如何 3D 列印不會崩壞的蛋糕？

• 作者／賴昭正｜前清大化學系教授、系主任、所長；合創科學月刊

我擔心人工智慧可能會完全取代人類。如果人們能設計電腦病毒，那麼就會有人設計出能夠自我改進和複製的人工智慧。 這將是一種超越人類的新生命形式。

——史蒂芬．霍金（Stephen Hawking）　英國理論物理學家

大約在八十年前，當第一台數位計算機出現時，一些電腦科學家便一直致力於讓機器具有像人類一樣的智慧；但七十年後，還是沒有機器能夠可靠地提供人類程度的語言或影像辨識功能。誰又想到「人工智慧」（Artificial Intelligent，簡稱 AI）的能力最近十年突然起飛，在許多（所有？）領域的測試中擊敗了人類，正在改變各個領域——包括假新聞的製造與散佈——的生態。

圖形處理單元（graphic process unit，簡稱 GPU）是這場「人工智慧」革命中的最大助手。它的興起使得九年前還是個小公司的 Nvidia（英偉達）股票從每股不到 $5，上升到今天（5 月 24 日）每股超過 $1000（註一）的全世界第三大公司，其創辦人（之一）兼首席執行官、出生於台南的黃仁勳（Jenson Huang）也一躍成為全世界排名 20 內的大富豪、台灣家喻戶曉的名人！可是多少人了解圖形處理單元是什麼嗎？到底是時勢造英雄，還是英雄造時勢？

在回答這問題之前，筆者得先聲明筆者不是學電腦的，因此在這裡所能談的只是與電腦設計細節無關的基本原理。筆者認為將原理轉成實用工具是專家的事，不是我們外行人需要了解的；但作為一位現在的知識分子或公民，了解基本原理則是必備的條件：例如了解「能量不滅定律」就可以不用仔細分析，即可判斷永動機是騙人的；又如現在可攜帶型冷氣機充斥市面上，它們不用往室外排廢熱氣，就可以提供屋內冷氣，讀者買嗎？

CPU 與 GPU

不管是大型電腦或個人電腦都需具有「中央處理單元」（central process unit，簡稱 CPU）。CPU 是電腦的「腦」，其電子電路負責處理所有軟體正確運作所需的所有任務，如算術、邏輯、控制、輸入和輸出操作等等。雖然早期的設計即可以讓一個指令同時做兩、三件不同的工作；但為了簡單化，我們在這裡所談的工作將只是執行算術和邏輯運算的工作（arithmetic and logic unit，簡稱 ALU），如將兩個數加在一起。在這一簡化的定義下，CPU 在任何一個時刻均只能執行一件工作而已。

在個人電腦剛出現只能用於一般事物的處理時，CPU 均能非常勝任地完成任務。但電腦圖形和動畫的出現帶來了第一批運算密集型工作負載後，CPU 開始顯示心有餘而力不足：例如電玩動畫需要應用程式處理數以萬計的像素（pixel），每個像素都有自己的顏色、光強度、和運動等, 使得 CPU 根本沒辦法在短時間內完成這些工作。於是出現了主機板上之「顯示插卡」來支援補助 CPU。

1999 年，英偉達將其一「具有集成變換、照明、三角形設定／裁剪、和透過應用程式從模型產生二維或三維影像的單晶片處理器」（註二）定位為「世界上第一款 GPU」，「GPU」這一名詞於焉誕生。不像 CPU，GPU 可以在同一個時刻執行許多算術和邏輯運算的工作，快速地完成圖形和動畫的變化。

依序計算和平行計算

一部電腦 CPU 如何計算 7×5+6/3 呢？因每一時刻只能做一件事，所以其步驟為：

• 計算 7×5；
• 計算 6/3；
• 將結果相加。

總共需要 3 個運算時間。但如果我們有兩個 CPU 呢？很多工作便可以同時（平行）進行：

• 同時計算 7×5 及 6/3；
• 將結果相加。

只需要 2 個運算時間,比單獨的 CPU 減少了一個。這看起來好像沒節省多少時間，但如果我們有 16 對 a×b 要相加呢？單獨的 CPU 需要 31 個運算的時間（16 個 × 的運算時間及 15 個 + 的運算時間），而有 16 個小 CPU 的 GPU 則只需要 5 個運算的時間（1 個 × 的運算時間及 4 個 + 的運算時間）！

