鑑識故事系列：水刑，沒有遺書

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。

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。

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）」！

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。

以研華科技為例，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。

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。

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。

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）。

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。

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。

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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澳大利亞維多利亞州的驗屍官，每年獲報 7,000 個案件，主要涵蓋意外死亡，以及診療後或照顧、監管中喪命。它們的現場照片、已知情況、電腦斷層掃描影像和屍體外觀，通常先由鑑識病理學家檢視。同時，家屬可能有所疑慮，並要求解剖。驗屍官會綜合以上，決定是否動刀。這回維多利亞法醫機構（Victorian Institute of Forensic Medicine），從驗屍官那裡收到兩個疑似上吊的案子，得先進行初步的司法驗屍。^[1]

電腦斷層掃描

儘管無法完全取代解剖，電腦斷層掃描仍是驗屍的重要程序：一方面，可以在動刀之前，為屍體留下永久性的電子紀錄；另方面，也能預覽哪裡是解剖時得特別注意的部位。^{[1, 2]}所有來到維多利亞法醫機構的屍體，都會被德國進口的西門子電腦斷層掃瞄儀，從頭到腳，仔細地掃描一次。^[1]

驗屍

A 男是個 173 公分高，67 公斤重，20 來歲的青年。有憂鬱症病史，而且最近承受不小的人際壓力。一條直徑 1.5 公分的繩索，繫住他的脖子，繞過左耳後方，將整個人懸吊於樹上。電腦斷層掃描顯示他右邊的下顎髁骨（mandibular condyle）向前錯位，連帶下顎左邊偏移、交錯咬合（crossbite）；還有舌骨（hyoid bone）左側的大角（greater cornu）骨折，而右側的變形。外觀檢查方面，已經出現屍僵（rigor mortis）、屍斑（postmortem hypostasis）；但尚無分解腐化的跡象。下巴向左傾斜，脖子則被繩索擦傷。^[1]

B 男，30 幾歲，高 181 公分，重 111 公斤，也有人際上的壓力。急救人員趕到工廠，弄斷直徑 1 公分，順著右耳後方懸起的繩索，將他放下。電腦斷層掃描影像上，他左側的下顎髁骨向前移位，造成下顎右側偏移、交錯咬合；舌骨右邊與甲狀軟骨（thyroid cartilage）上角（superior cornu）骨折。以肉眼觀察的話，跟A男一樣，可見屍僵及屍斑，而且也還沒腐爛。他的下巴朝右傾；脖子的皮膚被繩索磨出褐色、乾燥的擦傷；結膜與鞏膜有些瘀點（petechiae）。^[1]

下巴單邊脫臼

除了四肢受傷，上吊主要會破壞頭、頸，特別是導致頸部擦傷；皮膚和眼睛的瘀點；以及舌骨、頸椎、喉頭軟骨骨折等。^[1]其中喉頭軟骨，包含上述的甲狀軟骨。^[3]因此，這兩名死者大部份的創傷，都不令人意外。不過，以往的文獻似乎沒有把顳顎關節（temporomandibular joint）的下顎髁骨向前移動，使下巴單邊脫臼的現象，視為觀察重點。^[1]

死後狀似受傷的屍體變化，鑑識病理學家一般都頗為熟悉。比方說，腐敗的過程中，關節會開始鬆脫。可是這兩具屍體，都還沒分解到那個程度。那麼會不會是死前遭受鈍器傷害，或是他殺所致？兩名男子不僅都有自殺的動機，身上沒有被攻擊的跡象；警方也未在現場找到他人介入的證據。另外，在正常狀況下，下顎髁骨向前時，嘴巴應該會張開，跟這裡的情形不同。^[1]

維多利亞法醫機構的團隊認為，兩具屍體下巴單邊脫臼，是因為繩索懸吊時的力道偏向一邊，固定住下顎同側的關節，卻將對角的那頭拉離原位，而且必定是屍體僵硬了才發生，所以嘴巴無法大開。他們覺得這個新發現的吊死特徵，值得與其他同業分享。於是圖文並茂地寫了篇個案報告，發表在 2023 年 7 月 18 日的《國際法醫期刊》（International Journal of Legal Medicine）上，還介紹電腦斷層掃描儀的型號及技術摘要，供大家參考。^[1]

1. Glengarry J, Beaugeois M, Bugeja L, et al. (2023) ‘Suspension-associated dislocation of the jaw in hanging’. International Journal of Legal Medicine, 137, 1489–1495.
2. Sonnemans LJP, Kubat B, Prokop M, et al. (2018) ‘Can virtual autopsy with postmortem CT improve clinical diagnosis of cause of death? A retrospective observational cohort study in a Dutch tertiary referral centre’. BMJ Open, 8:e018834.
3. Suárez-Quintanilla J, Fernández Cabrera A, Sharma S. (05 SEP 2022) ‘Anatomy, Head and Neck: Larynx’. In: StatPearls. Treasure Island (FL): StatPearls Publishing.

