聽見極光

• 作者／賴昭正｜前清大化學系教授、系主任、所長；合創科學月刊

我擔心人工智慧可能會完全取代人類。如果人們能設計電腦病毒，那麼就會有人設計出能夠自我改進和複製的人工智慧。 這將是一種超越人類的新生命形式。

——史蒂芬．霍金（Stephen Hawking）　英國理論物理學家

大約在八十年前，當第一台數位計算機出現時，一些電腦科學家便一直致力於讓機器具有像人類一樣的智慧；但七十年後，還是沒有機器能夠可靠地提供人類程度的語言或影像辨識功能。誰又想到「人工智慧」（Artificial Intelligent，簡稱 AI）的能力最近十年突然起飛，在許多（所有？）領域的測試中擊敗了人類，正在改變各個領域——包括假新聞的製造與散佈——的生態。

圖形處理單元（graphic process unit，簡稱 GPU）是這場「人工智慧」革命中的最大助手。它的興起使得九年前還是個小公司的 Nvidia（英偉達）股票從每股不到 $5，上升到今天（5 月 24 日）每股超過 $1000（註一）的全世界第三大公司，其創辦人（之一）兼首席執行官、出生於台南的黃仁勳（Jenson Huang）也一躍成為全世界排名 20 內的大富豪、台灣家喻戶曉的名人！可是多少人了解圖形處理單元是什麼嗎？到底是時勢造英雄，還是英雄造時勢？

在回答這問題之前，筆者得先聲明筆者不是學電腦的，因此在這裡所能談的只是與電腦設計細節無關的基本原理。筆者認為將原理轉成實用工具是專家的事，不是我們外行人需要了解的；但作為一位現在的知識分子或公民，了解基本原理則是必備的條件：例如了解「能量不滅定律」就可以不用仔細分析，即可判斷永動機是騙人的；又如現在可攜帶型冷氣機充斥市面上，它們不用往室外排廢熱氣，就可以提供屋內冷氣，讀者買嗎？

CPU 與 GPU

不管是大型電腦或個人電腦都需具有「中央處理單元」（central process unit，簡稱 CPU）。CPU 是電腦的「腦」，其電子電路負責處理所有軟體正確運作所需的所有任務，如算術、邏輯、控制、輸入和輸出操作等等。雖然早期的設計即可以讓一個指令同時做兩、三件不同的工作；但為了簡單化，我們在這裡所談的工作將只是執行算術和邏輯運算的工作（arithmetic and logic unit，簡稱 ALU），如將兩個數加在一起。在這一簡化的定義下，CPU 在任何一個時刻均只能執行一件工作而已。

在個人電腦剛出現只能用於一般事物的處理時，CPU 均能非常勝任地完成任務。但電腦圖形和動畫的出現帶來了第一批運算密集型工作負載後，CPU 開始顯示心有餘而力不足：例如電玩動畫需要應用程式處理數以萬計的像素（pixel），每個像素都有自己的顏色、光強度、和運動等, 使得 CPU 根本沒辦法在短時間內完成這些工作。於是出現了主機板上之「顯示插卡」來支援補助 CPU。

1999 年，英偉達將其一「具有集成變換、照明、三角形設定／裁剪、和透過應用程式從模型產生二維或三維影像的單晶片處理器」（註二）定位為「世界上第一款 GPU」，「GPU」這一名詞於焉誕生。不像 CPU，GPU 可以在同一個時刻執行許多算術和邏輯運算的工作，快速地完成圖形和動畫的變化。

