橡膠子彈，最致命的「非致命武器」

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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這幾天香港佔領中環行動，相信許多香港的朋友應該「前不見真普選，後不見民主改革。念天地之悠悠，愴然而涕下。」咦？不對，真正令人痛哭流涕的應該是警察為了驅散群眾而發射的催淚彈。

催淚史

催淚氣體開始廣泛用來對抗人類，是在第一次世界大戰前後（科技始終來自於人性）。在大戰爆發前，1912年法國已經將溴乙酸乙脂（Ethyl bromoacetate）作為催淚氣體在用於警察勤務中 [1]。後來一戰爆發，在西部戰線伊珀爾（Ypres）防守的法軍，也將裝有溴乙酸乙脂的手榴彈用來對抗德軍。接著德軍積極投入研究，才讓催淚氣體在戰場上發揚光大 [2]。

第一次世界大戰之後，1925年的日內瓦協議（Geneva Protocol）禁止將具有窒息性、毒性的氣體、液體、物質，或者微生物應用於戰爭之中－當然，也包括了催淚氣體。不過協議是針對戰爭期間規範，是否能將催淚或是催吐（像是二苯胺氯胂）戰劑用在防暴行動，仍有不同的看法 [3]。也就是這樣，所以我們還是能在世界各地許多群眾行動中，看到警察使用催淚彈。

催淚彈組成

其實催淚彈的組成並不是全都是為了催淚，主要分三種目的：加溫、散佈、催淚。歷史最悠久的催淚成分有三種：溴化二甲苯（Xylyl bromide）、2-氯苯乙酮（Phenacyl chloride，簡稱CN）、鄰-氯代苯亞甲基丙二腈（2-chlorobenzalmalononitrile，簡稱CS），其中CN毒性最強，所以大多已經被CS取代用於鎮暴的催淚彈 [4]。除了CS，1962年意外被合成出來的CR（Dibenz[b,f][1,4]oxazepine）也有用於催淚彈；不過和CS不同，CS容易用水去除，但CR遇水反而會加劇作用，是比較危險的成分。

事實上，催淚的CS在常溫下是固體粉末。為了要讓CS能夠像氣體一樣散佈，就需要加入其他成分－像是容易揮發的二氯甲烷，讓它帶著CS擴散在空氣中。除此之外，高溫也有助於氣體散佈，所以催淚彈也會加入其他的化學物質來產生溫度，加速CS的擴散 [5.4]，這也是為什麼上街示威教學都會提到不要徒手撿起剛落地的催淚彈，很可能因此燙傷。

為什麼催淚彈既不黯然又不銷魂卻讓人兩淚交流？

雖然催淚彈已經存在近一世紀，不過科學家對於催淚的生化機制還是了解不多 [6]，當然也沒有接觸到催淚物質後立即有效的治療方式。

耶魯大學醫學院的藥理學家滕德（Sven-Eric Jordt）長期研究催淚物質，他在德國就學時曾參與反對核廢料的遊行，也在那場遊行中體驗到他的研究對象有多催淚 [7]。

滕德發現，催淚物質對於體表神經上的TRP離子通道（Transient Receptor Potential channels）來說是一種促進劑（agonist），當TRP離子通道接收到催淚物質，就會引發一連串的生理反應，像是疼痛、發炎、紅腫。他在2008年發表的研究中，基改實驗小鼠天生不具有TRPA1通道蛋白，和一般的小鼠相比，對於催淚物質的反應行為就沒這麼強烈；另外，研究團隊也成立利用兩種TRPA1的阻斷劑（antagonists）減少催淚物質引起的刺激，顯示TRPA1是其中一個催淚物質作用的通道蛋白 [6]。

不過TRPA1阻斷劑是否能夠應用在反催淚彈呢？滕德在接受《國家地理》採訪時提到：「很難說，理論上可以。」但他認為在接觸催淚彈之前使用阻斷劑很有風險，因為TRPA1引發的身體不適，為了就是讓我們知道有危險該遠離，假如使用了阻斷劑，很可能讓自己暴露在更高劑量的刺激物質下，更有風險導致化學灼傷 [7]。

要是輕看催淚彈就要落淚了

「催淚彈」這個字會被誤解成只有催淚的效果，但其實催淚物質刺激的是體表（是的！即使你戴了防毒面罩，但是穿著吊嘎遇上催淚彈還是會刺痛），只是像是眼、鼻、口這種有粘膜的部位更容易受到化學物質的刺激。催淚物質除了會讓人流淚、皮膚紅腫疼痛之外，還會刺激呼吸道，嚴重的時候可能會窒息。2011年，一位巴勒斯坦婦女就在一場抗議行動中，因為催淚氣體讓她無法呼吸而致死 [8]。稱這些鎮暴武器為「非致死性兵器」，反而會讓人掉以輕心（參考〈橡膠子彈，最致命的「非致命武器」〉。

接觸到催淚物質會不會對身體造成長期影響，或者永久性的傷害？「不知道」，畢竟接觸過催淚物質的人不多，很難有足夠的個案供科學家追蹤，但是滕德教授已經開始相關的研究。[9]

催淚彈在面前落下該…..？

跑吧。

如同前面提到的，目前沒有立即減緩刺激的方法。催淚彈在開放空間的作用有限，特別是有風的時候，很容易被吹散，所以遇到催淚彈，往新鮮空氣方向閃避才是上策。另外，即使被嗆到很難受也不要原地蹲下，因為常見的催淚物質CS比空氣重，會往下沉，蹲下只會接觸更多CS。 [5.5]

遠離催淚彈之後，盡可能換掉衣物，因為CS在常溫下是粉末，沾附在衣物上的CS會持續刺激皮膚 [5.5]，不過特別要注意的是不能接觸到含氯漂白配方的清潔劑，那會使CS反應成更具毒性的物質。此外，也要避免雙手接觸眼、口、鼻－沒錯，別揉眼睛，還有在擤鼻涕前也要先洗手，避免手上沾到CS又再次刺激粘膜。

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科宅我是沒遇過催淚彈，期盼這波香港佔中的朋友平安順利。

▼軍官入伍訓中的毒氣體驗就是用CS

http://youtu.be/O-LdXn7j6kc?t=41s

1. Ethyl bromoacetate — Wikipedia
2. Chemical weapons in World War I — Wikipedia
3. Geneva Protocol — Wikipedia
4. Phenacyl chloride — Wikipedia
5. How Tear Gas Works — How Stuff Works
   • 3. When Tear Gas Fails
   • 4. Methods of Dispersal
   • 5. So You’ve Been Tear Gassed …
6. Bessac, B. F., Sivula, M., von Hehn, C. A., Caceres, A. I., Escalera, J., & Jordt, S. E. (2009). Transient receptor potential ankyrin 1 antagonists block the noxious effects of toxic industrial isocyanates and tear gases. The FASEB Journal, 23(4), 1102-1114.
7. The Surprising History and Science of Tear Gas. National Geographic [June 12, 2013]
8. Israel investigates tear gas death of Palestinian protester. The Guardian [2 January 2011]
9. What Are the Long-Term Health Effects of Tear Gas? SoU [August 21, 2014 ]