軟性電子材料因為可以被彎曲摺疊，所以被認為可以廣泛的應用在電子紙或是衣服式可穿戴電子產品上。但是除了這些，其實還有很多種可能的應用方式。
這影片介紹利用水貼紙的方式，經由水來溶化高分子包覆的元件與基質的黏著，改黏於另一基質，把軟性的電子元件晶片貼附在人的身上，這樣一來，像是血壓的監測、血糖的量測等目前需要固定在某個地方才能量測到的生理數據，都可以藉由這樣的軟性電子元件，配合無線模組直接讀取傳送，當不需要的時候也可以輕易移除。
目前這樣的設計可以固定附著在身體上兩天，經由不同的黏附物質，時間應該可以依照應用來控制。可以想像的是在未來可以輕易監視身體不同部位的生理條件，像是受傷復原與否，肌肉骨骼的情況，運動的情況，甚至更複雜的疾病訊號等。這種對生理的即時監控能力會讓很多醫療的方式有革新的可能。期待更多可能的應用能經由這樣的方式達成。
本文原發表於科學影像Scimage[2011-09-04]
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。
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！
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。
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。
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。
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。
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。
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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智慧型手機的功能日趨全面，幾乎就要包辦日常生活大小事，當然也包含我們的健康。有些人拿它來記錄每天的運動狀況，也有人搭配應用程式，監測自己的心肺功能。
但這還不夠，科學家總是能想到更奇葩的需求：未來，你的手機也有機會變身「大麻檢測器」了！羅格斯大學健康暨健康政策與高齡研究所（Rutgers Institute for Health, Health Care Policy and Aging Research）研究團隊，調查大麻使用者的「嗨度」，並將其與機器學習技術做結合，試圖打造能準確判斷大麻中毒程度的日常小工具。
研究發表於《藥物與酒精依賴》（Drug and Alcohol Dependence）期刊[1]。
法國喜劇劇集《大麻咖啡館》（Family Business）中，年輕企業家喬瑟夫．亞贊（Joseph Hazan）乘著法國大麻合法化的順風車，決定將老父親傑哈德．亞贊（Gérard Hazan）的肉鋪改造成大麻咖啡館。雖說父親一開始很反對，但在偶像安瑞可．馬西亞斯（Enrico Macias）的循循善誘下，父親最終也體驗了呼麻的快感，並開始積極面對他們的咖啡館事業。
大麻為何能讓人快樂到放棄執著？一個叫四氫大麻酚（Tetrahydrocannabinol, THC）的傢伙扮演著關鍵角色。由於 THC 的化學結構與人體的內源性大麻「花生四烯乙醇胺」（anandamide）十分相似，它能與大麻素受體（cannabinoid receptors）結合，並啟動大腦的獎勵系統，讓我們感到身心愉悅[2]。
這不免讓人感到好奇：究竟，人們是如何攝入大麻的呢？
