步行族群背景調查

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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14 世紀中葉，歐洲各地陸續爆發鼠疫。瘟疫在當時的歐洲並不稀罕，可是這回實在嚴重，大量人口慘遭消滅，後世稱之為「黑死病」。疫情主要發生在公元 1347 到 1352 年，有些學者估計令歐洲在短期內減少 30 到 50% 人口，或許高達 5000 萬人之多。

一項新上市的研究根據花粉分析，卻得到結論：黑死病對歐洲各地的影響差異不小，有些區域確實大受打擊，但是有些地區輕微得多。我們該怎麼解讀這些研究呢？

瘟疫殺死歐洲一半人！真的嗎？

黑死病的病原體是鼠疫桿菌（Yersinia pestis），可藉由老鼠和跳蚤輔助傳播。近年來由遺骸取得古代 DNA 的研究大行其道，令我們得知超過五千年前，便有人感染鼠疫桿菌。鼠疫桿菌能搭乘跳蚤便車，關鍵在於 ymt（Yersinia murine toxin）基因，晚於四千年前的鼠疫桿菌皆已經具備。

• 延伸閱讀：拉脫維亞5000年前，最古早的鼠疫桿菌，源自動物傳染？

歷史上三次大爆發：6世紀的查士丁尼瘟疫，14 世紀的黑死病，以及 19 世紀末的全球流行，人們面對的都是傳染力升級的細菌版本；除此之外，還有多次規模較小的流行。 遺傳變化有限的病原體，在不同時空的疫情差異很大。

歷次鼠疫桿菌導致的疫情中，黑死病的衝擊最大，有些研究甚至認為它消滅當時歐洲 50% 人口。這類死亡率的評估，主要來自歷史資料，如文書、稅務等紀錄；然而，這類資訊來源未必準確，有時文字會誇大不實，和實際數字有所差異。

還有一點侷限在，歷史資料主要紀錄人口聚居的城鎮，可是黑死病那個時候，歐洲超過 75% 人住在城市之外。人擠人的城市碰上鼠疫這類傳染病，通常受害較大，所以根據城市評估而得的結果，也許會高估瘟疫的危害。

另一方面，不同地區的受災程度很可能不同，就像正在進行的 COVID-19（武漢肺炎、新冠肺炎）疫情，遺傳上相同的病毒重擊秘魯，對澳洲的傷害卻相對有限。而黑死病也是如此，既有資料已經足以看出，相比於義大利深受打擊，波蘭更加輕微。幾處地區的狀況，不能擴大代表整個歐洲。

花粉大數據

要評估黑死病這類歷史大事件的影響，沒有一種理想辦法，一定要從不同方面尋找證據切入、互補，而環境變化可以作為切入點。突然爆發的疾病，導致大量人口死亡之後，也將造成經濟與社會的動盪，可想而知，自然環境也會受到牽連。

新發表的研究選擇以花粉作為指標，探討黑死病的影響，還創造一個看似 fancy 的新名詞描述：「大數據古生態學（big data palaeoecology，簡稱 BDP）」，反正大數據就是那樣。

概念是，受到黑死病負面影響愈嚴重的地區，人類活動會減少愈多，可以由花粉變化看出。具體樣本來自歐洲各地 261 處遺址，一共 1634 個沉積層樣本；年代介於公元 1250 到 1450 年，大致涵蓋黑死病發生之前到之後的各一百年，也就是前後約 4 代人。短時間內大量人口死亡，影響可能延續數代。

不同植物會生成不同花粉，有些花粉落到湖泊等環境，變成湖底的沉積物，有機會保存下來，成為歷史切片的見證。而人類活動影響環境，使得植物生態有別，便會留下不同的花粉組合。

