各國審美觀的差異

本文與 高柏科技 合作，泛科學企劃執行。

當我們談論能擊敗輝達（NVIDIA）、Google、微軟，甚至是 Meta 的存在，究竟是什麼？答案或許並非更強大的 AI，也不是更高速的晶片，而是你看不見、卻能瞬間讓伺服器崩潰的「熱」。

 2024 年底至 2025 年初，搭載 Blackwell 晶片的輝達伺服器接連遭遇過熱危機，傳聞 Meta、Google、微軟的訂單也因此受到影響。儘管輝達已經透過調整機櫃設計來解決問題，但這場「科技 vs. 熱」的對決，才剛剛開始。 

不僅僅是輝達，微軟甚至嘗試將伺服器完全埋入海水中，希望藉由洋流降溫；而更激進的做法，則是直接將伺服器浸泡在冷卻液中，來一場「浸沒式冷卻」的實驗。

但這些方法真的有效嗎？安全嗎？從大型數據中心到你手上的手機，散熱已經成為科技業最棘手的難題。本文將帶各位跟著全球散熱專家 高柏科技，一同看看如何用科學破解這場高溫危機！

運算=發熱？為何電腦必然會發熱？

這並非新問題，1961年物理學家蘭道爾在任職於IBM時，就提出了「蘭道爾原理」（Landauer Principle），他根據熱力學提出，當進行計算或訊息處理時，即便是理論上最有效率的電腦，還是會產生某些形式的能量損耗。因為在計算時只要有訊息流失，系統的熵就會上升，而隨著熵的增加，也會產生熱能。

換句話說，當計算是不可逆的時候，就像產品無法回收再利用，而是進到垃圾場燒掉一樣，會產生許多廢熱。

要解決問題，得用科學方法。在一個系統中，我們通常以「熱設計功耗」（TDP，Thermal Design Power）來衡量電子元件在正常運行條件下產生的熱量。一般來說，TDP 指的是一個處理器或晶片運作時可能會產生的最大熱量，通常以瓦特（W）為單位。也就是說，TDP 應該作為這個系統散熱的最低標準。每個廠商都會公布自家產品的 TDP，例如AMD的CPU 9950X，TDP是170W，GeForce RTX 5090則高達575W，伺服器用的晶片，則可能動輒千瓦以上。

散熱不僅是AI伺服器的問題，電動車、儲能設備、甚至低軌衛星，都需要高效散熱技術，這正是高柏科技的專長。

「導熱介面材料（TIM）」：提升散熱效率的關鍵角色

在電腦世界裡，散熱的關鍵就是把熱量「交給」導熱效率高的材料，而這個角色通常是金屬散熱片。但散熱並不是簡單地把金屬片貼在晶片上就能搞定。

現實中，晶片表面和散熱片之間並不會完美貼合，表面多少會有細微間隙，而這些縫隙如果藏了空氣，就會變成「隔熱層」，阻礙熱傳導。

為了解決這個問題，需要一種關鍵材料，導熱介面材料（TIM，Thermal Interface Material）。它的任務就是填補這些縫隙，讓熱可以更加順暢傳遞出去。可以把TIM想像成散熱高速公路的「匝道」，即使主線有再多車道，如果匝道堵住了，車流還是無法順利進入高速公路。同樣地，如果 TIM 的導熱效果不好，熱量就會卡在晶片與散熱片之間，導致散熱效率下降。

那麼，要怎麼提升 TIM 的效能呢？很直覺的做法是增加導熱金屬粉的比例。目前最常見且穩定的選擇是氧化鋅或氧化鋁，若要更高效的散熱材料，則有氮化鋁、六方氮化硼、立方氮化硼等更高級的選項。

典型的 TIM 是由兩個成分組成：高導熱粉末（如金屬或陶瓷粉末）與聚合物基質。大部分散熱膏的特點是流動性好，盡可能地貼合表面、填補縫隙。但也因為太「軟」了，受熱受力後容易向外「溢流」。或是造成基質和熱源過分接觸，高分子在高溫下發生熱裂解。這也是為什麼有些導熱膏使用一段時間後，會出現乾裂或表面變硬。

