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這不只是一場比賽,更是一個讓想法化為行動的機會

鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2026/03/30 ・2018字 ・閱讀時間約 4 分鐘
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本文為 新北市青年局 廣告

從 NPO 題目出發,學生如何把提案帶進真實世界

如果一個比賽,不只是比創意,而是要回應一個正在發生的問題,你會怎麼做?

從偏鄉教育、性別議題,到高齡照護與環境行動,這些題目不會出現在考卷上,卻每天真實存在。

「Impact Star 青年影響力啟動賽」讓學生親臨現場,看見問題最真實的樣貌,並化為一場實際行動。

從被動聽課到主動提問,學生在討論中逐步建構觀點;研究指出,參與式學習能顯著提升理解與長期記憶效果。 / 圖源:新北青年局

題目不是設計出來的,而是正在發生的

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不同領域的非營利組織,把第一線遇到的困境帶進來。學生要做的,不只是提出一個想法,而是先理解問題,再嘗試提出可以被實際驗證的解法。

當題目來自現場,提案就不再只是作業,而是一個需要被使用、被檢驗的方案。

學生團隊以簡報與互動形式呈現提案,將抽象議題轉化為可理解的溝通語言;這類表達能力,正是專題導向學習中「知識轉譯」的重要一環。 / 圖源:新北青年局

去年的提案,最後變成什麼樣子?

以 2025 年參與團隊為例,有一組學生關注的是「數位性別暴力」,這是一個在社群時代持續發生,但多數人仍缺乏理解的議題。

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這組名為「有『性』可談」的團隊,有別於以往的宣導方式,讓更多人走進這個議題。

他們在社群平台上經營動畫短影音,讓議題更容易被接觸;也建立匿名的「樹洞」網站,讓使用者能安全地說出自己的經驗。進一步,團隊設計互動式網頁與情境遊戲,讓參與者在不同角色之間切換,理解每一個選擇背後的處境。

同時,團隊訪談第一線實務工作者,並嘗試透過 AI 聊天機器人與實體互動設計,讓議題不只停留在線上,而是進入生活場景中。

這樣的成果,已經不只是「比賽作品」,而是一個持續被使用與回饋的行動。

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為什麼這樣的學習方式會有效?

這樣的設計,其實對應到教育領域中一個被廣泛討論的概念:專題導向學習(Project-Based Learning, PBL)。

和傳統「先學再用」不同,PBL讓學生先面對問題,再在解決問題的過程中補齊所需能力。

從學習科學來看,當知識被放進具體情境中使用(situated learning),並透過討論與修正逐步建構(constructivism),理解會更穩定,也更容易被長期記住。

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研究也顯示,採用 PBL 的學習者,在動機、理解與問題解決能力上,普遍優於傳統教學(如 International Journal of Instruction, 2023)。

換句話說,學生學到的不只是答案,而是如何在沒有標準答案的情況下,做出選擇。

提案不只是想法展示,而是在有限時間內說服他人的過程;這種情境模擬,讓學習更接近真實決策與溝通場域。/ 圖源:新北青年局

你會經歷的,不只是提案

在這個計畫中,學生不會被要求一開始就給出答案,而是會經歷一段逐步修正的過程。

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從理解問題開始,透過訪談與調查釐清情境,再到提出方案、測試與調整方向,每一個環節都需要反覆思考與修正。

導師與陪跑團隊的角色,也不是提供標準解方,而是協助你釐清問題、調整策略。這樣的學習方式,在教育上被稱為「形成性評量(formative assessment)」——重點不在一次完成,而是在過程中持續修正。

從在地問題,到更大的視角

當提案逐漸成形,你也會開始看見不同城市是如何回應相似的問題。

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許多問題發生在地方,卻不只屬於地方。當你開始拆解背後的脈絡,會發現不同城市之間,其實面對著相似的結構與挑戰。

當經驗被帶出來、彼此交流,解法也不再侷限於原本的場域,而有機會被理解、被轉化,甚至在更多地方持續發生。

因此,本屆首獎團隊將前往新加坡進行社會企業交流參訪,走進國際社會創新現場,拓展青年視野,也讓從在地議題出發的行動方案,有機會連結更寬廣的國際網絡。

當影響力成為一種能力

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在這樣的過程中,學生不僅培養解題能力,而是理解問題、設計解法,並推動改變的能力。

這樣的能力,將會持續影響學生面對未來的學習與選擇。

如果你也曾經想過,學習不再只是為了考試,希望能做一個真正回應問題的人,那這樣的機會,也許值得試試看。

在這個過程中,你不需要一開始就有答案,透過提問開始,逐步修正,找到一個屬於自己的解法。

「Impact Star 青年影響力啟動賽」以競賽為形式,串聯培力、實作與國際交流,讓學習從課堂走向真實世界的問題現場。/ 圖源:新北青年局

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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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