除了詛咒，西螺的路燈爭議還有什麼解？

本文由 高柏科技 合作，泛科學撰文

林唯耕剛回台灣任教時，曾在清華大學的實驗室裡用一立方公分的「氨」做實驗。沒想到氨氣意外洩漏，那股刺鼻的氣味瞬間瀰漫整棟大樓，引來眾多師生抗議。

「從此以後，我再也不敢在實驗室裡用氨了。」他在《思想實驗室》的訪談中，帶著笑意回憶這段往事。

這段插曲聽來像是一則工程師的寓言：在理論模型中，氨是太空熱控系統的理想介質；但在現實的辦公大樓裡，它首先是逼人逃竄的臭味。公式本身沒有錯，但現實世界永遠比公式更複雜——它包含了人、成本、風險，以及必須為後果負責的工程師。

高柏科技技術專家、清華大學榮譽退休教授林唯耕 ，曾任職於美國 OAO 工程部熱流組，深耕電子構裝散熱與熱管技術多年。隨著 AI 浪潮席捲全球，他鑽研一輩子的老問題再次被推向科技產業的核心：當晶片運算速度無止境攀升，那股伴隨而生的熱，究竟該往哪裡去？

熱不會讀新品發表會

科技巨頭在發表會上熱衷於談論大型語言模型、GPU 規格與驚人的算力。這些詞彙在投影片上光鮮亮麗，彷彿進步毫無邊界。然而，每一次數位運算都紮實地發生在實體晶片上。晶片會發熱、材料會疲勞老化，一旦設備過熱，系統便會降頻保護。在物理現實面前，再動聽的發表會敘事也必須低頭。

回顧個人電腦發展早期，晶片幾乎不需專屬散熱元件。隨後，鋁製鰭片、風扇、熱管到均溫板逐一登場。這段歷程常被視為技術升級，其實更像是對空間的極限勒索：晶片功率翻倍，發熱源的面積卻沒變大，機箱空間也不可能無限擴張。

林唯耕指出，散熱設計的核心只有三要素：功率、熱源面積與空間限制。他舉例，在標準的 1U 機箱中，若發熱面積約為三十乘三十毫米，氣冷系統在達到八百瓦時就會面臨瓶頸。這並非固定的物理常數，而是取決於空間、面積與氣流的動態平衡。最現實的代價在於，風扇轉速提升的背後，是噪音、電力損耗與空間占用。

因此，「液冷技術」的興起並非單純為了追求酷炫，而是算力密度提升後的必然選擇。它能更精準地帶走晶片廢熱，卻也將新的挑戰帶入機房：漏液風險、流道堵塞、材料相容性，以及維運時的難度。工程的進步，本質上鮮少是徹底消滅問題，更多時候是選擇一組「比較值得承擔」的新問題。

太空教他的，不是把答案搬回地面

太空熱控工程之所以迷人，是因為它剝奪了地球上最常見的散熱工具。在真空宇宙中，沒有空氣能讓風扇製造對流；受光面溫度破百度，陰影處卻極度嚴寒。工程師必須純粹仰賴熱傳導、熱輻射，以及熱管與環路型熱管（LHP）來搬移熱能。

熱管運作的關鍵在於「相變」——液體蒸發時吸收大量潛熱，冷凝後重回循環。林唯耕比較了銅與水的熱傳導能力：在他設定的特定條件下，實心銅塊約能傳導 120 瓦的熱能；但若每秒有一立方公分的水發生蒸發相變，移熱量可瞬間拉升至 2.4 千瓦（kW）。他強調「每秒」的觀念，因為散熱談的是動態流動速率，而非靜態的冷卻魔法。

儘管如此，太空科技並不能直接套用到地面。太空元件因考量重量、功耗與維修難度，偏好無馬達幫浦的被動式設計；但地面 AI 伺服器面臨更高的熱負載與環境溫度，往往仍需幫浦驅動流量。當年那場「氨氣洩漏」事故正是最好的提醒：技術是否「先進」，與它是否「適合」當下的場景，始終是兩回事。

好論文，為什麼仍可能造不出好產品

學術研究致力於證明「可行性」，而工業現場則要求「可重複性」——不僅要能運作，還得確保每台出廠的設備都不漏水。林唯耕將此定義為「從 0 到 1」與「從 1 到 100」的差別。後者涉及良率、成本、公差與客戶信任。論文中那次最完美的實驗數據，在產線上往往未必管用。

