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塑膠汙染不能只靠回收解決!「全面減少塑膠生產」為何如此重要?——《科學月刊》

科學月刊_96
・2023/05/13 ・2615字 ・閱讀時間約 5 分鐘

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  • 作者/張凱婷

作者簡介
綠色和平減塑專案負責人。都市與社區規劃背景,從事環境倡議工作六年,致力支持全球與在地的永續與環境保護行動。

  • Take Home Message
    • 塑膠廢棄物的汙染愈加嚴重,特別是一次性塑膠包裝。據統計,2040 年全球塑膠廢棄物將會累積至6.46 億公噸。
    • 分析報告指出「源頭控制、減量」比「回收」或「替代材質」更適合作為塑膠汙染的解決方案。
    • 正進行談判協商的全球塑膠公約須以零廢棄為原則限制生產與使用,優先淘汰一次性塑膠,以終結塑膠汙染世代。

自人類開始使用各種形態、材質的塑膠,只花了不到一個世紀的時間,就讓塑膠汙染成為全球性、最緊急的環境挑戰之一,影響著我們的健康、自然生態及氣候。

即使全球統一的回收標誌已運行了 40 年之久,但所有被產生出來的塑膠垃圾只有 9% 進入回收利用。塑膠廢棄物的末端處理成效令人沮喪,但塑膠用量仍年年升高。根據統計,全球自 1950 年代至今已累積製造了 83 億噸的塑膠,2021 年的塑膠產量更已達到 3.9 億公噸,與半個世紀前 1964 年的 1500 萬噸相比,相差了 20 倍。

根據世界經濟論壇(World Economic Forum,WEF)估計,一次性塑膠包裝占所有塑膠產量的 40%,為塑膠產業的最大宗,相當於每年有 1.61 億噸的塑膠包裝在市面上僅用一次就被丟棄。塑膠包裝也因此成為海洋及全球淨灘統計中最大量的垃圾。

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塑膠演變成環境汙染的原因在於它幾乎無法完全被分解,而且會隨著陽光長期照射,脆化、分解、破碎成更小的碎片或顆粒,形成塑膠微粒。由於塑膠微粒的尺寸小、重量輕,透過大氣可以使它的傳播距離更遙遠,不僅漂浮在我們呼吸的空氣中,甚至可以進入並積聚在我們的器官、組織、血液中。

單靠回收無法解決問題 「減量、控制」才是最具吸引力的解決方案

皮尤慈善信托基金會(The Pew Charitable Trusts)2020 年出版的海洋塑膠分析報告書——《打破塑膠浪潮》(Breaking the Plastic Wave)指出,全球塑膠汙染的情形會愈來愈嚴重,若沒有系統性的轉變,到了 2040 年全球每年產生的塑膠廢棄物將會倍增,累積在海洋中的塑膠垃圾會比現在多出四倍,來到6.46 億公噸(圖一)。

圖一|未來20年塑膠汙染影響推估
如果一切情況都跟現在一樣,預估2040年全球每年產生的塑膠廢棄物將會倍增。
(資料來源:The Pew Charitable Trusts/Breaking the Plastic Wave

不過,這份報告也提出相關解決方案,包括:

  • 源頭控制、減量:直接淘汰塑膠、擴大消費者重複使用方案、推出新的包裝商業模式
  • 替代材質:紙、紙+淋膜、可分解材質
  • 回收:機械回收、化學回收
  • 終端處理:廢棄物燃料化、焚燒、掩埋

報告指出,若要解決塑膠汙染,無法靠單一的解決方案,且每一個解決方案可以帶來的減量效果都有所不同。其中,「源頭控制、減量」——透過直接淘汰包裝、擴大消費者重複使用的選項、新興的商業模式,在綜合環境、經濟和社會角度成為最具吸引力的減量方案,可以最大程度減少塑膠汙染,還能帶來經濟效益並緩解溫室氣體排放(圖二)。

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我們必須要以前所未有的速度和規模創建新的商業模式、產品設計、材料、技術和回收系統,以加速朝向循環經濟發展。