依序計算和平行計算

一部電腦 CPU 如何計算 7×5+6/3 呢？因每一時刻只能做一件事，所以其步驟為：

• 計算 7×5；
• 計算 6/3；
• 將結果相加。

總共需要 3 個運算時間。但如果我們有兩個 CPU 呢？很多工作便可以同時（平行）進行：

• 同時計算 7×5 及 6/3；
• 將結果相加。

只需要 2 個運算時間,比單獨的 CPU 減少了一個。這看起來好像沒節省多少時間，但如果我們有 16 對 a×b 要相加呢？單獨的 CPU 需要 31 個運算的時間（16 個 × 的運算時間及 15 個 + 的運算時間），而有 16 個小 CPU 的 GPU 則只需要 5 個運算的時間（1 個 × 的運算時間及 4 個 + 的運算時間）！

現在就讓我們來看看為什麼稱 GPU 為「圖形」處理單元。圖一左圖《我愛科學》一書擺斜了，如何將它擺正成右圖呢？ 一句話：「將整個圖逆時針方向旋轉 θ 即可」。但因為左圖是由上百萬個像素點（座標 x, y）組成的，所以這句簡單的話可讓 CPU 忙得不亦樂乎了：每一點的座標都必須做如下的轉換

x’ = x cosθ + y sinθ

y’ = -x sinθ+ y cosθ

即每一點均需要做四個 × 及兩個 + 的運算！如果每一運算需要 10^-6 秒，那麼讓《我愛科學》一書做個簡單的角度旋轉，便需要 6 秒，這豈是電動玩具畫面變化所能接受的？

人類的許多發明都是基於需要的關係，因此電腦硬件設計家便開始思考：這些點轉換都是獨立的，為什麼我們不讓它們同時進行（平行運算，parallel processing）呢？於是專門用來處理「圖形」的處理單元出現了——就是我們現在所知的 GPU。如果一個 GPU 可以同時處理 10⁶ 運算，那上圖的轉換只需 10^-6 秒鐘！

GPU 的興起

GPU 可分成兩種：

• 整合式圖形「卡」（integrated graphics）是內建於 CPU 中的 GPU，所以不是插卡，它與 CPU 共享系統記憶體，沒有單獨的記憶體組來儲存圖形／視訊，主要用於大部分的個人電腦及筆記型電腦上；早期英特爾（Intel）因為不讓插卡 GPU 侵蝕主機的地盤，在這方面的研發佔領先的地位，約佔 68% 的市場。
• 獨立顯示卡（discrete graphics）有不與 CPU 共享的自己專用內存；由於與處理器晶片分離，它會消耗更多電量並產生大量熱量；然而，也正是因為有自己的記憶體來源和電源，它可以比整合式顯示卡提供更高的效能。

2007 年，英偉達發布了可以在獨立 GPU 上進行平行處理的軟體層後，科學家發現獨立 GPU 不但能夠快速處理圖形變化，在需要大量計算才能實現特定結果的任務上也非常有效，因此開啟了為計算密集型的實用題目編寫 GPU 程式的領域。如今獨立 GPU 的應用範圍已遠遠超出當初圖形處理，不但擴大到醫學影像和地震成像等之複雜圖像和影片編輯及視覺化，也應用於駕駛、導航、天氣預報、大資料庫分析、機器學習、人工智慧、加密貨幣挖礦、及分子動力學模擬（註三）等其它領域。獨立 GPU 已成為人工智慧生態系統中不可或缺的一部分，正在改變我們的生活方式及許多行業的遊戲規則。英特爾在這方面發展較遲，遠遠落在英偉達（80%）及超微半導體公司（Advance Micro Devices Inc.，19%，註四）之後，大約只有 1% 的市場。

事實上現在的中央處理單元也不再是真正的「單元」，而是如圖二可含有多個可以同時處理運算的核心（core）單元。GPU 犧牲大量快取和控制單元以獲得更多的處理核心，因此其核心功能不如 CPU 核心強大，但它們能同時高速執行大量相同的指令，在平行運算中發揮強大作用。現在電腦通常具有 2 到 64 個核心；GPU 則具有上千、甚至上萬的核心。

