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蟲蟲危機!氣溫上升加速害蟲蠶食農作物——《圖解全球碳年鑑》

商業周刊
・2022/10/03 ・3771字 ・閱讀時間約 7 分鐘

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目前全世界的農田,因為病蟲害而損失 10% 至 15% 的農作物。

氣候和農業害蟲

昆蟲的生理機能對溫度的改變敏感,溫度上升 10°C 會使其新陳代謝率加倍,溫度突然上升會加速昆蟲的食物消耗、成長和移動。

昆蟲的生理機能對溫度的改變敏感,溫度上升 10°C 會使其新陳代謝率加倍,溫度突然上升會加速昆蟲的食物消耗、成長和移動。圖/Pixabay

最近一份《科學雜誌》(Science)的研究,證實溫度提高 2°C 可能使大量農作物遭到昆蟲啃食,在歐洲和北美洲,小麥和高粱的蛋白質成分顯著下降,西歐則是有近 75% 的小麥作物遭到蟲害。

溫度上升會改變害蟲的整體數量,結果造成:

  • 世代更替的頻率增加。
  • 地理區域擴大。
  • 昆蟲散播的植物病。
  • 更可能捱過冬天。
  • 昆蟲和其掠食者不再同步。
  • 植物的成長和昆蟲不同步。

氣候與農業疾病

真菌影響糧食作物, 而且通常在 20-30° C 時成長旺盛,氣候變遷使全球溫度上升,沿赤道區也將會發生真菌疾病的改變。

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愛爾蘭馬鈴薯歉收是真菌疾病造成,被稱為「立枯病」,進而傳染當地的農作物。這些疾病在遠離赤道的地區極可能再度出現,影響地區的糧食安全。

20 億人的缺糧危機

地球上有超過 20 億人受到缺糧的威脅,或是缺乏安全營養的食物,大氣中二氧化碳濃度升高使溫度升高、洪水氾濫以及陸地和土壤劣化,於是農作物產出的營養價值和品質以及家畜的生產力下降。

地球上有超過 20 億人受到缺糧的威脅,或是缺乏安全營養的食物。圖/Pixabay

策略與國際研究中心(The Center for Strategic & International Studies, CSIS)表示,溫度中數每上升攝氏 1 度,和農作物產出下降 10% 之間有關連性,熱浪可能造成農作物的全面歉收,至於土地管理不良、森林砍伐以及牲畜過度放牧而破壞草地,則加重了氣候相關的影響,也增加糧食系統的整體威脅。

溫度中數每上升攝氏 1 度,和農作物產出下降 10% 之間有關。圖/商業週刊

食物匱乏將持續惡化,導致更多饑荒和營養不良,此外農作物和家畜大規模遠離養分耗盡或無法使用的土壤也將更為常見。

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陸地和土壤劣化的問題

陸地和土壤失去支持生命的物理性、化學性或生物特質,稱為劣化。相較工業革命和大規模農耕之前的狀態,如今地球上超過 75% 的土地養分殆盡,科學家預期 2050 年以前, 可能到達 90%。

世界各地,每年有相當半個歐盟(418 萬平方公尺)的土地變得較不具生產力與耐受力,而以非洲和亞洲受創最重。

岩石和土壤崩解後,被風和雨沖刷侵蝕而使陸地劣化,這個過程是自然發生的,但極端天氣事件使它更加嚴重。

岩石和土壤崩解後,被風和雨沖刷侵蝕而使陸地劣化,這個過程是自然發生的,但極端天氣事件使它更加嚴重。圖/Pixabay

隨著海岸地區的海平面上升, 鄰近一帶的陸地被海水淹沒,剩下的陸地會因為鹽分和汙染物增加而變得不堪使用。

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土壤劣化也透過以下發生:

  • 農業活動
  • 動物吃草
  • 森林砍伐
  • 都市化程度升高

如今,32 億人經歷某種程度陸地劣化的效應,導致糧食供應減少,且往往伴隨遷徙的增加。

土壤的重要性

在我們腳下的棕色塵土,裡頭至少包含所有全球生物多樣性的四分之一,而且對提供乾淨的水是不可或缺,1 茶匙裡的土壤有數十億微生物,據估計,土壤中所含的碳,比大氣多了 3 倍。