他從不避談失敗。在高柏科技早期與學界合作時，也曾遇過實驗數據無法複製，或研究方向偏離產業需求。這未必是雙方努力不夠，而是彼此對「成功」的標準不同。為了解決這道鴻溝，高柏科技推動「柏苗啟航創新培育計畫」，每年投入逾千萬資金與成大、中山、台科大等校合作，並指派專業人才在過程中持續微調、校正，確保研發貼近產線現實。

他分享了近期一項液冷工質校正專案。團隊使用非侵入式的超音波流量計進行觀測，但由於儀器預設以「水」校正，換成其他化學流體後讀數便出現誤差。最初嘗試用幫浦壓差推算，卻發現缺乏重複性，數據甚至推導出不合理的蒸發率。最後團隊回歸基本面，改用秤重法搭配能量平衡進行交叉驗證，才讓數據成功收斂。

這個故事真正的價值不在於「產學雙贏」的口號，而在於那段不夠優雅的挫折：假設失效、數據混亂、方法砍掉重練。也正是在這種時刻，企業需要的不只是會算數的人才，而是能洞察研究何時「走鐘」，並有權力喊停、要求重來的關鍵決策者。

林唯耕坦言，過去在校園裡總認為「技術第一、成本第二」，進入商界後才驚覺行銷與信任關係往往才是關鍵。這番話雖然不如科技突破那樣動聽，卻是產品能否進入市場的殘酷真相。再卓越的散熱設計，若無法穩定生產或贏得客戶信任，也僅止於一份精美的報告。

AI 會給答案，誰來負責出貨？

訪談尾聲，主持人國威提出了一個時代難題：假設 AI 能在彈指間生成散熱架構、材料配方與流道設計，企業該選擇全面擁抱 AI 的速度，還是保留緩慢但穩定的工程驗證，以規避潛在的失效風險？

林唯耕拒絕落入二選一的框架。他的觀點是：兩者並存。AI 擅長處理資訊、生成草案；但工程師仍須實作原型，進行嚴苛的性能與可靠度測試，最終由人決定是否出貨。這並非盲目崇拜人類直覺，而是基於一項事實：AI 的資料庫裡，通常沒記載下一次「意外洩漏」或「材料疲勞」的細節，且模型永遠無法為量產結果擔負法律與商業責任。

在 AI 時代，最稀缺的未必是熟練下指令（Prompt）的人，而是具備這種能力的人：能預判答案可能在哪裡出錯、能設計實驗將問題「逼」出來，並且願意為最終的量產品質負起責任。

大眾習慣將雲端想像成輕盈、無重量的空間。但現實中，雲端是由龐大的機房架構而成，裡面裝滿了晶片、管線、泵浦與冷卻液。虛擬算力的每一次擴張，都會在實體世界留下發熱的足跡。散熱工程師的價值，就是不讓這筆物理帳單，被埋沒在光鮮亮麗的投影片背後。

本文轉載自中央研究院「研之有物」，為「中研院廣告」

• 採訪撰文／呂慧穎
• 責任編輯／田偲妤
• 美術設計／蔡宛潔

每到颱風天或寒流來襲，農作物損害的新聞常攻佔各大版面。在極端氣候影響下，農民需承擔的受災風險加劇！我們常羨慕氣候條件相對穩定的地區，但該處的受災風險真的比較小嗎？

中央研究院「研之有物」專訪院內經濟研究所莊雅婷助研究員，以世界糧食出口大國印度作為研究田野，剖析降雨量的變化對不同地區、不同類型農民的生計影響。跟著莊雅婷走一趟印度農村，以經濟學視角探索意想不到的農村經濟樣貌！

聯合國政府間氣候變遷專門委員會（IPCC）於 2022 年發表最新《氣候衝擊、調適與脆弱度報告》（Climate Change 2022: Impacts, Adaptation and Vulnerability），當中指出如在 2030 至 2052 年間失守 1.5°C 溫升防線，世界各地將面臨多重氣候災害，導致自然環境難以修復的局面。

在第 27 屆聯合國氣候變遷大會（COP27）中，多國持續響應 2050 年全球淨零排放目標，聯合國更重申人類社會必須強化面對極端氣候的調適能力，透過跨領域的資訊共享與合作，建立環境、經濟、社會等各面向韌性。