為了解決這個問題，高柏科技推出了凝膠狀的「導熱凝膠」，說是凝膠，但感覺起來更像黏土。保留了可塑性、但更有彈性、更像固體。因此不容易被擠壓成超薄，比較不會熱裂解、壽命也比較長。

OK，到這裡，「匝道」的問題解決了，接下來的問題是：這條散熱高速公路該怎麼設計？你會選擇氣冷、水冷，還是更先進的浸沒式散熱呢？

液冷與 3D VC 散熱技術：未來高效散熱方案解析

傳統的散熱方式是透過風扇帶動空氣經過散熱片來移除熱量，也就是所謂的「氣冷」。但單純的氣冷已經達到散熱效率的極限，因此現在的散熱技術有兩大發展方向。

其中一個方向是液冷，熱量在經過 TIM 後進入水冷頭，水冷頭內的不斷流動的液體能迅速帶走熱量。這種散熱方式效率好，且增加的體積不大。唯一需要注意的是，萬一元件損壞，可能會因為漏液而損害其他元件，且系統的成本較高。如果你對成本有顧慮，可以考慮另一種方案，「3D VC」。

3D VC 的原理很像是氣冷加液冷的結合。3D VC 顧名思義，就是把均溫板層層疊起來，變成3D結構。雖然均溫板長得也像是一塊金屬板，原理其實跟散熱片不太一樣。如果看英文原文的「Vapor Chamber」，直接翻譯是「蒸氣腔室」。

在均溫板中，會放入容易汽化的工作流體，當流體在熱源處吸收熱量後就會汽化，當熱量被帶走，汽化的流體會被冷卻成液體並回流。這種利用液體、氣體兩種不同狀態進行熱交換的方法，最大的特點是：導熱速度甚至比金屬的熱傳導還要更快、熱量的分配也更均勻，不會有熱都聚集在入口（熱源處）的情況，能更有效降溫。

整個 3DVC 的設計，是包含垂直的熱導管和水平均溫板的 3D 結構。熱導管和均溫板都是採用氣、液兩向轉換的方式傳遞熱量。導熱管是電梯，能快速把散熱工作帶到每一層。均溫板再接手將所有熱量消化掉。最後當空氣通過 3DVC，就能用最高的效率帶走熱量。3DVC 跟水冷最大的差異是，工作流體移動的過程經過設計，因此不用插電，成本僅有水冷的十分之一。但相對的，因為是被動式散熱，其散熱模組的體積相對水冷會更大。

從 TIM 到 3D VC，高柏科技一直致力於不斷創新，並多次獲得國際專利。為了進一步提升 3D VC 的散熱效率並縮小模組體積，高柏科技開發了6項專利技術，涵蓋系統設計、材料改良及結構技術等方面。經過設計強化後，均溫板不僅保有高導熱性，還增強了結構強度，顯著提升均溫速度及耐用性。

隨著散熱技術不斷進步，有人提出將整個晶片組或伺服器浸泡在冷卻液中的「浸沒式冷卻」技術，將主機板和零件完全泡在不導電的特殊液體中，許多冷卻液會選擇沸點較低的物質，因此就像均溫板一樣，可以透過汽化來吸收掉大量的熱，形成泡泡向上浮，達到快速散熱的效果。

然而，因為水會導電，因此替代方案之一是氟化物。雖然效率差了一些，但至少可以用。然而氟化物的生產或廢棄時，很容易產生全氟/多氟烷基物質 PFAS，這是一種永久污染物，會對環境產生長時間影響。目前各家廠商都還在試驗新的冷卻液，例如礦物油、其他油品，又或是在既有的液體中添加奈米碳管等特殊材質。

另外，把整個主機都泡在液體裡面的散熱邏輯也與原本的方式大相逕庭。如何重新設計液體對流的路線、如何讓氣泡可以順利上浮、甚至是研究氣泡的出現會不會影響元件壽命等等，都還需要時間來驗證。

