養上癮了嗎？－談動物囤積行為

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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F 編按：本文編譯自 Live science

螃蟹一直是海鮮美食中的明星，從油炸軟殼蟹到清蒸螃蟹，餐桌上經常見到牠們的身影。有地方也習慣直接將活螃蟹丟沸水煮熟，認為這能保留最多的鮮味。過去人們認為甲殼類缺乏複雜神經結構，不會感受到痛苦，因此不必過度憂心道德問題。但近年來，越來越多研究開始挑戰此一想法，指出螃蟹與龍蝦等甲殼動物可能具備類似疼痛的神經機制。

甲殼類是否能感覺到痛？

人類長期習慣以哺乳類的神經構造作為痛覺判斷依據，由於螃蟹沒有哺乳動物那樣的大腦腦區，便被認為只憑簡單反射行動，談不上真正「痛」。然而，新興科學證據顯示包括螃蟹、龍蝦在內的甲殼類，除了可能存在被稱為「nociceptors」的神經末梢，更在行為上展現自我防禦模式。這些研究結果顯示，螃蟹對強烈刺激不僅是本能抽搐，還有可能進行風險評估或逃避策略，暗示牠們的認知或感受方式比我們想像更精緻。

關鍵證據：nociceptors 與自我保護行為

近期實驗在歐洲岸蟹（Carcinus maenas）中觀察到，當研究人員以刺針或醋等刺激手段測量神經反應，牠們顯示與痛覺反應類似的神經興奮；若只是海水或無害操作，則無此現象。此外，透過行為實驗也可看出，寄居蟹在受到電擊時，會毅然捨棄原本的殼子逃離電源，但若同時存在掠食者味道，牠們會猶豫要不要冒著風險離開殼子。這些結果使科學家認為，螃蟹並非單純反射，而可能有對於痛感的判斷。若只是「低等反射」，牠們不會考慮掠食風險等外在因素。

痛覺與保護：實驗結果引發的道德思考

以上發現已在科學界引發廣泛關注，因為餐飲業與漁業中常見「活煮」或「刺穿」處理螃蟹方式，如今看來很可能讓牠們承受相當程度的不適或疼痛。瑞士、挪威與紐西蘭等國已開始禁止活煮龍蝦或螃蟹，要求先以電擊或機械方法使其失去意識，試圖減少痛苦。英國也曾討論是否將甲殼類納入動物福利法保護範圍，最後暫時擱置，但此爭議仍在延燒。

部分學者保持保留態度，認為雖然甲殼類展現疑似痛覺的行為與神經反應，但與哺乳類相同的「主觀痛感」仍需更多研究證明。大腦與神經系統結構畢竟存在很大差異，有些反射也可能是進化而來的自衛機制，而非真正意義上的感受。然而，科學家普遍同意，既然相關證據已經累積到一定程度，毋寧先採取更謹慎與人道的處理模式，而非輕易推卸為「牠們不會痛」。

海洋生物福利：未來的規範與影響

如果螃蟹被證實擁有痛覺，將牽動更廣泛的海洋生物福利議題，包括鎖管、章魚或多種貝類也可能具有類似神經機制。人類一直以來習慣將無脊椎動物視為「低等生物」，未必給予與哺乳類相同的法律或倫理關注。但若更多實驗持續指出，牠們同樣對嚴重刺激展開避痛行為，社會或終將呼籲修訂漁業與餐飲相關法規。未來可能要求業者在捕撈與宰殺前使用電擊或麻醉，並限制活煮等方式。這勢必對漁業流程與餐廳文化造成衝擊，也引發經濟與文化折衷的爭議。

龐大的實驗數據雖已暗示螃蟹「會痛」，但確鑿的最終定論仍需更多嚴謹研究支持，包括更深入的大腦活動成像與突觸路徑分析。同時，落實到實際操作也需追問：是否存在更快、更人道的宰殺或料理方式？能否維持食材鮮度同時保障動物福利？這種思維轉變既考驗科學進程，也考驗人類對自然資源的態度。也許未來，既然我們仍會食用海產，就該以最小痛苦的方式對待那些可能感受痛苦的生物，為牠們提供基本尊重。

• 文/李宜龍

零安樂是目前台灣流浪動物後端收容的政策，實施 3 年來流浪動物問題似乎層出不窮。現在有動保團體想將 TNVR （Trap 誘捕、Neuter 絕育、Vaccinate 防疫、Return 回置）入法，希望政府強制實施，認為這是零安樂政策最好的配套措施，能將流浪動物問題妥善解決。

但這會是完美解方嗎？流浪動物管理條例的催生，將是福還是禍？

在零安樂政策下普遍可以看見幾個現象：收容所的超收、野外族群沒有減少、偵測率提高、預算越編越多卻來不及提升收容品質與降低遊蕩動物數量。

如今 TNVR 被部分動保團體視為解決遊蕩動物問題的神主牌，由台灣貓狗人協會執行長黃泰山、台南徐春水抓紮團隊等訴求入法化，期許能夠依法強制執行，並提高預算的編列；亦有其他團體反對 TNVR 入法化的操作，認為將衝擊飼主責任的規範等。