結論

我們一看到《我愛科學》這本書，不需要一點一點地從左上到右下慢慢掃描,即可瞬間知道它上面有書名、出版社等，也知道它擺斜了。這種「平行運作」的能力不僅限於視覺，它也延伸到其它感官和認知功能。例如筆者在清華大學授課時常犯的一個毛病是：嘴巴在講，腦筋思考已經不知往前跑了多少公里，常常為了追趕而越講越快，將不少學生拋到腦後！這不表示筆者聰明，因為研究人員發現我們的大腦具有同時處理和解釋大量感官輸入的能力。

人工智慧是一種讓電腦或機器能夠模擬人類智慧和解決問題能力的科技，因此必須如人腦一樣能同時並行地處理許多資料。學過矩陣（matrix）的讀者應該知道，如果用矩陣和向量（vector）表達，上面所談到之座標轉換將是非常簡潔的（註五）。而矩陣和向量計算正是機器學習（machine learning）演算法的基礎！也正是獨立圖形處理單元最強大的功能所在！因此我們可以了解為什麼 GPU 會成為人工智慧開發的基石：它們的架構就是充分利用並行處理，來快速執行多個操作，進行訓練電腦或機器以人腦之思考與學習的方式處理資料——稱為「深度學習」（deep learning）。

黃仁勳在 5 月 22 日的發布業績新聞上謂：「下一次工業革命已經開始了：企業界和各國正與英偉達合作，將價值數萬億美元的傳統資料中心轉變為加速運算及新型資料中心——人工智慧工廠——以生產新商品『人工智慧』。人工智慧將為每個產業帶來顯著的生產力提升，幫助企業降低成本和提高能源效率，同時擴大收入機會。」

附錄

人工智慧的實用例子：下面一段是微軟的「copilot」代書、谷歌的「translate」代譯之「one paragraph summary of GPU and AI」。讀完後，讀者是不是認為筆者該退休了？

GPU（圖形處理單元）和 AI（人工智慧）之間的協同作用徹底改變了高效能運算領域。GPU 具有平行處理能力，特別適合人工智慧和機器學習所需的複雜資料密集運算。這導致了影像和視訊處理等領域的重大進步，使自動駕駛和臉部辨識等技術變得更加高效和可靠。NVIDIA 開發的平行運算平台 CUDA 進一步提高了 GPU 的效率，使開發人員能夠透過將人工智慧問題分解為更小的、可管理的、可同時處理的任務來解決這些問題。這不僅加快了人工智慧研究的步伐，而且使其更具成本效益，因為 GPU 可以在很短的時間內執行與多個 CPU 相同的任務。隨著人工智慧的不斷發展，GPU 的角色可能會變得更加不可或缺，推動各產業的創新和新的可能性。大腦透過神經元網路實現這一目標，這些神經元網路可以獨立但有凝聚力地工作，使我們能夠執行複雜的任務，例如駕駛、導航、觀察交通信號、聽音樂並同時規劃我們的路線。此外，研究表明，與非人類動物相比，人類大腦具有更多平行通路，這表明我們的神經處理具有更高的複雜性。這個複雜的系統證明了我們認知功能的卓越適應性和效率。我們可以一邊和朋友聊天一邊走在街上，一邊聽音樂一邊做飯，或一邊聽講座一邊做筆記。人工智慧是模擬人類腦神經網路的科技，因此必須能同時並行地來處理許多資料。研究人員發現了人腦通訊網路具有一個在獼猴或小鼠中未觀察獨特特徵：透過多個並行路徑傳輸訊息,因此具有令人難以置信的多任務處理能力。

註解

（註一）當讀者看到此篇文章時，其股票已一股換十股，現在每一股約在 $100 左右。

（註二）組裝或升級過個人電腦的讀者或許還記得「英偉達精視 256」（GeForce 256）插卡吧?