高柏科技目前已將自家產品提供給各大廠商進行相容性驗證，相信很快就能推出更強大的散熱模組。

• 文／何崇瑋

為何美感會因人而異？

由內政部舉辦的「身分證明文件再設計」大起爭議，網路票選獲得將近十萬高票的作品沒有獲得評審的青睞，而評審選出的作品卻只獲得寥寥可數的 46 票，這讓許多人對「審美觀」產生質疑：「究竟是評審曲高和寡？還是大眾的美感有待討論？」

不過，在這快節奏的時代，大量資訊的出現分散了人們的注意力，這可能造成人們的對作品美醜喜好的票選只憑一眼就決定，就如作家盛浩偉所言：「網友比較可能先是單點式的（甚至少數有心人才會認真瀏覽全部作品），但評審卻先是全面式地接收」。難道大眾的審美就真的比較膚淺且不如評審嗎？

心理學上如何看人們的「審美」？

什麼樣的事物會讓人覺得美，心理學上有個著名的「審美流暢理論（Aesthetic fluency）」（Reber, Schwarz & Winkielman, 2004）。這理論非常「簡單直白」： 當觀賞者欣賞一事物時，如果大腦愈能順暢地解讀，觀賞者愈會覺得美。

因此，「美」是來自於大腦的認知處理歷程，當認知處理愈順暢時，觀賞者會感到愉悅進而感受到「美」。後人也研究發現，當圖形愈複雜、結構愈不對稱，大腦處理會愈不順暢，人會因而覺得圖形愈不美，反之亦然（Jacobsen, Schubotz, Höfel & Cramon, 2006）。在真實生活中也可以發現人們對對稱結構的著迷，就是因為大腦處理起來輕鬆順暢，如此才美。

此理論的精隨在於融合了對美的「客觀」與「主觀」：物品本身的特性會影響處理歷程順暢與否，例如對稱性；人過去的知識經驗也會影響事物解讀的處理歷程，因此才會有著「情人眼裡出西施」，不同人有著不同的美感。

當然，人的美感並非如「流暢理論」這麼簡單！

之後，有許多學者發現「審美流暢理論」並不能完美解釋人的審美。例如，按照「審美流暢理論」，人看到新事物時並不會感受到美，因為缺乏過去經驗，大腦無法順暢處理。但研究發現並非如此，人在欣賞新物品時也會感到美，且愈典型常見的事物也並不一定會覺得美（Blijlevens, Carbon, Mugge & Schoormans, 2012）。生活中也可以發現人們對新物品感受到美的例子，2007 年 Steve Jobs 展示第一代 iPhone 時，iPhone 的設計在當時並非手機的典型，人們卻望著 iphone 讚嘆它的美。相反的，人會看膩常見的事物，你會看著一塊常見的橡皮擦，然後欣賞著橡皮擦的美嗎？

因此後來有學者提出「審美流暢理論」的改版 ：「愉悅─興致的審美模型（Pleasure-Interest Model of Aesthetic Liking, PIA Model）」 （ Graf, & Landwehr, 2015），此理論認為人在觀賞物品前會有所預期（我要來投新身分證的票囉），而在觀賞時勢必會遇到與預期不符的情形（喔！這個身分證設計跟我想像的不一樣），也就是大腦在處理看到的訊息時有了不流暢感（disfluency），此不流暢感會「序列性地」經過兩階段的審美處理：

第一階段：主要是受到物體本身的整體特性所影響，人們看到物體的第一眼時，大腦就會「快速自動地」處理產生不流暢的訊息，大腦並沒有多餘的意識介入。此時的自動處理可能產生愉悅感（哇有我喜歡的粉紅色）或厭惡感（畫面怎麼會有噁心的蟲），這都是受到作品本身特性所影響。

第二階段：當人們想要更進一步想賞物品時，就會進入第二階段。此階段主要受到觀賞者的動機以及背景知識所影響，需要有意識地動用大腦的認知資源。如果人們能動腦順利解開謎題時，會因而產生興致；如果人們就算動腦也搞不懂所看到的東西是何物時，就會因此產生困惑。

