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片面的「調查」報導無法解決台灣的人猴衝突

鄭國威 Portnoy_96
・2013/06/06 ・4273字 ・閱讀時間約 8 分鐘 ・SR值 546 ・八年級

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圖片擷取自蘋果日報網站

昨天蘋果日報有篇報導 蘋果調查 60萬獼猴 「比天災恐怖」在網路上被廣傳。其實「猴害」的報導三不五時會出現,近年的確越來越多(猴抓妹不算)。這些報導都有特定框架,包括:

  • 強調人猴衝突越演越烈,罪魁禍首是獼猴侵犯人類領域。
  • 過度保育獼猴造成數量大增,應該把獼猴降級、撤除保育。
  • 農作物或其他人類的生命財產遭受獼猴威脅。
  • 受害的人類礙於獼猴受保育甚麼都不能做,保育人士或學者還在強調保育是不食人間煙火,再次強化對立。
  • 「主管單位為何甚麼都不做?」「你們在睡嗎?」(例如這篇

很遺憾,這樣的報導對於解決問題是沒有幫助的,甚至會讓許多正在進行的努力打折扣。首先,我們要以蘋果這篇報導為例,檢視一下其中的問題。

「地方中心/ 綜合報導」?:是的,我要再次強調,只要一篇報導沒有記者署名,就請先對報導內容的品質打一個很大很大很大的折扣。不代表內容一定不對,只是請保持高度質疑。

「猴群屠殺百隻土雞事件」?:標題雖說是「蘋果調查」,但其實並沒有調查,只是把2006年報導過的事件拿出來講。然而整篇報導只有農人的說法。林務局野生物保育科科長林國彰認為這更可能是野狗所為。如果蘋果要搞調查報導,建議真的拿現場物證去化驗。而不是追逐聳動的說詞。

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「獼猴數量10年翻倍為60萬隻」?:這句話可看成是蘋果日報不具名的記者自行臆測,請見這篇環境資訊中心的特稿

目前並沒有任何科學數據支持獼猴的族群增加。蘇秀慧說,2001年之後就未再進行全面性的族群調查,林務局保育組長管立豪推估全台族群數為25萬,但未經比較。即使證明數量增加,也無法說明是人為餵食的後果,亦或自然結果。

蘇秀慧表示,民眾認為台灣獼猴的族群數增加,印象來自於媒體報導。當媒體報導某地的獼猴造成的搶食或農損,觀眾並不會認知是局部現象,而誤以為台灣獼猴數量增加。這些報導卻凸顯出人與猴的互動次數增加,或這些互動的經驗被放大。

而且台灣獼猴雖然獲得保育,但人類對自然棲地的破壞可從來沒停過,例如經典雜誌的這篇報導

不論是「十四萬」或是「三十八萬」,台灣獼猴似乎已擺脫族群覆滅的危機,但也有人並不這麼樂觀。林金福指出,根據他的觀察,這幾年壽山、觀音山(高雄)、旗尾山的獼猴數量一直在減少。徐芝敏的先生摩悌是位外籍學者,曾在世界各地從事靈長類動物研究的他,更拿出了國際自然保育聯盟(The World Conservation Union)於二○○○年出版的紅皮書佐證,書上寫著來自國際自然保育聯盟的警告:「台灣獼猴雖然沒有立即絕種的危險,但因為棲地破壞和人為干預,中長期而言,仍將面臨絕種的高度風險。」

近年來,台灣獼猴被認為是野生動物復育成功的範例,人們的樂觀態度讓一些研究獼猴的學者更加憂心忡忡。徐芝敏就指出,獵捕壓力始終存在,據她了解,農民其實一直在私下「處理」侵入果園的獼猴,他們不只是驅趕獼猴,有些還會設陷阱、下毒藥或直接加以射殺,農委會對此也是睜一隻眼、閉一隻眼。此外,她還透露,這幾年南壽山的公猴大量失蹤,最近甚至還有人假冒高雄市政府人員,在柴山上公然獵捕獼猴。

