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喂?喂?你有聽到嗎?去除訊號死角怎麼這麼難!——《神奇物理學》

商周出版_96
・2022/10/14 ・2371字 ・閱讀時間約 4 分鐘

不斷掉入收訊黑洞

在德國高速列車 ICE 上從柏林(Berlin)打電話到科隆(Köln):「喂?喂??(快速地查看了一下手機)……我快到柏林了,可能很快就會經過了……喂?……你剛離開(把手機貼在耳朵上)……喂?……(聲音變大了)……列車停靠下一站的時候我再打給你,好嗎?」

雖然高速列車 ICE 上接聽手機的專用區域已經加裝了增強手機收訊的強波器,但這種狀況仍然不斷發生,讓人覺得這段車程有夠累人,尤其是擔心斷訊時,還會不自覺地加大聲量。大聲說話當然沒用,但我們還是會這樣。讓人在全國各地都能接聽手機到有什麼難的呢?為什麼在某些地區,我們每隔幾公里就會掉進收訊黑洞,要怎麼改善這種狀況呢?

我們對這個議題的興趣是在德國下巴伐利亞地區(Niederbayern)某場研討會上被引出來的,已經忘了會議主題是什麼,不過休息時間發生的事我們還是記得很清楚。

有一群人跳起來興奮地揮舞雙手,跑來跑去開心極了,直到有人喊了一聲:「有了!」然後所有人衝到他旁邊擠在一起,像是在小孩生日派對上玩搶椅子遊戲,不過這群人想要的不是椅子,而是更珍貴的東西:手機訊號

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每次自由活動時間或晚上到山上散步,只剩「德國電信」(Deutsche Telekom)的通訊用戶手機還有訊號時,會讓人心情變得更煩躁。

走來走去,卻到處都沒有訊號。 圖/GIPHY

前文中提到的每個人似乎都有個故事好說。德國的通訊網絡就像一塊充滿孔洞的乳酪,似乎到處都有訊號死角。在國際行動網路報告權威機構「打開訊號」公司(Opensignal)的一項研究中,調查了用戶使用手機通訊的體驗,德國在 100 個國家中,排行第 50 名,落後於印尼和位於中亞的吉爾吉斯坦共和國(Kyrgyzstan)。

鄉下地方的訊號特別不穩,但柏林中部地區也是,顯然這裡有個 4G 黑洞。據傳有位部長說自己不會在車上與外國同僚講電話,因為要是一直斷訊,那就太尷尬了。

現在還不清楚這個問題到底影響有多大,因為「死角」沒有科學定義。是有些路上沒訊號就算嗎?還是要整個地區都沒有呢?那麼「德國電信」的用戶有訊號,但「沃達豐」(Vodafone)電信公司的用戶沒訊號的地區,又怎麼算呢?

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不過有一點很清楚,在德國光用手機講電話就不順暢了,更別說上網。畢竟,我們不只希望打電話時不斷訊,還想要開視訊會議,理想狀況下,啟動自動駕駛的汽車應該要能透過網路聯繫其他自動駕駛的汽車才對。這在技術上可行嗎?

訊號的傳輸暗藏著物理技巧

看看打電話時會發生什麼事。當你打電話給某人時,你的手機會發出電磁波,它們會在空中散開尋找下一個輸電桿,「基地臺」就是聚集這種接收手機訊號輸電桿的小區域。當我們從柏林搭火車到科隆時,主掌手機訊號傳輸的基地臺會從這個移到另一個。你的手機訊號會透過定向無線電(Directional Radio)或電纜轉發給在辦公室同事、在家的孩子,或者你是一名政治家,訊號會轉發給你外國的部長級同僚。

我們家孩子曾經試圖尋找這種天線,他們尋找時,腦中想的是必須安裝在屋子某處的那種典型細天線,或是俗稱小耳朵的碟型衛星訊號接收器。不過手機天線不是長那樣,它更像是一根連著整串怪異灰色長方形盒子的粗壯金屬棒,這種形狀是特意配合天線必須為長條形所塑造的,其中暗含著物理技巧。每個盒子裡接連安放著幾個同款發射器,如果只用到一個發射器,訊號會向各個方向均勻發散,也就是向上、向下和向左右周圍,有點像是發光的燈泡。但大家通常不想要向上和向下的訊號,尤其是住家就在發射下方時。