這次來醫院的目的，是更換並固定新的侵入性呼吸器材，計劃相當簡單：事前禁食，全程無麻醉，不用住院，做完直接回家。不過，當天程序走到一半，13 歲的德國男孩就過世了。^[1]

氣管造口術

男孩患有原因不明的嚴重先天性神經疾病。^[1]大概是食物或液體動不動就落進下呼吸道，他時常感染吸入性肺炎（aspiration pneumonia），^{[1, 2]}因此曾接受氣管造口術（tracheostomy；簡稱氣切）（圖 1）：在脖子前方開一個永久性的孔洞，置入氣切管，並連接正壓呼吸器。^[1]這個氣管造口便於抽清下呼吸道，以維持暢通；^[3]但是多年下來形狀走樣，開過數次刀，換了各種氣切管，都無法穩固裝置。不僅空氣外漏，氣切管的充氣氣囊（圖 2），也總是在呼吸器運作時滑出來。於是，男孩的醫師群決定執行氣管造口矯正術（tracheostomal epithesis），把氣切管跟氣管造口之間的縫隙封起來。^[1]

氣管造口矯正術

氣管造口矯正術開始，兒童胸腔科醫師拿起新的氣切管，先測試充氣氣囊是否功能正常，再將氣切管從男童的氣管造口插入。以支氣管鏡確認其位置無誤後，拔除呼吸器。然後灌飽氣切管的充氣氣囊，以防止男童吸入異物；同時仍露在體外，用來顯示氣囊狀況的測風球，也相當飽滿。男孩平常能在無呼吸器的情況下，撐好幾個小時，所以及至此刻他的生命徵象依然穩定。^[1]

假體製作師把混合槍（圖3）的前端，伸入氣管造口，從新的氣切管旁，灌注橙色的矽膠印模材料，精確複製周邊組織的構造，好在稍後翻模塑形，填補氣切管跟氣管造口間的空隙。在進行此步驟時，假體製作師發覺矽膠用量異常地大。開始灌注的 60 秒後，男孩的血氧飽和濃度劇降，臉色發青。^[1]

所有動作立刻停止。原本在灌注完成後，要透過氣管鏡，檢查有無矽膠跑進氣管或支氣管。現在兒童胸腔科醫師，以及陸續加入搶救的兒童加護科、兒童腸胃科和耳鼻喉科醫師，只管拼命地把矽膠抽出來，還有進行人工呼吸。他們拔出氣切管，再插入一支新的，然後從支氣管鏡看到矽膠的堆積，遠超過計劃範圍。趕緊給男童上了麻醉劑，推去手術室。^[1]

醫療團隊於喉頭鏡和支氣管鏡的輔助下，繼續清除矽膠，並且幫他接上體外維生系統（ECMO；又稱葉克膜）。在經過數次努力後，終於從下呼吸道，取出一根 Y 字型的矽膠（圖4）。遺憾 2 小時的搶救下來，男孩仍然回天乏術。^[1]

鑑識證據

隔天，法醫仔細檢驗這具 140 公分高，28 公斤重的屍體，與死亡相關的發現，包括：取出的矽膠，跟氣管下半部、主支氣管和肺節支氣管完全吻合（照片）；肺水腫（pulmonary oedema）；急性肺氣腫（acute emphysema）；以及肋膜下的瘀點（petechiae）等。另外，假體製作師拿的混合槍，容量為 50 毫升；而從男孩體內取出的矽膠（圖 4），約有 43 毫升。至於出事時用的那支氣切管，充氣氣囊與測風球的功能都正常。^[1]

法醫確定男孩死於矽膠阻塞下呼吸道，所造成的窒息。^[1]但是，應該不能超過充氣氣囊頂端的矽膠，究竟是怎麼搞得到處有？

可能的肇因

2022 年於期刊上發表此個案報告的作者，推測矽膠有可能在這些情況下，流出預定範圍：^[1]

1. 充氣氣囊沒灌飽。^[1]
2. 充氣氣囊移位。^[1]
3. 灌注矽膠的壓力，擠壓氣管壁，而產生流竄的通道。^[1]
4. 灌注矽膠的壓力，大過充氣氣囊防堵的阻力。^[1]
5. 以上假設的各種組合。^[1]

責任歸屬

調查完畢後，檢察單位認為：^[1]

1. 此氣管造口矯正術是必要的醫療行為，而且事前有簽署同意書。^[1]
2. 2016 年事件發生時，當地沒有氣管造口矯正術的官方準則。直到隔年，德國聯邦假體製作師協會（Deutscher Bundesverband der Epithetiker）增修指南，才涵蓋氣切造口等開放性傷口的印模。^[1]換句話說，當時缺乏判定作法是否正確的標準。
3. 該假體製作師受過所有相關訓練，具專業認證，而且過去 15 年，執行逾百次氣管造口矯正術。^[1]
4. 基於個體差異，無法估計矽膠的正確用量。^[1]
5. 醫療團隊有即時發現問題，並馬上以適切的方式急救。^[1]

綜合以上，檢方以嫌疑不足結案。報導此事件的論文作者，則提出了幾項建議：首先，在氣管造口矯正術的過程中，最好同步使用氣管支氣管鏡，別等事後才檢查有無異狀。如此便能在問題發生的當下，迅速停止動作。再來，充氣的時候，若有氣囊壓力計（圖 5），灌飽與否就不會僅是憑感覺。最後，專業指南必須詳述操作步驟、所需的人員和技術，以及安全須知。^[1]

1. Wittschieber D, Schulz R, Schmidt PF. (2022) ‘A safe procedure? The unusual case of a fatal airway obstruction by silicone during the production process of a tracheostomal epithesis in a 13-year-old boy’. International Journal of Legal Medicine, 136, 373–380.
2. ‘Vomiting’. (JUN 2021) Healthdirect Australia.
3. Ueha R, Magdayao RB, Koyama M, et al. (2023) ‘Aspiration prevention surgeries: a review’. Respiratory Research, 24, 43.