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空氣污染在這兒,防治標準在哪兒?

果殼網_96
・2013/12/18 ・9222字 ・閱讀時間約 19 分鐘 ・SR值 621 ・十年級

credit: CC by Dai Luo@flickr
credit: CC by Dai Luo@flickr

文/斯凱迪歪

每當霧霾又一次籠罩京滬穗等各大城市,或是「外企員工因為無法忍受糟糕的空氣而逃離北京」等新聞見諸媒體,對空氣污染的擔憂就再次成為中國民眾的集體焦慮。

各種權威機構的研究顯示,這種焦慮並非缺乏根據:中國城市空氣污染狀況非常嚴重,且仍在惡化。空氣污染帶來特定人群的早死或是健康壽命的損失,也已被研究證實。污染本身並不值得奇怪,縱觀世界各國發展歷史,除了個別旅遊聖地或是有其他獨特優勢的國家,絕大多數國家都無法避免這一過程。今日風光迤邐的萊茵河,曾經被稱為歐洲臭水溝,不僅河中魚蝦絕跡,政府甚至禁止居民下河游泳以免中毒。

在中國這樣一個「世界工廠」,而非靠旅遊資源發家致富的國家,走低環境損耗的發展道路固然是理想之選,「先污染後治理」則是更為現實的無奈選擇。作為前所未有的經濟增長速度和高歌猛進的城市化步伐的代價,中國城市空氣污染問題的嚴重性和複雜性令人瞠目:發達國家的空氣污染物問題是逐個出現、逐個解決;中國則是多種類污染物同時出現、高濃度爆發。這是一個集前現代的煙花爆竹、餐飲油氣;工業化時代的燃煤煙塵以及現代社會的汽車尾氣於一體的獨特環境困局。

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但不論是經濟的飛速發展還是城市化步伐加快,其本身都只是手段而非目標。根本目的,當是民眾乃至後代的安康與幸福。因此,儘管如此複雜,作為發展的副產品,空氣污染絕對是當下中國必須立即下決心去解決的問題。這顯然也是現階段民眾最為迫切的期待之一。能否拿出如多年來發展經濟般的決心與勇氣,繼而像經濟的跨越式高速發展一樣,以跨越式的速度盡快解決包括空氣污染在內的環境問題,則是這種期待的核心。

中國空氣污染現狀調查

2013年4月,內地民間環保組織「自然之友」發佈了《2012年中國環境綠皮書》。同往年一樣,「自然之友」在報告書中對2012年全國31個省會及直轄市城市空氣質量進行了排名。榜單很快引來媒體的競相追逐。「北京連續3年墊底末三」「成都直跌9名降至第二十八」,排名的升降及幅度均牽動著關注者的神經。

「自然之友」製作的這份榜單,以中國環保部發佈的數據為基礎,根據空氣質量達二級以上天數的多少排名。某地當日的各項空氣污染物指標,包括二氧化硫、二氧化氮、可吸入顆粒物PM10均不超過國家空氣質量標準二級限值,即認定該地當日的空氣質量在二級以上,屬於「優或良」級別。

根據上述標準,中國31個省會城市與直轄市中,海口、昆明、拉薩拔得空氣質量前三位,烏魯木齊、北京、蘭州包攬後三位。其中,海口2012年全年的空氣質量處於官方認定的「優良」狀態,而連年霸佔榜單倒數席位的北京則有84天處於「污染」狀態。

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無力接軌的環保標準

在更大範圍的城市空氣質量比較中,海口和北京一樣達不到及格線。2011年,世界衛生組織蒐集並公佈了規模前所未有的城市空氣質量數據彙總情況,其中一份名單以可吸入顆粒物PM10為空氣污染指標,對全球91個國家1081個城市進行了排名。收入其中的31個中國城市裡,表現最好的海口僅排在榜單第814位,它的污染物濃度相當於美國的貝克斯菲爾德市,但後者在名單收錄的300多個美國城市裡卻是空氣最差的。

整體空氣質量比中國還要差的國家,在名單裡只剩下蒙古、部分非洲國家,以及印度等南亞國家和伊朗等西亞國家。中國城市排名最末位的蘭州在國際榜單中名列第1058位,但它還不是空氣最差的城市,印度德里、蒙古烏蘭巴托、巴基斯坦伊斯蘭堡等城市空氣污染比蘭州還要嚴重。

當中國「優良空氣」接洽國際標準「好空氣」,內地主要大城市的空氣質量普遍處在不及格水平。

在空氣質量達標與否的標準判定上,主要大國分歧明顯。比如在可吸入顆粒物PM10指標上,中國自1996年制定並沿用至今的空氣質量標準認定,年均濃度在100微克/立方米以下即為達標,而美國環保署將該數值定在40,世界衛生組織則將健康要求的準則值定在20,針對發展中國家另設有70的推薦最低限值。

