非平衡軟物質特集:細胞骨骼的動態運動

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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上篇提到，在這波嚴峻的缺蛋危機中異軍突起的無蛋「旦糕」，就是有業者利用南瓜泥、豆漿、豆腐、腰果或果醬等食材取代蛋，研發出各式各樣的「旦糕」，包括布朗尼或杯子旦糕等，做出來就和一般的蛋糕非常相似。

其標榜以蔬果取代雞蛋做出的甜品更低脂，含有豐富營養素及植化素，獲得許多年輕女性、運動員客群青睞。加上自西方風行的「Vegan」（純植物）的概念日漸盛行，該業者在這場缺蛋潮中成為最大贏家^[1]。

烘焙需求轉變，使雞蛋替代物的市場增長

確實近年來，因消費者健康意識提升或受食安問題等影響，在烘焙需求上有所轉變，包括健康問題如苯酮尿症、雞蛋過敏；公共衛生問題如禽流感；飲食偏好如全素者；以及生產者是否能持續供應雞蛋等因素。

根據 Egg Replacers Market 報告，2020 年雞蛋替代物市場價值約為 14 億美元，預計到 2025 年將達到 16 億美元（2019 年預測），顯然雞蛋替代物的市場日益增長。

沒有雞蛋的「旦糕」逐漸受到重視，食品科學家在積極尋找各式各樣的雞蛋替代物製作旦糕，並且希望利用這些替代物所製作出的旦糕質地，能夠接近真的蛋糕^[2]。

製作旦糕的材料——雞蛋替代物

在雞蛋對蛋糕有多重要？缺蛋可以做無蛋「旦糕」——上篇有提到，雞蛋在蛋糕中所提供的功能，所以雞蛋的替代物，也需要有這些相似的特性才行，目前常見的雞蛋替代物主要分為三大類：

一、蛋白質類

又區分成動物來源或植物來源的蛋白質：

• 動物來源：如乳清蛋白，乳清蛋白可提供吸水、黏著或彈性、乳化和起泡等功能特性，可作為蛋糕中的蛋之完全或部分取代物。
• 植物來源：如鷹嘴豆蛋白或大豆蛋白等，這些植物蛋白皆具有乳化性，能幫助起泡安定、凝膠、風味結合及黏度增加。

二、食品添加物

通常使用親水性的膠體或乳化劑兩種食品添加物：

• 親水膠體：通常被歸類於增稠劑，可改善產品之親水性、保水性、黏稠度等，以增加產品的安定性，延長保存期限，如玉米糖膠（xanthan gum）及關華豆膠（guar gum）等。
• 乳化劑：屬於界面活性劑，具有乳化、 起泡、消泡、分散及潤滑等作用。可提高產品品質、延長保存期限、防止食品變質及改善食品風味等，如脂肪酸蔗糖酯（sucrose fatty acid ester）和乳酸硬脂酸鈉（sodium stearoyl lactylate）等^{[2, 3]}。

三、其它食品原料

大多數為含有豐富多醣類的膠質，以奇亞籽和亞麻籽為例：

• 奇亞籽：在水溶液中可形成黏液或膠體，是由木糖、葡萄糖和葡萄醣醛酸所組成的支鏈多醣，具有強大的增稠效果，已被用於代替蛋糕中的蛋和油。
• 亞麻籽：亞麻籽殼中含有亞麻籽膠，膠主要成分為多醣類和蛋白質，具有良好的親水與親油性，以及高保水性及高乳化性，已廣泛應用於食品及化工製藥業^{[4, 5]}。

