從火星帶回的樣品怎麼處理？先問問伊波拉防疫專家

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

在流感盛行的嚴冬，您可曾為了開窗與否，天人交戰？還是在搭公車的時候，選擇開走道對面的窗戶，凍死別人，造福自己？通風能降低感染空氣傳播疾病的風險，但交通工具的窗戶到底要怎麼開，才能達到最佳效果？墨西哥物理學團隊發揮所長，在 2022 年 12 月的《科學報告》（Scientific Reports）期刊上，推薦開公車窗戶的方法。^[1]

公車模型

COVID-19 疫情期間，防疫資訊滿天飛。因為事關人命，「♪ 雖然我曾經這樣以為／♪ 我真的這樣認為」，並不能做為給予建議的理由。許多公衛措施的效益，例如：戴口罩和保持社交距離等，都被嚴厲地以科學的方法檢視。這群墨西哥物理學家著眼於通風的機制，想瞭解到底挑哪個位置的窗戶，打開多少扇，對公車內的空氣品質最好。當然，他們並未唱著林憶蓮的〈為你我受冷風吹〉，親自搭車實測，被風吹到掉眼淚；而是打造了一台小模型來實驗，再以電腦模擬運算。^{[1, 2]}

他們參考一輛 9.92 x 2.5 x 2.2 公尺，地板內側離路面 0.4 公尺的實體公車，打造出約 1/10 大的壓克力模型。如圖所示，車體透明，僅窗戶用黑色虛線框出，方便觀察；裡面有二氧化碳偵測器（CO₂ sensor）、風速計（anemometer）；以及可裝卸的 3D 列印乘客，方便創造空車和滿載等狀態。由於假人不會呼吸，所以得從模型的中央車底灌入二氧化碳，代替真實的吐氣。測試氣流時的車速，則主要設定在每小時 50 公里。^[1]

實驗項目

這個實驗從下列兩個角度，來探討通風效果：

1. 開啟的窗戶數目：從不開窗、開 2 扇或 4 扇，到全部開啟等，都嘗試一輪。^[1]
2. 窗戶的位置：一般常見的公車，窗戶都是開在車體兩側，也就是乘客座位的旁邊。不過，科學家在模型的車頭，挖了 2 個長方形的氣窗，看看這種設計的效果又是如何。^[1]

實驗結果

研究團隊發現，在一般擁有左右兩排窗戶的公車上，氣膠（aerosols，又稱「氣溶膠」或「懸浮微粒」）的擴散與排出，均受車內負壓造成的吸力驅動。打開 4 扇，也就是左右各 2 扇窗戶最通風；全開也不會加快氣膠排散，或減少累積。氣流促使氣膠向車頭聚集；有些從前面離開的氣膠，會由後面的窗戶回流；而氣膠在車裡停留的時間，平均為 6 分鐘。不過，當科學家拿出他們改造的新型公車，馬上就超越了傳統公車開 4 扇窗的成效。^[1]

有別於市面上常見的款式，這種新型公車的前方擋風玻璃，靠近車頂處，多了兩個氣窗。如下圖所示，公車移動時，前方氣窗會進氣，產生一股推力帶動通風，而不再仰賴車內負壓的吸力。空氣從前方灌入，通過座位區域，再由車尾原本就設在兩側的窗戶出去；不像開 4 扇的，氣流無法完全貫穿車體。^[1]

以公車滿載 50 人的狀況為例，車速每小時 50 公里時，新款公車內的通風換氣速率，為每人每秒 100 公升；遠高於英國急難科學顧問團（Scientific Advisory Group of Emergencies，簡稱SAGE），在 COVID-19 疫情期間建議的 8 至 10 公升。就算行車速度只有每小時 9 公里，也還能符合 SAGE 的標準。同時，車內氣膠的總量減少，在車速每小時 50 公里的狀態下，滯留的時間降至 50 秒。^[1]

