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南投竹山、鹿谷二日深度遊記

PanSci_96
・2014/11/10 ・3542字 ・閱讀時間約 7 分鐘 ・SR值 451 ・四年級

文/Gene Ng(黃貞祥)

 

竹編QR碼
竹編QR碼                             照片來源:accupass

第一天(08/02/2014)

無巧不成書,有天在關鍵評論網看到一篇好文章〈他用3285個日子專心做好兩件事,幫這個沒落小鎮帶進9萬觀光客〉,當天就看到在泛科學宣傳的活動「竹林漫步x竹編QR code:南投竹山、鹿谷二日深度旅」,於是就很心動地報名了。

8月2日週六一早從台北松山車站搭自強號到了台中,雖然艷陽高照天氣炎熱,可是心中仍慶幸颱風識相地閃開了。在往鹿谷的路上,認識幾位新朋友,路上聊著感覺很快就到了鹿谷鄉初鄉村。

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到了初鄉活動中心,領到小冊子和鑲有壓花的名牌,心中對編QR碼充滿著期待。我們先用了午餐,是包了竹筍的蕃薯包,有紅色和紫色的,非常可口開胃,還有香氣濃郁的冷泡茶。

在編QR碼前,南開科技大學數位生活創意系的林正敏老師講解了學資訊科學的他,和文創產業不解之緣以及興起竹編OR碼的契機。這個看似頗有挑戰性的竹編QR碼究竟是多大的挑戰呢?從小就不擅長手藝的我,心中只想不求好只求有,不需要編出多麼精美的作品,只要不要墊底就好。

拿到了材料,在動手之前,竹編老師施志成和陳宜妙,對竹編做了基本的介紹,拿到材料時,先聞了煙燻竹特殊的香味,感覺手上的材料充滿溫暖的生命力,然後就依老師的指示慢慢的編。在編QR碼的過程中,耐心和細心是關鍵。慢慢地把一條條淺色的水洗竹編好固定後,就要依照每個人拿到的QR碼圖,把深色煙燻竹一條條依QR碼的黑白相間編進水洗竹之中再固定。過程中每編一條就要仔細比對圖稿,若有任何差錯就要及時修正,以免編上好幾條後,才發現「糟糕了!糟糕了!」,然後把編好的拆掉重編。

竹編QR碼,雖然看似簡單,除了考驗耐心和專注力,也帶著點緊張,畢竟要把材料全都編完,才能用智慧手機掃瞄確認。同時,在編的過程中,也要講求信任,因為有些竹條編得有點歪也扭八時,老師一再要我們放心,可是心中仍掛念著,萬一失敗了呢?我想,既然經驗老到的老師都放心了,何必自個懸著一顆心呢?就放心地聽從老師的忠告繼續往下編吧。

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編著編著到了中場休息時,就只剩下五條要編了,稍作休息一會兒,就無驚無險地把它完成,然後用iPhone的APP掃瞄了一下,居然可以正常讀取。經老師的宣佈,才知道我是第二個完成的,真是出人意料。在老師耐心的指導下,把背面做好後,加上邊框,很有成就感的作品終於大功告成!施志成老師幫我把作品完成後,建議我去協助其他同學,不過還沒幫到任何同學完成他們的作品,晚餐時間就到了。

我們漫步在農田間,慢慢走到用餐的李宅三合院,聽過老闆娘的講解,瞭解他們用心地結合文創和觀光,讓遊客能夠親近農家製作茶葉和壓花後,就開始享用豐盛的晚餐。雖然傍晚的天氣仍悶熱得令人大汗淋漓,可是美味的晚餐仍讓我扒下了三大碗飯菜點心,感嘆為何只有一個胃來裝這麼可口的晚餐。

用完餐,我們到李宅三合院的中庭喝茶和享受竹口笛音樂,由鄭瑞賢老師來為大家演奏,並且在茶席享用好茶。原本擔心晚上喝茶會睡不著的我,也因為茶香太迷人了,還是忍不住喝了好幾杯。晚上回去也睡得廷香的,看來好茶果然不會有副作用吧。我們從青茶喝到幾種烏龍茶,聽著鄭老師講解他的竹笛由來,以及在國際上的揚名,悠揚的樂曲加上好茶,城市裡長期緊張的生活,得到一些紓解,蚊蟲很識相地沒來打擾我們,輕鬆愉快的夜晚很快就過去了。

