與其放生 不如認養棲地

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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• 編按：在台灣蚯蚓養殖市場中紅蚯蚓「太平二號」這個江湖渾名裡面，其實混雜著三個不同種的蚯蚓，在這個系列文章的開頭作者解釋了這段太平二號奇妙旅程的來龍去脈，也分別介紹了三種蚯蚓中的兩種——歐洲紅蚯蚓、印度藍蚯蚓。接著將繼續介紹第三種太平二號，讓我們掌聲歡迎「非洲夜蚯蚓」出場！

談完了太平二號裡最大宗的歐洲紅蚯蚓，以及混在其中的本土種類印度藍蚯蚓之後，我們來說說這裡頭的最後一種蚯蚓：尤金真蚓。

照慣例還是要說，尤金真蚓這個從學名 Eudrilus eugeniae 翻譯而來的中文名字，對一般人來說可能不太好記也沒什麼意思，幸好這種蚯蚓有個赫赫有名的英文俗名 African Night Crawler，所以我們就叫牠非洲夜蚯蚓，簡單又好記。

除此之外，非洲夜蚯蚓這名字也透漏了一些訊息。首先，牠是從非洲來的種類。而且根據訪查到的線索，這種類是近五年由某幾家蚯蚓養殖業者私下引進台灣養殖的，所以牠徹頭徹尾是個剛進國門的外來種，以後會乖乖的待在養殖場中勤奮工作不會外逃，還是逸出到野外變成入侵種，還是個未定之數。其次，夜蚯蚓的名字表示牠晚上常常會爬出來亂走，在養殖管理上或許更需要留心一些。

============貼心提醒：以下含有真實蚯蚓圖============

非洲夜蚯蚓長什麼樣？

非洲夜蚯蚓的體型明顯比歐洲紅蚯蚓和印度藍蚯蚓大很多。非洲夜蚯蚓體長 9~19 公分，幾乎是歐洲紅蚯蚓和印度藍蚯蚓的兩倍，而且在養殖狀況良好時，甚至可以長達 25~40 公分！當然，寬度上也比歐洲紅蚯蚓和印度藍蚯蚓大上一號，因此光是以體型來區分，碩大的非洲夜蚯蚓就已經夠搶眼了。另外，非洲夜蚯蚓的尾端會漸漸變得細而扁，和粗大前端相比顯得有點營養不良的感覺，這也是牠在體態上可供鑑定的特徵。

在體型以外，非洲夜蚯蚓的體色紅褐、藍紫、或偏黃，但無論如何這體色到了變細變扁的尾端都會變淡，因此尾部看起來半透明，營養不良的感覺又更重了點。還有，和印度藍蚯蚓一樣，非洲夜蚯蚓身上也會有強烈的藍紫色繞射光澤，而且也是在前端比較顯眼。但還是再次強調，這樣的光澤就像體色一樣很容易因為環境和基質的狀況而變，並不是一個穩定的特徵。

最後，想要好好的鑑定非洲夜蚯蚓，不可避免的還是得回到環帶型態和位置上。非洲夜蚯蚓的環帶和印度藍蚯蚓一樣，都是在比較靠近前端的位置。精確的說，是從第 13 或 14 節開始到第 18 節，而不像歐洲紅蚯蚓那樣從第 25 節之後才開始。不過，非洲夜蚯蚓的環帶會膨大，這就跟印度藍蚯蚓不一樣了。

非洲夜蚯蚓又怎樣？

非洲夜蚯蚓是個熱帶的種類，可接受的溫度在攝氏 16~32 度之間，最適溫度則是 25 度。和印度藍蚯蚓比起來，非洲夜蚯蚓一樣的不耐寒卻也稍不耐熱，在 30 度以上的生長繁殖效率就開始下降，12 度以下或 30 度以上都會讓幼體死亡。至於濕度，非洲夜蚯蚓也偏好高溼的環境，最適合的濕度是 80%，濕度在 70~85%之間對牠來說是如魚得水。

還有，非洲夜蚯蚓雖然這麼大一條，生活史和歐洲紅蚯蚓以及印度藍蚯蚓其實不相上下。牠的壽命有一到三年，但從卵繭孵化之後的非洲夜蚯蚓只要 35~50 天就可以成熟，交配之後最快一天就可以開始產卵繭，平均每兩天就可以生下一顆，而且一次交配就可以在往後 300 天之中持續產卵繭。卵繭 12~16 天就孵化，孵化率 75~85%，每顆卵繭裡面平均有 2~2.7 隻幼體，最高記錄是一顆卵繭孵出了 8 隻幼體。

