數智驅動未來：從信任到執行，AI 為企業創新賦能

本文與美國穀物協會合作，泛科學企劃執行。

台灣將在 2040 年禁售燃油車。但別急，現在路上開的舊有車款不會馬上報廢消失，因為舊有的車輛會繼續開到年限結束。根據計算，當禁售燃油車的那一天來臨時，還有大約 60% 的車輛是燃油車。這時，在多數交通工具還是燃油的情況下，美國、歐盟等國已經開始使用酒精燃料來減少碳排放，那麼，台灣也能做到嗎？

你聽過 E3、E10 汽油嗎？

這是指在汽油中加入酒精，E3 代表有 3% 的汽油被酒精取代，而 E10 則是 10% 的汽油換成酒精。酒精是一種抗爆震性能更好的燃料，且比化石燃料更環保，因為它可以來自生質燃料，碳排放也較低。即便算上運輸和加工的碳足跡，用玉米製造的乙醇仍比傳統汽油的碳排放低了 43%。其實，在美國、歐洲、澳洲等地，E10 或更高比例的酒精汽油早已廣泛使用，這在我們之前的影片中也有提過。

現在，台灣有 14 間加油站可以加到 E3 汽油，而中油也正積極促使相關部門開放 E10 汽油的銷售。

不過，在推動這項改變之前，仍有許多民眾對酒精汽油有疑慮。大家最關心的問題是，把不是汽油的燃料放到引擎中，到底會不會對車輛引擎造成不良影響？例如會不會影響引擎運行，甚至影響里程數？
其實，換燃料確實會對引擎有影響，因為不同燃料燃燒後所產生的能量與副產物都不一樣。但別擔心，根據我們之前的討論，2011 年以後生產的所有汽車，還有大部分 1990 年代後期生產的汽機車，都能直接相容 E10 汽油。換句話說，除了少數舊車或特殊車型，約 95% 的汽機車都不需要擔心這個相容性問題。

E10 汽油在效能上的表現，會不會受到影響？

學過化學的人都知道，燃燒其實是一種氧化反應，可以用化學式表達。也就是只要汽缸的大小是固定的，就能算出空氣中能參與氧化反應的氧氣分子有多少，進而推算出每次汽缸燃燒時，應該搭配多少的燃料。

當引擎運作時，汽缸內的氧氣分子會與燃料反應，產生動力。為了最佳化效能，引擎的噴油嘴會精準控制每次的進油量，確保空氣和燃料的比例，稱為「空燃比」。接著調整噴油嘴的設定，讓出油量符合我們的需求。

每當空氣成分改變，燃料量或燃料的種類更換時，空燃比就會產生變化。在燃料相對空氣來說比較多時，我們通常稱為「富油」；相反的，如果燃料相比空氣來的少，就稱為「貧油」。如果我們把汽油換成百分之百的酒精，因為酒精每單位體積所需要的氧氣比較少，而且熱值比較低，因此會產生貧油現象，推力感受起來自然也會比較低。

要解決這個問題，方法其實不難，只要增加燃料量即可。而巴西早已證明，使用 E100 汽油是可行的。巴西近 50 年來推動 E85、E100 燃料車輛，並展示了彈性燃料引擎的優勢。

這類交通工具被稱為彈性燃料引擎，顧名思義，能很彈性的使用汽油、E100 酒精汽油、或是任何比例的甲醇、乙醇、汽油的混合物。彈性燃料引擎跟一般引擎最大的差別，就是內建了「燃料成分感測器」。能透過判斷燃料的種類與比例，調整噴油嘴的出油量設定以及點火正時，讓引擎的輸出動力維持在最佳狀態，確保引擎效能不受影響。

所謂的點火正時，指的是火星塞點火的時機。不同的燃料，化學反應的速度與膨脹的體積不同，當然會對應不同的點火時機。

但是 E100 其實也不是純酒精？

大家都知道，蒸餾酒需要經過多次反覆蒸餾，為什麼不能只蒸餾一次就好呢？原因在於，酒精與水的沸點雖然不同，但它們不完全互斥，會產生交互作用。在蒸餾過程中，即使酒精的沸點較低，水仍然會在加熱的過程中，隨著酒精部分蒸發進入容器中。

