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馬斯克遇上強勁對手!Neuralink 的未來究竟在哪裡?

PanSci_96
・2024/11/16 ・2332字 ・閱讀時間約 4 分鐘
相關標籤: Synchron (1)

延伸閱讀:賽博格時代來臨?Neuralink 的腦機介面揭密

在上一回我們提到,馬斯克(Elon Musk)創辦的 Neuralink 公司於 2023 年 11 月 30 日舉辦了 N1 晶片的發布會。但 Neuralink 雖然有望成為商用化的腦機介面服務商,進展卻似乎沒有預期中迅速。這聽起來不太像馬斯克的風格,究竟這中間發生了什麼問題?

如同上次提到的,腦機介面的研究歷史已近一個世紀。而在此次 Neuralink 的發表會中,猴子利用腦控選字的技術在學界早已不是新鮮事,甚至在幾年前就已應用於人類身上。因此,媒體報導相對冷淡。Neuralink 開發的 N1 晶片,雖然具備侵入性大量電極能直接接收細緻的神經元資訊,並能無線傳輸資料的亮點,但他們面臨的最大挑戰一直是「如何進入人體實驗」階段。在這方面,已經有許多對手領先。

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在 Neuralink 成立前,2014 年巴西世界盃上,就有過一位截肢者利用腦機介面和外骨骼裝置,從輪椅上站起來開球。美國匹茲堡大學、麻省理工學院(MIT)以及中國浙江大學等機構,也早在幾年前就實現了讓癱瘓病人控制機械手臂、將腦電波轉換成文字或語音的成就。

在這些學術界的成果下,2016 年成立的 Neuralink 相對起步較晚。更令他們困擾的是,由於堅持採用需要開顱手術的侵入式晶片,一直難以取得美國食品藥品監督管理局(FDA)的人體試驗許可。而在侵入式腦機介面領域,已有公司如 Cyberkinetics 和 Neural Signals 已經取得 FDA 許可,並開始小規模銷售腦機介面產品。這使得 Neuralink 的進展顯得落後。

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有媒體報導稱,內部員工透露馬斯克對於研發進度相當不滿,甚至施加壓力,要求團隊加快進度。這種壓力傳導,可能也增加了團隊內部的緊張氣氛。

資源豐富也有困難的時候

這一切的挑戰,可能還涉及到一場高層人事變動。當初與馬斯克一起創辦 Neuralink 的前總裁 Max Hodak,於 2021 年離職。當時他表示會成為 Neuralink 最大的支持者。然而,離開後,Max 投入了腦機介面的競爭對手 Synchron 公司。更令人驚訝的是,Max 加入 Synchron 不久,他們就獲得了 FDA 頒發的臨床試驗許可。

2022 年 7 月,Synchron 率先實現了「第一個用腦機介面讓漸凍人控制 iPad」的成就。馬斯克在同年 8 月也與 Synchron 接觸,表達了投資意向。然而,這次合作未能達成,馬斯克只好繼續督促 Neuralink 的工程師們加快研發進度。

Max 離開的原因,可能與對研發方向的分歧有關。Neuralink 在動物實驗方面曾引發爭議。有報導指出,在實驗中,有部分動物出現了不良反應,這引起了動物權益團體的關注。雖然神經科學的實驗難免涉及實驗動物,但這些事件對Neuralink的形象造成了一定影響,也可能是 Max 決定離開的原因之一。他轉而投入動物倫理爭議較小的 Synchron,並取得了領先的地位。

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Synchron 的優勢與 Max 的新動作

Synchron 動物實驗風險低、數量少,更易獲監管機構批准。圖/envato

Synchron 雖然也是從事侵入式腦機介面,但他們的植入方式風險較低。他們採用「經靜脈植入」的方法,使用類似胃鏡的可視化引導技術,將導管推送至大腦內的血管,然後將電極裝置植入。這種方法不需要開顱手術,手術時間短,恢復也更快。曾接受該手術的漸凍人患者 Rodney Gorham,只需住院兩天即可出院。相比之下,傳統的開顱手術可能需要更長的住院時間。

此外,根據相關報導,Synchron 在實驗過程中涉及的動物數量和風險相對較低,這也使得他們更容易獲得監管機構的批准。

而且最近 Max 又有了新的動作。他成立了一家名為 Science Corp. 的新公司,開發一種名為「光子學腦機介面」的技術。這種技術完全跳過了腦部植入,只需在眼瞼視網膜後方植入 2 毫米寬的 LED 薄膜,形成名為 Science Eye 的義眼裝置。該裝置將晶片訊號轉換成視神經的電訊號傳入大腦,主要應用於治療視網膜色素病變與黃斑部病變,有望讓視力受損者重見光明。這一舉措似乎與 Neuralink 的目標不謀而合。在 Neuralink 的發表會上,N1晶片的未來應用之一正是幫助視力受損者復明。

腦機介面的未來:我們將何去何從?

