生髮水與威而鋼－《開膛史》

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《長期解尿不順，恐致膀胱失能！藥物治療、攝護腺刮除術、與微創攝護腺拉開術解析，泌尿專科醫師圖文懶人包》，歡迎喜歡這篇文章的朋友訂閱支持 Care Online 喔
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「那是一位五十多歲的男士，因為晚上要起床解尿好幾次而導致失眠，白天上班也常跑廁所，所以來泌尿科檢查。」衛生福利部雙和醫院泌尿科高偉棠醫師表示，「檢查後確認有良性攝護腺肥大，於是便開始服藥。」

患者服藥之後，解尿的症狀有改善，但是藥物的副作用卻讓他很困擾。高偉棠醫師說，患者突然從坐姿要站起來的時候，容易頭昏眼花，而且性生活時因沒有射精，而被懷疑是在外面亂搞，讓他百口莫辯。雖然改善了排尿，卻影響了性生活，使他更難勃起，痛不欲生。

經過討論後，患者決定接受微創攝護腺拉開術，利用細小的植入物拉開攝護腺。高偉棠醫師說，術後患者便能順利解尿，很快就可以上班，不用費心解釋請假手術的原因。隨著性生活漸漸恢復，讓患者相當開心。

良性攝護腺肥大的常見症狀包括尿液流速變慢、排尿的力道沒有年輕時那麼有力、尿到一半會中斷，無法一次將膀胱排空，需分多次排尿。高偉棠醫師說，患者排尿時需要藉助腹肌的力量將尿液排出，排尿後仍有尿液滴滴答答，內褲可能被沾濕。患者會越來越頻尿，夜尿的情況會加重，而且一感到尿意就很急迫，行動不便者可能會來不及而尿失禁。

以往認為 60 歲以上才會發生，但近年來由於飲食習慣改變、營養過剩等因素，50 多歲的男性就可能出現相關症狀。因此，中年男性要留意身體狀況的改變，及早發現並治療。

如果不治療良性攝護腺肥大，膀胱功能會漸漸受到影響。高偉棠醫師說，因為膀胱會持續用力收縮，試圖將尿液排出，將導致膀胱過度敏感及焦躁。如果長期未改善，膀胱最終會過度疲勞、無法收縮，導致膀胱失能的狀態。即使日後治療攝護腺肥大，但膀胱功能已經受損，難以恢復正常收縮能力。嚴重時會演變成神經性膀胱，膀胱完全喪失收縮力，無法自主排尿，是相當危險的狀況。

「就像車子卡在泥濘中，如果讓引擎持續高速運轉，最終引擎就會報銷。」高偉棠醫師說。因此，良性攝護腺肥大需要及早治療，以避免對膀胱造成無法挽回的損害。」

在過去，針對良性攝護腺肥大的治療大多會先考慮藥物治療，直到藥物已無法改善症狀，或是患者無法忍受藥物副作用後，才考慮手術治療。高偉棠醫師說，主要原因是傳統攝護腺刮除手術屬於較大的手術，手術時間較長、失血量較多、風險較高、併發症較多，而且術後可能造成逆行性射精或影響勃起功能。

近年來，微創攝護腺拉開術的發展，有助於改變良性攝護腺肥大的治療觀念。高偉棠醫師說，因為微創攝護腺拉開術的手術時間較短、手術風險較低、不會破壞攝護腺、不會影響勃起功能，所以只要出現攝護腺肥大的症狀，就可以考慮早期介入治療。

對患者而言，及早接受微創治療能夠避免一些藥物的副作用。高偉棠醫師說，目前用於良性攝護腺肥大的藥物主要有兩種，一種叫甲型阻斷劑，能讓攝護腺周邊的肌肉放鬆，缺點是會造成血壓下降、頭暈；另一種是5α還原酶的抑制劑，能夠抑制男性荷爾蒙，讓攝護腺萎縮，而患者可能出現性慾下降、性功能下降的狀況。

「有些患者是犧牲性生活，來改善攝護腺肥大的症狀。」高偉棠醫師說。「所以微創治療的好處就是減少藥物帶來的副作用，而且中老年人經常服用多種慢性病的藥物，如果能夠減少攝護腺肥大的藥物，也可避免藥物出現交互作用。」

傳統攝護腺刮除術會對組織造成較大的破壞，術中失血量較多、術後可能遭遇出血、疼痛、漏尿的狀況，恢復期比較長。高偉棠醫師說，無論是使用刮除手術或雷射，術後都有逆行性射精的狀況，而且約有 10 % 至 20 % 患者的勃起功能會受到影響。

微創攝護腺拉開術是藉由內視鏡進入尿道，然後利用至少 4 條細小的束帶將攝護腺向外拉開。高偉棠醫師說，因為不會破壞攝護腺，手術時間較短，術中幾乎不會流血，術後有立即性的改善。患者能夠很快恢復工作，且不會有逆行性射精的問題，不會影響原有的性功能。