在各類生產者中，看天吃飯的農民最擔心極端氣候影響收成，農產歉收也將導致糧食短缺、物價上漲，並影響民生經濟。因此，了解氣候變遷對農民的影響，有助及早研擬因應對策。

中研院經濟研究所莊雅婷助研究員以環境經濟學為研究方法，選擇印度作為實證區域，研究降雨量的變化對不同地區、不同類型農民的生計影響，從中探索農民因應天災所發展出的生存之道。

農業收益的重要指標

印度是世界糧食出口大國，廣大的國土包含熱帶、亞熱帶、溫帶等不同氣候風貌，再加上各省份的風俗民情各異，塑造出多樣的地理環境、天氣型態及文化特色，有利降低研究取樣上的偏差。

此外，印度在 1970、1981 及 1998 年進行了大規模的農業人口普查，對於各種農業及非農業收入有詳細的統計數據。

莊雅婷共採用 230 個村莊、30 年跨度的印度農業人口普查數據，以及美國德拉瓦大學（University of Delaware）氣候研究中心 1900 至 2008 年蒐集的印度月降雨量和月均溫數據，並請益農業氣候科學家後得知：

6 月平均氣溫、6 至 9 月季風降雨（雨季）是影響印度農作收成的關鍵時期，而「溫度」及「降雨量」是科學家了解氣候變遷如何威脅農業收益的重要指標。

其中，美國德拉瓦大學氣候研究中心數據的優點是，能透過經緯度比對地理區位及空間資料，運用當期降雨量與 20 年歷史氣候資料同期平均值之偏差值，來表示當年雨量與歷史趨勢的差異。

此外，為了確定農民收入與氣候條件之間的連動性，排除與其他變因的交互影響，研究中設定的固定變因包括：家庭規模、村莊人口、戶主年齡及教育程度、農業經驗及替代技能等；環境固定變因則包括：種植模式、土壤類型、村莊特性及農村到城市距離。

藉由上述變因設定，控制非農業工作的可及性、不同區域勞動價格的內生變因，降低歷史天氣模式與非農業收入的交互影響。

降雨量如何影響農民

臺灣諺語常以「風頭水尾」形容農業條件欠佳的環境，令人好奇的是，對比長年風調雨順的地區，哪類環境下的農民較能調適氣候變遷帶來的威脅？

莊雅婷發現，與以往研究結果類似之處在於，降雨量的變化對印度農民的農業收入有顯著影響，而農民傾向透過收入多樣化來調適降雨衝擊（rainfall shock）。

然而，在分析歷史降雨量變化並實地訪談後卻有意外發現：

歷史降雨量變化較小的地區，雖有氣候穩定優勢，一旦降雨驟變，農業收入與總收入的下降程度卻遠高於降雨量變化大的地區！

莊雅婷進一步根據土地大小及經濟規模，將農民分成：有自耕地的大農、中農、小農，以及無自耕地的農民，並初步分析 4 類農民面對降雨衝擊的收入狀況。

大農與中農通常具備較佳的經營管理能力與資源，例如能建置完善的儲水灌溉系統，因而農業收入雖受到降雨衝擊，但下降程度不大。

小農在一般情況下，靠著耕作小規模農地過著自給自足的生活，但相對缺乏其他替代收入，一旦面臨降雨衝擊，收入反而下降最多。

無自耕地的農民類似臺灣租地耕作的佃農，在農作收入較不穩定的情況下，已習慣兼差非農業工作貼補家用，比方投入村莊附近的建築營造工作。因此，在面對降雨衝擊時，較能迅速調整工作型態，收入下降程度比小農低。

以往的農業輔導政策較常聚焦在氣候變遷劇烈、生產條件不佳的地區，但莊雅婷的研究指出：

過去氣候條件穩定、甚少災荒澇旱的地區，反而容易受到氣候變遷的影響，其弱點在於農民缺乏應變經驗，難以在短時間內應對氣候變遷帶來的生計衝擊。

至於歷史降雨量變化較大的地區，多數農民已藉由代代相傳的生活經驗，建立起農業以外的收入來源、工作技能與求職人脈，降低氣候不佳對收入的影響。

該研究點出過往農業政策忽略之處，提醒在強化氣候變遷適應力的準備工作中，應考量農民行為與當地歷史氣候條件的交互影響，引導農民保有居安思危的觀念，及早研擬因應氣候變遷的對策。

現地訪談找真相

大膽假設、小心求證，向來是做研究應秉持的原則。莊雅婷在進行量化分析時，也輔以工作坊、現地訪談等方法，過程中不僅獲得許多設立假說的靈感，更能得到深入剖析社會現象的觀點。