95% 的全球食物供應仰賴土壤,來養活大部分的生物。氣候暖化達 2°C 將使土壤中超過 2,300 億公噸的二氧化碳外洩,可能使地球突然陷入不可逆的氣候變遷中。

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其他面臨的問題

每一分鐘有大約 30 座足球場的土壤,因為以下原因而侵蝕或退化:

  • 農業化學物質
  • 森林砍伐
  • 過度放牧

殺蟲劑的使用

二次世界大戰後,大型的化學公司鎖定食品業來擴充市場,在接下來的 50 年間,美國的殺蟲劑使用量增加 10 倍,但農作物的損失近乎翻倍,殺蟲劑毒死微生物,而這些微生物為世界各地數億公畝土地帶來健康土壤,例如土壤中的蚯蚓被噴灑殺蟲劑後,只生長到正常重量的一半,生殖力也遠不及未被殺蟲劑噴灑的蚯蚓。

二次世界大戰後,美國的殺蟲劑使用量增加 10 倍。圖/Pixabay

風力

陸上風力渦輪(onshore wind turbine)需要發電半年,來抵銷建設它所用掉的能源,但在此之後,在它使用年限 24 年間,生產出 100% 無碳的電力。

大規模太陽能

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印度的巴德拉太陽能公園(Bhadla Solar Park)是全世界最大的太陽能農場(solar farm),創造出 2,245 百萬瓦(MW)的電,超過許多燒炭或核能電廠。它位在沙漠,太陽能板是由機器人清理,而這些機器人的運作不需要用到水。

主要農作物產量下降

根據聯合國農糧組織(United Nations Food and Agriculture Organization, FAO),2020 年有高達 8.11億人飽受飢餓之苦,約占全人類的 10%。

隨著全球的平均溫度上升,乾旱和洪水發生的頻率可能降低糧食供應,而更嚴重的天然災害和活躍的病蟲害也將進一步減少農作物產出,目前有針對氣候變遷對糧食產出做出整體預測,全球最重要的農作物玉米,預估將減少高達 24% 產量,第二重要的小麥,在升溫 1.5° C 的情況下減少 14%,在升溫 2° C 的情況下減少 37%,大豆的收成量在升溫 2° C 下則可能掉落 10-12%。

目前世界可以藉由向不受影響的地區採購,來因應特定地域的乾旱或農作物歉收,美國、巴西、阿根廷和烏克蘭這 4 個最大的玉米出口國,占了出口的 87%,過去這些國家因為地理位置相距遙遠,不會同時出現農作物歉收的情形,如今這些地區的產出,會在升溫 2° C 下減少 8 至 18%,在升溫 4° C 下,下降 19 至 47%。在升溫 2° C 下,4 大農作區同時歉收的風險是 7%,溫度上升到 4° C 時,風險飆高到 86%。

我們的人是在追求「富足」而不是「永續」,

對我而言,「永續」意謂維持國家資源在得以維生的線上,

直到這些資源最終消失,或工業已經受夠而離開。

追求「富足」是確保你的孫子不需要像你那麼努力工作,

確保當我們把這園子留給他們時,他們將擁有所需的一切。

⸺喬.馬丁(Joe Martin),獨木舟雕刻大師

一個起司漢堡的碳足跡,等於 9 個鷹嘴豆餅(falafei)加上口袋餅,或是 6 份炸魚和薯條(fish and chips)。

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糧價也因此飆高

糧價由供需的改變決定,雖然需求大致穩定,但供給可能變動。旱災和水災降低農作物的生產力和農田的產出,威脅食物的供應而導致價格上升,行銷和包裝成本的改變也會。

貿易也是主要因素,英國有大約 40% 的食物(香蕉、茶、咖啡、奶油、羊肉等)要靠進口,大部分國家的食物供應也仰賴貿易,美國的食物來自加拿大、墨西哥等國家,船運的汽油和貨櫃成本也占糧食成本的一部分。

