心跳速度與壽命長短的關係密切

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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• 作者／照護線上編輯部
• 本文轉載自 Care Online 照護線上《心跳過慢恐昏厥、出意外，生理性起搏、智能速率心律調節器貼近自然生理功能，心臟專科醫師圖文解析》，歡迎喜歡這篇文章的朋友訂閱支持 Care Online 喔
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「醫師，我的心跳好慢。」王女士說。

「有感到不舒服嗎？」醫師問，一邊把手搭在患者的手腕上計算心跳速率。

「就覺得很沒力，經常會頭暈。」王女士說。

「你的心跳每分鐘才 40 幾下，要趕緊檢查喔。」

經過詳細檢查，確認患者屬於病理性心跳過慢，於是建議植入心律調節器治療。台大醫院內科部賀立婷醫師表示，由於患者的心臟功能較差，於是採用新發展的生理性起搏術式來裝設，並選擇了能依據生理需求調整輸出的智能速率心律調節器，能幫助大幅改善症狀，也能避免造成心臟衰竭。

我們的心臟會持續跳動將血液送往全身。賀立婷醫師解釋，在正常的狀況下，竇房結（SA node）會以穩定的速率發出電訊號，促使心房收縮，接著電流會經由房室結（AV node）傳到心室，造成心室收縮。若是竇房結發出電訊號的速率太慢，或是房室結的傳導中斷，都會造成病理性心跳過慢。

導致竇房結或房室結功能異常的主要原因之一為老化。賀立婷醫師說，其他的原因還包括心肌梗塞、心臟手術等。

心跳過慢的病人可能會覺得比較沒有力氣、頭暈。賀立婷醫師指出，還有部分患者的心跳會暫停，如果心跳暫停的時間過久，腦部無法得到足夠的血流量，就會昏厥。

「正常狀況下，心臟會隨著身體的活動調整輸出量。」賀立婷醫師說，「心跳過慢可能無法滿足一般人在日常生活、工作、運動的需求，導致活動力變差、容易頭暈、喘，使生活品質受到影響，嚴重還可能導致暈倒、甚至引起腎臟功能惡化。」

智能速率心律調節器，根據生理需求調整輸出

發現心跳過慢時，醫師會嘗試找出病因，並排除藥物的影響。賀立婷醫師表示，如果確認是病理性心跳過慢，病人有症狀並影響到日常生活或器官的功能時，唯一的治療方式便是放置永久性心律調節器。心律調節器能夠發出電訊號，維持心跳速率。

我們的竇房結能夠依照生理需求，適時調整心跳速率。賀立婷醫師說，為了讓心律調節器發揮類似竇房結的功能，部分心律調節器會偵測身體動作，在動作增加時，調高心跳速率；在動作減少時，調低心跳速率。

但是偵測身體動作的機制會比較受限，賀立婷醫師解釋，因為心律調節器安裝在鎖骨下方，若是病人的動作不影響到胸部，便無法調整心跳速率。例如踩室內運動腳踏車，上半身動作幅度較小，心律調節器可能無法感應到動作；或者是在心情緊張但身體沒有活動的時候，這類心律調節器也無法調高心跳速率。

智能速率心律調節器則能夠克服傳統心律調節器的限制，透過偵測心臟收縮率，有效調整心率輸出，故在患者靜坐休息、心情平靜的時候，智能速率心律調節器會調低心率輸出；在患者活動或是感受到壓力、緊張激動的時候，能適時調高心率輸出，充分滿足生理需求。

生理性起搏術式，幫助維持心臟功能

此外，因應醫學進步，自 2000 年開始電生理學界開始發展新的手術方式——生理性起搏術式。

正常的電氣傳導是從心房傳到心臟中間的房室結，然後經由希氏束（His bundle），再延著左束支、右束支傳向兩邊的心室。賀立婷醫師解釋，過去在置放心律調節器時是將導線放在右心室，所以電氣傳導的方向會和原本的方向不同。

