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巴比妥是什麼?為何會讓神經安靜下來?

PanSci_96
・2023/07/16 ・4356字 ・閱讀時間約 9 分鐘

2023 年 6 月,新北板橋的某間幼兒園傳出孩童體內驗出高濃度巴比妥類藥物,這藥物名稱乍聽之下很陌生,稍微了解之後腦中立即亮起紅燈,因此馬上成為網路熱搜關鍵字,許多醫師、藥師紛紛現身說明巴比妥的用途和副作用。你大概已經知道,巴比妥類藥物屬於「中樞神經抑制劑」的一種,但你可能不知道的是,巴比妥類藥物的作用機制其實和酒精很像,他們是如何讓你原本興奮的中樞神經「安靜下來」呢?這集由 IG 科普平台一分鐘生物學的柏亨協助製作。今天就讓我們一起來聊聊「巴比妥」到底是什麼吧!

「巴比妥」是什麼?

巴比妥作為藥物治療癲癇已經有 100 年的歷史,而「巴比妥鹽類(Barbiturates)」是一類由「巴比妥酸」所衍生而成的化合物統稱。

巴比妥酸(左)與巴比妥鹽類(右)的結構。圖/wikipedia

巴比妥酸最早由 1905 年的諾貝爾獎得主,化學家阿道夫.馮.拜爾(Adolf von Baeyer)在 1864 年合成,那時他正在研究尿酸的衍生物合成反應。不過單純的巴比妥酸無法作為藥物使用,一直到 1903 年,德國化學家,同時也是諾獎得主的埃米爾・費舍爾(Joseph von Mering)和他的同事約瑟夫梅林格(Joseph von Mering)成功製成了第一種巴比妥鹽類藥物,名為苯巴比妥(phenobarbital)

「苯巴比妥」這種藥物最初因為其強效的安眠效果而被應用在安眠劑上,後來在 20 世紀,科學家合成超過 2500 多種各式各樣的巴比妥類鹽類,其中 50 種開發成臨床應用的巴比妥鹽類藥物,可以用於麻醉安眠、止痛、抗焦慮、預防癲癇等醫學用途。

一般聽到的「巴比妥」其實是指「巴比妥類藥物」,是某一類藥物的統稱。這類藥物在化學上屬於「巴比妥鹽類」,也就是由「巴比妥酸」衍生的化合物。表/wikipedia

為什麼巴比妥鹽類藥物可以幫助你止痛,甚至具有安眠的效果?這是因為巴比妥一類的藥物是抑制中樞神經的傳遞,讓訊息的傳遞速度變慢,這除了可以讓痛苦訊息無法傳到大腦,也可以讓你昏昏欲睡。至於巴比妥類藥物是透過什麼樣的分子機制,能夠達到中樞神經的抑制效果呢?這就要說到一個助眠營養品中常常出現的成分:GABA 。

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中樞神經抑制劑 GABA

我們先回到高中生物課複習一下神經的構造,人類的神經細胞由輸出端的「軸突」和輸入端的「樹突」兩大部分組成,當神經的衝動訊號要從上一個細胞的「軸突」傳到下一個細胞「樹突」時, 會需要釋放「興奮性化學物質」(編按:也就是神經傳導物質)通過兩者的空隙「突觸」。當興奮性化學物質傳遞到下一個細胞後,細胞膜會運送大量帶正電鈉離子進入細胞中,使原本帶負電、處於「極化」狀態的細胞「去極化」,這是產生「動作電位」、傳遞訊息的源頭。

神經細胞構造。神經細胞結構大致包含細胞本體樹突軸突,前一個細胞以「軸突」和下一個細胞的「樹突」相聯絡,而「突觸」則是神經細胞之間聯絡的構造。圖/國家實驗研究院

而 GABA(也就是「γ-氨基丁酸」)這種神經傳導抑制劑出現,就會與突觸接受端的 GABA 受體結合,把細胞膜上的氯離子通道打開,讓大量帶負電氯離子進入後端的神經細胞中,讓細胞內部一直處於一個負電滿滿的情況,這種「超極化」的變化,會使得神經元難以被刺激興奮,所以產生抑制神經傳導的作用。

你可以想像想像一座水力發電用的水庫,只有當水位積累夠高、一口氣釋放的水量與壓力才足以驅動發電機。若今天有人提早把水閘打開,在水不斷流失的情況下,水庫不管過多久都蓄積不了足以發電的水量,發電機也無法順利運轉。而 GABA 就像那隻看不見的手,把水閥提早打開,讓神經細胞的去極化遲遲無法發生,使動作電位無法產生、傳遞訊息。

巴比妥的作用機制:延長氯離子通道開啟的時間

巴比妥類藥物的作用機制,就是增強 GABA 的效果!

