看靜圖會動，因為壓力大？

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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本文由策展人紀柏豪提供

想享受一場同時兼具科技與藝術的饗宴嗎？來《匯聚：從自然到社會的藝術探索》國際交流展看看吧！

在當代社會中，藝術的角色正持續演進——它創造了一種新的美學，與社會、科學以及技術變革緊密相連。當社會面臨的挑戰因其複雜性而難以僅靠單一學科解決時，藝術研究因其跨越、融合不同知識領域的能力而具有新的意義。今日，許多創作者和機構採用跨學科方法，將藝術與自然、科學與感性、想像力與現實結合，創造嶄新的經驗、知識和美學。

在藝術與科學這兩個看似迥異的領域中，存在著一個共通的追求——深入理解我們所處的世界。這一追求不僅體現了人類對知識渴望的本能，也反映了我們對於更高層次的自我認知和宇宙認識的探索。藝術家透過創作，探索人類經驗的多樣性和情感的複雜性，用畫筆、雕塑、數位媒介來表達對世界的主觀理解。這種理解可能源於個人感受，也可能反映了廣泛的社會和文化現象。

藝術提供了一種通過感知和情感來接觸和理解世界的方式，使我們能夠透過個別經驗來抵達普遍的真理。科學則通過觀察、實驗和分析來探究自然界的法則和現象，尋求對世界的客觀理解。科學方法使我們能夠系統地收集資料、建立理論並驗證假設，從而深化對物理世界的認識。不僅解答了關於自然界的問題，也幫助我們理解了人類自身在這個宇宙中的位置和作用。

儘管藝術和科學在方法和目的上有所不同，但它們都反映了人類對於更加全面和深刻理解世界的共同願望。藝術讓我們透過感受和想像來擴展對世界的認識，而科學則通過理性和證據來揭示秩序和結構。由國科會指導、國家實驗研究院主辦的《匯聚：從自然到社會的藝術探索》國際交流展，邀請觀眾一同探索藝術與科學的交會，體驗它們如何共同塑造我們對世界的認識和感知，並反思這一過程如何豐富我們的文化與知識視野。

展覽單元介紹

宇宙共生 —— 科技與宇宙的多維依存

當你仰望星空，有沒有想過我們與宇宙的關係？「宇宙共生」單元展示了科技如何將人類感性延伸至浩瀚的宇宙空間。麻省理工學院媒體實驗室的太空探索倡議小組（MIT Media Lab Space Exploration Initiative）帶來了在極端環境下的實地太空模擬，研究生存策略和科技應用。與之並置的《與細菌混了三千年》（3000 Years Among Microbes）則從微生物的角度重新審視太空探索中的殖民語言，帶來全新的太空想像。藝術家利用極端地貌與顯微影像並置，模糊人與微生物的分野，探討共生體概念在星際生態系中的應用。

感官賦能 ——透過科技重塑環境感知

「感官賦能」單元探索藝術家如何通過科技媒介重塑我們對環境的感知。兩位智利藝術家妮可·拉希利耶（Nicole L’Huillier）與派翠西亞·多明格斯（Patricia Domínguez）的《全像乳糜》（Leche Holográfica）是一場冥想式祈願，透過與不同元素的共鳴和諧，讓我們得以在螺旋時空中構想未來。

值得一提的是，藝術家妮可·拉希利耶與派翠西亞·多明格斯曾透過智利與歐盟的合作，在歐洲核子研究組織（CERN）進行藝術駐村計畫，並在那裡發展她們的作品。CERN 以其在粒子物理學上的重大科研成果而聞名，但即使是最前沿的科學研究，也需要藝術家的啟發。這樣的跨域合作不僅揭示了科學現象的美麗與複雜，更為科學研究注入了新的靈感和視角。藝術家的創意與想像力，能夠以不同於科學的方法來詮釋數據與實驗結果，從而開拓更廣泛的理解和應用。

拉脫維亞藝術家羅莎‧史密特（Rasa Smite）和萊提斯‧史密茨（Raitis Smits）的《深度感知》（Deep Sensing），通過拉脫維亞伊爾本（Irbene） RT-32電波望遠鏡的歷史敘事，象徵性地橋接了技術的過去與現在，探問「為何擁有地球還不足以滿足人類？」該望遠鏡被前蘇聯遺棄，而藝術家們重返此地，探索這個巨大天線在當代的價值。虛擬點雲天線追蹤從太陽到地球的宇宙粒子流動，創造出沉浸式的視覺和聲音景觀，讓觀眾更易於理解氣候變遷的影響。