生理性起搏術式正是為了貼近正常的生理狀態而出現。賀立婷醫師說，生理性起搏術式是將導線從右心室放入心室壁中靠近希氏束的位置，達到「希氏束起博」的效果，讓心律調節器發出的電訊號，能夠透過希氏束與左束支、右束支刺激心室收縮。

生理性起搏技術還能根據患者的狀況調整，針對左束支傳導阻滯，將導線放到靠近左束支的位置，達到「左束支起搏」的功能。

採用生理性起搏術式能讓電流以貼近生理的方式傳導，在改善心搏過緩的同時，也能夠避免左、右心室收縮不同步，比較不會影響心臟本身的功能，避免造成心臟衰竭等併發症。

賀立婷醫師指出，一旦進展為心臟衰竭就不容易逆轉，所以針對已經心臟衰竭的病人，基本上都會盡量考慮採用生理性起搏術式，避免讓心律調節器的電訊號是由右往左傳；至於尚未有心臟衰竭的患者，若採用生理性起搏術式，也能大幅降低未來出現心臟衰竭的機率。

在安裝心律調節器前，醫師都會根據病況與家屬、患者詳細討論，協助選擇合適的手術方式。

心律調節器能夠幫助患者維持心律，改善症狀與生活品質。賀立婷醫師提醒，即使狀況穩定，也要按時回診，定期檢查心律調節器，確保功能正常。目前已有蠻多心律調節器能提供居家遠端監控的功能，如裝有此功能心律調節器的患者，就能將資料上傳至雲端，若出現異常，醫療團隊也能迅速提醒患者回診。

貼心小提醒

放入心律調節器後，患者要避免接近磁場強大的地方，以免干擾心律調節器的運作。賀立婷醫師說，到醫院做檢查或通過安檢時，請事先告知工作人員。

日常生活中的吹風機、微波爐並不會影響心律調節器。若有任何疑問，都可以向醫療團隊諮詢喔！

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• 本文轉載自 Care Online 照護線上《別等中風才發現！心房顫動症狀提醒、治療解析，心臟專科醫師圖文說明》，歡迎喜歡這篇文章的朋友訂閱支持 Care Online 喔
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「醫師，我的心臟經常亂跳、心悸，而且我還會喘。」70 歲的老先生摀著胸口抱怨。

亞東紀念醫院心臟血管內科黃姍惠醫師回憶，該名患者經過連續心電圖檢查後發現患有心房顫動，而且一天中有快 7 小時的時間處在心房顫動的狀態。經討論，患者接受了冷凍消融導管治療。

「（手術）隔天老先生開心地說他的症狀消失了，沒有心悸、也不會喘，終於解決長期以來的困擾。」黃姍惠醫師說，「老先生都有持續回門診追蹤，目前也沒有復發的狀況。」

黃醫師表示，心房顫動是相當常見的心律不整，可能會導致腦中風、心肌梗塞、心臟衰竭，且整體死亡風險上升，及早診斷及治療，可以改善生活品質。

心跳過快、不規則，當心心房顫動

心房顫動是最常見的心律不整，黃醫師指出，發生原因主要是心臟左心房肺靜脈出口處有不正常的放電，導致心跳過快、不規則。

黃醫師表示目前台灣的心房顫動的盛行率約 1.5%，若是超過 65 歲以上的族群，則每 100 人裡面可能就有 4 位罹患心房顫動；80 歲以上的族群，大概每 10 人就有一位。隨著社會高齡化，心房顫動的患者越來越多，超過 65 歲以上的民眾是高風險族群，都應該留意是否有心房顫動的症狀或心跳不規則的狀況。

心房顫動亦很容易跟慢性疾病共同存在，例如高血壓、糖尿病、心血管阻塞的病史，還有一些較容易被忽略的病患，包括睡眠呼吸中止症、甲狀腺功能亢進等。若您有這些疾病，也應留意自己是否有心房顫動。