現在就讓我們來看看為什麼稱 GPU 為「圖形」處理單元。圖一左圖《我愛科學》一書擺斜了，如何將它擺正成右圖呢？ 一句話：「將整個圖逆時針方向旋轉 θ 即可」。但因為左圖是由上百萬個像素點（座標 x, y）組成的，所以這句簡單的話可讓 CPU 忙得不亦樂乎了：每一點的座標都必須做如下的轉換

x’ = x cosθ + y sinθ

y’ = -x sinθ+ y cosθ

即每一點均需要做四個 × 及兩個 + 的運算！如果每一運算需要 10^-6 秒，那麼讓《我愛科學》一書做個簡單的角度旋轉，便需要 6 秒，這豈是電動玩具畫面變化所能接受的？

人類的許多發明都是基於需要的關係，因此電腦硬件設計家便開始思考：這些點轉換都是獨立的，為什麼我們不讓它們同時進行（平行運算，parallel processing）呢？於是專門用來處理「圖形」的處理單元出現了——就是我們現在所知的 GPU。如果一個 GPU 可以同時處理 10⁶ 運算，那上圖的轉換只需 10^-6 秒鐘！

GPU 的興起

GPU 可分成兩種：

• 整合式圖形「卡」（integrated graphics）是內建於 CPU 中的 GPU，所以不是插卡，它與 CPU 共享系統記憶體，沒有單獨的記憶體組來儲存圖形／視訊，主要用於大部分的個人電腦及筆記型電腦上；早期英特爾（Intel）因為不讓插卡 GPU 侵蝕主機的地盤，在這方面的研發佔領先的地位，約佔 68% 的市場。
• 獨立顯示卡（discrete graphics）有不與 CPU 共享的自己專用內存；由於與處理器晶片分離，它會消耗更多電量並產生大量熱量；然而，也正是因為有自己的記憶體來源和電源，它可以比整合式顯示卡提供更高的效能。

2007 年，英偉達發布了可以在獨立 GPU 上進行平行處理的軟體層後，科學家發現獨立 GPU 不但能夠快速處理圖形變化，在需要大量計算才能實現特定結果的任務上也非常有效，因此開啟了為計算密集型的實用題目編寫 GPU 程式的領域。如今獨立 GPU 的應用範圍已遠遠超出當初圖形處理，不但擴大到醫學影像和地震成像等之複雜圖像和影片編輯及視覺化，也應用於駕駛、導航、天氣預報、大資料庫分析、機器學習、人工智慧、加密貨幣挖礦、及分子動力學模擬（註三）等其它領域。獨立 GPU 已成為人工智慧生態系統中不可或缺的一部分，正在改變我們的生活方式及許多行業的遊戲規則。英特爾在這方面發展較遲，遠遠落在英偉達（80%）及超微半導體公司（Advance Micro Devices Inc.，19%，註四）之後，大約只有 1% 的市場。

事實上現在的中央處理單元也不再是真正的「單元」，而是如圖二可含有多個可以同時處理運算的核心（core）單元。GPU 犧牲大量快取和控制單元以獲得更多的處理核心，因此其核心功能不如 CPU 核心強大，但它們能同時高速執行大量相同的指令，在平行運算中發揮強大作用。現在電腦通常具有 2 到 64 個核心；GPU 則具有上千、甚至上萬的核心。

結論

我們一看到《我愛科學》這本書，不需要一點一點地從左上到右下慢慢掃描,即可瞬間知道它上面有書名、出版社等，也知道它擺斜了。這種「平行運作」的能力不僅限於視覺，它也延伸到其它感官和認知功能。例如筆者在清華大學授課時常犯的一個毛病是：嘴巴在講，腦筋思考已經不知往前跑了多少公里，常常為了追趕而越講越快，將不少學生拋到腦後！這不表示筆者聰明，因為研究人員發現我們的大腦具有同時處理和解釋大量感官輸入的能力。