例如農耕發達的地區，會留下大量農作物的花粉，畜牧業普及區則會是另一種風貌；若是人口減少令農牧活動降低，野生植物的花粉便會增加，不同階段又會生長不同野生植物。

地段，地段，地段！

新的分析思維看似很有道理，但是能相信嗎？研究者首先分析資訊最豐富的兩處地點：瑞典、波蘭。許多證據表示黑死病過去後，瑞典慘遭打擊，波蘭反而明顯成長；倘若花粉呈現的狀況一致，便說明這套分析是可靠的。結果花粉分析順利通過考驗。

花粉分析擴大到歐洲全境，最肯定的結論是：各地差異不小。黑死病前後，一些地區差異有限，有些甚至逆風高飛；農牧活動減少最多的地區位於斯堪地那維亞（北歐）、法國、德國西部、希臘、義大利中部。

有個假設是：瘟疫使人口減少以後，產業可能由勞力密集的農耕，轉向較不需要人力的畜牧。但是這回研究指出，所有農耕下降的地區， 畜牧也跟著減少；唯一例外是德國西南部，畜牧反而增長。

考察文獻得知，義大利、法國深受黑死病危害，這也反映在當地的花粉中，證實歷史紀錄的準確。農業開墾往往是森林的敵人，黑死病過後，義大利的森林甚至重新蓬勃復育；慘烈至此，難怪有薄伽丘《十日談》的誕生。

然而不少地區的農牧活動，黑死病前後的差異有限，或是顯著成長，像是伊比利、愛爾蘭，以及中歐、東歐多數地點。這些分析指出黑死病對歐洲各地的影響有別，整體死亡率大概沒有 50% 那麼誇張。

其實還是不清楚黑死病的死亡率

該如何看待上述論點呢？花粉分析有優點，也有缺點。一如文字、稅務等切入方向，花粉也有自己方法學上的侷限。它能告訴我們歐洲各地的死亡率不均值，卻無法真正評估死亡率高低。

根據花粉組成在不同年代的相對變化，可以推論當地農牧活動的改變，卻不直接等同於人口的死亡程度。

一個地區在黑死病後一段時間，農牧活動明顯增長，不見得意謂瘟疫時沒有死很多人，也可能是恢復速度很快，或是還有黑死病以外的其他因素。

也要注意這兒的評估是相對的，某地相對的受災比較輕微，不等於災情不嚴重。一個地區在幾十年的時段內，如果損失 30% 人口當然是大災難，但是就算死亡「只有」5%，也不可能馬照跑，舞照跳。

評估大瘟疫更廣泛的社會影響

儘管無法準確判斷死亡率，花粉能評估傳染病對社會更廣泛的影響。黑死病這類大瘟疫，不是只有鼠疫桿菌殺死多少人而已，還會牽連更廣泛的社會運作，累積間接傷害。

• 延伸閱讀：歷史大瘟疫：黑死病重塑社會貧富

即使是一個較小的地理範圍，受災程度也可能有內部差異，如城鎮中心及其周圍的郊區、鄉村。沉積物中的花粉，是一個地區一段時間內的集合紀錄，似乎較能避免城鄉差距的影響。

有學者認為，黑死病過後一個地區之所以沒有衰退，也可能是外地人口填補所致，故質疑新研究的論點。就算真是如此，新遷入的人口也是來自歐洲其他地方，同樣支持新論點的大方向：歐洲各地受災程度有異，並非每處一樣嚴重。何況過往公認疫情嚴重的地區，新分析中也看得出來。

有趣的是，一項 2019 年發表的研究在檢視多重證據後，也認為查士丁尼瘟疫的災情言過其實，不如過往認知的那麼嚴重。提醒各位千萬不能忽略「沒有那麼嚴重，跟不嚴重是兩回事」。

花粉無法回答的問題是：黑死病為什麼在各地影響有別？有人推測是鼠疫桿菌的品系不同，在西歐的殺傷力較強，東歐較弱。但是此一論點缺乏遺傳學、病理學的證據。

2019 年底至今的全球瘟疫清楚告訴我們，遺傳上一模一樣的品系，在不同國家的傳播與傷害天差地別，涉及許多複雜的因素。黑死病比當下冠狀病毒造成的疫情嚴重很多，基本道理大概還是一樣的。

