這些吃素長大的哥吉拉跟基多拉哪來的？—專訪青年生態藝術家李翊楷

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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• 作者／劉詠鯤

本文轉載自 CASE 報科學 《千變萬化的流體（三）：哥吉拉雲—流體的不穩定性》

海岸邊的雲層上緣，出現一隻隻如同哥吉拉形狀的雲；原子彈投下後，劇烈爆炸引起的蕈狀雲；土星大氣層內形狀獨特的雲帶……等。這些看似毫無相關的現象，背後其實成因都可以歸納為：流體中的不穩定性。

2020 年在青森縣的海邊，有網友分享了一張雲朵彷彿在進行「哥吉拉大遊行」的照片（圖一左上）；也有飛行員在雲層上分享過類似的照片（圖一右上）；除此之外，天文學家在土星的大氣層也觀察到相似形狀的雲層（圖一下）。這些「哥吉拉」的行動力竟然如此之高，不只在地球上出現，連土星上都有。這是否暗示它們背後其實具有相同的形成機制呢？

在＜千變萬化的流體（一）＞一文中，我們介紹了流體流動的狀態主要可以分成兩種：層流與紊流。層流狀態的流體十分穩定，它可以被視為一層一層獨立的流動來討論；相對的，紊流如同它的名字所表示，流體內部的流動較為混亂，不同層之間的流體會互相混合、影響。而決定是層流還是紊流的關鍵因素便是「不穩定性」^[1]。

在描述天氣系統為甚麼難以預測時，常常會提到「蝴蝶效應」這個小故事：位在大西洋的颶風，其成因可能只是在亞馬遜森林裡面一隻蝴蝶煽動了翅膀，這個初始的小擾動，隨著時間演變，最終形成尺度龐大的結構。不穩定性在流體中扮演的角色也十分相似。起初流體內部隨機的產生十分微小的擾動，若整個流體的不穩定性足夠大，微小的擾動便有機會繼續成長，直到對整個流體都造成影響。流體中具有各式各樣的不穩定性，在本篇文章中，我們將會介紹與哥吉拉雲還有蕈狀雲有關的兩種不穩定性：克耳文-亥姆霍茲不穩定性以及瑞利-泰勒不穩定性。

克耳文-亥姆霍茲不穩定性：哥吉拉雲

這個不穩定性得名於兩位對此現象進行研究的物理學家：發明絕對溫標的克耳文爵士，以及對聲學共振系統做出系統性研究的亥姆霍茲（在＜香檳聲音哪裡來？＞一文中，他曾經登場過）。這個不穩定性發生的條件是：兩層流體之間具有相對速度。

請搭配圖二，讓我們一起來理解這個不穩定性是如何產生哥吉拉雲的。假設有兩層流體，分別向左與向右運動。當它們彼此完美平行時，一切無事，如圖二（a）。但這個狀態其實並不穩定，任何的擾動，都可能會破壞這個完美狀態。例如，流體中形成了如圖二（b）的擾動，接下來流體的運動會如何變化呢？

對於淺藍流體來說，A 點的體積較原本略小，因此流動速度較大，如同澆花時，將水管捏住（管徑縮小），水可以噴得更遠。此外，流速較快也會使得 A 點的壓力減小；但對於紅色流體來說，A 點的壓力反而會增大。如此會導致流體內部的壓力分佈形成圖二（c）。兩種流體之間的壓力差，會進一步使擾動長大，如圖二（d）。最後，由於流體本身橫向的速度，使擾動在橫向上出現變形，如圖二（e）。如此一來，哥吉拉形狀是不是就出現了呢？

瑞利-泰勒不穩定性：核爆蘑菇雲

接下來，讓我們來看另一種在生活中沒那麼常見，但是看過就很難忘記的不穩定性現象：核爆產生的蘑菇雲。這種現象的成因，是來自於瑞利-泰勒不穩定性，它會發生於密度較大的流體壓在密度小的流體之上時。核彈爆發會在極短時間內釋放出極大熱量，將爆炸中心的空氣瞬間加溫。我們知道，氣體的溫度越高，密度越低，因此在爆炸中心，會瞬間形成大量的低密度空氣。

讓我們用簡單的模型來看看，這種不穩定性是如何造成蘑菇雲的。圖三（a）中有兩種流體，密度較高的在上，此時整個流體系統處於不穩定態，只要有一點擾動 ，如圖三（b） ，不穩定性就會使擾動擴大。由於密度差異，重力使得密度小的流體上升，密度大的下降，使不穩定度振幅逐漸增大。此外，由於壓力差與密度差的方向並不平行，會導致流體的邊界形成渦旋，如圖三（c）。以上這些效應疊加在一起後^[2]，流體邊界處便會逐漸形成如蘑菇狀的特徵，如圖三（d）。