糧價高漲會因為氣候變遷而惡化,2021 年的平均糧食價格是近 50 年來最高,巴西的乾旱、洪水和霜害,使咖啡價格上漲 30%,消費者只能眼巴巴看著咖啡的價格節節高升。

糧價高漲會因為氣候變遷而惡化,2021 年的平均糧食價格是近 50 年來最高,巴西的乾旱、洪水和霜害,使咖啡價格上漲 30%。圖/Pixabay

俄羅斯、美國和加拿大⸺杜蘭小麥最大供應國⸺的乾旱,導致杜蘭小麥減產,麵包和麵條漲價已經讓消費者有感,以番茄為主的蔬果價格,也因為佛羅里達和加州氣候變遷問題而節節高升。

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世界曾經目睹幾次糧價飆高,1973 年,全球石油危機和乾旱造成糧價上漲,2008 年,石油價格上漲、澳洲乾旱以及美國決定種玉米來生產燃料而不是食用用途,因此推高動物飼料的價格而導致糧食價格膨脹,2021 年,糧價飆高的情形類似 1973 年,只是這次極端天氣扮演較顯著的角色。

糧價上漲影響各種收入的人,只是方式不同。糧價直接威脅低收入戶的糧食供應導致飢荒,至於較高收入家庭,則是較不健康的飲食和肥胖增加。

到2030 年以前,10 種主要農作物當中,9 種的生長速度將遲緩或開始放緩。至少部分來自氣候變遷,平均價格將看到顯著上升。圖/商業週刊

到 2030 年以前,10 種主要農作物當中,9 種的生長速度將遲緩或開始放緩。至少部分來自氣候變遷,平均價格將看到顯著上升。

——本文摘自《圖解全球碳年鑑:一本揭露所有關於碳的真相,並即時改變之書》,2022 年 9 月,商業周刊,未經同意請勿轉載。

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AI 可以設計散熱,但誰敢讓它出貨?林唯耕談算力背後的物理現實
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2026/08/20 ・2819字 ・閱讀時間約 5 分鐘

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本文由 高柏科技 合作,泛科學撰文

林唯耕剛回台灣任教時,曾在清華大學的實驗室裡用一立方公分的「氨」做實驗。沒想到氨氣意外洩漏,那股刺鼻的氣味瞬間瀰漫整棟大樓,引來眾多師生抗議。

「從此以後,我再也不敢在實驗室裡用氨了。」他在《思想實驗室》的訪談中,帶著笑意回憶這段往事。

這段插曲聽來像是一則工程師的寓言:在理論模型中,氨是太空熱控系統的理想介質;但在現實的辦公大樓裡,它首先是逼人逃竄的臭味。公式本身沒有錯,但現實世界永遠比公式更複雜——它包含了人、成本、風險,以及必須為後果負責的工程師。

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高柏科技技術專家、清華大學榮譽退休教授林唯耕 ,曾任職於美國 OAO 工程部熱流組,深耕電子構裝散熱與熱管技術多年。隨著 AI 浪潮席捲全球,他鑽研一輩子的老問題再次被推向科技產業的核心:當晶片運算速度無止境攀升,那股伴隨而生的熱,究竟該往哪裡去?

熱不會讀新品發表會

科技巨頭在發表會上熱衷於談論大型語言模型、GPU 規格與驚人的算力。這些詞彙在投影片上光鮮亮麗,彷彿進步毫無邊界。然而,每一次數位運算都紮實地發生在實體晶片上。晶片會發熱、材料會疲勞老化,一旦設備過熱,系統便會降頻保護。在物理現實面前,再動聽的發表會敘事也必須低頭。

晶片會發熱、材料會疲勞老化,一旦設備過熱,系統便會降頻保護 / 圖片:envato

回顧個人電腦發展早期,晶片幾乎不需專屬散熱元件。隨後,鋁製鰭片、風扇、熱管到均溫板逐一登場。這段歷程常被視為技術升級,其實更像是對空間的極限勒索:晶片功率翻倍,發熱源的面積卻沒變大,機箱空間也不可能無限擴張。