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假若按照世界衛生組織的標準,中國PM10年均濃度最低的城市海口也未能滿足公眾健康的基本要求。2012年12月,亞洲開發銀行一項分析中國環境的報告指出,中國500個大型城市中,只有不到1%達到世界衛生組織推薦的空氣質量標準指導值。

2012年,中國環保部制定更嚴格的空氣質量標準,納入細顆粒物PM2.5等新的空氣污染物指標,與世界衛生組織為發展中國家推薦的第一階段過渡值靠攏。標準定於2016年正式實施,但自2013年元旦起,全國已有74個城市試點運行。2013年4月,環保部發佈第一季度74個城市空氣質量報告,新的官方結果前所未有地令人悲觀。74個城市空氣處於新標準污染狀態的天數,比未污染的天數還要多。這也驗證此前環境學界的判斷,「假若立刻執行新的空氣質量評價體系,全國將會有2/3的城市達不到空氣質量要求。」

空氣污染的「中國特色」

伴隨著高速的工業化和城市化進程,中國的空氣污染具備鮮明的「中國特色」。在2013年全國兩會上,環保部副部長吳曉青回應公眾改善空氣質量的呼籲時說,「現在面對的大氣污染成因複雜,既要治理和控制一次污染物,還要控制二次污染物;既要治理常規污染物二氧化硫、氮氧化物,還要治理PM2.5污染等新出現的大氣污染問題,難度和複雜性可想而知。 」

回顧歐美國家治理大氣污染的歷史,它們的確曾經歷循序漸進的過程。從1970年代到1990年代,歐美國家以治理二氧化硫、氮氧化物為主,90年代以後才開始轉向以治理細顆粒物PM2.5為主。由於大氣中的PM2.5一部分來自污染源的直接排放,更多的一部分來自於二氧化硫、氮氧化物等氣體污染物發生的物理和化學轉化,這種治理顯得水到渠成。

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PM,英文ParticulateMatter(顆粒物),大氣中的固體或液體顆粒狀物質。

PM10 指大氣中顆粒直徑小於或等於10微米的顆粒物。粒徑10微米以上的顆粒物,會被擋在人的鼻子外面;而粒徑小於10微米的顆粒物,卻能夠進入呼吸道。氣象專家和醫學專家認為,由細顆粒物造成的灰霾天氣對人體健康的危害甚至要比沙塵暴更大。

PM2.5 指大氣中直徑小於或等於2.5微米的顆粒物,也稱為可入肺顆粒物。顆粒物的直徑越小,進入人體呼吸道部位就越深,對人體的危害越大。粒徑在2.5微米以下的細顆粒物,直徑相當於人類頭髮1/10大小,被吸入人體後會進入支氣管,干擾肺部的氣體交換,引發包括哮喘、支氣管炎和心血管病等方面的疾病。這些顆粒還可以通過支氣管和肺泡進入血液,其中的有害氣體、重金屬等溶解在血液中,對人體健康的傷害更大。

「與發達國家經歷的空氣污染過程相比,我們國家的空氣污染現狀顯得非常特殊。國外的空氣污染物問題是逐個出現逐個解決,而國內現階段面臨的是,很多種類的污染同時爆發。」北京大學環境學院教授胡敏曾向《鳳凰週刊》記者說。

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這種需要治理眾多種類空氣污染物面臨的困境,集中體現在2012年前後環保部修改《環境空氣質量標准》的過程中。在2011年以前,學界以外極少有人知悉PM2.5這一空氣污染術語。2011年末的中國大範圍灰霾天,以及微博上廣為流傳的「美駐華使館PM2.5監測數據」,引爆了隨後舉國熱議PM2.5的環境事件。在前所未有的壓力下,環保部門開始向全社會公開徵求意見,並於2012年決定把PM2.5列入新的空氣質量監測體系。

中國人民大學環境學院在2013年一項空氣質量管理評估報告中指出,根據2012年新修訂的《環境空氣質量標準》,中國333個地級及以上城市中,不能達到二氧化硫、二氧化氮和PM10年平均濃度二級標準的城市數量分別為18個、51個和201個。即使不考慮PM2.5和臭氧污染的問題,也有216個城市的空氣質量不能達到年平均濃度國家標準,佔城市總數的2/3。這意味著,不管是新的PM2.5指標,還是舊的PM10指標,都難以準確涵蓋中國城市的空氣質量問題。中國的空氣污染防治,需要自主探索多種污染物整體達標的中國標準。

空氣污染的「中國特色」不僅體現在眾多的污染物本身,也相應地呈現在種類繁多的污染源清單上。工業廢氣、汽車尾氣、燃煤煙塵、建築揚塵已是眾所周知的空氣污染來源,它們排放的污染物對空氣質量影響舉足輕重,而其他一些污染源也已經貼上鮮明的中國標籤。

相比冬季燃煤供暖、露天垃圾焚燒,餐飲油氣與煙花爆竹則是相對不為人知或未被重視的「中國特色」空氣污染源。根據中國科學院大氣物理研究所王躍思的研究,北京2013年元月霾天期間,餐飲源對PM2.5的貢獻佔到13%,這一比重幾乎與北京地面揚塵和工業排放對PM2.5的貢獻總值相當。而且,北京市餐飲業的污染物排放近年來還在呈快速上升趨勢。