延伸閱讀

• 拉脫維亞5000年前，最古早的鼠疫桿菌，源自動物傳染？
• 鼠疫桿菌：伴隨人類5000年的死神 
• 鼠疫桿菌至少 3800 年前，成為跳蚤騎士
• 短篇  查士丁尼瘟疫的災情，或許言過其實？
• 短篇  地中海地區最早，威尼斯的隔離防疫系統
• 短篇  英格蘭鄉村Thornton Abbey，黑死病留下的大墓
• 中世紀黑死病，之後數百年的餘波
• 18世紀初的鼠疫桿菌，大北方戰爭到馬賽大瘟疫
• 黑死病、西班牙流感到 COVID-19，瘟疫如何重塑社會貧富？
• 死亡率，不是「死亡人數／感染人數」這麼簡單
• 透過花粉考古認識古代氣候！——宜蘭 2 千年前的豪雨，竟和聖嬰現象有關？
• 用花粉探案的英國斜槓阿嬤──讀《每具屍體都會留下痕跡》

參考資料

1. Susat, J., Lübke, H., Immel, A., Brinker, U., Macāne, A., Meadows, J., … & Krause-Kyora, B. (2021). A 5,000-year-old hunter-gatherer already plagued by Yersinia pestis. Cell Reports, 35(13), 109278.
2. Spyrou, M. A., Tukhbatova, R. I., Wang, C. C., Valtueña, A. A., Lankapalli, A. K., Kondrashin, V. V., … & Krause, J. (2018). Analysis of 3800-year-old Yersinia pestis genomes suggests Bronze Age origin for bubonic plague. Nature Communications, 9(1), 1-10.
3. Izdebski, A., Guzowski, P., Poniat, R., Masci, L., Palli, J., Vignola, C., … & Masi, A. (2022). Palaeoecological data indicates land-use changes across Europe linked to spatial heterogeneity in mortality during the Black Death pandemic. Nature Ecology & Evolution, 1-10.
4. Black death mortality not as widespread as believed
5. Did the ‘Black Death’ Really Kill Half of Europe? New Research Says No
6. Mordechai, L., Eisenberg, M., Newfield, T. P., Izdebski, A., Kay, J. E., & Poinar, H. (2019). The Justinianic Plague: an inconsequential pandemic?. Proceedings of the National Academy of Sciences, 116(51), 25546-25554.

本文亦刊載於作者部落格《盲眼的尼安德塔石匠》暨其 facebook 同名專頁。

y編按：A片中的迷思數不勝數，但也有各種腦洞大開的新奇點子。比如說，你想過在太空中怎麼做愛嗎？這不是胡思亂想，而是至關重要，尤其當人類準備要飛往前人未至的星際邊疆的此刻。

《看A片學性教育是否搞錯了什麼？》專題邀你一起聊色長姿勢，讓我們一起上到外太空，想想怎麼孕育生命在內子宮？也歡迎偷偷私訊跟我們分享你的各種腦洞喔！

數十年來，人類前往月球、發射了國際太空站、在火星上登陸探測器，不斷地刷新在宇宙中停留的時間。

如果要給星際探索一個高大上的理由，那大概是如何將人類的足跡拓展到宇宙，建立一個吉翁公國人類可以居住的殖民地。

但仔細想一下，建立殖民地需要什麼呢？直覺上想到的就是「食衣住行育樂」：目前，我們有研究各種栽種方式、新型的保存方法；太空衣的科技也持續革新，越來適合活動；太空船、建築物有各種適居設計；火箭技術也日漸成熟⋯⋯其實好像都有在準備呀？

等等⋯⋯人要殖民，就需要繁衍後代，持續的在異地延續基因。至少保持人口不要負成長，不然就只是「派一群人送死」！

說到繁衍後代，就要討論不少令人害羞的事了，隨著太空旅遊即將成真，只要有錢就能藉著私人企業的幫助上太空，想在太空中做害羞的事不再遙不可及，而太空競賽也因此多了兩個未達成的成就：「在太空中自然受孕」和「第一個在太空中出生的嬰兒」。