（註三）筆者於 1984 年離開清華大學到 IBM 時，就是參加了被認為全世界使用電腦時間最多的量子化學家、IBM「院士（fellow）」Enrico Clementi 的團隊：因為當時英偉達還未有可以在 GPU 上進行平行處理的軟體層，我們只能自己寫軟體將 8 台中型電腦（非 IBM 品牌！）與一大型電腦連接來做平行運算，進行分子動力學模擬等的科學研究。如果晚生 30 年或許就不會那麼辛苦了?

（註四）補助個人電腦用的 GPU 品牌到 2000 年時只剩下兩大主導廠商：英偉達及 ATI（Array Technology Inc.）。後者是出生於香港之四位中國人於 1985 年在加拿大安大略省成立，2006 年被超微半導體公司收購，品牌於 2010 年被淘汰。超微半導體公司於 2014 年 10 月提升台南出生之蘇姿豐（Lisa Tzwu-Fang Su）博士為執行長後，股票從每股 $4 左右，上升到今天每股超過 $160，其市值已經是英特爾的兩倍，完全擺脫了在後者陰影下求生存的小眾玩家角色，正在挑戰英偉達的 GPU 市場。順便一題：超微半導體公司現任總裁（兼 AI 策略負責人）為出生於台北的彭明博（Victor Peng）；與黃仁勳及蘇姿豐一樣，也是小時候就隨父母親移居到美國。

（註五）或。

延伸閱讀

• 「熱力學與能源利用」，《科學月刊》，1982 年 3 月號；收集於《我愛科學》（華騰文化有限公司，2017 年 12 月出版），轉載於「嘉義市政府全球資訊網」。
• 「網路安全技術與比特幣」，《科學月刊》，2020 年 11 月號；轉載於「善科教育基金會」的《科技大補帖》專欄。

• 本文編譯自《Physicists explain how type of aurora on Mars is formed》

形成極光的要素有三，其中之一就是磁場。地球具有覆蓋全球的磁場，可以在兩極地區生成北極光和南極光；然而，火星沒有覆蓋全球的磁場，因此火星上的極光並非出現在兩極，只能在特定區域生成。

近期，愛荷華大學領導的研究團隊，根據美國航空暨太空總署（NASA）火星大氣與揮發物演化任務（MAVEN）探測器的數據，確認了火星離散極光是由太陽風和火星南半球地殼上空殘存的磁場相互作用所生成。

極光三要素：大氣、磁場、高能帶電粒子

在介紹火星前，讓我們先把鏡頭轉到地球，談談地球上的極光在哪裡形成，以及如何形成。

地球極光出現的區域稱為極光橢圓區（auroral oval），涵蓋北極與南極地區，但並非以兩極為中心；換句話說，極光橢圓區也涵蓋了極圈以外的部分高緯度地區。另外，極光橢圓區的寬度與延伸範圍，會隨著太陽黑子 11 年的循環週期而變動。

當太陽風和地球磁層的高能帶電粒子被地球磁場牽引，沿著磁力線加速往高緯度地區移動，最後和大氣中的原子碰撞時，就會形成多采多姿的極光。

綜合以上所述，可以得知極光的三個要素是：大氣、磁場、高能帶電粒子。

地球上這些「指引我們美妙未來的魔幻極光」，若屬於可見光波段，就能用肉眼觀測，並以相機記錄這夢幻舞動的光線。

極光橢圓區與地理北極、地磁北極相對位置圖。其中紅色實線表示極圈範圍，綠色區域則為極光橢圓區。圖／National Park Service

火星的大氣層、磁場以及離散極光

在介紹離散極光之前，得先介紹它的幕後推手——行星際磁場（Interplanetary Magnetic Field，IMF）。IMF就是太陽風產生的磁場，在行星際空間主導著太陽系系統內的太空天氣變化，並阻擋來自星際間的高能粒子轟擊。

那麼 IMF 是如何產生的呢？當太陽風的高能帶電粒子從太陽表面向外傳播，會同時拖曳太陽的磁力線一起離開；太陽一邊自轉一邊拋射這些粒子，讓延伸的磁力線在黃道面上形成了螺旋型態的磁場。

