0

0
0

文字

分享

0
0
0

麥子、稗子與毒麥

葉綠舒
・2014/12/10 ・1737字 ・閱讀時間約 3 分鐘 ・SR值 533 ・七年級

在Facebook上看到多年前畢業的學生的文章,覺得很有趣,徵得他的同意改寫在此。

什麼事那麼有趣呢?原來,昨晚他們團契聚會的主題是讓稗子和麥子「一齊長」。此梗典故原出新約聖經「天國好像人撒好種在田裡, 及至人睡覺的時候,有仇敵來,將稗子撒在麥子裡就走了。 到長苗吐穗的時候,稗子也顯出來。 田主的僕人來告訴他說:主啊,你不是撒好種在田裡嗎?從哪裡來的稗子呢? 主人說:這是仇敵做的。僕人說:你要我們去薅出來嗎? 主人說:不必,恐怕薅稗子,連麥子也拔出來。 容這兩樣一齊長,等著收割。當收割的時候,我要對收割的人說,先將稗子薅出來,捆成捆,留著燒;惟有麥子要收在倉裡。」

當時團契的牧師提到,「要讓稗子跟麥子一起長,並不是希望稗子的基因轉成麥子…」時,引起了他的注意,於是回到住處便做了一些功課。結果還蠻有趣的…

稗子這種東西很耗地力營養,因此在世界各處都不受歡迎。但是,在中國長江流域一帶,有人在天候不佳不利糧食植物種植時,拿稗子做為牲畜的糧草,甚至還有釀稗子酒的,據說因為稗子這種植物熱量不輸高粱。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

但是根據聖經,稗子是非常糟糕的東西,怎麼中國還有人拿來餵牲畜,甚至還能釀酒?

原來聖經中的「稗子」,其實不是華人世界中的稗(Echinochloa crus-galli)。當初會翻譯成稗子,應該是因為當時翻譯的人不知道tare/weed是什麼(而 weed 是用來押韻 seed 這個字。筆者按:weed其實指得是雙子葉的雜草,單子葉的雜草一般稱為grass),因此才採用了最接近的物種。

Echinochloa_crus-galli01
稗。圖片來源:wiki

看上面的照片就知道,其實稗子跟麥子(應是小麥,見下圖)長得並不相像。

Wheat_close-up
小麥。圖片來源:wiki

即使與最早馴化的einkorn(一粒麥,Triticum monococcum)或emmer(二粒麥,Triticum dicoccum)相比,也並不相像。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
EINKORN Triticum_monococcum0
一粒麥。圖片來源:wiki
Usdaemmer1
二粒麥。圖片來源:wiki

那麼,真正出現在聖經裡面的植物,到底是什麼呢?原來,它是一種俗稱為 darnel (也稱為poison darnel 或cockle)的植物,中文譯作毒麥(Lolium temulentum)。

320px-Illustration_Lolium_temulentum0
毒麥。圖片來源:wiki

跟上面的小麥相比,的確在外型上有些相似。由於它的分布區域,和小麥完全重疊,因此會和小麥競爭空間、水分、養分。而 darnel 會與一種真菌(Neotyphodium 屬)共生,這種真菌會產生一種有毒的生物鹼,幫助darnel 減少自己被吃草的生物吃光的機會。但是這種生物鹼對人也有毒,食用後會產生暈眩、噁心,嚴重者可致死。

因此, darnel 成為人人除之而後快的植物,因為人們早就知道這種植物有潛在的危險。但也就是因為它們很像(也因此 darnel 在某些地方被稱為 false wheat ),所以在聖經中,被借用來做了比喻。其實仔細看,從形態外觀上,還是可以區分 darnel 和 wheat 的不同。

這個聖經的比喻,讓筆者想到,其實台灣民間也不乏這樣的應用。例如台語的「人若衰,種瓠瓜生絲瓜。」,就是很生動的比喻。這個比喻的由來是因為,瓠瓜(葫蘆瓢,bottle gourd, Lagenaria siceraria)在幾十年前的台灣,是比較值錢的農作物;相對來說絲瓜(一名菜瓜,Egyptian cucumber,Luffa aegyptiaca)則比較不值錢。但是種瓠瓜時,有時會有些瓠瓜長不出葫蘆的形狀,長成一條長長的有些像絲瓜的外型(如下圖)。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
Luffa_aegyptica
絲瓜。圖片來源:wiki
Courge_encore_verte
瓠瓜。圖片來源:wiki

雖然一樣是混在麥田裡的雜草,但是黑麥、燕麥後來成了受歡迎的穀物,而毒麥只能存在於聖經中,還因為翻譯的關係,根本不存在於華人教友社群裡…命啊…!雖然仔細看還是看得出來瓠瓜與絲瓜的不同(對筆者來說是一望而知),但是就會被一些想要挑便宜貨的人故意硬拗說,「這明明就是絲瓜不是瓠瓜」來殺價。所以才會有這樣一句俗語流傳下來。

原刊載於作者部落格 老葉的植物王國

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
文章難易度
葉綠舒
262 篇文章 ・ 10 位粉絲
做人一定要讀書(主動學習),將來才會有出息。

0

0
0

文字

分享

0
0
0
AI 可以設計散熱,但誰敢讓它出貨?林唯耕談算力背後的物理現實
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2026/08/20 ・2819字 ・閱讀時間約 5 分鐘

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。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

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。

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 / 圖片:envato

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。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

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。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
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。/圖片:envato

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。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

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。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

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。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
文章難易度

討論功能關閉中。

鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
250 篇文章 ・ 320 位粉絲
充滿能量的泛科學品牌合作帳號!相關行銷合作請洽:contact@pansci.asia