回到新溪頭初陽生活會館休息時,我們在房中談笑討論到宵夜要如何解決時,沒多久就接到電話說樓上有綠豆湯可享用喝了綠豆湯和吃了西瓜,和新朋友聊了點天,回房看了場喜劇,就抱頭大睡在夢鄉中等著更愉快的另一天到來。

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第二天(08/03/2014)

第二天仍是好天氣,到了竹山鎮,時尚竹工藝家陳高明老師帶我們深入遊覽竹山鎮老街,解說當地歷史文化。我們在林圮埔老街上逛著,邊聽解說。先說點悲哀的,林圮埔老街和台灣大多數的老街一樣,早就面目全非了,陳高明老師在全聯福利中心前為我們解說當年日據時代的歷史,以及漢人和原住民的恩怨等等,我們放眼望去的,盡是現代無趣乏味的水泥建築。

林圮埔老街的房子仍留著清朝街市的格局,可是當時的建物而今安在?這在我來自的馬來西亞,不管這些街道歷史有多久遠,根本不能稱作老街,因為老街就是要有成排的老古厝才算。不過,對當地人而言,老街還是有老的味道吧。台灣過去對待古蹟和老屋的態度,真的可說是惡劣,還好近年來得到漸漸比較得到社會大眾的重視,因為很多時候,貪一時的發展方便,原來失去的會更多,人生有很多寶貴的經驗,是錢再多也買不回的。

老街上店家的招牌統一成竹子形狀的外框,很有當地風格。陳高明老師邊解說當年的歷史,邊帶我們參觀一些和小鎮文創有合作的商家。我們先到啟明米麩店,那有賣香脆可口的米香,有些同行的伙伴當場就買了不少。我們又到了百年老店--來發鐵店,馬上對幾根長得像飛彈的玩意兒大感興趣,原來是豆子椿和香蕉椿,店裡頭還有許許多多對都市人來說,非常新奇有趣的農具和各種各樣不知名堂的玩意兒,店家還推出了手工打造的小吊飾、鑰匙圈等文創紀念品,不僅很有創意,也為當地產業帶來活水。這幾家店家也掛了竹碼QR碼,頗具當地特色。我們還去參觀了打鐵的工作室,老闆親自示範了鐵具製作,陳老師也向我們說明了手工鐵具的精久耐用,是非常環保的消費。可惜我們時間有限,否則還想多逛逛,買些紀念品回去呢。

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走著走著,我們到了家百年中藥店,大家對他們賣的大補蛋頗感興趣,我當下就買了幾包。陳高明老師接著在一家服飾店外拿了個篩子,就解說起台灣迎娶的傳統習俗,對我這個華僑而言非常有趣,因為我們海外華人,像我家也來自福建泉州,可是由於到南洋的大多是地位和文化較低的人,加上歷史不長,很多傳統習俗都沒帶到南洋去。台灣民間保有的許多習俗,就顯得非常有趣。我們還短暫逛了一個柑仔店,就到竹巢學堂休息,和聽小鎮文創/天空的院子負責人何培鈞解說。

到了竹巢學堂,那是培鈞等人用「交換」方式,請來各行各業,將所學和專業分享給鄉鎮居民。這種「協力設計+在地生產+協力銷售」的模式,完全由民間自己來,不需要等待政府的補助。我們在休息喝著冰涼的紅茶和吃著竹山名產捲仔粿之時,聽著培鈞大哥解說天空的院子和小鎮文創的緣起,以及他們的理念等等,深深受到他們精神的感動。

快到了中午,就到了此行的高潮之一--參觀天空的院子。到了天空的院子,陳高明老師小小上演了一場翻牆秀之後,大家迫不及待地往三合院走。到了天空的院子,三合院給人一種樸實又高雅的感覺,不凡之中又帶著謙卑。我很愛台灣的古厝,尤其是三合院,可是天空的院子,很不同以往的參觀過的三合院古厝,有種少見的文藝秀氣,而且古厝前後都還有優雅的庭園。雖然已有百年歷史,可以在何培鈞和他表哥用心的修繕下,並沒有滄桑的感覺,反而有是老當益壯。

