比賽垃圾投籃相信是每個人成長的必經過程，不過通常垃圾桶都設計不良，不是角度不對就是開口太小，讓人難以丟到，也不會自己接。現在因為技術發展，自己會接垃圾的垃圾桶已經出現了！利用微軟的kinect系統，可以即時的在空間中定位出人的位置以及丟垃圾的方像速度與垃圾的飛行位置，加上適當的程式計算，就可以知到垃圾桶該移動去哪才會接到垃圾。
為了開發這樣的系統，發明者還研發出了一種傳動方式，可以利用一個軸的旋轉與輪子的滾動，快速改變垃圾桶的運動方向跟位置。雖然目前的命中率有限，也不能真的丟太快，不過照著技術發展，如果有心，這樣的困難應該很快就會被克服。怎麼丟都丟得進去的垃圾桶應該已經不遠了！
（有點搞笑的介紹:P 其實很不錯的發明，如果用在災害防止或是無人照顧上，可能有意想不到的功能。）
轉載自 Scimage 科學影像
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。
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？
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
討論功能關閉中。
離開公寓前忘了關燈嗎？沒問題。只要舉起你的手，手指在空中揮一下，你的燈將關閉。想要改變隔壁房間的音響系統正在播放的那首歌嗎？只要把手移向右側就能夠翻閱歌曲。
華盛頓大學的電腦科學家開發出一套姿勢辨識技術，使這樣的想像離現實更近一步。研究者已經證明，利用我們周遭的 Wi-Fi 訊號變化，來偵測特定運動，且不需要透過人身上的感應器或攝影機，是有可能成真的！
透過一個適合的 Wi-Fi 路由器以及客廳裡的幾個無線裝置，使用者就能夠在家中的任何房間，以簡單的手勢來控制他們的電子裝置與家電。
「這以新的方式重新運用（repurposing）已存在的無線訊號，」主持這項研究、UW 電腦科學與工程助理教授的 Shyam Gollakota 表示，「你真的可將無線網路用於姿勢辨識而不需要佈署更多感應器。」
UW 研究團隊包括 Shwetak Patel，電腦科學與工程、電子工程助理教授，及其實驗室。這項技術，他們稱之為「WiSee」，已投稿到第十九屆 International Conference on Mobile Computing and Networking（MobiCom）。
此概念類似於使用攝影機來辨識姿勢的 Xbox Kinect －不過 UW 技術更簡單、便宜而且使用者不用與他們想要控制的裝置待在同一個房間。那是因為 Wi-Fi 訊號能夠穿牆，而且不會受到可見光的約束或聲音的限制。
UW 研究者打造一款「智慧」接收裝置，它會聆聽房內各種裝置的無線傳輸，包括智慧型手機、筆電以及平板。一個標準的 Wi-Fi 路由器就很適合當作一個接收器來用。
當一個人移動，會稍微改變無線訊號的頻率。移動一隻手或一隻腳，會導致接收器偵測到一種模式（pattern）的變化，稱為都卜勒頻移（Doppler frequency shift）。
這些頻率的變化非常小，只有幾赫茲，相較之下Wi-Fi 訊號則有 20 MHz 的頻寬並在 5 GHz 的頻率下運作。研究者開發出一套演算法，用以偵測這些細微的偏移。這項技術同時也將裝置在沒有傳輸時的無線訊號間隙納入考量。
這項技術能辨識九種不同的全身姿勢，從推、拉、揮拳到全身扭動（full-body bowling）。研究者在一處有二間臥房與一間辦公空間的公寓裡，以五位使用者進行測試。在展現的 900 種姿勢中，WiSee 能準確分類其中的94%。
「這是第一款『全家』姿勢辨識系統，使用者不需要拿感應器，或是在每個房間佈署攝影機，」參與這項研究的學生Qifan Pu表示。
這套系統需要具有多根天線的接收器。直觀地說，每根天線調整成某種特定的使用者運動，故至多有五人可同時在相同的住所內移動而不會使接收器混淆。如果某人想要使用 WiSee，她可以完成某種特定的、重複的姿勢順序，以存取接收器。這種「密碼」概念亦能使系統保持安全並防止鄰居－或駭客控制你家中的裝置。
一旦無線接收器鎖定使用者，她能完成一般的姿勢以便與她家裡的裝置或家電互動。接收器能被程式化成「將特定姿勢」理解為「與特定裝置相關」。
在這種情況下，一間智慧家（smart home）將能夠成真，讓妳能夠簡單的揮揮手就關閉爐子，或著在床上打開咖啡機。
計畫的下一步要能夠一次控制多個裝置。
※ 按：這樣很像魔法師，施法前還要先用啟動咒語。
資料來源：Wi-Fi signals enable gesture recognition throughout entire home. Phys.org [Jun 04, 2013]
轉載自 only-perception
比賽垃圾投籃相信是每個人成長的必經過程，不過通常垃圾桶都設計不良，不是角度不對就是開口太小，讓人難以丟到，也不會自己接。現在因為技術發展，自己會接垃圾的垃圾桶已經出現了！利用微軟的kinect系統，可以即時的在空間中定位出人的位置以及丟垃圾的方像速度與垃圾的飛行位置，加上適當的程式計算，就可以知到垃圾桶該移動去哪才會接到垃圾。
為了開發這樣的系統，發明者還研發出了一種傳動方式，可以利用一個軸的旋轉與輪子的滾動，快速改變垃圾桶的運動方向跟位置。雖然目前的命中率有限，也不能真的丟太快，不過照著技術發展，如果有心，這樣的困難應該很快就會被克服。怎麼丟都丟得進去的垃圾桶應該已經不遠了！
（有點搞笑的介紹:P 其實很不錯的發明，如果用在災害防止或是無人照顧上，可能有意想不到的功能。）
轉載自 Scimage 科學影像
儘管有各種體感方式，感受到自己動態在遊戲世界裡移動仍然沒有被實現，目前發展的一些行走移動介面都很難達到小型與真實運動感的結合。這影片介紹了怎麼利用簡單的彈簧跳床來做為身體運動移動的介面。在彈跳床下面四個角落安裝的四個紅外線距離偵測裝置，所以當人在上面行走或運動的時候可以偵測人踩的動態，在移動方向性上使用一個額外的偵測器感應腳步所面對的方向。影片上展示這樣的系統可以讓人在虛擬的世界有自由運動的感覺，或許不久以後可以開發出利用這種系統的遊戲裝置，或是運動慢跑導覽裝置！
原文發表於科學影像Scimage
比賽垃圾投籃相信是每個人成長的必經過程，不過通常垃圾桶都設計不良，不是角度不對就是開口太小，讓人難以丟到，也不會自己接。現在因為技術發展，自己會接垃圾的垃圾桶已經出現了！利用微軟的kinect系統，可以即時的在空間中定位出人的位置以及丟垃圾的方像速度與垃圾的飛行位置，加上適當的程式計算，就可以知到垃圾桶該移動去哪才會接到垃圾。
為了開發這樣的系統，發明者還研發出了一種傳動方式，可以利用一個軸的旋轉與輪子的滾動，快速改變垃圾桶的運動方向跟位置。雖然目前的命中率有限，也不能真的丟太快，不過照著技術發展，如果有心，這樣的困難應該很快就會被克服。怎麼丟都丟得進去的垃圾桶應該已經不遠了！
（有點搞笑的介紹:P 其實很不錯的發明，如果用在災害防止或是無人照顧上，可能有意想不到的功能。）
轉載自 Scimage 科學影像
