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【記錄】M.I.C. x 民視「科學再發現」:能源 II

羅紹桀
・2014/08/11 ・4917字 ・閱讀時間約 10 分鐘 ・SR值 529 ・七年級

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「試論麻瓜為什麼要用電?」是霍格華滋麻瓜研究的必考考題,對於巫師來說,所謂的能源就是我們麻瓜社會用來代替魔法的東西,冷氣、電腦、智慧型手機,任何能行使神奇功能的東西都需要用到電,但當你在為你的智慧型魔杖充電的時候,你知道你的法力來源在哪裡,又為什麼有時候會失靈嗎?泛科學「M.I.C. x 民視科學再發現:能源 II」邀請到兩位講者,分別是工業技術研究院綠能所電能技術組的梁佩芳組長,還有財團法人船舶暨海洋產業研發中心海洋產業處的湛翔智工程師,談談能源的現在與未來。

淺談智慧電網

https://www.youtube.com/watch?v=yL8lXev6igg

講者:梁佩芳|工業技術研究院 綠能所 電能技術組 組長

成功大學航空太空工程系博士,自1999年起在工研院服務,曾擔任航太中心/系統中心工程師/經理、能環所組務經理/副組長,現為能環所/綠能所組長,—主持能源局「智慧節能網路」至「智慧電網節能控制」系列計畫、—參與能源局「智慧型電表研究」及「智慧電網技術規劃研究」計畫,專長為綠色能源、電控系統。

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電網是什麼?

電從哪裡來?電一定從電廠來的,電廠放電會用高壓送過來,因為這樣能量的流失才會比較少,有多高呢?大電廠出來是是三十四萬五千伏特,當然不能直接用,所以從電廠出來至少經過兩次電壓轉換會先經過一次變電站,電壓會低一點,又經過二次變電站,又再低一點,最後再送給不同的用戶,包括工廠、學校、家庭,進入家庭的通常還會經過一個桿上變壓器,因為家用電的電壓更低,比較大的單位貨大樓自己也有一個變電站,這就是電怎麼來的。

我們為什麼稱之為電網呢?是因為從供應端到需求端是需要一個網路傳下來,有點像一個網子,而北中南的用電量並不相同,所以需求和電廠的的分佈是不一樣的,北部需要比較多的電,所以有時南部電廠還要送電上去,電網和水管送水很不一樣的地方就是,當需求大於供應時,電壓就會往下拉,電就會送不出去,電壓的供需不平衡時,設備會出問題甚至燒掉,所以電的供需必須要隨時保持平衡,水與瓦斯供需不平衡頂多水少用一點或瓦斯少用一點,但電力供需不平衡就會整個垮掉。這就是為什麼要談智慧電網,就是讓它夠聰明不會垮。

用電需求並非一成不變

我們的用電需求並非一成不變。梁組長舉了100年八月十八號當天的用電量表,最底下紅色是核能,綠色是燃煤電廠,這張圖清楚地表示一天當中使用電的供需一直在變化,但供需要平衡怎麼辦,電力公司就會不時開關電廠,台電幾乎幾分鐘就會調整一次電廠,因此及時地調度就是供需平衡中很重要的課題。

如何降低平均停電時間?

我們看電廠穩不穩,有一個參數叫SAIDI(平均停電時間)台灣平均年一戶20分鐘,韓國和我們差不多,新加坡電網比較小好管理是一分鐘,歐洲一個小時。美國則到四個小時。

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但要怎麼降低平均停電時間呢?一般來講,終端的供應線我們叫饋線(舉澎湖為例)圖上綠色是某一個饋線,藍色也是一個饋線,上面有看到一個符號就是電力的開關,這兩個饋線的終端是接在一起的,也就是有些用戶可以從藍色的饋線得到電力供應,也可以從綠得的饋線獲得,但在操作時通常是斷開,這時如果藍色線中間斷了,如果輸配線自動化做得好,它知道藍色線斷了,很快就可以從綠色線那邊供應過來,停電區域就能縮小。所以台灣為什麼輸配電做得不錯,就是因為輸配電自動化做得不錯。