圖/商周出版

工程師會面臨一個問題:要如何控制訊號盡可能向前發射,而非朝其他方向發散?以燈泡為例,是用燈罩來解決燈光散射的問題,只讓光線投射到需要的方向。無線電天線很難做到這一點,但有一種簡單卻讓人激賞的物理方法可以控制發射方向:讓幾個發射器彼此發射無線電波,以便互相控制。

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這就是基地臺上的無線電天線桿會重疊裝載數個天線的原因,這樣它們發射出來的無線電波就會交疊。如果將這些天線對齊,與地面平行的橫向電波會增強,波峰和波谷則弱化或甚至相互抵消,並以這種方式將訊號傳輸至發射器另一端的目的地。在沒有山脈、樹木、或房子等任何障礙物的情形下,這種平行於地面傳播的方式,可以將訊號傳送到很遠的地方,至少在德國離岸 30 公里的地方通常都還能講電話。

圖/商周出版

現在我們當然想要找到自己的無線電天線桿,下一個天線桿可能在住家公寓附近的什麼地方呢?我們在去商店購物的路上和散步的路途中朝上張望,看起來可能很像個傻子。我們懷疑天線在住家西邊,因為位居東邊的客廳訊號總是最差。一開始,我們什麼也沒找到,所以上網搜尋最近的手機基地臺。終於找到了!在德國聯邦網路局(Bundesnetzagentur)的網站上,可以準確看到基地臺分布情況(我們對分布圖的詳細程度感到非常驚訝)。

在這個網站,不僅可以看到通常安裝在大型建築物上的大型天線位置,還有其他小型基地臺(Small Cell),這些小型基地臺安裝的是較小的天線,通常位於人潮眾多的地方,例如展覽廳或市中心。結合 Google 街景地圖,就可以輕鬆查看負責你手機訊號的基地臺所在位置。

——本文摘自《神奇物理學:從重力到電流,日常中的科學現象原來是這麼回事!》,2022 年 9 月,商周出版,未經同意請勿轉載。

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商周出版_96
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閱讀商周,一手掌握趨勢,感受愜意生活!商周出版為專業的商業書籍出版公司,期望為社會推動基礎商業知識和教育。

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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

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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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多功能又超便利USB Type-C顯示器,看似完美其實潛藏風險?
宜特科技_96
・2023/07/28 ・3713字 ・閱讀時間約 7 分鐘

一個人正在同時使用雙螢幕連接筆電跟桌機
圖/宜特科技

可傳輸、可充電,且高清畫面的 USB Type-C 顯示器,你了解多少呢?如此多功能,幾乎可取代主機的 USB Type-C 顯示器,卻隱藏了五個潛在風險!

本文轉載自宜特小學堂〈別讓相容性成為產品的絆腳石 如何解決USB Type-C顯示器雙功能支援問題〉,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!

2022年底,歐盟議會正式拍板定案,強制在2024年秋季前,在歐盟銷售的手機、平板、數位相機等消費性電子產品,都必須統一使用 USB Type-C 充電介面,降低電子垃圾產量。

歐盟執行委員Margrethe Vestager拿著各種規格的線材
歐盟通過2024年底充電器將統一 Type-C 規格,圖為歐盟執行委員。圖/Margrethe Vestager推特

消息一出,市場目光紛紛轉向獨立規格的蘋果,更有傳言,今年九月登場的蘋果旗艦手機 iPhone 15 系列,也終將改為 USB Type-C,正式跟 Lightning 說再見。

其實不只是手機,近年來在消費性電子產品, USB Type-C 早已是主流規格。無論是系統端、筆記型電腦、儲存裝置、顯示器等,各種 3C 周邊產品,都可看到 USB Type-C 介面的蹤跡。

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一台蘋果的平版跟Lightning、USB TYPE-C 接頭
USB Type-C 將取代 Lightning 接頭。圖/宜特科技