事實上，當酒精濃度達到 95.63% 時，不論再怎麼蒸餾，濃度也不會再上升。這是因為當酒精濃度接近這個比例時，酒精與水的沸點非常接近，這種現象稱為「共沸」，意思是酒精和水的混合物會一起沸騰，無法再進一步蒸餾分離。

共沸現象的結果，就是為什麼市面上銷售的藥用酒精，濃度最高都是 95%，而非 100%。因為更高濃度就必須使用脫水劑等方式處理，成本會提高，或是因為有添加物而不符合藥用標準。所以當然，E100 汽油裡面，實際上使用的也是濃度 95% 的酒精，而不是 100%。

解決迷思：酒精汽油是否容易因吸收水分，而產生油水分離？

事實上，酒精和水是高度互溶的，這使得高比例的酒精在汽油中有更高的水分耐受性。簡單來說，進入油箱的水氣，會溶在酒精汽油中而不會產生油水分離。

根據美國國家可再生能源實驗室的研究，即使在高溫高濕的極端環境下，E10 酒精汽油也需要經過三個月才會出現明顯的油水分離。而三個月也是一般汽油建議最長的保存時間，因為汽油放太久就會氧化。

也就是說，酒精與水混和物的特性，不是把酒精和水的相加除以二那麼簡單，它們的交互作用更加複雜。

一篇刊登在《國際能源研究期刊》的研究指出，在可變壓縮比引擎中的實驗結果，加入酒精後，引擎的功率會逐漸升高，在 E10 酒精時為最佳比例效果。

當然，實際情況和實驗室當然不能直接類比。大多數汽車和機車並未專門為酒精汽油做調整，那這樣會有多大影響呢？根據英國政府的官方結論，直接使用 E10 汽油與一般汽油相比，每公升的里程數大約會降低 1%，但在日常駕駛中，這個差異幾乎不會被察覺。實際上，載貨量和駕駛習慣對油耗的影響，遠遠大於是否使用 E10 汽油的影響。

更好的一點是，酒精其實是一種常見的工業用品，以每美國為例，在過去一年中，酒精的離岸價格實際上都比汽油還低，因此不用擔心酒精會讓油價變貴。

此外，經過調校的引擎也不必擔心推力問題。事實上，F1 賽車從 2022 年開始使用 E10 作為燃料，納斯卡賽車更早在 2011 年就採用了 E15 燃料，運行上沒有太大問題。

最重要的是，使用 E10 燃料的好處明顯更多。由於酒精和烷類燃料的分子式不一樣，酒精分子式中多了一個氧原子，這使得燃燒過程中反應會更完全，能夠產生更多二氧化碳而非有毒的一氧化碳，同時降低一氧化氮和二氧化氮等氮氧化物的產生。

最關鍵的一點，酒精與化石燃料相比，能夠更快速地幫助減碳。只要確保使用永續農法、不與糧食競爭土地的前提下，所製造的玉米乙醇，碳排量就是比化石燃料還要低。

E10 低碳汽油是填補減碳缺口的最快方案，挑戰只在接受度

英國引入 E10 後，每年減碳 75 萬噸，相當於減少 35 萬輛汽車的碳排量。而台灣呢？目前根據政策規劃，台灣 2040 年起將新售的汽機車全面電動化。依照這個目標進程，在 2025 年將達成減碳 288.6 萬噸的目標。然而，這距離運輸部門須減少 487 萬噸碳排量目標，還差 198 萬噸。

如果燃油車全面改用 E10 低碳汽油，則能減碳 202 萬噸，幾乎能完全彌補缺口。這項方案的優勢在於，E10 與一般汽油性質相近，不需更換新的引擎設計或架設特規加油站，執行門檻低。