智慧電網

智慧電網在談兩個新的概念,整合新元素和強化功能。

整合新元素的部分,比方說電動車、再生能源、智慧電表、智慧用戶;強化功能例如輸配電自動化的加強,或是提升效率。

下圖是智慧電網典型的示意圖,傳統的智慧電網被理解成樹狀的結構,智慧電網則是像是幾個環串在一起,我們會覺得它不再是傳統一路上送下來,這個電網上有很多地方可以供電,電從哪裡流到哪裡不一定,所以有很多個環,圖中看到的小環表示環內電力可以獨立運作,我們稱它為「微電網」,如果其它電網掛掉的時候它們可以持續供電。智慧電網中有一些新的元素如再生能源、電動車等等,這些是缺乏智慧的電網比較難管理的能源。

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梁佩芳:淺談智慧電網 - YouTube (4)

再生能源

再生能源現在看到比較多的是風力發電機或是太陽光電。但再生能源事實上是相對不穩定的能源,為什麼呢?下圖是在加拿大的某五個風機出力變化圖五天的變化。

梁佩芳:淺談智慧電網 - YouTube

我們可以看到每天的發電量變化不斷,我們可以看到,有些時候幾乎是罷工,有時只有一半的工作量,這代表我們很難控制它們的工作量,有風就有風,沒有風就沒有,風太大的時候也不能轉。舉台灣海峽為例,一年8640小時,台灣海峽滿發時數約4000小時,換句話說,它有一半的時間不太夠力或根本不轉。

太陽光電更慘,舉台灣南部的太陽光電廠為例,平均一天只有四個小時在發電,也就是只有六分之一的時間在發電。

所以再生能源目前有兩個主要的問題:1.長時間的不輸出2.短時間的不穩定

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這就是為什麼我們還是需要火力發電廠和核能,我們需要備一些可控的電廠,舉火電廠為例,火電廠滿發時數是可控的,要整年在燒就整年燒,再生能源只有少數是可控的如地熱,但風力和太陽能就是典型不可控的再生能源。

智慧電表系統

智慧電網的電可能來自不同的來源,用戶我們都視為可以調度的,有時候叫用戶少用一點,有時叫用戶多用一點,但我們怎麼控制用戶,就要有一個溝通的管道,我們必須知道用戶有沒有在用電、用了多少,所以我們需要智慧電表的系統,讓用戶與電力公司雙向溝通,概念很簡單,就是家裡裝一個智慧電表,透過網路送回電力公司,就這樣,台電已經針對高壓用戶做了智慧電表。

智慧電表有什麼好處呢?我們可以利用智慧電表的資訊試圖阻止用電尖峰的產生,例如一些尖峰電價的措施,可能的操作的方式有三種:志願性、競標、直接控制。

志願性:電力公司可能說明天需要大家配合少用點電,可以配合的就上網去登記,可以做願意做的就上去登記,因為有智慧電表所以電力公司會知道你是不是真的有少用電,有真的做的人就能得到獎勵。

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競標:比方說電不夠了,那下一個時段省一度電就給你十塊,有沒有人要?如果願意節電的人不夠,那就十五塊?再看看有多少人。

直接控制:例如和電力公司簽約之後,你家冷氣機就被直接控制了,如果電力不夠就直接把你的冷氣切掉。

總結

沒有能源是沒有成本的,風力發電也會影響到白海豚,太陽光板晶片的製造過程也會有汙染,所以最好的解套方法還是節省用電,而在使用再生能源時,傳統電力也不可能不備著,只是要備多少的問題。電網的「智慧」表現在我們資料的收集和決策的智慧上。

從臺灣探索地球內太空,海洋技術發展機會

https://www.youtube.com/watch?v=QTSrmkbBCHI

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講者:湛翔智|財團法人船舶暨海洋產業研發中心 海洋產業處 工程師

大學畢業前,開始對海洋科技產生興趣,碩士班就讀國立中山大學海下技術研究所,博士班就讀國立臺灣大學工程科學及海洋工程學研究所,從此展開探索地球的內太空—「海洋」。在2007年取得博士學位後,開始從事海洋科學與聲納技術的研究工作,在2012年至財團法人船舶暨海洋產業研發中心服務,開發離岸產業必備的海洋系統和水下技術。

湛翔智:從臺灣探索地球內太空,海洋技術發展機會 - YouTube (2)

海洋的重要性

當我們去探索海洋的環境、資源的時候,我們很習慣把它形容是地球的內太空,所以今天的這個題目定為:「從臺灣探索地球內太空,海洋技術發展機會」關於海洋的重要性,和能源與資源有關的議題我們分成幾個點來介紹:

漁業:因為過去對於食物上的需求,有過漁(過度捕魚)的現象,因為過漁現象導致我們現在淺海抓不到魚,現在我們吃的魚大多是人工飼養或遠洋漁業,這是資源失衡的現象之一。

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船運:在台灣的船運是很明顯的經濟價值,談到能源我們知道台灣百分之九十的能源從船運而來,包含石油、天然氣等等,所以談到能源和糧食,台灣船運是屬於不可或缺的一環。

製造氧氣吸收二氧化碳:海中浮游物種製造地球超過一半的氧氣,吸收二氧化碳。

調節溫度:海洋可調節溫度,減緩氣候的變化。

水循環:海水為水循環中的一部分。

海洋的探測技術與面臨的問題

湛翔智:從臺灣探索地球內太空,海洋技術發展機會 - YouTube

在海洋中不同深度的探測,你所使用的載具和探測的工具是不同的,也要面對不同的問題,列舉如下:

水壓:每潛十公尺水深增加一大氣壓。

電力供應:海中的系統電力供應非常有限,只能靠船上的電纜送電到海面下或是靠本身載具的電池,需要足夠的電力下去又上來。

通訊:電磁波在水下難以到達,比須使用水下聲波作探測,但聲波和電磁波的傳輸速度差很大,所以資訊的速度和量都比較少。

海洋浮標

海洋浮標是一種現代化的海洋觀測設施,它浮於海面上並錨定在指定位置,用來收集海洋環境資料,並能實現數據的自動採集、自動標示和自動發送,它提供給船隻在進出港時安全的訊息,例如風浪過大時不宜進出港口。

大型海洋觀測站

美國布放相當多海洋觀測站,因為美國冷戰時期在海灣設置許多監聽潛艦的聲納系統,冷戰結束後就轉換成海洋觀測站,可以搜集很多海洋裡的資訊包含海流、溫度變化、海中植物等等,所以這些系統的再利用也產生了更多的海洋研究的議題,這樣的系統後來在歐洲發展出更龐大的系統,因為歐盟所訂出來對環境保護的規章遠勝於美國,台灣交通部建設局也有一套,在早期他們的規劃是希望監測東部海嘯的海底地震和海嘯,所以是科學研究旱防災建設的用途。

海洋技術發展機會

在海洋中最大的能源來自於鑽油平台,因為陸地上的石油大多已經挖乾了,所以轉而在海上挖石油,現在全世界有一些很大的鑽油平台,包括美國墨西哥灣、巴西、歐洲北海都有很大的海上油田,這些油田都需要很多的海洋技術,為什麼他們肯投入這麼多的資金做海洋技術呢?因為鑽油平台只要不鑽油幾天,他們就會損失龐大,因為鑽油是不能停的,如果有意外會慘賠,所以寧可投資更多海洋技術確保海上的鑽油平台是安全的。

再生能源的部分則要講到海上離岸風電,下圖所示是全球離岸風電的統計資料:

湛翔智:從臺灣探索地球內太空,海洋技術發展機會 - YouTube (1)

顏色綠色到深藍色的變化代表風速的大小,風速大小代表能截取能源的高低,其中有一個成本的問題,就是離用戶越遠,發電成本就越高,設置風機點的水深越深技術成本也越高,離岸風電有兩個比較熱門的點,一個是北歐已經發展了二十年,另一個在台灣海峽事實上是個新興的市場,但台灣還沒有蓋起來,除了台灣,日本在這一兩年也已經成功建設幾座離岸的風力發電機。

北歐為什麼適合發展離岸風電呢?因為他們本身具有一些鑽油平台,因此有很多現成的海上工程的結構和技術,很順其自然的可以順便發展離岸風電。

台灣的離岸風電

基本上經濟部有一些規劃,但目前還是缺乏大部分的技術,再者就是因為台灣西海岸有很多是出海口,會有很多鬆軟的泥沙堆積在出海口,造成它有很多鬆軟的海床,但很多機具需要立在海床上,加上台灣颱風多、地震多,這些種種的問題是台灣特別要關切的,而離岸風機真正的考驗是要維持,不要蓋了就倒。目前中樣氣象局的海洋浮標都是在近岸,但我們希望將來能有更多離岸觀測站,才能提供更多的安全的資訊,確保海上技術的安全。


【關於 M. I. C.】

M. I. C.(Micro Idea Collider,M. I. C.)微型點子對撞機是 PanSci 定期舉辦的小規模科學聚會,約一個月一場,為便於交流討論,人數設定於三十人上下,活動的主要形式是找兩位來自不同領域的講者,針對同一主題,各自在 14 分鐘內與大家分享相關科學知識或有趣的想法,並讓所有人都能參與討論,加速對撞激盪出好點子。請務必認知:參加者被(推入火坑)邀請成為之後場次講者的機率非常的高!