林唯耕指出,散熱設計的核心只有三要素:功率、熱源面積與空間限制。他舉例,在標準的 1U 機箱中,若發熱面積約為三十乘三十毫米,氣冷系統在達到八百瓦時就會面臨瓶頸。這並非固定的物理常數,而是取決於空間、面積與氣流的動態平衡。最現實的代價在於,風扇轉速提升的背後,是噪音、電力損耗與空間占用。

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因此,「液冷技術」的興起並非單純為了追求酷炫,而是算力密度提升後的必然選擇。它能更精準地帶走晶片廢熱,卻也將新的挑戰帶入機房:漏液風險、流道堵塞、材料相容性,以及維運時的難度。工程的進步,本質上鮮少是徹底消滅問題,更多時候是選擇一組「比較值得承擔」的新問題。

太空教他的,不是把答案搬回地面

太空熱控工程之所以迷人,是因為它剝奪了地球上最常見的散熱工具。在真空宇宙中,沒有空氣能讓風扇製造對流;受光面溫度破百度,陰影處卻極度嚴寒。工程師必須純粹仰賴熱傳導、熱輻射,以及熱管與環路型熱管(LHP)來搬移熱能。

熱管運作的關鍵在於「相變」——液體蒸發時吸收大量潛熱,冷凝後重回循環。林唯耕比較了銅與水的熱傳導能力:在他設定的特定條件下,實心銅塊約能傳導 120 瓦的熱能;但若每秒有一立方公分的水發生蒸發相變,移熱量可瞬間拉升至 2.4 千瓦(kW)。他強調「每秒」的觀念,因為散熱談的是動態流動速率,而非靜態的冷卻魔法。

儘管如此,太空科技並不能直接套用到地面。太空元件因考量重量、功耗與維修難度,偏好無馬達幫浦的被動式設計;但地面 AI 伺服器面臨更高的熱負載與環境溫度,往往仍需幫浦驅動流量。當年那場「氨氣洩漏」事故正是最好的提醒:技術是否「先進」,與它是否「適合」當下的場景,始終是兩回事。

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他強調「每秒」的觀念,因為散熱談的是動態流動速率,而非靜態的冷卻魔法。/圖片:envato

好論文,為什麼仍可能造不出好產品

學術研究致力於證明「可行性」,而工業現場則要求「可重複性」——不僅要能運作,還得確保每台出廠的設備都不漏水。林唯耕將此定義為「從 0 到 1」與「從 1 到 100」的差別。後者涉及良率、成本、公差與客戶信任。論文中那次最完美的實驗數據,在產線上往往未必管用。

他從不避談失敗。在高柏科技早期與學界合作時,也曾遇過實驗數據無法複製,或研究方向偏離產業需求。這未必是雙方努力不夠,而是彼此對「成功」的標準不同。為了解決這道鴻溝,高柏科技推動「柏苗啟航創新培育計畫」,每年投入逾千萬資金與成大、中山、台科大等校合作,並指派專業人才在過程中持續微調、校正,確保研發貼近產線現實。

他分享了近期一項液冷工質校正專案。團隊使用非侵入式的超音波流量計進行觀測,但由於儀器預設以「水」校正,換成其他化學流體後讀數便出現誤差。最初嘗試用幫浦壓差推算,卻發現缺乏重複性,數據甚至推導出不合理的蒸發率。最後團隊回歸基本面,改用秤重法搭配能量平衡進行交叉驗證,才讓數據成功收斂。

這個故事真正的價值不在於「產學雙贏」的口號,而在於那段不夠優雅的挫折:假設失效、數據混亂、方法砍掉重練。也正是在這種時刻,企業需要的不只是會算數的人才,而是能洞察研究何時「走鐘」,並有權力喊停、要求重來的關鍵決策者。

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林唯耕坦言,過去在校園裡總認為「技術第一、成本第二」,進入商界後才驚覺行銷與信任關係往往才是關鍵。這番話雖然不如科技突破那樣動聽,卻是產品能否進入市場的殘酷真相。再卓越的散熱設計,若無法穩定生產或贏得客戶信任,也僅止於一份精美的報告。

AI 會給答案,誰來負責出貨?