為什麼 USB Type-C 如此受到歡迎?它的最大優勢,就是可以將檔案傳輸、影像輸出及充電功能全部集合在同一條連接線中,並提供高達 100W 的充電電流!也不像早期一種產品就需要一種規格的線,光 USB 這個介面,就讓消費者常常被混淆不清到底是用了哪一種規格的 USB 線材。

因應市場趨勢,許多顯示器大廠也將顯示器不拘限於單一功能,而是開發出集多功能於一身的機種。例如:結合了 USB Hub (USB集線器)功能與網路功能,可替消費者節省另外購買USB Hub等周邊產品的費用,也增加了桌面使用空間。於是,顯示器是否具備多功能,也逐漸成為使用者選購的指標之一。

那你的螢幕有 USB Hub 功能嗎?若螢幕不再只是螢幕,對生活有多少改變嗎?

一、 再也不必彎腰找主機插槽,從螢幕就能輕鬆傳輸資料

如同前面所述,當螢幕顯示器不再只有基礎的顯示功能,新增的 USB Hub 端搭配 Type-C 介面,更能幫助使用者將眾多裝置集結在一台裝置中。

例如:儲存裝置,如外接硬碟及小型隨身碟、外接鍵盤、滑鼠等,或是其它不需再外接電源的 USB 相關設備,都可以一併接到螢幕的 USB Hub ,再也不必再彎腰找主機的 USB 插槽,還擔心電線亂糟糟。

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USB TYPE-C螢幕顯示器可以連接的裝置示意圖
螢幕不僅有顯示功能,後端的 USB Hub 搭配 Type-C 介面,讓使用者輕鬆連結許多裝置。圖/宜特科技

甚至,已經有推出可支援網路介面的顯示器!讓使用者在電腦主機沒有網路介面的情況下,可以透過顯示器使用有線網路,讓自己無論是處在有線或無線的網域時,都能夠方便的使用網路,真是太方便了。

二、 USB Type-C 顯示器支援雙功能,高速傳輸還是高清畫質,由你來決定

擁有 USB Hub 的顯示器,還有一個更厲害的功能,就是使用者可在高速傳輸和高解析度這兩項功能中,自行切換優先權。

基於 USB Type-C 介面在顯示部分中,依循的規範是 VESA(Video Electronics Standard Association, 視訊電子標準協會)DisplayPort 規範中的 Display 替代模式(DisplayPort Alt Mode)。

而將 DP 技術應用在 USB Type-C 介面中,被稱為 DisplayPort Alt Mode Over Type-C 技術。 DisplayPort Alt Mode 擁有多樣性傳輸模式,即可同時傳遞高解析度影像、USB 檔案傳輸及充電功能。

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品牌廠在開發商品時,為了製造更便利於消費者的功能,便在設計上賦予 USB Type-C 使用者自行選擇「顯示解析度」或「資料讀取速度」這兩方面的優先權 (USB Prioritization Function)。

VESA 是什麼單位?什麼又是 Lane?
VESA 是「視訊電子標準協會」英文全名 Video Electronics Standards Association的縮寫,該協會制定了許多關於視訊及顯示周邊產品功能的安裝標準、測試規範、標準測試認證等等,它們為 PC、工作站和消費電子行業制定行業範圍的接口標準,展現產品有獲得 VESA 的認證,對於廠商來說是品質的肯定。

那什麼是「Lane」?
DisplayPort 這個介面,跟 HDMI 之類的顯示介面不同,它分成四個通道(Lane)來發送訊號。依據使用者的視頻產品設定,決定頻寬的使用量,看會需使用到兩個通道或四個通道的頻寬,也就會稱為 2 Lane 或 4 Lane 。
而當DP技術應用在 USB Type-C 介面中,就是把 DisplayPort 的顯示頻寬與 USB Type-C 的 USB 頻寬,都必須包含在 4Lane 頻寬內去使用。

看起來可能有點抽象,我們依循 VESA Display Port 規範,實際舉例兩種使用情境來說明:

(一) 降低解析度,提高傳輸速度,使用 DisplayPort 2 Lane 頻寬:High Data Speed

第一種,使用 2 Lane 頻寬,僅用原本顯示頻寬的一半,來處理顯示的解析度及畫面構成,並將 USB 資料傳輸頻寬,調整至 USB 3.0 的速度來使用。

例如:為提高 USB 資料的傳輸速度至 USB 3.0 ,來達到高速傳輸的效果,更改使用設定為: 將原可支援到 4K 解析度更新率為 60fps (3840×2160@60Hz)的螢幕,調降成顯示解析度至 4K 解析度更新率為 30fps(3840×2160@60Hz)或是 2K(2560×1440)的解析度。

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(二) 支援高解析度最佳畫質,降低資料傳輸頻寬使用 DisplayPort 4 Lane 頻寬:High Resolution

第二種,使用 4 Lane 頻寬,讓支援到 4K(3840×2160@60Hz)更新率的高解析度螢幕,可優先使用最佳畫質來顯示。由於 USB Type-C 的頻寬是固定的,資料傳輸就會降到 USB 2.0 的速度。

三、方便之餘,潛在的風險知多少?

這類的產品設計上,對於使用者來說,真是一項智慧及便利的功能。但其實,在設計及開發的過程中,要完美兼具顯示及 USB 資料傳輸功能,卻不是一件容易的事。

為了確認產品品質,廠商需要讓顯示器做相容性測試(Compatibility Test),而宜特訊號測試實驗室,從累積了上千筆的實驗數據中,分享五項最常見的疑難雜症:

(一) 畫面全黑,突然從螢幕中看到了自己
在螢幕相容性上最常出現的問題,就是顯示器因無法正常接送訊號,而呈現出畫面全黑的狀況,也就是所謂的黑屏,造成使用者無法正常看到電腦畫面。
然而,這只是常見問題之一。

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一個男人的螢幕呈現黑屏
顯示器因相容性問題造成的黑屏狀況。圖/宜特科技

(二) 畫面出現雜訊,不是你眼花是它真的有問題
另一種在相容性上很常出現的問題,顯示器會出現零點幾秒鐘,甚至長達一至兩分鐘的雜訊畫面,干擾了使用者正常使用電腦的狀況。

一個女子的螢幕顯示器畫面出現雜訊問題
因相容性問題導致螢幕出現雜訊。圖/宜特科技

(三) 電腦主機莫名重新啟動,導致使用者資料通通消失
相容性中有一個很深奧的問題,就是 USB 速度上的切換,會使得電腦主機無端地自動重新啟動,導致使用者正在使用的資料,均無法被儲存,工作中的任何內容,都有被抹滅的風險。

(四) 資料存取速度慢,說好的 USB 3.0 高速傳輸呢?
資料傳輸速度應該提高至 USB 3.0 的裝置,卻仍舊停留在 USB 2.0 的速度。如何確認產品達到 USB 3.0 宣稱的 Super Speed ? 我們可藉由檢查 USB 速度的軟體工具,來確認其 USB 速率模式是否只有 High Speed ,而非宣稱的 USB 3.0 Super Speed。

(五) 資料無法被讀取
USB 設備無法被電腦讀取或使用,此點比例稍低於前面幾項。當此問題發生時,通常 USB Hub 還能運作,只是對於某些品牌的 USB 設備相容性較差,導致該設備無法在螢幕 USB Hub 上正常運作。而發生問題的設備也較廣泛,常見的包含 USB 隨身碟、視訊攝影機、滑鼠鍵盤等等。

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五大常見的螢幕相容性問題比例圓餅圖
透過宜特訊號測試實驗室的資料庫,上述問題發生的比例。圖/宜特科技

上述五項問題中,「黑屏」(Black Screen)與「雜訊」(Corruption),算是比較嚴重且常見的相容性問題,深切影響使用者對於該產品,乃至整個品牌的信任度。按圖四來看,在螢幕 USB Hub 問題中,此兩種加起來所占的比率將近50%之多,不可不重視。

近年,各大品牌廠力推的整合型產品,對於消費者來說,增加了更多的便利性,能搭配的周邊設備種類也是千變萬化。但隨之而來的,即是各類設備的相容性問題浮上檯面,那要廠商該如何確保產品品質呢?