一般來說，大麻被攝取的途徑有二：吸食，或直接拿起來嗑（沒啦，是摻在食物裡面服用）。當人們吸食大麻時，裡頭的化學物質會從肺部進入血液，進而將它們運送到身體各處，包括大腦。但如果是用吃的，由於是透過消化系統吸受，因此大麻所帶來的影響通常會晚個 30 分鐘到 1 小時出現。
對大麻使用者來說，它最迷人的地方大概就是使用後欣快的放鬆感受。此外，有些人也會體驗到感官放大的飄忽景象，但也有部分人認為，大麻會讓他們感到焦慮、恐懼、不信任和恐慌。雖然目前較少有因純粹吸食大麻而死亡的案例，然而，若是使用過量，便會引發大麻中毒（cannabis intoxication）[3]。
大麻中毒的人，輕則產生飢餓與嗜睡等症狀，嚴重的話，會導致認知與對人事時地物的定向感降低，甚至會出現急性精神病（acute psychosis）[4]。其他典型、可預測的症狀，還包括口乾舌燥、紅眼、短期記憶受損，以及知覺和動作的影響等5。
部分大麻中毒者，會因為大麻在精神上的影響，對外界反應時間過慢，造成工作或學校表現低落，甚至在開車、駕駛時形成干擾，最終導致交通事故與傷亡等憾事。
雖說如今有血液、尿液或唾液等測試，能針對大麻中毒進行檢測，但若要實現日常生活中的時刻監測，恐怕還是有些限制的。
過去曾有研究，以現代人形影不離的「智慧型手機」裡的感測器，來探測高風險的飲酒者，準確率高達 90%[6]。有鑑於此，羅格斯大學健康暨健康政策與高齡研究所團隊開始研究，想知道在機器學習模型的協助下，手機是否能發揮檢測「大麻中毒」的作用，即時探測那些可能因大麻中毒引發的危機。
團隊首先從美國賓州匹茲堡（Pittsburgh, PA）找來 57 位年齡介在 18~25 歲的年輕人，透過自我報告，得知他們每週至少使用大麻兩次。之後，團隊透過「手機回傳調查」搭配「手機內感測器數據」等方法，每日收集受試者使用大麻的相關數據持續至多 30 天，以掌握他們在大麻中毒後的狀況。
其中，回傳調查每日三次，包含開始與結束使用大麻的時間、用量，以及主觀感受的自我評分——依據「嗨」的程度，評分標準為 1~10分，其中 10 分為「敲級嗨」。後來回傳的 451 起大麻使用事件中，平均「嗨度」為 3.77 分。
而手機則搭配應用程式，收集了 102 種手機感測器的數據，如 GPS、加速度計（accelerometer）、撥出的電話數量以及平均移動距離等。有些人聽到這裡可能坐不住了。等等⋯⋯GPS 這類定位工具與加速度計，到底能做什麼？是這樣的，GPS 可用來偵測大麻使用者陷入「自我陶醉」時的行進範圍（travel boundary），而加速度計則是用來監測他們的步態與身體活動量。
在對照受試者的回傳調查及手機數據後發現，當使用者回報他們「正嗨」時，透過 GPS 的數據分析可知，他們的移動範圍並不遠。另外，此時加速度計的資料也顯示，主觀報告大麻中毒者，雖然活動多樣性下降，但身體的活動程度卻比較劇烈。
最後，他們在演算法的幫助下[7][註1]，盼能瞭解上述方法，是否能區別無中毒和中毒（輕度或中度）的情形。透過各種中毒時的行為特徵，加上機器學習技術的檢核，智慧型手機就可以變成如假包換的「大麻使用監測器」啦！
為了探究這個組合的準確性，團隊企圖在不同的時間點（例如：一周中的某一天，或是某一天的幾點幾分）下做排查，找出與大麻使用行為與特定時間點的關係，以進一步確認大麻中毒的具體指標。
結果顯示，僅出動手機內的感測器偵測這群人是否使用大麻，準確度為 67 ％；但若結合「個人呼麻時間點」與 GPS 和加速度計等資料，則準確度高達 90％。
面對如此結果，研究團隊認為，以手機結合機器學習預測大麻中毒程度，是相當可行的。不過，未來還需要加入更多資料，以完備這項工具。
首先，由於該研究對大麻中毒的判定，主要建立在「受試者主觀判斷和自我（ㄕㄡˇ）報告」的基礎上，因此在物質使用和生理反應的識別上，不如執法部門的檢驗工具那般客觀。此外，像是大麻使用者的使用史、攝入身體的途徑、劑量，以及使用者對大麻的耐受性，都會影響他們報告身體狀況的結果。
