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科技面料的禦寒創新,讓戶外探險者能從容無畏面對極端天氣

鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2022/10/19 ・2879字 ・閱讀時間約 5 分鐘

本文由 The North Face 委託,泛科學企劃執行。

一到冬季不只寒風冷洌,偶而還夾帶著陰雨、雪水,不只平地氣溫低,如果再遇上寒流溫度下探至十度以下更是常見,高山上溫度更有可能降至零下幾度。在原本就低溫的高山環境下,保持身體乾燥以及隔絕強風的吹襲,保暖與舒適便成了事戶外運動者最要緊的事。

面對如此極端寒冷的環境,探險者要如何做好保暖措施又穿得輕巧能活動自如呢?那就要借重一些具發熱與鎖熱、防水透氣、速乾排汗、特殊織法、等特殊機能性服裝,像是發熱衣、羊毛內層保暖衣、羽絨外套等,從認識面料材質、編織方式到了解保暖機制運作原理,再加上掌握穿搭順序,便能為探險者提供最佳防護。

冬季戶外活動首重保暖避免失溫

冬季從事戶外探索活動高山登山、滑雪,不可輕忽會造成失溫的兩個致命性環境因素:風、雨雪。高山上強勁的風速會加速帶走體表溫度;潮溼也會降低體表溫度迅速散失熱量造成失溫。因此,保持身體的乾燥是避免失溫的第一步。

再則,可藉由禦寒衣物的保暖、防風機能維持住體溫。人類屬於為恆溫動物,正常的體溫約在 36 度- 37 度,主要依靠腦幹中的下視丘中的體溫調節中樞來維持人體溫度的恆定。比如在低溫環境下,血管收縮、汗毛豎起來、顫抖等生理機制來減少和隔絕熱量散失,讓身體產熱。這是人體對外部環境溫度降低的自然反應,但卻容易引起身體的不適,特別是冬季氣溫急遽下降時。

因此,當氣溫變化大時,穿上禦寒衣物的發熱鎖熱「外加」的保暖措施對體溫恆定調節機制非常重要,可避免人體對外部低溫環境的過度反應,降低暴露在危險環境中的風險。

嚴寒氣溫下的保暖防寒對策

究竟冬季從事高山登山、滑雪活動時的保暖機能衣該怎麼選擇?保暖對策該怎麼做?既不會造成身體行動的防礙和背包的負擔。

不妨從認識科技面料材質、保暖機制運作原理開始。像是近幾年很受歡迎的冬季單品—發熱衣,使用高效率的吸濕發熱纖維素材為基礎再進行後處理加工;也有不少商品是使用中空纖維素材來製作,像是 TNF DotKnit™ 雙面針織內層衣料,利用特製紗線,主動吸收皮膚中的水分並將其導出到外部,維持肌膚乾爽。

或是利用創新的編織方式來達到保暖效果,比如 Ventrix™ 透氣隔熱彈性材質上的孔洞,運動時孔洞因身體伸展拉大增加透氣度,在靜態休息時孔洞回復原來大小維持該有的暖度;又比如 Dryvent™ 高品質防水透氣材質,特殊的 PU 防水塗層面料,內裡與網格狀裡布複合而成,能提供最大程度的保護、舒適度。

而戶外領導品牌 The North Face 也推出了令人驚豔的 FUTURELIGHT™ 透氣防水科技,通過奈米紡紗工藝的創新應用,在衣服面料上創造出奈米大小的孔洞,FUTURELIGHT™ 科技能增加服裝透氣性,能讓空氣更容易穿過衣服,協助排出濕氣卻不會損失防水性和耐久性。另外在品牌最新的 Summit 系列服飾的最頂級羽絨外套中,提供 CloudDown 不規則羽絨填充結構,以 800 蓬鬆度羽絨填充,提供絕佳保暖性同時方便打包。

此外,一些保暖且舒適的小技巧和原則也不能忽視:所有的保暖從頭開始,戴帽子,遮陽㡌與毛帽,在還沒有感覺到冷之前最好就能戴上載好。穿上具備防水、排汗材質的衣物保持身體乾爽,防止外部潮溼水氣進入,也防止身體因運動產生的汗水浸溼衣物。穿上防風的外套,保暖防止體溫流失。空氣是優良的熱絕緣體,加上人體發熱,因此形成滯留的熱空氣層,穿上防風的外套來隔絕外界的冷空氣以獲得保暖效果。

頭部、身體都暖和了,腳也不能忽略,記得多帶一雙睡覺用的厚毛襪。厚毛襪、內層中層保暖衣、睡袋三者利用空氣絕熱為基礎形成的保暖機制,能讓戶外探險者在夜間睡眠時獲得足夠的暖度。

分層穿搭調節穿著的保暖度和舒適度

選對保暖機能衣材質是做好保暖防護的第一步。接下來就是利用分層穿搭(layering wear)直白的說法「洋蔥式」疊穿技巧。這種久經考驗屢試不爽的策略,可以根據運動類型、運動量、海拔高度或天氣變化等外在環境條件,來調節穿著的保暖度和舒適度。

那什麼是分層穿搭?疊穿原則要怎麼運用到服裝的選購和準備上,下面將一一拆解說明:

  • 內層,最貼近身體肌膚:

機能需求:透氣、速乾。
服裝類型:排汗速乾內層衣、羊毛內層保暖衣
材質選擇:具有排汗、速乾和透氣舒適的布料。例如:TNF DotKnit™ 高性能服飾內層衣料,特製紗線與雙面針織手法,吸濕排濕肌膚不積聚汗水持續保持乾爽。

  • 中層,做為內層衣與最外層機能衣的保暖中介層:

機能需求:輕量、保暖、透氣、速乾
服裝類型:軟殻衣、軟殻外套、輕型羽絨外套
材質選擇:具有透氣隔熱鎖熱控溫的柔軟面料,保暖輕量不厚重。例如:FutureFleece™ 採用柔韌毛圈全環織物優化了重量和溫控性能,可以提供全天候的溫暖舒適。又例如:50/50Down 有別於以往全身的羽絨填充,50% 的填充面積,利用管狀羽絨填充與透氣面料交錯的結構設計,靈活輕巧,在高強度運動時提供透氣與保暖。

  • 外層,做為空氣隔絕層與多重機能的防護層:

機能需求:防風、防水、防刮、輕量、保暖、透氣
服裝類型:機能外套、羽絨外套
材質選擇:羽絨填充、防水透氣面料,利用空氣絕熱為基礎的被動式保暖材質。例如:CloudDown 不規則羽絨填充結構,讓穿著者能夠在運動量較小或是靜態時加倍保暖。又例如:FUTURELIGHT™ 奈米結構奈米纖維防水透氣布料,在防水膜上增加透氣性,能獲得更好的透氣性,防水透氣兼備保持身體舒適乾爽,讓探索者無懼高山風雨。

一張含有 服飾, 外套 的圖片

自動產生的描述

冬天爬山或賞雪要穿多少才夠保暖?這沒有一個絕對的答案,因為每個人對體感溫度的感受不同。

而且戶外運動的激烈程度、地理條件也不同,還是要依據自身需求去調整選擇。以現代科技面料的創新技術,在材質選擇上更多元也更能滿足高功能性的需求,讓戶外探險者能從容無畏面對極端天氣。掌握好疊穿技巧與材質選擇原則,透過正確的分層搭配,妥善管理熱氣與水份,就能進而提高舒適度和活動表現。

參考資料:

人體調溫機制和外部溫差變化的關係

不只美觀,功能更重要–機能性布料

科技布料

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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

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。

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。

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。

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。

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。

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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