羅莎‧史密特和萊提斯‧史密茨是里加RIXC新媒體文化中心的共同創辦人，他們的作品結合科學數據、聲音化和視覺化、人工智慧和擴增實境技術，創造出前瞻性的網絡藝術。他們的作品曾在威尼斯建築雙年展、拉脫維亞國家藝術博物館等地展出，並獲得多項國際獎項。

網絡交織 —— 科技與社會的複雜關係

「網絡交織」單元深入探討科技如何影響我們的社會結構和人際關係。瑪麗莎·莫蘭·賈恩（Marisa Morán Jahn）的《銅色景觀》（Copperscapes）展示了銅在全球化勞動中的角色，揭示了這一自然元素如何影響我們的日常生活。她的作品以銅色眼睛作為見證，表現出礦區社區所承受的「身體負擔」，並在影片《銅的私處史》中探討礦物經濟的複雜性，突顯採礦活動對身體及地球主權的影響。

瑪麗莎·莫蘭·賈恩是具有厄瓜多和中國血統的藝術家，其作品致力於重新分配權力，展示藝術作為社會實踐的可能性。她的作品曾在歐巴馬時期的白宮、威尼斯建築雙年展、古根漢美術館等地展出，並獲得聖丹斯電影節和創意資本等獎項。

李紫彤與孫詠怡的《岔經濟》（Forkonomy）利用區塊鏈技術，重新構想財產與國家之間的連結，探討擁有權背後的政治意義。這個藝術與社會運動計畫，通過工作坊和數位契約，探討如何購買或擁有一毫升的南海，並質疑現有的性別勞動分工和所有權制度。

李紫彤是台灣的藝術家兼策展人，作品結合人類學研究與政治行動，曾在國內外多個知名展覽中展出。孫詠怡是出生於香港的藝術家和程式撰寫者，專注於數位基礎設施的文化意義及廣泛權力的不對等問題，作品曾獲得林茲電子藝術節金尼卡獎等多項國際獎項。

印度藝術家艾蒂·桑德爾（Aarti Sunder）的《深海節點故事》（Nodal Narratives of the Deep Sea）將海底電纜這一隱藏基礎設施帶入視野，探討其與現代化項目、資本主義擴張及殖民主義的關聯。她的作品通過繪畫、物件和影片，展示了數據傳輸的路徑及其對生態系統的影響。

艾蒂·桑德爾的創作涉及影像、寫作與繪畫，專注於探討科技政治和基礎設施相關議題。她的作品曾在柏林藝術學院、新加坡雙年展、世界文化之家等國際場所展出。

科藝匯聚 —— 跨學科的創新邊界

「科藝匯聚」單元彰顯了藝術與科學共同探索未知領域的力量。國家太空中心的《來自遙遠的訊息》管絃樂曲選粹、麻省理工學院前衛視覺研究中心（CAVS）的歷史檔案，以及臺灣共演化研究隊的「邊界測繪學」年度計畫成果，展示了藝術家與科學家跨域合作的豐富成果和未來潛能。

跨域交流與活動

在展覽期間，策展團隊與台灣致力於促進科學家與藝術家合作的「共演化研究隊」規劃了一系列精彩的跨域交流活動，讓大家能近距離與藝術家、科學家們交流，體驗科技與藝術如何共同作用於當代社會。

活動包括圓桌論壇、藝術家講座和放映會，涵蓋了多個有趣且深入的主題。例如，在「宇宙共生」週末，觀眾可以參與討論極地科學與藝術實踐的圓桌論壇，聆聽來自麻省理工學院媒體實驗室「太空探索倡議」的成員分享他們在極端地貌探索的經驗。另一活動是國家太空中心委託製作的管弦樂曲《來自遙遠的訊息》放映會，由作曲家趙菁文進行演前導聆，帶領觀眾進入一場視覺與聽覺的雙重盛宴。

在「網絡交織」週末，藝術家李紫彤與孫詠怡將帶來一場關於區塊鏈技術應用於南海議題的討論，這場圓桌論壇將探討技術如何影響社會結構和資源分配。印度藝術家艾蒂·桑德爾則會在線上分享她對於海洋及網路基礎設施的研究與創作，揭示隱藏在我們日常生活背後的複雜科技網絡。

