灶神星有衛星嗎？

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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人類上太空的夢想會被我們親自摧毀嗎？

隨著火箭成本降低，人人都能把衛星丟上太空，現在，當你晚上抬頭看天空，你看到的星星可能不是星星，而是人造衛星。你看到一閃而過的的流星，可能只是墜入大氣的太空垃圾。

這些多到不行的太空垃圾已經成為隱憂，更可怕的是，這些以超音速飛行的太空垃圾可能摧毀其他衛星，在衛星軌道上製造更多不可預期的致命飛彈。有人擔心，人類終有一天會無法穿過這片垃圾雲，天空永遠被自己封閉。 終於，有人提出清理太空垃圾的方法了，但這些方法真的可行嗎？

現在的太空垃圾有多少？

最大的太空垃圾可能是整節火箭！

所有在繞行地球的軌道上失去功能的東西，都會成為太空垃圾，最大的包含壞掉的衛星、和大量運送衛星上太空的第二節推進火箭，例如 1960 年代太空競賽時大量發射的火箭，有許多至今還在宇宙遊蕩，每一個都像公車一樣大。而小東西，則包含太空人在太空漫步時遺忘的東西，或是太空垃圾互相碰撞後產生的碎片，最小可能只有數毫米，小的像隻蚊子。但不論太空垃圾來自哪裡，只要缺乏妥善的管理和追蹤，就可能成為其他運作中設施和儀器的致命血滴子。

為什麼說太空垃圾真的很危險？

為了不被地心引力拉入大氣，墜向地球，在軌道上繞行地球的物體大多都以非常快的速度在移動，包括現在還在運作的衛星與各種設施。舉例來說國際太空站位於距離地球表面四百公里高的近地軌道（Low Earth Orbit），以大約每秒 7 ~ 8 公里的速度高速移動，是地表音速的 20 倍。也就是說，太空上的車禍可嚴重多了，來自不同方向或不同傾角的物體，可能會以超過每秒 10 公里的相對速度發生碰撞。別說公車大小的太空垃圾了，只要直徑超過 1 公分的碎片就足以對太陽能板或玻璃造成損害。更麻煩的是，大小在 10 公分以下的物體，大多還因為尺寸過小難以追蹤。

那麼，我們的頭上有多少太空垃圾呢？

根據歐洲太空總署 ESA 的資料，目前軌道上有 6800 個運作中的衛星，相對的有超過 3 萬 2千個可追蹤的太空垃圾。但如果估計所有無法追蹤的物體，大於 10 公分的物體可能有超過 3 萬 6 千個，介於 1 公分到 10 公分的則高達一百萬個。

在這些太空垃圾中，大多數大型太空垃圾就是來自發射衛星後，一起留在太空的第二節推進火箭，小型太空垃圾則來自火箭爆炸或各種大大小小碰撞所產生的碎片。

太空上曾發生過嚴重的太空垃圾碰撞事件？

歷史上比較嚴重的一次撞擊事件發生在 2009 年，銥衛星公司運作中的通訊衛星，重量 700 公斤的 iridium 33，和失效、重 900 公斤的蘇聯軍用衛星 kosmos 2251，在 789 公里的高空，兩台衛星以每秒 11.7 公里的相對速度直接撞上，化成了兩團在軌道上繞行的碎片團。

NASA 估計，這單一次的碰撞產生了超過 2000 片可追蹤的碎片，雖然許多碎片受地球引力慢慢墜入大氣燒毀，但直到到 2023 年 2 月的統計，大約還有一半，也就是 1000 片碎片留在軌道上。過往也曾經觀察到碎片從距離國際太空站僅 100 多公尺的位置驚險掠過。

如何解決太空垃圾的問題？

太空垃圾又多又危險，真的有辦法清除嗎？

2023 年三月，NASA 發表一篇研究，整理了關於各種清理太空垃圾的方法與成本，包含從地面或太空發射雷射推動垃圾改變軌道，或是直接物理性撞擊改變軌道，還有透過捕捉垃圾，直接在太空將垃圾循環利用，作為燃料或其他用途的再利用等方法。

清理不同大小的物體，要用的方法跟產生的效益也不同，因此他們評估了針對兩種策略。第一種策略將會優先處理目前最大、最具威脅性的 50 個太空垃圾，例如完整的第二節火箭或是失去功能的完整衛星。第二種策略則是優先移除 1 到 10 公分的十萬個小型垃圾。NASA 分別評估處理這兩種目標帶來的效益，恩，所謂的效益，就是預估能減少多少因為太空垃圾碰撞而產生的損失。