宜特訊號測試實驗室,除了可提供 USB/DisplayPort/HDMI/VESA DisplayHDR 等多項標準測試及官方認證服務外,針對各式各樣不同的客戶產品功能,能客製化制定相容性的測試項目,並依循著使用者角度,設計出專業詳細的測試步驟,找出產品與其周邊設備相容性的問題點,協助客戶解決棘手問題,更能為品牌客戶的 USB Type-C 及其他各類產品的相容性嚴格把關。

本文出自 宜特科技

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「科學家也需要 Art!」持續破解果蠅大腦神經迴路的李奇鴻
研之有物│中央研究院_96
・2022/04/11 ・6084字 ・閱讀時間約 12 分鐘

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/歐宇甜、黃曉君、簡克志
  • 美術設計/林洵安、蔡宛潔

神經科學與視覺

我們怎麼「看到」顏色,「察覺」東西在動?大腦如何產生視覺?中央研究院「研之有物」專訪院內細胞與個體生物學研究所所長李奇鴻,他是國際知名的神經科學家,過去長期在美國國家衛生院(National Institutes of Health)做研究,2018 年回到中研院貢獻自己所學。李奇鴻的實驗室主要是以果蠅視覺系統為模型,研究神經元如何在發育過程形成複雜的突觸連結,以及神經迴路如何產生視覺來引導動物行為。

李奇鴻是國際知名的神經科學家,研究神經迴路如何產生視覺來引導動物行為。圖/研之有物

技術帶動神經科學研究

神經系統如何運作?這對以前的科學家來說是黑盒子。由於大腦發生錯誤或出問題時,會直接表現在外在行為上,早期科學家想了解人腦運作機制,只能透過腦部哪裡受傷壞掉或中風等,知道腦部的大概功能區域,但沒辦法進入細胞層次。

「在生物學的發展上,除了需要有智慧的思考,其他都要靠技術去推動。你可能想到一個有趣的題目,但也許要 30 年後,才出現足夠的技術來解決問題。」李奇鴻舉例,從光學顯微鏡、電子顯微鏡、電生理技術、分子生物學到結構生物學發展,每個都在細胞、分子、及系統層次開啟了新的世界。

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隨著顯微技術與遺傳工程日益完備,果蠅成為現今熱門的腦科學研究對象。李奇鴻指出,「果蠅的生長速度快,相較老鼠要幾個月成熟,果蠅只要兩週。果蠅的大腦複雜程度介於人和單細胞生物中間,結構跟人高度相似,成果可應用在人身上。」

因此,近 10 幾年來是神經科學大起飛時代,科學家透過遺傳學方法控制果蠅的神經元活性、觀察行為,藉此了解哪些基因會影響大腦發育和運作,逐漸破解神經迴路的奧祕。

「我在選博士後研究時,想到底要做線蟲、老鼠、魚、果蠅或其他模式生物?最後才選果蠅。回想起來,近年剛好碰到果蠅相關技術蓬勃發展,選果蠅是很正確的決定!」李奇鴻笑道。

李奇鴻引用知名神經科學家 David Marr 的三層假說(tri‐level hypothesis),認為大腦運作有三個層次:

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  1. Computation level(運算):神經系統在做的事,如分辨顏色、觀察東西移動、辨認物體是圓是方、是蘋果或橘子等。
  2. Algorithm level(程序):神經系統的操作方式、程序怎麼做。 
  3. Implementation level(實行):神經系統如何透過神經元、神經網路來達成這個程序。

李奇鴻表示,「過去多數神經科學家都在討論 computation,再探究 algorithm,卻沒辦法解決 implementation 。現在因為具備技術,科學家終於能找出 implementation,再回推上層問題,甚至發現 algorithm 跟原本想的不一樣。」

視網膜感知系統怎麼運算?