在未來如帕金森氏症、癲癇、阿茲海默症等神經退化性疾病,都有可能透過腦機介面技術治療。圖/envato

撇開馬斯克和 Max 之間的競爭,腦機介面技術本身已經在許多領域展現出巨大潛力。例如,人類史上第一位自稱為「賽博格」的彼得·斯科特-摩根(Peter Scott-Morgan),身為機器人研究者和漸凍症患者,透過腦機介面和醫療手術,將自己部分機械化,延續了生命和研究事業。雖然他於 2022 年離世,但他的經歷為腦機介面的應用提供了寶貴的參考。

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展望未來,帕金森氏症、癲癇、阿茲海默症等神經退化性疾病,都可能透過腦機介面技術得到治療或緩解。在此次發表會上,馬斯克更是信心滿滿地表示:「我相信 Neuralink 的技術未來肯定可以讓全身癱瘓的患者恢復機能。」這樣的願景,就像《阿凡達》電影中,主角傑克透過先進技術重新獲得行動能力。

儘管這些目標目前尚未完全實現,但隨著科技的不斷進步,我們有理由對未來充滿期待。馬斯克作為一位勇於創新的企業家,能否再次引領潮流,實現他的願景,我們拭目以待。

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AI 可以設計散熱,但誰敢讓它出貨?林唯耕談算力背後的物理現實
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2026/08/20 ・2819字 ・閱讀時間約 5 分鐘

本文由 高柏科技 合作,泛科學撰文

林唯耕剛回台灣任教時,曾在清華大學的實驗室裡用一立方公分的「氨」做實驗。沒想到氨氣意外洩漏,那股刺鼻的氣味瞬間瀰漫整棟大樓,引來眾多師生抗議。

「從此以後,我再也不敢在實驗室裡用氨了。」他在《思想實驗室》的訪談中,帶著笑意回憶這段往事。

這段插曲聽來像是一則工程師的寓言:在理論模型中,氨是太空熱控系統的理想介質;但在現實的辦公大樓裡,它首先是逼人逃竄的臭味。公式本身沒有錯,但現實世界永遠比公式更複雜——它包含了人、成本、風險,以及必須為後果負責的工程師。

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高柏科技技術專家、清華大學榮譽退休教授林唯耕 ,曾任職於美國 OAO 工程部熱流組,深耕電子構裝散熱與熱管技術多年。隨著 AI 浪潮席捲全球,他鑽研一輩子的老問題再次被推向科技產業的核心:當晶片運算速度無止境攀升,那股伴隨而生的熱,究竟該往哪裡去?

熱不會讀新品發表會

科技巨頭在發表會上熱衷於談論大型語言模型、GPU 規格與驚人的算力。這些詞彙在投影片上光鮮亮麗,彷彿進步毫無邊界。然而,每一次數位運算都紮實地發生在實體晶片上。晶片會發熱、材料會疲勞老化,一旦設備過熱,系統便會降頻保護。在物理現實面前,再動聽的發表會敘事也必須低頭。

晶片會發熱、材料會疲勞老化,一旦設備過熱,系統便會降頻保護 / 圖片:envato

回顧個人電腦發展早期,晶片幾乎不需專屬散熱元件。隨後,鋁製鰭片、風扇、熱管到均溫板逐一登場。這段歷程常被視為技術升級,其實更像是對空間的極限勒索:晶片功率翻倍,發熱源的面積卻沒變大,機箱空間也不可能無限擴張。

林唯耕指出,散熱設計的核心只有三要素:功率、熱源面積與空間限制。他舉例,在標準的 1U 機箱中,若發熱面積約為三十乘三十毫米,氣冷系統在達到八百瓦時就會面臨瓶頸。這並非固定的物理常數,而是取決於空間、面積與氣流的動態平衡。最現實的代價在於,風扇轉速提升的背後,是噪音、電力損耗與空間占用。

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因此,「液冷技術」的興起並非單純為了追求酷炫,而是算力密度提升後的必然選擇。它能更精準地帶走晶片廢熱,卻也將新的挑戰帶入機房:漏液風險、流道堵塞、材料相容性,以及維運時的難度。工程的進步,本質上鮮少是徹底消滅問題,更多時候是選擇一組「比較值得承擔」的新問題。

