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給牛奶考個古:牛奶可不是隨隨便喝上的

果殼網_96
・2014/01/12 ・2826字 ・閱讀時間約 5 分鐘 ・SR值 570 ・九年級

(譯者 / 綿羊C)20世紀70年代,波蘭一個石器時代遺址出土了一些奇怪的佈滿小孔的陶質碎片。2011年一位地球化學家在這些陶片中驗出了大量的牛奶脂質——這證明早期的農民利用這些陶片做為篩子,將牛奶中富含脂質的固體物質和液體狀的乳清蛋白分離。這一發現使得這些波蘭文物成了世界上已知最早的奶酪製作的證據。

這項發現是歐洲牛奶史研究成果的一部分,而研究牛奶史能夠闡釋奶製品對人類在歐洲大陸的開拓與定居所產生的深遠影響。在最近的冰河時期,牛奶對成年人來說還是種毒藥。與兒童不同,成年人無法產生分解牛奶中主要糖分乳糖的酶。但在約1.1萬年前的中東,隨著農耕逐漸取代了捕獵和採集,養牛者們學會了用發酵牛奶製成奶酪或酸奶的方式將乳製品中的乳糖降到人類可以承受的水平。又過了幾千年,一個基因突變擴散到了整個歐洲,使人類獲得了產生乳糖酶從而終生飲用牛奶的能力。這一適應為人類開發了一個全新的豐富營養的來源,讓人們得以撐過歉收的年頭。

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乳糖酶熱點圖。只有三分之一的人成年後可以產生乳糖酶從而能夠飲用牛奶。 橫軸:可以飲用牛奶的成年人百分比。
圖片來源:nature.com

這場牛奶革命可能是歐洲南部的農民和放牧者得以橫掃歐洲大陸、取代存在了幾千年的狩獵採集文化的主要原因。以考古學的角度來看,他們擴散的速度相當快。這場移民潮為歐洲留下了永久的印記——與世界上許多地區不同,歐洲的大部分人如今都可以耐受乳糖。科學家認為,大部分歐洲人可能都是歐洲最早具備乳糖耐受性的農民的後代。

強壯的胃

幼童幾乎都可以產生乳糖酶以分解母乳中的乳糖。但隨著他們逐漸成熟,大多數人的乳糖酶基因都會被關閉。大部分保留了喝牛奶能力的人其血統都可以追溯到歐洲,歐洲人的乳糖耐受性似乎與乳糖酶基因附近一個胞嘧啶變為胸腺嘧啶的單一核苷酸突變有關。這一突變的發生相對較遲。科學家們通過觀察現代人的基因多樣性並用電腦模擬了相關突變在古代人群中的擴散方式,估算出乳糖耐受性等位基因大約出現在7500年前的匈牙利。

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強大的基因

乳糖耐受性基因的出現提供了巨大的演化優勢。在2004年的一項研究中,科學家們估算具備這一突變的人產生的可育後代比不具備這一突變的人多19%,優勢之巨在整個基因組中名列前茅。這種優勢傳遞了幾百代,幫助一群人佔領了一個大洲。但科學家認為這種優勢只有在人群有鮮奶來源並攝取奶類時才能發揮,這是基因和文化共同演化的過程,兩者互相依存。通過研究人類分子生物學和古代陶器的考古學與化學原理,科學家們不但希望找出基因與文化互相作用的歷史,還希望能搞清現代歐洲人起源的一個關鍵問題、一個考古學上長期存在的問題——他們到底是憑藉優勢取代了本地人群的中東農民的後裔,還是本土狩獵採集者的子孫?

簡報1
圖片來源:nature.com

在動物骨骼研究的基礎上,科學家們提出中東地區的乳製品業可能可以追溯到人類首次馴養動物的時候,即1.05萬年前。這時中東剛剛開始新石器革命——經濟模式由狩獵採集業轉向農業的過程。獲取乳製品可能是人類開始捕捉和飼養牛、綿羊和山羊等反芻動物的原因之一。隨後乳製品業便與新石器革命一同擴散開來。農業在之後的2000年間從安那托利亞傳播到歐洲北部,而乳製品業的傳播也遵循這一模式。單純分析乳製品業的發展模式,並不能表明新石器革命在歐洲的擴散方式到底是通過演化還是替代,但牛骨卻為這一問題提供了重要線索。科學家們發現,歐洲的新石器時代遺址的家牛與中東地區的牛類親緣關係最近,與本土的歐洲野牛親緣較遠。對中歐一些遺址的古人類DNA的研究也得出了類似的結論。這說明新石器時代的農民並非土著狩獵採集者的後代。在很長一段時間裡,歐洲大陸考古學的主流觀點是新石器時代的農民是中石器時代的狩獵採集者後裔。但科學家們的最新證據卻給出了一個完全相反的結論。

喝奶還是吃肉?