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1980年代,Robert L. Macdonald 發現,巴比妥類藥物可以延長 GABA 受體開啟氯離子通道的時間,使GABA 的作用效果更久,這是因為巴比妥類藥物可以和 GABA 受體的其他部份結合,產生「正向異位效應(Positive allosteric effect)」,藉由改變受體的結構,讓 GABA 更喜歡與受體結合,使 GABA 的作用效果更強,結果就是能更有效地抑制中樞神經興奮作用。

事實上,當我們飲用酒精時,酒精的作用和巴比妥其實非常類似,一樣可以增強 GABA 受體,使神經元變得更加不易興奮,這就是為什麼酒精可以產生鎮靜、放鬆等效果,並在過量時產生嚴重的中樞神經抑制,如昏睡、呼吸停止等,有些人則稱之為「斷片」。

巴比妥在醫療上的用途

首先,不同的巴比妥藥物在醫學上有不同的用途,這和巴比妥本身的化學特性有關。

一般來說,我們可以利用巴比妥藥物作用時間快慢當作分類依據,超短效型的巴比妥藥物作用時間很快,因為具有高親脂性的特點,能夠快速通過血腦障壁,在極短的時間內使人麻醉。以硫噴妥鈉(sodium thiopental)為例,硫噴妥鈉可以在極短的時間中由血液運輸至大腦,對中樞神經起抑制作用,只需要幾十秒的時間就能夠使人昏迷,因此,過去硫噴妥鈉被大量當作麻醉劑使用。

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而作用時間較慢,效果較久的長效型巴比妥藥物,則可以用來防治與治療癲癇。1912 年,德國醫師阿爾弗雷德・豪普特曼(Alfred Hauptmann)對他的癲癇患者施用苯巴比妥,結果驚訝地發現,苯巴比妥對於治療癲癇非常有效果。一般來說,癲癇是大腦的不正常放電所造成,苯巴比妥對中樞神經抑制的效果可以幫助患者預防和減緩不正常放電造成全身痙攣的症狀。

不過,由於巴比妥類藥物相對比較容易產生依賴性和耐藥性,有著較高的成癮和安全風險,因此,從 1950 年代末期開始,巴比妥類藥物就陸續被更為安全的其他藥物取代。以剛剛提到的麻醉藥硫噴妥鈉為例,現在已經很大程度被丙泊酚(或稱作異丙酚)這種更加安全有效的麻醉劑取代。

雖然如此,仍有部分長效型巴比妥類藥物在臨床上有所用途,像是剛剛提到的癲癇用藥苯巴比妥,2012年發表在 Epilepsia 期刊的一篇文章就提到,苯巴比妥用來治療癲癇仍然很有發展前途,尤其是在中低收入的國家,苯巴比妥仍是一種極具經濟效益的藥物。

以台灣為例,在健保署的網站中查詢,就可以發現有一些以苯巴比妥所製成的單方藥物,仍被用以治療癲癇,例如「強生苯巴比特魯錠」、「福元苯巴比特魯錠」,但是這些藥物無一例外地都被標示上「第四級管制藥品」的提醒。此外,有一些含苯巴比妥的複方藥物被用於治療腸胃不適、腹痛、便祕等適應症,並且在這些治療腸胃症狀的複方藥上都可以看到「取消管制藥品註記」。

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看到這裡,你是不是覺得頭昏腦脹?許多報導說巴比妥是三級管制藥品,甚至是毒品,而剛剛又提到巴比妥是四級管制藥品甚至「取消管制」,所以巴比妥在醫學和法律規定上的地位到底是甚麼?