「M.I.C. x 民視科學再發現」系列活動指導單位為科技部,協辦單位為民視文化、PanSci 泛科學。

有任何疑問,歡迎透過聯絡表單電子郵件、或於上班時段撥打 (02)3322-1768(台灣數位文化協會)聯繫。

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羅紹桀
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目前在美國一家數位行銷公司當SEO分析師,特別愛Google的What People Also Ask功能所以還特地開了一個Youtube頻道專門分享各種關鍵字會觸發什麼PAA。 影片皆有中文字幕歡迎訂閱:https://www.youtube.com/channel/UClgRDretD9XNp3ydod8TIlA/videos

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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

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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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「護國神山」越高 電力壓力越大:臺灣海洋能是解方?
PanSci_96
・2024/11/07 ・3553字 ・閱讀時間約 7 分鐘

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半導體廠和資料中心的耗電量巨大,隨著護國神山的持續壯大,台灣的電力供應是否還能承受這種壓力?

或許,大海能夠給予我們答案。

在我們的周遭,有一個龐大且源源不絕的能源,但卻長期被我們所忽視——大海。太平洋上的鄰居夏威夷,已經部署了一座 1.25 百萬瓦特(1.25MW)的波浪能發電示範裝置,並即將併入夏威夷的電網。雖然這個發電量看似不大,但一台裝置只需要 38 公尺長、18 公尺寬的空間。想要放置更多的裝置,需要更大的空間嗎?大海有的是空間。

看來從海洋中擷取能源,或許就是台灣能源的終極解答。但為什麼還沒有人大力投入這個領域呢?

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從海洋擷取能源

事實上,從海洋中獲取能量的想法並不新鮮。利用海洋的物理或化學特性所開發的能源,稱為海洋能。海洋能可以大致分為多種不同的形式,每種原理各有不同。

首先是波浪能。夏威夷建設的波浪能示範電廠,就是利用波浪的上下運動所產生的位能變化,或者是利用波浪中海水運動所帶有的動能,來產生電力。值得一提的是,無風不起浪。波浪的產生及其動能的來源,來自於風吹過海面時所產生的摩擦力。而風的出現,可能來自地球自轉,或者是太陽加熱地表和空氣所產生的氣壓差,空氣從高壓區流向低壓區,進而產生風。因此,波浪能的源頭其實是地球和源源不絕的太陽能,被視為永續能源。

其次是潮汐能。月球的引力是潮汐漲退的主要原因。潮汐造成海洋水位的變化,產生位能;同時,漲潮和落潮的水流也帶有動能,這兩種能量都可以用來發電。

另一種是海流能。這是利用海洋中洋流流動的能量。例如,台灣附近的黑潮,水流方向不論冬夏,都是由南向北,而且流速相當快,約每秒 1 至 2 公尺。只要在海流中放置水輪機,就能驅動發電機發電。

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接下來是較為特殊的兩種方式。溫差能(OTEC,Ocean Thermal Energy Conversion)利用海水表面和深海之間的溫度差來發電。我們知道,海水表面因為受到太陽照射,溫度較高;越往深海,溫度越低,一般溫差可達 14 至 25 攝氏度。我們可以利用這個溫差來發電,原理類似地熱發電。OTEC 系統除了發電外,還可以結合海水淡化、海洋養殖和空調冷卻系統等多種用途,可謂一舉多得。

最後是鹽差能。這是利用鹹水和淡水之間的鹽度差異所產生的化學電位差來發電。發電廠通常建設在河水和海水的交界處,將海水和淡水當作一個巨大的化學電池的兩極。

台灣適合發展海洋能嗎?