上述兩則報導當然也值得再深入求證,但我想指出的是,蘋果的報導顯然都刻意忽略了這些面向。

接著蘋果則是連續祭出三則過往「獼猴公害」的回顧,不過這也不是甚麼調查,只是一樣把過去報導資料庫中的淺薄報導用更淺薄的方式摘要了一次。這三次案例的代表性在哪裡呢?蘋果到底調查了甚麼?如果要強調的是問題越來越嚴重,那請提出數據,進行分析,而不是三個故事。

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接著是小標「只能驅離不可殺」,斷章取義地要強調保育官員不懂民生疾苦。然而事實是,根據野生動物保育法第21條第一項規定,野生動物(包括保育類)有危害農作物、人身安全時,可以獵捕或宰殺,但是必須先報請主管機關。林國彰科長認為「雖說猴子危害不好防治,但採取必要措施卻是合法的,向縣府反映就可以就近協助。但許多狀況是林地違規或超限利用種植農作物、果樹,政府當然不可花公帑來協助違法地區趕猴,或補助非法使用者防治。」我們不排除有地方公務員怠慢行事的可能,但這是另外的議題,絕不是「只能驅離不能殺」。而且在殺之前,其實有很多方法可以嘗試(林國彰科長提供):

(一)轉作:在有猴群出沒的森林邊緣,種植獼猴較不喜歡或不善處理的作物,如梅子、柚子、麻竹、青椒等等,雖不免因猴群在附近出入、玩耍而有些農作物損傷,但受害情形通常很少。
(二)套袋:在竹筍或水果上套袋,能降低被吃的比率。不過若獼猴已學會拆除套袋,則單憑此法的防治效果將大打折扣,最好在尚未失效前,同時配合其他方法,減緩猴群學習的速度。
(三)施放鞭炮:人在農園中時可施放沖天炮直接驚嚇猴群,以達到立即震撼的效果。當人不在時,可用大型能點4~5小時以上的香,綁上10~20粒鞭炮,利用香燃燒速率一定的原理,定時引爆鞭炮,每小時可引爆3~4次。這種防治方法需在天微明即開始使用,直至天全黑才能停止。必須有遮雨裝置以防熄火,而在乾季時則要提防火災,人在農地時可將香暫時熄滅。設置地點最好是在猴群進入農園的路徑上,並隔一段時間就換位置,或設置兩組以上,以阻擋猴群進入農園,避免猴群找到閃躲入園的角落。此法的優點是花費不多,缺點則需是耗費不少人力。
(四)瓦斯音爆器:國外進口產品,以定時燃爆瓦斯的聲音驚嚇猴群。聲音與效果類似鞭炮,較省人力,但花費相對較高。設置方式如同香綁鞭炮,要防猴群習慣炮聲,最好能常變換位置。
(五)收音機:如同香綁鞭炮嚇阻的效果,可加裝喇叭擴大音量,在天微明時即開始放音,直至天黑時關閉。此法可輔以假人,並不時加上人力驅趕。同理,時常變換位置會有較佳之效果。
(六)人力驅趕:於農作物採收季及農作成熟期前加強人力巡邏,必要時輔以鞭炮、彈弓或漆彈等器具,必須要讓猴群有害怕的效果,且驅趕猴群至較遠距離,以防猴群躲在隔鄰樹林中,人一離開即又入園取食。防治者需不定時前往農園,以免猴群摸清楚人類出現的規律性,而學會伺機入侵農墾地。在日本,以無線電發報器掛在猴群的母猴身上,然後農友組織排班巡邏,當無線電接收器偵測到猴群靠近農園時,即出動人力驅趕,如此就能在獼猴到達農園前即加以阻攔,有效減少農作物的受害。
(七)養狗驅趕:狗對獼猴有驅趕的作用,故養狗是替人看守農園的良好替代措施。運用此法必須能讓狗在農園中自由活動,若被固定綁著,猴群漸漸會熟悉狀況而繞過狗的位置再上樹取食。若狗能經過訓練更佳,可讓其自由行動且固守農園擔起驅猴的任務,或用柵欄將狗圍在農園中,或養更多的狗把守猴群進入農園的所有路徑,或以活動線讓狗能穿越較大的範圍,同時增加農園與樹林間的距離,讓狗能在農園四週巡邏,截斷猴群由樹林進入農園的機會。
(八)架設通電圍籬(電網):利用架設高電壓低電流之電線圍籬圍繞農園,使獼猴試圖進入時遭到電擊而受到阻攔,同時電擊造成的痛苦反應有驚嚇其他猴子的功能。這是目前在日本相當有效的防治方式,不過缺點是造價偏高,若是種植高接梨、蘋果或甜柿等高價位的農產品,則會是個有效且花費可接受的方式。
(九)獵捕:可向地方政府申請同意以捕獸鋏、捕獸籠、陷阱、獵槍或其他方法捕捉或獵殺,一方面可直接移除部分危害農作物的猴子,減少獼猴的數量;另一方面亦有殺雞儆猴的效果,讓其餘猴子害怕,產生警覺心而降低進入農園取食的意願。在施用技術上,捕獸用具的效果受施放的地點與技術影響,如能請教經驗豐富的專業人士,或請人代勞,方能得到較佳效果。使用獵槍則須先向當地管區警局申請許可,以免觸犯槍砲彈藥刀械管制條例。使用這個方法時,重要的是讓猴子怕人,覺得進入農園採摘農作物是很危險的事,才能有效嚇阻獼猴。否則猴群會自然成長,被移除的數量很快就會補充回來,就算是整群被移除,鄰近的猴群也會填補原本猴群的活動區域,使得農園旁又出現猴群,再次造成農作物的受害。
(十)族群管理:將捕獸籠捕獲的獼猴,施以內視鏡結紮或長效型避孕藥劑方式,減緩獼猴族群數量增長,降低危害程度。