鑑於早在歐洲出現乳糖耐受基因的幾千年前中東便已經出現了乳製品業,古代放牧者一定是找到了可以降低牛奶中乳糖含量的方法。目前看來他們很有可能是採用了把牛奶製成奶酪或酸奶的方式。為了驗證這個理論,科學家們對古代陶器進行了化學檢測,這些檢測能夠測出殘留的脂質到底來源於肉還是奶、來源於反芻動物還是其他動物。他們在中東新月沃土出土的至少有8500年歷史的陶器上找到了牛奶脂質,再加上波蘭陶器的分析結果,證明在6800~7400年前的這段時間裡,歐洲的放牧者已經開始製作奶酪作為食物之一。那時乳製品已經成了新石器人食譜的一部分,但還沒能成為經濟中的重要組成部分。

第二個階段——直接飲用奶——乳糖耐受基因進展得比較緩慢,並且似乎需要乳糖耐受性的廣泛傳播作為基礎。乳糖耐受基因在出現後經過了一段時間才在人群中普遍起來,科學家研究了古人類DNA樣品中的突變,發現這種突變出現在德國北部的時間是6500年前。群體遺傳學專家解釋這一性狀可能是隨著中東的新石器文化進入歐洲的,這些人的耕種和放牧技術使他們的競爭力比當地的狩獵採集者更勝一籌。隨著歐洲南部的人們向北推進,乳糖耐受基因也乘上了這場人類遷移的東風。乳糖耐受性在歐洲南部的傳播卻沒那麼容易,因為早在這種突變出現以前新石器時代的農民們就已經在這裡安定了下來。但隨著農業社會向北、向西推進,乳糖耐受性帶來的優勢產生了巨大的影響,遷移人口的迅速增長也令乳糖耐受基因的基因頻率得到了提高。這種擴張模式至今仍有跡可循。在歐洲南部,乳糖耐受性相對罕見——在希臘和土耳其人口中的比例低於40%。但在英國和斯堪的納維亞,超過90%的成年人都能消化牛奶。

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牛的勝利

到了新石器時代晚期、青銅時代早期,即約5000年前,乳糖耐受基因在歐洲北部和中部的大部分地區已十分普遍,牧牛業在文化中已佔據了主要地位。牛骨在許多歐洲中部和北部的新石器時代末、青銅時代初的遺址中佔到了動物骨骼的三分之二以上。不過讓科學家們仍感困惑的是,在這些地區攝取牛奶的能力為什麼能帶來這麼大的優勢。有人提出,隨著人們向北遷移,攝入牛奶成了抵禦饑饉的有力手段。乳製品在較寒冷的地方可以保存更久,無論什麼季節、收成好壞都能為人們提供豐富的熱量。也有人認為牛奶帶來的優勢——這一優勢在北方尤為明顯——可能是因為其中含有較豐富的維生素D,可以幫助人們預防像佝僂病這樣的疾病。人類只有在陽光照射下才能合成維生素D,而對北方人來說冬天很難獲得足夠的日曬。但是乳糖耐受性在陽光普照的西班牙也普遍存在,這使得維生素D理論依舊存疑。

這個對乳製品和乳糖耐受基因的研究為科學家們樹立了一個榜樣,即考古問題也可以用許多不同領域的知識和工具來解答,集考古學、古人類學、古代DNA和現代DNA、化學分析之力解決一個問題。還有很多其他飲食變遷的相關問題都可以這樣研究,比如澱粉酶、乙醇脫氫酶的起源。

原文編譯自Nature News:Archaeology: The milk revolution

轉載自果殼網

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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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喝鮮奶真的能長高?拆解營養素與身高的關鍵連結!
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/12/17 ・3185字 ・閱讀時間約 6 分鐘

