電池的歷史與原理

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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2022 年 12 月，來自越南的 999 台 VinFast VF 8 City 型智慧電動車乘坐貨輪抵達抵舊金山貝尼西亞港，敲開特斯拉的電動車帝國大門。

除了吹響這次的電動車戰爭號角的 VinFast，眾多車廠像是通用汽車（General Motors）或是來自中國的比亞迪等，都拿起籌碼坐上桌，準備要搶攻這塊市場。而大家手上握的籌碼，就是自家生產的電池。

氫與鋰，都幾？

在電動車產業中，要掌握電動車，就得先掌握好電池。光是電池就佔了整台車 35～40% 的成本，選擇不同種類的電池，更會影響到續行里程、充電效率和安全性。而目前電動車所使用的均為「鋰離子電池」。

大家是否還記得，在十幾年前，與電動車角逐未來「環保車」位置的，還有氫能車。

氫與鋰的競爭勢必發生，它們排在元素週期表最前面，原子序最小的一、三名。鋰的密度甚至僅有每立方公分 0.534 克，比水還要輕，代表在相同的重量下，可以放入更多的原子，攜帶更多的電量，這正是我們最需要的。由於氫氣的分子量小，在燃料電池中的能量轉換效率也不錯，因此「理論上」氫燃料電池的能量密度是鋰離子電池的 150 倍。

只是，就現在技術成熟度來說，明顯是鋰離子電池獲勝，不論是手機、電動車還是大型儲電設備，到處都見得到鋰離子電池的身影。

鋰離子電池

1970 年代，英國化學家惠廷翰（M. Stanley Whittingham）發明了第一個可以充放電的鋰離子電池，其單位重量的儲電效率遠超過當時的鉛蓄電池與鎳鎘電池。在電池中，金屬鋰會在負極丟下電子，以鋰離子的狀態移動到正極，並被特殊設計的二硫化鈦夾層捕捉，電路中的電子則會從負極流往正極，完成電路循環。

不過當時負極所使用的是純金屬鋰，因此，在電池充電、鋰離子會回到負極再結晶成金屬鋰的過程中，會容易形成如同鐘乳石般的晶鬚（Lithium Dendrite），當晶鬚因為反覆充放電變的更長，甚至會戳破電池的保護層，導致短路爆炸。

好在後來美國的古迪納夫（John B. Goodenough）與日本的吉野彰（Akira Yoshino），分別將正極材料換成了鋰鈷氧化物，負極換成可以捕捉鋰離子的碳材料；整顆電池不再有純金屬鋰，只有鋰離子在電解液中移動，確保了安全性，讓鋰離子電池得以商業化。

而這孕育出鋰離子電池的這三位科學家惠廷翰、古迪納夫以及吉野彰，在 2019 年抱回諾貝爾化學獎，實至名歸。

電池的負極在吉野彰將負極換成石墨烯等碳材料後，至今沒有太大的變化，鋰離子電池最主要的改良還是圍繞在正極材料的改變上，我們習慣將不同的鋰離子電池依照它的正極材料來命名，例如：將鋰離子電池的正極改為鋰鈷氧化物，則稱為鈷酸鋰電池。電池發展到現在，陸續登上舞台的還有磷酸鐵鋰電池、磷酸鋰錳鐵電池、鋰鎳鈷鋁電池、鋰鎳錳鈷電池等。

哪個才是最強的電池

「三元電池」是目前市面上可量產的產品中、能量密度最高的電池，也是現在電動車的電池首選。「三元」指的是正極材料中除了鋰以外，加進了鎳、鈷、錳三種元素，具有高容量、低成本的巨大優勢。

除此之外，材料學家發現，如果提高鎳含量，可再進一步提升單位體積的電容量。許多車廠推出的高鎳電池，其鎳含量甚至高達 80 至 90%。這種高鎳三元電池的電容量可以高達每公斤 280～300瓦時（280～300 Wh/kg），相較之下，馬斯克最愛的「磷酸鐵鋰電池」每公斤只有 140~150 瓦時（140~150 Wh/kg），僅三元電池電容量的一半。

那為什麼電動車龍頭特斯拉反而選擇了磷酸鐵鋰電池呢？就是成本考量。

磷酸鐵鋰的成分除了鋰以外，只需要常見的鐵跟磷，完全移除了昂貴的稀有金屬鎳跟鈷，在俄烏戰爭爆發之初，由於俄羅斯是鎳的生產大國，導致鎳的價格在一個月內暴漲了 250%，大大增加了高鎳三元電池的成本負擔。