如果我們真的把獼猴降級為一般類,就可以一次解決人猴衝突嗎?林國彰科長認為,應該是針對不同問題脈絡來分別提出對應方案:

  1. 針對人為不當餵食獼猴,造成族群快速擴張及搶食騷擾民眾情形,最終解決辦法應訂定罰則禁止餵食行為,如高雄市所訂定「高雄市野生動物保育自治條例」即有規範,其他有發生因人為不當餵食獼猴造成衝突地區之縣市政府應儘速仿效訂定。
  2. 獼猴造成危害農林作物,依據野生動物保育法第21條第1項第2款規定,野生動物有危害農林作物、家禽、家畜或水產養殖者。得予以獵捕或宰殺。但保育類野生動物除情況緊急外,應先報請主管機關處理。倘將臺灣獼猴評估分類為一般類野生動物僅簡化申請程序,由應先報請主管機關處理(情況緊急除外)變為無須申請。惟目前除有少數申請因危害農作物撲殺臺灣獼猴外,絕大部分案件並未申請,其原因為臺灣農民生性善良,普遍有宗教信仰,要其移除長得很像人的獼猴,實在有困難。就算評估為一般類野生動物,也不會自已去撲殺,還是會要求政府捕捉收容或撲殺。
  3. 靈長目於國際均為保育類野生動物,降級恐招異議。臺灣獼猴為台灣特有種,林務局97年依據「野生動物評估分類作業要點」召開專家分類討論,根據現有科學證據,將臺灣獼猴由珍貴稀有野生動物評估後已降級為其他應予保育之野生動物,若以國際保育標準,已是最低的保育等級。
  4. 後續民眾飼養之管理問題將造成嚴重行政負擔。處理民眾飼養脫逃之脫序獼猴已是保育部門棘手問題,倘將其評估分類為一般類野生動物,飼養並無罰則,因獼猴幼體非常可愛,一般民眾勢必利用各種方法取得飼養,引發不當飼養潮。待其成年後失去可愛面貌,常發生棄養或逃脫,保育機關將疲於奔命處理,後續收容亦是另一壓力。

蘋果日報的結論小標是「學者:仍要保育」,但是只給一小段,缺乏建設性建議。綜觀整篇文章的寫法,顯然是要突顯學者只會嘴炮,只顧獼猴不顧人類。(事實上,下方留言也就很快有人說這些學者只會嘴炮,可見蘋果編輯多麼聰明,設甚麼陷阱就是有人跳下去)。我相信這上頭的辦法都有缺點跟實施上的成本,但是不該灌輸讀者「除了大開殺戒毫無其他辦法」的片面思維。如何改善這些作法、降低成本、或是取締非法的林地使用者,這些才是一篇自譽為調查報導的文章該提出來的,不是嗎?

