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臺灣整體空氣品質有變好嗎?有,但還需要解決臭氧這個隱藏角色!

研之有物│中央研究院_96
・2022/09/15 ・4323字 ・閱讀時間約 9 分鐘

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本文轉載自中央研究院研之有物,泛科學為宣傳推廣執行單位。

  • 採訪撰文/陳儀珈
  • 責任編輯/簡克志
  • 美術設計/蔡宛潔

有變好,但還遠遠不夠好

空氣雖然平常摸不到也看不到,但是它大大影響我們的生存空間,例如每日上下班聞到的汽機車廢氣、巷口小吃店的油煙,以及其他隱藏在社區的 PM2.5 污染源等。這些年下來,臺灣整體的空氣品質是變好還是變壞?中央研究院「研之有物」專訪院內環境變遷研究中心研究員兼空氣品質專題中心執行長周崇光,請他深入談論空氣污染物 PM2.5 和臭氧的變化趨勢,以及都市區空氣品質的首要難題:「衍生型 PM2.5」。

臺灣的空氣品質到底有沒有進步?

2012 年 5 月,環境保護署發布「空氣品質標準修正草案」正式將 PM2.5 納入臺灣空氣品質管制,從圖表中可以看到,自 2012 年以來,PM2.5 的平均濃度的確有逐年降低的趨勢。

從數據來看,PM2.5 的平均濃度有逐年下降的趨勢,但是秋冬季節的污染衝擊依然顯著。圖中每個資料點代表一個月的平均值。圖/研之有物

PM2.5 除了逐年降低之外,大家也可以觀察到, PM2.5 其實有非常強的「季節性」。

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一般而言,秋天、冬天時,中西部大多位於中央山脈的背風面,風速微弱不易將污染物吹散,污染濃度相對高;反之春天、夏天時,因為擴散條件好,污染濃度就相對低。

因此,夏天時,臺灣各縣市的污染狀況差異不大,但一進入秋冬,污染濃度在空間分佈上就呈現出非常明顯的差異:中南部特別嚴重。

從數據來看,臺灣各縣市的能見度在夏天時差異不大,但是中南部在秋冬時的能見度仍然不佳。圖中每個資料點代表一個月的平均值。圖/研之有物

隨著時間推進,PM2.5 污染正在逐漸改善,但整體而言,污染情況還是很嚴重,尤以中南部更為嚴峻。我們可以說,臺灣空氣品質在眾人努力之下慢慢變好,但我們離好的空氣品質仍然有一段很遙遠的距離。

「在變好,可是遠遠不夠好」周崇光這麼說。

大家的濃度都在降,除了臭氧?

前面已提到 PM2.5 濃度逐年降低,其他空氣污染物諸如非甲烷碳氫化合物(NMHC)、氮氧化物(NOx)的數據都有逐年下降的趨勢,但臭氧(O3)一枝獨秀,不僅沒有變少,有時甚至還會有上升的跡象。

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這到底發生了什麼事?

從數據來看,空氣污染物例如非甲烷碳氫化合物(NMHC)、氮氧化物(NOx)都逐年降低,然而臭氧(O3)濃度卻沒有變少的趨勢。圖中每個資料點代表一個月的平均值,「12 移動平均」表示污染物在該年連續 12 個月的平均值。圖/研之有物

若想要了解箇中原因,我們必須回顧臭氧的形成機制,與都市的光化學煙霧(Photochemical smog)有關(見下圖)。

首先,氮氧化物(NOx)和揮發性有機化合物(VOCs),是形成臭氧(O3)的主要前驅物。

二氧化氮(NO2)在紫外線的照射下(hν 表示能量),會分解成一氧化氮(NO)和一顆氧原子(O),當這顆氧原子碰到氧氣(O2)時,就跑出臭氧(O3)。

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當揮發性有機化合物(VOCs)碰上氫氧自由基(OH·)時,會被氫氧自由基氧化形成有機過氧自由基(RO2·),有機過氧自由基隨後會氧化一氧化氮(NO),並使二氧化氮(NO2)再生回來,由此可在大氣中循環產生臭氧。

光化學煙霧是空氣污染物的混合物,是由氮氧化物(NOx)和揮發性有機化合物(VOCs)與陽光發生一系列反應而成,而臭氧(O3)就在反應路徑中不斷循環。圖/研之有物

等等,那臭氧持續上升的原因是?