海洋每年蘊藏的能源遠超全球發電需求,潛力無窮。 圖/envato

地球表面約有 70% 是海洋,蘊藏著無窮的潛力。國際能源總署(IEA)在 2007 年發布的報告預估,海洋每年蘊藏了 21,100 到 93,100 太瓦小時的發電量。作為對比,根據統計公司 Statista 的資料,2022 年全球總發電量為 29,165 太瓦小時。也就是說,海洋蘊藏的能源,足以供給全球所需,甚至可能多出數倍。

海洋能除了蘊藏量龐大之外,發電不需要佔用陸地,又屬於不會造成環境污染的可再生能源,具備多重優勢。既然如此,為什麼我們不大力發展海洋能呢?畢竟台灣四面環海,感覺應該非常有利於開發海洋能。但事實上,不是每一種發電方式都適合台灣。

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根據工研院於 2018 年整理的資料,台灣的地理環境較有潛力發展的是波浪能、溫差能和海流能。在詳細介紹這些能夠發多少電之前,我們先有個概念作為對照。2023 年,台電系統(不包括民營電廠)發電總裝置容量約為 55 吉瓦(GW),而目前封存的核四,兩部機組的總裝置容量為2.7 GW。

首先,波浪能發電適合的區域包括東北角外海、富貴角一帶,以及澎湖和雲林、彰化外海,發電功率有望達到 2.4 GW。溫差能發電適合的範圍則在花蓮、台東外海,具有 2.8 GW 的發電潛力。至於海流能發電,適合的地區在富貴角、澎湖水道(台澎海峽),以及東部外海的黑潮,共有 4.2 GW 的發電潛力。此外,在金門和馬祖,也有一些潮汐能發電的潛力。

總計而言,台灣的海洋能蘊藏量至少有 9.4 GW 的潛力,相當於七部核能機組的發電量。這樣的發電潛力也意味著巨大的經濟價值,估計海洋能市場的產值可達數兆台幣。

發展海洋能的困難之處

既然海洋能蘊藏量龐大,為什麼我們至今未見台灣有大規模的海洋能開發計畫呢?

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首先,海洋能的技術發展仍存在許多挑戰。在各種海洋能中,潮汐發電目前最接近成熟的商業化階段,且已有正在運作的商業發電廠。例如,全球有十多座潮汐發電廠在運作中,其中韓國的始華湖潮汐發電廠是全球最大的,發電容量達 254 MW。此外,還有一些潮汐發電廠處於規劃或建造階段。

然而,潮汐發電的效益取決於潮差(滿潮和乾潮之間的水位差)的大小。一般而言,需要潮差達到 5 公尺以上才有經濟效益。台灣除了金門、馬祖等外島之外,潮差均不足5公尺,因此潮汐發電的潛力較低,並非首選。

至於台灣適合發展的波浪能、溫差能和海流能,目前全球的發展進度都較為遲緩。以波浪能發電為例,雖然蘇格蘭曾有過小規模的商業化案例,但已經退役。不過,最近也有新的波浪能計畫正在進行,包括本文開頭提到的夏威夷案場,這是愛爾蘭公司 OceanEnergy 在夏威夷設置的波浪能轉換器 OE-35,裝置容量為 1.25 MW。另外,瑞典公司 CorPower Ocean 在葡萄牙設置了 C4,裝置容量為 600 kW。雖然規模不大,但已達到商業化的程度,有望在不久的將來成為新的商業化發電方式。

至於溫差能、海流能和鹽差能,都還處於技術發展或小規模實驗測試階段,距離成功商業化發電還有一段路要走。

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那麼,海洋能發展緩慢的原因是什麼呢?技術層面是一大挑戰。首先,海水對電器設備具有腐蝕性。同時,海上的強風大浪可能造成設備損壞。海洋生物也會附著在設備上,影響其運作效能。因此,打造耐用且抗生物附著的海洋能發電設備,本身就是一個巨大挑戰。

海洋能發展緩慢因設備易腐蝕、受強風大浪及生物附著影響。圖/envato

此外,即使我們能夠製造出能夠承受各種海洋環境的發電裝置,是否能長期高效地發電也是一個問題。如果無法建立耐用且具有一定規模的海洋能發電設施,成本將無法下降,進而阻礙海洋能的開發。

台灣在海洋能開發的進展

波浪能方面,工研院開發了「懸浮點吸收式波浪發電」系統,包含具有運動模組和浮筒模組的上浮體,以及具有穩定作用的下浮體。當波浪經過時,上、下浮體會產生相對運動,能量擷取系統藉此吸收波浪的能量。

國家海洋研究院則與台灣海洋大學合作,進行「振盪水柱式波浪發電系統」的研究。該系統利用波浪的上下擺動,擠壓空氣艙內的空氣,將空氣擠出至口徑較小的排氣口,造成空氣流速加快,進而驅動排氣孔中的扇葉發電。成大也有實驗室透過數值分析軟體,進行發電裝置最佳化設計的研究。

