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吸附鯊魚的鮣魚

週日閱讀科學大師_96
・2014/02/24 ・691字 ・閱讀時間約 1 分鐘 ・SR值 460 ・五年級

鮣魚藉助於頭部的吸盤吸附於比自己體型大的動物身上生活!

鮣魚,身體細長,通常藉助於頭部的吸盤吸附於比自己體型大的動物身上生活。吸盤長在頭及體前端的背側,呈橢圓形,通常有20個或更多的橫向褶皺,可豎起來呈真空狀。游泳速度快、可達到時速50公里,分類為脊索動物門、輻鰭魚綱、鱸形目、鮣科, 鮣魚主要靠頭部吸盤吸附於大魚、海龜、鯨和船底上,靠食用這些大魚、海龜、鯨和船上的剩餘物為生。鮣魚為典型的片利共生例子,寄主沒有從中的到任何一點好處反而還會消耗多餘體力因為要擔任鮣魚的專屬司機,以及捕到的部分食物被鮣魚食用,被鮣魚吸盤吸附的寄主是無法擺脫的只能等待鮣魚自行離開。

鮣魚頭部的吸盤(Sucker-like structure)從第一背鰭演化而來,牠便利用這個吸盤吸附在某一物體上,擠出吸盤內的水,藉著大氣和水的壓力,吸盤就牢固地吸附在該物體的表面上了。漁民發現鮣魚這一特性了,便巧妙地把鮣魚作為一種捕獲大海中珍貴動物的工具。據說,桑給巴爾島和古巴漁民抓到鮣魚後,先把牠的尾部穿透,再用繩子穿過,為了保險,再纏上幾圈繫緊,拴在船後,一旦遇到海龜,他們就往海裏拋出2、3條鮣魚,等這幾條鮣魚就吸附在大海龜的身上,這時漁民再小心地拉緊繩子就可以將大海龜連同鮣魚一起拉回船艙裡。

吸附鯊魚的鮣魚
鮣魚藉助於頭部的吸盤吸附於比自己體型大的動物身上生活

 

編稿:成功大學 材料所 周芳任 編 |李旺龍 教授指導

原文出處: Sucker-like structure used to attach: remora

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研究文獻:Shuker, KPN. 2001. The Hidden Powers of Animals: Uncovering the Secrets of Nature. London: Marshall Editions Ltd. 240 p.

轉載自週日閱讀科學大師

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週日閱讀科學大師_96
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「週日閱讀科學大師系列講座」活動主要提昇一般民眾對自然科學、人文社會科學及工程科學的興趣及關切;並引發青年學子對於科學研究的興趣及行動,進而推廣至中學生的科學素養,讓科學教育普及至各社會階層。歡迎造訪FB專頁

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拆解邊緣AI熱潮:伺服器如何提供穩固的運算基石?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/05/21 ・5071字 ・閱讀時間約 10 分鐘

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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中藥「水蛭」的意外旅程(上):偽品的震撼現身,網路問卷調查發現了什麼?
YTLai_96
・2018/06/26 ・4432字 ・閱讀時間約 9 分鐘 ・SR值 475 ・五年級

這個旅程是這樣開始的。

2017 年 10 月,為了撰寫「蛭類的醫療用途」這個主題,我去中藥店尋找「水蛭」這一味藥。《中國藥典》和《台灣中藥典》裡面都清楚點出中藥「水蛭」乃是由三種蛭類──水蛭(Hirudo nipponia,即日本醫蛭)、螞蟥(Whitmania pigra,即寬體金線蛭)、以及柳葉螞蟥(Whitmania acranulata,即尖細金線蛭)──所製成,作為盡責的作者,理應設法尋得三種蛭類的水蛭乾、並取材拍攝照片。

中國中藥典(左)與台灣中藥典(右)對中藥「水蛭」的說明(點圖放大)

我首先買到的中藥「水蛭」長下圖這副德性,看起來就是個吸血蛭類的模樣:嘴巴大、尾吸盤大、鼓脹的肚子裡八成是塞滿了血。這個體型,應該不是藥典記載的種類日本醫蛭,而是牛蛭屬(Poecilobdella)或擬醫蛭屬(Hirudinaria)的種類;雖然跟藥典裡面記載的種類不同,但反正也是個吸血的種類,藥性(推測可能)應該跟日本醫蛭差不多。

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中藥「水蛭」,應該是牛蛭或擬醫蛭的種類乾燥而成

泡了熱水發起來以後,背面橄欖綠上的斷續背中線、側面的縱線、黃褐腹面鑲著暗色邊緣的花紋,就從黝黑的表面顯現出來,甚至連腹面的生殖孔都清楚可見。於是更是確定了我的推測,這一定是某種牛蛭或擬醫蛭無誤。