沒有這些成就，人類就無法完成永久在外太空定居的願景，但我們好像不常聽到相關新聞⋯⋯所以我們有所準備嗎？

太空人有「做」過嗎？還是只是我們不知道

男女太空人難道不會一時意亂情迷，在太空中曾經做過那檔事，然後我們都不知道嗎？這其實是兩大太空單位NASA和俄羅斯太空總署 Roscosmosc 很常被問到的問題，也是外出演講的太空人很常遇到的疑問之一，先講結論：

沒有，你可以有很多陰謀論，但是統一說法就是：「沒有」。

Roscosmos 在2011年就有發布過聲明反駁過這個理論，聲稱不管在蘇聯時期還是俄羅斯太空任務中，從來沒有太空人進行過性行為。（註1）

至於 NASA，在太空人的條款中對於組員之間的關係規範基本上以「組員間保持信賴關係」和「維持專業」為主軸，而且絕大多數的太空人都邁向中年、有自己的家室，此外，要在人不多、空間密閉的太空中亂搞還不被發現，其實非常非常困難。

筆者為了確認這件事，還寫了 一封 email 給我在美國熟悉相關領域、認識太空人的前輩，幫我輾轉交給了2004~2005年國際太空站的指揮官焦立中博士 Leroy Chiao回答，針對「是否有組員在太空中進行過性行為？」和「是否有相關實驗要求太空人進行？」這兩個問題，答案都是大大的NO。

焦立中博士也在之前的訪談中曾經寫到：「我並不清楚 NASA 有沒有針對這件事發表正式宣言，當我們同意成為太空人時這件事根本沒有討論的餘地，因為大家都心知肚明答案是什麼。」

「男人終究是男人，如果發生了很難不去宣揚。而且如果哪一天在太空站上發生這種事情，其他人很難不會知道，或是說⋯⋯當這種事發生時我們都會知道。」太空人也都支持焦立中博士的說法，表示說每天的任務不會有時間給你羅曼蒂克的。

再繼續追問下去也沒有用，我們就承認過往太空人並沒有在太空中進行過性行為或相關實驗，但這不代表未來不會出現，讓我們超前佈署，向未來規劃吧！

在太空中做愛做的事很難嗎？你還得先問過牛頓

以前沒有沒關係，但當我們談到太空旅遊、遠行或殖民時，就必須要面對幾個大問題，像是「人類該如何在太空中進行性行為」、「人類有辦法在太空中受精嗎」、「人類該如何在太空中進行分娩」、「之後的育兒行為怎麼辦」⋯⋯等。

你或許可以在太空站內關6個月，但一趟火星長期任務可是以年為單位起跳的。不管你是為了科學研究需要大膽嘗試，還是不小心鬧出人命，我們都要有所準備，更別提定居月球之類的理想，與其當理想變為現實，才在苦惱不能做，不如現在就來研究怎麼做吧！

先說大家最關心的性行為好了，會有什麼「體位怎麼做啊」、「動作怎麼辦」之類的問題。

一樣先講結論，會比地球上還要麻煩很多，麻煩到你可能不會想做了！

因為你得先問問牛頓⋯⋯不是說真的去問牛頓物理，而是要考慮「重力」。在地球上，我們能夠肌膚相親、彼此抱在一起或是做愛時變換不同姿勢，或多或少都需要重力幫忙。而大家應該也看過太空人在無重力中生活的影片吧？在無重力狀態下，舉凡睡覺、換衣服、吃飯、跑步運動都需要很多的支撐和固定，可想而知，兩個人之間要緊密的激烈互動，將會需要更多的協助。

而且，作用和反作用力也需要考慮，不管是哪種體位，一次動作結束有非常大的機率會使兩人分開，除非有設計良好，又不會妨礙兩人動作的「性行為輔助裝置」幫忙固定，例如把其中一人固定住之類的，但這又像是什麼特別的 play？