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以上,希望這篇文章能夠被比蘋果日報那篇報導更多人看見(開玩笑 XD),畢竟片面與錯誤的報導,對獼猴或人類來說,都比天災更恐怖。

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鄭國威 Portnoy_96
247 篇文章 ・ 1504 位粉絲
是那種小時候很喜歡看科學讀物,以為自己會成為科學家,但是長大之後因為數理太爛,所以早早放棄科學夢的無數人其中之一。怎知長大後竟然因為諸般因由而重拾科學,與夥伴共同創立泛科學。

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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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AI 進雞舍,感測器顧豬場:科技如何成為畜牧業的最佳幫手?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2026/09/05 ・3583字 ・閱讀時間約 7 分鐘

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從仰賴人力巡視、憑經驗判斷,到導入感測、影像辨識、聲音分析與 AI,智慧畜牧正逐步以數據支撐養殖決策。(圖片提供:Shutterstock)

過去,養雞農得在半夜走進雞舍,靠耳朵分辨雞隻有沒有出現「囉音」(呼吸道疾病的特有聲音);但農民時間有限,一天頂多進雞舍巡三次,而打噴嚏、咳嗽這類異常聲音,又常和背景噪音太相似、不夠明顯,「漏聽」幾乎在所難免。

如果有一套系統能全天候守在雞舍,不僅聽見異常聲音,還能透過影像觀察雞隻狀態、同步記錄體重,情況會不會有所不同?這正是「智慧監測走進畜牧業」的真實場景。

透過感測、影像辨識、聲音分析與 AI,畜牧養殖管理,已經逐步從仰賴人力巡視、憑經驗判斷,轉向以數據支撐的決策;智慧畜牧不只能提高生產效率,也能改善動物福利與整座牧場的生物安全。

本文從家禽到豬隻,採訪兩位長期投入智慧畜牧管理的研究者:國立中興大學生物產業機電工程學系蔡燿全副教授以及國立臺灣大學生物機電工程學系郭彥甫教授,探討科技如何成為畜牧業的最佳助手。

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透過機器視覺與深度學習,系統能辨識母豬的姿態,量化進食、站立與哺乳時間,協助豬農及早發現健康異常。(圖片提供:臺灣大學生物機電工程學系郭彥甫教授)

科技接手觀察,補上人力巡視極限

「如何客觀量化健康指標,其實相當困難。」蔡燿全副教授指出,人工巡視的限制,在於「人不可能一直在現場」。以雞舍為例,雞隻體重反映健康狀況,但用「肉眼估算」並不精準,原因出在羽毛會隨當下溫濕度蓬鬆變化;至於雞隻的消化道疾病,則要看肛門與糞便,但「異常聲音」要在夜深人靜的半夜靠「人耳」去分辨,這些都是雞農單靠人力會存在的侷限。

養豬也是。郭彥甫教授指出,過去豬農評估一欄豬的健康狀態,多半是走進去、用肉眼看一下,母豬花多少時間吃料、站立、有沒有在哺乳,無法精確量化判讀。

靠肉眼、人耳判讀,既消耗人力、又不夠精準,因此,智慧畜牧把這些工作交給機器,透過感測器接手觀察,目標在於「及早發現」。

以雞舍為例,機器讀的是「身體徵象」。

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蔡燿全副教授指出,透過「家禽監測系統」,在雞舍裝設麥克風、攝影機與秤重平臺,把叫聲、雞冠與雞眼的顏色、體重,連同溫濕度、風速、氣體等環境資料,一併轉成可判讀的數據。

以體重為例,當雞隻走上秤重平臺,秤出幾隻的總體體重後,平台上方的攝影機,再以AI影像辨識方式,辨識出秤重平台上的雞隻數量,進而換算出雞隻的平均體重,更進一步的做法是,只要在雞舍中央架一臺主機,建立「影像輪廓對應實際重量」的關係,雞舍的其餘角落,只需由上往下拍的攝影機(不必裝設秤重平臺),單靠影像就能推算體重。這也同步解決了動物福利的問題:不必再人工抓雞懸掛量重,對雞隻的干擾降到最低。