雖然 NO2 被紫外線分解後會產生 NO 和 O3,要注意的是 NO 碰上 O3 時,又會反應為 NO2,於是 NO—NO2—O3 在大氣中保持著動態的平衡關係,因此當我們減少一氧化氮的污染時,上述的光化學平衡就會有利於增加臭氧的濃度。

而在過去這些年,我國的污染防制使得大氣中氮氧化物濃度一直在減少,一氧化氮也相應下降,當一氧化氮越來越少的時候,也越來越少的臭氧會被轉化成二氧化氮,使得累積在空氣中的臭氧變多了。

因此,我們在下圖可看到,代表臭氧的紅線上升了,而代表二氧化氮的綠線下降了。

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臺灣的污染防制使得大氣中氮氧化物濃度一直在減少,一氧化氮也就相應下降,當一氧化氮越來越少的時候,也表示越來越少的臭氧會被消耗轉化成二氧化氮,使得累積在空氣中的臭氧變多了。圖中每個資料點代表一個月的平均值,「12 移動平均」表示污染物在該年連續 12 個月的平均值。圖/研之有物

既然無論空氣品質變好或變壞,臭氧的濃度都很高,甚至都會變高,那麼研究人員到底該怎麼確認整體空氣品質真的有所改善?

周崇光指出,事實上,只要將「臭氧和二氧化氮的濃度加起來」,統合為「大氣氧化劑的濃度」,並和其他污染物進行比對,就可以從數據中確認:即使臭氧的濃度上升,但兩者總和的數據是減少的、空氣品質的確正在改善!不過還要更加努力才能克服上述的困境,進而成功降低大氣中臭氧的濃度。

衍生型 PM2.5:都市空氣品質的挑戰

我們總是用 PM2.5 來統稱粒徑小於或等於 2.5 微米的細懸浮微粒,用 PM10 統稱粒徑小於或等於 10 微米的懸浮微粒,也就是說,它指的是粒徑在某個尺寸內的粒子濃度。

然而,你有沒有想過,這些懸浮微粒到底包含了哪些東西呢?

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周崇光笑著說,「裡面五花八門,什麼怪東西都有啦!」,懸浮微粒的成分可是高達上百種呢!

臺灣的 PM2.5 組成非常複雜,像是海鹽、元素碳(也稱黑碳,EC)、硝酸離子(NO₃-)、硫酸離子(SO₄²-)、銨離子(NH4+)、重金屬、以及各式各樣的有機化合物等等,不同縣市的組成分布也有所差異。

比較中研院過去(2003-2009)與環保署最近(2017-2021)各自調查的 PM2.5 化學組成,近五年來雖然臺灣 PM2.5 整體濃度下降了,但是 PM2.5 主要的組成分布則沒有明顯改變。

中研院與環保署調查了臺灣 PM2.5 整體濃度與組成,圓餅圖中心為該地區的 PM2.5 平均值,近五年來,同一地區 PM2.5 整體濃度下降,但化學組成無明顯改變。圖/研之有物

周崇光提到,要解決臺灣的 PM2.5 空污問題,減少衍生型 PM2.5 才是主線!

與黑碳、海鹽這些直接來自大自然或人為產生的「原生」微粒不同,大部分硫酸鹽、硝酸鹽、銨鹽和有機微粒是在大氣中經過複雜化學反應「衍生」而成的,因此稱為「衍生型 PM2.5」。

衍生型微粒的生成,除了需要有特定的前驅氣體,例如:SO2 氧化後產生硫酸鹽、NO2 氧化後產生硝酸鹽,以及有機氣體氧化後產生有機微粒等;還需要有促成反應的大氣氧化劑,例如:臭氧(O3)和氫氧自由基。

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這顯示出臺灣的 PM2.5 跟臭氧是一體兩面的空污難題。

由於高濃度的衍生型 PM2.5 在人類肉眼來看宛若煙霧一般,再加上是由一系列光化學反應而成,因此又稱為光化學煙霧。

洛杉磯是受光化學煙霧汙染的著名案例,大英百科全書提到,光化學煙霧又可稱為洛杉磯煙霧(Los Angeles smog)。圖/photos_mweber

中研院團隊過去幾年持續在臺灣地區進行的 PM2.5 的化學特徵調查,研究顯示,衍生型 PM2.5 在細懸浮微粒污染中佔據了非常大的比例(>70%)。然而可惜的是,礙於儀器技術的關係,團隊無法在全臺灣遍布監測 PM2.5 成分的儀器。