人工智慧是一種讓電腦或機器能夠模擬人類智慧和解決問題能力的科技，因此必須如人腦一樣能同時並行地處理許多資料。學過矩陣（matrix）的讀者應該知道，如果用矩陣和向量（vector）表達，上面所談到之座標轉換將是非常簡潔的（註五）。而矩陣和向量計算正是機器學習（machine learning）演算法的基礎！也正是獨立圖形處理單元最強大的功能所在！因此我們可以了解為什麼 GPU 會成為人工智慧開發的基石：它們的架構就是充分利用並行處理，來快速執行多個操作，進行訓練電腦或機器以人腦之思考與學習的方式處理資料——稱為「深度學習」（deep learning）。

黃仁勳在 5 月 22 日的發布業績新聞上謂：「下一次工業革命已經開始了：企業界和各國正與英偉達合作，將價值數萬億美元的傳統資料中心轉變為加速運算及新型資料中心——人工智慧工廠——以生產新商品『人工智慧』。人工智慧將為每個產業帶來顯著的生產力提升，幫助企業降低成本和提高能源效率，同時擴大收入機會。」

附錄

人工智慧的實用例子：下面一段是微軟的「copilot」代書、谷歌的「translate」代譯之「one paragraph summary of GPU and AI」。讀完後，讀者是不是認為筆者該退休了？

GPU（圖形處理單元）和 AI（人工智慧）之間的協同作用徹底改變了高效能運算領域。GPU 具有平行處理能力，特別適合人工智慧和機器學習所需的複雜資料密集運算。這導致了影像和視訊處理等領域的重大進步，使自動駕駛和臉部辨識等技術變得更加高效和可靠。NVIDIA 開發的平行運算平台 CUDA 進一步提高了 GPU 的效率，使開發人員能夠透過將人工智慧問題分解為更小的、可管理的、可同時處理的任務來解決這些問題。這不僅加快了人工智慧研究的步伐，而且使其更具成本效益，因為 GPU 可以在很短的時間內執行與多個 CPU 相同的任務。隨著人工智慧的不斷發展，GPU 的角色可能會變得更加不可或缺，推動各產業的創新和新的可能性。大腦透過神經元網路實現這一目標，這些神經元網路可以獨立但有凝聚力地工作，使我們能夠執行複雜的任務，例如駕駛、導航、觀察交通信號、聽音樂並同時規劃我們的路線。此外，研究表明，與非人類動物相比，人類大腦具有更多平行通路，這表明我們的神經處理具有更高的複雜性。這個複雜的系統證明了我們認知功能的卓越適應性和效率。我們可以一邊和朋友聊天一邊走在街上，一邊聽音樂一邊做飯，或一邊聽講座一邊做筆記。人工智慧是模擬人類腦神經網路的科技，因此必須能同時並行地來處理許多資料。研究人員發現了人腦通訊網路具有一個在獼猴或小鼠中未觀察獨特特徵：透過多個並行路徑傳輸訊息,因此具有令人難以置信的多任務處理能力。

註解

（註一）當讀者看到此篇文章時，其股票已一股換十股，現在每一股約在 $100 左右。

（註二）組裝或升級過個人電腦的讀者或許還記得「英偉達精視 256」（GeForce 256）插卡吧?

（註三）筆者於 1984 年離開清華大學到 IBM 時，就是參加了被認為全世界使用電腦時間最多的量子化學家、IBM「院士（fellow）」Enrico Clementi 的團隊：因為當時英偉達還未有可以在 GPU 上進行平行處理的軟體層，我們只能自己寫軟體將 8 台中型電腦（非 IBM 品牌！）與一大型電腦連接來做平行運算，進行分子動力學模擬等的科學研究。如果晚生 30 年或許就不會那麼辛苦了?