不管怎樣，「性行為輔助裝置」會是一個非常偉大且厲害的發明，不然你也可以請另一位好友從旁協助，就像A片裡面會看到的那樣⋯⋯總覺得好像更怪了。

另外，還有太空中的身體狀況需要考慮，這裡說的不是疾病，而是大部分人都無法避免的太空中身體變化，例如動暈症、骨質流失、視覺味覺變異⋯⋯等。其中和性愛最直接相關的，就是「血液」。在太空或低重力中，血液無法順利地流動，導致許多太空人會有頭暈、血液循環的問題，而男生陰莖需要充血才能正常勃起，至於女生，性行為過程中陰道壁也會充血，在無重力上都可能會發生困難，更不用說之後受精卵著床後的養分供應了。

另外在太空中液體因為沒有重力的影響，如果附著在身體上的話並不會滴下來，反而會累積在皮膚上，最普遍的問題就是如果流汗越流越多，如果沒有處理掉的話，會在皮膚上形成一層濕濕的汗液層，這不只讓親密活動因身體濕滑難以進行，也會讓性愛很不舒服。其次，別忘了精液和女性潮吹的液體，都因為沒有重力而不會輕易離開你的身邊，如果沒有萬全準備在太空上做起來，一定是一團亂。

總而言之，人類的性愛方式是針對地球重力設計的，在太空中很難行得通。

才剛起步的人類宇宙性愛計畫，我們有什麼進展呢？

看起來，距離人類能順利的在宇宙中進行肉體歡愉，還有很多研究需要補完，那目前有什麼進展呢？

其實有很多人，尤其是非太空專業人士，對這件事有無比的熱誠。其中最有名的事件，當屬陪伴全球無數孤單人、維護世界和平、以橘黃色LOGO為象徵的「P開頭網站」所發起的企劃。

在2015年P網發起了一個史無前例的募資，製作世界第一個太空性愛影片，這個耗資340萬元的計畫希望能把兩位他們挑選的影星送上太空，並拍攝一支A片。看起來很有趣對吧？但這個募資目前只達到 6%，而且，不管是在模擬無重力還是真的在宇宙中做愛，我們都還準備的不夠，安全為重。

還有像維珍銀河企業（Virgin Galactic）還曾收到來自未知單位的提案，提供100萬美元拜託他們協助製作一部長達1小時的太空性愛影片，但最後維珍拒絕了！可能還是因為風險考量。

其實現在各大太空研究機構，不管公家還是私人，都會有人上門詢問太空性愛的相關問題，尤其是媒體對這件事特別有興趣，誰不會對「在奇異的環境打炮」這個話題感興趣呢？

而且偷偷講一個筆者理出來的關鍵問題，不管怎樣，我們可能都需要先在人工產生的零重力中實驗一下，但是現在搭乘飛機體驗零重力一趟長度約為8分鐘，而且分階段進行，每一階段30秒！各位男士，你的時間夠嗎？

先暫停大膽的想法，來講一些正經的研究

科學要處理人類在太空中生殖、繁衍的問題，不會直接從人體實驗和體內受精著手，而是從如何在太空中體外人工授精開始研究。

2018年4月，NASA 進行了一個非常重要的實驗稱為Micro-11，這個計畫首次將人類和公牛的精子送上國際太空站進行實驗，看在無重力空間中精子的活動有沒有改變，公牛的精子因為行為模式較為固定，所以做為這個實驗的對照組，而人類的精子本來就有較多運動模式，所以更難預測。

太空人進行完實驗、觀測之後，還要將精子送回地球，看有沒有辦法跟卵子做結合，才有辦法下初步結論，因此目前尚未有定論。不過更早的研究顯示，牛和海膽的精子在太空中都適應良好，牛的精子在無重力下的游速較快，這通常代表繁殖力更強，而在海膽精子上，驅動精子游動的化學物質在無重力中也更快啟動。