以上兩種流體不穩定性，其實在我們生活中也存在，例如：點燃的線香。由於線香燃燒處的溫度上升，空氣密度下降，此時就滿足瑞利-泰勒不穩定性的條件；當熱空氣上升時，和兩側靜止的空氣有一相對速度，也滿足了克爾文-亥姆霍茲不穩定性條件。只是由於規模較小，發生速度較快，肉眼未必可以清楚的看到如前文中提到的明顯特徵。儘管如此，各位讀者在了解這些不穩定性之後，若是試著觀察看看生活中的各種流體，也許也能找到隱藏起來的「蕈狀雲」喔！

註解

[1] 更詳盡的說明可以參考 CASE＜上下顛倒漂浮船＞一文
[2] 實際上，形成蘑菇狀構造還與流體在三維條件下的非線性效應有關，數學模型較為複雜，此處只是簡單概述其成因。

1. Kelvin–Helmholtz instability
2. Rayleigh–Taylor instability
3. “Single mode hydrodynamic instabilities” draft from Hideaki Takabe.

A 編按：最近的《哥吉拉大戰金剛》用了「地球空心說」，將地心作為泰坦巨獸的故鄉，可你知道嗎？「地球空心說」可是由著名天文學家艾德蒙．哈雷提出的！這個猜想不只有其道理，也帶動人類探索地心的秘密。

《一切都是泛科學的陰謀》專題與你一同挖掘各種陰謀論的脈絡！「地球空心說」並不是陰謀論，但其衍生出的各種說法，卻比陰謀論還要精采，而美國也真的派出過探險隊，試圖找到極地的地心入口。

有科學腦的人，應該很討厭陰謀論吧？有些有趣又無厘頭，有些很認真的讓你皺眉頭並且開始懷疑自己。你可能會問「這些想法為什麼會存在？」但是不管在哪個時代，陰謀論都會存在來挑戰充滿證據的事實，而我們能作的除了不斷的完整事實和理論的樣貌，還能從這些陰謀論反問自己「這背後有什麼道理嗎？」

如果把「地球空心說」放到現代，絕對會被大家嘲笑吧！但是在330年前，就連最偉大的天文學家也對此深信不疑。

過去，人類對於地球的內部構造並沒有定論，各種說法存在於神話、信仰之中。而第一位有憑有據猜測地球內部構造的人，是十七世紀末，大名鼎鼎的英國天文學家艾德蒙．哈雷，大膽提出了「地球其實是空心」的理論。

哈雷的浪漫猜測

哈雷發現地球的磁場其實並沒有想像中的「穩定」，在接近極區的地方，指南針並沒有辦法準確的指向，為了解釋這個現象，他大膽地假設地球的中心是中空的……更詳細一點的描述，其實地球內部是一個大空腔，裡面裝著有 3 個不互相接觸的同心球，由外到內大小分別參考金星、火星、水星，像俄羅斯娃娃一樣套在地球中，哈雷還參考土星環的原理，推斷這些球殼靠著離心力和重力懸空且不會相撞，而就是這些浮空的內部球殼造成地球磁場的變化。

面對這多層的地球，只有最外層有住生物嗎？哈雷大膽地說：「這些內部球殼上還有生命存在，整個地球結構就像上帝創造的多層建築一樣，不同樓層有不一樣的生命。」（事實上怪物宇宙系列電影也是以此為設定，這些地方就是泰坦巨獸的家鄉）

為了完善「地球空心說」，哈雷又提出球殼內部含有「鹽水」，靠著類似玻璃的粒子阻擋來讓地面的海洋不流到底下，又在 1716 年提出影響現代地球空心說的假設，極光就是從兩極地區的大洞下噴出的發光蒸氣。

神奇的地球空心說就此誕生，甚至連哈雷本人都有點難以置信，他在 1692 年的紀錄中寫到：「講出這麼誇張又浪漫的假設，讀者可能會立刻譴責，直到我找到足夠的證據支持這個假說。」

哈雷當時剛剛好和好朋友艾薩克·牛頓撰寫科學名著「自然哲學的數學原理」(Philosophiæ Naturalis Principia Mathematica)，和「自然哲學的數學原理」這本近代科學研究的基石寶典相比，哈雷在沒有足夠實驗方法下提出的地球空心說，某種程度上也算是近代科學史上第一個預測性質的假說，這稱不上是「陰謀論」，畢竟裡面沒有什麼違反當時認知事實的陰謀，只是一個科學家的大腦洞。

