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精神個案系列:垃圾屋裡的裸男

胡中行_96
・2023/01/23 ・1662字 ・閱讀時間約 3 分鐘

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濃烈的穢氣,滲出門縫。玻璃窗內,蒼蠅亂舞。警察避開公寓外成堆的信件,奮力敲門。無人回應。[1]

他們破門而入。[1]

公寓前門。圖/參考資料1,Figure 1(CC BY 4.0)

從前門擠進去的員警,踩過厚達數英呎的雜物:空瓶、貓飼料,以及腐爛的外帶餐盒等。底層的鼠輩受驚擾而竄逃,使人猶如在蠕動的有機體上前行。順著走廊,來到客廳。空氣悶窒,黴菌、糞便和尿液的氣味混雜。垃圾堆上,一名地毯裹身的裸男橫躺。他們以燈光探照,確認其鼻息尚存,便陪伴他直到醫療人員抵達。[1]

等待的同時,警察在周遭搜索有無其他生命。客廳的天花板,罩著厚重的蜘蛛網;廚房裡,剩菜和沒洗的鍋碗瓢盆上,爬滿了蛆;透過蒙垢的窗戶,可略見院子雜草叢生;而廁所的水槽、馬桶及浴缸,則全被瓶罐和廢物塞爆。既然衛浴不堪使用,裝有男子排泄物的小塑膠袋,就以驚人的數量,積累在屋內一隅。[1]

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滿是垃圾的客廳。圖/參考資料1,Figure 2(CC BY 4.0)
被瓶罐塞爆的廁所。圖/參考資料1,Figure 3(CC BY 4.0)
髒亂的廚房。圖/參考資料1,Figure 4(CC BY 4.0)

強制送醫

該男子的太太,在兩人分開 1 年後自殺,至今 6 載這間房子從無訪客。時年 51 歲的他,到 8 個月前仍在上班。只是難以下決定的生活瑣事,一點一點地涓滴,待情勢失控並將他淹沒,整個人便完全當機。近來三週,男子的繼父毫無他的音訊,於是通報警方。他終於被拖出住家,送去英國根息島(Guernsey)的伊莉莎白公主醫院(Princess Elizabeth Hospital)。[1]

醫師發現男子因趾甲鉤彎(onychogryphosis),行走時腳板會拱起。耳屎堵住右邊外耳道,即盯聹栓塞(cerumen impaction),稍微妨礙聽力。他情緒低落,表情淡漠,胃口差,少與醫護互動。男子說,曾經擔心被熟人干擾或佔便宜,所以封鎖手機裡的整個聯絡清單。把自己關在家裡,則是為了避免與他人往來的不適;以及有時人格解離(dissociation)半個鐘頭,回神後卻不明前情的困窘。他坦承多年來一直有自殺計劃,但目前不想執行,然後回絕了使用抗憂鬱劑的建議。[1]

鑑別診斷

精神醫師主要考慮兩種診斷:

  1. 儲物症(hoarding disorder):儲物症的特徵,包括:早期人生創傷、對於物品的取捨焦慮或優柔寡斷,以及囤積物多到妨礙生活空間等。清除住家雜物,雖然令男子由衷感到艱難;但是那些東西之於他,沒有特殊的意義,倘若扔了也不會傷心。更何況惡劣的居住環境,至少到幾個月前,都還未影響其工作。因此,醫師認為他不算典型。[1]
  2. 戴奧吉尼斯症候群(Diogenes syndrome):有位西元前 4 世紀的希臘哲學家,叫做戴奧吉尼斯(Diogenes of Sinope或Diogenes the cynic);柏拉圖稱他「瘋掉的蘇格拉底」。據說他不顧世俗倫常,裸身窩居酒桶,過著極簡的生活。後世以其軼事,為精神疾患命名。然而,戴奧吉尼斯症候群的症狀,其實跟他的作為大相逕庭,[2]例如:嚴重忽視個人衛生與健康、居家髒亂、社交退縮、情感冷漠、強迫性囤積垃圾,以及在決定、規劃與執行日常事務方面失能等。以上描述倒是相當吻合本案主角的慘況。[1]
窩居酒桶的希臘哲學家戴奧吉尼斯(Diogenes)。圖/John William Waterhouse on Wikimedia Commons(Public Domain)

跨專業治療

職能治療師幫男子做了檢測,給予他有關獨立生活的建議。出院後,由心理衛生單位接手,提供長期自我照顧的協助。此外,男子曾短暫服用精神科醫師開的抗憂鬱劑 sertraline,改善心情;以及鎮靜劑 diazepam,舒緩壓力。不過,最主要還是靠全長兩年的心理治療,著重於男子的心靈成長:整合主觀的自我意識,不再視自己為客體,並認真看待健康與居住環境。[1]

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參考資料

  1. Proctor C, Rahman S. (2021) ‘Diogenes Syndrome: Identification and Distinction from Hoarding Disorder’. Case Reports in Psychiatry, 2810137.
  2. Browne D, Hegde R. (2015) ‘Diogenes syndrome: patients living with hoarding and squalor’. Progress in Neurology and Psychiatry, 19 (5): 14-20.
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胡中行_96
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曾任澳洲臨床試驗研究護理師,以及臺、澳劇場工作者。 西澳大學護理碩士、國立台北藝術大學戲劇學士(主修編劇)。邀稿請洽臉書「荒誕遊牧」,謝謝。

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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。

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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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