要如何移除太空垃圾呢？

移除大型垃圾主要的方法主要是再入大氣層（re-entry），簡單來說就是讓垃圾落入大氣層燒毀。這個方法預計讓運送任務完成的火箭載具，透過剩餘的推進燃料，順手將其他大型垃圾帶下來。移除這 50 個大型垃圾預計總共會花費 10 億美金，但在移除 30 年後所帶來的效益，將會超過花費的成本，非常划算。

至於小型太空垃圾，主要使用的方法將會是成本較低的雷射。藉由雷射產生的微弱動能來改變垃圾的軌道，將它們送入大氣層或推離常用的軌道。發射雷射的裝置可以設置在地面或是太空中，單純以使用效率來說，設置在太空所需要的能量較低，但是設置在地面維護和管理比較方便。然而這也衍伸了許多爭議，主要圍繞在這個清除垃圾的雷射也可以作為武器使用，例如在戰爭爆發時用雷射攻擊敵國的衛星。不過如果順利設置的話，清除十萬個小型垃圾後大約只要十年就可以達到等同於成本的效益，比移除大型垃圾能更快回收成本。

方法有了，但我們真的能讓太空再次乾淨嗎？

太空垃圾問題有解嗎？

現在的太空有多擁擠？

如果把歷史發射資料整理出來，會發現近五年人類的衛星發射數量幾乎是直線攀升，2012 年一整年全世界也只發射了 200 多顆衛星，到了 2022 年已經成長到一年 2000 多顆衛星。而且絕大部分都是來自於美國的衛星，想當然很大一部份都來自於 SpaceX 的星鏈計畫。而受益於獵鷹九號的高成功率和可回收造就的低廉成本，也能夠發射更多的中小型衛星，像是我們臺灣也發射了不少自主研發的立方衛星上太空，例如 2021 的「飛鼠」和「玉山」以及最近才剛發射的珍珠號立方衛星。

如果所有的衛星與火箭都會變成太空垃圾，我們清理垃圾的速度又不夠快，還有可能發生凱斯勒現象（Kessler syndrome），也就是碰撞產生的碎片引發連鎖反應，造成更多撞擊和更多碎片，讓不可控的太空垃圾快速增加，直到新的火箭與衛星都難以穿越，我們將無法前往太空，被自己的創造出的人造物封鎖在地球。

治標也要治本，我們對於即將發射進太空的人造物能有套管理辦法嗎？

1967 年在聯合國通過並簽署的《關於各國探索和利用包括月球和其他天體的外太空活動所應遵守原則的條約》，簡稱為《外太空條約》。這個條約制定了各國在外太空活動所應該遵守的原則，其中和人造衛星有關的原則主要有三個：

1. 國家責任原則：各國應對其航太活動承擔國際責任，不管這種活動是由政府部門還是由非政府部門進行的
2. 對空間物體的管轄權和控制權原則：射入外空的空間物體登記國對其在外空的物體仍保持管轄權和控制權
3. 外空物體登記原則：凡進行航太活動的國家同意在最大可能和實際可行的範圍內將活動的狀況、地點及結果通知聯合國秘書長

也就是說，雖然各國需要將太空活動回報給聯合國統計，但實際上在制定規範和進行管制的還是各國本身。以美國來說，分別需要和 FAA 聯邦航空總署申報火箭發射和再入大氣層的計畫，以及向 FCC 聯邦通訊委員會申報衛星的通訊規格，至於要如何避免在太空發生碰撞，是發射單位要自己負起責任，公部門只提供有追蹤的物體軌道資料。

不過對於衛星任務結束後的處置，FCC 倒是有相關的規定和罰鍰。因為如果衛星有動力系統，可以在任務結束時就控制墜入大氣層或飛離常用軌道，進到所謂的死亡軌道（Graveyard Orbit），而通常在申請發射衛星時，也需一併提供任務結束後的處置方式。

去年，衛星電視業者 Dish Network 沒有按照它在 2012 年所制定的衛星處置計畫，將衛星從離地 36000 公里的地球同步軌道再往外推 300 公里。這顆衛星在移動的半途中就燃料耗盡失去了動力，只離開原本的軌道 120 公里，FCC 因此對衛星電視業者開罰了 15 萬美元。這起首次針對太空垃圾的開罰，對於太空垃圾的管制具有重大的意義，代表著對太空垃圾危害性的重視，也代表著清理太空垃圾的商機正在逐漸成長。

清除太空垃圾能有商業價值？

隨著商業化的太空活動逐漸熱絡，如何讓清理太空垃圾不只是空談也成了一個重要的問題。如果軌道上的垃圾減少，受益的會是所有使用軌道的衛星。就與現存的回收與垃圾處理方式一樣，我們可以規定所有衛星的生產者都必須繳交「太空垃圾處理費」，如果在發射的過程中產生額外的太空垃圾，則必須提高費率。相對的，如果一家公司提供清理太空垃圾的服務，則可以獲得這些「太空垃圾權」並換成對應的金額。