我們來做個小實驗，請你一起來觀賞下面這張圖。

是不是讓你產生了興致呢？乍看之下是個白雪公主（第一階段審美），但白雪公主好像有哪裡不一樣（不流暢感），仔細一看就發現原來還有福爾摩斯（第二階段的審美產生興致）。

值得注意的是，如果從頭到尾與預期相符，大腦完全流暢地處理看到的訊息，人就會因此感到無聊。因此，審美並非能讓大腦處理愈流暢愈好，而是要有適當的難度，讓大腦有適當的不流暢感。例如，畫面的「複雜度」會影響著人們的審美，不會太單調又不會太複雜的畫面最會讓人感到賞心悅目（Güçlütürk., Jacobs & Lier, 2016）。

如何用「審美理論模型」解釋票選行為？

前面提到大眾可能膚淺地只憑一眼就進行票選，確實有不少研究證實人會有快速審美的現象。例如，研究者呈現一網頁畫面給受試者看，但只短短呈現 50 毫秒。在這短短 50 毫秒之內，根本還沒仔細看清且還尚未親手操作，就已對網頁外觀產生美醜的印象，就算研究者把畫面呈現時間延長到十倍，其印象評分也與只呈現 50 毫秒一樣（Lindgaard, Fernandes, Dudek & Brown, 2006）。而這種快速審美也會影響後續決策，當人們覺得網站的外觀吸引力愈高，也會覺得網站愈容易使用，對其的信任程度也愈高（Lindgaard, Dudek, Sen, Sumegi, & Noonan, 2011）。此現象不僅止於觀看使用者介面，人對第一次見到的陌生人也是如此（Willis & Todorov, 2006）。

因此，如果網友是快速瀏覽就決定要投票給哪件作品，並沒有花更多的心思欣賞每件作品時，可能就只是讓自己快速審美這些作品。不過如果按照剛介紹的「愉悅─興致的審美模型」，就可發現這種快速審美是因為審美只停留在第一階段，並沒有過多的意識介入。在第一階段，人的確會看一眼就自動地對物品本身的特性評論美醜，但如果是願意花心思去欣賞（例如我想真實了解這件作品），讓自己進入第二階段的審美，說不定就會發現作品在第一階段審美時所沒發現的「美」。

總而言之，的確有可能有些網友的投票是受限於時間緊迫或其他因素，只憑第一印象去投票。但這不是大眾的美學素養膚淺，只是沒有花心思靜下心來好好欣賞而已。

說完了心理學對審美的看法，可以怎麼解讀「新身分證」評審與大眾美感上的不同呢？

剛剛提到的審美模型，有一點很重要：人的背景知識會影響審美。

因此，評審與大眾選出來的作品不一樣就不是一件奇怪的事了。研究也的確發現，「受過美術訓練的專家」與「沒受過美術訓練的一般人」會因為背景知識的不同而有不同的審美觀：一般人覺得抽象畫比較不美，但覺得繪有具體事物的具象藝術比較美；反觀專家不僅覺得具象畫美，抽象畫也會覺得美。研究甚至還發現，「觀賞作品時的生理反應」與「觀賞者對作品『美』的評分」無關，反而是「背景知識」與「『美』的評分」呈現正相關（Van Paasschen, Bacci & Melcher, 2015）。

這時我們來看獲得評審青睞的「新身分證」，請各位想像自己是評審，進入審美第二階段來好好欣賞。此時可以發現，設計獎的新身分證背景有許多「抽象線條」，完全與上述提到的研究一致：專家覺得抽象畫美而生手覺得抽象畫不美。這時你是不是能理解評審為什麼會喜歡這件作品，而大眾比較無感了嗎？

再來我們來看網友票選第一的「新身分證」，可以發現背景有非常具象的圖案──山脈。這時你是不是可以理解為何此件作品相較於設計獎的作品，比較會受到大眾的青睞了呢？

綜合上述，從心理學的角度可以發現，人的審美是有不同階段，而且會受到背景知識所影響的。因此評審或是大眾審美觀有所不同都是正常的，並沒有誰好誰壞的問題，不會有人故意選一件自己覺得不美的作品。這時，您是不是對這次的事件有了不同角度的理解了呢？