「感官賦能」週末將邀請拉脫維亞藝術家羅莎‧史密特和萊提斯‧史密茨現場分享他們的作品《深度感知》，並探討電波望遠鏡的技術敘事，展示如何通過藝術手段使抽象的科學數據變得可以感知。這不僅讓觀眾更易於理解氣候變遷的影響，也體現了藝術在科學溝通中的重要角色。他們將分享長期研究「自然廣播」的概念，以及每年舉辦「藝術科學節」的經驗。

在「科藝匯聚」週末，觀眾可以參與科學家與藝術家的提案室，直接感受跨領域合作的火花。這些活動將展示跨學科合作如何激發創新，促進我們對世界更深層次的理解。此外，拍攝麻省理工學院前衛視覺研究中心創始人故事的紀錄片將在台灣首映，導演並將與觀眾進行映後座談，分享創作背後的故事和啟發。

藝術與科學的相互啟發，不僅僅是知識和美學的結合，更是對創新與理解的共同追求。在這個亟需跨學科解決方案的時代，這樣的合作顯得尤為重要，為我們探索未知領域提供了無限可能。這次展覽通過多樣的跨域交流活動，讓觀眾能夠親身體驗並參與其中，進一步體會到藝術與科學融合所帶來的豐富成果和未來潛力。

展覽資訊

• 展覽名稱：《匯聚：從自然到社會的藝術探索 ｜ 國際交流展》
• 日期：2024/5/10 至 2024/8/10
• 時間：週一至週五 09:00-18:00（國定假日休）
• 地點：科技大樓一樓大廳（臺北市大安區和平東路二段106號）
• 指導單位：國家科學及技術委員會
• 主辦單位：國家實驗研究院
• 策展人：紀柏豪
• 執行單位：融聲創意
• 協力單位：共演化研究隊

本文由 交通部中央氣象署 委託，泛科學企劃執行。

• 文／陳儀珈

災害性大地震在臺灣留下無數淚水和難以抹滅的傷痕，921 大地震甚至直接奪走了 2,400 人的生命。既有這等末日級的災難記憶，又位處於板塊交界處的地震帶，「大地震！」三個字，總是能挑動臺灣人最脆弱又敏感的神經。

因此，當我們發現臺灣被各式各樣的地震傳說壟罩，像是地震魚、地震雲、蚯蚓警兆、下雨地震說，甚至民間地震預測達人，似乎也是合情合理的現象？

今日，我們就要來破解這些常見的地震預測謠言。

漁民捕獲罕見的深海皇帶魚，恐有大地震？

說到在坊間訛傳的地震謠言，許多人第一個想到的，可能是盛行於日本、臺灣的「地震魚」傳說。

在亞熱帶海域中，漁民將「皇帶魚」暱稱為地震魚，由於皇帶魚身型較為扁平，生活於深海中，魚形特殊且捕獲量稀少，因此流傳著，是因為海底的地形改變，才驚擾了棲息在深海的皇帶魚，並因此游上淺水讓人們得以看見。

因此，民間盛傳，若漁民捕撈到這種極為稀罕的深海魚類，就是大型地震即將發生的警兆。

然而，日本科學家認真蒐集了目擊深海魚類的相關新聞和學術報告，他們想知道，這種看似異常的動物行為，究竟有沒有機會拿來當作災前的預警，抑或只是無稽之談？

可惜的是，科學家認為，地震魚與地震並沒有明顯的關聯。當日本媒體報導捕撈深海魚的 10 天內，均沒有發生規模大於 6 的地震，規模 7 的地震前後，甚至完全沒有深海魚出現的紀錄！

所以，在科學家眼中，地震魚僅僅是一種流傳於民間的「迷信」（superstition）。

透過動物來推斷地震消息的風俗並不新穎，美國地質調查局（USGS）指出，早在西元前 373 年的古希臘，就有透過動物異常行為來猜測地震的紀錄！

人們普遍認為，比起遲鈍的人類，敏感的動物可以偵測到更多來自大自然的訊號，因此在大地震來臨前，會「舉家遷徙」逃離原本的棲息地。

當臺灣 1999 年發生集集大地震前後，由於部分地區出現了大量蚯蚓，因此，臺灣也盛傳著「蚯蚓」是地震警訊的說法。

新聞年年報的「蚯蚓」上街，真的是地震警訊嗎？

​當街道上出現一大群蚯蚓時，密密麻麻的畫面，不只讓人嚇一跳，也往往讓人感到困惑：為何牠們接連地湧向地表？難道，這真的是動物們在向我們預警天災嗎？動物們看似不尋常的行為，總是能引發人們的好奇與不安情緒。