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「燃放煙花爆竹也能造成短時間內PM2.5濃度的暴增,這些污染物遭遇無風靜穩天氣時便會在大氣中飄浮
數小時,甚至可能成為引發地區性重霾的導火線。」王躍思告訴《鳳凰週刊》記者,他們詳盡分析了春節和元宵節期間各小時各類空氣污染物的濃度和成分。結果顯示,北京地區燃放的大量煙花爆竹,要為北京2013年2月霾天的部分重污染時段負責。

piYIPJJdkZagVKXT7cUnnLmcW6091f7wYTUg2M5gdNB2AgAAiQEAAEpQ2013年2月,吉林省吉林市一老人在松花江岸邊晨練。江對岸的煙囪濃煙滾滾,污染物排放達標與否難以獲知。可以肯定的是,當遭遇嚴重霾天時,老人小孩應該儘量避免戶外活動。

一損俱損的污染「連坐」

中國空氣污染不僅呈現出上述複雜一面,還體現在空氣污染波及面大,區域影響廣泛上。按照世界衛生組織的標準,中國空氣質量真正達到優良水準的地級以上城市屈指可數,而部分地區已出現成片城市的「淪喪」。

2012年10月,中國環保部發佈《重點區域大氣污染防治「十二五」規劃》,大氣污染防控重點從原來的「三區六群」正式擴展到「三區十群」,再次佐證這點。京津冀、長三角、珠三角、成渝地區、遼寧中部、山東半島、武漢及其周邊、湖南長株潭、台灣海峽西岸等9個區域是先前已經劃定的大氣污染治理重點。新規劃在此基礎上,又增加了山西中北部、陝西關中、甘寧、新疆烏魯木齊城市群4地。至此,大氣污染區域重點共涉及19個省、自治區、直轄市,面積超過130萬平方公里,佔據國土面積的1/7。

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2013年5月,中國氣象科學研究院等發表在《科學通報》上的結果顯示,霧霾問題已經覆蓋到整張中國地圖。研究指出中國已形成九大霾區,其中4個地區的區域性霾問題最嚴重。京津冀地區以及周邊山東、河南等地是華北一大霾區;華東霾區的主體是長三角地區,但已經涵蓋湖北、安徽等地;華南霾區則是以珠三角為中心,向兩翼的廣東、廣西蔓延;西南區的四川盆地則不幸成為中國的新霾區。

中國空氣污染區域化的加劇,也與空氣污染物的轉變有關。亞洲開發銀行2012年的一份報告顯示,從傳統污染物二氧化硫、氮氧化物等指標來說,中國的空氣質量在從1999年到2009年這10年期間有所改善。但這種單個氣態污染物指標的改善主要發生在經濟發展和人口增長速度較低的中小城市,大城市的空氣污染總體上要變得更為複雜和嚴重。

中國空氣污染的這種複雜性幾乎能令專業之外的人士瞠目,一地焚燒秸稈甚至能跨省市地影響空氣質量。2012年6月,武漢、南京等地先後出現空氣呈黃色的嚴重霾天。6月初,武漢坊間一度傳言空氣刺鼻是當地化工廠爆炸所致,而官方對此隱瞞不報。當地政府起初一再澄清未發現有工廠爆炸,但表示「污染原因有待查明」。事後調查發現,武漢、南京連續出現黃色霧霾,是周邊地區大量焚燒秸稈,加上當地氣象條件不利於污染物擴散所致。但很多人當時並不相信此解釋。

《鳳凰週刊》記者當時曾在環保部網站上連續數日查看秸稈焚燒遙感監測日報,並向業內人士作請教,結論基本與官方解釋相符,「山東、河南、安徽三地是那幾天秸稈焚燒的重災區,湖北武漢、江蘇南京等地的環保部門背了黑鍋。」學者研究顯示,在初夏深秋季節,中國農村地PM2.5貢獻顯著,常引發區域性的大範圍霾污染。在長三角地區,5、6月間和9、10月間短期內大範圍的秸稈燃燒,不但影響跨省市的空氣質量,甚至成為跨國界的空氣污染源。

河南焚燒秸稈可能引起一場湖北的灰霾天,而烏魯木齊的一場沙塵暴完全可以影響到上海。復旦大學教授莊國順課題組長期關注「中國大氣污染物氣溶膠的形成機制及其對城市空氣質量的影響」,這一項目剛剛榮獲2012年度國家自然科學獎二等獎。復旦大學的研究表明,除了生物質燃燒、機動車尾氣,中長途傳輸的沙塵同樣是我國沿海大城市大氣污染的主要來源。2007年5月,源自中國西北塔克拉瑪乾沙漠的一場沙塵暴被帶到數千米的高空,在13天內繞地球走了一圈多。2010年3月,來自塔克拉瑪乾沙漠和蒙古戈壁區域的塵沙,不僅造成北方地區嚴重的大範圍沙塵天氣,還導致上海、福建、廣東等省市,甚至韓國、日本等地的大氣污染加重。