不僅如此，像是不常使用大麻者在中毒時，他們的行為與身體反應和那些「老司機」們相比，是否有明顯差異？該研究受試者多為白人，其他人種在同劑量的條件下，會不會產生相應的數據？這裡不是要戰種族，但光是「喝酒」這件事，每個人種的反應也多少帶有一些差異，像亞洲人普遍就很難代謝酒精[8]。
以上種種，都是這個工具可能被泛用的關鍵。最後，假設這個大麻偵測小工具，有朝一日被推到應用程式的市場上，你會想下載嗎？又，我們是否能因為大麻使用者的敏感身份與風險，而逕自對他們搜集資料、加以監控？作為一旁拍手叫好等待好用產品問世的小老百姓，在引頸期盼的同時，也必須深思這樣的問題。
帶孩童去看牙醫一直是父母們相當苦惱的課題，兒童不安、哭鬧與抓狂，導致無法配合牙醫，這讓播放優雅音樂的診所瞬間成為吵雜混亂的夢魘。為了要讓孩童情緒穩定，不少兒童牙醫診所都設立了遊戲室，故事書與眾多布偶充斥在七彩繽紛的空間。此外，牙醫師為了讓小朋友盡量配合檢查，經常給予小禮物，也就是所謂的「正增強操作制約」（positive reinforcement）。除了老套又低成本的貼紙外，給予怎樣的小禮物，這些寶貝們才會乖乖聽話呢？
這有趣的小問題，位於英國威爾斯波思牙醫診所的 James Coxon 與倫敦國王學院進行了相關的實驗，並發表在 BDJ 期刊上［1］。52 位兒童參與了這次「看牙醫，選禮物」的實驗，依據年齡分為三組：4-5 歲、6-7 歲以及 8 歲，並詢問他們看完牙醫後最想得到的獎賞（十種不同的小禮物，皆不超過 2.5 歐元（約新台幣88元），平均為 1.53 歐元（約為新台幣54元））。除了孩子外，照顧者也被要求猜測小孩所選擇的禮物。那就讓我們來看看實驗的結果吧！
4-5 歲的實驗組，33% 選了吹泡泡玩具、24% 選公主徽章、19% 選恐龍紙飛機。
6-7 歲的實驗組，46% 選了螢光筆、18% 選恐龍蛋（泡水會孵出恐龍模型）、18% 選外星人彈弓。
8 歲的實驗組，36% 選了復仇者聯盟的模型、21% 選了恐龍蛋。
沒有任何一位小朋友想要貼紙！！！
全部受試者中，只有 18 位照顧者成功預測自己小孩想要的禮物，而年紀越大的孩童組別，其照顧者越顯著地無法預測兒童想要的禮物（P=0.003）。
研究者提到，由於孩童們並沒有特別喜愛某一種禮物，因此應該要給予廣泛的選擇，並且是新穎的玩具。或許有些人會覺得給予這麼多禮物會使牙醫診所多出比較多的額外支出，但這些供選擇的玩具都是低價的，而且比起浪費更多寶貴的看診時間及治療花費，這絕對是划算的交易！
為何無法預測年紀稍長的兒童他們所喜愛的禮物呢？作者的假設是照顧者與孩童的相處時間減少，無法暸解他們喜歡及不喜歡什麼。作者最後提出正增強操控制約如何增進兒童與牙醫的治療，以及給予獎賞的時機點等，都還需要更多實驗加以研究。
除了看牙醫以外，兒童從小到大皆需要定期施打疫苗，也讓身為家長的我們感到頭大，「只要乖乖，等下我們就去買禮物！」這樣的正增強操控制約似乎是比較常見的做法，畢竟打針本身就是一件很痛苦的事情，也無法再以威脅（負增強操控制約）方式恐嚇兒童進行，這樣只會造成更大的心理恐懼。那倒底該怎麼做呢？
我認為除了給小禮物外，給予孩童心理上的支持，並且養成固定週期在同一家醫院診所與同一位醫生進行檢查，適時地轉移他們注意力，然後切記不要嚇小朋友，如此一來便有機會讓孩童不再懼怕看醫生！
給大家的忠告：
To 醫生：請不要再給孩童貼紙了！多買一些有趣跟上時代的小物吧！給兒童們更多的選擇。
To 父母（照顧者）：請多多陪伴孩童，他們一下就長大了，再也不會害怕看醫生，請多多了解他們的喜好吧！
To 兒童：希望你們可以喜歡並且好好善待父母送你們最珍貴的禮物——一副健康的牙齒！
參考資料