如此怵目驚心的畫面，也經常成為新聞界的熱門素材，每年幾乎都會看到類似的標題：「蚯蚓大軍又出沒 網友憂：要地震了嗎」，甚至直接將蚯蚓與剛發生的地震連結起來，發布成快訊「昨突竄大量蚯蚓！台東今早地牛翻身…最大震度4級」，讓人留下蚯蚓預言成功的錯覺。

然而，這些蚯蚓大軍，真的與即將來臨的天災有直接關聯嗎？

蚯蚓與地震有關的傳聞，被學者認為起源於 1999 年的 921 大地震後，在此前，臺灣少有流傳地震與蚯蚓之間的相關報導。

雖然曾有日本學者研究模擬出，與地震相關的電流有機會刺激蚯蚓離開洞穴，但在現實環境中，有太多因素都會影響蚯蚓的行為了，而造成蚯蚓大軍浮現地表的原因，往往都是氣象因素，像是溫度、濕度、日照時間、氣壓等等，都可能促使蚯蚓爬出地表。

大家不妨觀察看看，白日蚯蚓大軍的新聞，比較常出現在天氣剛轉涼的秋季。

因此，下次若再看到蚯蚓大軍湧現地表的現象，請先別慌張呀！

事實上，除了地震魚和蚯蚓外，鳥類、老鼠、黃鼠狼、蛇、蜈蚣、昆蟲、貓咪到我們最熟悉的小狗，都曾經被流傳為地震預測的動物專家。

但可惜的是，會影響動物行為的因素實在是太多了，科學家仍然沒有找到動物異常行為和地震之間的關聯或機制。

遍地開花的地震預測粉專和社團

這座每天發生超過 100 次地震的小島上，擁有破萬成員的地震討論臉書社團、隨處可見的地震預測粉專或 IG 帳號，似乎並不奇怪。

國內有許多「憂國憂民」的神通大師，這些號稱能夠預測地震的奇妙人士，有些人會用身體感應，有人熱愛分析雲層畫面，有的人甚至號稱自行建製科學儀器，購買到比氣象署更精密的機械，偵測到更準確的地震。

然而，若認真想一想就會發現，臺灣地震頻率極高，約 2 天多就會發生 1 次規模 4.0 至 5.0 的地震， 2 星期多就可能出現一次規模 5.0 至 6.0 的地震，若是有心想要捏造地震預言，真的不難。 

在學界，一個真正的地震預測必須包含地震三要素：明確的時間、 地點和規模，預測結果也必須來自學界認可的觀測資料。然而這些坊間貼文的預測資訊不僅空泛，也並未交代統計數據或訊號來源。

作為閱聽者，看到如此毫無科學根據的預測言論，請先冷靜下來，不要留言也不要分享，不妨先上網搜尋相關資料和事實查核。切勿輕信，更不要隨意散播，以免造成社會大眾的不安。

此外，大家也千萬不要隨意發表地震預測、觀測的資訊，若號稱有科學根據或使用相關資料，不僅違反氣象法，也有違反社會秩序之相關法令之虞唷！

​地震預測行不行？還差得遠呢！

由於地底的環境太過複雜未知，即使科學家們已經致力於研究地震前兆和地震之間的關聯，目前地球科學界，仍然無法發展出成熟的地震預測技術。

與其奢望能提前 3 天知道地震的預告，不如日常就做好各種地震災害的防範，購買符合防震規範的家宅、固定好家具，做好防震防災演練。在國家級警報響起來時，熟練地執行避震保命三步驟「趴下、掩護、穩住」，才是身為臺灣人最關鍵的保命之策。

延伸閱讀

• 廖光正，李明進（2002）。集集大地震後蚯蚓大量爬出現象之解析。特有生物研究，4（1），41－51。https://bit.ly/3zF8OD8
• 離人心上秋意濃，清晨地上蚯蚓多：為何秋天經常有大量蚯蚓出沒？跟地震有關嗎？
  http://bit.ly/3DYNMSG
• Orihara, Y., Kamogawa, M., Noda, Y., & Nagao, T. (2019). Is Japanese folklore concerning deep‐sea fish appearance a real precursor of earthquakes?. Bulletin of the Seismological Society of America, 109(4), 1556-1562.
  https://pubs.geoscienceworld.org/ssa/bssa/article-abstract/109/4/1556/571628/Is-Japanese-Folklore-Concerning-Deep-Sea-Fish