若是想要將不同來源的 PM2.5 化學成分準確即時的分析出來,這樣的儀器造價不菲。因此周崇光表示,在光化學煙霧的議題上,大氣科學家的目標並非獲得長期連續的監測資料,而是在關鍵的幾個研究站中,致力於找出光化學煙霧的基礎理論架構和反應機制,並協助政府機關制定防制策略。

中研院 2019 年 3 月曾在高屏地區的都市區進行 PM2.5 的化學特徵調查,共取樣 8 個地點,平均結果如上圖。銨鹽、硝酸鹽、硫酸鹽和有機微粒這些衍生型 PM2.5 的比例佔了七成以上,可看到都市區的硝酸鹽和有機微粒的比例有明顯增加。圖/研之有物

就在臺中!全臺第一座都市空氣污染研究站

為了釐清城市臭氧和 PM2.5 濃度變異的物理化學機制,中央研究院環變中心底下的空氣品質專題中心於 2021 年底,在臺中建立了全臺第一座整合都市氣象學和大氣化學的研究站,是國內目前最完整的大氣物理化學監測站。

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在這個研究站中,大氣科學家除了可以即時監測 PM2.5 的濃度,也可以掌握懸浮微粒的化學成分,包括量測揮發性有機物、二氧化氮、二氧化硫、一氧化氮、臭氧等微粒前驅污染物的濃度變化,藉此釐清都市空品的關鍵因子,協助研擬污染防制策略。

然而,為什麼要將研究站設立在臺中呢?周崇光表示,「無論是人口、能源、地理位置,還是大氣科學的角度,臺中均有著特殊的價值和意義」。

在空氣品質不佳的中西部之中,臺中不僅是人口數最多的都市,地理位置也讓臺中的邊界層條件具有相當高的複雜性,若能破解臺中盆地大氣環流的詳細機制,將對都市氣象學帶來可觀的突破,而臺中火力發電廠的污染和牽涉的能源議題,更是國內社會相當關注的重要焦點,因此,中研院空品專題中心最終決定將研究站設立於臺中。

中研院空品專題中心預計在三年後(2025 年),於臺中研究站取得第一階段的經驗和資料,隨後延伸應用至臺灣的其他城市,希望能透過學術研究與各單位協作逐步解決都市空氣品質的問題,突破當前空氣污染防制的瓶頸。

中央研究院空氣品質專題中心於 2021 年底,在臺中建立了全臺第一座都市空氣污染研究站,希望找出臺灣都市區空氣品質的關鍵因子。圖/周崇光
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研之有物│中央研究院_96
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研之有物,取諧音自「言之有物」,出處為《周易·家人》:「君子以言有物而行有恆」。探索具體研究案例、直擊研究員生活,成為串聯您與中研院的橋梁,通往博大精深的知識世界。 網頁:研之有物 臉書:研之有物@Facebook

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拆解邊緣AI熱潮:伺服器如何提供穩固的運算基石?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/05/21 ・5071字 ・閱讀時間約 10 分鐘

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。

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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。

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。/ 圖片來源:MotionArray

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)」!

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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。

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。

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。/ 圖片提供:研華科技

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。

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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。

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。/ 圖片來源:MotionArray

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)。

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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。

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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。

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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。/ 圖片提供:研華科技

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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不抽菸也會得肺癌?PM2.5 如何「叫醒」沉睡的癌細胞?
PanSci_96
・2024/06/25 ・4403字 ・閱讀時間約 9 分鐘

不好意思,你很可能會得這種癌症。其實,我也是。

它就是台灣十大癌症榜首,肺癌。

現在,根據 2023 年 11 月衛福部發布的最新統計數字,肺癌一年的新增病人數已經超越大腸直腸癌,成為台灣每年癌症發生人數之最,堪稱臺灣人的「國民病」。

可怕的是,肺癌在癌症之中有三個之最:死亡率最高、發現時已經是晚期的比例最高、醫藥費也最高。現在再加上發生人數最高,堪稱從癌症四冠王。

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你說肺癌是抽菸的人的事?錯!台灣抽菸人口比例在全球排名 30,比日本、韓國、中國和多數歐洲國家都還低!顯然抽菸並不是肺癌的唯一主因!那難道是二手菸?還是空污惹的禍?還是台灣人的基因天生脆弱?我們到底要怎麼做才能遠離肺癌?