戚風旦糕的製作流程

然而上述的那些替代物，很少會單一使用，常會多種搭配一起使用，效果更佳，至於製作方式就以常見的戚風蛋糕為例。

戚風蛋糕一開始製作時會將蛋白與蛋黃分開攪拌，形成蛋白霜和麵糊兩部分，戚風旦糕也是，其流程為：

1. 蛋白霜：將乳清蛋白粉（或植物來源的蛋白）和水混合均勻後打至濕性發泡，再分次加入白砂糖，並繼續打至硬性發泡（可在前一分鐘加入 SP 拌至均勻）。
2. 麵糊：將所有粉料（含膠體或乳化劑）過篩，加入已拌均之卵磷脂、油、水、糖中。
3. 將蛋白霜和麵糊兩部分拌均成蛋糕麵糊，倒入鋁製活動烤模中，以特定時間和溫度烤焙，最後取出倒扣於架上冷卻即完成。

上述的做法中出現做烘焙常會聽到的 SP（surfactant powder），其實就是一種乳化劑，通稱為「蛋糕乳化劑」或「蛋糕起泡劑」，在大陸被稱作「蛋糕油」^[3]。

與雞蛋蛋白性質相似的全素食材 aquafaba

沒有蛋，就需要使用多種食品添加物來幫助旦糕膨大及穩定，然而許多人為了製作天然無負擔的旦糕，還是會拒絕使用食品添加物。

通常他們所使用的食材，大多是亞麻籽粉、香蕉泥、蘋果泥或花生醬等，但是這些食材的味道本身就很有個性，做出來的成品也很難百分百像真蛋糕，使用上會有所限制。

不過近年來出現了一個神奇的食材稱作 aquafaba，名字是由拉丁文的水（aqua）和豆（faba）所組成，是一種具黏性液體，這個食材就是煮過的鷹嘴豆水。

2014 年，法國廚師 Joël Roessel 發現，鷹嘴豆罐頭的水（含蛋白質）與雞蛋蛋白頗為相似，具有乳化、起泡、黏合、凝膠和增稠等功能特性，甚至可打成全素的蛋白霜。

如此，aquafaba 從食品廢棄物變成有價值的材料，而且成本不高，也許未來會成為全素、無麩質的新興烘焙材料也說不定^{[2, 6]}。

想看 aquafaba 怎麼打成豆蛋白霜嗎？可以點此連結觀看影片 ：
BEGINNER’S GUIDE to Aquafaba! | Minimalist Baker Recipes

健康美味的植物基產品已成趨勢

近年植物基飲食、減碳風潮席捲全球，根據市調機構 Innova Market Insights 的全球食品市場調查，植物基產品以每年近 20% 的速度成長，市場潛力大。

植物基產品除了要求口感擬真與美味之外，營養價值也受到重視^[7]。這次的缺蛋危機雖然還不知道會持續多久，但也意外讓美味的植物基旦糕被更多重視健康的消費者所關注。

1. 嚴雅芳，2023。不怕缺蛋！無蛋奶甜點「綠帶」在民生社區異軍突起。經濟日報。
2. Yazici, G. N. and Ozer, M. S. 2021. A review of egg replacement in cake production: Effects on batter and cake properties. Trends in Food Science and Technology 111: 346-359.
3. 梁麗卿，2003。無蛋蛋糕製作技術之研究。國立屏東科技大學食品科學系碩士學位論文。屏東。
4. 邱恩亭，2018。添加奇亞籽對無麩質蛋糕品質之影響。國立臺灣海洋大學食品科學系碩士學位論文。基隆。
5. 蔡佩珊，2017。探討添加亞麻籽粉對無麩質蛋糕營養價值與品質之影響。國立臺灣海洋大學食品科學系碩士學位論文。基隆。
6. 尹嘉蔚，2017。【素食替身】鷹嘴豆水變蛋白霜　Aquafaba做蛋糕唔用雞蛋白一樣得。香港01。
7. 劉家瑜，2023。低碳飲食！工研院打造全台首顆植物荷包蛋 口味、營養兼顧。民眾日報。

雞蛋是我們日常生活中重要的食物之一，像是蛋餅、蛋捲、蛋包飯、玉子燒、茶碗蒸、烤布丁或雞蛋糕等，處處都可見到它的蹤影。

然而，今年的「缺蛋危機」不只蛋價變貴，蛋量還大幅減少，令人感到蛋蛋的哀傷。而這也大大影響到國內的蛋糕業者，不少蛋糕業者開始減量供應，當日蛋糕賣完即提早打烊，時間不固定。