圖二|不同解決方案可帶來的塑膠減量效益
(資料來源:The Pew Charitable Trusts/Breaking the Plastic Wave

企業自願性承諾減塑緩不濟急

2018年,艾倫麥克阿瑟基金會(Ellen MacArthur Foundation)邀請眾多企業及政府簽署自願性的「新塑膠經濟全球承諾」,包含使用大量一次性塑膠包裝的零售商、觀光業、食品業及包裝製造商要在 2025 年達到以下減塑目標:

  • 剔除不必要或有問題的塑膠包裝。
  • 達成可重複使用塑膠的商業模式,以替代一次性的塑膠使用。
  • 全面使用 100% 可重複利用、可回收或可堆肥的塑膠包裝。
  • 對所有使用中的塑膠包裝設定採用可回收塑膠比例的目標。

然而,艾倫麥克阿瑟基金會去(2022)年度的追蹤報告卻顯示,以目前企業落實的程度看來,2025 年幾乎不可能達成此目標。值得一提的是,重複使用的商業模式雖然每年都有成長,但是成長幅度並不高,企業以及政府相對投注更多資源在「回收」或「替代材質」。

這突顯大品牌空洞的自願性承諾,需要更強而有力的導正,大幅減少塑膠的生產和使用,並且應大力加速轉型往「重複使用包裝」的經濟模式。

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進行中的全球塑膠公約

好消息是,要阻止塑膠汙染持續惡化的呼聲也來到高峰。去年 3 月的聯合國環境大會(United Nations Environment Assembly,UNEA 5.2),各國家及地區代表均認同解決塑膠汙染的迫切性,決議確立公約。為了立法處理塑膠汙染問題,全球規劃透過「政府間談判委員會」(Intergovernment Negotiating Committee)商議條文細節,目標明(2024)年底前完成協商程序。

依照目前的規畫,從去年底到明年將進行五輪的談判協商,第一輪已經於去年 11 月於肯亞奈洛比落幕。

第一輪的會議重點有以下:

  • 各國家及地區均認同解決塑膠汙染的迫切性
  • 許多政府及企業都有共識此條約需具法律約束力,並涵蓋整個塑膠生命週期
  • 各國家及地區須制訂「國家/地區級行動計畫」

源頭減量,終結塑膠汙染時代

聯合國在 2017 年時宣布了塑膠汙染為全球危機(planetary crisis):塑膠汙染不可逆轉,不僅會導致生物多樣性喪失,對依賴海洋生態系統健康的人類生計造成毀滅性影響,科學證據也證實當前的塑膠汙染已超出了地球可負荷的極限,再加上塑膠汙染的跨區域特性強、生命週期對全球造成汙染並衝擊自然環境與人類健康。

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我們亟需導入能與問題規模相匹配的解決方案,全球塑膠公約必須以「預防放任塑膠無上限生產」及「零廢棄」為原則,限制塑膠的生產與使用,設定塑膠生產限制的歷史基線,作為不得再產生新原生塑膠的禁令,並且優先從源頭逐步淘汰一次性塑膠,以終結汙染世代。

  • 〈本文選自《科學月刊》2023 年 5 月號〉
  • 科學月刊/在一個資訊不值錢的時代中,試圖緊握那知識餘溫外,也不忘科學事實和自由價值至上的科普雜誌。
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科學月刊_96
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非營利性質的《科學月刊》創刊於1970年,自創刊以來始終致力於科學普及工作;我們相信,提供一份正確而完整的科學知識,就是回饋給讀者最好的品質保證。

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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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環保從今天開始、從 i 開始,和家樂福一起減塑、減廢,愛地球!
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2023/09/12 ・1851字 ・閱讀時間約 3 分鐘

  • 文/陳彥諺

環保行動從源頭出發

說到「環保」,許多人第一時間想到的關鍵字就是「減塑」、「限塑」,在現代社會中,大量塑膠製品、塑膠袋充斥在生活中,而一次性使用的塑膠製品就是環保行動的最大敵人。不過,你知道嗎?發明塑膠袋的初衷,其實是為了拯救地球。
在塑膠袋發明以前,紙袋、布袋是主流的包裝用品。為了讓人們能有好看、方便、低成本的包裝材料運輸物品,1959 年,瑞典工程師斯坦・圖林發明了塑膠袋,其輕便、價格低廉、耐用、可重複使用,也可以取代紙袋以減少伐木量。