在印度進行田野調查時，恰巧其他印度研究團隊也在同一區域進行農民收入調查，兩方同時觀察到：當時年不佳時，大農地主通常以低於平時的工資雇用農民。

印度研究團隊認為，這是大農地主趁機剝削受雇農民，但莊雅婷在訪談農民後卻得到完全相反的答案。

原來這是地區社群的互助默契，大農地主在乾旱或澇災時提供工作機會，受雇農民也願意在農作欠收時降低工資，彼此相互體諒、一起度小月。

如何不帶偏見探討現象背後的成因，是莊雅婷走入田野時經常自我提醒的一點。

走進田野的經濟學家

在偌大的經濟學領域中，莊雅婷選擇環境經濟學、發展經濟學、行為經濟學作為研究領域。在求學過程中了解到環境對人類行為的影響力，藉由分析個人和群體的經濟行為後，能將統計數據回饋到政策執行面上，有助改善環境和社會管理方式。

「經世致用」是經濟學有趣迷人之處，更讓莊雅婷維持源源不絕的研究熱情！

回憶起與印度的不解之緣，源自在印度工作半年多期間，接觸到發展中國家的實際狀況，親眼見到當地貧富差距之大，讓莊雅婷在心中埋下關心貧窮議題的種子。

就讀碩士班期間，在柬埔寨進行農村貧戶家計與微型貸款研究時，更聽聞無力擺脫貧窮的家庭想將女兒送給同行的美國研究人員，此舉讓她深受震撼！「我總會自問：我的研究能為當地人帶來什麼幫助？」

因著生命中的種種機緣，莊雅婷將研究能量聚焦在環境、貧窮及性別等具公益性的議題上，隻身前往東南亞多國農村進行研究，這不僅要抱持不怕困難的勇氣，更培養出因地制宜的反應力。

要在人生地不熟的異國做研究並不容易，需要與熟悉當地生態的「地頭蛇」建立良好關係，再經由他們連結在地人脈，讓農民願意暫時放下手邊工作來配合訪談。

莊雅婷曾遇到一位退休的老先生願意不收分文擔任翻譯，只因得知有遠自臺灣來的朋友，想要傾聽這群無名小農的故事。

一路走來並非總是一帆風順，但喜歡與人交流的莊雅婷牢記每一次與受訪者互動的美好經驗。對研究的熱情、人們釋出的善意，使她面對各種艱難挑戰時，得以發揮超強耐力，更是疲憊至極時「滿血復活」的最佳養分。

2018 年美國耶魯大學經濟學教授諾德豪斯（William D. Nordhaus）、紐約大學經濟學教授羅默（Paul Romer）以總體經濟學模型，找出氣候變遷與經濟成長的關係，同獲諾貝爾經濟學獎。在此之前，誰能料到「環境經濟學」會成為一門顯學。

這讓莊雅婷相信，在研究領域中無需為了追求潮流而惶惶不安，重要的是堅持自己的初衷，盡心耕耘終能有所收穫！

延伸閱讀

1. 莊雅婷老師個人網站
2. Yating Chuang (2019). “Climate Variability, Rainfall Shocks, and Farmers’ Income Diversification in India”. Economics Letters, 174: 55-61.

根據聯合國政府間氣候變遷專門委員會在 2022 年發布的第二工作小組「衝擊、調適與脆弱度」報告 (AR6 WII) ，人為導致的氣候變遷包含更頻繁、強度更強的極端天氣事件，以及在升溫情境下人類和自然都將面臨各種風險。

去年 (2021) 年斯德哥爾摩研究所的報告指出，農業是受氣候變遷衝擊最大的產業之一， 不論是極端天氣或長期氣候模式轉變，農業所承受的風險是其他產業的好幾倍。

過去一年，臺灣各地經歷了大大小小的淹水和乾旱，我們常說農業是「靠天吃飯」，在氣候變遷之下，臺灣農業會遭受什麼衝擊呢？

靠天吃飯的農業

由於臺灣農作大多露天生產，更容易受溫度和雨量影響。暖化趨勢可能會使作物產期提前或延後，進而影響到品質與產量，以稻米為例，溫度上升的情境下，全臺稻米產量呈減少趨勢，二期稻作又比一期減產程度更大。