在豬舍方面,機器讀的則是「行為與姿態」的動態變化。

郭彥甫教授指出,只要在母豬分娩欄後方架設攝影機,以機器視覺與深度學習,辨識母豬的姿態,量化牠花多少時間進食、站立與哺乳,同時逐隻追蹤欄內仔豬的移動,把狀態分成哺乳、休息與活動三類。當母豬把乳頭壓住、遲遲不讓仔豬吸奶,又不太進食,系統就能標記出這頭母豬已接近生病,整欄仔豬可能跟著吃不到奶、活動力下降。這些畫面,都讓長期被關在窄欄、行動受限的母豬處境,能夠直接被機器紀錄、透過數據化被豬農看見。

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專家教會 AI 讀懂異常,監測從記錄升級為預警

但機器「看得到」只是第一步,「讀得懂」則要靠人與 AI 協作。

以豬舍的應用場景為例,郭彥甫教授指出,AI的機器學習過程,得先由「人」在影像裡,把豬一隻一隻單獨標註起來,累積上千張影像之後,提供給AI學習、訓練,確保AI能夠「讀懂」之後,之後就由機器接手,自動辨識每一隻豬;例如有些小豬在吃飼料、有些在喝水、有些在打架、互咬;郭彥甫教授指出,這套AI 辨識仔豬「日常行為」的準確率已達到91.36%,等於在100隻仔豬中,AI就能精準判讀出91.36隻的行為模式。

雞舍的場景也是同樣邏輯。蔡燿全副教授解釋,透過預先架設機器在雞舍,進行現場錄音,接著以濾波去掉雜訊、把聲音切成小段,再請專家逐段標註,哪些是正常叫聲、哪些是異常囉音,取出聲紋特徵之後,再餵給AI機器學習,訓練出辨識模型。

當機器學會判讀後,監測的價值就能直接從「記錄」,升級為「預警」。

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舉例來說,雞舍的聲紋辨識系統,由於是24小時錄音,在農民尚未察覺、還沒記錄到異狀之前,系統就先發出「偵測到異音」的預警,不會等到農民到現場查看才發現。此外,影像辨識系統則可以預先偵測到人眼較難察覺的雞眼異常(雞眼異常後2至3天會出現較高死亡率),等於替農民爭取到提早3天處置的黃金時間。

預警換來實際效益。蔡燿全副教授表示,根據合作雞農的回饋,導入這項系統之後,育成率可提升約3%,因為透過系統24小時不間斷監控,農民更能做到「及早發現、及草治療」,提高雞隻「從飼養到出貨」生命週期的完整性。此外…….傳播途徑。蔡耀全副教授補充,傳統雞隻育成率大約落在80%,導入系統這幾年來,育成率持續提升,近年來已經逐步成長至85%至87%。此外,因為農民不再需要頻繁進出雞舍,也切斷了病原透過人腳、野鳥糞便帶入的傳播途徑。蔡耀全副教授補充,傳統雞隻育成率大約落在80%,導入系統這幾年來,育成率持續提升,近年來已經逐步成長至85%至87%。

豬舍也是。郭彥甫教授指出,量化母豬的姿態與哺乳行為,能夠提早判斷牠是否接近生病,另一方面,系統對仔豬群體活動力的追蹤,則讓農民能夠更早察覺「一頭母豬不好、整欄仔豬跟著受影響」的連鎖效應,進而提早做出相對應的準備措施。 科技帶來的好處,除了提前預警,減少人為疏漏,當農民的巡視工時下降、勞動強度減輕,也能間接讓更多青年農民,願意回鄉接手畜牧場。

雞舍聲紋辨識系統可 24 小時錄音,在農民察覺異狀前發出預警,影像辨識也能提早發現人眼較難察覺的雞眼異常。(圖片提供:Shutterstock)

技術到位、市場未到,智慧畜牧的應用挑戰

然而,儘管智慧畜牧的技術持續進步,但要真正落地應用並普及化,目前仍有待跨越的門檻。

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「因為農民沒有 IT 部門。」蔡燿全副教授點出了智慧畜牧最大的門檻:推廣難度高。