以蛋糕裝飾來說明的話，太陽就像是在轉盤上的蛋糕，太陽風粒子就是擠花裝飾；而當蛋糕一邊以固定速度自轉，擠花逐漸向外擴散的同時，就會在蛋糕產生螺旋狀的軌跡。

對太陽風和 IMF 有基本認識之後，讓我們把鏡頭轉向火星，談談火星的大氣層和磁層和地球有什麼不同。

相較地球來說，火星的大氣層非常稀薄。這是因為太陽風的高能粒子轟擊火星大氣層，強大的能量將大氣層的中性原子解離為離子態，導致大氣層的散失；該過程稱作濺射（sputtering），發生在火星大氣層的濺射主要透過兩種方式達成—–第一，在 IMF 的作用之下，部分的離子會環繞磁力線運動，隨著 IMF 移動而被帶離火星；另外一部份的離子則像撞球一般，撞擊其他位於火星大氣層頂端的中性原子，引發連鎖的解離反應。 

MAVEN 任務的領銜研究員 Bruce Jakosky 說明，根據團隊研究的成果，太陽風的濺射效應會將火星大氣層中的惰性氣體氬解離，並將這些氬離子從大氣層中剝離。火星大氣層內氬的同位素（質子數相同，但是質量不同的元素）以氬-38 以及氬-36 為主，後者因為質量較小而較容易發生濺射。

藉由氬- 38 和氬-36 的佔比，Jakosky 的團隊推估火星約有 65％ 的氬已經散逸至外太空。基於該研究結果還可以推算出火星大氣層中其他氣體的散逸情形；其中又以二氧化碳為焦點，畢竟行星需要足夠的溫度才能維持液態水的存在，而二氧化碳在溫室效應有很大的貢獻。

接著，讓我們一探究竟火星磁場與地球有何不同。地球能形成全球磁場的奧秘是什麼呢？這要先從行星發電機理論開始說起，該理論指出行星要維持穩定的磁場有三個要件——導電流體、驅動導電流體運動的能量來源、科氏力。

以地球為例，地核內部保留了地球形成初始的熱能，約有 4000°C 至 6000°C 的高溫。位於地核底層的高溫液態鐵，因為密度下降而上升至地核頂端，接觸到地函時，這些液體會喪失部分熱能而冷卻，因為溫度比周圍環境低，密度變高而下沉；如此不斷的熱對流循環下，讓帶有磁力的流體不斷運動，進而形成電磁感應。另外，科氏力的作用讓地球內部湧升的流體偏向，產生螺旋狀的流動效果，有如電流通過螺旋線圈移動的效果。

在火星所發現的地殼岩石證據顯示，火星在數十億年前曾經和地球一樣具有全球的磁場。科學家對火星磁場消失的原因還不是很清楚，其中一種假說認為可能跟火星質量較小有關，在火星形成之初散熱較快，造成火星外核液態鐵短時間內就凝固，無法像地球一樣，保留高溫地核使液態的鐵和鎳因為密度的變化，不斷從地核深處上升至地函，再冷卻下降，持續進行熱對流。

火星地核內部缺乏驅動導電流體的原動力，導致火星內部的發電機幾乎停止運轉，無法形成全球的磁場。話雖如此，火星仍然具備小區塊的磁場，主要分布在火星南半球留有殘存磁性的地殼上空。

磁層與大氣層相互依存，火星在太陽風不斷吹襲之下，大氣層愈趨稀薄；火星內部又缺乏發電機的動力，無法形成完整的磁層。火星缺乏厚實的大氣層保護，就難以阻擋外太空隕石的猛烈攻勢，因此如今呈現貧瘠乾燥又坑坑疤疤的外貌。