我們一邊聽著陳高明老師的解說,一邊欣賞著這個新生的古老宅第的各種巧思,例如古代有趣的門鎖,以及整個佈局在文化上的意義等等。大廳兩邊各有間書房和廚房,如果住在民宿,應該能好好用上。我們坐在板凳上,懷古思悠情地想像一下當年人們在山上過著的家庭生活,在物資享受上遠不如今天,但精神上卻可能更富足。很可惜的,我們沒在那好好住上一晚,好好體會到地的風情,短暫逗留後就要離去用餐了。

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到了大鞍山城,看到精美呈現的便宜,大家都感到非常驚喜,以為整個花布和便當盒都可以「喜歡嗎?帶回家啊」XD  不過詢問了一下,才發現是空歡喜一場Orz  用完了午餐,到外頭走走,那邊的風景相當不錯,如果能留到晚上看夜景,應該頗浪漫的。

用完了餐,我們到最後一站--大鞍國小,參觀了這個原本要被少子化和鄉村人口外移而結束,可是後來成為和當地生態教育結合的迷你森林小學。我們下坡走到大鞍國小時,迎面而來的是小朋友畢業生的彩繪壁畫。大鞍國小的教室門牌是很活潑生動的可愛動物標示,樓梯階梯設計了簡易的英文單字,讓小朋友上下樓梯時也能夠學習。

大鞍國小雖迷你,可是在校園中放眼望去,可以看到山谷縱橫、雲海縹緲的秀麗風景。大門口還有棵百年老樹,迎接著來上課的小朋友。大鞍國小的一景一物還讓我回想起,當年大一和大二在新竹縣北埔國小參加和舉辦系上的迎新活動時,那青澀又美好的時光,沒想到時間過得飛快,轉眼間就過了十幾年了。

在歸去前,陳高明老師在大鞍國小的開放式生態教室裡,為大家講述國內外對古蹟文化保護的觀念落差等等。可惜還未說完,天公就不做美,我們只好快步上坡回到遊覽車上,陳老師在車上再繼續解說竹編製品對老一輩人的意義,還有關於筷子的故事和趣事等等。工業化社會,我們能夠輕易享用各種便利的商品,可是像過去家裡那些好幾十載都珍借小心使用的東西,真的愈來愈少。物資上的便利,究竟讓我們帶來了多少滿足呢?

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雖然中心仍不捨,但是天下無不散的宴席。回程的時間大家一路閒聊著,也過得很快,兩天充實又愉快的行程,有了個完美的句點。竹山小鎮,希望有一天我還會回來的!

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拆解邊緣AI熱潮:伺服器如何提供穩固的運算基石?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/05/21 ・5071字 ・閱讀時間約 10 分鐘

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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。

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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。

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。/ 圖片來源:MotionArray

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)」!

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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。

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。

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。/ 圖片提供:研華科技

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。

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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。

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。/ 圖片來源:MotionArray

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)。

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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。

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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。

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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。/ 圖片提供:研華科技

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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蘇伊士運河──殖民歷史閒談與風景分享│環球科學札記(13)
張之傑_96
・2021/02/10 ・1994字 ・閱讀時間約 4 分鐘 ・SR值 505 ・六年級
相關標籤: 遊記 (4)

  • 文/張之傑

和平號五月三日從檳城啟航,此後一路向西。五月十二日,經亞丁灣進入紅海,開始往北。五月十五日早晨八時許,寢室窗外(東方)出現陸地,和平號已進入蘇伊士灣。接近中午時,西奈半島沿岸不時出現鑽油平台,我們離蘇伊士運河愈來愈近了。

和平號即將進入蘇伊士運河,西側為蘇伊士城,東側為西奈沙漠。攝於5月16日清晨5:44。作者攝

記得我們讀小學時,國語課本有一課介紹開鑿蘇伊士運河的李西普(今譯雷賽布,Ferdinand de Lesseps),說他如何克服種種困難,終於完成這一劃時代創舉。其實,蘇伊士運河的開鑿和英、法兩國爭奪殖民地有關。