他解釋,老一輩農民對科技熟悉程度較低,一旦網路不穩、甚至插頭沒插上的小狀況,原廠可能就得親自跑一趟畜牧場,服務成本相當高,再加上臺灣市場規模有限,負責落地推廣、技術轉移的農業科技公司,意願自然不高。

此外,「農民投入意願」也是一大門檻。「如果這個科技一定可以幫他賺到錢,他就會樂意接受。」郭彥甫教授觀察,豬農評估導入系統的關鍵,在於能不能幫他「賺到更多錢」,而非只是「節省時間和勞力」,「如果只是省下勞力,農民多半會傾向自己來、或是另外聘請人力。」臺灣雖然在2020年就從口蹄疫除名,但近年來面對周邊國家持續存在的非洲豬瘟等疫情風險,豬農對外部人員(智慧農業團隊、農業科技廠商等)進出格外謹慎,都讓智慧畜牧的應用落地,還需要更多溝通與推廣。

最後一道判斷留給人,「資料治理」智慧畜牧下一步

換句話說,智慧畜牧的技術本身,其實已經備妥,唯獨產業與市場的節奏,還需要時間跟上。

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從雞舍到豬場,感測與 AI 接手了「看」這件過去只能靠人力與經驗撐著的工作,效率、動物福利與疫病防線,也因此被重新畫過一遍。

值得一提的是,兩位研究者不約而同都將「最後一道判斷」留給了人:雞隻該不該投藥、母豬難產怎麼處置,這類牽涉責任的決定,仍由農民與獸醫拍板,AI 負責的是更精準的監測、讓異常更及早被發現。

隨著愈來愈多養殖現場,開始累積這些數據,郭彥甫教授預測,「資料治理」將是畜牧業下一步的趨勢。他解釋,當養殖場規模擴大、不常親臨現場的經理人將更依賴簡單直觀的報表,掌握場內狀況;而這些累積下來的數據,還能推估產量、預估禽隻出場時機,同時對接市場價格,做出更合適的決策。

資料來源

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  1. 中興大學生物產業機電工程學系蔡燿全副教授
  2. 臺灣大學生物機電工程學系郭彥甫教授

原文連結:https://pse.is/9k7pkt

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找回擁有食物的主導權?從零開始「菇類採集」!——《真菌大未來》
積木文化
・2024/02/25 ・4266字 ・閱讀時間約 8 分鐘

菇類採集

在新冠肺炎(COVID-19)大流行後,馬斯洛「需求層次理論」裡的食品與安全在眾目睽睽下被抽離出來,變成後疫情時代最重要的兩個元素。對食物的焦慮點燃人們大腦中所有生存意志,於是大家開始恐慌性地購買,讓原本就已經脆弱、易受攻擊的現代糧食系統更岌岌可危。

值得慶幸的是,我們的祖先以前就經歷過這一切,留下來的經驗值得借鏡。菇類採集的興趣在艱難時期達到顛峰,這反映了人類本能上對未來產生的恐懼。1 無論是否有意,我們意識到需要找回擁有食物的主導權,循著古老能力的引導來找尋、準備我們自己的食物,如此才能應付食物短缺所產生的焦慮。

在新冠肺炎大流行後,馬斯洛「需求層次理論」裡的食品與安全在眾目睽睽下被抽離出來,變成後疫情時代最重要的兩個元素。圖/pexels

我們看見越來越多人以城市採集者的身分對野生菇類有了新的品味,進而找到安全感並與大自然建立起連結。這並不是說菇類採集將成為主要的生存方式,而是找回重新獲得自給自足能力的安全感。此外,菇類採集的快感就足以讓任何人不斷回歸嘗試。

在這個數位時代,菇類採集是讓我們能與自然重新連結的獨特活動。我們早已遺忘,身體和本能,就是遺傳自世世代代與自然和諧相處的菇類採集者。走出現代牢籠、進入大自然從而獲得的心理和心靈滋養不容小不容小覷。森林和其他自然空間提醒著我們,這裡還存在另一個宇宙,且和那些由金錢、商業、政治與媒體統治的宇宙同樣重要(或更重要)。

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在這個數位時代,菇類採集是讓我們能與自然重新連結的獨特活動。圖/unsplash