訪談尾聲,主持人國威提出了一個時代難題:假設 AI 能在彈指間生成散熱架構、材料配方與流道設計,企業該選擇全面擁抱 AI 的速度,還是保留緩慢但穩定的工程驗證,以規避潛在的失效風險?

林唯耕拒絕落入二選一的框架。他的觀點是:兩者並存。AI 擅長處理資訊、生成草案;但工程師仍須實作原型,進行嚴苛的性能與可靠度測試,最終由人決定是否出貨。這並非盲目崇拜人類直覺,而是基於一項事實:AI 的資料庫裡,通常沒記載下一次「意外洩漏」或「材料疲勞」的細節,且模型永遠無法為量產結果擔負法律與商業責任。

在 AI 時代,最稀缺的未必是熟練下指令(Prompt)的人,而是具備這種能力的人:能預判答案可能在哪裡出錯、能設計實驗將問題「逼」出來,並且願意為最終的量產品質負起責任。

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大眾習慣將雲端想像成輕盈、無重量的空間。但現實中,雲端是由龐大的機房架構而成,裡面裝滿了晶片、管線、泵浦與冷卻液。虛擬算力的每一次擴張,都會在實體世界留下發熱的足跡。散熱工程師的價值,就是不讓這筆物理帳單,被埋沒在光鮮亮麗的投影片背後。

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AI 進雞舍,感測器顧豬場:科技如何成為畜牧業的最佳幫手?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2026/09/05 ・3583字 ・閱讀時間約 7 分鐘

從仰賴人力巡視、憑經驗判斷,到導入感測、影像辨識、聲音分析與 AI,智慧畜牧正逐步以數據支撐養殖決策。(圖片提供:Shutterstock)

過去,養雞農得在半夜走進雞舍,靠耳朵分辨雞隻有沒有出現「囉音」(呼吸道疾病的特有聲音);但農民時間有限,一天頂多進雞舍巡三次,而打噴嚏、咳嗽這類異常聲音,又常和背景噪音太相似、不夠明顯,「漏聽」幾乎在所難免。

如果有一套系統能全天候守在雞舍,不僅聽見異常聲音,還能透過影像觀察雞隻狀態、同步記錄體重,情況會不會有所不同?這正是「智慧監測走進畜牧業」的真實場景。

透過感測、影像辨識、聲音分析與 AI,畜牧養殖管理,已經逐步從仰賴人力巡視、憑經驗判斷,轉向以數據支撐的決策;智慧畜牧不只能提高生產效率,也能改善動物福利與整座牧場的生物安全。

本文從家禽到豬隻,採訪兩位長期投入智慧畜牧管理的研究者:國立中興大學生物產業機電工程學系蔡燿全副教授以及國立臺灣大學生物機電工程學系郭彥甫教授,探討科技如何成為畜牧業的最佳助手。

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透過機器視覺與深度學習,系統能辨識母豬的姿態,量化進食、站立與哺乳時間,協助豬農及早發現健康異常。(圖片提供:臺灣大學生物機電工程學系郭彥甫教授)

科技接手觀察,補上人力巡視極限

「如何客觀量化健康指標,其實相當困難。」蔡燿全副教授指出,人工巡視的限制,在於「人不可能一直在現場」。以雞舍為例,雞隻體重反映健康狀況,但用「肉眼估算」並不精準,原因出在羽毛會隨當下溫濕度蓬鬆變化;至於雞隻的消化道疾病,則要看肛門與糞便,但「異常聲音」要在夜深人靜的半夜靠「人耳」去分辨,這些都是雞農單靠人力會存在的侷限。