另外，相對三元電池，磷酸鐵鋰電池不僅成本低，安全性也較高。

除了特斯拉，在 2022 年電動車銷售數量超越特斯拉的中國車廠比亞迪也很愛！比亞迪自行研發的「刀片電池」用的就是磷酸鐵鋰電池，並且透過物理結構的改良，在不過多改變材料的情況下，增加相同體積中的電容量。

次世代電池，Taiwan can help？

科學家預估，鋰離子電池的物理極限大約就在每公斤 300 瓦時，三元電池也差不多摸到這條線了。而這個結果離「完美」絕對還有很大一段距離，因為汽油的能量密度可是每公斤一萬兩千瓦時，鋰離子電池的 40 倍！

先別失望！隨著科技進步，鋰離子電池也將進入次世代。2022 年 3 月，Gogoro 與台灣電池廠商輝能科技共同發表，將在 2024 年導入固態鋰電池，用固態電解質來取代傳統鋰電池中的液態電解液。藉此不僅重量僅有鋰電池的一半，去掉液態成分後更大幅減少漏液、燃燒的風險；更重要的是，固態電池的能量密度上看每公斤 500 瓦時，是三元鋰電池的兩倍，車主們就可以少換幾次電池。

想開電動車的車迷也可以期待，除了 Gogoro 以外，輝能科技也宣布結盟 VinFast，可望在電動車市場上掀起一波固態電池車風潮。

這邊有個更好的消息，超越固態電池，能量密度可以逼近汽油的「空氣鋰電池」已經在研發路上。空氣電池的負極使用鋰金屬，正極則替換為氧氣或二氧化碳，成為鋰氧氣電池（Li–O2 Battery），或是鋰二氧化碳電池（Li–CO2 Battery）；用氣體取代了原先沉重的金屬正極，大大提高了相同重量的電容量。

雖然空氣電池仍在研發，一樣需面對負極沉積時產生的晶鬚、安全等問題；但至少在過去 20 年，鋰電池遇到的困難已經多次被解決，電化學儲能的方式大有可為。

不論是市場上電動車的銷量年年攀升，還是各國政府、車廠的全力投入，電動車主導汽車市場的未來已經清楚可見。未來會不會出現顛覆市場的電池、電動車，甚至是全新型態的交通工具，都令人期待。而在工業製程與材料改革中，「電動車是否真的有比較環保」這個問題，也希望能有個解答。

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文 / 陳鐘誠（國立金門大學資工系助理教授）

電池，一般狹義上的定義是將本身儲存的化學能轉成電能的裝置，廣義的定義為將預先儲存起的能量轉化為可供外用電能的裝置。因此，像太陽能電池只有轉化而無儲存功能的裝置不算是電池。其他名稱有電瓶、電芯，而中文池及瓶也有儲存作用之意。

萊頓瓶

萊頓瓶（英語：Leyden jar）是一種用以儲存靜電的裝置，最先由 Pieter van Musschenbroek（1692年－1761年）在荷蘭的萊頓試用。 作為原始形式的電容器，萊頓瓶曾被用來作為電學實驗的供電來源，也是電學研究的重大基礎。萊頓瓶的發明，標誌著對電的本質和特性進行研究的開始。

典型的萊頓瓶是一個玻璃容器，內外包覆著導電金屬箔作為極板。瓶口上端接一個球形電極，下端利用導體（通常是金屬鎖鏈）與內側金屬箔連接。萊頓瓶的充電方式是將電極接上靜電產生器等來源，外部金屬箔接地；內部與外部的金屬將會攜帶相等但極性相反的電荷。

嚴格來說，萊頓瓶並不屬於電池，而是一種電容，但早期還沒有電池的時候，常被事先充好電之後，拿來當一次性的放電體使用，所以可以說是最早的「電池」。

以下有個關於萊頓瓶如何被用在早期電學實驗上的故事，相信大家會有興趣，故事如下：

Jean-Antoine Nollet 是一個對電學特別有興趣的法國神父，1746 年時、他想要測試電流到底跑得多快，所以請兩百位修道士每個人手池金屬條 連接成總長一英哩 （1.6 公里） 的環狀迴路，然後他手持一只特大的萊頓瓶，連接上兩端的電極，結果這些修道士幾乎同時因被電極而癱軟在地。

後來他還想再做這類的實驗，但是修道士們都避之唯恐不及，拒絕再當一次實驗品，後來他只好去找法皇路易十五，讓皇帝命令一百八十名御林軍在凡爾賽宮當實驗品。

在萊頓瓶剛發明不久的那個年代，很多王公貴族對這些新奇的小玩意都很有興趣，甚這後來在酒吧裏，還流行用小的萊頓瓶去「電吻」， 也就是「觸碰一下萊頓瓶、感受被電到的感覺」。