是處方藥還是毒品?台灣目前的管制現況是什麼?

我們首先需要區分清楚毒品和管制藥品的差別。在台灣,針對具成癮性、可能對社會造成危害的藥品和毒品分別使用「管制藥品管理條例」以及「毒品危害防制條例」進行控管。在毒品危害防制條例中的第二條第四項提到

醫藥及科學上需用之麻醉藥品與其製品及影響精神物質與其製品之管理,另以法律定之

而這個另外的法律就是「管制藥品管理條例」。在管制藥品管理條例中,有許多種巴比妥類藥物被列入管制,都屬於三級或是四級管制藥品。

回到這次的爭議事件中,在事件爆發的當下,我們只知道有「巴比妥」被驗出,不確定是哪一種巴比妥。6 月 10 日新北市衛生局局長陳潤秋開記者會時,我們才確認這次新聞事件的主角是剛剛提過能夠治療癲癇的「苯巴比妥」,屬於第四級管制藥品,根據藥事法規定,第四級管制藥品進口製造都需要申請,平常儲存也必須嚴格造冊列管。

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但食藥署在 6 日記者會也隨即證實,苯巴比妥除了治癲癇,也同時會在一些複方藥品出現,像是應用於腸胃病與小兒氣喘的複方藥,這又是怎麼回事?

我們一起進到衛福部網站查詢,在成份欄輸入 “phenobarbital” (苯巴比妥),以及「單方藥」,結果顯示主要是用作治療癲癇,也是我們剛剛所提到的管制藥品。但若是我們改輸入「複方藥」,可以看到還有很多成分包含苯巴比妥的複方藥,大致上可分類為:1. 治療功能性胃腸疾病,2. 治療呼吸道氣喘症狀。

在衛福部健保署網站查詢「苯巴比妥」和「單方」,結果多為治療癲癇用途,且皆為管制藥品。圖/Pansci

所以事實上治療腸胃症狀或呼吸道症狀的苯巴比妥複方藥,是不在管制範圍內的,因為他們劑量在 60 毫克以下、不以安眠鎮靜作為主要適應症,且與其他特定成分混用,根據規定滿足這些條件,所以不算管制藥品的管理範圍。

在衛福部健保署網站查詢「苯巴比妥」和「複方」,結果會出現多種成分包含苯巴比妥的複方藥,有些用來腸胃疾病,有得則是呼吸道治療用途。這些藥物大多不是管制藥品的範圍。圖/Pansci

管制藥物和毒品經常是一體兩面的,巴比妥類藥物確實也被歸類在毒品危害防制條例中的第三或第四級毒品中,因此,若不是將巴比妥類用在醫療或研究用途,就可能觸犯毒品危害防制條例。

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不過話說回來,不論是否為管制藥物,含巴比妥的藥物全部都是處方藥,根據藥事法規定,處方藥必須經由醫師開立處方箋才能夠使用。回到這次的爭議事件中,若是在沒有醫師處方箋的情況下給孩童服用巴比妥類藥物,絕對是犯法並且相當危險的行為。

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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

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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任意添加光學元件 為研究打開大門的無限遠光學系統
顯微觀點_96
・2025/01/30 ・1763字 ・閱讀時間約 3 分鐘

本文轉載自顯微觀點

圖 / 顯微觀點

顯微鏡在科學發展中扮演關鍵的角色,讓人們得以突破肉眼的限制,深入微觀的世界探索。而隨著時間推進,顯微技術也日新月異,其中現代顯微鏡設計了所謂的「無限遠光學系統」(Infinity Optical Systems),更是提升了顯微鏡性能和突破過去的觀察瓶頸。因此主要的顯微鏡製造商現在都改為無限遠校正物鏡,成為顯微鏡的技術「標配」。

1930 年代,相位差顯微技術出現,利用光線在穿過透明的樣品時產生的微小的相位差造成對比,使透明樣本需染色就能更容易被觀察。1950 年左右,則出現使用兩個 Nomarski 稜鏡,將光路分割再合併產生 干涉效應的 DIC 顯微技術,讓透明樣本立體呈現、便於觀察。