博物學家的瞎掰

但老實說，地球空心說並不是哈雷獨有的想法，例如同一時期在日耳曼地區，一位名叫阿塔納奇歐斯·基爾學（Athansius Kircher）的全才博物學家也出版過一本書叫作 “Mundus Subterraneus“ （姑且翻譯為: 世界之下），內容提到地球中間其實有個大窟窿，可能就像鐘乳石洞般，裡面除了地下湖泊外，還有岩漿和火焰，而北極有一個漩渦將海水吸入地球內部，加熱後從南極噴出。

和哈雷相比，基爾學連支撐他故事的理論都沒有。儘管現在知道哈雷錯得離譜，但是當時的科學認知和技術已經知道轉動的金屬會產生的磁場，所以如果地球磁場會有不同，可能表示地球中間不是堅硬的石頭，而是有會旋轉的岩石、金屬體吧？而且，因為磁力與引力相比影響更大，所以內部的球殼一定要處於一個絕妙的平衡來保持球殼不會崩壞。

當然在哈雷的版本中，還是有許多無法解決的問題，例如生命都需要的陽光怎麼達到內部？哈雷試著自圓其說，表示地底可能有許多凹面鏡，反射兩極製造出跟太陽一樣耀眼的光芒。

不過哈雷的地球空心說並沒有讓大家為之瘋狂，大部分人的回應是「恩，我知道了，這樣喔」，而哈雷也沒有再針對這個說法提出解釋或補強。但這也不代表他完全放棄了，事實上，他還執筆親手畫出了 3 個地殼的假設圖，成為地球空心說最標誌的圖像之一。

雖然不被廣泛討論或承認，但在缺乏任何證據的情況下，與哈雷類似的地球空心說在 18、19 世紀偶爾會再重新出現一下，並帶著新的推論和假說。

數學大師也瘋狂

在 18 世紀，地球空心說被兩個數學家研究過，他們是大名鼎鼎的李昂哈德·尤拉（Leonhard Euler）和約翰·萊斯利（John Leslie）。

在微積分、幾何學有莫大貢獻的數學大師尤拉，曾假設空心的地球內有一個直徑將近 10000 公里的溫暖球殼，然後上面住著高科技的種族；萊斯利則是相信地底下有兩個同心球殼，內部還有兩顆恆星提供光線，他將這兩顆莫名其妙出現在地球內的恆星取名為 Pluto 和 Proserpine，也就是羅馬神話的冥王和冥后。

推廣地球空心說的辣個男人——希姆斯

19世紀地球空心說最大的推崇者是美國人約翰·克里夫·西姆斯（John Cleves Symmes），在美國紐澤西誕生的他熱愛研讀自然歷史相關書籍，在 1818 年他出版自己的地球空心說：

「我主張地球是空心的，內部有無數同心球殼而且適宜居住，地球在南北極還有成12~16度的開口已獲得陽光。我發誓要證明這件事，也準備好前往地球內部探險，希望世界能夠支持我。」

作為一名多產的作家和演講者，西姆斯非常勤奮地到處宣傳他的假說，包括根據整個理論提出著作 “Symzonia: Voyage of Discovery” （姑且能譯為《西姆斯：發現之旅》），還四處募款，試圖前往兩極探險。他的主張「兩極有空洞，為地心帶來光明」的假說基礎是最廣為人知的空心說版本，也是在極地探險成真之前，眾多對兩極的幻想之一。

一波三折的南極探險計畫

西姆斯的努力吸引了幾位關鍵人物的注意，一位名為詹姆斯．麥可布萊德（James McBride）的俄亥俄州有錢人，他不只寫文章支援這個假說，還遊說肯塔基的議員理查．M．強森（Richard M. Johnson）支持前往南極的探險，沒想到理查還真的說服了當時的美國總統約翰．昆西．亞當斯（John Quincy Adams），但草案卻被國會駁回，直到下一任總統安德魯．傑克森（Andrew Jackson）上任之後，一個截然不同的南極探險計畫在 1836 年才被重新提出，但西姆斯已於 1829 年去世，無緣參與這場南極遠征。

西姆斯死後，地球空心說的代言人由俄亥俄州的一位新聞記者——傑瑞曼亞．雷諾茲（Jeremiah Reynolds）繼承。為了前往南極一探究竟，1829 年雷諾茲加入狩獵船隊，爭取前往南極的機會，但旅途一波三折，不只遭遇叛變，還被同伴流放，經歷了九死一生的冒險才回到美國。隨後 1836 年雷諾茲在國會中演講，大力推崇當時尚未定案的美國南極探險隊，他強調這將會為國家帶來光榮並加強國際事務，但是在籌劃階段他因為不滿進度和內容，所以從計畫中被開除了。

