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比爾蓋茲談創新:沒有穩定的創新供給,我們沒有辦法面對氣候變遷——《如何避免氣候災難》

天下雜誌出版_96
・2023/04/02 ・1880字 ・閱讀時間約 3 分鐘

任何通盤的氣候計畫都必須借助許多不同領域的力量。氣候科學能說明我們需要處理這個問題的「原因」,卻告訴不了我們處理的「方法」。為此,我們需要結合生物學、化學、物理學、政治學、經濟學、工程學等領域。

創新不只是技術革新

就能源、軟體等領域來說,不能只是從嚴格的技術角度來思考創新。創新不僅僅是發明一台新機器或新製程,還包括對商業模式、供應鏈、市場和政策提出新穎觀點,以協助新發明問世、達到全球規模。

創新既代表全新的工具,也代表全新的做事方式。

考量到上述種種前提,我把計畫中的不同內容分為兩大類。其中一類是擴大創新的供給,實驗大量的新穎想法;另一類是加速對創新的需求。兩者攜手並進。如果沒有創新需求,發明家和決策者就不會有任何動力推出新想法;如果沒有穩定的創新供給,消費者就無法取得全球亟需的環保產品,來實現零排放。

擴大創新的供給

第一階段的工作是典型的研究與開發,即偉大的科學家和工程師發想出我們需要的技術。儘管今天有許多低成本的低碳解決方案,卻仍然沒有掌握實現全球零排放所需的一切技術。為了盡快備妥這些技術來發揮影響力,各國政府需要做到以下幾點:

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未來10年內,對清潔能源與氣候相關的研發投入增加五倍

對研發的直接公共投資,是我們因應氣候變遷的重要方式,但政府在這方面的投入遠遠不足。

我們應該花多少錢呢?我認為美國國家衛生研究院(NIH)提供很棒的比較基準。NIH 每年預算約為 370億美元,成功研發許多救命藥物和治療方法,對美國人與世界各地的民眾來說不可或缺。

這正是絕佳的例子,也是我們因應氣候變遷所需決心的典範。雖然將研發預算變五倍聽起來是天文數字,但與當前挑戰的難度相比,顯得微不足道,而且強力反映了政府對此問題的重視程度。

對研發的直接公共投資,反應了我們因應氣候變遷所需的決心,與當前的挑戰相比,我們的投入遠遠不足(示意圖)。圖/envatoelements

加大投資高風險、高回報的研發計畫

這不僅僅攸關政府砸了多少經費,更攸關政府是否把經費花在刀口上。

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各國政府曾因為投資清潔能源而引火上身。決策者不想讓人覺得自己在浪費納稅人的錢,這當然可以理解,但因為恐懼失敗,反而造成對於研發的投資短視近利,傾向找更為安全的投資目標,而且最好交由私部門出資。政府主導研發的真正價值在於,可以冒險嘗試那些可能失敗或不會立即獲益的大膽理念。

我們需要政府承諾資助能推動清潔能源科學發展的超大規模計畫(數億或數十億美元)。政府也得承諾長期資助這些計畫,這樣研究人員就會曉得來年都會固定得到補助。

研發呼應最大需求

實用價值尚不明顯的「藍天研究」(blue-sky research,又稱基礎研究)與科學發現的實際應用(即所謂的應用研究轉譯研究)兩者有明顯區別。雖然是不同的概念,但如果凡事都要講究正統,認為基礎科學不應該被商業考量給汙染,毋寧大錯特錯。

那些優異的發明之所以問世,是因為科學家在研究之初就考慮到最終用途。我們需要更多的政府計畫,整合亟需突破領域中的基礎研究和應用研究。

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比爾蓋茲認為,如果凡事都要講究正統,認為基礎科學不應該被商業考量給汙染,毋寧大錯特錯(示意圖)。圖/envatoelements

一開始就與產業界合作

我還遇過另一項人為的區分,即初期的創新是為政府服務,而後期的創新是為產業服務。但在現實中不該如此區分,我們在能源領域面臨的艱難技術挑戰尤其不能如此簡化,因為想法成功與否最重要的衡量標準,就是能否遍及全國、甚至全球的規模。

初期的合夥關係會吸引懂得達標的內行人。政府和產業界需要共同努力,才能克服障礙、加快創新循環。企業可以幫忙製作新技術的原型,提供市場方面的洞見,並且共同投資計畫。當然,他們負責把技術商業化,所以理應要盡早讓他們參與。