既然這樣，看似缺乏極光形成要素的火星，又是如何形成極光的呢？

雖然火星沒有覆蓋全球的磁層作為保護，但火星南半球仍帶有區域性的磁場。在那裡，磁性地殼形成的殘存磁場與太陽風交互作用，滿足了極光生成的條件。這種極光被稱為「離散極光」，與地球上常見的極光不同，有些發生在人眼看不見的波段（比如紫外線），所以也更加提升了觀測難度。

那麼，研究團隊是怎麼發現這種紫外線離散極光的呢？那就是藉由文章首段提到的 MAVEN 探測器所搭載的紫外成像光譜儀（Imaging Ultraviolet Spectrograph，IUVS）！

該團隊的成員 Zachary Girazian 是一位天文及物理學家，他解釋了太陽風如何影響火星上的極光。

火星離散極光的發現

研究團隊根據火星上離散極光的觀測結果，比較以下數據之間的關係——太陽風的動態壓力、行星際磁場（IMF）強度、時鐘角和錐角^{[註 1]} 以及火星上極光的紫外線，發現在磁場較強的地殼區域內，極光的發生率主要取決於太陽風磁場的方向；反之，區域外的極光發生率則與太陽風動壓（Solar Wind Dynamic Pressure）關聯較高，但是太陽風動壓的高低則與極光亮度幾乎無關。

N. M. Schneider 與團隊曾在 2021 年的研究發表提到，在火星南緯 30 度至 60 度之間、東經 150 度至 210 度之間的矩形範圍內，當 IMF 的時鐘角呈現負值，如果正逢火星的傍晚時刻，較容易觀測到離散極光；也就是說在火星上符合前述的環境條件很可能有利於磁重聯（Magnetic Reconnection）——意即磁場斷開重新連接後，剩餘的磁場能量就會轉化為其他形式的能量（如動能、熱能等）加以釋放，例如極光就是磁重聯效應的美麗產物。

未來研究方向：移居火星

因為火星上離散極光的生成與殘存的磁層有關，而磁層又關乎大氣的保存。所以觀測離散極光的數據資料，也能作為後續追蹤火星大氣層逸散情形的一個新指標。愛荷華大學的研究成果，主要在兩個方面有極大的進展——太陽風如何在缺乏全球磁層覆蓋的行星生成極光；以及離散極光在不同的環境條件的成因。

人類一直以來懷抱著移居外太空的夢想，火星是目前人類圓夢的最佳選擇；但是在執行火星移民計畫之前，火星不斷逸散的大氣層是首要解決的課題。缺乏覆蓋全球的大氣層保護，生物將難以在貧瘠的土壤存活。或許透過火星上極光觀測的研究成果，科學家們將發掘新的突破點；期許在不久的將來，我們能找到火星適居的鑰匙。

• 註1：IMF 的時鐘角（Clock Angle）與錐角（Cone Angle）

如何判定 IMF 的角度呢？因為磁場空間是立體的關係，我們測量 IMF 方向切線與 X、Y、Z 軸之間的夾角——也就是運用空間向量的概念，來衡量 IMF 的角度。時鐘角是指 Y、Z 軸平面上，IMF 方向與 Z 軸的夾角；而錐角則是在 X、Y 平面上，IMF 方向與 X 軸之間的夾角。