養豬也是。郭彥甫教授指出,過去豬農評估一欄豬的健康狀態,多半是走進去、用肉眼看一下,母豬花多少時間吃料、站立、有沒有在哺乳,無法精確量化判讀。

靠肉眼、人耳判讀,既消耗人力、又不夠精準,因此,智慧畜牧把這些工作交給機器,透過感測器接手觀察,目標在於「及早發現」。

以雞舍為例,機器讀的是「身體徵象」。

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蔡燿全副教授指出,透過「家禽監測系統」,在雞舍裝設麥克風、攝影機與秤重平臺,把叫聲、雞冠與雞眼的顏色、體重,連同溫濕度、風速、氣體等環境資料,一併轉成可判讀的數據。

以體重為例,當雞隻走上秤重平臺,秤出幾隻的總體體重後,平台上方的攝影機,再以AI影像辨識方式,辨識出秤重平台上的雞隻數量,進而換算出雞隻的平均體重,更進一步的做法是,只要在雞舍中央架一臺主機,建立「影像輪廓對應實際重量」的關係,雞舍的其餘角落,只需由上往下拍的攝影機(不必裝設秤重平臺),單靠影像就能推算體重。這也同步解決了動物福利的問題:不必再人工抓雞懸掛量重,對雞隻的干擾降到最低。

在豬舍方面,機器讀的則是「行為與姿態」的動態變化。

郭彥甫教授指出,只要在母豬分娩欄後方架設攝影機,以機器視覺與深度學習,辨識母豬的姿態,量化牠花多少時間進食、站立與哺乳,同時逐隻追蹤欄內仔豬的移動,把狀態分成哺乳、休息與活動三類。當母豬把乳頭壓住、遲遲不讓仔豬吸奶,又不太進食,系統就能標記出這頭母豬已接近生病,整欄仔豬可能跟著吃不到奶、活動力下降。這些畫面,都讓長期被關在窄欄、行動受限的母豬處境,能夠直接被機器紀錄、透過數據化被豬農看見。

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專家教會 AI 讀懂異常,監測從記錄升級為預警

但機器「看得到」只是第一步,「讀得懂」則要靠人與 AI 協作。

以豬舍的應用場景為例,郭彥甫教授指出,AI的機器學習過程,得先由「人」在影像裡,把豬一隻一隻單獨標註起來,累積上千張影像之後,提供給AI學習、訓練,確保AI能夠「讀懂」之後,之後就由機器接手,自動辨識每一隻豬;例如有些小豬在吃飼料、有些在喝水、有些在打架、互咬;郭彥甫教授指出,這套AI 辨識仔豬「日常行為」的準確率已達到91.36%,等於在100隻仔豬中,AI就能精準判讀出91.36隻的行為模式。

雞舍的場景也是同樣邏輯。蔡燿全副教授解釋,透過預先架設機器在雞舍,進行現場錄音,接著以濾波去掉雜訊、把聲音切成小段,再請專家逐段標註,哪些是正常叫聲、哪些是異常囉音,取出聲紋特徵之後,再餵給AI機器學習,訓練出辨識模型。

當機器學會判讀後,監測的價值就能直接從「記錄」,升級為「預警」。

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舉例來說,雞舍的聲紋辨識系統,由於是24小時錄音,在農民尚未察覺、還沒記錄到異狀之前,系統就先發出「偵測到異音」的預警,不會等到農民到現場查看才發現。此外,影像辨識系統則可以預先偵測到人眼較難察覺的雞眼異常(雞眼異常後2至3天會出現較高死亡率),等於替農民爭取到提早3天處置的黃金時間。

預警換來實際效益。蔡燿全副教授表示,根據合作雞農的回饋,導入這項系統之後,育成率可提升約3%,因為透過系統24小時不間斷監控,農民更能做到「及早發現、及草治療」,提高雞隻「從飼養到出貨」生命週期的完整性。此外…….傳播途徑。蔡耀全副教授補充,傳統雞隻育成率大約落在80%,導入系統這幾年來,育成率持續提升,近年來已經逐步成長至85%至87%。此外,因為農民不再需要頻繁進出雞舍,也切斷了病原透過人腳、野鳥糞便帶入的傳播途徑。蔡耀全副教授補充,傳統雞隻育成率大約落在80%,導入系統這幾年來,育成率持續提升,近年來已經逐步成長至85%至87%。