（註四）補助個人電腦用的 GPU 品牌到 2000 年時只剩下兩大主導廠商：英偉達及 ATI（Array Technology Inc.）。後者是出生於香港之四位中國人於 1985 年在加拿大安大略省成立，2006 年被超微半導體公司收購，品牌於 2010 年被淘汰。超微半導體公司於 2014 年 10 月提升台南出生之蘇姿豐（Lisa Tzwu-Fang Su）博士為執行長後，股票從每股 $4 左右，上升到今天每股超過 $160，其市值已經是英特爾的兩倍，完全擺脫了在後者陰影下求生存的小眾玩家角色，正在挑戰英偉達的 GPU 市場。順便一題：超微半導體公司現任總裁（兼 AI 策略負責人）為出生於台北的彭明博（Victor Peng）；與黃仁勳及蘇姿豐一樣，也是小時候就隨父母親移居到美國。

（註五）或。

延伸閱讀

• 「熱力學與能源利用」，《科學月刊》，1982 年 3 月號；收集於《我愛科學》（華騰文化有限公司，2017 年 12 月出版），轉載於「嘉義市政府全球資訊網」。
• 「網路安全技術與比特幣」，《科學月刊》，2020 年 11 月號；轉載於「善科教育基金會」的《科技大補帖》專欄。

本文轉載自食藥好文網

• 文／黃育琳 食品技師

你喜歡吃香腸嗎？香腸嚐起來不但鹹甜多汁，飄散出來的香氣更是令人口水直流，是日常的菜色之一。

然而，香腸的內部環境容易滋生肉毒桿菌，並產生對人類最強的毒素「肉毒桿菌毒素（botulinum toxin）」，只需要 1 克便能毒死一百萬人。

為了避免吃香腸出人命，則需要在香腸內添加亞硝酸鹽以抑制肉毒桿菌生長，但亞硝酸鹽碰到二級胺（通常不新鮮的肉類或海鮮因產生發酵作用或腐敗而生成）可能會產生致癌物質亞硝胺（nitrosamines），一種經動物實驗結果顯示會導致腫瘤的致癌物質。

天啊！聽起來加與不加，兩邊都很不妙，那我們為什麼還繼續吃下去呢？

這裡忽略了一個很重要的資訊，若導致亞硝酸鹽中毒，需要有一定「劑量」。我們應該去思考，人類如何在不會導致中毒的劑量下，有效運用亞硝酸鹽這個物質 ^[1]？

毒理學中最重要的概念「劑量」

亞硝酸鹽是衛生福利部食品藥物管理署正面表列的合法食品添加物，只要按《食品添加物使用範圍及限量暨規格標準》限量添加（劑量遠低於導致中毒的劑量），那它對人體不但沒有危害，反而能讓我們免於受到肉毒桿菌毒素的威脅。

若是選擇完全不使用亞硝酸鹽，那麼肉毒桿菌毒素中毒的風險則會大大增加。相較之下，使用亞硝酸鹽必然安全許多，既然這樣，世界上還有無毒物質的存在嗎？

毒理學之父 Paracelsus 先生（西元 1493-1541 年）曾說：「所有化學物質都有毒，世界上沒有不毒的化學物質，但依使用劑量的多寡，可區分為毒物或藥物。」這也是毒理學最重要的基礎概念 ^[註]。

所以世界上並不存在完全無毒的食品，只要過量都可能會導致中毒甚至致死，單純用致癌物、有害物質來區分所有物質其實並不正確，而是要注意它的「劑量」。

當然，加工食品也是同樣的道理。

加工食品吃了不好？也是由劑量決定

常聽大家說，常吃加工食品會對人體有害，對健康造成負擔，但是真的完全都不能吃嗎？

適量吃加工食品對身體是不會造危害的，大家所認為天然非加工食品吃太多也一樣會出事。如維繫人體生命的必需物質「水」，這個看似無害的物質，喝太多卻會造成水中毒。

或者是「母乳」這個直接來自人體的物質，也都可能含有微量抗生素、重金屬或塑化劑等，因為人體在長久接觸整個大環境中的污染後，多少會有毒素累積，要完全無毒是不可能的 ^[2]。

許多人說加工食品之所以不好，是因為有部分加工食品，如早餐加糖的穀片、汽水、零食餅乾、罐裝高湯或熱狗等，糖份、鹽份和脂肪含量通常很高，也沒有其它營養價值，吃太多確實會對身體帶來負擔。