參考資料

1. Science Daily. Physicists explain how type of aurora on Mars is formed.
2. Z. Girazian, N. M. Schneider, Z. Milby, X. Fang, J. Halekas, T. Weber, S. K. Jain, J.-C. Gérard, L. Soret, J. Deighan, C. O. Lee. Discrete Aurora at Mars: Dependence on Upstream Solar Wind Conditions. Journal of Geophysical Research: Space Physics, Volume 127, Issue 4.
3. Michelle Starr. Mars Has Auroras Without a Global Magnetic Field, And We Finally Know How. ScienceAlert.
4. Michelle Starr. For The First Time, Physicists Have Confirmed The Enigmatic Waves That Cause Auroras. ScienceAlert.
5. Southwest Research Institute. SwRI Scientists Map Magnetic Reconnection In Earth’s Magnetotail.
6. 呂凌霄。太空教室學習資料庫。
7. 頭條匯。火星上的「離散極光」是如何形成的？物理學家有新發現，帶你揭秘。
8. Wilson Cheung。【北極物語】承載北極文化──極光。綠色和平。
9. 大紀元。火星上的極光是如何形成的？ 科學家解謎。
10. BBC News 中文。北極光：美國科學家首次在實驗室驗證北極光產生原理。
11. 明日科學。科學團隊藉由 NASA 的太空船所收集的資料得知火星大氣層的流失可能肇因於強烈的太陽風。
12. 台北天文館。NASA 首次繪製火星周圍電流分布圖，證實火星有磁場。科技新報。
13. 交通部中央氣象局太空天氣作業辦公室。太空天氣問答集。
14. Denise Chow. In an ultraviolet glow, auroras on Mars spotted by UAE orbiter. NBC News.
15. NASA. NASA Mission Reveals Speed of Solar Wind Stripping Martian Atmosphere.
16. NASA Goddard. NASA | Mars Atmosphere Loss: Sputtering.

身為一名訓練師，你真的了解你的寶貝們嗎？寶可夢圖鑑讀熟了沒？

其實圖鑑告訴你的比想像中的還多喔！國外玩家建立了這個 Scientific Pokedex 網站，來跟大家分析這些寶可夢們是如何使用科學力來戰鬥的。

每個星期跟著 R 編一起來上一門訓練師的科學課吧！

超來電小倉鼠  #25 皮卡丘

皮卡丘之於寶可夢世界就像米老鼠之於迪士尼（乁～都是老鼠？），身為圖鑑上第一隻遇到的電氣系神奇寶貝，牠的內容可說是煥然一新，充滿各種對「電」特別敘述和幻想。例如：

「幾隻皮卡丘湊在一起可以造成閃電風暴」（紅、藍、葉綠版）

「靠牠的尾巴偵測四周，閃電有時候會打到尾巴」（銀、魂銀、X 版）

「很聰明，會用電烤熟漿果讓它更好吃」（金、心金版）

看起來任何一個圖鑑中的敘述，都是真實世界的電、磁真的有可能辦到的事（註1）。在寶可夢世界中，皮卡丘能夠控制從微弱到強大的電力，但與我們的主人翁小智日常生活最相關的大概是這個敘述：

「用兩頰儲存電力，當睡覺的時候會充電，起來時昏昏沉沉有時候會有電力釋放」（註2）。

我沒記錯的話，皮卡丘似乎都是在小智的懷中（或附近）睡覺的，如果牠平時就電力超群，而且特別在這種時候無法控制電力釋放的話，小智有沒有可能有生命危險呢？

擁有儲存電力功能的物品，如皮卡丘的臉頰，被稱為電容器，在現在的電路系統中很常見。討論一個電容器的電容率大小，類似於討論彈簧的彈性係數會因為彈簧本身材質等條件而有不同，電容大小也會因電容器而異，跟材料、填充率、兩片電極之間遠近都有關。

電容（C）單位為法拉，1 法拉的電容器，在正常操作範圍內，每增加 1 伏特的電壓可以多儲存 1 庫侖的電荷。電容可由以下得知

C = q/V　（q 為電極板上的電荷，單位為庫侖；V 為之間的電壓，單位為伏特）（註3）

要計算皮卡丘的電容，現在我們需要知道的是該以牠的哪個放電現象做為最強的基準？

在綠寶石版的圖鑑中有這麼一句話：「皮卡丘臉頰儲存的電力可以依程度放出來，差不多等於閃電的電力。」好～那我們就把閃電的強度當作基準吧！

在空氣中，一公尺內產生 100 萬伏特以上的電場時，就會開始產生電弧（electric arc），大氣中的連續釋放的強大電弧就是閃電（註4）。

如果皮卡丘釋放的就是整串的電弧，所需時間跟閃電一樣僅 0.2 秒，一般的閃電電量為 15 庫倫，較強力的閃電甚至可以達到 350 庫倫（註5），而電壓介於 1000 萬到 1 億伏特，如果我們取最強的閃電數據，帶入上面的公式做計算。