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海流能方面,國家海洋研究院、台灣大學、中山大學和台灣海洋大學均參與了「浮游式洋流發電機組」的研發。發電機艙採流線型設計,類似一台風箏。機艙後方的葉片在受到洋流衝擊後轉動,驅動發電機產生電力。目前,20 kW 級的發電機組「錨碇」已在90公尺深的海中初步測試成功。中研院也正在研發 100 kW 等級的渦輪機,預計今年在台東外海下水測試。

在進度較慢的溫差能發電方面,台泥預計在和平火力發電廠打造台灣第一個溫差能發電系統。

未來展望與政策目標

不知不覺中,台灣在海洋能的開發上已經投入了不少資源,雖然還需接受海洋環境的考驗,但前景可期。根據目前的政策目標,台灣將從技術較為成熟的海洋能開始,分階段推進。目標是在 2030 年完成 10 萬瓦特到 100 萬瓦特等級的示範發電機組,並於 2035 年設置 100 萬瓦特到 1000 萬瓦特的商業發電機組。根據屆時的技術發展狀況,期望在 2050 年達成裝置容量 1.3 至 7.5 GW 的目標。

在政策執行方面,海洋能開發涉及多個部會的管轄,如環境部、農業部漁業署、內政部國土管理署等。為簡化申請流程並促進開發,設立單一窗口相當重要。值得一提的是,根據最近的消息,台灣已有民間公司提交了 100 kW 的波浪能示範電廠申請,預計最快在 2025 年完成台灣首個海洋能示範場。

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台灣作為四面環海的島國,有機會在這個領域取得突破,為未來的能源供應找到新的解決方案。

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太空種電?不受天氣影響的發電廠登場,人類將迎來能源自由?
PanSci_96
・2023/08/12 ・4585字 ・閱讀時間約 9 分鐘

要核能、綠能、還是天然氣?大家不用吵了,因為讓我隆重介紹,宇宙太陽能準備登場,地球將進入能源自由,人類文明將邁入下一個時代!

雖然只是邁入第一步,但我沒有在開玩笑,美國、日本、歐盟、英國都陸續展開宇宙太陽能計畫,預計在太空中布下大量太陽能板,將取之不盡的能量,不分晝夜、不分天氣地將能量源源不絕的傳回地球。而且第一階段的測試,已經在宇宙中測試成功了!

宇宙太陽能真的可行嗎?我們離能源自由,還有多遠?

為什麼要去太空中進行太陽能發電?地面太陽能的困境

台灣要選擇哪種能源配比,各方論點各有道理。而同樣的問題,不只是台灣,對世界各國來說都是爭論不休的議題。面對這樣的困境,竟然有人提議往太空探索,去太空中進行大規模太陽能發電,並將能量傳回地球,成為宇宙太陽能電廠,一舉解決所有能源問題。可是就算不去太空,在地面上的太陽能近年來成長迅速,安裝量和產量都持續增加,為什麼非得跑到太空中去做一樣的事呢?

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雖然太陽能板的設置成本近年來降低很多,能不能穩定發電卻要看老天臉色,而且需要的佔地面積廣大。世界上只有少數幅員廣大,日照充足的國家可以打造 GW 等級的太陽能發電廠,像是印度,中國,以及中東地區。許多地方例如台灣,多以民間業者小規模發展為主,很難建設大規模的太陽能發電廠,如果要大規模使用農地、魚塭、屋頂種電,也有許多問題等待解決。

不過只要把太陽能搬到外太空,就可以大喊:「解開束縛、重生吧!太陽能,我還你原型!」

首先,太空中可以接收到更多的陽光。由於太空中沒有夜晚,所以軌道上的衛星幾乎可以 24 小時暴露在陽光之下。此外,太空中的陽光不會像地面上的冬天或傍晚,有傾斜入射的問題。太陽能板可以隨時指向太陽的方向,和太陽光的方向保持垂直,接受百分之百的陽光照射。根據計算,同一塊太陽能板放在太空中可以接受到的陽光量至少是地表的三倍以上。

地球上陽光傾斜入射的問題示意圖。圖/PanSci YouTube

另外,地球的大氣其實幫我們阻隔了許多陽光,保護地表上的我們不會被瞬間曬傷。就算是晴朗無雲的日子,大氣層還是會散射掉許多的陽光。太空中的太陽輻射比地表強上不少,大約多了 40% 左右。

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綜合前面所說的,只要把現有的光電材料放到衛星軌道上,就可以輕鬆獲得約四倍的發電量。此外還不需要任何占地,不會對環境生態帶來負面影響。

太空種出的電要怎麼運回地球?