圖一、1959年,瑞典工程師斯坦・圖林發明了塑膠袋,其輕便、價格低廉、耐用、可重複使用,也可以取代紙袋以減少伐木量。

卻沒想到,這麼好用又便宜的塑膠袋問世後,在20 世紀末以前,紙袋、布袋幾乎被塑膠袋取代了,但是,人們並沒有如圖林發明當時所設想的,將耐用的塑膠袋重複利用,以減少地球負擔,反而衍生出單次使用後便丟棄的習慣,時至今日,塑膠垃圾更造成了嚴重的環境污染。

然而,地球是大家的,是每一個人的,也是家樂福所關心的。

家樂福十多年來,響應聯合國永續發展目標 SDGs,除了推行友善農業關懷土地,也以透明系列商品支持動物福利,2019 年,更設立影響力概念店,鼓勵消費者自備購物袋,同時把家中不需要的紙袋,帶到店中分享給需要的民眾,家樂福以具體行動響應 SDG 12 責任消費與生產,希望改變從 i 開始。

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圖二、家樂福響應 SDGs,改變從 i 開始

家樂福賣場實際響應環保行動

(A) 生活區:瓶身再生塑膠的環保洗護產品

日常生活中,洗澡洗髮使用的盥洗用品,是塑膠瓶罐的一大來源。家樂福攜手台鹽生技、台灣設計研究院、點睛設計,從原料到包裝,皆秉持著永續再生、環境友善、天然純淨的原則,推出Re系列永續商品。

Re代表減量(Reduce)、再利用(Reuse)、回收(Recycle),更代表著這項產品的永續再生(Power of Regeneration)。落實的行動包含,瓶身、瓶蓋採用 100% 再生塑料,運輸紙箱採用 FSC 森林環保紙箱等。

(B)食品區:可回收包裝減少食物浪費

食品的包裝,也是生活廢棄物的一大來源。家樂福除了停止使用保麗龍外,更在食品的包裝方法上,採用「貼體包裝」。

以往常見的食材包裝,是將食材放在保麗龍盒上,再以保鮮膜覆蓋,因為保鮮膜並無法完全密合食材本身,保鮮效果有限。而家樂福採用 APET/PE 材質的貼體包裝,結合抽真空原理與加熱技術,讓包材可以貼合食材,形成食材的第二層皮膚,減少與氧氣、微生物的接觸外,更能有效保存食材,減少食物浪費,同時減少保麗龍使用,一年可少用3百萬個保麗龍。

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(C) 收納區:減塑收納寶物,再生塑料一級棒

在收納部分,家樂福提供了消費者環保折疊購物袋的新選擇,樣式活潑可愛的環保折疊購物袋,材質為 RPET,是回收寶特瓶材質,每 2.8 個寶特瓶可做 1 個折疊購物袋,不只可供消費者重複使用,且產品本身便已達到循環利用。

另外,居家生活不可或缺的垃圾袋,家樂福也有新實踐!家樂福環保清潔袋,是回收家樂福或各通路的PE膠膜,經過工廠處理、回收篩選、製作成 100% 再生塑膠粒子後添加美國香氛除臭精油製袋,讓以往丟棄的回收膜,經過處理後有了新生命,而且不需添加新塑膠,就能製成接近新料等級的優質產品。

圖三、家樂福賣場的實際行動,以「再生塑膠」的回收再利用達成減塑目標

從今天開始、從 i 開始,和家樂福一起減塑、減廢,愛地球!

為了地球,家樂福不遺餘力。從友善農業、動物福利開始,再從減廢減塑著力。當家樂福自有品牌取消了飲料組裝的收縮膜包裝,策略從賣場及商品包裝減塑,每年約減少 340 噸塑膠,1067 噸的碳排。

塑膠產品的誕生初衷,是為了讓地球、讓人們的生活更好。雖然在過去的消費習慣下,對地球造成了嚴重影響,但是,要愛地球,永遠不嫌晚。從今天開始、從i開始,和家樂福一起減塑、減廢,愛地球吧。

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圖四、從 i 開始,和家樂福一起減塑、減廢,用消費發揮影響力
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是誰發現了橡膠?被遺忘的工程師弗雷諾——《植物遷徙的非凡冒險》
時報出版_96
・2023/09/02 ・1716字 ・閱讀時間約 3 分鐘