知名麵包舖佳湘麵包，一度停售人氣商品蜂蜜蛋糕和布丁^[1]；更慘的是，位在澎湖販售脆皮雞蛋糕的網紅名店澎湖龜，直接宣布今年暫停營業^[2]，由此可見蛋對於製作蛋糕有多麽重要。

那麼雞蛋在蛋糕中到底有什麼重要功能呢？

首先，就從蛋的構造開始說起吧！

雞蛋的構造與營養價值

雞蛋的構造從外側依序由蛋殼、蛋殼膜、蛋白、蛋黃及繫帶所構成，兩層蛋殼膜於鈍端包圍出一個空間，稱為「氣室」，氣室會隨著蛋儲放時間延長，導致水分蒸發而變大^[3]。

重量而言，一顆雞蛋中的蛋殼約佔蛋重之 10%、蛋白約佔 60% ，蛋黃約佔 30%。

蛋黃係母雞卵巢所排出的卵，如果有受精則內含胚胎，是受精胚胎發育成小雞的主要能量來源。在卵進入輸卵管之後，輸卵管會分泌蛋白，在卵的周圍形成蛋白層，以幫助受精蛋中的胚胎發育，接著依序形成蛋殼膜和蛋殼。蛋殼的主要成分為碳酸鈣，殼上佈滿無數氣孔，可提供受精蛋中胚胎呼吸所需的氧氣交換^[4]。

雞蛋也是優質完全蛋白質之來源，一顆蛋就幾乎涵蓋人體必需的所有營養物質，如蛋白質、脂肪、卵黃素、卵磷脂、維生素和鐵、鈣、 鉀等人體所需要的礦物質^[3]。

蛋糕的麵糊攪拌程度要根據「比重」判斷

雞蛋是製作蛋糕重要的原料之一，在蛋糕製作過程中，麵糊的攪拌是影響蛋糕成敗的關鍵，因為麵糊在攪拌過程中會不斷地拌入空氣，攪拌程度恰當與否會決定蛋糕的品質。

為此我們需要根據不同類型蛋糕之標準比重，作為攪拌程度的參考，比重是蛋糕「麵糊的重量」與「體積」的比，計算公式為：

比重 = 相同容積之麵糊重／相同容積之水重

空氣拌入愈多，蛋糕的比重愈小，烤出來的蛋糕體積愈大，組織亦較鬆軟。如果過度攪拌，則因拌入太多的空氣，蛋糕組織會變得粗糙，氣孔太多，使烤出來的蛋糕水分損失太多。若攪拌不夠，則拌入的空氣太少，蛋糕進爐後膨脹無力，內部組織堅韌，所以每種蛋糕在攪拌時其麵糊都有一定的比重^[5]。

至於蛋糕的種類，可依照使用的原料、攪打方式和麵糊性質的不同分為三大類，分別為麵糊類、乳沫類和戚風類三種。

蛋糕分成麵糊類、乳沫類和戚風類

一、麵糊類（batter type）蛋糕

是利用大量的固體氫化油脂（shortening），以粉油或糖油拌合法，使麵糊於攪拌時能拌入空氣，進爐烤焙受熱後讓蛋糕體膨大。攪打完成之麵糊在三類蛋糕中的比重最大，約為 0.85；配方中油含量也是三類蛋糕中最高，是為了潤滑麵糊，產生柔軟的組織。

當配方中油脂含量佔麵粉量的 60% 以上時，不需使用化學膨大劑，只要利用油脂在攪拌過程中拌入空氣即可使蛋糕膨脹；當油脂用量低於 60% 麵粉量時，則需要添加發粉或小蘇打以幫助蛋糕膨大。