另外，雖然目前對於在軌道上進行捕捉再回收的直接經濟效益並不突出，但如果未來在太空可以建立起專門的處理設施，或許可以作為一個長期的太空垃圾處理機制，沒想到吧，人類要成為跨行星文明的第一步，竟然是得先成立太空垃圾清潔隊。

不過話說回來，要讓各國政府願意砸大錢在太空垃圾回收產業可能還需要一點時間。畢竟相較於直接影響到生活的全球暖化，太空垃圾的危害並不那麼可怕，大型垃圾的撞擊也可以預測並提前避開，因此短時間內也還不會有明顯的感受，但如果你是需要觀測的天文學家，可能就覺得垃圾好礙眼了。

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在上一篇中，我們介紹了將在 2023 年發生的五個醫藥健康大事件。

延伸閱讀：
用迷幻藥治憂鬱？基因編輯療法將通過批准？——2023 最值得關注十大科學事件（上）

這次我們轉向能源、宇宙與科技領域，從首趟平民月球之旅、物理學的標準模型新發現，再到第一個核廢料永久儲存設施正式營運！

No. 5 氣候與能源衝擊

世界各國能否聽從科學家的警告，採取實際行動，朝淨零之路前進嗎？看起來不行。由於疫情與俄烏戰爭，去年 11 月在埃及舉辦的「聯合國氣候變化會議 COP27」幾乎是原地踏步。

不過還是有一個重要的決議，那就是建立氣候損失和損害基金。根據協議，排放量較高的富裕國家將在經濟上補償受氣候變化影響最大的貧窮國家。「過渡委員會」將於 2023 年 3 月底前舉行會議，提出資金運用的建議，並在 11 月的 COP28 會議上提交給世界各地的代表。

至於核能的部分，新型核分裂發電與核融合發電，都會在 2023 年有所進展。

另外，世界上第一個核廢料儲存設施，今年將在芬蘭西南海岸外的奧爾基洛托島正式啟用。這個由芬蘭政府於 2015 年批准建造的地下處置庫，將負責封存超過 6500 噸有放射性的鈾；這些鈾會被裝在銅罐中，再用厚厚的粘土覆蓋，最後埋在地下 400 公尺深的花崗岩隧道內，預期將被密封數十萬年，直到輻射水平達到完全無害的程度。

另一個好消息是，今年 1 月 1 日就任的巴西總統——魯拉（Luiz Inácio Lula da Silva），將推翻前任總統開放的雨林開發，保護生態與文化。

然而深海則有新危機。若 2023 年 7 月前，聯合國的國際海床管理局（ISA）沒能讓各國對深海採礦管理準則達成共識，那海底的礦產資源可能會被某些政府和企業盯上，不受限制地開挖，海洋生態將迎來浩劫……。

許多關於能源的抉擇包含了科學和政治，能源短缺也激勵了綠能跟潔淨能源的投資力道及採用意願；至於今年還會不會發生更棘手的麻煩？使能源轉型更加舉步維艱。

No. 4 超越標準模型

2022 年 4 月，美國費米國家加速器實驗室的物理學家，公佈了渺子 g-2 實驗的首批結果；這項實驗研究了被稱為「渺子的短命粒子在磁場中的行為」。

過去 50 年來，標準模型（Standard Model）^[註]的理論預測通過了所有測試，但其實物理學家普遍認為標準模型肯定還不完備，並且認為可以從渺子身上找到破綻；如果今年再次公佈更精確的數據，顯示渺子的磁矩比理論預測來得大，那就代表還有新粒子等待被發現，而標準模型就得修正。

位於中國廣東的江門地下的微中子實驗觀測站，也將在今年展開尋找超越標準模型的物理學之旅；利用位於地下七百公尺的探測器，來準確測量微中子的振盪。

註：標準模型為能描述強核力、弱核力、電磁力這三種基本力，以及所有物質基本粒子的理論。

另外，物理學家們在今年會有升級的新設備。第一個是 LCLS-II 直線加速器相干光源 2 代（Linac Coherent Light Source-II），它將創造終極 X 射線機器，看到分子內原子的運動！另一個則是新的重力波獵人—— Matter-Wave Laser Interferometric Gravitation Antenna（物質波雷射干涉重力天線）；這個設施把銣原子冷卻成「物質波」，能夠梳理黑洞和其他超大質量天體碰撞產生的時空漣漪，揪出現有重力波設施錯放的事件，甚至可以幫我們尋找暗物質！