城市污染進化史

中國城市當下的空氣污染嚴重而複雜,但這種污染經歷了長達三四十年的發展和進化。中國首起受迅速邁向工業化和城市化,同時也帶到廣泛關注的空氣污染事件發生在來大量的二氧化硫和煙塵排放。此

70年代,蘭州西固地區一場致使居民眼睛受刺激流淚的空氣污染,加快了中國大氣污染研究的步伐。隨後的研究查明了污染原因,煉油、石油化工、熱電基地空氣污染物排放嚴重,以及當時居民取暖普遍採用排放大量污染物的有煙煤。80年代初,科研機構、大專院校以及企業聯袂展開西固地區空氣污染的防治研究,包括中國環境科學研究院、北京大學、蘭州大學、蘭州煉油廠等單位均有參與合作。參與的研究者接受媒體採訪時曾稱,「首次感覺到深入研究大氣污染及優化控制的緊迫性。」

正是從80年代開始,賴以評價污染物是否超標,控制和改善空氣的科學基礎——中國的環境空氣質量標準開始出台並歷經修改。1982年,我國制定並發布了首個環境空氣質量標準《大氣環境質量標準》。1996年進行第一次修訂,並更名為《環境空氣質量標準》。2000年在該標準的基礎上略有修改,降低了部分污染物指標的達標值。2012年,新的《環境空氣質量標準》引入PM2.5指標,則是距標準破冰後30年內的第三次修訂。

自1991年起,環保部門開始發佈每年一度的《中國環境狀況公報》,這也成為觀察中國大氣污染狀況官方判斷的權威資料。翻開最早的公報大氣篇章,首句話是,「1991年,全國城市大氣污染仍呈煤煙型污染,冬春季重於夏秋季,北方城市重於南方城市,大中城市重於小城鎮。」這也是之後十餘年可以持續延用的寫照。借助於煤炭的大量消費,中國迅速邁向工業化和城市化,同時也帶來大量的二氧化硫和煙塵排放。此後20年間,這些排放物對應的若干項指標-二氧化硫、煙塵中的總懸浮顆粒物TSP,以及可吸入顆粒物PM10,成為《環境空氣質量標準》中各城市環保部門追蹤的對象。

1991年,城市大氣中TSP日均值高的可達1433微克/立方米,北方城市日均為429微克/立方米,均處於嚴重超標狀態。TSP污染嚴重的城市有延安、寶雞、濟南等地。城市大氣中二氧化硫日均值高的可達351微克/立方米,超出現行標準2倍。二氧化硫污染嚴重的城市有重慶、貴陽、太原、烏魯木齊、青島、長沙和石家莊等。1991年,酸雨仍限於局部地區,但出現酸雨的城市越來越多,長沙、南充、宜賓、重慶和衡陽等地的酸雨出現頻率超過75%。此後10年間,空氣質量整體惡化。2000年的環境狀況公報只是對惡化的速度放緩抱以樂觀,「中國城市空氣質量惡化的趨勢有所減緩,部分城市空氣質量有所改善,但整體污染水平仍較嚴重。」從1991年到2000年,酸雨區的面積已經由當年的「局部地區」擴展至約佔國土面積的30%,部分地區二氧化硫污染極其嚴重。而在大多數城市,TSP和PM10依舊是影響城市空氣質量的主要污染物。值得欣喜的是,2000年,42個重點城市通過央視等新聞媒體開始發佈空氣質量日報,公眾瞭解空氣質量的途徑得以打通;同年《大氣污染防治法》也開始正式實施,此後空氣污染防治有了明確、嚴格的規定。

步入新世紀以後,空氣質量標準中的二氧化硫等傳統污染物得到有效控制,每年一度的中國環境公報也沒有了TSP的身影。但此時,各城市的空氣污染不再是單純的煤煙型污染類型,越來越多的大城市陷入煤煙與汽車尾氣並重的複合型污染困境,治理難度也遠超從前。包括北京、上海、廣州等地,各地依舊陷入在空氣質量標準中與PM10為主的污染物的纏鬥中。雖然PM2.5此時尚未提上議程,但對於急速膨脹的大城市,針對PM10的治理已是步履蹣跚。

以舊有標準中的二氧化硫、TSP、PM10指標看,1999年到2009年間,全國範圍內的空氣質量的確有所改善。1999年,340個監測城市中約40%的空氣質量達不到三級標準。到2009年,612個監測城市中空氣質量劣三級的城市基本被消滅。在這11年間,空氣質量達到一級和二級的城市比例穩步上升,從1999年的33%上升到2009年的82%。然而,總體趨勢掩蓋了城市之間的差別。從1999年到2009年,空氣質量出現改善主要是經濟發展和人口增長速度較低的中小城市。總體上,大城市的空氣污染比中小城市嚴重得多。