法國在拿破崙之後,由於在美洲和英國爭奪殖民地失利,將發展重點放在東方。打通蘇伊士運河,對法國意義重大。一八五四年和一八五六年,法國駐埃及領事李西普獲得鄂圖曼帝國埃及總督特許,制定向所有國家船隻開放的運河計劃。

計劃中的運河,位於埃及西奈半島西側,橫跨蘇伊士地峽,首尾在蘇伊士灣側的蘇伊士和地中海側的塞德港兩城之間,全長約一六三公里。這條運河連結歐亞之間的航運,船隻不必繞過好望角,省下約七千公里航程。

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一八五八年,由李西普主持的蘇伊士運河公司成立,強徵埃及貧民挖掘運河,前後動員一百五十萬人,喪生者超過十二萬人。工程耗時將近十一年,於一八六九年十一月十七日通航,這一天被定為運河的通航紀念日。

和平號進入蘇伊士運河

和平號即將進入這條由無數勞工,以生命和血淚換取的運河。午餐後躺在床上休息,只見窗外有不少貨輪,以和我們船的相對速度來看,貨輪似乎停止不動。到了晚餐時看得更清楚了,貨輪果真一艘艘的停在蘇伊士灣,似在等待指令。事後才知道,貨輪必須排班,郵輪可逕自前行。

這時適逢回教齋戒月,時間較平時撥快一小時。五月十六日(週四)的日出時間為四點五十五分。這天不到四時就醒了,拉開窗簾,天已微明,外面有很多船。四點五十五分,響起來自船橋的廣播,和平號即將進入蘇伊士運河,這是此行的看點之一,特開放七樓船橋甲板,供人觀賞、拍照。

七樓船橋甲板位於船頭,可以無阻擋的看到船隻如何進入運河,平時不對乘客開放。船橋甲板上已擠滿了人,好不容易才找到一個勉可拍照的空隙,只見運河入口就在前方,和平號跟在一艘貨櫃輪後頭,按照規定,彼此得保持一點八公里距離,限速每小時十五公里。

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和平號距離運河入口處愈來愈近,左(西)側是蘇伊士城,右側(東)是荒涼的西奈沙漠。約六時,終於進入運河,左側的蘇伊士城看得更清楚了,靠近河岸處,有狀如城牆般的圍牆,大概是管制區的圍籬。隔一段距離還有高起的工事,上頭站著武裝的士兵。

晨6時許進入運河。船隻進入運河,與前船得保持1.8公里,限速每小時15公里。
攝於晨6:37。作者攝

船橋上大家排隊捧著中、日文「經過蘇伊士運河」的牌子照相。在船橋上站了兩個半小時,兩岸景觀了無變化,原隰一片荒涼,蘇伊士運河是在沙漠中開鑿出來的啊!一方面站累了,一方面眼睛需要休息。沙漠地區陽光太烈,即使戴著太陽眼鏡仍感吃不消。

回到寢室躺著閉目養神,忽然又響起廣播,和平號即將進入長約二十公里的大苦湖。運河建成前,大苦湖原本是座山谷,運河開通後,海水從紅海和地中海匯入谷中,而成為面積約二五○平方公里的鹹水湖。趕緊回到七樓船橋甲板,和平號約九時進入大苦湖,但船隻仍在浮標限制的範圍內航行。九點五十分出了大苦湖,再次進入運河。

過蘇伊士大橋,運河觀光結束

在四樓吃過午餐,剛走出餐廳,響起船橋廣播,和平號即將從日本援建的蘇伊士大橋下經過,要大家到七樓船橋上看看。這是座斜張橋,建於二○○一年,跨越亞非兩洲。橋面和古夫金字塔同高,其設計有埃及元素(尖方碑式橋塔)元素,也有日本的極簡元素,和環境融合得很好。

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過了蘇伊士大橋,運河西側漸漸出現阡陌田疇,也有和運河平行的高速公路。運河東側(西奈半島)仍然一片荒蕪。十四點三十,船橋廣播,運河大約只剩下十六公里。十五時,再次廣播,前方已看到塞得港,並稱這是最後一次船橋廣播。十五時零五分,窗外出現領水船,看來賽得港就要到了。