只有願意撥開遮蓋的落葉並專注尋找,才能體認到菇類的多樣性和廣泛分布。一趟森林之旅能讓人與廣大的生態系統重新建立連結,另一方面也提醒我們,自己永遠屬於生命之網的一部分,從未被排除在外。

腐爛的樹幹不再讓人看了難受,而是一個充滿機遇的地方:多孔菌(Bracket Fungi)──這個外觀看起來像貨架的木材分解者,就在腐爛的樹幹上茁壯成長,規模雖小卻很常見。此外,枯葉中、倒下的樹上、草地裡或牛糞上,也都是菇類生長的地方。

菇類採集是一種社會的「反學習」(遺忘先前所學)。你不是被動地吸收資訊,而是主動且專注地在森林的每個角落尋找真菌。不過度採集、只拿自身所需,把剩下的留給別人。你不再感覺遲鈍,而是磨練出注意的技巧,只注意菇類、泥土的香氣,以及醒目的形狀、質地和顏色。

只有願意撥開遮蓋的落葉並專注尋找,才能體認到菇類的多樣性和廣泛分布。圖/unsplash

菇類採集喚醒身體的感官感受,讓心靈與身體重新建立連結。這是一種可以從中瞭解自然世界的感人冥想,每次的發現都振奮人心,運氣好的話還可以帶一些免費、美味又營養的食物回家。祝您採集愉快。

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計畫

菇類採集就像在生活中摸索一樣,很難照既定計畫執行,而且以前的經歷完全派不上用場。最好的方法就是放棄「非採集到什麼不可」的念頭,持開放心態走出戶外執行這項工作。菇類採集不僅是享受找到菇的滿足感,更重要的是體驗走過鬆脆的樹葉、聞著森林潮濕的有機氣味,並與手持手杖和柳條筐的友善採菇人相遇的過程。

菇類採集很難照既定計畫執行,最好的方法就是放棄「非採集到什麼不可」的念頭。採集過程幾乎就像玩捉迷藏,只不過你根本不確定自己在找什麼,甚至根本不知道要找的東西是否存在。圖/unsplash

你很快就會明白為什麼真菌會有「神秘的生物界」的稱號。真菌無所不在但又難以捉摸,採集過程幾乎就像玩捉迷藏,只不過你根本不確定自己在找什麼,甚至根本不知道要找的東西是否存在。但還是要有信心,只要循著樹木走、翻動一下原木、看看有落葉的地方,這個過程就會為你指路。一點點的計畫,將大大增加你獲得健康收益的機會。所以,讓我們開始吧。

去哪裡找?

林地和草原,是你將開始探索的兩個主要所在。林地底層提供真菌所需的有機物質,也為樹木提供菌根關係。橡樹、松樹、山毛櫸和白樺樹都是長期的菌根夥伴,所以循著樹種,就離找到目標菇類更近了。

林地底層提供真菌所需的有機物質,也為樹木提供菌根關係。圖/pexels

草原上也會有大量菇類,但由於這裡的樹木多樣性和環境條件不足,所以菇類種類會比林地少許多。如果這些地點選項對你來說都太遠了,那麼可以試著在自家花園或在地公園綠地當中尋找看看。這些也都是尋菇的好地方。

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澳洲新南威爾斯州奧伯倫

澳洲可以說是真菌天堂。與其他大陸隔絕的歷史、不斷變化的氣候以及營養豐富的森林,讓澳洲真菌擁有廣大的多樣性。澳洲新南威爾斯州(New South Wales)的奧伯倫(Oberon)就有一座超過四萬公頃的松樹林,是採集菇類的最佳地點之一。

在那裡,有廣受歡迎的可食用菌松乳菇(又稱紅松菌),據說這種真菌的菌絲體附著在一棵歐洲進口樹的根部,而意外被引進澳洲。 1821 年,英國真菌學家塞繆爾・弗里德里克・格雷(Samuel Frederick Gray)將這種胡蘿蔔色的菇命名為美味乳菇(Lactarius deliciosus),這的確名符其實,因為「Deliciosus」在拉丁語中意為「美味」。如果想要在奧伯倫找到這些菇類,秋天時就要開始計劃,在隔年二月下旬至五月的產季到訪。