在傳統「有限遠系統」中,單純的物鏡凸透鏡構造,會直接將光線聚焦到一個固定距離處,再經過目鏡放大成像。也因此過去顯微鏡的物鏡上通常會標示適用的鏡筒長度,通常以毫米數(160、170、210 等)表示。

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而在過渡到無限遠校正光學元件之前,選用的物鏡和鏡筒長度必須匹配才能獲得最佳影像,且大多數物鏡專門設計為與一組稱為補償目鏡的目鏡一起使用,來幫助消除橫向色差。

但是問題來了!當這些光學配件要添加到固定鏡筒長度的顯微鏡光路中,原本已完美校正的光學系統的有效鏡筒長度大於原先設定,顯微鏡製造商必須增加管長,但可能導致放大倍率增加和光線減少。因此廠商以「無限遠」光學系統來解決這樣的困境。

德國顯微鏡製造商 Reichert 在 1930 年代開始嘗試所謂的無限遠校正光學系統,這項技術隨後被徠卡、蔡司等其他顯微鏡公司採用,但直到 1980 年代才變得普遍。

無限遠系統的核心在於其物鏡光路設計。穿透樣本或是樣本反射的光線透過無限遠校正物鏡,從每個方位角以平行射線的方式射出,將影像投射到無限遠。

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有限遠(上)和無限遠(下)光學系統的光路差別
有限遠(上)和無限遠(下)光學系統的光路差別。圖 / 擷自 Optical microscopy

透過這種方法,當使用者將 DIC 稜鏡等光學配件添加到物鏡、目鏡間鏡筒的「無限空間」中,影像的位置和焦點便不會被改變,也就不會改變成像比例和產生像差,而影響影像品質。

但也因為無限遠系統物鏡將光線平行化,因此這些光線必須再經過套筒透鏡在目鏡前聚焦。有些顯微鏡的鏡筒透鏡是固定的,有些則設計為可更換的光學元件,以根據不同實驗需求更換不同焦距或特性的透鏡。

除了可以安插不同的光學元件到光路中而不影響成像品質外,大多數顯微鏡都有物鏡鼻輪,使用者可以根據所需的放大倍率安裝和旋轉更換不同的物鏡。

傳統上一旦更換物鏡,樣本可能就偏離焦點,而須重新對焦。但在無限遠光學系統的設計中,物鏡到套筒透鏡的光路長度固定,也就意味著無論更換哪個物鏡,只要物鏡設計遵循無限遠系統的標準,光路長度和光學路徑的一致性得以保持。

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因此無限遠光學系統也有助於保持齊焦性,減少焦距偏移。這對需要頻繁切換倍率的實驗操作來說,變得更為便利和具有效率。

不過使用上需要注意的是,每個顯微鏡製造商的無限遠概念都有其專利,混合使用不同製造商的無限遠物鏡可能導致不正確的放大倍率和色差。

改良顯微技術,使研究人員能夠看到更精確的目標;以及如何讓更多光學配件進入無限遠光學系統中的可能性仍然在不斷發展中。但無限遠光學系統的出現已為研究人員打開了大門,可以在不犧牲影像品質的情況下輕鬆連接其他光學設備,獲得更精密的顯微影像。

  1. M. W. Davidson and M. Abramowitz, “Optical microscopy”, Encyclopedia Imag. Sci. Technol., vol. 2, no. 1106, pp. 120, 2002.
  2. C. Greb, “Infinity Optical Systems: From infinity optics to the infinity port,” Opt. Photonik 11(1), 34–37 (2016).
  3. Infinity Optical Systems: From infinity optics to the infinity port
  4. Basic Principle of Infinity Optical Systems
  5. Infinity Optical Systems

延伸閱讀選擇適合物鏡 解析鏡頭上的密碼

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螃蟹有痛感嗎?我們是怎麼知道的?
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・2025/01/16 ・1669字 ・閱讀時間約 3 分鐘

F 編按:本文編譯自 Live science

螃蟹一直是海鮮美食中的明星,從油炸軟殼蟹到清蒸螃蟹,餐桌上經常見到牠們的身影。有地方也習慣直接將活螃蟹丟沸水煮熟,認為這能保留最多的鮮味。過去人們認為甲殼類缺乏複雜神經結構,不會感受到痛苦,因此不必過度憂心道德問題。但近年來,越來越多研究開始挑戰此一想法,指出螃蟹與龍蝦等甲殼動物可能具備類似疼痛的神經機制。

以前大家相信甲殼類缺乏複雜神經結構,但近期這一認知逐漸受到質疑。 圖 / unsplash

甲殼類是否能感覺到痛?