——本文摘自《如何避免氣候災難:結合科技與商業的奇蹟,全面啟動淨零轉型新經濟》,2023 年 3 月,天下雜誌出版,未經同意請勿轉載。

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天下雜誌出版_96
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天下雜誌出版持續製作與出版國內外好書,引進新趨勢、新做法,期盼能透過閱讀與活動實做,分享創新觀點、開拓視野、促進管理、領導、職場能力、教養教育、同時促進身心靈的美好生活。

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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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末日模擬!從氣候變遷到核戰爭,人類未來將走向哪個結局?
PanSci_96
・2024/11/19 ・1957字 ・閱讀時間約 4 分鐘

科學家模擬的末日場景

隨著二氧化碳排放持續增加,全球的政治局勢日益緊張,世界上各國的承諾屢屢在國際會議中被辜負,戰爭的結束也似乎遙遙無期。警示世界末日的「末日鐘」越來越接近午夜,人類與地球的未來變得越來越悲觀。

這並非一種刻意的悲觀,而是基於氣候變遷和人類衝突升溫的現實。許多人或許和我一樣好奇,末日會不會真的臨近?如果會,那又會是什麼樣的場景?是氣候徹底失控的《明天過後》?還是生態浩劫後的全面沙漠化,需要武力生存的《沙丘》和《瘋狂麥斯》?或者是核戰之後,所有人生存在廢墟中的《異塵餘生》?

我們的未來走向尚未確定,但科學家已經率先模擬了不同的可能結局,讓我們可以一窺未來的模樣。這些模擬告訴我們,如果人類繼續走某些路徑,地球的結局將是如何。至於我們是否能避免這些結果,就得由全體人類共同決定。

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如何模擬出整顆星球的氣候變化?

要模擬整顆星球的大氣變化是一項龐大的任務,至少需要三大要素:理論、資料、和計算資源。

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首先,人類對氣候系統的物理和化學模式需要有足夠的了解,也就是大氣理論必須足夠完備。其次,需要足夠多的資料來模擬整個行星。這些資料包括地球半徑、自轉速度、海洋分布、太陽輻射、大氣成分等等,甚至是地表的狀況與地形。台灣的中央山脈就能影響到西太平洋的颱風走向,進而影響整個東亞的氣候。如果希望盡可能還原地球的真實情況,還需考量海洋的垂直溫度分布、植物分布導致的生物地球化學反應等。

最後,還需要強大的計算資源,也就是超級電腦。由於資料量龐大,每個參數的小誤差都可能引發蝴蝶效應,影響到預測結果。因此,科學家通常會微調各項參數,並對每組參數進行多次計算,這些都需要大量的運算能力。

模擬沙丘中的荒漠星球

科幻小說《沙丘》中的厄拉科斯,經布里斯托大學模擬,揭示未來氣候可能。圖/wikimedia

科幻小說《沙丘》中的厄拉科斯(Arrakis)是一顆完全荒漠化的星球,英國布里斯托大學的亞歷山大·法恩沃斯等人曾對這顆星球進行了模擬。他們使用在研究地球氣候變遷時使用的氣候模型,並結合小說中的設定,如大氣中的二氧化碳濃度和臭氧含量等,模擬了 500 年後的厄拉科斯氣候。

模擬結果顯示,厄拉科斯的赤道和熱帶地區夏季高溫達 45 度,冬季不低於 15 度。而高緯度地區則更為極端,夏季高溫可達 70 度,冬季最低可達 -75 度。由於大氣濕度和雲層的存在,極地反而比赤道更溫暖。此外,儘管小說中描述厄拉科斯幾乎沒有降雨,但模擬顯示高緯度和山區仍會有少量降雨。

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這些結果顯示,科學家不僅愛科幻,也樂於用科學方法來驗證科幻中的設定。這些模擬能讓我們更了解地球的氣候系統,並讓我們警惕荒漠化的危機。

核戰後的世界:核冬天的可怕景象

如果人類全面爆發核戰爭,戰後的世界會是什麼樣子?研究顯示,大規模的核武攻擊將產生大量的輻射塵和煙灰,進入大氣層並遮蔽陽光,導致「核冬天」的到來。

2019 年的一篇研究模擬了美俄之間的全面核戰爭,結果顯示,爆發後的第一年,全球氣溫將大幅下降,北半球的夏季溫度將下降 25 度,冬季氣溫則會降至零下,植物生長期縮短至僅剩 25 天。煙灰遮蔽陽光,導致全球糧食供應崩潰,第二年可能有 50 億人面臨飢餓。

這些模擬結果告訴我們,全面核戰將帶來毀滅性的後果,核冬天將使人類無法正常生活,這是真正的末日場景。

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核戰模擬顯示,氣溫驟降與糧食崩潰將致全球大饑荒。圖/envato

地球的未來會是如何?