而在瑞典隆德附近、由歐洲 17 國攜手成立的歐洲散裂中子源（ESS），將使用史上最強大的線性質子加速器產生強中子束，來研究材料的結構；雖然預計 2025 年才會完工，但於今年迎來第一批研究人員，開始實驗。

No.3 就是要抬頭看天空

許多人心中 2022 年科學事件第一名，正是韋伯太空望遠鏡傳回的驚人照片；沒有意外的話，韋伯在 2023 年會繼續大顯身手，揭露星系演變的真相，與遙遠系外行星的生命印記，找尋地球之外的生命。

今年還會有更多驚喜！來自於新的太空望遠鏡，如：由歐洲太空總署開發的歐幾里得太空望遠鏡，今年發射後將繞行太陽六年，拍攝宇宙的 3D 圖；日本宇宙航空研究開發機構 JAXA 的 X 射線成像、光譜任務 XRISM，則是繞地球軌道運行的太空望遠鏡，將探測來自遙遠恆星和星系的 X 射線，預計在今年 4 月升空。

在地球上，位於智利的薇拉魯賓天文台（Vera C. Rubin Observatory）將於今年 7 月啟用；其望遠鏡採用特殊的三鏡面設計，相機包含超過 30 億像素的固態探測器，每三個夜晚就能掃描整個南天，也是監測可能危害地球小行星的守護者之一。而世界上最大的可動望遠鏡——新疆奇台射電望遠鏡（QTT）也將在今年完工；其口徑達 110 公尺，能夠觀測天空中 75% 的星星。

No. 2 好多月球任務，還有一個鐵小行星

2022／12／11 這天，包括阿拉伯聯合大公國的拉希德漫遊者月球車、NASA 的月球手電筒立方衛星、以及日本的白兔 HAKUTO-R M1 登陸器，共同搭乘 SpaceX 的獵鷹九號發射升空；HAKUTO-R 如今正緩緩帶著拉希德前往月球，預計在今年 4 月著陸。

而印度太空研究組織 ISRO 的第三次探月任務月球飛船 Chandrayaan-3，預計今年年中發射，並於月球的南極著陸。

還有首次民間人士的月球之旅 dearMoon。SpaceX 的 Starship 將載著 11 位平民上太空，包含創業家、明星跟 YouTuber；如果 Starship 成功發射，將會成為史上最大的火箭。Blue Origin 的 New Glenn 也預計在今年首度發射。若兩者都成功，將推動太空科學與商業進入新時代，讓進入太空的成本大幅下降。

歐洲太空總署的木星冰月探測器 JUICE 也將在今年 4 月升空，並於 2031 年抵達木星系統；目標是研究木星以及三顆衛星：木衛二三四的環境，了解他們有沒有可能支持生命存在。

NASA 將於今年 10 月後發射延遲了一年的 Psyche 靈神星小行星軌道飛行器，其研究對象為 16 Psyche 靈神星小行星；科學家認為它可能不是一般的小行星，而是一顆年輕行星裸露的鐵核心。如果今年順利發射，將在 2029 年到達。 

看來對太空迷來說，2023 又將是幸福熱鬧的一年。

No.1 GPT-4 跟 AlphaFold 的衝擊波襲來

借過借過，AI 已預約登上 2023 年最大科學事件！

如果 GPT-3.5 開發的 ChatGPT 還沒有嚇到你，那 GPT-4 就要來了！

而在科學領域，DeepMind 的 AlphaFold 帶來的衝擊不亞於 ChatGPT；它能夠根據蛋白質的一維氨基酸序列，準確預測折疊後的三維形狀，對生物與醫療研究影響非常大。 AlphaFold 2 於 2021 年發布了另外 2 億多種蛋白質的結構，幾個月來，來自 190 個國家／地區、超過 50 萬名研究人員，使用 AlphaFold 研究了 200 萬種不同的蛋白質結構。另外，Meta 的 ESMFold 的速度甚至又比 AlphaFold 快 60 倍，預測的蛋白質超過 6 億種！

基於 AlphaFold 跟 ESMFold 的研究量將大大增加，這些龐大新知識也將開始應用於各學科，包括新疫苗和塑膠開發。

法規管制總是比科技進步緩慢，隨著 AI 越來越強大、滲透到社會的方方面面，各國政府必須回應。歐盟在今年將通過人工智慧法案，為使用人工智慧制定標準，其他國家和科技巨頭將密切關注，跟進與調適。

以上就是「2023 最值得關注十大科學事件」，你最期待的是哪一個？哪個是你心中的 No.1？又有哪些我們漏掉了，但你覺得該列入的呢？歡迎留言討論！

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