人類長期習慣以哺乳類的神經構造作為痛覺判斷依據,由於螃蟹沒有哺乳動物那樣的大腦腦區,便被認為只憑簡單反射行動,談不上真正「痛」。然而,新興科學證據顯示包括螃蟹、龍蝦在內的甲殼類,除了可能存在被稱為「nociceptors」的神經末梢,更在行為上展現自我防禦模式。這些研究結果顯示,螃蟹對強烈刺激不僅是本能抽搐,還有可能進行風險評估或逃避策略,暗示牠們的認知或感受方式比我們想像更精緻。

關鍵證據:nociceptors 與自我保護行為

近期實驗在歐洲岸蟹(Carcinus maenas)中觀察到,當研究人員以刺針或醋等刺激手段測量神經反應,牠們顯示與痛覺反應類似的神經興奮;若只是海水或無害操作,則無此現象。此外,透過行為實驗也可看出,寄居蟹在受到電擊時,會毅然捨棄原本的殼子逃離電源,但若同時存在掠食者味道,牠們會猶豫要不要冒著風險離開殼子。這些結果使科學家認為,螃蟹並非單純反射,而可能有對於痛感的判斷。若只是「低等反射」,牠們不會考慮掠食風險等外在因素。

痛覺與保護:實驗結果引發的道德思考

以上發現已在科學界引發廣泛關注,因為餐飲業與漁業中常見「活煮」或「刺穿」處理螃蟹方式,如今看來很可能讓牠們承受相當程度的不適或疼痛。瑞士、挪威與紐西蘭等國已開始禁止活煮龍蝦或螃蟹,要求先以電擊或機械方法使其失去意識,試圖減少痛苦。英國也曾討論是否將甲殼類納入動物福利法保護範圍,最後暫時擱置,但此爭議仍在延燒。

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英國對於是否將甲殼類列入動物福利法的保護範圍,有所爭議。 圖 / unsplash

部分學者保持保留態度,認為雖然甲殼類展現疑似痛覺的行為與神經反應,但與哺乳類相同的「主觀痛感」仍需更多研究證明。大腦與神經系統結構畢竟存在很大差異,有些反射也可能是進化而來的自衛機制,而非真正意義上的感受。然而,科學家普遍同意,既然相關證據已經累積到一定程度,毋寧先採取更謹慎與人道的處理模式,而非輕易推卸為「牠們不會痛」。

海洋生物福利:未來的規範與影響

如果螃蟹被證實擁有痛覺,將牽動更廣泛的海洋生物福利議題,包括鎖管、章魚或多種貝類也可能具有類似神經機制。人類一直以來習慣將無脊椎動物視為「低等生物」,未必給予與哺乳類相同的法律或倫理關注。但若更多實驗持續指出,牠們同樣對嚴重刺激展開避痛行為,社會或終將呼籲修訂漁業與餐飲相關法規。未來可能要求業者在捕撈與宰殺前使用電擊或麻醉,並限制活煮等方式。這勢必對漁業流程與餐廳文化造成衝擊,也引發經濟與文化折衷的爭議。

龐大的實驗數據雖已暗示螃蟹「會痛」,但確鑿的最終定論仍需更多嚴謹研究支持,包括更深入的大腦活動成像與突觸路徑分析。同時,落實到實際操作也需追問:是否存在更快、更人道的宰殺或料理方式?能否維持食材鮮度同時保障動物福利?這種思維轉變既考驗科學進程,也考驗人類對自然資源的態度。也許未來,既然我們仍會食用海產,就該以最小痛苦的方式對待那些可能感受痛苦的生物,為牠們提供基本尊重。

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F 編_96
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一個不小心闖入霍格華茲(科普)的麻瓜(文組).原泛科學編輯.現任家庭小精靈,至今仍潛伏在魔法世界中💃