本文與 食力foodNEXT 合作,泛科學企劃執行。

日本的兒童與青少年在 1960 年代開始,身高像是坐上了成長的直升機!有人說,關鍵就在於1964年推動的學童乳政策,這一喝就是 60 年,讓孩子們「蹭蹭蹭」地長高。

那麼台灣呢?從 2010 年與 2015 年,嘉義、雲林率先實行學童乳政策,到 2024 年在進一步全國推動「班班有鮮奶」,我們的孩子也有這樣的機會長高嗎?但如果孩子長不高,真的是因為牛奶喝不夠嗎?其實,想要孩子長個子,還有更多「長高密碼」!

為什麼長不高?哪些因素決定身高?

人的身高是高是矮,有 80% 來自於基因決定。圖/envato

到底是先天還是後天在主宰我們的身高?科學家告訴我們,影響身高的原因,有 80% 來自基因!到目前為止,已經辨識出 700 多個基因和身高有關,其中一部分是影響骨骼中的生長板,另一部分則影響身體荷爾蒙的分泌,這些基因一起合力,最終決定了我們的身高表現。

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影響荷爾蒙分泌的基因,就像人體的「身高總指揮」,主要控制三大荷爾蒙:生長激素、甲狀腺素和性激素。

  • 生長激素是由腦下垂體分泌的,如果人體生長激素分泌較少,身高也會明顯受影響,也就是身高比較矮。
  • 甲狀腺素則是幫助粒線體這個「細胞能量工廠」順利運作,讓細胞有充足能量來代謝與生長。如果甲狀腺素分泌不足,細胞發育自然跟不上,就會影響身高表現。
  • 性激素則是影響生長板與肌肉的關鍵!例如,女性賀爾蒙分泌旺盛,會促使骨骼中的生長板提早關閉,所以女性平均身高比男性矮。而男性賀爾蒙不僅有助骨骼發育,還能增加肌肉量,讓身材更高挑結實。

所以,基因是命定的,後天就無法再突破了嗎?其實不然!雖然基因決定了大部分,但後天的努力也有很大空間來改變結局!接下來,我們就來看看後天四大關鍵:飲食、運動、睡眠和環境,如何影響孩子的身高成長!

後天逆轉勝!抓住長高的四大黃金關鍵

長高需要什麼?首先,飲食是關鍵!長高需要足夠的營養素,充足的蛋白質、鈣質與維生素能幫助骨骼發育,而均衡飲食則是孩子長高的基石。除此之外,運動也不可或缺,發育中的孩童建議每天至少一小時的運動,包括阻力訓練、有氧運動和放鬆運動等,能讓肌肉與骨骼的發育更加堅實,並且維持正常體重,促進生長激素分泌。

睡眠則是很多家長容易忽略的重要因素 。研究顯示,生長激素的分泌高峰在晚間 11 點至凌晨 1 點,以及清晨 5 點至 7 點。因此,確保孩子有規律且足夠的睡眠時間,可以顯著提升骨骼生長效率。

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最後,外在環境因素也會影響兒童身高。例如,空氣污染及鉛、鎘等有害物質可能阻礙發育。為了給孩子最好的成長環境,就要避開這些污染源。

盤點完這些後天因素後,我們不禁要問:牛奶真的能幫助長高嗎?答案將隨著我們深入探討後揭曉!

喝牛奶真的能幫助長高?

後天因素同樣會影響兒童身高,那喝牛奶會有幫助嗎?圖/envato

聯合國對於發育遲緩之定義,是該年齡孩童所測量身高,低於世界衛生組織制定的身高標準中位數 2 個標準差,就視為發育遲緩。

2023 年一篇跨國研究研究顯示,增加乳製品攝取能降低發育遲緩比例。

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當然,乳製品消費量增加可能也代表當地正在經濟成長,可能從其他面向影響飲食。為了避免其他因素干擾,這份研究也納入了人均 GDP、兒童扶養比、人口成長率、農村電氣化比例與女性參與勞動比等等變數進行控制。此外,該篇研究還另外指出乳糖不耐症常見於青少年與成人,對孩童沒有影響,因此不必過於擔心。

總之,喝牛奶的確可能對長高有幫助,但牛奶只是眾多因素之一。而更重要的是,台灣孩童真的缺這一杯鮮奶嗎?