關於神經系統的操作方式(Algorithm level),也有因為技術進步而解決爭議的案例。李奇鴻舉例,以前神經科學家在研究視覺系統感受物體運動的機制,曾出現幾種理論,HR 理論認為神經訊號是用乘法,另一派 BL 理論認為是用減法,爭議了很久。

近年科學家發現,原來視網膜感知系統的運算機制是混合的,一共三種,稱為 HR-BL 混合視覺運動偵測器。過去兩派都只對了一半。

關於視網膜感知系統的運算機制,過去 HR 理論和 BL 理論都只猜對其中一種方向(打勾處)。資料來源/Current Biology

Hassenstein-Reichardt(HR)模型:從昆蟲行為研究而來。

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  1. 當有偏好方向(從左到右)的視覺刺激出現,左邊的光感應神經元收到訊號,這個信號會被延遲(時間 τ),接著右邊的光感應神經元收到訊號,兩者的訊號會同時到達下游的神經細胞(X),訊號將會相乘,生成運動訊號。
  2. 當有非偏好方向(從右到左)視覺刺激出現,兩個訊號會在不同的時間到達,不會生成運動訊號。

Barlow-Levick(BL)模型:從兔子電生理研究而來。

  1. 當有偏好方向(從左到右)的視覺刺激出現,左邊的光感應神經元收到訊號,接著右邊的光感應神經元收到訊號,但它為抑制訊號且會被延遲(時間 τ),左邊的訊號會先到達下游的神經細胞,生成運動訊號。
  2. 當非偏好方向(從右到左)視覺刺激出現,左、右兩個光感應神經元的訊號會在相同時間到達,刺激訊號和抑制訊號互相抵銷,不會生成運動訊號。

持續分析果蠅大腦的神經迴路!

近代電腦的所有運算都能用 and、or、Xor 三個邏輯閘表達,科學家想知道,大腦裡有沒有類似但更高階的神經迴路運作方式?「從感官到行為比較容易觀察和操作,目前在視覺運動方面的神經迴路運作,我們知道的最多。」

李奇鴻近年在做昆蟲視覺與行為研究,發現昆蟲在感受顏色,如綠光和紫外光時,感光細胞的處理方式是先將紫外光跟綠光的強度做比較,把兩個光的強度相減,讓原本兩個訊號變成一個訊號,所謂的「顏色拮抗」。

「這種神經迴路能解析、比較兩個顏色強度的差異性,因為大部分在視覺上最重要的正是對比。拮抗運算模組能在一片訊號裡找出哪裡最強、其他較弱。其他感官機制也一樣,像觸摸物品時有凸出來的部分較重要,聽覺上要找出哪個聲音特別高等,讓最重要的訊號能凸顯出來。」李奇鴻補充道。

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2021 年李奇鴻的團隊首次發現果蠅視覺系統堆疊了多套拮抗運算模組,以達成顏色及空間接受域雙拮抗的效果,成果發表在《Current Biology》。這樣的神經迴路可以比較相鄰的顏色,產生色彩區間對比感。「沒這樣的功能,我們就看不出紅配綠很悲劇了!」李奇鴻笑道。

科學家們正努力鑽研果蠅大腦的神經運算迴路,希望逐步整理出基本運算模組。或許有一天,看似複雜的大腦功能,都可能用基礎的迴路來破解!

李奇鴻實驗室所發現的顏色及空間接受域雙拮抗神經迴路。R1-R6 是吸收頻率範圍較廣的光接收器(輸出刺激訊號),R7 是吸收紫外光的光接收器(輸出抑制訊號),R8 是吸收綠光或藍光的光接收器(輸出刺激訊號)。從 R1-R8 接收光,輸出到神經細胞 Dm8 之後,會形成顏色拮抗效果。此外,相鄰的 Dm8 之間透過特殊的氯離子通道 GluClα 中介,會產生側向抑制作用(Lateral inhibition),形成空間拮抗效果。資料來源/Current Biology

老師是怎麼走上研究大腦神經科學這條路呢?

「我滿晚才走上科學研究的道路。我對電腦有興趣、喜歡寫程式,大學上中國醫藥學院醫學系,家裡也希望我當醫生。不過在實習時,我發現自己對治療病人沒興趣,反而對問題或疾病本身更有興趣。跟幾個老師談過之後,我決定不當醫生,跑去清華大學讀生命科學,後來就到中研院。」

因為有醫學背景,一開始比較想做能立刻解決問題的研究,像是用蛋白質跟毒素的綜合體來治療癌症。但後來了解,如果沒有深刻了解致病機制、沒有鑽進基礎科學研究,很難有突破。

