剪頭髮為何不痛？－「這還要問嗎？」之廢話人體科學(系列1)

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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這天辦公室裡出現了這樣的對話：

「哎呀，你怎麼一直流鼻水、擤鼻涕啊？」

「我也不知道，可能是過敏吧！」

「可是我聽說，如果一年到頭都鼻水流不停，可能跟過敏沒關係，屬於『非過敏性鼻炎』喔。」

一直流鼻涕，到底與過敏有沒有關係，今天我們就來了解「非過敏性鼻炎」與「過敏性鼻炎」。

首先，我們先來看看一個簡易的區分表格。

看到這裡，你覺得自己的狀況比較符合哪一邊呢？

接下來，我們分別更深入地看看兩個狀況。

■ 非過敏性鼻炎

「非過敏性鼻炎」的症狀與過敏性鼻炎很類似，患者會鼻子塞塞的，容易流鼻水，擤鼻涕，喉嚨有卡一些黏液，會咳嗽。與「過敏性鼻炎」較為不同的是，多數患者並不覺得鼻子癢、眼睛癢、或喉嚨癢。

另外一個比較特別的是，「非過敏性鼻炎」的症狀在一年四季都可能出現，不像「過敏性鼻炎」較容易在特殊的季節出現症狀。還有，如果你發現自己小時候其實還好，但長大之後卻變得容易鼻塞、擤鼻涕，就比較可能是「非過敏性鼻炎」。

那為什麼會出現「非過敏性鼻炎」呢？學者注意到非過敏性鼻炎患者的鼻腔內，其血管是擴張腫脹的，鼻黏膜看來紅腫並充斥著黏液。會造成鼻腔血管腫脹的原因包括了：

◇ 空氣中的刺激物

聞到煙味、強烈的氣味、香水味，都可能會刺激鼻腔的血管腫脹充血。

◇ 藥物

阿斯匹靈、非類固醇消炎藥、或部分治療高血壓的藥物，會導致非過敏性鼻炎的症狀

◇ 天氣變化

鼻腔內血管會因為空氣中的溫度或濕度變化而變得更腫脹，而導致了非過敏性鼻炎的症狀

◇ 食物

吃的很辣，吃的很燙，或是喝酒，會比較容易讓鼻腔血管腫脹

找到引發自己「非過敏性鼻炎」的原因是很重要的，如果你常常發作「非過敏性鼻炎」的話，就要找找看是否是接觸到上述的幾種狀況，並試著避免這樣的情形，減少讓鼻腔黏膜血管變得腫脹，才不會常常鼻塞、流鼻水、擤鼻涕。

■ 過敏性鼻炎

「過敏性鼻炎」的症狀包括了鼻塞、流鼻水、擤鼻涕、和鼻子癢，甚至還會喉嚨癢、眼睛癢，頭痛，或睡眠障礙。

造成「過敏性鼻炎」的過敏原包括了：

• 花粉
• 黴菌孢子
• 寵物皮屑
• 塵蟎
• 灰塵

由於花粉是個常見的過敏原，因此，充滿花和種子的春天是「過敏性鼻炎」發作的常見季節。不過每個人所在區域不同，過敏的原因也不同，也有可能在其他季節出現鼻塞、流鼻水的症狀，但患者會發現「每年到這個時候，我就會開始出現症狀」。

我們可以用抽血檢查或皮膚測試確認過敏原。若確認為「過敏性鼻炎」，常會需要用抗組織胺藥物改善症狀。

無論是「過敏性鼻炎」或「非過敏性鼻炎」，最重要的都是找到容易誘發自己症狀的原因，並盡量調整生活狀況，配合使用醫師開立的藥物，就能減少因為鼻炎而影響生活品質。

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「天氣寒冷時，很多人會覺得手腳冰冷而想要泡泡熱水，但是如果不小心可能會泡出大問題。」國泰綜合醫院整形外科主任蒲啟明醫師指出，「糖尿病患可能發生感覺比較遲鈍的狀況。」以下四個是診間患者常遇到的狀況，也是最容易造成糖尿病足傷口潰瘍的因素：

1. 不自覺的燙傷：泡熱水前未先測量水溫、或是泡腳後用吹風機熱風持續吹，導致燙傷、起水泡而不自覺。
2. 自行處置傷口：自行用成藥或來路不明的藥膏塗抹傷口，很可能導致感染加重。
3. 穿不合腳的鞋子：壓迫、壓力導致足部變形或破皮就會形成傷口或紅腫發炎、甚至引發蜂窩性組織炎。
4. 錯誤方式修剪指甲：過度修剪或未以平行方式修剪指甲，都可能導致指甲周邊組織發炎紅腫，加上傷口小不易察覺，很容易就會演變成感染嚴重的困難癒合傷口。