豬舍也是。郭彥甫教授指出,量化母豬的姿態與哺乳行為,能夠提早判斷牠是否接近生病,另一方面,系統對仔豬群體活動力的追蹤,則讓農民能夠更早察覺「一頭母豬不好、整欄仔豬跟著受影響」的連鎖效應,進而提早做出相對應的準備措施。 科技帶來的好處,除了提前預警,減少人為疏漏,當農民的巡視工時下降、勞動強度減輕,也能間接讓更多青年農民,願意回鄉接手畜牧場。

雞舍聲紋辨識系統可 24 小時錄音,在農民察覺異狀前發出預警,影像辨識也能提早發現人眼較難察覺的雞眼異常。(圖片提供:Shutterstock)

技術到位、市場未到,智慧畜牧的應用挑戰

然而,儘管智慧畜牧的技術持續進步,但要真正落地應用並普及化,目前仍有待跨越的門檻。

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「因為農民沒有 IT 部門。」蔡燿全副教授點出了智慧畜牧最大的門檻:推廣難度高。

他解釋,老一輩農民對科技熟悉程度較低,一旦網路不穩、甚至插頭沒插上的小狀況,原廠可能就得親自跑一趟畜牧場,服務成本相當高,再加上臺灣市場規模有限,負責落地推廣、技術轉移的農業科技公司,意願自然不高。

此外,「農民投入意願」也是一大門檻。「如果這個科技一定可以幫他賺到錢,他就會樂意接受。」郭彥甫教授觀察,豬農評估導入系統的關鍵,在於能不能幫他「賺到更多錢」,而非只是「節省時間和勞力」,「如果只是省下勞力,農民多半會傾向自己來、或是另外聘請人力。」臺灣雖然在2020年就從口蹄疫除名,但近年來面對周邊國家持續存在的非洲豬瘟等疫情風險,豬農對外部人員(智慧農業團隊、農業科技廠商等)進出格外謹慎,都讓智慧畜牧的應用落地,還需要更多溝通與推廣。

最後一道判斷留給人,「資料治理」智慧畜牧下一步

換句話說,智慧畜牧的技術本身,其實已經備妥,唯獨產業與市場的節奏,還需要時間跟上。

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從雞舍到豬場,感測與 AI 接手了「看」這件過去只能靠人力與經驗撐著的工作,效率、動物福利與疫病防線,也因此被重新畫過一遍。

值得一提的是,兩位研究者不約而同都將「最後一道判斷」留給了人:雞隻該不該投藥、母豬難產怎麼處置,這類牽涉責任的決定,仍由農民與獸醫拍板,AI 負責的是更精準的監測、讓異常更及早被發現。

隨著愈來愈多養殖現場,開始累積這些數據,郭彥甫教授預測,「資料治理」將是畜牧業下一步的趨勢。他解釋,當養殖場規模擴大、不常親臨現場的經理人將更依賴簡單直觀的報表,掌握場內狀況;而這些累積下來的數據,還能推估產量、預估禽隻出場時機,同時對接市場價格,做出更合適的決策。

資料來源

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  1. 中興大學生物產業機電工程學系蔡燿全副教授
  2. 臺灣大學生物機電工程學系郭彥甫教授

原文連結:https://pse.is/9k7pkt

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想要減肥或控制體重?先散步評估一下吧!——《大自然就是要你胖!》
天下文化_96
・2024/07/02 ・1877字 ・閱讀時間約 3 分鐘

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恢復初始體重與延長健康壽命

身體的能量大多由細胞裡的能量工廠產生,也就是粒線體。這種能量以 ATP 的形式存在,用來驅動體內種種的生物過程,維持新陳代謝。攝取果糖後,身體會產生尿酸,對能量工廠造成氧化壓力,導致 ATP 產量減少,最後果糖所含的熱量會以脂肪和肝醣的形式儲存在體內。這個過程能幫助我們儲備能量,以因應食物不足的狀況。