臺灣人的肺癌特別在哪?癌症和基因有關嗎?

根據衛福部國健署的說法,肺癌人數的增加,其實與 2022 年 7 月開始推動肺癌篩檢的政策有關。

隨著篩檢量的上升,近年內肺癌的確診人數預期還會再往上。

原來是因為篩檢量啊,那就不用擔心了。但換個角度想,這才是肺癌最可怕的地方,它可能已經存在在很多人身體裡,而我們卻沒能發現它。肺癌早期幾乎沒有症狀,高達 50% 的患者發現時已經是第 4 期。屆時不只肺部遍布腫瘤,癌細胞可能還轉移到大腦、骨頭等器官,讓治療變得加倍困難。

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對付肺癌,最關鍵點是愈早發現愈好。按照國健署統計,如果第 1 期就發現,5 年存活率可達九成以上,第 2 期發現降為六成,第 3 期存活率大約三成,一旦到第 4 期,僅僅剩下一成。

當然,最好的方法,就是做好預防,打從一開始就不讓癌細胞誕生。

那麼我們就要先了解問題到底是出在環境,還是你、我身體中的基因? 過去關於肺癌的遺傳研究,多半以歐美國家為主,套用到我們身上總有些牛頭不對馬嘴。幸好,我這裡一份以臺灣人為主角的大規模研究報告,將為我們揭露答案。

這份研究是由中央研究院團隊主導,結合臺灣大學、臺北醫學大學、臺中榮總等單位的研究,還登上生物領域頂尖期刊《Cell》2020 年 7 月的封面故事。非常具有權威性,不能不看。

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同時,這也是全球第一次完整剖析東亞地區肺癌的成因。他們的主題很明確:「為什麼不吸菸也會得肺癌?」

在西方,肺癌病人裡面只有 20% 左右的人不吸菸。但是在臺灣,卻有超過一半的肺癌病人都不抽菸,顯示有其他致癌要素潛伏在基因裡作怪。另外,臺灣肺癌病人的男女比例和西方人也大不同,臺灣女性通常更容易罹患肺癌。 為了瞭解肺癌,研究團隊取得肺癌病人的腫瘤和正常組織,解讀 DNA 序列和蛋白質表現量,最後鑑定出 5 種和西方人明顯不同的變異特徵。

其中最受關注的,是一種 APOBEC 變異,因為它有可能是臺灣女性為什麼容易罹患肺癌的關鍵。

這種變異特徵屬於內生性的,也就是人體機制自然產生的 bug。

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APOBEC 不是指單一基因,它是細胞內負責編輯 mRNA 的一組酵素,包含 11 個成員。主要功用是把胞嘧啶核苷酸(C)轉變尿嘧啶核苷酸(U)。簡單來說,APOBEC 原本是細胞正常活動的一環。但因為它有改寫核酸序列的能力,在 DNA 修復過程同時活躍時,就很有可能出事。這就像是一個創意豐富的阿嬤,看到破損的古畫,就在沒和別人討論的情況下上去東湊西補,用自己的方式重新修復了這件藝術。一個與原本不同的突變細胞可能就這樣產生了。

APOBEC 變異在臺灣女性病人身上特別明顯,舉例來說,60 歲以下沒有吸菸的女性患者,就有高達四分之三有這種變異特徵。研究團隊認為,APOBEC 出錯造成的基因變異可能是導致女性肺癌的關鍵。 除了內生性變異,另外一個容易導致肺癌發生的,就是周遭環境中的致癌物。

致癌物有哪些?

研究團隊總結出 5 種肺癌危險物質:烷化劑、輻射線、亞硝胺(Nitrosamine)、多環芳香烴(PAHs),還有硝基多環芳香烴(Nitro-PAHs)。

其中,亞硝胺類化合物主要來自食品添加物和防腐劑,多環芳香烴大多來自抽菸和二手菸,硝基多環芳香烴則是透過汽機車廢氣和 PM2.5 等毒害肺部。

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圖/unsplash

他們進一步分析,大略來說,女性在不同年紀,致癌因素也有差異。60 歲以下的女性肺癌病人,APOBEC 特徵的影響比較明顯;70 歲以上的女性患者,和環境致癌物的相關度比較高。 既然找到致癌原因,我們該如何著手預防呢?你知道肺癌,其實有疫苗可打!?