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後來去美國洛克斐勒大學攻讀博士,在洛克斐勒讀書期間,大家常互相交流,對我有很大的啟發。那時我在鑽研結構生物學,希望了解疾病真正的生理過程,曾解開愛滋病病毒跟人體信號傳遞有關的蛋白質結構。

博士畢業前,我接觸到神經科學,感到很有興趣,就去加州大學洛杉磯分校(UCLA)讀博士後,學神經科學裡的發育學,想了解大腦在發育過程是如何用不同分子在細胞間傳遞訊息。那時我待在很大的實驗室,老師不太管學生,要自己想辦法或跟旁邊的人學習,很多人素質都很高,學習環境很好。

之後我進入美國國家衛生院(National Institutes of Health,NIH)開始開實驗室帶自己的團隊,待了 16 年,算是真正進入神經科學領域,直到現在依然在做相關研究。

每個人的人生選擇,都被以前的經歷主導,如果沒有醫學背景,恐怕我不會去學結構生物學或走入大腦神經科學領域。

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老師在美國的研究很順利,那是什麼契機才決定回臺灣呢?回來後是否有不適應之處呢?

「我 26 歲出國,在美國也待 26 年,幾乎完全融入美國生活,實驗室運作得蠻好,連太太也是美國人。但在美國很多年後,內心出現一個很深感覺:我在臺灣待過這麼久,臺灣是我進入科學的起點,也許該回來教教臺灣的子弟。」

剛開始有些想法,曾受邀回臺演講幾次,但沒有下決心。後來出現一個重要轉捩點。中研院分子生物研究所 30 週年慶時邀我回來演講,那時有機會跟歷任所長聊天,這些所長中許多是我過去在中研院碰過的老師。聊了後感觸很深,發現每任所長都要面對分生所的成長或各種問題,每個所長都有獨到的見解和重要貢獻。

我看到分生所運作得很好,覺得非常感動, 內心想:也許我回來能效法他們,也許對中研院細胞與個體生物學研究所的發展能有一點點實質貢獻。

雖然如果待在美國國家衛生院,我也會有這樣一個機會,但還是想帶自己的子弟,把力氣用在自家子弟身上,讓自己的國家和組織進步。我想將在美國國家衛生院學到的經驗,像哪些組織可以運作、哪些不行,嘗試帶回臺灣。

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我很清楚可能碰到的問題,像科學研究會受影響,要重新花幾年時間建立實驗室,但那次契機讓我徹底下定信心。我曾跟廖俊智院長開玩笑,就算不給我錢,我大概也會回來。因為真的覺得這是一個很好的機會,自己能為中研院、為臺灣做些事。畢竟中研院也一直都像我的家!

不過,畢竟過去在美國實驗室和家裡都是講英文,只有打電話給媽媽會說臺灣話,因此, 2018 年剛回臺灣時,國語講得不太流利,臺灣話反而比較流利。

老師覺得美國的研究環境有哪些優點?希望將什麼樣的新觀念、新風氣帶進臺灣呢?

「國外最大特點是學術交流很頻繁,雖然國內也蠻頻繁,但他們交流層次更深入。也就是說,我跟參與的老師交流之後,常能改變想法、做事方法或方向,且是正向的改變。」

國外老師受邀演講,會很積極在幾小時內一直談,在一天中完全沉浸其中,不單講出自己在做的東西,也要求聽眾給予批評或建議等,彼此有深度交流,我每次參加都覺得收穫很多並產生合作可能性。

國內我的經驗是,演講結束後比較缺乏機會跟其他老師深度溝通,領完演講費就屁股拍拍坐高鐵回來。這可能是國內的慣有模式,我覺得需要改變。現在所內我也要求大家,既然花錢請老師來,一定要做深度交流,請對方給予建議。

重要的不是形式或邀到諾貝爾獎得主之類,而是在演講結束後、這個人走出我的辦公室、這些人離開後,對我做的事或做事方法,是不是有什麼實質的改變?在其他科學家交談中是否能得到啟發,改變自己的思考或做實驗方式?或聽聽別人告訴你,你還有哪些沒想到的地方?