大城市已成污染重災區

在污染成分愈發複雜而污染物衡量指標依然陳舊的狀況下,大城市的污染嚴重程度顯然被低估。汽車尾氣是大城市空氣污染環節中重要的一項。由於包含氮氧化物、一氧化碳、碳氫化合物和可吸入顆粒物等污染物,機動車尾氣會導致嚴重的空氣污染。2008年,中國機動車尾氣排放的氮氧化物約為552萬噸,佔氮氧化物排放量的34%,可吸入顆粒物排放量為57萬噸,佔總排放總量的6.4%。這是環境學者10年前完全難以預料到的。

在汽車保有量較大的北上廣等大城市,機動車的污染近年愈發嚴重,這可能一定程度上抵消了上述地區工業減排等措施對空氣質量做出的改善。2011年,胡敏曾告知《鳳凰週刊》記者,根據他們團隊的研究,北京市PM2.5近年來一個明顯的趨勢是,汽車尾氣在北京市PM2.5來源中所佔的比重越來越高,大約已經佔到1/6的比例。王躍思等人的研究表明,機動車在重污染時期已經成為北京市PM2.5的最大來源,約佔1/4。在遭遇大霧天氣引發交通擁堵導致汽車低速行駛時,北京城市的機動車污染排放可增加5至10倍,造成PM 2.5濃度的急劇上升。

從PM2.5等新的空氣質量指標看,大城市的空氣污染也表現出加劇的趨勢。2012年官方發佈的《環境空氣質量標準編制說明》反映了這一點。說明中提到,「以煤炭為主的能源消耗大幅攀升,機動車保有量急劇增加,經濟發達地區氮氧化物和揮發性有機物(簡稱VOCs,有上萬種類)排放量顯著增長,京津冀、長江三角洲、珠江三角洲等區域PM2.5和臭氧污染加重,灰霾現象頻繁發生。」

灰霾天氣是反映PM2.5污染狀況的典型指標,胡敏曾在2011年透露,從他們在國內開展研究的幾個城市來看,北京、廣州、深圳等地現在都呈現出一個不好的趨勢,灰霾天氣所佔比例越來越高。北京的空氣質量變化可能就是世界衛生組織推薦以年平均濃度來衡量空氣污染危害,即使中國PM10年均濃度最低的省會城市海口,其空氣質量也達不到世界衛生組織的健康要求。

大城市空氣污染近年變化的範例。從舊的空氣質量標準看,北京過去10年的空氣污染狀況有改善,比如PM10濃度年均值從超過170降至120微克/立方米,二氧化硫等污染物濃度大幅消減。但從空氣質量標準新增的PM2.5和臭氧指標來看,北京過去數年的空氣質量很可能是在惡化。

王躍思團隊的監測結果則顯示,過去的十年中,受益於道路揚塵、建築揚塵的減少和燃煤排放的控制,北京的PM 10濃度雖然每年有略微下降,但PM2.5濃度基本沒有好轉甚至某些年份還有增加。考慮到PM2.5能進入人體的呼吸系統和心血管系統,相比PM10等污染物,它對人體的健康危害更嚴重,北京的空氣污染對健康的威脅可能實際上已經變得比以前還要嚴重。

從空氣污染的年均值看,大城市空氣污染的長期傷害則更加令人不安。2013年年初霧霾天,北京市原環保局長杜少中在微博上感言,「北京空氣質量按年算從未達過標,按天算時好時壞已成定論。」這點出另一個嚴峻的事實,由於人群在空氣污染下分短期暴露和長期暴露狀態,對於PM10的濃度水平規定分為日平均濃度和年平均濃度,而長期危害更值得警惕,對後者的要求也更嚴格,因此世界衛生組織推薦以年平均濃度來衡量空氣污染危害。但如前所述,即使中國PM10年均濃度最低的省會城市海口,其空氣質量也達不到世界衛生組織的健康要求。

「官方評估」漏掉了什麼

官方公佈的「空氣質量評估」亦是長期飽受爭議的話題。數據是評估的基礎,空氣質量監測數據也是評估一地空氣污染狀況的基本科學依據。但不同的分析方式,卻可能導致在面對一地的空氣質量時,出現大相逕庭的解讀。

2013年前常見諸各地環保部門表述中的「藍天指數」,即是公眾眼裡「看不懂的官方評估」代表。從2009年到2010年,北京市民盧為薇和范濤歷時一年拍攝了《北京藍天視覺日記》,在她們拍攝的365張照片中,北京只有180天的天空呈現藍色,而官方公佈的2009年全年「藍天」數量是285天。民間的統計結果比之少了105個藍天。