貼心小提醒

微創攝護腺拉開術的發展，讓良性攝護腺肥大患者多了另一項選擇。高偉棠醫師說，藥物治療效果不佳、無法忍受藥物副作用、不願意長期服藥、想要保留性功能、無法承受傳統手術風險的患者都可以將微創攝護腺拉開術納入考量。患者要與專科醫師詳細討論，根據攝護腺的大小與形狀，選擇合適的治療方式！

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本文由 蓓麗嘉國際 委託，泛科學企劃執行。

• 文／陳彥諺，皮膚專科陳昱璁醫師

看似無用的頭髮，除了防曬、保暖的功能外，還有外表上的美觀作用。「美觀」雖然乍看之下並不實用，但是，如果生得一張好看的臉，偏偏頂上荒涼，好看的外貌卻極容易因此而消減幾分。

以往在治療禿頭上，有四種主要方法：改善作息、塗抹含有米諾地爾（Minoxidil）成分的生髮水、口服抗雄性禿之藥物、植髮手術。不過，隨著科技進步，科學家們也不斷地探索著新方法！

目前除了上述四種常見方法外，還有另一種安全且可居家執行的療程，是以「低能量雷射療法（LLLT）」來照射頭皮，進而達到讓落髮毛囊重回生長期的方式。

什麼是低能量雷射療法（LLLT）？

低能量雷射療法，全名叫做 Low-Level laser(light) therapy。這是一種運用低功率雷射（通常是紅外線）來治療特定症狀的治療方式。低能量雷射與傳統雷射並不相同，傳統雷射是高能量的雷射，常用單位是瓦特（Watt），大多用在切割或止血等大手術上。然而，低能量雷射是能量較低的雷射，具有安全性外，用途也更加廣泛，常用於減輕疼痛、治癒傷口、神經再生等。

不過，會發現低能量雷射也許能增生毛髮，其實完全是歪打正著的結果，為何會這樣說呢？有個故事小插曲是發生在 1960 年代後期，匈牙利醫生恩德雷・梅斯特（Endre Mester）原本在進行一系列實驗，想證明雷射光到底會不會致癌。

他將小鼠背部毛髮剃光，再使用低功率紅寶石雷射光（694nm）照射，結果，小鼠並沒有因為照射雷射光而得到癌症，出乎他的預料，雷射光的照射，反而改善了小鼠背部剃毛區域的毛髮生長狀況。

這項發現，也引起了學界對於 LLLT 治療禿頭的關注。近年來，實際研究成果中也指出了患有雄性禿症狀的患者，在經過定時定量的低能量雷射照射下，能有效改善部分受試者的禿頭狀況。

雷射光與 LED 的差異

LED 光源就是家裡的省電燈泡，這些燈泡發出的光，波長較雷射光廣泛，也沒有特定方向性，此外由於光波的相位並不統一，會互相干擾影響光波的能量。

雷射光源的產生是來自雷射二極體，通過電流產生光後會在共振腔中共振，產生更多同波長的光。因此，雷射光源的波長較為單一，具有高度指向性，且相位一致，更容易控制能量。而這些性能也反映在價格上，雷射光源每 nW 的成本，更是高於 LED 光源近 100 倍。

皮膚專科陳昱璁醫師表示：「造成落髮常見的因素包括：雄性禿、壓力、產後落髮甚至是打完疫苗或確診後的副作用都有可能引發落髮，目前通過台灣衛福部核准改善落髮的治療方式有生髮水、口服藥、低能量雷射與植髮手術，而低能量雷射的優點是非侵入、無顯著副作用、可居家使用的生髮器材，不過，若雷射波長不同會造成波長干擾，建議民眾使用 650nm 單一雷射光，至於適合用什麼樣的方式治療建議民眾到門診由專業醫師評估。」

在傳統的髮療法當中，皆存在著潛在的副作用風險，比如，使用含米諾地爾的生髮水，有可能會造成頭皮刺激不適，初期使用也可能有掉髮增加的情形，女性也偶有出現臉部多毛症的狀況；而口服藥常見副作用包含性慾減低、勃起異常、不孕等副作用。

陳昱璁醫師也提到：「雷射生髮帽屬醫療器材，若不當使用仍會造成傷害之虞，因此不鼓勵民眾自行購買，若有異常落髮徵兆，建議尋求專業醫師諮詢，才能對症下藥，找到符合自身需求的療程。」

所以頭髮禿禿別害怕！遇到落髮難題，不要遲疑，及早開啟適合的療程，才能盡早回歸頂上的繁榮景象。

※ 以上屬醫療資訊分享，任何療程效果與副作用因人而異，如有需求請以專業醫師建議為主。