分享,也是一種很重要的技術,在交流過程中,當我們可以把一件事講清楚,自己也會茅塞頓開,知道問題在哪。

現在所裡的計畫是把老師分成各種不同興趣小組,組內做交流或有跨組活動。其餘像寫計劃、申請經費、經營實驗室或撰寫並發表文章,這些是基本技術問題。

做任何工作,一個是基本的核心技術,如果沒有「技」就無法生存;另一個是 「藝」(Art) , 可以驅動你一直做下去。訓練人才時,除了培養技術,還要訓練 Art。

老師提到工作上需要 Art,科學家的 Art 是指哪些部分?可以說明得更詳細嗎?

「我想在科學裡面,Art 有很多面向。例如,你怎麼選擇一個問題,怎麼找切入點,如何把一個大問題拆成幾個可攻破的部分,一步步去解開,這是一種 Art。尤其在選擇問題和切入點上,要有獨特的見解或洞燭先機才能成功。」

科學家必須創造有用的知識。什麼叫有用的知識呢?就是聽到學到後,會改變你想事情的方向或做事的方法。很多東西都可以研究,只要科學方法夠嚴謹,都可以得到一些知識。但到底要選擇什麼題目呢?什麼叫做有趣的問題呢?評斷這些就是科學的 Art 。

如果說在人類前面是一個黑暗深淵,知識像光照亮我們前面的路,科學家就像站在最前面,要知道如何踏出那一步?怎麼踏出去?這是 Art。

當科學家看到一個問題、問題成形後,最重要的關鍵是如何選擇一個核心問題去解決。就像玩拼圖時,要放下去最核心、最重要的那塊拼圖。

我回到臺灣後,覺得這裡的研究環境很好,儀器不輸人家,老師很優秀。但可能我們多半只是關注自己的研究,沒有花時間認真去思考,最重要的一塊拼圖在哪裡?當我們有更深度的交流,才能找到最核心的那一塊,做出最重要的貢獻。

李奇鴻說,科學家必須創造有用的知識,也就是會改變做事和想事情方法的知識。至於要選擇創造什麼知識,需要用 Art 來判斷。圖/研之有物

老師在國外的實驗室時是如何帶領研究團隊呢?對年輕的科學家有什麼樣的期待嗎?

「在碩士、博士訓練中最重要的關鍵,是從「讀」科學變成真正「做」科學。我們攤開一本教科書,看到裡面講這個、那個,只是讀人家的科學。即使去念了原始文章,仍然是看著科學怎麼被別人做出來而已。」

自己真正做研究才知道,教科書上每一頁、每一句,背後都可能有數千篇文章支持,那時才知道自己很渺小,懂得謙虛,了解自己一生能做的有限。

所以,每次要跨出一小步,要想該怎麼跨最有效率、得到最大效果。我認為,在碩士班或博士班,最重要的就是了解這種感覺。

有些學生可能覺得,反正我很渺小,世界這麼大,即使做一輩子,即使最成功的科學家,也不過是得到教科書上面的一句話而已,我怎麼做都沒關係啊。 但我們必須帶領學生了解,這個計畫不是老師叫你做才做,而是讓學生覺得這個計畫是自己的,有前進和發展的空間,就像自己的小孩,必須負責。

以前在碩、博士班,剛開始學會技術、實驗做出結果,或能像人家一樣發表文章,會很高興,但這很短暫,真正的轉捩點是我知道有什麼事,是全世界任何人都不知道的那種驕傲,才是真的能支持很久的。我還記得在某一天做到早上五點,從實驗室走出來,知道有個東西全世界只有我知道的喜悅!

當學生曾感受這種發現真實的快樂,你不用規定他早上幾點來、晚上幾點走,他自己就有動機做。

當一個人想這東西應該是怎樣,想辦法做實驗證明出來時,那真的是一種快樂。我想,這是任何其他行業都沒辦法比較的!

學生是要培養成未來的科學家、獨當一面,應該讓他自己走。即使在你看得到的地方,也要讓他自己走出來,而且,他自己想到的,比你告訴他來的有用。

其實,我當老師最興奮時,是學生告訴我那些我不知道的事,會覺得很喜悅,學生想到我沒想到的東西,表示他們有進步,比我還厲害,這很棒!

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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