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小變化大「紋」章 千變萬化的摩爾紋

顯微觀點_96
・2025/06/19 ・2639字 ・閱讀時間約 5 分鐘

本文轉載自顯微觀點

圖 / 顯微觀點

你是否也有這樣的經驗?當紗窗與紗窗相疊,會看到兩個窗紗上的線條浮現出波浪般的有趣圖案;抑或是當你拿著相機對著電腦或電視螢幕拍照時,老是出現惱人的鋸齒或水波狀條紋。這些都是摩爾紋(Moiré Pattern),是當兩個週期性結構重疊時產生的現象。

Moiré在法文中是「雲紋」的意思,用來指稱一種紋路類似於水波的紡織品,最早這種紡織品是由絲作成,後來也用棉線或人造纖維來呈現相同的效果。一開始呈現波光的摩爾條紋圖案是將一塊織物壓在另一塊織物上產生,現在多透過稱為軋光(calendering)的加工技術或改變編織物經線和緯線張力而產生。

大多數摩爾紋是由線條組成的圖形產生的,但線條並非絕對必要;只要是兩層具有相似但不完全相同的週期性圖案,可以是直線、曲線、波浪形或任何其他幾何形狀,重疊時所產生視覺干涉都可能形成這樣的視覺效果。而這樣的視覺效果不僅可用於藝術呈現,若仔細探究其原理,還可廣泛應用於精密量測領域,甚至在顯微術的改良上也佔有一席之地。

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摩爾紋最簡單形式是兩組等距平行線的疊加。圖片來源:MOIRÉ PATTERNS. Scientific American, 208(5)。
摩爾紋最簡單形式是兩組等距平行線的疊加。圖 / MOIRÉ PATTERNS. Scientific American208(5)。

摩爾紋最簡單形式是兩組等距平行線的疊加。當一組直線的間距與同一組直線不同時,就會產生由不相交平行線組成的「節拍」變化,間距有所改變。這樣的例子可以在搭車經過垂直平行欄杆時發現:每當較近的欄桿「追上」另一個欄桿的空隙時,會看到線條明顯變寬,產生不同的「節拍」。

當兩組線條間距不同但仍保持平行,摩爾紋的週期可由以下公式計算,

D=d1⋅d2/∣d1−d2∣

其中:

  • D:摩爾紋的間距(放大的效果)
  • d1​ 和 d2:兩組線條的原始間距

而根據計算公式,兩組線條的間距(週期)越接近,放大倍率就越大。

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除了平行線的間距放大效果之外,當一組等距直線與不相交的平行線以小角度相交時,就會出現簡單的摩爾條紋。而當使用光柵並隨著角度轉動,便可以看到不同的條紋,再配合數位影像處理系統,就能用來研究材料的微觀形變。

平行線條隨角度轉動,可以看到不同的圖案。圖片來源:MOIRÉ PATTERNS. Scientific American, 208(5),
平行線條隨角度轉動,可以看到不同的圖案。圖 / MOIRÉ PATTERNS. Scientific American208(5)。

摩爾紋的神奇放大術 解密細微結構

由於摩爾紋可以藉由線條的間距、角度差異改變放大倍率,因此 1874 年英國物理學家瑞利勳爵(Lord Rayleigh)提出可以利用這樣的疊紋現象量測物體的形變量。

摩爾紋的放大效應不僅能讓我們看到更大的圖案,還能讓我們見微觀世界的秘密,也因此摩爾紋也可用來觀察晶體的晶格圖案。

晶格圖案由晶體的旋轉結構產生,任何擾亂這種規律性的錯位都會在圖案中表現出來。其隱含的放大倍率使得人們能夠看到小於單一原子直徑或小於 1 埃單位(Å,10–10 m)的錯位,比電子顯微鏡的解析能力還要高。

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除此之外,摩爾紋對晶體學的研究也可透過分析複雜的方程式來推測晶體結構。晶體結構的不同相位關係相當於改變兩個周期圖形形成摩爾紋,分析重疊晶格所產生的摩爾條紋,就可以推斷晶體的排列方式、缺陷以及其他結構特徵。例如當兩層石墨烯以微小角度扭轉堆疊時,會形成長周期的摩爾超晶格結構;而透過觀察摩爾條紋的周期性和對稱性,就能研究雙層石墨烯的扭角和相應的電子結構特性與超導現象。

摩爾紋的效應也用來改良顯微術。相較於其他超解析顯微術仰賴利用空間或時間調節螢光團的分子狀態,結構化照明顯微鏡(SIM)則是利用具有結構的光柵圖案作為照明源來激發螢光樣品,這些結構圖案與樣本中的細微結構相互作用時會產生摩爾紋。透過改變光柵圖案的相位方向,擷取一系列的影像資訊再加以運算、重建還原出樣本結構,以突破傳統光學極限。

加上摩爾紋的效應僅發生在焦平面上,因此可以達到和共軛焦顯微鏡一樣的光學切片效果,可用於研究有厚度的樣本。雖然這種技術需要收集多張影像,相比於傳統共軛焦顯微鏡需要較長的曝光時間,卻能快速計算完成,因此也適用於研究活細胞的動態行為。

不過,摩爾紋也可能成為困擾,前面提到,當我們對著電腦或電視螢幕拍照時,也常會出現水波狀的線條。這種現象在過去使用底片相機時基本上不會出現,但使用數位相機卻常發生。

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因為底片相機是利用布滿均勻感光粒子的底片一次接收所有光來呈現影像;數位相機的感光元件則是一塊一塊、像網格一樣的接受光線。而除了一般視線所見的線條等幾何圖形疊加會造成摩爾紋外,感光元件像素的空間頻率與影像中條紋的空間頻率接近時也會產生意外的摩爾紋。

攝影時若要避免摩爾紋產生,可以透過調整拍照手法,例如調整拍攝距離、角度,或是製造淺景深的方式讓條紋密集度下降。另外也可使用低通濾鏡(Optical Low Pass Filter, OLPF)屏蔽高頻率光波,達到削弱摩爾紋干擾的效果。

摩爾紋這種看似簡單的視覺現象,但無論是在科學、技術還是藝術領域的應用卻千變萬化,連藝術家也常利用摩爾紋設計視覺藝術作品,讓靜態的圖案隨著觀者的移動而變化,增添互動性。下次在日常生活中觀察到這些奇妙的條紋時,不妨停下腳步感受一下其中奧秘,或是也可拿起麥克筆和塑膠片,從簡單的線條開始,利用摩爾紋創造出更多不可思議的圖案吧!

參考資料:

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顯微觀點_96
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從細微的事物出發,關注微觀世界的一切,對肉眼所不能見的事物充滿好奇,發掘蘊藏在微觀影像之下的故事。

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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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