實際上，目前推動低碳汽油最大的瓶頸，大概就是民眾對於這個新燃料的接受度了吧！如果接受度提升，購買量上升，成本也有機會進一步再下降。

AI 與 GPU 的連結：為什麼 NVIDIA 股價一路飆？

2023 年至今，人工智慧（AI）熱潮引爆全球科技圈的競爭與創新，但最受矚目的企業，莫過於 NVIDIA。它不僅長期深耕遊戲顯示卡市場，在近年來卻因為 AI 應用需求的飆升，一舉躍居市值龍頭。原因何在？大家可能會直覺認為：「顯示卡性能強，剛好給 AI 訓練用！」事實上，真正的關鍵並非只有強悍的硬體，而是 NVIDIA 打造的軟硬體整合技術──CUDA。

接下來將為你剖析 CUDA 與通用圖形處理（GPGPU）的誕生始末，以及未來 NVIDIA 持續看好的量子計算與生醫應用，一窺這家企業如何從「遊戲顯示卡大廠」蛻變為「AI 世代的領航者」。

CPU vs. GPU：為何顯示卡能成為 AI 領跑者？

在電腦運作中，CPU（中央處理器）向來是整個系統的「大腦」，負責執行指令、邏輯判斷與多樣化的運算。但是，AI 模型訓練需要面對的是龐大的數據量與繁複的矩陣或張量運算。這些運算雖然單一步驟並不複雜，但需要進行「海量且重複性極高」的計算，CPU 難以在短時間內完成。

反觀 GPU（圖形處理器），原先是用來處理遊戲畫面渲染，內部具有 大量且相對簡單的算術邏輯單元。GPU 可以同時在多個核心中進行平行化運算，就像一座「高度自動化、流水線式」的工廠，可一次處理大量像素、頂點或是 AI 訓練所需的運算。這讓 GPU 在大量數值計算上遠遠超越了 CPU 的處理速度，也讓「顯示卡算 AI」成了新時代的主流。

顯示卡不只渲染：GPGPU 與 CUDA 的誕生

早期，GPU 只被視為遊戲繪圖的利器，但 NVIDIA 的創辦人黃仁勳很快察覺到：這種多核心平行化的結構，除了渲染，也能用來處理科學運算。於是，NVIDIA 在 2007 年正式推出了名為 CUDA（Compute Unified Device Architecture） 的平台。這是一套讓開發者能以熟悉的程式語言（如 C、C++、Python）來調用 GPU 資源的軟體開發工具套件，解決了「人類要如何對 GPU 下指令」的問題。

在 CUDA 出現之前，若要把 GPU 用於渲染以外的用途，往往必須透過「著色器語言」或 OpenGL、DirectX 等繪圖 API 進行繁瑣的間接操作。對想用 GPU 加速數學或科學研究的人來說，門檻極高。然而，有了 CUDA，開發者不需理解圖像著色流程，也能輕鬆呼叫 GPU 的平行運算能力。這代表 GPU 從遊戲卡一躍成為「通用圖形處理單元」（GPGPU），徹底拓展了它在科學研究、AI、影像處理等領域的應用版圖。

AI 崛起的臨門一腳：ImageNet 大賽的關鍵一擊

如果說 CUDA 是 NVIDIA 邁向 AI 領域的踏腳石，那麼真正讓 GPU 與 AI 完美結合的轉捩點，發生在 2012 年的 ImageNet 大規模視覺辨識挑戰賽（ILSVRC）。這場由李飛飛教授創辦的影像辨識競賽中，參賽團隊需要對龐大的影像數據進行訓練、分類及辨識。就在那一年，名為「AlexNet」的深度學習模型橫空出世，利用 GPU 進行平行運算，大幅減少了訓練時間，甚至比第二名的辨識率高出將近 10 個百分點，震撼了全球 AI 研究者。

AlexNet 的成功，讓整個學界與業界都注意到 GPU 在深度學習中的強大潛力。CUDA 在此時被奉為「不二之選」，再加上後來發展的 cuDNN 等深度學習函式庫，讓開發者不必再自行編寫底層 GPU 程式碼，建立 AI 模型的難度與成本大幅降低，NVIDIA 的股價也因此搭上了 AI 波浪，一飛沖天。