中藥「水蛭」,加熱水泡開後才看得出其上的花紋。

隔天,我又跑去其他的中藥房,主要是尋找另外兩種非吸血的捕食性蛭類(寬體金線蛭與尖細金線蛭)製成的中藥「水蛭」。好不容易找到了看起來和寬體金線蛭有幾分相似的的中藥「水蛭」──身體黃褐扭曲且一頭尖細,整個就是金線蛭的模樣。外包裝上還寫著「清肚」,當時還推測可能是因為寬體金線蛭以螺類為食,為了讓藥性更加濃縮所以去除肚子裡無用的螺肉。

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中藥店的「水蛭」的另一個品項

回來以後為了看清楚花紋,也就和前一天依樣畫葫蘆泡了熱水。等到這個「水蛭」發起來以後,我拿起來左右端詳,這身體上怎麼會沒有任何花紋哪?還有這個形狀跟體壁的感覺怎麼一副海參樣啊?我是越看越迷惘。

啊喔,這個「水蛭」怎麼左看右看有點怪怪的。

而且啊,不管是什麼種的蛭類,再怎麼樣也該要有尾吸盤吧?這個尾吸盤到底在哪啊?難道清肚的時候也一起切掉了嗎?但怎麼沒有看到切痕啊?

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然後我突然驚覺──

這。根。本。不。是。蛭。類。

明明是買中藥「水蛭」,卻出現了這個完全不是蛭類的東西,我實在震驚了。

沒有環節沒有尾吸盤,就是個偽品!

蛭類畢竟是屬於環節動物門的類群,身體必定有環節,也就是身體看起來是一節一節的模樣,就像底下那兩張蛭類的照片一樣;但是這個偽品泡發以後只是一副肥胖臃腫樣,身體並不是真的有環節。除此之外,蛭類是一群特化的環帶綱環節動物,和其他的環帶綱如蚯蚓、絲蚯蚓、線蚓等有一個明顯的差別,就是身體的前後兩端必定會有吸盤–亦即口吸盤和尾吸盤,尤其是尾吸盤,無論在哪一種蛭類身上都不會消失,頂多只是大小的差別而已

以底下那兩張照片來看,兩者的尾吸盤都很大而且明顯,分別靠畫面的左邊和右邊。而上面照片中這個偽品,頭部尖尖看起來沒有口吸盤模樣也就罷了,畢竟蛭類的口吸盤常常不甚明顯,尤其是金線蛭屬的蛭類,其頭部也是特別尖而細根本沒有什麼口吸盤的感覺;可是這個偽品的尾部,除了肛門外再無其他特別的結構,翻來倒去也沒有絲毫尾吸盤的蹤影。

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光憑著「沒有環節」和「沒有尾吸盤」這兩點,就可以打包票這個中藥「水蛭」絕對不是蛭類,一定是偽品。

就像鳳梨酥裡面該有鳳梨一樣,中藥「水蛭」應該至少是由蛭類乾燥而成才對。很不幸的是,我們的鳳梨酥裡面曾經有很多很多的冬瓜但少有鳳梨,而現在我們的中藥「水蛭」裡面也出現了根本不是蛭類的東西。簡直是個悲劇。

實際上,中藥出現偽品其實並不少見。知名案例如昂貴的中藥冬蟲夏草,正品應該是麥角菌科(Clavicipitaceae)的冬蟲夏草菌(Cordyceps sinesis (Berk.) Sacc.),寄生在宿主鱗翅目或鞘翅目昆蟲身上──尤其是蝙蝠蛾科(Hepialidae)的蟲草蝙蝠蛾(Hepialus armoricanus Ober.)的幼蟲蟲體──冬蟲草為真菌子座與宿主的複合體乾燥物。而冬蟲夏草的偽品有許多種類,從同為麥角菌科的其他真菌、唇形科的植物草石蠶(Stachys sieboldii Miq.)的有毒根莖、唇形科植物地蠶(Stachys geobombycis C. Y. Wu.)的塊根、甚至是石膏粉或麵粉模壓加工製成的偽品都有出現過。其他常見的中藥也有不少誤用品和混用品在市面上流通(可參考《台灣市售易誤用、混用中藥材之鑑別》、《台灣市售易誤用混用中藥材基原鑑定之研究》、《中藥鑑定簡介》),誤用品或混用品甚至也曾導致中毒危害健康的案例(如馬兜鈴酸事件)。為此,鑑定中藥真偽的相關中文書籍早有多本問市,中央主管機關也持續辦理中藥材辨識研習會,但是防堵誤用品混用品乃至偽品的出現,看來仍是百密一疏。

總之,現在就是發現中藥「水蛭」裡存在著根本不是任何一種蛭類的偽品了。我覺得不可思議的地方在於,經手中藥的職業專家很多,從來沒有人揭發這件事嗎?