尚待研究的變因

既然新款公車這麼通風，何不趕快上市？上述實驗未涵蓋的數個變因，其實仍有待探究。比方說，3D 列印的假人沒有體溫，真實的公車坐滿活人乘客時，車內的溫度可能較高。如果再考量各地天候，造成的車外氣溫差異，這裡關於氣體流動的結論，便不見得適用。^[1]更何況在空氣污染嚴重的市區，開窗搞不好會弄得灰頭土臉，大概也無益於呼吸功能。假如將來臺灣除了密閉且附空調的公車，也有這種墨西哥的新式車款，身為乘客的您，會想搭哪一種？

參考資料

1. Alexei Pichardo-Orta F, Luna OAP, Cordero JRV. (2022) ‘A frontal air intake may improve the natural ventilation in urban buses’. Scientific Reports, 12, 21256.
2. 滾石唱片ROCK RECORDS（01 JUN 2012）「林憶蓮Sandy Lam【為你我受冷風吹 Suffer for you】Official Music Video」YouTube.

「也英，你還好嗎？但願你沒有感冒，今年的火星看起來特別亮，是本世紀火星距離地球最近的時候，當我看到明亮的星星時，就覺得你彷彿在我身旁。」晴道在少年時寫給也英的信中這麼說道。

接近人生半百，當晴道再次與也英相遇後，這麼恰好的，火星再次接近地球，劇中晴道與也英於札幌天文台享受著天文景象，究竟在望遠鏡中，他們看到的景象為何會產生？

揭開接近地球的火星之時——火星衝

太陽系中的八大行星皆繞著恆星太陽公轉，但因各行星距離太陽的遠近不同，造成公轉軌道路徑長度差異，而行星的公轉軌道與速度進一步影響著其公轉週期。八大行星中每一顆行星的公轉週期皆不一樣，也因此，造成每天行星與恆星、行星與行星間的相對位置也都有所差異。

「衝」在天文現象中意指行星（地球軌道外）與太陽、地球，連成一直線的現象。當衝發生時，代表此顆行星整夜可見，且在天空中的亮度極亮！但正如同上文所述，因每顆行星之公轉週期有所差異，所以並非每一年都會發生衝。例如劇中晴道與也英所觀測的「火星衝」，週期約為 780 天，大約每經過 2 年 49 天便會發生一次。 

長大後的晴道、也英所觀測的火星衝發生在 2018 年，亮度極亮的火星配上恰好的觀測時間，便是觀測火星的最佳時間點！

而在 2022 年 12 月初時，也發生了一次火星衝！這次火星的視星等亮度達到 -1.9 等，預測將會是未來十年內最亮的火星衝，但如果錯過這次也沒有關係，在 2033 年時會發生亮度更亮的火星衝，目前預估視星等亮度可以達到 -2.5 等呢！（星等值越小越亮！）

滿載希望的希望號

除卻火星衝外，日本 1998 所發射的希望號探測器（のぞみ）也是年少的也英殷切期待的天文任務。當時日本為促使國民對於火星產生興趣與探索，舉辦於希望號中搭載姓名的活動，也英的名字也跟著希望號一起進行宇宙探索。

希望號原本的目標與任務是觀察火星上大氣層，與火星受太陽風作用的影響。但在 1998 年發射後，希望號的推進器出現故障，不只大量消耗燃料，還造成希望號進入火星軌道的時間延長，後又於 2002 年受到太陽劇烈活動的影響電力系統受到破壞。最終，希望號於 2003 年 12 月失聯，未能順利完成火星的探測任務。

未完待續的火星之旅

火星因其醒目的紅色外觀一直為人們所關注與追尋的星球（西方更將其取名為 Mars，即為羅馬神話中的戰神），且因火星具有與地球相似的環境條件，科學家一直將火星作為移居星球的選項之一，也設想過將火星「地球化」，使其更加適合人類居住。

但人們是否有改變火星的權利，又或者我們對於火星是否有足夠的了解，或許等到未來更多次嘗試的火星任務後才能知曉答案，正像是晴道說的：「要想知道是不是命中註定，你必須全心投入進去。」

參考資料

• 臺北市立天文科學教育館 – 2022火星衝專區
• 為什麼火星任務正夯？
• 火星漫遊20年——探測任務的挑戰
• 希望號探測器