綜合來看，非洲夜蚯蚓這麼大一隻也只要 50~70 天就可以產生下一個世代，比起一半大小的歐洲紅蚯蚓（45~51 天）和印度藍蚯蚓（40~50 天）只是稍慢了點。若是比較族群數量翻倍增長的速度，非洲夜蚯蚓其實是目前介紹過的這三者之中最快的。根據印度的報告，只要 90 天，非洲夜蚯蚓的數量就可以增長為 18 倍，比起印度藍蚯蚓（14 倍）和歐洲紅蚯蚓（12 倍）都來得快。

偷偷引入，還混進太平二號裡

和歐洲紅蚯蚓一樣，非洲夜蚯蚓也是個歷史悠久的養殖種類，早早就被人類大量的繁殖，攜帶到世界各地使用。1867 年被命名之後，不過是四十年的光景，非洲夜蚯蚓就從原產地西非地區（幾內亞灣海岸週邊的國家如獅子山、賴比瑞亞、象牙海岸、迦納、多哥、奈及利亞、加彭、喀麥隆、剛果等），在人類的協助之下擴散到整個赤道非洲區域以及印度，然後過了一百年，又繼續引入到北中南美洲、歐洲、澳洲、以及東南亞如菲律賓、印尼、泰國、馬來西亞和越南。

然後，這幾年就被蚯蚓養殖業者私下引入進台灣了。

姑且不論這樣私下引進生物來養殖的違法之虞，令人不解的是，引入的蚯蚓養殖業者居然把非洲夜蚯蚓跟原本養殖的「太平二號」混在一起出貨，甚至混在一起養。就因為引進非洲夜蚯蚓的始作俑者一念之間，使得全台各地不知情的蚯蚓養殖場和家庭養殖箱中，在本來號稱「太平二號」紅蚯蚓裡，幾乎都又混入了或多或少甚至過半數的非洲夜蚯蚓。

身為「太平二號」大宗的歐洲紅蚯蚓是溫帶種，卻混進了熱帶種的非洲夜蚯蚓，兩者需要和偏好的環境條件不盡相同。再加上非洲夜蚯蚓的習性就是喜歡晚上出來四處亂走，飼養箱如果沒有蓋好防逃就會爬出來，隔天早上就滿地蚯蚓，跟相對乖順不亂跑的歐洲紅蚯蚓大相逕庭。這樣混一起飼養出貨，恐怕造成不少後續管理的困擾與困惑。

• 夜半到表面爬來爬去亂走的非洲夜蚯蚓

入侵台灣生態的隱憂

最令人擔心的是，非洲夜蚯蚓既然是個熱帶種，又是個移動能力不錯、晚上會出來亂跑的種類，萬一逸出養殖場，很可能可以在同為熱帶亞熱帶的台灣野外存活下來。和同樣是外來種，無法在台灣生存的歐洲紅蚯蚓相比，雖然對溫度濕度的需求看起來差不多，但至少非洲夜蚯蚓是表層底層兩型兼具，比較有能力鑽到土壤中生活。研究也顯示牠可以適應多樣的土壤類型，使得牠逸出後建立野外族群、入侵台灣原生環境的機會大增。若是養殖場在使用上不趕緊小心自律，避免逃逸或隨著蚓糞肥夾帶逸出，再加上台灣時不時會有放生團體買蚯蚓四處放生，非洲夜蚯蚓成為新的入侵種恐怕指日可待。

或許有人會認為，不過只是蚯蚓，入侵了又能怎麼樣呢？的確，非洲夜蚯蚓的野外族群已經在中美洲的高溼高肥的地方如瀑布和河床周圍可以發現，南美洲的花園菜園果園也可見，佛羅里達州的某些湖邊也因為釣客隨手亂倒沒用完的釣餌而有非洲夜蚯蚓的分佈，這些地方目前似乎沒有看到什麼影響。但是，就算不像福壽螺那樣在幾年內馬上帶來嚴重衝擊，入侵種也可能造成長期而緩慢的負面影響。例如台灣滿地都是的嚴重入侵種黃頸蜷蚓，就默默的讓土壤品質劣化；北美洲的森林也因為幾百年前的歐洲引入種而更新遲緩甚至轉為草原，並且間接影響森林底層的蠑螈族群，以及其他可能的後續捕食者。