這場探險成功在傑克森總統卸任後 2 年出發，稱為 1838~1842 美國探勘船隊，由查爾斯．威爾克斯（Charles Wilkes）領導，這其實是一次非常正式的探險船隊，目的包括建立海圖、建立航線、收集科學及物種資訊……等，船隊從美國東岸出發繞過南美洲後前進太平洋，並在去程的倒數第二站造訪了南極，但是在希姆斯猜測有大洞的位置什麼都沒找到。

對地球空心說的狂熱並未停止

到此為止地球空心說可以說是正式破解了，但一直以來只要有機會，這個理論就會被丟出來解釋科學發現。例如 1846 年在西伯利亞冰原發現了猛瑪象遺骨，當下就有人懷疑它是不是從北極的大洞內部遊蕩出來、因為找食物而被困在西伯利亞，因為在猛瑪象的肚子內找到未消化的毬果，而死亡又這麼突然。

在 1864 年，還有一位大人物也出手了，也就是現代科幻小說之父凡爾納，他的作品之一《地心歷險記》就是描述一群人從冰島火山進入地心的世界探險，地心中還有大海和古生物。

1869 年一位美國煉金術士賽勒斯．提德（Cyrus Reed Teed）可以說是地球空心說的狂人，而且非常特別，在他的著作 “The Cellular Cosmogony, or The Earth, A Concave Sphere” 中，大膽的假設我們所居住的世界其實是地球的內凹面，我們頭上的天空其實是地球中心，而在我們地殼對面住著一支文明，但是因為濃霧的關係無法發現它們存在，而我們看到的月亮其實是另一個地球內部球殼。

提德還改了姓名、創立了名為 Koreshanity 的宗教，並發行雜誌來吸引信徒，為了證明我們所居住的地球面是向內凹，還使用儀器丈量地表！最後，他在佛羅里達還擁有一塊 300 英畝的土地，他和將近 250 名信徒一同活在那裡直到 1940 年。

1873 年，一位神祕學家愛德華．鮑沃爾—利頓（Edward Bulwer-Lytton）完成了 “The Coming Race”，內容有關一群住在地球內部的文明，因為發現神秘的能量來源而科技發達。

1906年，作家威廉．里德（William Reed）出版了一書 “The Phantom of the Poles”，表示其實可以搭船從地球外面到達地球內部，因為重力的作用讓他們在經過反轉時完全無感，而且很多水手其實去過了只是沒有發現。

就算是在 1913 年，此時人類已經成功到達並記錄了北極點，一位叫作馬歇爾·佳德爾（Marshall Gardner）的作家還是出版的一本叫作 “A Journey to the Earth’s Interior, or Have the Poles Really Been Discovered?” 的書質疑這件事，書中表示許多已經滅絕的生物其實都住在地球內部，因為地球誕生時，離心力形成了最外層的地殼，但是內部還有一個較重的殼，並持續接收地心的熱度。

但是隨著我們對地球越來越瞭解，我們知道這些假說真的都是空穴來風，而在事實確認之下，已經是陰謀論的等級了。

終結地球空心說的女科學家——英厄．萊曼

20 世紀中期，第一位飛行橫跨南北極的人：理查德．伯德(Richard E. Byrd)在他的飛行紀錄回報中完全沒有提到任何大洞；1959 年一艘美國潛水艇從北極圈冰山下鑽過然後在北極地區重新出現，表示沒有大洞；儘管到今天我們在兩極都有觀測站了，還是沒有大洞存在。

1929 年，丹麥的地科學家英厄．雷曼（Inge Lehmann）藉由測量地震產生各種不同的波，推斷地球內有較靠近外部的液態構造和最裡面的固體核心，而這些液態物質的攪動、流動造成了磁場和變化，之後經過無數的實驗和驗證我們總算可以斷定……地球內部不是空的，但是某種程度上哈雷講的也沒有錯，因為我們的地球內部的結構的確有很多不同的層，包括地殼、地函、地心……等。

儘管錯得離譜，哈雷的地球空心說讓大家發現了一個可能從來沒問過的問題，激起了後來科學家們研究這件事的興趣，作為啟蒙時代的起步者，這可以說是一個有益於後代進步的有趣陰謀論，科學有趣的地方在於它的反覆驗證、質疑並且修正的特性，我們可以從錯誤的主張，逐漸導出正確的路。

參考資料：

• Fantastically Wrong: The Legendary Scientist Who Swore Our Planet Is Hollow
• Lockhaven.edu: Turning the Universe Inside-Out.
• encyclopedia.com-philosophy and religion-hollow earth
• The Origin of the Hollow Earth Theory