因為糖尿病患者常常沒有感知到傷口疼痛，眼睛可能又併發視網膜病變而看不清楚，所以便輕忽糖尿病足潰瘍的嚴重性。蒲啟明醫師補充，曾經有患者用吹風機一直吹，吹到足部起水泡都不曉得。在發現足部傷口後，患者又自行灑藥粉、塗草藥，使用錯誤的方法照顧傷口，結果造成嚴重感染。」該名患者後來是家人聞到異味，找遍了家裡，才終於發現患者的足部已經潰爛、發臭、流膿才緊急就醫。糖尿病足患者若形成困難癒合傷口為了控制感染，可能需要截掉潰爛的組織，截到腳趾、截到小腿、甚至截到大腿都有可能，將對患者與家屬造成巨大衝擊。

糖尿病足潰瘍的成因主要包括血糖過高導致周邊神經損傷而感覺麻木、動脈粥狀硬化造成血管狹窄導致周邊組織缺血壞死，以及血糖過高導致白血球功能下降，無法有效對抗細菌，而容易遭到感染。

由於感覺麻木，患者可能在無意間受傷。蒲啟明醫師說，如果沒有及時就醫接受治療，傷口感染會進展為蜂窩性組織炎，甚至演變為壞死性筋膜炎、敗血症，而危及性命。

糖尿病足潰瘍治療複雜 「跨科別團隊」解析一次搞懂！

1. 新陳代謝科：定期回診追蹤血糖，若發現糖尿病足潰瘍傷口，一定要告知醫師進行診療。
2. 心臟血管內外科：檢查足部血管的狀況，如果有狹窄或阻塞，便要進行治療，確保足部有足夠的血液循環。
3. 感染科：使用合適的抗生素來控制感染。
4. 整形外科：針對糖尿病足傷口嚴重程度提供傷口照護、清創、截肢或傷口重建等治療。

由於糖尿病足治療非常複雜，通常需要經驗豐富的醫療團隊採取完善的治療計畫。蒲啟明醫師補充，如果發現有壞死的組織，一定要找專科醫師清創！千萬不可以自己在家裡用剪刀或刀子處理，因為使用沒有消毒的器械，非常容易造成感染，反而弄巧成拙。尤其糖尿病足潰瘍傷口治療最重要的是加速傷口癒合，盡快達到完全癒合，能夠大幅降低感染風險，避免截肢的命運。目前外用藥選擇有糖尿病足傷口新式乳膏，能夠促進傷口癒合，增加完全癒合的機會。

糖尿病足傷口新式乳膏的治療機轉是調控影響傷口癒合的微環境，抑制傷口中會增加發炎的細胞，增加促進癒合的巨噬細胞，進而促使血管新生、傷口修復及癒合。正常傷口復原會經歷發炎期、增生期、成熟期，但糖尿病足患大多因血糖控制不佳，導致傷口長期處於發炎期，無法進入增生期，導致傷口遲遲不好。蒲啟明醫師補充，糖尿病足傷口新式乳膏能讓原本處於發炎的傷口微環境，轉換成促進修復的狀況，藉此縮短傷口發炎期，促使潰瘍快速癒合。

在傷口完全癒合後，患者一定要好好照護自己的雙腳，預防勝於治療！蒲啟明醫師建議，糖尿病足患者要穿著合腳且包覆良好的鞋襪，即使在室內也不可赤腳走路。修剪趾甲時請以直線方式修剪，若視力不佳，便要請他人幫忙修剪趾甲。洗澡前一定要測量水溫，避免意外燙傷而沒發現。此外，糖尿病足患者千萬不可吸菸或處在長期接觸二手菸的環境，以免足部血液循環惡化，造成不可逆的截肢後果。

蒲啟明醫師強調，「糖尿病患每天都要檢查足部，如果發現破皮、龜裂、滲液、發紅、浮腫等狀況，一定要立刻就醫！」

筆記重點整理

一、糖尿病潰瘍的成因主要包括血糖過高導致周邊神經損傷而感覺麻木、動脈粥狀硬化造成血管狹窄導致周邊組織缺血壞死，以及血糖過高導致白血球功能下降，無法有效對抗細菌，而容易遭到感染。

二、只要發現糖尿病足潰瘍傷口，一定要及早就醫。除了把血糖控制達標之外，透過跨科別醫療團隊提供傷口照護，幫助傷口癒合。

三、糖尿病足傷口新式乳膏的治療機轉是調控傷口的微環境，能夠抑制傷口中會增加發炎的M1型巨噬細胞，增加促進癒合的 M2 型巨噬細胞，進而促使血管新生、纖維母細胞增生、並產生胞外基質沉積。讓原本處於發炎的微環境，轉換成偏向修復的微環境，縮短發炎期，促進傷口癒合。

四、在傷口完全癒合後，患者一定要好好照顧自己的腳，預防勝於治療！

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