所以，外來種的事情從來就是賭不得的，誰也不敢保證非洲夜蚯蚓如果在台灣逸出並入侵了會帶來什麼後果。不要逸出養殖場入侵野外是最好，萬一發生了，就只能祈禱牠真的沒有任何負面影響，否則大家只能皮捏著，一起承受這個「歷史共業」了。

參考資料＆延伸閱讀

• Eudrilus eugeniae (Kinberg, 1867), Drilobase.
• Vermicomposting: Recycling Wastes into Valuable Organic Fertilizer
• Eco-taxonomic profile of an iconic vermicomposter — the ‘African Nightcrawler’ earthworm, Eudrilus eugeniae (Kinberg, 1867)
• J. Dominguez and C. A. Edwards. 2010. Biology and Ecology of Earthworm Species Used for Vermicomposting In Clive A. Edwards, Norman Q. Arancon and Rhonda Sherman.(Ed.), Vermiculture Technology: Earthworms, Organic Wastes, and Environmental Management (pp. 27-40). CRC Press.

https://www.newsmarket.com.tw/blog/89773/

介紹完了坊間號稱「太平二號」紅蚯蚓裡面最大宗的歐洲紅蚯蚓之後，接下來要繼續介紹三種蚯蚓的第二種：掘穴環爪蚓。

是的，掘穴環爪蚓這個名稱很拗口，那是因為這也是從學名 Perionyx excavatus 翻譯而來。還好，這一種蚯蚓也有個英文俗名叫做Indian blue worm，所以不如我們就稱呼牠「印度藍蚯蚓」，簡單又好記。

值得一提的是，雖然這種蚯蚓是以印度為稱號，但是牠並不像歐洲紅蚯蚓是1980年前後被人為刻意引進的外來種。早在1930年代，在台的日本蚯蚓學者就已經發表了印度藍蚯蚓的記錄，也就是說，印度藍蚯蚓應該在100年前或更早以前，就被人為從原產地南亞東南亞被帶進台灣，又或者台灣本來也就是印度藍蚯蚓的分佈點之一。總之，既然印度藍蚯蚓已經在台灣耕耘近百年或更久，而且有可能本來就在台灣有分佈，並不一定是人為引入台灣，把牠當作本土種或許也還算合理。

============貼心提醒：以下含有真實蚯蚓圖============

印度藍蚯蚓長什麼樣？

印度藍蚯蚓的體型通常跟歐洲紅蚯蚓差異不大，一般而言也是十公分以下左右，但是有能力長到十幾公分，因此有時是稍長了點，而且，明明長度稍長，但寬度還是跟歐洲紅蚯蚓不相上下，所以整體來看印度藍蚯蚓會有點「細長」或「瘦長」的FU。此外，牠們的頭尾尖尖，跟歐洲紅蚯蚓比較鈍圓的頭尾也相當不一樣。

至於體色，那就是印度藍蚯蚓比較尷尬的特徵了。印度藍蚯蚓的體色差異很大，從深褐色、深紫色、深紅色、鮮紅色、紫色、淺紅色、甚至土黃色都有，所以體色實在很難做為印度藍蚯蚓的特徵。另外，印度藍蚯蚓在背中央有一條明顯的直線從頭通到尾，但是在體色很深的個體上，這條背中線也就非常不容易看到，可能只有在尾部顏色比較淺的地方若隱若現。但無論如何，「太平二號」裡面混雜的三種蚯蚓之中，也只有印度藍蚯蚓會有明顯的背中線，其他兩種可是怎麼樣都看不到背中線的。

等等，體色都講完了，說好的幸福藍色呢？

其實，印度藍蚯蚓的藍應該並不是在講體色的藍，而是牠的體表會有耀眼的藍色繞射光澤。但是很不幸，這種繞射光澤也不是一定都有，生活在潮濕環境的個體的藍色繞射光澤的確耀眼，但是生活在乾燥環境的個體就不太容易出現這樣的光澤。也就是說，這又跟印度藍蚯蚓的體色一樣，不是一個非常穩定的外觀特徵，但如果出現了的話，應該就不會錯認才是。