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橡膠對現代人的重要性

如果沒了這種物質,世界會是什麼樣子?試想沒有輪胎的汽車、沒有奶嘴的奶瓶、沒有腳蹼和潛水服的潛水器材、沒有橡皮擦的鉛筆、沒有黃色小鴨的童年⋯⋯

如果沒了這種物質,我們可能就會度過一個沒有黃色小鴨的童年。圖/wikipedia

這種質地特殊的材質便是橡膠。橡膠來自原生於亞馬遜叢林、名為「巴西橡膠樹」的樹木(Hevea brasiliensis,命名來源就是因為這種植物生長於巴西)。

不過,歐洲人首次注意到的橡膠樹其實是圭亞那橡膠樹(Hevea guianensis)。樹如其名,這種橡膠樹生長於圭亞那

在歐洲人「發現」橡膠樹的時代(印第安人當然很早就認識了這種植物),圭亞那是個鮮為人知的蠻荒之地,沒有火箭發射場也沒有淘金客。

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當時也不流行生態旅遊、T 潘趣酒(ti-punch,一種蘭姆酒的調酒)或卡宴辣椒。當時的人也從未想到,這種看似平凡的熱帶樹木即將引發高潮迭起的植物和經濟熱潮⋯⋯偶爾還有些悲壯

這種看似平凡的熱帶樹木即將引發高潮迭起的植物和經濟熱潮圖/wikipedia

有位巧手的工程師正在尋找會哭泣的樹木

第一位對橡膠產生興趣的人,是胥修德里領主、加陶迪耶的弗朗索瓦.弗雷諾(François Fresneau de la Gataudière, 1703–1770),他在 1703 年生於牡蠣的原鄉、法國西南部的馬雷訥。他的全名看起來充滿上流社會的氣息,我們在這本書中稱呼他為弗雷諾就好。

弗雷諾本人似乎遭到歷史遺忘,但他的發現和成就改變了世界。就如同法國歌曲〈塑膠超讚〉的歌詞:「塑膠超讚,橡膠超柔軟」!今日的人類已經可以羅列出超過 25,000 種不同的橡膠用途。

路易十五的海軍大臣莫爾帕伯爵菲利波(Jean-Frédéric Phélypeaux de Maurepas, 1701–1781)任命弗雷諾為圭亞那首府開雲的皇家工程師。弗雷諾當年29歲,而且熱情滿滿。

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弗朗索瓦.弗雷諾。圖/wikipedia

弗雷諾的第一份工作便是研究新堡壘如何搭建。他也需要採收植物,以便充實皇家花園。他對當時圭亞那的可可園十分感興趣。工程師弗雷諾的得意作品中,最令他得意的發明作品是⋯⋯蟻巢毀滅器!果真是自由奔放的年輕人。

發明蟻巢毀滅器的天才:弗雷諾

當時,可可園遭受紅螞蟻入侵,而充滿創意與膽識、彷彿十八世紀馬蓋先(譯註 美國冒險影集《百戰天龍》主角)一般的弗雷諾便發明了可以將硫磺吹進蟻巢的機器。

螞蟻因此蒙受苦難。他持續搭建非常實用的引擎:將溝渠斜坡上的泥土提起並移走的起重機、磨碎木薯或小米的手磨機、從木薯根部榨出水分的壓縮機。他還策畫了奧亞波克河新哨所的防禦工事。

弗雷諾被自己的成功沖昏了頭,希望加官晉祿,要求升任上尉。當時的圭亞那監察專員也認為弗雷諾「熱情澎湃,宛如英雄」。

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然而,他卻受到其他殖民地老長官和開雲教士社群的忌妒,升官之路受阻。於是,弗雷諾前往鄉間,僱用 八名「黑人」(請記得,當時的法國人仍使用「黑人」、「野蠻人」、「生番」等稱謂來稱呼和殖民者長相不相似的族群⋯⋯),並種植甘蔗、木藍等植物。

他也持續發展自己的防禦工事專長,發明了一種可以用來製磚的泥沙混和物。真是位天賦異稟的工程師啊!

——本文摘自《植物遷徙的非凡冒險》,2023 年 6 月,時報出版,未經同意請勿轉載。

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