於是接下來,我決定來調查一下中醫藥專家們對中藥「水蛭」真品和偽品的覺察能力,了解一下這樣的「水蛭」偽品是否很容易就會被中醫藥職業專家們揭穿。

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問卷調查:中藥「水蛭」該長什麼樣?

我設計了一個簡單的網路問卷,在問卷裡先後放了中藥「水蛭」的偽品跟真品的照片,也就是下面放的這兩張四條水蛭排排站的照片,讓填答者在「一定是水蛭」、「可能是水蛭」、「可能不是水蛭」、「一定不是水蛭」、「我不知道無法回答」幾個選項裡面擇一。問卷做完以後大家可以選擇自己是中醫藥職業者(中醫師、中醫藥研究教學人員、中藥從業人員)、中醫藥業餘玩家(中醫藥愛好者、中藥罐子)、或是一般民眾,而且最後都可以看到正確答案。

承蒙我的朋友們的轉貼和泛科學的協助,最後這個問卷有將近 680 人填答,其中有中醫藥職業者 106 人(63%是中醫師、33%是中藥從業人員、4%是中醫藥教學研究人員)、中醫藥業餘玩家 52 人、以及一般民眾 521 人。

統計結果發現,三群填答者對於中藥「水蛭」真品和偽品的認知程度的確不太一樣。對中醫藥職業者來說,不是蛭類所做成的中藥「水蛭」偽品,看起來就是比較有問題,因此近六成的職業者會傾向認為這不是水蛭;相反的,如果是由牛蛭或擬醫蛭種類製成的中藥「水蛭」,則有近八成的職業者傾向認為這是水蛭。很顯然,受過專業訓練的中醫藥職業者對中藥「水蛭」該長什麼樣有相當不錯的概念,真的就幾乎都認為是真的,假的也多半覺得有鬼,的確有其厲害之處。

再來看中醫藥業餘玩家(中醫藥愛好者、中藥罐子)的回答,這就有點奧妙了。業餘玩家們看到不是蛭類做成的中藥「水蛭」偽品,只有四成傾向認為這不是水蛭,反倒有近五成傾向認為這是真的水蛭;同樣的,業餘玩家們看到蛭類做成的中藥「水蛭」,只有二成五傾向認為這真的是水蛭,反而有近五成傾向認為這並不是水蛭。簡單的說,就是中醫藥業餘玩家對中藥「水蛭」的認知偏向錯誤,把真的認成假的、假的當成真的,不知道是不是處在「見山不是山」的狀況所造成的。

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最後是填問卷大宗的一般民眾,對一般民眾而言蛭類的確是個陌生的類群,而且還經常誤以為地上亂爬的蛞蝓就是水蛭,因此中藥「水蛭」該長什麼樣子其實也沒什麼概念。當一般民眾看到不是蛭類做成的中藥「水蛭」假貨的時候,傾向認為是水蛭、傾向認為不是水蛭、和我不知道無法作答三者幾乎呈現完美的三等分,顯然不太確定到底水蛭該長什麼樣;不過,當一般民眾看到蛭類做成的中藥「水蛭」真品的時候,就有六成傾向認為這是水蛭。看起來,就算一般民眾不太確定蛭類的特徵為何,隱約還是可以察覺到中藥「水蛭」的真品的確符合腦海中的蛭類印象,因此就稍有把握了些。

環節和尾吸盤才是王道

除了調查填答者對照片裡的中藥「水蛭」是不是蛭類製成的真品的認知傾向,問卷中也探尋填答者的判斷依據。整體而言,填答者們經常使用形狀、顏色、外觀這些會隨著炮制過程和儲藏狀況變化的特徵來判斷是不是蛭類,但是判斷蛭類最重要的兩個特徵──也就是上面提過的「環節」和「(尾)吸盤」,就沒有那麼常被提及,只有中醫藥職業者們提到稍微多一點。

話說回來,形狀、顏色和外觀這些特徵,或許可以用來進一步區別不同種的蛭類做成的中藥「水蛭」,或是用來分辨手上的中藥「水蛭」是否有攙假增重或不當炮制,這的確也是中醫藥專業訓練過程中很重要的一點。但無論如何,真中藥「水蛭」再怎麼攙假增重不當炮制都還是水蛭;眼前這個假貨連水蛭都不是,這個問題的層次可就不一樣了。

那麼,中藥水蛭假貨在市面上出現的頻率有多高呢?這顯然需要我去明查暗訪了。

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中藥「水蛭」的意外旅程系列:





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YTLai_96
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也許永遠無法自稱學者,但總是一直努力學著