為什麼只有 NVIDIA 股價衝？對手 AMD、Intel 在做什麼？

市面上有多家廠商生產 CPU 和 GPU，例如 AMD 與 Intel，但為什麼只有 NVIDIA 深受 AI 市場青睞？綜觀原因，硬體只是其一，真正不可或缺的，是 「軟硬體整合」與「龐大的開發者生態系」。

硬體部分 NVIDIA 長年深耕 GPU 技術，產品線完整，且數據中心級的顯示卡在能耗與性能上具領先優勢。軟體部分 CUDA 及其相關函式庫生態，涵蓋了影像處理、科學模擬、深度學習（cuDNN）等多方面，讓開發者易於上手且高度依賴。

相比之下，雖然 AMD 也推行了 ROCm 平台、Intel 有自家解決方案，但在市場普及度與生態支持度上，依舊與 NVIDIA 有相當差距。

聰明的管理者

GPU 的優勢在於同時有成百上千個平行運算核心。當一個深度學習模型需要把數據切分成無數個小任務時，CUDA 負責將這些任務合理地排班與分配，並且在記憶體讀寫方面做出最佳化。

• 任務分類：同性質的任務集中處理，以減少切換或等待。
• 記憶體管理：避免資料在 CPU 與 GPU 之間頻繁搬移，能大幅提升效率。
• 函式庫支援：如 cuDNN，針對常見的神經網路操作（卷積、池化等）做進一步加速，使用者不必從零開始撰寫平行運算程式。

結果就是，研究者、工程師甚至學生，都能輕鬆把 GPU 能力用在各式各樣的 AI 模型上，訓練速度自然飛漲。

從 AI 到量子計算：NVIDIA 對未來的佈局

當 AI 波浪帶來了股價與市值的激增，NVIDIA 並沒有停下腳步。實際上，黃仁勳與團隊還在積極耕耘下一個可能顛覆性的領域──量子計算。

2023 年，NVIDIA 推出 CUDA Quantum 平台，嘗試將量子處理器（QPU）與傳統 GPU / CPU 整合，以混合式演算法解決量子電腦無法單獨加速的部分。就像為 AI 量身打造的 cuDNN 一樣，NVIDIA 也對量子計算推出了相對應的開發工具，讓研究者能在 GPU 上模擬量子電路，或與量子處理器協同運算。

這項新布局，或許還需要時間觀察是否能孕育出市場級應用，但顯示 NVIDIA 對「通用運算」的野心不只停留於 AI，也想成為「量子時代」的主要推手。

AI 熱潮下，NVIDIA 凭什麼坐穩王座？

回到一開始的疑問：「為什麼 AI 熱，NVIDIA 股價就一定飛？」 答案可簡化為兩點：

1. 硬體領先 + 軟體生態：顯示卡性能強固然重要，但 CUDA 建立的開發者生態系才是關鍵。
2. 持續布局未來：當 GPU 為 AI 提供高效能運算平台，NVIDIA 亦不斷將資源投入到量子計算、生醫領域等新興應用，為下一波浪潮預先卡位。

或許，正因為不斷探索新技術與堅持軟硬整合策略，NVIDIA 能在遊戲市場外再創一個又一個高峰。雖然 AMD、Intel 等競爭者也全力追趕，但短期內想撼動 NVIDIA 的領先地位，仍相當不易。

未來，隨著 AI 技術持續突破，晶片性能與通用運算需求只會節節攀升。「AI + CUDA + GPU」 的組合，短時間內看不出能被取代的理由。至於 NVIDIA 是否能繼續攀向更驚人的市值高峰，甚至在量子計算跑道上再拿下一座「王者寶座」，讓我們拭目以待。