然而以 108 年寵物登記率估計 67% 與來看，這確實存在遊蕩動物議題上的隱憂，也代表飼主責任的推行仍然還有很大的進步空間。最後在 8 月 25 日招開遊蕩動物 TNVR 入法公聽會，結論中提到「執行量能不足」為各團體間的共識，農委會也承諾，將再找相關單位研議「流浪動物管理條例」是否有推動的必要性。

TNVR實際執行強度難以達成，遊蕩動物春風吹又生

以往 TNVR 的施作模式，往往因人設事，處理的區域通常是人畜衝突高或主觀認定的核心區域，捕捉方式又因各個操作人員所受的訓練、操作強度不同，而有所差異。這樣的TNVR執行常常不夠具有策略性，時常產生抓紮不徹底且忽視新個體出現的問題，一段時間後遊蕩動物春風吹又生。關注流浪動物議題的賴亦德 在 2014年刊登於泛科學的文章中就表明，TNVR 的強度若不能維持在 75% 以上，操作很有可能破功。

因此，在預算有限的情況下，TNVR 操作前應該更系統性地實施遊蕩動物與寵物飼養模式普查，瞭解各地遊蕩動物的族群動態、分布、遷出移入、行為的模式等，再來規劃人力資源進駐，實施 TNVR 或 TNS，配合飼主責任的推廣、策略性規劃捕捉方式，提升捕捉率、結紮率，應可降低量能不足且不夠精準操作的問題。

最後「回置」的區域依然考驗遊蕩動物的動物福利與環境衝突，若是繼續放回衝突的高風險區，如交通要道、生態敏感帶、人為活動頻繁的區域等，則可能造成衝突不減。因此操作人員的訓練與操作地點評估、後續管理的規劃，因地制宜的考量，亦是操作上重要的核心之一。

遊蕩動物對生態造成的衝突與影響

站在生態學的角度來看，遊蕩動物造成的問題被視為外來種入侵的一種，往往威脅原生動物的存續，衝突的發生也造成兩敗俱傷。

當遊蕩動物族群數量、佔據範圍的提升，會造成許多珍貴稀有的野生動物在救傷後，難以找到適合的地方進行野放；而民眾毫無規範的餵食行為，造成遊蕩動物的群聚，也是提高野生動物被侵擾的因素之一。

甚至國內具有狂犬病及麗莎病毒的潛在傳染風險，雖然有施打疫苗（也就是 TNVR 的 V）的操作，但疫苗每隔一年要再次施打，遊蕩動物的「再捕捉率」亦是防疫的一大考驗，過去遊蕩動物回置後再捕捉施打疫苗的成功率更是受到質疑。

近年，越來越多在地的資料統計與研究刊登於報章雜誌及科學期刊上，如保育生物學、生態學專家顏士清等人 2019 年在陽明山國家公園的調查，表明遊蕩動物的出現，會對原生動物造成負面影響，像是陽明山在 2012 至 2014 年間就曾記錄過三筆麝香貓疑似遭犬攻擊致死的記錄

不只陽明山，2019年七股發生群聚的犬隻追逐黑面琵鷺的事件，也是遊蕩動物侵擾瀕臨滅絕等級的保育類動物案例。

根據特有生物研究保育中心「2017整合保育暨穿山甲族群與棲地存續分析國際研討會」的資料指出，救傷及路殺所收到的 257 隻個體中有 66 隻受到動物攻擊，林務局更表明歷經 6 年的野生動物監測，遊蕩動物數量高的區域，穿山甲的族群就相對下降，且拍攝到犬貓的自動相機點位逐步攀升也表明棲地逐漸被遊蕩動物佔據的現象。

「流浪動物管理條例」應和「保育與防疫機關」討論

回置的遊盪動物，仍然對生態環境有衝擊，因此盤點生態與防疫的重點區域，如國家公園、保護區、保留區、甚至郊山、某些特定物種的重要棲所，例如石虎等，都應該表列並分類管理，進而與相關單位研議條列執行的配套，預防回置後對生態的持續衝擊，降低疾病跨物種感染的可能，改善遊蕩動物與野生動物之間的問題。

其中錯誤的「異地釋放」更是需要預防，若將遊蕩動物釋放到生物敏感帶，則可能讓原生動物面臨的衝突有增無減，佔據更多野生動物的棲所環境，也因此更精準記錄釋放的位置與族群追蹤，為遊蕩動物族群管理上很重要的一環，一來可以確保釋放位置的準確性，二來防止發生人員怠忽職守的錯誤操作，同時得以瞭解族群概況還有個體情形。最重要的是，別讓遊蕩動物專法成為解決問題的絆腳石，遊蕩動物的議題需要更系統性的規劃與討論，更不應該全盤押注在TNVR上，通盤檢討環環相扣的因子，並且需要納入更多受此議題影響的部會及學者的意見，避免消磨更多資源，進而改善長久以來的爭議。

1. 穿山甲與狗
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本文亦刊登於 窩窩 讀者投書｜流浪動物管理條例的催生，將是福還是禍？