假設皮卡丘的臉頰純存了最強大的閃電，他的電容將為 3.5 微（10^-6）法拉。

這其實算是相當合理的數字，一般常見或時常使用的電路中，電容大小通常都是在微法拉的範圍內，所以皮卡丘並沒有特別誇張。硬要比較的話，人體的電容為 400 微微（10^-12）法拉。

圖鑑中表示皮卡丘藉由睡覺來充電，在這樣的情況下能充電的來源只有一個——靜電，就像用氣球摩擦頭髮一樣，甚至閃電本身就是大氣中的靜電釋放。

靜電力的釋放，也就是皮卡丘的大部分絕招可以用一下公式得到

E = C V²/2（E 為能量，單位為焦耳）

如果要使出名副其實的閃電，能量將為 35,000,000,000 焦耳（350 億焦耳）。

雖然圖鑑上說大部分的皮卡丘可以控制自己的電流釋放，不過如果這電力屬實，那一隻皮卡丘就相當危險了，350 億焦耳的能量差不多等於 8.37 噸黃色炸藥，如果幾隻皮卡丘聚在一起別說閃電風暴了，大概森林都沒了。（註6）

想來每一個晚上小智抱著皮卡丘睡覺時，一定心裡在默默祈禱，希望他的好夥伴有一個好夢，要不然明天早上地上不是一具焦屍，就是一個巨大的彈坑……

編註：

1. 和其他討論過的神奇寶貝相比，皮卡丘的圖鑑內容獨特性真的很高，22 個圖鑑版本中有 11 種不同的敘述。其他很有趣的還有紅寶石版「當皮卡丘遇上新東西時，先用電流電一下再說。如果你看到焦黑的漿果，表示有皮卡丘沒拿捏好電力」；白金、黑、白版「可以幫其他身體虛弱的皮卡丘充電」……等，但還是比較多聚焦在他們的臉頰上，如生氣會放電、如果有火花你要小心之類的，我還是很想知道為什麼要是紅色的？
2. 這讓我很好奇，如果皮卡丘睡覺抽筋會怎樣？抽筋有時是身體內神經傳導電流稍微短路，使肌肉不正常收縮的現象，如果皮卡丘睡覺睡到抽筋，他們會不會開始亂放電一通？如果顏面麻痺呢？真好奇~
3. 這裡 Scientific Pokemon 是用兩個導體間的自電容來做計算，但從觀察來看，皮卡丘的電容器就是牠的臉頰，這形狀應該是比較接近球形或圓盤。
4. 閃電打下來前，會經由一個叫做 Step Leader 的導閃引導，整個過程可以想像成一個直徑 60 公尺的大圓球在大氣中不斷偵測有接地或耗能最少的傳導途徑，等確定位置之後閃電再循著路徑打下來，整過過程到命中地上（或是其他東西）在幾毫秒內就會完成。
5. 若導線中載有 1 安培的穩定電流，在 1 秒內通過導線橫截面積的電量為 1 庫侖（），一般我們摩擦東西產生靜電的電量只有微庫倫尺度而已，所以皮卡丘應該要睡很~久才能達到文章中的程度。
6. 如果這個能量能用在能源上不知道會如何？有興趣的人可以參考 PTT 的「要多少隻皮卡丘才能供應台灣所有電力？」

參考資料：

1. Scientific Pokemon
2. National Weather Service Lightning Safety Home Page
3. Wikipedia （電容、庫倫、閃電、炸藥當量）
4. Pokemon Database