這種巨大的差距,是由於環保部門統計的「藍天」,指的是空氣質量在二級以上的天數,是每天對二
氧化硫、二氧化氮、PM10等多項污染物監測後的空氣質量達標天。這時的「藍天指數」,是官方每年公佈的空氣質量指標,也是環保部考核各省市空氣質量任務完成的依據。由於灰霾天的主要指標PM2.5當時尚未列入日常監測範圍,的確可能出現,公眾眼中的灰霾天越發頻繁,而官方表述中的「藍天」數也在增多的情況。

2013年以後,隨著空氣質量新標準的出台,空氣質量評估方式迎來久違的進步。環保部考核各省市空氣質量時,新標準不再提「一級天」、「二級天」、「藍天數」等不夠科學的說法,而直接以污染物的年均濃度比較,「藍天指數」的時代宣告終結。目前,74個城市的民眾已經可以查詢包括PM2.5在內的各項污染物實時數據,瞭解城市裡各監測點實時的具體污染狀況,而非像以前只能查看孤零零的每日城市污染平均值「空氣污染指數」。

但短期內空氣質量無法得到較大改善,官方空氣質量評估低估空氣污染嚴重程度的問題依舊存在。中國人民大學環境學院教授宋國君告訴《鳳凰週刊》記者,雖然新的環境空氣質量標準令人振奮,但現在依舊沒有規定監測數據的處理方法,而環保部門此前的處理方法存在嚴重問題。比如,雖然各監測點的數據要更有意義,但環保部門熱衷於計算各監測點污染物濃度的算術平均值,作為業績指標的污染物「日均值」也會掩蓋部分時段的超標現象。

「現行官方的空氣質量評估模式存在高估空氣質量水平的現象。」宋國君說,他們團隊曾在東北一座工業城市做過相關調查。結果顯示,如果嚴格按照環境空氣質量標準的定義計算,2011年該市空氣質量在二級及以上天數隻有235天,全年有130天空氣質量不達標。這與他們所做問卷調查結果裡,居民對空氣質量的滿意度低,兩者相一致。但按照該市環境質量報告書的結果,空氣質量達標的天數要足足多出80到160天。

「因為缺少相關的規範,現在的城市環境質量報告書沒有嚴格按照空氣質量標準定義或計算。」宋國君說,一個城市有很多的空氣質量監測點,所有城市都是把各個監測點的值平均之後再跟標準比。由於計算平均值時會把峰值削掉,所以官方最終結果實際上高估了空氣質量水平,實際的二級天數根本沒有報告書所
說的那麼多。

相比污染物指標PM2.5、PM10的達標限定值與國外的差距,中國環保部門對達標與否的判定方式才是真
正的問題所在。按照美國的空氣質量管理目標,美國環保署清晰界定達標區和超標區的標準,且要求超標地區提交改進方案並加以實施。美國的達標數據處理規定,對於某種污染物,當且僅當所有時間尺度下的濃度均達到標準,才可判定該污染物達標;判定某一日的空氣質量是否達標,當且僅當該區域內所有監測站點所有污染物24小時平均、8小時平均、3小時平均和1小時平均都達標;且以上標準都是針對單個監測站,一個區域內任何監測站任何污染物濃度超標,這個區域即劃入超標區。

「中國空氣污染物指標在平均計算完以後,還會再超標,可見要求跟國外比實際上是非常低的,」宋國君解釋說,「環保部門平均計算的做法顯然缺乏依據。但實際上如果不平均,北京有那麼多監測點,任何監測點任何檢測物超標,北京的空氣質量每天都可能沒法達標。環保部門做出來的報表也不好看。」

 

轉載自果殼網

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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。

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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。

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。/ 圖片來源:MotionArray

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)」!

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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。

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。

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。/ 圖片提供:研華科技

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。

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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。

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。/ 圖片來源:MotionArray

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)。

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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。

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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。

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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。/ 圖片提供:研華科技

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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從「衛生紙」開始的環保行動:一起愛地球,從 i 開始
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/12/03 ・1592字 ・閱讀時間約 3 分鐘

你是否也曾在抽衛生紙的瞬間,心頭閃過「這會不會讓更多森林消失」的擔憂?當最後一張衛生紙用完,內心的愧疚感也油然而生……但先別急著責怪自己,事實上,使用木製品和紙張也能很永續!只要我們選對來源、支持永續木材,你的每一個購物決策,都能將對地球的影響降到最低。

二氧化碳是「植物的食物」:碳的循環旅程

樹木的主食是水與二氧化碳,它們從空氣中吸收二氧化碳,並利用這些碳元素形成枝葉與樹幹。最終這些樹木會被砍伐,切成木材或搗成紙漿,用於各種紙張與木製品的製造。

木製品在到達其使用年限後,無論是被燃燒還是自然分解,都會重新釋放出二氧化碳。不過在碳循環中,這些釋出的二氧化碳,來自於原本被樹木「吸收」的那些二氧化碳,因此並不會增加大氣中的碳總量。

只要我們持續種植新樹,碳循環就能不斷延續,二氧化碳在不同型態間流轉,而不會大量增加溫室氣體在大氣中的總量。因為具備循環再生的特性,讓木材成為相對環保的資源。

但,為了木製品而砍伐森林,真的沒問題嗎?當然會有問題!