位於澳洲新南威爾斯州的奧伯倫就有一座超過四萬公頃的松樹林,是採集菇類的絕佳地點。圖/unsplash

英國漢普郡新森林國家公園

在英國,漢普郡的新森林國家公園(Hampshire’s New Forest)距離倫敦有九十分鐘的火車車程。它由林地和草原組成,當中有種類繁多的植物群、動物群和真菌可供遊客觀賞,甚至還有野生馬匹在園區裡四處遊蕩。

這片森林擁有兩千五百多種真菌,其中包括會散發惡臭的臭角菌(Phallus impudicus),它的外觀和結構就如圖鑑中描述般,與男性生殖器相似且不常見。還有喜好生長於橡樹上,外觀像架子一樣層層堆疊的硫色絢孔菌(Laetiporus sulphureus ,又稱林中雞)。該國家公園不允許遊客採收這裡的菇,所以請把時間花在搜尋、鑑別與欣賞真菌上。如果幸運的話,該地區可能會有採集團體可以加入,但能做的也僅限於採集圖像鑑別菇類,而非採集食用。

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在英國,漢普郡的新森林國家公園由林地和草原組成,當中有種類繁多的植物群、動物群和真菌可供遊客觀賞。該國家公園不允許遊客採收這裡的菇,所以請把時間花在搜尋、鑑別與欣賞真菌上。圖/unsplash

美國紐約市中央公園

甚至紐約市的中央公園也有採集菇類的可能性。雖然在 1850 年代公園建造之時並未刻意引進菇類物種,但這個占地八百四十英畝的公園現已登錄了四百多種菇類,足以證明真菌孢子的影響之深遠。

加里・林科夫(Gary Lincoff)是一位自學成才、被稱作「菇類吹笛人」2 的真菌學家,他住在中央公園附近,並以紐約真菌學會的名義會定期舉辦菇類採集活動。林科夫是該學會的早期成員之一,該學會於 1962 年由前衛作曲家約翰・凱吉(John Cage)重新恢復運作。凱吉也是一位自學成才的業餘真菌學家,並靠自己的能力成為專家。

甚至紐約市的中央公園也有採集菇類的可能性。雖然在 1850 年代公園建造之時並未刻意引進菇類物種,但這個占地八百四十英畝的公園現已登錄了四百多種菇類。圖/wikipedia

進行菇類採集時,找瞭解特定物種及其棲息地的在地專家結伴同行,總是有幫助的。如果你需要一個採集嚮導,求助於所在地的真菌學會會是一個正確方向。

何時去找?

在適當的環境條件下(例如溫度、光照、濕度和二氧化碳濃度),菌絲體全年皆可生長。某些物種對環境條件較敏感,但平均理想溫度介於 15~24 ℃ 之間,通常是正要進入冬季或冬季剛過期間,因此秋季和春季會是為採集菇類作計畫的好季節。

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秋季和春季是為採集菇類作計畫的好季節,但因為菇類受溫度變化模式和降雨量的影響很大,所以每年採菇的旺季時間會略有不同。圖/unsplash

當菌絲體從周圍吸收水分時,會產生一股破裂性的力量,讓細胞充滿水分並開始出菇。這就是菇類通常會出現在雨後和一年中最潮濕月份的原因。牢記這些條件,就可以引導你找到寶藏。但也要記得,因為菇類受溫度變化模式和降雨量的影響很大,所以每年採菇的旺季時間會略有不同。

註解

  1. Sonya Sachdeva, Marla R Emery and Patrick T Hurley, ‘Depiction of wild food foraging practices in the media: Impact of the great recession’, Society & Natural Resources, vol. 31, issue 8, 2018, <doi.org/10.1080/08941920.2 018.1450914>. ↩︎
  2. 譯注:民間傳說人物。吹笛人消除了哈梅林鎮的所有老鼠,但鎮上官員拒絕給予承諾的報酬,於是他就吹奏著美麗的音樂,把所有孩子帶出哈梅林鎮。 ↩︎

——本文摘自《真菌大未來:不斷改變世界樣貌的全能生物,從食品、醫藥、建築、環保到迷幻》,2023 年 12 月,積木文化出版,未經同意請勿轉載。

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