伏打電堆與伽伐尼電池

在1780年，路易吉·伽伐尼 （義大利文：Luigi Galvani） 發現，兩種不同的金屬（例如，銅和鋅）連接後，如果同一時間觸摸青蛙腿的兩處神經，青蛙腿會發生收縮。 他稱這是「動物電」（animal electricity）。

伏打電堆（Voltaic pile），又名伏打堆，是最早出現的化學電池，是在1800年由義大利物理學家亞歷山卓·伏打伯爵發明。

伏打電堆由很多個單元堆積而成，每一單元有鋅板與銅板各一，其中夾著浸有鹽水的布或紙板以作為電解質。如下所示：

後來、這類由兩種不同的金屬與一種電解質組成的電池，通常被稱為「伽伐尼電池」，其結構通常改由兩個半電池間以鹽橋或多孔物相連而成。 其電路與反應式如下：

碳鋅電池

碳鋅電池 （zinc–carbon battery） 的容器是一個鋅罐。裡面有一層由 NH4Cl 和 ZnCl2 所構成的糊狀液體， 這個糊狀液體通過一個紙層與粉末狀的碳和二氧化錳隔開。這些粉末填充在一個碳棒的周圍。

此電池正極的碳棒與二氧化錳中所混合的碳只負責引出電流，並不參與反應，正極實際參與還原反應並提供 正電的是二氧化錳，因此，又稱為錳鋅電池、鋅錳電池或鋅－二氧化錳電池，也有簡稱錳乾電池的。

碳鋅電池的電動勢大約是1.5V。電動勢的不確定是由於陰極反應十分複雜，相比來說，陽極反應（鋅端）則有一個已知的電勢。 副反應及活性反應物的消耗直接導致電池的內阻增加，電池電動勢降低。

鉛酸蓄電池

蓄電池的原理是通過將化學能和直流電能相互轉化，在放電後經充電後能復原，從而達到重複使用效果。

鉛酸蓄電池 （Lead–acid battery） 的氧化還原總反應電壓為 2 V （伏特） ，所以一顆由 K 的電磁單元所組成的 鉛蓄電池之電壓通常為 2K 伏特。

電池 DIY : 檸檬電池

看了以上這麼多電池，雖然感覺原理並不難，但是要自己動手做一顆，卻還是不知如何下手。

不過還好、我們可以用檸檬！

YouTube 上已經有人做了詳細的示範，告訴我們「如何用檸檬做出電池」，請參考以下影片：

所以、我們應該也可以用「50 元或 1 元的銅板」，加上鐵釘去做出檸檬電池，其中銅板是正極，而鐵釘因為表面通常會 鍍鋅以防止生鏽，再加上檸檬所含的電解質可以扮演鹽橋的功能，所以就可以組合成標準的「銅-鋅、伽凡尼」電池。

「銅-鋅反應」釋放的電壓大約是 1.1 伏特，而點亮一顆 LED 需要 3 伏特以上的電壓，所以必須要用三顆以上的檸檬電池 串連，就可以點亮 LED 燈了。

結語

電池通常是由「化學反應」所供電的，而這些化學反應釋放的電壓經常是固定的，假如該電池的化學反應釋放的電壓是 n 伏特，那麼這類電池所釋放的電壓通常是 n*k 伏特，因為一顆電池通常是由 k 個電池單元 （Battery Cell） 所組成的。

• 維基百科：電池
• 維基百科：伽凡尼電池
• 維基百科：伏打電堆
• 維基百科：鉛酸蓄電池
• 維基百科：碳鋅電池
• http://en.wikipedia.org/wiki/Battery_（electricity）
• 檸檬電池如何讓燈泡發亮？

【本文由陳鍾誠取材並修改自 維基百科 與 OpenStax College 的 College Physics 一書，採用創作共用的 姓名標示、相同方式分享 授權】

靜電在生活上的應用

我們的抱負是替每種造成生活困難的現象平反，要幫忙找到它們會讓人好過的例子，告訴大家在哪些情況下，它們是有用（甚至更厲害）或有趣的。但是老實說，我懷疑在靜電荷上是否能做到，它好像到哪都會造成困擾。不過有時靜電荷其實也很有用，許多雷射印表機沒有它就無法工作，感謝雷射印表機讓我們不必用鉛筆寫 14 公里。

簡單來解釋一下雷射印表機的運作原理：印表機裡面有個用來列印紙張的感光鼓（Image Drum），這個鼓是帶電，會曝露在雷射光下，而它曝露的地方就會因此被放電，最後會回頭在要充電的區域著色。然後，感光鼓會轉到碳粉那裡，碳粉也帶了電荷，只會附著在仍要充電的區域。感光鼓現在有了我們想要列印的精確圖像，它被引導至紙上將碳粉卸下。