和平號進入運河,走了將近10個小時,15:55抵達賽得港,17:30乘客已可下船。
日落時分,在堤防上拍下這張照片。作者攝

回到房間,發現運河西側出現清真寺和高樓大廈。十五時五十五分,和平號已靠港,窗外就是碼頭,市街近在咫尺。管家敲門進來,拉起白色紗窗,以免船外的人看到我們晾曬的衣物。從清晨六時許進入運河,走了將近十個小時,期待已久的運河觀光至此結束。

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來大鞍國小做客,聽古今之故事
PanSci_96
・2014/11/14 ・1091字 ・閱讀時間約 2 分鐘 ・SR值 420 ・四年級

文/歐葳

credit:中心 特生/Flickr
credit:中心 特生/Flickr

智慧生活旅遊的最後一站原本是大鞍古道,但因為颱風來襲,步道不易行走,因此陳老師改帶玩家們到了大鞍國小,一邊重溫小時的記憶,一邊細聽大鞍的歷史。

要進入國小之前,老師帶領大家走了一段好漢坡,雖然距離不算長,但坡度挺陡的,一旁時有竹林密蔭、時有雜草小花,難得的是在路上見到了人面蜘蛛,在枝葉間,蛛網結得整齊且漂亮,讓走累的人在喘息時眼睛一亮。

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大鞍國小是個規模迷你的小校,一度落入被廢校的命運,為了讓校園起死回生才轉型成對外開放的特色校園,因此任何人都能在校園裡泡茶聊天辦活動。校園中可以見到歷屆畢業生的牆壁彩繪,從畫面裡的畢業生人數看來,這間校園每年產出的畢業生真的是屈指可數,難怪學校會選擇這樣對外開放,以吸引更多的人進來。

陳高明老師帶領玩家們繞玩校園一周後,就在校園的活動平台上開了「大鞍講堂」,與大夥暢聊竹山願景。陳老師說:「當你去過很多國家之後,你就會發現台灣是最不會保護資產的地方!」他指出,早期台灣的竹管厝發展模式與日本的合掌屋其實很像,都是在家有喜事的狀況下全村的人會集結起來替你蓋房子,為得是一種祝福、也是全村合力的象徵。在日本,合掌屋已成聯合國認定的文化遺產,但反觀台灣,竹管厝早已被拆得差不多了,甚至沒有多少年輕人有機會接觸這樣的特殊歷史建築。

另一方面,他也舉巴黎為例,在戰爭時,國家為了要保護藝術資產不遭受破壞,不惜動員人力將彩繪玻璃拆除,另外保管,如此傾全力保護這些文物的人文精神徹底感動了老師;除此之外,老師也拿同樣使用筷子的日韓兩國來說明文化教育的重要,中國雖為筷子的發源地,卻沒有教導孩子們認識筷子文化,為了方便、不阻止孩子使用湯匙或叉子做替代,反觀日韓兩國十分重視筷子文化,甚至都將筷子課納入正課,需要通過考試才能畢業,如此不同的教育正塑造出不同的文化氣質。

大鞍講堂精彩的故事就在敏哥一聲「老師!落雨了~」中被迫暫停,玩家們紛紛卯足全力爬上好漢坡,只見米粒大的雨滴就在分秒中長成了豆子大的模樣,大夥又累又喘的模樣,雖是狼狽,但卻明顯感受到山間空氣頓時消暑了許多。坐上遊覽車,擦乾身子,玩家們都被這突來的暴雨擺了一道,只能算是竹山送來的道地大禮啊——午後對流雨!

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在車上細數陳老師今天與玩家們分享的故事,可以說是巨細靡遺,從小鎮的古早故事到台灣文化發展願景,再回想前一天的老師們對在地文化的熱愛,智活玩家們不難發現行程中的每個在地人都是熱愛這個山頭的,他們使用了自己的方法把鹿谷和竹山的「好」交代給所有人,難怪會有玩家分享心得時只說了兩個字:感動!

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