空氣污染和肺癌有關嗎?有沒有癌症疫苗?

想預防肺癌,有 2 種對策,一種是「打疫苗」,一種是「抗發炎」。

是的,你沒聽錯,英國牛津大學、跟佛朗西斯.克里克研究所,還有倫敦大學學院在 2024 年 3 月下旬公布,他們正在研發一款預防性的肺癌疫苗,就叫 LungVax。它所使用的技術,和過往牛津大學協同阿斯特捷利康藥廠製造 COVID-19 AZ 疫苗時的方法相似。

他們已經募到一筆 170 萬英鎊的經費,預計未來兩年資金陸續全數到位,第一批打算先試生產 3000 劑。不過,關於這款肺癌疫苗,目前透露的消息還不多,我們挺健康會持續追蹤這方面研究的進展。

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在疫苗出來之前,我們還有第二個對策:抗發炎。發炎和肺癌有什麼關係呢?這就要先回到一個問題:為什麼空污會提高得肺癌的機率呢?

一個很直觀又有力的推測是,空污會導致肺部細胞 DNA 突變,因此而催生出腫瘤。

圖/unsplash

但是修但幾勒,科學要嚴謹,不能只看結果。科學史上發生過很多次表象和真實截然不同的事件,空污和肺癌會不會也是這樣?

2023 年 4 月《Nature》的一篇封面故事,明確地說:Yes!肺癌真的和我們想的不一樣。

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其實早在 1947 年,就有以色列生化學家貝倫布魯姆(Isaac Berenblum)質疑主流觀點,他提出的新假設是:除了 DNA 突變以外,癌細胞還需要其他條件才能坐大。用白話說,就是肺癌是個會兩段變身的遊戲副本頭目,正常細胞先發生變異,接著再由某個條件「扣下扳機」,突變細胞才會壯大成腫瘤。

也就是説,只要攔住任一個階段,就有機會能防範肺癌。假如這論點正確,全球肺癌防治的方向將會直角轉彎。

《Nature》的研究支持這個假說,扭轉了過去 70 多年來的看法。在這項里程碑研究中,臺灣也是要角。

時間回到 2020 年,《Nature Genetics》上發表了一份針對 20 種致癌物質的研究報告,包括鈷、三氯丙烷和異丙苯等,但注意,這研究指出這些致癌物大多沒有增加實驗鼠的 DNA 變異量。

這個現象實在太違反直覺,過了 3 年,疑團還是懸而未決。直到《Nature》的跨國研究出爐,才解開部分謎底。

英國倫敦佛朗西斯.克利克研究所主導 2023 年的一項研究,他們鎖定對象為肺腺癌。肺腺癌是典型「不吸菸的肺癌」,台灣每 4 個肺癌病人就有 3 人是肺腺癌,尤其是女性肺腺癌患者有高達九成不抽菸。 為了抽絲剝繭探明空污和肺癌的關係,研究團隊聚焦在肺腺癌患者常發生的表皮生長因子受體基因變異,縮寫 EGFR。他們收集英國、加拿大、韓國和臺灣四國大約 3 萬 3 千名帶有 EGFR 突變的病人資料,進行深入分析,並且發現 PM2.5 和肺腺癌發生率有顯著關聯。研究團隊進一步用小鼠做試驗,把小鼠分成吸入和未吸入 PM2.5 兩組,結果發現吸入組更容易長出惡性腫瘤。

圖/pexels

到目前為止都還不算太意外,然而,團隊切下肺部細胞、分析 DNA 以後發現,DNA 的突變量居然沒有明顯增加!但是有另一件事發生了:堆積在肺的 PM2.5 顆粒會吸引免疫細胞從身體各處聚集過來,並分泌一種叫做 IL-1β 的發炎因子,導致肺組織發炎。