所以，這裡要再次強調，在蚯蚓的鑑定上，這些體長體寬顏色花紋光澤的外觀特徵其實都不穩定，真正斬釘截鐵的鑑定特徵，還是要回到型態結構上才好。就像之前鑑定歐洲紅蚯蚓所提的一樣，要斬釘截鐵的鑑定印度藍蚯蚓，還是要去看牠的環帶位置還有型態。印度藍蚯蚓的環帶是一段淺色的區域，不會比身體膨大，而且位在第13-17節。當然，不用真的去數，瞄一眼感覺一下環帶的位置是不是在第十幾節的地方就開始，就可以把印度藍蚯蚓跟歐洲紅蚯蚓區分開了。

印度藍蚯蚓很特別嗎？

在台灣，印度藍蚯蚓之所以在養殖場中出現，很可能並不是因為我們刻意養殖，而是牠偷偷跑進去堆置或堆肥中的基材，然後被夾帶進養殖場的結果。因為牠早就存在台灣的野地裡，雖然發現頻率不高，但有時會在潮濕的堆肥、微臭的水溝積土、或是腐爛草堆中大量被發現，所以不知道什麼時候偷跑進去基材中然後跟著一起被養殖，也是很合理的推測。

不過話說回來，印度藍蚯蚓其實也是一個養殖歷史悠久的種類。牠和歐洲紅蚯蚓一樣也是表層型的蚯蚓，只要住在地表的有機質裡頭就可以開開心心。而且因為牠原產於南亞，所以對於溼熱氣候相當如魚得水，在印度、菲律賓和澳洲這些熱帶國家都被用來處理堆肥。印度藍蚯蚓的最適合溫度是攝氏25-37度，因此30度以上的炎熱環境對牠是小菜一碟，倒是溫度低於15度就不利生長，降到4度則僅勉強存活。牠也喜歡高濕的環境，偏好80%左右的濕度，甚至可以在微臭的水溝底泥中成群發現。

此外，印度藍蚯蚓的生活史短、成長迅速、也生得多，和歐洲紅蚯蚓的好用程度不相上下。雖然印度藍蚯蚓的卵繭裡面基本上只會孵出一隻幼體，極少數情形才會孵出兩三隻幼體，但從卵繭孵化以後只要20-28天就可以成熟，交配後如果環境適宜，每天可以生下一顆甚至近三顆卵繭，而且卵繭只要18天左右就可以孵化，孵化率有九成。綜合來看，印度藍蚯蚓只要40-50天就可以產生下一個世代，繁殖的速率比歐洲紅蚯蚓是有過之而無不及。不過，印度藍蚯蚓的壽命似乎沒有人研究過，但猜想應該平均也有一兩年左右吧。

好蚯，不蚓嗎？

說到這裡，印度藍蚯蚓應該是個非常值得投資養殖的種類才對。牠又耐台灣的溼熱環境，在許多熱帶國家也早就被用來處理廚餘堆肥，又已經可以算是台灣本土種，就算養到逸出也沒有關係。甚至，如果宗教團體止不住放生的癮頭一定要放些什麼的話，放生印度藍蚯蚓這種在野外可以存活的本土種，也比放生即放死的歐洲紅蚯蚓來得好得多。若說印度藍蚯蚓有什麼小缺點，大概就是牠的活動力旺盛，遠比歐洲紅蚯蚓不安於室，比較容易亂跑逃走。這一點，或許是在大規模養殖時要想辦法解決的問題吧。

但是我相信，這種小問題對於有心的養殖業者來說根本不會是問題，是吧？

參考資料＆延伸閱讀

• 台灣蚯蚓研究史
• 台灣蚯蚓資料庫：掘穴環爪蚓
• 台灣生命大百科：掘穴環爪蚓
• 生長與生殖文獻
• 生活史文獻
• Jorge Dominguez and Clive A. Edwards. chapter 3: Biology and Ecology of Earthworm Species Used for Vermicomposting, p27-40. in Vermiculture Technology: Earthworms, Organic Wastes, and Environmental Management.Edited by Clive A. Edwards, Norman Q. Arancon and Rhonda Sherman. CRC Press 2010.