至於爲什麼稻作會分成一期和二期？主要因為臺灣介於熱帶、亞熱帶氣候之間，氣溫溫暖且雨量豐沛，一年內適合種植水稻的月份達十個月，因此每年可以種植兩期水稻，第一期通常在冬末春初時插秧，夏季收成，期間約在每年二月至六月；而第二期在七月至十一月，由於氣候條件不同，第二期的單位面積產量通常比第一期低，氣候變遷的升溫情境下，二期產量下降又更為明顯。

此外，當降雨型態轉變，雨量太少時造成農作物缺水、強度過大則破壞外觀及品質；而大氣中的二氧化碳濃度提高，會導致植物體碳氮比上升，使農作物更容易遭受病蟲害感染。

雖然「靠天吃飯」的農業受到許多氣候變遷下的衝擊，但其實還有一句俗諺説：「只靠雙手不靠天，修得水利萬年甜。」

臺灣農業究竟如何要克服這些困難呢？一起來看看這些調適策略吧！

水資源不夠「旱田直播」行不行

這邊的直播可不是指在田梗間架手機鏡頭，現場 Live 給大家看作物生長，而是一種直接將水稻種子播在土裡的種植方式。但為什麼要採用旱田直播，而非插秧灌溉這種大家熟悉的方法呢？

水稻種植需要許多水，尤其在插秧時更需要長達三個月的「淹田」，也就是將插滿秧苗的田灌滿水，才可以讓秧苗好好長大。

而故事就要從新竹縣新豐鄉說起，新豐是新竹縣稻米產量最大的產區，然而卻是位於俗稱「風頭水尾」的地區，由於地理位置在石門水庫最尾端，灌溉時搶水搶不過上游的農田。

前面有提過，臺灣水稻一年中可以分兩期栽種，在一期稻作的淹田工作期間大約是一月至四月底，恰好落在臺灣十一月至四月的枯水期，正需要水的時候卻沒有水，使在地的青農開始思考，若未來水情更緊張時，新豐還能繼續種植水稻嗎？因此，必須找出能永續種植的解方。

於是，他們便開始嘗試「旱田直播」的種植方式，直播與傳統種植最大的不同在於，初期不插秧、不淹田，省去這兩個步驟便可以減少大量的灌溉用水。

旱田直播的前三步驟便是關鍵，首先為種子處理，就像是打電動時，在對戰前要先把裝備穿好以防止被攻擊，由於直播不會經過育苗，種子會直接在土壤裡發芽，必須先將種子消毒、裹上藥劑，避免感染水稻在發芽過程的常見疾病；接著是整地，透過整田機具打破犁底層，未來水稻種子發芽時，根系可以更深入土壤表層生長，即便在水分不充足時，秧苗也可以自己在土壤裡找水份；最後為播種，將種子直接播種至土上，再覆上一層土壤保水，給種子適合發芽的環境。

當然，最重要的還是秧苗長得怎麼樣，與生長時間相同的傳統秧苗單株作比較，旱田直播秧苗根系更長、更茂密；由於不用育苗，整地播種的時間提前至十二月底，地上部的莖、葉也有較充裕的時間生長，更為強健、耐旱，有可能成為未來氣候變遷下水稻產業的永續策略之一。

「好天要存雨來糧」—— 農業調適策略還有這些

這句古諺意思是告訴人們要未雨綢繆，替之後的變化做準備，就像現在的我們面對氣候變遷帶來的衝擊，也需要不同的調適策略，應對未來的挑戰。例如使用分子標記輔助育種，找出與性狀相關的基因後做記號，縮短育種時間，開發出能抵過逆境的品種。

而開發新品種的基礎建立在遺傳資源上，這些是幾萬年來大自然演化之下的結果，因此臺灣作物種原庫就像是一座銀行，保存著珍貴的遺傳資產 —— 作物活體種子。

就如同戰鬥組合技，有時經典能力加上新裝備就能發揮最大效用，過去農業發展過程中，前人便留下許多經驗的傳承，搭配現代科技及資訊，有望在未來走出一條永續的路。

位於高雄的國立科學工藝博物館「臺灣的農業故事展示廳」，便展示了臺灣農業的多元發展，不僅是氣候變遷的農業調適，從臺灣農業的本土特色到科技成就，例如從博物館級的「植物工坊」了解全人工光源、無土的栽種方式，智慧農業 4.0 又是如何改善畜牧業的生產，以及透過 DNA 互動遊戲理解新品種如何產生等，在參觀的過程中看見臺灣農業的今天和未來。

參考資料

1. 斯德哥爾摩環境研究所報告
2. 臺灣氣候變遷推估資訊平台
3. 氣候變遷對台灣農業生產體系的影響