• Blijlevens, J., Carbon, C. C., Mugge, R., & Schoormans, J. P. (2012). Aesthetic appraisal of product designs: Independent effects of typicality and arousal. British Journal of Psychology, 103(1), 44-57.
• Graf, L. K., & Landwehr, J. R. (2015). A dual-process perspective on fluency-based aesthetics: the pleasure-interest model of aesthetic liking. Personality and Social Psychology Review, 19(4), 395-410.
• Güçlütürk, Y., Jacobs, R. H., & Lier, R. V. (2016). Liking versus complexity: decomposing the inverted U-curve. Frontiers in human neuroscience, 10, 112.
• Jacobsen, T., Schubotz, R. I., Höfel, L., & Cramon, D. Y. V. (2006). Brain correlates of aesthetic judgment of beauty. Neuroimage, 29(1), 276-285.
• Lindgaard, G., Dudek, C., Sen, D., Sumegi, L., & Noonan, P. (2011). An exploration of relations between visual appeal, trustworthiness and perceived usability of homepages. ACM Transactions on Computer-Human Interaction (TOCHI), 18(1), 1.
• Lindgaard, G., Fernandes, G., Dudek, C., & Brown, J. (2006). Attention web designers: You have 50 milliseconds to make a good first impression!. Behaviour & information technology, 25(2), 115-126.
• Reber, R., Schwarz, N., & Winkielman, P. (2004). Processing fluency and aesthetic pleasure: Is beauty in the perceiver’s processing experience?. Personality and social psychology review, 8(4), 364-382.
• Van Paasschen, J., Bacci, F., & Melcher, D. P. (2015). The influence of art expertise and training on emotion and preference ratings for representational and abstract artworks. PloS one, 10(8), e0134241.
• Willis, J., & Todorov, A. (2006). First impressions: Making up your mind after a 100-ms exposure to a face. Psychological science, 17(7), 592-598.

本文由民視《科學再發現》贊助，泛科學獨立製作

文 / Jia-Bin Huang｜伊利諾大學香檳分校電機工程學系博士候選人

兩個多禮拜前，一位名為Esther Honig的記者發表了一個名為Before & After的專題。Esther想知道各個國家對於美是否有同樣的標準。於是Esther拍了一張自拍照，接著Esther將這張照片發送給世界各地的Photoshop專家請他們 “Make her beautiful”。結果如下圖。這個創意專題引起了大篇幅的媒體報導和討論，讓人們重新反思對於美的追求是否過了頭。

Esther自己是這麼說的

“Photoshop allows us to achieve our unobtainable standards of beauty, but when we compare those standards on a global scale, achieving the ideal remains all the more elusive.” – Esther

但是，若仔細看看這些修改過的照片，大部分的照片似乎僅僅是反映出個人修圖技巧而非反映出各國的審美觀。在這裡我們試著用不同的方法來將Esther的相片轉換到各國不同的臉型。

各國女性的平均臉

那麼要如何取得世界各國不同的臉型呢? 我們首先假設各國女性的平均臉是各個國家中理想的美女。2013年Collin Spears在他的部落格上蒐集了各國女性的正面照片，並將他們做平均。

偵測臉部特徵 （Facial Landmark Localization）

我們首先偵測每一張臉上的特徵點，並且依據眼睛部 位對齊影像（如下圖）。

同樣地，我們也可以用同樣的方法來偵測Esther的臉部特徵。

Face Morphing

有了各國平均臉和Esther的臉部特徵點之後，我們將Esther的臉部形狀轉移（Transfer）到各國的臉型上。從下面十二張動畫可以觀察我們如何將Esther的臉型加上50%的平均臉型的過程。

如果Esther來自… 台灣/韓國/中國/日本/德國/法國/義大利/…

以下是來自四十個國家的Esther !