另一方面，前面提到的肉毒桿菌毒素，現在已廣泛應用於去除皺紋、瘦臉或瘦腿等醫學美容；人人聞之色變的劇毒「砒霜」，還可以應用在急性前骨髓細胞白血病（APL）的治療 ^[2]。

只要使用正確的「劑量」，毒藥也可以變仙丹。

要如何判別毒性大小？看半數致死劑量

如此重要的劑量該怎麼看呢？在毒理學觀察物質毒性大小時，有一項很常用的工具——半數致死劑量 LD₅₀。

不同用量的化學物質，實驗動物死亡率亦各不相同，通常物質的劑量與實驗動物的死亡率呈現正比。而半數致死劑量（lethal dosage 50%, LD₅₀），指的就是在動物實驗中，使實驗動物產生 50% 死亡率所需要的化學物質之劑量，值愈小表示毒性愈強。

如肉毒桿菌毒素 LD₅₀ 約為 100 ng/kg（毒素重量/實驗動物重量），小白鼠的體重為 0.02 公斤，所以只需要 2 奈克（10^-9 克），就可以使一半的實驗小白鼠死亡；日常生活中的食鹽（氯化鈉） LD₅₀ 約為 40 g/kg，需要 0.8 克才能使一半的實驗小白鼠死亡，兩者的毒性可說是天差地遠 ^[3]。

不過在日常生活中，若要妥善運用食品添加物、農藥等物質，就先得找出不會導致中毒的劑量，也就是「無明顯不良反應劑量（no-observed-adverse-effect-level, NOAEL）」。

它是指在動物實驗中，統計上未觀察到任何不良反應的最大劑量，在後續制定容許量時，NOAEL 是很重要的參考指標 ^[1]。

「每日可接受攝取量」v.s.「最大殘留容許量」或「使用限量」

若是要找出「人」即使長期每天攝取，也不會對健康造成危害的量，科學家們會根據動物實驗，計算出「每日可接受攝取量（acceptable daily intake, ADI），這個數值將作為政府單位作為安全評估的界線，於此界線下會再考量到飲食習慣或田間施藥測試結果，訂定更嚴格的使用限量(如：食品添加物)或最大殘留容許量（maximal residue level, MRL）作為行政執法的依據，超標的廠商將受到懲罰。

但是超標並不代表會中毒，使用限量或 MRL 是依據一般飲食習慣設定，每日的「總曝露量」遠低於 ADI，對人體不會有不良影響。使用限量或 MRL 皆是在科學的基礎下所計算出的管制劑量，對於在管理食品添加物或農藥殘留是非常重要的 ^[1]。

毒物學所熟知的「劑量」，大眾也應瞭解

有了劑量的觀念即可明白，即使不小心喝到一杯某一農藥殘留超標 MRL 5 倍的茶飲料，雖然聽起來很可怕，但其農藥總暴露量可能仍遠低於 ADI，更低於 NOAEL，故不需為此感到恐慌。

當大眾看到不認識的毒物名稱時，很容易被恐懼帶著走。而食品安全無法僅靠科學去維護，也需要消費者、媒體、政府和食品業界一起努力，才能做好安全把關。

因此我們應該了解到食品安全資訊，是需要培養深入認知與討論議題的能力，才能避免流於情緒的宣洩或受到媒體的操弄。

註解

原文為 “All substances are poisons; there is none which is not a poison. The right dose differentiates the poison from a remedy.” ^[3]。

參考資料

1. 陳亭瑋，2022。這是毒還是藥？先搞懂「每日容許攝取量」和「最大殘留安全容許量」吧！。行政院環境保護署毒物及化學物質局。
2. 李霜茹，2017。怎麼決定多少「劑量」對人體有害？── 「PanSci TALK：食品安全基本功」──「PanSci。食藥好文網 TFDA。
3. Shibamoto, T. and Bjeldanes, L. F. 2009. Introduction to food toxicology.

