發出一種由藜麥製成的天貝，作法是將藜麥穀物接種菌絲體，並在露天下發酵以降低水分含量，只留下足以在烹飪時保持多汁的水分，最後在天貝上塗抹一層諾馬餐廳以真菌發酵自製的酵母魚醬和蠶豆醬油，就大功告成了。

這款漢堡被品評專家譽為「最佳素食漢堡」。齊爾伯對此評論：「三種真菌和一種穀物，證明也許只要掌握一點技巧，好的烹飪就可以幫助拯救和養活一個需要療癒的世界」。³

是什麼讓天貝富含營養？又為什麼，它會成為一種神奇的食物？天貝不僅含有飲食中的一些基本成分，也就是蛋白質、碳水化合物和來自大豆的脂肪，其中的菌絲體，更提供類似於菇類的益處：富含全部九種人體無法合成的必需氨基酸、纖維、維他命和礦物質，熱量低且不含膽固醇。天貝的例子讓我們瞭解到，不僅菇類可以吃，菌絲也是可以吃的。最棒的是，一些真菌菌絲體與肉的質地非常相似，成為素食饕客餐盤裡的熱門選擇。

菌絲體革命：植物肉的新面貌

溫斯頓・丘吉爾（Winston Churchill） 1931 年發表的文章〈五十年後〉（Fifty Years Hence）裡，他預測「將發展出新的微生物菌株，並為我們量產化學物」，並總結道「當然，未來也將會使用合成食品」。⁴ 現在看來，丘吉爾的說法完全正確。

1985 年，馬洛食品（Marlow Foods）推出闊恩素肉（quorn），這是一種以真菌菌絲體製成的素食派餅產品系列，品牌名稱為「真菌蛋白」（Mycoprotein）。「真菌蛋白」的商業成功歸功於鑲片鐮孢菌（Fusarium venenatum），其能迅速將澱粉轉化為高含量的蛋白質。

該公司對這種生產工藝的專利已在 2010 年過期，所以其他有興趣的廠商可以進入生產真菌蛋白的領域了。然而，如今闊恩素肉在超市中仍隨處可見，且提供越來越多的無動物肉類和大豆成分所製造的禽肉、牛肉和魚肉。

艾本・拜耳（Eben Bayer）和蓋文・金泰爾（Gavin McIntyre）於 2007 年創立生態創新生物技術公司（Ecovative），正利用真菌製造用於包裝、紡織品和肉類替代品的菌絲體材料。他們最新的獨創觀念是「最終食品」（atlast food），也就是控制溫度、氣流、二氧化碳供應和濕度，藉以促使菌絲體的纖維組織長成各種形狀的合成肉。這個複雜過程也是一種發酵形式，使菌絲體在十天內就能形成具有不同質地、強度和纖維的成分，口感類似於動物肉。

菌絲體肉的開發，是希望能減輕畜牧業對地球造成的負擔。「最終食品」的生產設施由垂直農業基礎設施組成，與傳統肉類生產相比，土地需求少了十倍、產生的二氧化碳也降低許多。「最終食品」的第一個產品「菌絲體培根」，其用水量就比傳統豬肉生產少了一百倍。

生物技術的進步使該工業能找到可行的解決方案，為未來創造永續的食物來源。如果可以使用更少的資源，且對自然造成更少的傷害來人工種植食物，就不必再從大自然中做擷取。當時拜耳對所有等待菌絲體肉的人們說，希望三年內就能實現全球供應。⁵ 菌絲體革命即將到來。

如何自製維他命 D 營養補充品？

只要十五分鐘，幫你補充滿滿維他命 D？

維他命 D 對於保持骨骼、牙齒和肌肉健康來說相當重要。《澳洲醫學雜誌》（The Medical Journal of Australia）建議，如果無法曬太陽，那每天至少要補充 400 IU⁶ 的維他命 D。對於照射陽光不足的人來說，菇類是唯一天然、非動物性的維他命 D 來源。只要將菇類暴露在陽光下就可以產生維他命 D ⁷，這是在家裡就可以辦到的工作。

把菇類放在窗臺上讓菌褶朝向陽光，放置 15 分鐘後再烹調，這樣的簡單步驟即可將菇類變成維他命 D 的絕佳來源。僅 84 公克新鮮、暴露於紫外線的洋菇，就含有超過 600 IU 的維他命 D，且與維他命 D 營養補充品一樣容易被身體吸收。⁸

註解

1. William Shurtleff and Akiko Aoyagi, History of Tempeh and Tempeh Products (1815– 2020): Bibliography and Sourcebook, Soyinfo Center, Lafayette, 2020, p. 351. ↩︎
2. Marianna Cerini, ‘Tempeh, Indonesia’s wonder food’, The Economist, 23 January 2020, <economist.com/1843/2020/01/23/ tempehindonesias-wonder-food>. ↩︎
3. @david_zilber, ‘Biomimicry is a fascinating way⋯’ [Instagram post], David Chaim Jacob Zilber, 26 May 2020,<instagram.com/p/ CAptR8qpN-T> . ↩︎
4. Winston Churchill and Steven Spurrier, ‘Fifty years hence’, Strand Magazine, issue 82, no. 49, 1931. ↩︎
5. 摘自作者於 2020 年對艾本・拜耳的訪談。 ↩︎
6. IU 為國際單位，用於計算或測量維他命 效力和生物有效性的標準化單位之一。 1 IU = 0.025 微克麥角鈣化醇（維他命 D2 ）。 ↩︎
7. Mary Jo Feeney et al., ‘Mushrooms— biologically distinct and nutritionally unique’. ↩︎
8. Victor L Fulgoni III and Sanjiv Agarwal, ‘Nutritional impact of adding a serving of mushrooms on usual intakes and nutrient adequacy using National Health and Nutrition Examination Survey 2011–2016 data’, Food Science and Nutrition, vol. 9, issue 3, 2021, <doi.org/10.1002/fsn3.2120>. ↩︎

——本文摘自《真菌大未來：不斷改變世界樣貌的全能生物，從食品、醫藥、建築、環保到迷幻》，2023 年 12 月，積木文化出版，未經同意請勿轉載。