心房顫動可能無症狀，直到中風才發現！

黃醫師進一步說明，心房顫動最常見的症狀是心悸、心臟亂跳的感覺。由於心跳過快，病患有時候會感到胸悶、喘，或因心跳過快導致心肌缺氧引起胸痛，以及心臟輸出量可能不足，而導致頭暈、無力。

值得注意的是，部份心房顫動的病患沒有明顯症狀。黃醫師說，早期的研究統計，無症狀心房顫動的比例約 17%，隨著診斷工具的進步，2022 年發表的研究顯示，無症狀心房顫動的比例高達 25%，這些病患常常是在發生併發症，例如腦中風、肢體中風、甚至心臟衰竭之後，才被檢查出心房顫動。

由於心房顫動發作時，心房無法有效收縮，所以在左心耳可能漸漸形成血栓。黃姍惠醫師解釋，這些血栓若隨著血液流出心臟，就可能在身體各處造成栓塞，流到腦部會導致腦中風、流入冠狀動脈會導致心肌梗塞、流入腎動脈會導致腎臟中風、流入周邊動脈則會導致肢體中風。

此外，有些病患長期處在心房顫動的狀態，會導致心臟擴大，使瓣膜功能逐漸退化，而出現心臟衰竭的症狀。

因為可能出現腦中風、心肌梗塞、心臟衰竭等嚴重併發症，如果沒有積極治療，心房顫動患者比起一般人中風的機率是 5 倍以上、心臟衰竭的機率是 3 倍以上、整體死亡風險是 2 倍以上！不得不慎！

積極治療預防中風

透過心電圖檢查可以診斷出心房顫動，但因為心房顫動可能是陣發性，所以只做一張心電圖未必能夠剛好遇到心房顫動發作。黃姍惠醫師說，這時候就需要做連續式 24 小時心電圖，甚至需要 7 天、14 天的心電圖檢查，才有辦法確定診斷。

心臟科醫師會依據病患的風險，來幫病患決定是否需要抗凝血劑，黃姍惠醫師說，如果是高風險的患者，需要終生服用抗凝血劑；如果是陣發性，或處在持續性心房顫動，有機會做心律的控制，一般會給予抗心律不整的藥物。如果抗心律不整藥物無法改善，就會建議進行導管消融治療。

心房顫動導管消融治療包括「傳統電氣燒灼術」與「冷凍消融術」，黃姍惠醫師解釋，這兩種做法的目的都是要封堵源自肺靜脈的異常電氣訊號，讓亂跳的訊號傳遞不出來，讓心臟維持正常律動。

封堵的方式不同：傳統心導管電氣燒灼手術，是利用熱能在肺靜脈口附近一點一點地燒灼，造成一個點狀的圓圈；而冷凍消融術是將一個球囊，放在肺靜脈出口處，然後將液態笑氣注入球囊中，使球囊溫度降到攝氏 -55 度，來冷凍肺靜脈出口的組織，製造一圈連續的傷痕。

「傳統電氣燒灼術」與「冷凍消融術」都可以藉由 3D 立體定位的輔助，達到導管手術所需要的精準度。黃姍惠醫師說，傳統電氣燒灼術得一點、一點的燒灼把肺靜脈出口圈起來，手術時間大約需要 4 個小時；至於冷凍消融術能夠一次冷凍整圈肺靜脈出口，大幅縮短手術時間至 2 個小時，而且較不會有破裂、心包膜填塞的風險，有助提升安全性。

兩種導管消融術的成功率相當，約 8 成患者的症狀有顯著改善，約 6 成患者不再復發心房顫動。

貼心小提醒

心房顫動是最常見的心律不整，可能會讓人感到心悸、頭暈、無力、胸悶、呼吸急促，但約 25% 的人沒有明顯症狀。黃姍惠醫師強調，由於心房顫動會增加中風、、心肌梗塞、心臟衰竭的風險，所以不管有沒有症狀都要與醫師討論，及時採取合適的治療。

年紀越大，越容易出現心房顫動，超過 65 歲的民眾是高風險族群，都應該要注意自己的狀況，或做心電圖篩檢，才能早期發現、早期治療！

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