生存開關活化所產生的氧化壓力,可能對細胞內的能量工廠和身體其他部位造成損害。在自然界中,這種氧化壓力通常為時短暫,能量工廠很快就會恢復正常運作。相對之下,現代人體內的生存開關卻是全年無休、火力全開。原本是為了生存而暫時抑制粒線體的能量產生,沒想到卻變成一種永久的枷鎖,並帶來嚴重的後果。

長期暴露在慢性氧化壓力中,會使能量工廠的結構發生變化。粒線體會變小,功能下降。即使在生存開關並未活化的狀況下,粒線體產生的能量也不復以往。這等於重新設定了新陳代謝的基礎值,降低能量的產生和使用,隨之而來的便是體重增加。因為身體現在認定減重前的體重才是正常,所以將體重減輕視為生存威脅,於是調整新陳代謝速率做為因應。這時,你的新陳代謝就成為你的敵人!

長期暴露在慢性氧化壓力中,粒線體會變小,降低能量的產生和使用,隨之而來的便是體重增加。因為身體現在認定減重前的體重才是正常,所以將體重減輕視為生存威脅,於是調整新陳代謝速率做為因應。圖/envato

生存開關長期處於活化狀態,不只會影響體重和能量。現在更有證據指出,慢性或反覆出現氧化壓力,也會導致人體老化,於是皮膚出現皺紋,內臟器官緩慢磨損。所有的食物攝取,多少都會對能量工廠造成氧化壓力(第一章曾說過,減少熱量攝取可能延長壽命,原因可能正是在此)。然而,與其他營養相比,攝取果糖對粒線體造成的氧化壓力要大得多。

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在我看來,若能在粒線體受到永久損傷之前,及早對肥胖症展開治療,效果最好。的確,我個人的經驗是,兒童和青少年的肥胖症比較容易治療,只需要改變飲食,減少攝取會活化生存開關的食物,因為年輕人仍然擁有大量功能正常的粒線體。相較之下,要治療肥胖症的長期患者挑戰就高得多,因為他們的能量工廠長期承受慢性的氧化壓力。然而,任務仍然可能達成,關鍵在於恢復粒線體。

要治療肥胖症,就得增加粒線體的產能

我們被「鎖定」在高體重和低能量的狀態,這聽來真是令人沮喪,但這種狀態並非不能改變,能量工廠是可復原的。基本上有兩大方法,首先,盡量減少對能量工廠的損害,讓它們有時間自然恢復。這種方法主要著重在中止生存開關持續活化。其次是積極修復能量工廠,甚或是增加生產粒線體,以彌補失去的數量。

評估粒線體的健康,你可以從散步開始!圖/envato

在討論如何達成這兩項目標之前,我想先提供簡單的方法,讓你評估自己能量工廠的健康狀況:觀察自己的自然步態,也就是平時的行走速度。你可以記錄自己繞行附近一個街區的時間,同時佩戴計步器計算步數,然後算出每秒行走的步數和距離。另一種方法更簡單,只要記錄繞行街區的時間,將現在的時間與之後的時間進行比較,就能判斷粒線體的健康狀況是否改變。重點在於測量時要採行自然步態;換句話說,行走時請勿故意加快腳步。正常的步行速度約為每秒 1.2 公尺,但每秒 0.6 至 1.8 公尺都算正常範圍。我建議把目標設定為每秒 1.2 公尺以上。長期超重的人步行速度通常較慢,平均約為每秒 0.9 公尺。

研究顯示,自然步行速度與粒線體的品質呈現正相關,步行速度較快的人壽命較長,整體健康狀況也較好。步行速度減慢可能是因為骨骼肌疲勞增加,或 ATP 濃度低。值得注意的是,年輕超重者的步行速度往往與其他年輕人相似,但隨著年齡增長,超重者和正常體重者之間的步行速度差異會愈來愈大。

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我鼓勵你去散步,評估你的自然步行節奏。這可幫助你深入了解減肥和維持體重的難易程度,不僅如此,長期監控自己的自然步行速度,還有助於評估體重控制的整體進展。

——本文摘自《大自然就是要你胖!》,2024 年 06 月,天下文化出版,未經同意請勿轉載。

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天下文化_96
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