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從吸碳到固碳的循環

砍對樹,很重要

實際上,有不少木材來自於樹木豐富的熱帶雨林。然而,熱帶雨林是無數動植物的棲息地,它們承載著地球豐富的生物多樣性。當這些森林被非法砍伐,不僅生態系統遭到破壞,還有一個嚴重的問題–黃碳,也就是那些大量儲存在落葉與土壤有機質中的碳,會因為上方森林的消失重新將碳釋放進大氣之中。這些原本是森林的土地,將從固碳變成排碳大戶。

不論是黃碳問題,還是要確保雨林珍貴的生物多樣性不被影響,經營得當的人工永續林,能將對環境的影響降到最低,是紙漿和木材的理想來源。永續林的經營者通常需要注重環境保護與生態管理,確保砍下每顆樹木後,都有新的樹木接續成長。木材反覆在同一片土地上生成,因此不用再砍伐更多的原始林。在這樣的循環經營下,我們才能不必冒著破壞原始林的風險,繼續享用木製品。

人工永續林的經營者需要注重環境保護與生態管理,確保砍下每顆樹木後,都有新的樹木接續成長。

如何確保你手中的紙張來自永續林?

如果你擔心自己無意中購買了對環境不友善的商品,而不敢下手,只要認明FSC(森林管理委員會)認證與 PEFC(森林認證制度)認證標章,就能確保紙漿來源不是來自原始林。並且從森林到工廠、再到產品,流程都能被追蹤,為你把關每一張紙的生產過程合乎永續。

只要認明 FSC(森林管理委員會)認證與 PEFC(森林認證制度)認證標章,就能確保紙漿來源不是來自原始林。

家樂福「從 i 開始」:環境友善購物新選擇

不僅是紙張,家樂福自有品牌的產品都已經通過了環保認證,幫助消費者在日常生活中輕鬆實踐環保。選擇 FSC 與 PEFC 標章只是第一步,你還可以在購物時認明家樂福的「從 i 開始」價格牌,這代表商品在生產過程中已經符合多項國際認證永續發展標準。

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「從 i 開始」涵蓋十大環保行動,從營養飲食、無添加物、有機產品,到生態農業、動物福利、永續漁業、減少塑料與森林保育,讓你每一項購物選擇都能與環境保護密切相關。無論是買菜、買肉,還是日常生活用品,都能透過簡單的選擇,為地球盡一份力。

選擇 FSC 與 PEFC 標章只是第一步,你還可以在購物時認明家樂福的「從 i 開始」價格牌
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海廢問題怎麼解?竟然有人回收漁網做筆電!?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/09/17 ・4433字 ・閱讀時間約 9 分鐘

本文由 HP 委託,泛科學企劃執行。 

海廢問題怎麼解?竟然有人回收漁網做筆電!?

你知道嗎?地球上最大的垃圾場,就是我們的大海。全世界一般依據位置,將海洋廢棄物分為海岸、海漂與海底三大類。英國麥克阿瑟(Ellen MacArthur)基金會曾預測,我們的海洋,到 2050 年會變成垃圾比魚多的塑膠濃湯。其中,最有名的就是太平洋垃圾帶(Great Pacific Garbage Patch),它的面積有 3 個法國和 44 個台灣那麼大。

到底是誰在亂丟垃圾?垃圾與它們的產地在哪裏?

科學家發現,漁業大國貢獻了不少垃圾,台灣更是榜上有名!雖然從陸地而來的垃圾量也很可觀,但來自漁業活動、源於海洋的廢棄物如漁網漁具,更難回到岸邊,因此成為海上最主要的垃圾。科學家推算,每年大概總計有四成的漁網漁具會掉到海中。

從太平洋垃圾帶撈回來的垃圾分析,其中 46% 就是廢棄漁網。科學家還一一檢視垃圾上的標籤字眼,發現源頭是五個北太平洋的漁業大國——日本、中國、韓國、美國及台灣。更別説全球還有另外四個海洋垃圾帶,所有垃圾量加起來勢必會更驚人。

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但也先別急著怪漁業從業人員,因為他們也不一定是故意要亂丟垃圾的。瞬息萬變的大海,本來就不是一個好作業的地方,破壞、遺失設備是常有的事。不過海洋垃圾問題如此棘手,難道就沒有解決方案嗎?

圖/shutterstock

人類與垃圾帶的對決,勝算到底有多大?