太空教他的,不是把答案搬回地面

太空熱控工程之所以迷人,是因為它剝奪了地球上最常見的散熱工具。在真空宇宙中,沒有空氣能讓風扇製造對流;受光面溫度破百度,陰影處卻極度嚴寒。工程師必須純粹仰賴熱傳導、熱輻射,以及熱管與環路型熱管(LHP)來搬移熱能。

熱管運作的關鍵在於「相變」——液體蒸發時吸收大量潛熱,冷凝後重回循環。林唯耕比較了銅與水的熱傳導能力:在他設定的特定條件下,實心銅塊約能傳導 120 瓦的熱能;但若每秒有一立方公分的水發生蒸發相變,移熱量可瞬間拉升至 2.4 千瓦(kW)。他強調「每秒」的觀念,因為散熱談的是動態流動速率,而非靜態的冷卻魔法。

儘管如此,太空科技並不能直接套用到地面。太空元件因考量重量、功耗與維修難度,偏好無馬達幫浦的被動式設計;但地面 AI 伺服器面臨更高的熱負載與環境溫度,往往仍需幫浦驅動流量。當年那場「氨氣洩漏」事故正是最好的提醒:技術是否「先進」,與它是否「適合」當下的場景,始終是兩回事。

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他強調「每秒」的觀念,因為散熱談的是動態流動速率,而非靜態的冷卻魔法。/圖片:envato

好論文,為什麼仍可能造不出好產品

學術研究致力於證明「可行性」,而工業現場則要求「可重複性」——不僅要能運作,還得確保每台出廠的設備都不漏水。林唯耕將此定義為「從 0 到 1」與「從 1 到 100」的差別。後者涉及良率、成本、公差與客戶信任。論文中那次最完美的實驗數據,在產線上往往未必管用。

他從不避談失敗。在高柏科技早期與學界合作時,也曾遇過實驗數據無法複製,或研究方向偏離產業需求。這未必是雙方努力不夠,而是彼此對「成功」的標準不同。為了解決這道鴻溝,高柏科技推動「柏苗啟航創新培育計畫」,每年投入逾千萬資金與成大、中山、台科大等校合作,並指派專業人才在過程中持續微調、校正,確保研發貼近產線現實。

他分享了近期一項液冷工質校正專案。團隊使用非侵入式的超音波流量計進行觀測,但由於儀器預設以「水」校正,換成其他化學流體後讀數便出現誤差。最初嘗試用幫浦壓差推算,卻發現缺乏重複性,數據甚至推導出不合理的蒸發率。最後團隊回歸基本面,改用秤重法搭配能量平衡進行交叉驗證,才讓數據成功收斂。

這個故事真正的價值不在於「產學雙贏」的口號,而在於那段不夠優雅的挫折:假設失效、數據混亂、方法砍掉重練。也正是在這種時刻,企業需要的不只是會算數的人才,而是能洞察研究何時「走鐘」,並有權力喊停、要求重來的關鍵決策者。

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林唯耕坦言,過去在校園裡總認為「技術第一、成本第二」,進入商界後才驚覺行銷與信任關係往往才是關鍵。這番話雖然不如科技突破那樣動聽,卻是產品能否進入市場的殘酷真相。再卓越的散熱設計,若無法穩定生產或贏得客戶信任,也僅止於一份精美的報告。

AI 會給答案,誰來負責出貨?

訪談尾聲,主持人國威提出了一個時代難題:假設 AI 能在彈指間生成散熱架構、材料配方與流道設計,企業該選擇全面擁抱 AI 的速度,還是保留緩慢但穩定的工程驗證,以規避潛在的失效風險?

林唯耕拒絕落入二選一的框架。他的觀點是:兩者並存。AI 擅長處理資訊、生成草案;但工程師仍須實作原型,進行嚴苛的性能與可靠度測試,最終由人決定是否出貨。這並非盲目崇拜人類直覺,而是基於一項事實:AI 的資料庫裡,通常沒記載下一次「意外洩漏」或「材料疲勞」的細節,且模型永遠無法為量產結果擔負法律與商業責任。

在 AI 時代,最稀缺的未必是熟練下指令(Prompt)的人,而是具備這種能力的人:能預判答案可能在哪裡出錯、能設計實驗將問題「逼」出來,並且願意為最終的量產品質負起責任。

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大眾習慣將雲端想像成輕盈、無重量的空間。但現實中,雲端是由龐大的機房架構而成,裡面裝滿了晶片、管線、泵浦與冷卻液。虛擬算力的每一次擴張,都會在實體世界留下發熱的足跡。散熱工程師的價值,就是不讓這筆物理帳單,被埋沒在光鮮亮麗的投影片背後。

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