然而想要成功受孕，光有精子是不夠的。之前NASA曾在太空梭任務中進行過得母鼠實驗顯示，微重力會使小鼠卵巢延遲釋放成熟的卵細胞，目前仍在進行的實驗是要確認這個現象是否為長期效應，如果答案是肯定，那麼這將會是另一個要克服難題。

並且，「輻射」會妨礙精子和卵子的形成，也會造成突變而傷害胎兒。而在太空中，來自太陽的高能量宇宙射線和帶電粒子非常多，就算在國際太空站，上面的輻射量也比地表強10倍左右！更別說在其他宇宙空間（例如月球、火星），上面的輻射量又是好幾倍起跳，我們需要能防禦輻射的太空殖民地，或是發明有助於修復受損DNA的藥物，才有辦法在太空中安胎。

就算我們克服了這些障礙，在人類長期的太空旅行和宇宙殖民計畫中，還得確保有足夠人口和健康的基因庫，曾經有虛擬計畫模擬如果要經過6300年的太空旅行後到達比鄰星B，我們至少需要98人才能避免近親交配，保有足夠健康的基因，再考慮上個人狀況、災害、潛在風險，可能要上百人才能完成一趟太空移民！

此外，除了身理上的問題需要解決，還有心理狀態也要考慮。如果兩位太空人伴侶有了感情摩擦怎麼辦？ 太空旅行就哪幾個人而已，空間又只有這麼大，如何維持健康心態就顯得非常重要。

更麻煩的倫理和政治問題要進來嘍！

以上提到的物理、化學、生物、心理問題，其實在精準長期的研究開發之後，都還是有望解決的。

以目前的步調，太空中人類體外受精的實驗可能需要4~5年的研究，如果2年內開始招募正式的實驗者並開始訓練，然後在男性女性還保有生殖能力下進行任務（也就是說不能太老），這個「太空中人類性行為」的研究估計可以在10~15年間完成。

雖然研究執行上不會遇到困難，但在政治跟倫理層面，這些研究還需要另一群專業人士，長期跟大眾進行溝通才能克服。目前國家級太空機構要處理「宇宙中繁衍後代」的相關問題，研究執行的難度並不高，但在政治上會變得相當棘手。

你想想，把你上繳國庫的稅金，拿去讓太空人用於「繁殖人類的科學實驗」，你能接受嗎？

而倫理方面，宇宙勢必是一個短期內非常壓抑、充滿未知風險的地方，人類社會在這種高壓狀況下，必定會形成異於地球的社會組織與文化，在這種環境下出生的小孩會快樂嗎？

除了可能面臨的生理和文化挑戰，也可能因為設想不夠周全，造成初期嬰兒潛在死亡率較高，而這些小孩在不同重力下發育的差異，也需要更多實際案例，才能適應或化解。

以上問題很難在短時間內解決，也很難由國家機構著手，這又是私人研究企業的機會了，雖然它們不會被質疑浪費公帑，但潛在的相關問題還是存在。

現在知道在外太空做愛，是一個多麼深遠、偉大又麻煩的計畫了吧！但我也跟大家一樣在期待可以看到宇宙A片的那天，當然，這一切都是為了科學研究！（被打）

註解

1. 筆者蒐集資料的過程中，在知名成人影片網站有找到英文標題為「俄羅斯太空人太空性交實驗」的影片，而且真的是在無重力中和帶有有點古老的畫質……先對不起我發文不附連結，但考慮到假影片、黑歷史、模擬、或是單純的官方不願承認等各種面相，我建議大家還是先當作太空人做愛這件事還沒發生、大家從零開始吧！

資料來源：

• BBC Knowledge雜誌 第110期(2020年 10月) 、第96期(2019年 8月)
• No Sex in Space, Yet, Official Says
• Space Sex Is Serious Business
• Sex in space is going to be way different than it is on Earth
• NASA Micro-11
• Effect of space environment on mammalian reproduction