牛奶的確對身高的發育有幫助,但台灣的學童真的缺奶嗎?

根據《國民營養健康狀況變遷調查》,除了 1-3 歲的幼兒外,其他年齡層的乳品攝取量都遠低於建議標準。特別是 7-18 歲的學童,乳品攝取量僅達建議量的一半,顯示台灣兒童的乳製品攝取明顯不足。事實上,7-18 歲的學童中,有 8 成每天攝取不到 1 份乳品,這對正在生長期的孩子來說,營養攝取遠遠不夠。

然而,學童缺的不僅是鈣,還有維生素 D。根據 2008 年一篇回顧性的研究,維生素D對身高發育與鈣質同等重要。如果鈣和維生素 D 攝取不足,會影響骨骼發育。1999 年中國的實驗研究指出,飲用牛奶能有效促進身高,尤其是加強維生素 D 的補充後,骨密度顯著提高。

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那麼,台灣學童的鈣與維生素 D 攝取是否足夠呢?答案是遠遠不夠!根據國民健康署的調查,7-18 歲的學童,鈣的攝取量平均不到建議量的一半,維生素 D 的攝取量甚至只有四成多。這樣的營養狀況,怎麼能夠提供足夠骨骼發育的營養環境?

更令人關注的是,這些營養缺口與乳品攝取不足有直接關聯。每份乳品大約含有 240 毫升牛奶,其中含有 240 毫克的鈣質及 3 微克的維生素 D。根據國民健康署採用的推薦膳食攝取量(RDA),每天需要的鈣質約為 1000 毫克,維生素 D 則是 15 微克,如果每人每天攝取2份乳品類,加上其他的飲食攝取,就有機會補足鈣與維生素 D 的缺口。

此外,牛奶中的鈣質容易被人體吸收。牛奶有三分之一的鈣是以游離態存在的,能夠直接被吸收,剩餘的鈣與酪蛋白結合,當人體消化酪蛋白時,這些鈣質也會被釋放,然後被人體吸收。事實上,人體對牛奶鈣質的吸收率為 32.1%,遠高於其他食物。因此,想要補充鈣質,牛奶無疑是最佳選擇。

人體對牛奶的吸收率達 32.1%,是補鈣的理想選擇。圖/envato

喝的不是鮮奶,而是加溫處理後的保久乳,營養素會被破壞嗎?

至於保久乳的營養價值問題,根據國民健康署 2021 年針對這個問題,提出了說明。鮮乳是生乳經過短時間高溫或超高溫殺菌方式所製成,所以無法達到完全滅菌,保存期間較短,而且需要冷藏。保久乳則是透過高溫或高壓滅菌,並且以無菌的填充方式放入無菌包材,所以能夠保存較久。

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根據食品藥物管理署營養成分資料庫,鮮乳跟保久乳中的蛋白質、脂肪、碳水化合物(乳糖)、礦物質及維生素都沒有太大差異,只有少數熱敏感的營養素,像是維生素 C 會稍微少一點外,其他成分大致上都一樣。所以,不管是鮮乳還是保久乳,在營養成分上差異不大!

另外,許多父母擔心乳糖不耐症影響孩子喝牛奶、容易引起腹瀉。牛奶中含有乳糖,而乳糖是一種雙醣,由半乳糖與葡萄糖所構成。人體想要運用乳糖,需要先把它分解成半乳糖與葡萄糖,這時候需要一種特別的腸道酵素:乳糖酶。在兒童時期乳糖酶會正常分泌,這是為了要分解母乳,隨著年齡增加,乳品類食物逐漸減少,人體的乳糖酶漸漸地分泌越來越少。然而,這並不代表不能喝牛奶。透過逐步攝取少量低乳糖的牛奶製品,或使用乳糖酶補充品,都有機會能改善不適,重新恢復對牛奶的耐受力。

總結來看,牛奶確實能補足我們失落的鈣質和維生素 D 缺口。這些營養素,也確實與身高有關。但別忘了,影響身高的因素有很多,飲食、運動、睡眠和環境等各方面都不可忽視!補充足夠的營養素,並搭配運動和良好的作息,將會是孩子的身高發育的關鍵。

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