現在我們的文件已經列印好了。為了不被弄髒，之後會再用滾筒施壓加熱固定，也因此從雷射印表機出來的紙張會有點熱。我們辦公室的雷射印表機曾經在最後一個步驟故障了，還是會列印，只是要手工加固顏色。

除了列印，靜電對打掃也非常有用，但不是清潔家裡，是打掃大型工業廠房時可以派上用場。

我們會用靜電過濾器來過濾空氣中的灰塵或煙灰，現在大略解釋一下它的作業過程：帶電的電線會將電子噴到要清潔的氣體中，這些電子會在該處碰到灰塵並對其充電，帶電的塵粒就會衝向另一個正電荷的電極，並在那裡落下。然後，你就只要關掉靜電過濾器的電源，並輕輕敲一敲。

殘忍的直流電與交流電戰爭

就算靜電很煩，但至少不會對身體造成重大傷害，不像從插座裡出來的電，會變得非常危險。

你肯定從小就被警告：不要讓吹風機掉進浴缸、不要摸沒有絕緣包覆的電纜！不可以把叉子插進插座裡！不管怎麼說，這些警告都有道理。但原因到底是什麼？如果我們在乾燥空氣中走在地毯上會產生高達 2 萬伏特的電壓，而且也毫髮無傷，那從插座出來的 220 伏特電壓又算什麼呢？

吹風機泡在浴缸中不是件好事的最重要原因，是吹風機用的是交流電。你或許知道愛迪生（Thomas Edison）在 19 世紀末發明了燈泡，他希望燈泡能靠直流電運作，所謂的直流電就是電流在電路中朝一個方向流動，就像單行道一樣。

除此之外，愛迪生還希望用自己的直流電專利和只能計算交流電的電表賺愈多錢愈好。

然而，愛迪生有個最大的問題，就是直流電在長距離使用時，會損失大量的能量。他其實想利用這個問題，在不斷成長的電力市場上，從許多必要的發電站賺到額外的錢。不過隨著時間過去，他愈來愈輸給立場相對的交流電派的競爭對手。

身兼發明家和企業家雙重身分的喬治．西屋（George Westinghouse）與天才物理學家尼古拉．特斯拉（Nikola Tesla）合作，他們依賴交流電每秒會改變 50～60 次的特點。

交流電的優點：可以很容易升到高壓再降壓；可以傳輸幾百公里，損失的能量比直流電少。交流電的缺點：流經生物時，對其造成的危險比直流電大。儘管有這個缺點，威斯汀豪斯和特斯拉還是繼續更大範圍的銷售他們的專利。

愛迪生在大眾示威抗議下，透過電死動物發起一場可怕的反交流電運動，在悲傷的高峰時刻，他要員工替美國政府製造一把電椅，以展示交流電的致命性。但其實沒有用，交流電已經盛行起來了，因此可以替我們國家的所有電器設備（吹風機也包含在內）提供能量，無論是經過變壓器方便地使用或是直接利用。

到底是什麼讓交流電這麼危險？我們身體裡其實一直都有微小的電交換過程在不斷發生，例如用這種方式刺激心臟跳動。但每個心跳週期中，都有一個階段心臟對干擾會特別敏感，也就是所謂的「易損期」（Vulnerable Period）。

如果我們在這個期間受到電擊，就會發生危及性命的心室顫動（Ventricular Fibrillation）。

使用交流電時，電脈衝會以每秒 50 次的頻率雙向流動，電力突波會剛好在易損期擊中我們的風險，會比用直流電還要高很多。不過，如果突波剛好在剛好的時間以適合的強度出現，那麼心臟的這種敏感性當然就有用——這就是心律調節器每天拯救生命的方式。

人體的導電性比你想的還強

我們不應該讓吹風機掉進浴缸還有另一個原因，就是水的導電性比我們想像的要低。我們都以為掉進水中的吹風機非常危險，是因為水可以導電。我們以前都聽父母這樣解釋過，這沒有錯，但也並不完全正確。掉進浴缸裡的吹風機的確很危險沒錯，但那是因為人體的導電性比水好。

就算自來水的導電性很好，但它並非最好的導體之一，例如銅的導電性就是它的 10 億倍。人體的導電性比自來水更強，因為我們不僅是由水組成，還含有許多的鹽，這就是人體比洗澡水更能導電的原因，除非我們在浴缸裡加了浴鹽或尿尿（當然沒人會這麼做），那就另當別論。

如果吹風機掉進水裡，電流在我們身體裡比在水裡更容易傳播，而這種效應還會因為我們整個身體都泡在洗澡水裡而增加，這樣電流的整個接觸面積就會非常非常大。

——本文摘自《神奇物理學：從重力到電流，日常中的科學現象原來是這麼回事！》，2022 年 9 月，商周出版，未經同意請勿轉載。