世界各國女性臉之間的差異

那麼，世界各國的女性臉之間究竟有甚麼差異呢? 我們可以藉由研究各國平均臉的相似程度來試著回答這個問題。

首先，我們可以從這40個國家的平均臉，再做一次平均，得到這位擁有40個國家臉部特徵的混血兒。

接著我們把所有平均臉的臉型都Warp到這個平均臉的臉型上，也就是說，下圖中各國的差異僅剩下膚色。

藉由結合臉型（shape）和外觀（appearance）兩種特徵（Active Appearance Models），我們現在可以比較兩兩之間的相似程度。我們使用了Locally Linear Embedding （code）來將40張各國平均臉投射到2維的平面。在這個embedding空間中，兩兩之間的距離即表示各國臉型和外觀的相似程度。

從這個圖可以觀察到一些有趣的事情。比如說，台灣、中國、韓國、日本等東亞國家均位在座標位置約 （-0.5, 1）左右，泰國和越南非常接近。而歐洲的幾個國家大多位於右半部下方。荷蘭和比利時這兩個國家不只在地理位置相近，這兩個國家的平均臉也十分相似（見右下角）。

原刊載於： Global Beauty Standards?

文/劉以安

編/洪群甯

對自己的外表不滿意，夢想著能變更帥或是耀眼動人嗎?相信大家或多或少都曾經懷抱這樣的想法。但是，長的平凡真的就錯了嗎？研究指出，人們會傾向於信任那些長相平凡，而非擁有被大眾判斷為「有吸引力」臉龐的對象。

較早期的研究曾表示：經過軟體疊加而成的平均臉孔，比單一張特殊臉孔更有吸引力（可以參考〈整形要像林志玲還是安潔莉娜裘莉？〉一文）；但是心理學家蘇菲兒（Carmel Sofer）教授和他的研究團隊卻發現事情可能沒有這麼簡單。他們認為，一個人的臉孔除了反映出有多少吸引力外，還包含了這個人有多值得被信賴。

為了驗證這個假設，研究團隊進行了一項新的實驗：研究人員將一組共92名長相普通之女性臉孔，用軟體合成出一張「大眾臉」；另外把12 名長相出色的女性臉孔合成出了一張「最具有吸引力」的臉。接著他們再將這兩張臉孔依據不同比例混合，創造出9張界於「平凡」和「具有吸引力」之間的臉孔。最後為了避免出現潛在性別差異，只邀請女性參與者觀看並評量這共11張臉，以九點量表來評量這些臉孔（1代表非常不吸引/不可信任；9代表非常吸引/可信任），每位參與者各要重複進行看與評量三次。

結果發現越「大眾典型（typical）」的臉孔越容易使人信任，但是卻不一定最具吸引力的。那為什麼還是有些研究顯示，由多臉平均而成的臉蛋具有吸引力呢？蘇菲兒教授認為，這是因為先前的研究忽略了「可信度」與「吸引力」這兩個變項的關聯，並且將他們混為一談。

除了上述實驗，在另外一組實驗也得出了相同的結果。研究人員發現，平凡臉孔和可信度的關聯不會因為在合成臉孔時使用了少數特殊面孔而改變；同時，使用不同軟體進行合成的動作也不會改變研究結果。

蘇菲兒教授表示：會有這樣的研究結果可能是因為平凡的臉孔讓人感到熟悉；使我們覺得自己與該人屬於同一個文化。因此，新的問題產生了！當我們出國旅行面對不同種族的居民時，這個研究成果還會成立嘛？此外，臉部情緒是否會影響他人對你的信任程度呢？教授笑著說：這就是接下來的實驗了，大家敬請期待。

總之，別再抱怨自己有一張在人群裡無法被認出的大眾臉了，因為它可是能帶來他人對你的信任喔！

參考資料：

1. People trust typical-looking faces most  [Science Daily , December.16,2014]
2. Sofer, C., Dotsch, R., Wigboldus, D. H., & Todorov, A. (2014). What Is Typical Is Good The Influence of Face Typicality on Perceived Trustworthiness.Psychological science, 0956797614554955.