雞蛋是我們日常生活中重要的食物之一，像是蛋餅、蛋捲、蛋包飯、玉子燒、茶碗蒸、烤布丁或雞蛋糕等，處處都可見到它的蹤影。

然而，今年的「缺蛋危機」不只蛋價變貴，蛋量還大幅減少，令人感到蛋蛋的哀傷。而這也大大影響到國內的蛋糕業者，不少蛋糕業者開始減量供應，當日蛋糕賣完即提早打烊，時間不固定。

知名麵包舖佳湘麵包，一度停售人氣商品蜂蜜蛋糕和布丁^[1]；更慘的是，位在澎湖販售脆皮雞蛋糕的網紅名店澎湖龜，直接宣布今年暫停營業^[2]，由此可見蛋對於製作蛋糕有多麽重要。

那麼雞蛋在蛋糕中到底有什麼重要功能呢？

首先，就從蛋的構造開始說起吧！

雞蛋的構造與營養價值

雞蛋的構造從外側依序由蛋殼、蛋殼膜、蛋白、蛋黃及繫帶所構成，兩層蛋殼膜於鈍端包圍出一個空間，稱為「氣室」，氣室會隨著蛋儲放時間延長，導致水分蒸發而變大^[3]。

重量而言，一顆雞蛋中的蛋殼約佔蛋重之 10%、蛋白約佔 60% ，蛋黃約佔 30%。

蛋黃係母雞卵巢所排出的卵，如果有受精則內含胚胎，是受精胚胎發育成小雞的主要能量來源。在卵進入輸卵管之後，輸卵管會分泌蛋白，在卵的周圍形成蛋白層，以幫助受精蛋中的胚胎發育，接著依序形成蛋殼膜和蛋殼。蛋殼的主要成分為碳酸鈣，殼上佈滿無數氣孔，可提供受精蛋中胚胎呼吸所需的氧氣交換^[4]。

雞蛋也是優質完全蛋白質之來源，一顆蛋就幾乎涵蓋人體必需的所有營養物質，如蛋白質、脂肪、卵黃素、卵磷脂、維生素和鐵、鈣、 鉀等人體所需要的礦物質^[3]。

蛋糕的麵糊攪拌程度要根據「比重」判斷

雞蛋是製作蛋糕重要的原料之一，在蛋糕製作過程中，麵糊的攪拌是影響蛋糕成敗的關鍵，因為麵糊在攪拌過程中會不斷地拌入空氣，攪拌程度恰當與否會決定蛋糕的品質。

為此我們需要根據不同類型蛋糕之標準比重，作為攪拌程度的參考，比重是蛋糕「麵糊的重量」與「體積」的比，計算公式為：

比重 = 相同容積之麵糊重／相同容積之水重

空氣拌入愈多，蛋糕的比重愈小，烤出來的蛋糕體積愈大，組織亦較鬆軟。如果過度攪拌，則因拌入太多的空氣，蛋糕組織會變得粗糙，氣孔太多，使烤出來的蛋糕水分損失太多。若攪拌不夠，則拌入的空氣太少，蛋糕進爐後膨脹無力，內部組織堅韌，所以每種蛋糕在攪拌時其麵糊都有一定的比重^[5]。

至於蛋糕的種類，可依照使用的原料、攪打方式和麵糊性質的不同分為三大類，分別為麵糊類、乳沫類和戚風類三種。

蛋糕分成麵糊類、乳沫類和戚風類

一、麵糊類（batter type）蛋糕

是利用大量的固體氫化油脂（shortening），以粉油或糖油拌合法，使麵糊於攪拌時能拌入空氣，進爐烤焙受熱後讓蛋糕體膨大。攪打完成之麵糊在三類蛋糕中的比重最大，約為 0.85；配方中油含量也是三類蛋糕中最高，是為了潤滑麵糊，產生柔軟的組織。

當配方中油脂含量佔麵粉量的 60% 以上時，不需使用化學膨大劑，只要利用油脂在攪拌過程中拌入空氣即可使蛋糕膨脹；當油脂用量低於 60% 麵粉量時，則需要添加發粉或小蘇打以幫助蛋糕膨大。