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揭開宇宙的對稱之謎

如果有人問你：「什麼是左邊？」你可能會說：「左手那邊就是左邊。」但如果對方問：「左手是哪一隻？」你可能回答：「心臟那邊的手就是左手。」這樣的回答對人類來說很容易理解，但如果對方是一個從未見過人類的外星人，該怎麼解釋呢？

這個問題看似簡單，實際上涉及了物理學中的深奧話題。1956 年，三位華人科學家楊振寧、李政道和吳健雄，通過實驗揭示了一個驚人的事實：我們的宇宙對「左」與「右」其實並不完全對稱。這一發現推翻了人類長期以來對對稱性的認識。

宇稱對稱性：鏡子中的世界會一樣嗎？

要了解這個發現，我們需要先認識「宇稱」的概念。宇稱（Parity）是物理學中用來描述對稱性的一種方法。它的意思是，如果我們把空間中的座標 (x, y, z) 反轉成 (-x, -y, -z)，自然界的規律應該還是一樣的。例如，當一顆蘋果從樹上掉下來，我們用鏡子看時，蘋果還是會掉向地面，而不是飛向天空。這說明鏡像中的世界和真實世界是對稱的。

很長一段時間裡，科學家認為這種對稱性適用於所有自然現象，無論是在宏觀還是微觀世界。然而，到了 1950 年代，一些基本粒子的行為挑戰了這種觀點。

宇稱不守恆：弱交互作用的例外

在物理學中，有四種基本交互作用：重力、電磁力、強交互作用和弱交互作用。弱交互作用是描述粒子衰變的力量，比如中子會通過弱交互作用衰變成質子、電子和一個反微中子。

1956 年，楊振寧和李政道提出一個大膽的假設：在弱交互作用中，宇稱對稱性可能並不成立。他們指出，雖然大多數物理現象在鏡像中是對稱的，但弱交互作用的某些過程可能偏好「左手性」。

為了驗證這個假設，他們邀請吳健雄設計了一個關鍵實驗，這就是後來著名的「吳氏實驗」。

吳氏實驗：揭示宇宙偏愛左手性

吳健雄選擇使用鈷-60 原子的 β 衰變作為實驗對象。鈷-60 是一種不穩定的同位素，會釋放出電子和反微中子。她將這些原子冷卻到極低溫，並用強磁場讓它們的自旋方向統一。

實驗的關鍵是觀察電子的發射方向。如果宇稱守恆，那麼電子應該會均勻地向各個方向發射。然而，吳健雄的實驗結果卻顯示，電子有明顯的偏向，總是傾向於與原子自旋方向相反的方向發射。

這一結果證明，在弱交互作用中，鏡像世界與真實世界並不對稱，宇稱不守恆。而且，它表明自然界偏好「左手性」，或者說弱交互作用是一個「左撇子」。

為什麼這個發現重要？

宇稱不守恆的發現改變了我們對宇宙基本規律的理解。物理學家過去認為自然界的規律應該是完全對稱的，但這一發現表明，在某些情況下，對稱性會被打破。

這項研究還引發了更多的問題。例如，為什麼宇宙會偏愛「左手性」？是否還有其他交互作用也會破壞對稱性？隨後的研究顯示，如果將宇稱（P 對稱）和電荷共軛（C 對稱）結合在一起，則可以恢復某種對稱性，這被稱為「CP 對稱」。

然而，1964 年的實驗又發現，CP 對稱在某些情況下也會被打破，這進一步推動了對基本物理規律的研究。特別是 CP 對稱破壞可能與宇宙中物質多於反物質的原因有關，這是當代物理學的一個重要課題。

用科學解釋左與右

回到最初的問題：如果我們需要向外星人解釋「左邊」的概念，該怎麼做呢？現在我們知道，可以通過像吳氏實驗這樣的方法，用弱交互作用來區分左與右。簡單地說，只要觀察粒子的衰變方向，就能定義出哪一邊是「左」。

這個發現讓我們更深入地理解了自然界的基本規律。它不僅是一次物理學的重大突破，也讓我們重新認識到宇宙的奇妙與複雜。

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