這下子有趣了,根據克利克研究所團隊的檢驗結果,估計每 60 萬個肺部細胞有 1 個帶有 EGFR 突變,這些細胞在發炎環境裡會快馬加鞭生長。相反的,當他們給小鼠注射抑制 IL-1β 的抗體,肺癌發病率就跟著下降。 《Nature》一篇評論引述美國加州大學舊金山分校分子腫瘤學專家波曼(Allan Balmain)的看法。他總結說,空污致癌的主要機制,可能不是因為空污誘發了新突變,而是持續發炎會刺激原本已帶有突變的細胞生長。換句話說,本來在熟睡的壞細胞會被發炎反應「叫醒」。

這會給肺癌防治帶來巨大衝擊,這樣一來,問題就從「用公衛或醫療方法防止 DNA 變異」變成了「如何抑制發炎」。

人體的細胞每天不斷分裂,用新細胞替換老舊細胞。但是這就像工廠生產線,良率無法百分百,組裝幾十萬產品難免會做出幾件瑕疵品,也就是帶有基因突變的細胞。換句話說,從自然界角度來看,DNA 變異是一種自發現象,醫療手段實際上幾乎不可能阻止。

但是,降低發炎卻是有可能做到的,例如注射抑制 IL-1β 因子的抗體。不過,就公共衛生來說,要給幾千萬人施打抗發炎因子藥物根本不切實際,因為太花錢,而且也可能造成其他的副作用。 波曼在《Nature》評論裡建議,透過簡易可行的飲食方式來降低體內發炎,或許有機會減少某些癌症的風險。這也就是說,科學家應該重新回來審視,怎樣把每天的生活點滴點石成金變成防癌手段。

圖/unsplash

這也等於預告了肺癌的下一階段研究方向,除了內科、外科醫療科技持續精進,尋求預防惡性疾病的最佳飲食要素,也成為聚焦重點。

也想問問你,關於肺癌,你最看好的下一個突破是什麼呢?

  1. 希望有篩檢技術 2.0,不但百發百中,如果連X光都不必照,只要抽血就能順便驗出有沒有癌細胞,那該多好。
  2. 當然是癌症疫苗,最好是能一勞永逸。
  3. 科學證實有效的抗發炎防癌食物組合,我一定立刻加入菜單,不過還是希望味道要好吃啦。

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益生菌不只顧腸道還可抗 PM2.5?益生菌功效怎麼吃?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/03/19 ・2488字 ・閱讀時間約 5 分鐘

本文由 江欣樺營養師 委託,泛科學企劃執行。

健康是無價之寶,想要有好的健康,有很多種方法,像是規律作息、持續運動或是飲食管控,但在忙碌的生活之中,要做到以上這些,並不容易。益生菌或許是另一個解方,輕巧的小包裝,便於攜帶,沒有重量,沒有負擔。別小看這些益生菌,雖然外表不起眼,卻暗藏許多健康密碼。

2012 年,國衛院實驗團隊發現腸道菌和大腦發炎、神經退化、 阿茲海默症有關,腸道菌的健康可能影響大腦和各器官健康狀況,經更多實驗後,發現腸道菌健康與益生菌的使用,跟身體器官的運作有密切關聯。

益生菌、腸道健康與身體健康的關聯性

腸道是人體最大的免疫器官,存在許多共生細菌,以及僅次於大腦的神經細胞數量,全身近一半的淋巴球也分佈在此。

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淋巴球和神經元又與各器官產生相關的免疫及神經反應,像是常聽到腦-腸軸線、肺-腸軸線,都是指腸道與其他器官的連結。換句話說,腸道內的菌相,牽動的不只有腸道系統,而會透過腸道上的免疫及神經反應去影響其他器官。

腸道菌受飲食左右,像是亞洲人偏好澱粉,腸道用來分解醣類的普氏菌也較多;西方人喜好油炸物,腸道幫忙分解油脂的擬桿菌也較多。同理,補充益生菌也能改善菌相,進而影響身體健康。

腸道菌相與飲食習慣息息相關。 圖/Envato

益生菌?益生元?哪裡不一樣

益生菌可分為兩種:活菌、死菌,活菌能定殖在腸道,並不斷產生短鏈脂肪酸(如:乳酸、醋酸、丙酸、酪酸),能使腸道偏酸性,讓壞菌不易生存,有助於腸胃蠕動,降低腸道毒素。