地球未來的命運取決於我們今天的選擇。如果我們對氣候變遷置之不理,兩極冰帽將完全融化,海平面上升,許多沿海地區將被淹沒。雖然不至於像《水世界》中那樣極端,但低地區域的居民將面臨嚴重的生存挑戰。

如果人類選擇繼續衝突,甚至爆發毀滅性戰爭,我們的未來將如《瘋狂麥斯》或《異塵餘生》般,生存在廢墟中,面對乾旱、糧食短缺與持續的環境破壞。

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PanSci_96
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新北「氣候行動徵件」活動總獎金 8 萬元 號召青年展開行動成為氣候領袖
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/05/23 ・1247字 ・閱讀時間約 2 分鐘

全球正面臨急遽的氣候變遷,世界公民必須共同面對,環保局發布「新北 2024 國際青年氣候行動論壇——氣候行動團隊創意徵件」,鼓勵臺灣青年從校園或社區出發,針對觀察到的環境問題提出行動方案,入選隊伍將獲得專業導師指導並帶領實踐提案內容,最終勝出者不只可獲新臺幣 4 萬元獎勵金,更有機會放眼國際,於年底的紐約荒野中心青年氣候高峰會上展現成果。環保局將於 5 月 24 日下午辦理線上說明會,徵件日期至 6 月 24 日截止,歡迎有興趣參與的學生及老師報名參與!

報名網址:https://reurl.cc/Ke0gQn

環保局表示,新北市已連續 3 年辦理青年氣候論壇,建立與青年交流對話的平台,今(113)年更持續與紐約荒野中心(The Wild Center)攜手,號召青年以行動應對氣候變遷,培養青年成為氣候領袖。實踐淨零永續的道路上,青年的角色非常重要,去年新北市青年氣候論壇邀請到荒野中心氣候行動主任 Jen Kretser,分享了許多紐約青年行動案例,像是大學生於學院頂樓設置太陽能板,實現「上課教室自主發電」的校園計畫,又如同學自發建立校園田園、自主提出畢業晚會減塑需求等,引起與會臺灣青年們的廣大迴響,提出許多問題進行討論。

新北市環保局「2023 新北青年氣候論壇」,邀請到美國紐約荒野中心氣候行動主任 Jen Kretser(左 3),分享了許多紐約青年行動案例

環保局長期關注青年行動力,辦理「環保小局長計畫」、「永續未來學院」、「青年氣候論壇」等活動,致力推動全齡化的環境教育,今發布的「氣候行動團隊創意徵件」,進一步鼓勵臺灣「青」世代成為行動發起者,提出自己的問題觀察與創意解方,並真正落實行動,由青年自己決定從何處開始改變,即使是日常生活中觀察到看似微小的行動,都有可能在實踐後擴大影響到整個校園、社區,甚至整座城市。

環保局說明,氣候行動徵件邀請全臺高中職及大專院校學生,透過影像紀錄、實體行動、循環設計、社群媒體傳播等多元方式呈現創意永續行動提案,徵件至 6 月 24 日止,經初選後 4 組入選隊伍將在新北市展開為期一個月的短期氣候行動實踐,同時由環保局媒合專業導師進行線上課程,最後於 8 月「新北 2024 國際青年氣候行動論壇」進行決選,優勝的隊伍除可獲得獎勵金外,更能持續推展氣候行動並製成行動影片,影片有機會在年底紐約荒野中心青年氣候高峰會上進行分享,讓青年氣候行動與國際接軌。

環保局將於 5 月 24 日下午辦理線上說明會,歡迎有興趣參與的學生及老師報名參與,徵件簡章及更多相關資訊可至環保局官網或「新北 2024 氣候行動團隊創意徵件」活動網站查詢。

※ 5/24 徵件線上說明會報名網址:https://reurl.cc/Ke0gQn
※ 環保局官網簡章:https://www.epd.ntpc.gov.tw/Article/Info?ID=11254
※ 「新北 2024 氣候行動團隊創意徵件」活動網站:https://greenage2024.com

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本文轉自新北市政府環境保護局網站

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