該類蛋糕組織緊密堅實、口感較硬，風味濃郁潤醇，如奶油蛋糕、水果蛋糕、磅蛋糕等皆屬之。

二、乳沫類（foam type）蛋糕

是利用雞蛋的起泡性，將其與砂糖攪拌拌入大量空氣形成泡沫（泡沫即是將空氣保留於蛋白質薄膜中），再拌入經過篩的粉料後烤焙，過程中氣泡因受熱而持續膨脹，最終薄膜固化而形成蛋糕的支架與組織。

乳沫類蛋糕可不需添加膨大劑，麵糊比重約為 0.46，產品組織鬆軟且富彈性，又可因使用雞蛋的成分不同，又分成：

• 蛋白類（meringue type）：僅使用「蛋白」作為蛋糕膨發的主要原料，如天使蛋糕。
• 海綿類（sponge type）：使用「全蛋」或「蛋黃」作為蛋糕膨發的主要原料，如海綿蛋糕、蜂蜜蛋糕、瑞士捲的蛋糕體。

三、戚風類（chiffon type）蛋糕

綜合麵糊類與乳沫類蛋糕的做法，在製作時分別製作「麵糊」與「蛋白霜」，最後將兩者拌勻後送入烤箱烤焙成型。同時具有麵糊與乳沫的特性，水分含量豐富，鬆軟度亦介於乳沫類與麵糊類之間，

麵糊比重最小，約為 0.43，蛋糕體積最大，組織細緻鬆軟，水分充足，口感清淡不膩。為國內消費量最大之蛋糕，如戚風蛋糕、鮮奶油蛋糕（生日蛋糕）即屬之^{[3, 6]}。

雞蛋在蛋糕中所提供的功能

不管是哪種類型的蛋糕，雞蛋在蛋糕中具有以下功能：

一、黏結作用

在蛋糕製作過程中，雞蛋的「蛋白」可以打發形成安定的泡沫（即蛋白質變性），加入麵粉攪拌後，「雞蛋的蛋白質」與「麵粉的麵筋」相互黏結形成複雜的網狀結構，直到烤焙受熱而形成蛋糕組織，此功能在乳沫類蛋糕的製作更為重要。

二、膨大作用

麵糊受熱時，蛋所形成的泡沫內部所包圍的氣體受熱而膨脹，增大蛋糕體積，因此蛋的打發性質是決定蛋糕體積與顆粒組織柔軟之最重要因素。

三、柔軟作用

蛋黃具柔軟作用，主要是因蛋黃內含的油脂比例較高，且蛋黃本身所含的卵磷脂為非常有效的乳化劑（編按：可以將原本不互溶「油脂」和「水」均勻混合，使界面消失）。

四、顏色

蛋的顏色能賦予蛋糕美觀的黃色色澤，如海綿蛋糕需要有良好之黃色。

五、營養價值

蛋加入產品內可提高營養價值^[6]。

沒有雞蛋的「旦糕」開始興起

蛋具有黏結、膨大、柔軟蛋糕組織等作用，賦予蛋糕悅目的顏色及增加營養價值，要是製作蛋糕沒有蛋，似乎做不出美好的蛋糕。

不過現在有一種無蛋「旦糕」，在這波嚴峻的缺蛋危機中異軍突起，究竟有哪些東西可以取代蛋做旦糕呢？我們就在下篇揭曉吧！

1. 東森新聞，2023。獨／蛋量減價格漲 佳湘麵包暫停售蜂蜜蛋糕、布丁。
2. 楊惠琪，2023。獨／缺蛋看不到盡頭！雞蛋糕名店「澎湖龜」宣布今年暫停營業。ETtoday新聞雲。
3. 施明智，2022。食物學原理 (第四版)。新北市：藝軒圖書出版社。
4. 行政院農業委員會，2010。認識農產。食農教育資訊整合平臺。
5. 梁麗卿，2003。無蛋蛋糕製作技術之研究。國立屏東科技大學碩士學位論文。屏東。
6. 陳欣妤，2006。攪打時間與添加物對取代蛋之海綿蛋糕品質影響。實踐大學食品營養與保健生技研究所碩士學位論文。臺北。