其實已經有不少人投身清除海洋垃圾的工作。大家還記得太平洋上的海洋吸塵器嗎?這個由「海洋清理行動( The Ocean Cleanup )」發起、號稱史上最大海廢清除計劃,雖然一開始出師未捷身先死,下水沒幾個月就故障,但後來升級調整後,已在今年 5 月完成執行第 100 次的任務。

除了清除海上的垃圾,從河川攔截也很重要。The Ocean Cleanup 還研發了攔截者(The Interceptor),它是一艘太陽能自動船,船頭設有一道垃圾集中屏障,能將垃圾引導進入船上的收集系統再集中處理。

其他活躍在海洋垃圾清除前線的,還有來自澳洲的全自動海洋垃圾桶 Seabin,被裝設在港口碼頭的它,透過底部幫浦製造水流,讓海廢可以從水面被吸入,小至 2 毫米的微塑膠也可被收集到其纖維網袋內。印度的 AlphaMERS 團隊,則設計了攔截漂浮垃圾的柵欄與串聯清掃系統,可以清除河川與湖泊表面的廢棄物。有標誌性大眼、水車造型的 Mr. Trashweel,被設置在美國巴爾的摩港口,結合太陽能與水力發電,使用清除海上油污的攔油索,將垃圾引導到它的垃圾箱中,每年可攔截 500 噸垃圾。荷蘭的泡泡屏障 the Bubble Barrier ,設計原理也相當聰明,它會從水底產生「氣泡簾」,引導塑料垃圾到水面上,再利用水流把垃圾推向捕獲系統,克服了大型撈網會阻擋船隻或海底生物,以及高維護更替成本的問題。

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廢漁網改頭換面?

不過要讓海廢界的奪命殺手——廢棄漁網「洗心革面」,在技術上有一大難關,因為漁網主要是以尼龍製作的。尼龍是聚硫胺高分子(Polyamide),在分子主鏈上因為有大量高極性的化學基,分子鏈間作用力較强,還能在產生氫鍵的同時,使結構排列整齊,造就了它優秀的韌性强度。

圖/HP

但如果用回收寶特瓶的「物理回收」,即沒有改變其聚合型態的方式來回收尼龍,尼龍的分子鏈就會斷裂,大幅影響纖維的機能性,走上被降級使用一途。好在如今已有廠商研發出「化學回收」尼龍的技術。收集來的廢棄漁網先被清洗、切碎成段,接著被高溫熔融,再透過像「術式反轉」的解聚(depolymerization)、分解、精煉及純化工序,讓尼龍從聚合物還原到單體狀態。這些原料單體會再被聚合,製造成尼龍再生粒子。被混煉改質、强化性能的粒子重新進行紡絲後,會形成全新的尼龍纖維,就可以被無限循環利用啦!

這種做法,可以大大節省原本用來製作原生尼龍的石化資源、減少碳排放,還可以讓廢棄漁網重獲新生。再生尼龍可以拿來做衣服、眼鏡,甚至可以搖身一變,變成你桌上的筆電!

「親愛的,我把漁網做成筆電了!」是誰這麼瘋?

是誰想到要把廢棄漁網做成筆電?早在 2019 年,HP 就領先全球,推出全球第一款使用海洋回收塑料的筆記型電腦,打破我們對海洋廢棄物的想象。在 2023 年,更進一步海洋垃圾中難以忽視的狠角色廢棄漁網,打造出 HP EliteBook 1040 G11頂級輕薄商務筆電!

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HP EliteBook 1040 G11 貫徹環保永續理念,是世界上第一款採用從海洋中回收的廢棄漁網製作成鍵盤的筆電。除了讓廢棄漁網重獲新生,外殼也採用部分回收鎂合金製作,外盒包裝 100% 採用可回收材質。而且我敢保證大家絕對想不到,這台筆電的材質,竟然還包括回收的家庭用油!

是的,你沒聽錯,就是 cooking oil!食用油經過回收,可以製成生質材料聚羥基烷酸酯 (Polyhydroxyalkanoates,PHA)。PHA 是目前市面上唯一可在海洋分解之生質塑膠,可謂是新興生質塑膠材料中的明日之星!雖然使用回收材質會提高成本,但 HP 持續以實際行動,支持減碳、森林復育及循環經濟,創造永續發展。

圖/HP

你也許有疑問,用海洋廢棄物製作的筆電,性能靠不靠得住?別擔心,HP 重視環境保護,效能也不馬虎!HP EliteBook 1040 G11 完美展現 AI 潮流下劃時代的超效能,搭載 Intel® Core™ Ultra7 H 處理器,再搭配 Intel® Arc™內顯,3 大 AI 引擎實現高效能低功耗,大大提升生產力。

使用筆電時最怕遇到兩大痛點,第一是筆電太重,第二就是續航力。如果為了縮小電池、減輕筆電重量,又不得不犧牲筆電的續航力。不過這些問題,在 HP EliteBook 1040 G11 身上能同時迎刃而解,兩全其美。AI 效能與電力的平衡密不可分,透過 HP Smart Sense 智慧軟體,搭配優秀的散熱功能管理,再加上全新高密度渦輪電扇,筆電續航力不僅大大提升,更能降低機身溫度 40%,機身還能維持 1.18 KG 的優雅輕薄,讓你無論通勤出差,都輕鬆隨行。

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這台筆電,還有什麽神奇的地方?

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圖/HP

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