該類蛋糕組織緊密堅實、口感較硬，風味濃郁潤醇，如奶油蛋糕、水果蛋糕、磅蛋糕等皆屬之。

二、乳沫類（foam type）蛋糕

是利用雞蛋的起泡性，將其與砂糖攪拌拌入大量空氣形成泡沫（泡沫即是將空氣保留於蛋白質薄膜中），再拌入經過篩的粉料後烤焙，過程中氣泡因受熱而持續膨脹，最終薄膜固化而形成蛋糕的支架與組織。

乳沫類蛋糕可不需添加膨大劑，麵糊比重約為 0.46，產品組織鬆軟且富彈性，又可因使用雞蛋的成分不同，又分成：

• 蛋白類（meringue type）：僅使用「蛋白」作為蛋糕膨發的主要原料，如天使蛋糕。
• 海綿類（sponge type）：使用「全蛋」或「蛋黃」作為蛋糕膨發的主要原料，如海綿蛋糕、蜂蜜蛋糕、瑞士捲的蛋糕體。

三、戚風類（chiffon type）蛋糕

綜合麵糊類與乳沫類蛋糕的做法，在製作時分別製作「麵糊」與「蛋白霜」，最後將兩者拌勻後送入烤箱烤焙成型。同時具有麵糊與乳沫的特性，水分含量豐富，鬆軟度亦介於乳沫類與麵糊類之間，

麵糊比重最小，約為 0.43，蛋糕體積最大，組織細緻鬆軟，水分充足，口感清淡不膩。為國內消費量最大之蛋糕，如戚風蛋糕、鮮奶油蛋糕（生日蛋糕）即屬之^{[3, 6]}。

雞蛋在蛋糕中所提供的功能

不管是哪種類型的蛋糕，雞蛋在蛋糕中具有以下功能：

一、黏結作用

在蛋糕製作過程中，雞蛋的「蛋白」可以打發形成安定的泡沫（即蛋白質變性），加入麵粉攪拌後，「雞蛋的蛋白質」與「麵粉的麵筋」相互黏結形成複雜的網狀結構，直到烤焙受熱而形成蛋糕組織，此功能在乳沫類蛋糕的製作更為重要。

二、膨大作用

麵糊受熱時，蛋所形成的泡沫內部所包圍的氣體受熱而膨脹，增大蛋糕體積，因此蛋的打發性質是決定蛋糕體積與顆粒組織柔軟之最重要因素。

三、柔軟作用

蛋黃具柔軟作用，主要是因蛋黃內含的油脂比例較高，且蛋黃本身所含的卵磷脂為非常有效的乳化劑（編按：可以將原本不互溶「油脂」和「水」均勻混合，使界面消失）。

四、顏色

蛋的顏色能賦予蛋糕美觀的黃色色澤，如海綿蛋糕需要有良好之黃色。

五、營養價值

蛋加入產品內可提高營養價值^[6]。

沒有雞蛋的「旦糕」開始興起

蛋具有黏結、膨大、柔軟蛋糕組織等作用，賦予蛋糕悅目的顏色及增加營養價值，要是製作蛋糕沒有蛋，似乎做不出美好的蛋糕。

不過現在有一種無蛋「旦糕」，在這波嚴峻的缺蛋危機中異軍突起，究竟有哪些東西可以取代蛋做旦糕呢？我們就在下篇揭曉吧！

參考資料

1. 東森新聞，2023。獨／蛋量減價格漲 佳湘麵包暫停售蜂蜜蛋糕、布丁。
2. 楊惠琪，2023。獨／缺蛋看不到盡頭！雞蛋糕名店「澎湖龜」宣布今年暫停營業。ETtoday新聞雲。
3. 施明智，2022。食物學原理 (第四版)。新北市：藝軒圖書出版社。
4. 行政院農業委員會，2010。認識農產。食農教育資訊整合平臺。
5. 梁麗卿，2003。無蛋蛋糕製作技術之研究。國立屏東科技大學碩士學位論文。屏東。
6. 陳欣妤，2006。攪打時間與添加物對取代蛋之海綿蛋糕品質影響。實踐大學食品營養與保健生技研究所碩士學位論文。臺北。