死菌雖然不能像活菌一樣定殖在腸道,但有部分益生菌死掉之後所產生的代謝物,被研究證實是有幫助的,那麼這類型的死菌也可以被稱為後生元。
。腸道內存有好壞菌及伺機菌,益生菌的工作在於製造好菌、帶領伺機菌和抗衡壞菌,事實上益生菌並不會完全消滅壞菌,而是平衡好壞菌,讓菌相穩定,且適當的壞菌也有助於腸道健康。

在選購益生菌時,會發現市面上流通著許多種類,像是常見的 A 菌(嗜酸乳酸桿菌)、B 菌(比菲德氏菌)等,益生菌是以不同菌屬的開頭字母命名,不同的益生菌,就有不同的後生元,保健效果也不同。但這些菌都是指菌種,而菌種會因各廠商培育出的菌株產生差異,通常會以不同的專利名字區分(例如:TW01),效果當然也有差別。

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另外還會注意到,有些產品標示「益生質/益生元」,指的是益生菌的食物,益生元常見的成分為果寡醣、半乳寡醣等,由 2~10 個單醣所構成,不易被人體分解,能提供碳源成為益生菌的養分。益生菌與益生元結合的產品稱為合生素,兩者等同於補好菌加上養好菌,可大大提升保健效果。

益生菌怎麼吃

補充益生菌能夠維持腸胃道健康、幫助排便和調節過敏體質,但也須注意食用方法,否則就功虧一簣。為了確保益生菌能發揮作用,食用時不可搭配過熱的開水,避免失去效用。

吃益生菌時,一定要配冷開水。 圖/Envato

在選購益生菌時要注意!市面上常能看到各種口味的益生菌,希望透過豐富口味變化與繽紛的色彩來吸引消費者購買,但這類型的商品往往會添加大量的香料、甜味劑或者是果汁粉,但每條益生菌僅有兩公克的空間,你想吃的,是廉價添加物還是真正有幫助的好菌呢?

這類型的產品除了添加物的問題,還會養成小朋友嗜糖的習慣,糖類更是過敏的元凶之一,因此建議可以選擇有 100% 無添加認證的益生菌,來避免攝取不必要的人工添加物。基於健康考量,民眾可考慮選購含有益生元的產品。若是有服用抗生素的人,記得一定要使用益生菌恢復腸道菌相,但須與抗生素間隔 1-2 小時。

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益生菌功效有哪些

常見的益生菌功效為保持腸道健康、調整過敏體質,但益生菌功效遠不僅如此。目前台灣有一株三效合一益生菌 Lactobacillus acidophilus TW01 證實可降低大腸癌風險、抗 PM2.5、活化免疫平衡。

圖/江欣樺營養師提供

TW01 是由創辦人——江欣樺營養師領軍耗時三年開發,研發經費高達已高達 2 千萬台幣。於 2023 年獲得國家新創獎,獲得國家肯定,也是該年度益生菌品類中唯一獲獎者。

圖/江欣樺營養師提供

TW01 是從國人日常飲食所延伸的靈感,根據統計,台灣人平均每年喝掉 122 杯咖啡,TW01 則是從古坑咖啡豆發酵液裡的上千株菌中,發現的唯一有效菌株,符合台灣人的飲食習慣。

TW01 進行 TH1 和 TH2 的免疫調節,降低過敏反應,還能促使免疫球蛋白 IgA 分泌,阻擋細菌對上皮細胞破壞,減少腸漏現象,跑到呼吸道的 IgA 可以對抗細菌、病毒和 PM2.5。從科學實驗來看,TW01 還能抑制大腸癌並幫助傷口修復,效果十分廣泛。

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圖/ 江欣樺營養師 提供

益生菌的好處非常多,小至腸道順暢,大至身體機能,江欣樺營養師表示:「吃益生菌有一個很重要的目標就是占地盤,好菌越多,就可以壓制壞菌地盤,又影響伺機菌,往好的方向走,穩固整個腸道菌相。」

益生菌的重要性在於增加好菌,持續服用。在忙碌的生活中,找到適合自己的方式,養成健康的習慣是對身體最好的保障。找到將益生菌納入日常生活的方式,並保持適當的飲食、規律的作息和適量的運動,健康相伴左右。

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重新定義益生菌功效!新創益生菌 TW01 可降低大腸癌、抗 PM2.5

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