你可能會好奇,在太空中收穫這麼多太陽能,要怎麼運回地球給大家使用呢?難道要存在電池裡再回收嗎?科幻大師艾西莫夫早在 1941 年就想過這個問題了。在他的短篇小說《理性》中,各個太空站會再收集太陽能之後,用微波光束將能量傳送至不同行星,也就是遠距無線傳輸能量。

雖然這種技術在當時屬於科幻情節,但現在的我們知道這樣的技術在原理上可能辦到的。在我們介紹無線獵能手環那集,我們有提到電磁波傳遞能量的問題,就是能量會以波源為中心向外發散,並且能量隨著距離快速衰減。想要高效率傳輸能量,如果不想接條線,就必須使用指向性的波源,將能源都集中到一點。

現在,我們使用多個天線組成陣列,並調整他們的相位,讓各個天線發出的微波產生干涉,形成筆直前進的單方向微波束,將能量精準發射到遠處的一個點。除此之外,因為選擇的電磁波頻段是微波,就像手機訊號可以穿過牆壁到你的手機一樣,特定頻率的微波也能穿透大氣層或雲層的阻擋。即使地球上的我們是下雨天,宇宙太陽能仍能透過微波將能量傳至地表,大幅降低天氣造成的影響。

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所以,只要把所有太陽能板發射到地球同步軌道上,讓它們在軌道中展開,組裝成大還要更大,邊長長達數公里的超大太陽能板。這樣空中太陽能發電廠就會一直維持在天空中的某一點,地面的我們,只要蓋個微波接收站就可以了。當然要將所有設備發射到地球同步軌道上所費不貲,較可行的做法是先用火箭將衛星射入高度較低的低地球軌道中,再利用衛星本身的離子噴射等方式把自己慢慢推到地球同步軌道。

太空太陽能發電廠概念圖。圖/Space.com

這個主意,在 1968 年工程師 Peter Glaser 就在 Science 期刊上提出,還向美國政府申請了專利。當時,美國能源局和 NASA 也覺得這個概念挺「有趣」的,針對宇宙太陽能做了一系列的調查並提出了正式的可行性報告。不過當時各方面的技術未成熟,無法進行測試。最重要的是,要把一整個太陽能發電廠射到太空,實在要花太多錢,產出的電根本就不敷成本。

好消息是,太空運輸成本近年來已經降低很多。SpaceX 的獵鷹九號火箭將每公斤物質運到低地球軌道的成本,只需要約三千美元,是過去使用太空梭運載的二十分之一。這讓宇宙太陽能的可能性,從僅只於科幻,搖身一變成為潛力無窮的未來能源。

宇宙太陽能離我們有多遠?

從美國、英國、歐盟到日本,都已經放話要加入這場全新的太空能源競賽。領跑者之一是日本的太空機構,宇宙航空研究開發機構 JAXA,預計在 2025 年前後展開從太空向地面送電的實驗,並在 2030 年左右開始試運轉宇宙太陽能機組,是有生之年就能看到的成果!

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從宇宙航空研究開發機構 JAXA,預計在 2025 年前後展開從太空向地面送電的實驗,並在 2030 年左右開始試運轉宇宙太陽能機組。圖/PanSci YouTube

這個時程也不是信口開河,日本在 1980 年代左右便開啟了宇宙太陽能計畫。經過數十年的規劃與研發, JAXA 已在 2015 年進行地面測試,成功將電能傳輸到 55 公尺外的接收天線,驗證遠距傳輸能量的可行性。這個實驗相當重要,因為在發射成本的問題解決之後,宇宙太陽能要面對的下一個難題,就是如何有效地從外太空軌道遠距送電。雖然我們已經知道可以透過干涉的方法,讓微波束直線前進,但實際運作時,還是會有一個很小的發散角,不會完全平行。

JAXA 已在 2015 年進行地面測試,成功將電能傳輸到 55 公尺外的接收天線,驗證遠距傳輸能量的可行性。圖/PanSci YouTube

失之毫釐。差之千里。地球同步軌道離地表可是有三萬六千公里,小小的發散角到地面就會嚴重發散,地面的接收天線尺寸也不可能無限擴張。這任務的難度差不多等於要從操場的一端用雷射筆打到另一端的蚊子,非常困難。JAXA 的天線雖然目前還未達到需要的準度,但是發散角已經能控制在 0.15 度左右,足以從較低的低地球軌道傳輸能量回地球,做初步的測試。

從還處在規劃階段的日本,瞬間移動到地球的另一端,美國的研究團隊,在這個月已經宣布取得重大突破。加州理工學院的宇宙太陽能計畫在今年初,成功讓一個小型測試模組,乘著 SpaceX 的獵鷹 9 號前進低地球軌道,進行太空中的實際測試。這個小型模組包含三個小實驗。第一個實驗是測試宇宙太陽能板的結構、封裝、以及展開並組裝的程序。第二個實驗則是要在 32 種不同的光電材料中,找出哪種在太空中效果最好。第三則是要測試微波傳輸能量在太空中的可行性。

測試宇宙太陽能板的結構、封裝、以及展開並組裝的程序。圖/caltech.edu

就在今年的 6 月 1 號,團隊宣布他們設計的可彎曲天線陣列,在太空中成功傳送能量到三十公分外的接收天線,點亮了 LED 燈。雖然距離只有短短的 30 公分,但是整個實驗暴露在外太空的環境中進行,證明他們的設計可以承受最嚴苛的環境條件。做為測試,他們也嘗試讓天線發射能量到遠在地球表面,大學實驗室的屋頂上。並且,還真的被他們量測到了數值。儘管規模不大,但這是宇宙太陽能第一次的軌道測試,結果相當振奮人心。

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可彎曲天線陣列。圖/PanSci YouTube
右方為可彎曲天線陣列(發射端),左邊為接收端的 LED 燈泡。圖/caltech.edu

如此看來,技術的發展似乎相當樂觀。可是要用於民生發電,成本是很大的重點。宇宙太陽能真的符合經濟效益嗎?或是我們該把資源留給其他選項呢?

宇宙發電廠符合經濟效益嗎?

根據美國能源情報署 EIA 的資料,1GW 發電容量的發電廠,傳統燃煤發電廠的初期建設成本,大約是一千億台幣,核電廠大約是兩千億台幣。那宇宙太陽能呢?每 1kW 的發電需要二十公斤的材料,1GW 就需要兩萬公噸。目前 SpaceX 獵鷹重型火箭運送每公斤材料進入軌道,需要三萬台幣。也就是說,光是將設備全部送上太空的運輸成本,就需要六千億的驚人花費。再加上太陽能板與相關設備的建置成本,以地面型太陽能發電廠為參考的話,大概還要多花500億台幣。而 JAXA 方面的預估,打造第一座 1GW 宇宙太陽能至少需要一兆兩千億日圓,雖然比我們用獵鷹重型火箭預估的還要低,但仍是一筆龐大費用。

各種發電方式的成本與性能表現。圖/美國能源情報署 EIA

那宇宙太陽能真的只是將鈔票往太空撒,空有理想的計畫嗎?當然不是,有兩個讓科學家不放棄的理由——首先是未來建造成本一定會下修。太空的發射成本相比 50 年前,已經少了兩個零,在 SpaceX 的發展下,還在持續地快速減少。另一方面,太陽能材料的輕量化工程也持續在進行,每 kW 發電重量只有十公斤或以下的太陽能材料已經不是虛構。新式的太陽能材料,我們未來也會陸續介紹。這兩個因素加乘在一起,一兆兩千億日圓的成本,很有機會在幾年內就減少為十分之一或更少。

發射火箭的成本逐年降低。圖/futuretimeline.net

更重要的是,宇宙太陽能一但建置完成,就會成為可做為基載能源的再生能源,減少對石化燃料的依賴。甚至因為主要設備都在太空,地面只需要建設接收站,可能將解決許多偏遠地區的能源問題,一舉改變全世界的能源型態。而且與許多八字還沒一撇的發電方式相比,宇宙太陽能已經算是距離現實很接近的選項,也難怪各個國家紛紛搶著要發展這塊領域。不過雖說是永續能源,還是有許多方面值得深入研究。例如要把幾萬公噸的材料射到軌道中,需要排放多少的火箭廢氣?一但規模化,這些巨大的宇宙太陽能板是否會成為小行星的標靶,或在一次的太陽風暴過後,讓軌道中堆滿太空垃圾?

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宇宙太陽能究竟能不能成為可靠的新興未來能源,從想都不敢想,到開始精算成本,相信我們很快就會知道答案。

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