實驗室裡的海馬牧場 – 海馬培育關鍵技術開發

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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本文由 國立海洋生物博物館 委託，泛科學企劃執行。

• 文／許君咏

身為陸生動物，海洋對我們而言是個美麗又神秘的存在。一說到海洋生物，人們充滿許多好奇和疑問，除了「是誰住在深海的大鳳梨裡」，有哪些問題是大家都想問的呢？你知道這些問題的答案嗎？

今天就讓我們一起來解開這些疑惑吧！

最多人想知道的海洋生物大哉問

Ｑ1：魚的年齡如何判斷？

就像是可以從樹的年輪同心圓判斷樹齡一樣，我們可以將魚的脊椎骨磨平後觀察，而魚的耳石也可以作為判斷年齡的材料，耳石位於硬骨魚類的內耳中，雖然依不同魚類，形狀大小有所差異，不過耳石的體積會隨年齡增長而變大，夏天與冬天的生長速度不同，所以可以從生長環區別出來。但以上兩者判斷材料都會隨棲地、季節、溫度等變化，因此判斷魚的年齡還是需要有經驗的專家喔！

• 有興趣可以參考海生館提供免費下載的台灣魚類耳石圖鑑喔！

Ｑ2：小丑魚和海葵有合作的行為嗎？

小丑魚本身分泌特別黏液，讓海葵誤認是其它雜物，不是可以吃的魚。而海葵就像是一位可靠的保全兼房東，它的刺細胞會攻撉其它魚類，小丑魚躲在海葵內部可以得到保護；小丑魚可以協助清潔海葵，並趕走海葵的掠食者，像是稱職的好管家，所以一般被認為是互利共生。但也有學者認為小丑魚和海葵的取食對象相同，彼此可能是競爭者，因為行動快速的小丑魚常搶走海葵的食物，對海葵是弊多於利，因此應為片利共生。

• 這邊看小丑與海葵：海洋生物的共生影片

Q3：海馬是魚類嗎？

答案為「是的！」

咦？海馬跟魚長得又不像，怎麼會是魚呢？來重新認識海馬吧！

其實海馬只是鱗片變成板狀，尾鰭完全退化，脊椎則演化到像是猴子尾巴一樣，可以捲曲鉤住突出的物體，來固定身體位置。而小到幾乎透明的魚鰭，能夠讓海馬「上上下下左左右右」移動，只是速度蠻緩慢的，因此通常海馬會以偽裝和硬化成皮狀的皮膚來逃避掠食者。

而海馬的生殖方式也很酷，是由母魚將卵產在雄魚腹中的育兒囊裡，經二到三週的懷卵期，再由公魚孵出小海馬，所以在海馬的世界裡，大腹便便的可是海馬爸爸喔！

然而可愛的海馬目前正面臨極大的危機，每年數以百萬計的海馬被捕撈以製成傳統中藥使用為主，或供水族館飼養。加上人類為了經濟發展大量破壞海草區、紅樹林及珊瑚礁等海馬的天然棲息地，影響尤其深遠。

• 這邊看可愛的巴氏海馬影片

什麼？看完這些大解密還不夠？還想要了解更 DEEP 的海洋知識嗎？

叮咚！你的好友海洋維基百科已上線。

最近海生館推出「Ocean Tag 學習網」，前段的知識以及影音都是在網站上找到的，感覺就像把整座海生館搬進手機裡。

現在，一起來認識Ocean Tag 學習網上最棒的三大功能吧！

「館藏」功能：小孩子才做選擇，特寫、影音、生物繪圖全都要！

目前海生館已經收錄超過 3 萬筆以上的影像及影音資料，在 Ocean Tag 裡，只要輸入關鍵字就可以找到這些可愛的海洋生物。身為海洋大明星，除了美照外，當然還有影音頻道介紹牠們的生活環境、與其他生物的互動等等。最令人驚艷的是，還有精美的生物繪圖，能夠將生物的外型特徵看仔細。

「學習」功能：準備好了嗎？一同泡進知識海吧

Ocean Tag 依照 12 年國教課綱期程中與海洋相關的課程，從館方資料庫中撈取資料，讓老師與學生能直接在網站上找到有趣的海洋知識，用生動的圖片及影片學習。如果想要了解不同的生態系組成、海洋保育及各種大哉問，像是海洋哺乳類和人類有什麼不同、海生館收容剛孵化的小綠蠵龜怎麼照顧等等，都能夠在 Ocean Tag 上找到答案喔！

「趨勢」功能：連結知識與時事，成為「最潮」的海洋生物迷！

最近有哪些海洋的相關研究發表了呢？哪些物種被列為保育類了？氣候變遷對海洋生物造成什麼影響？

Ocean Tag 除了海生館數位化之外，還連結了與海洋有關的最新新聞，讓我們在欣賞海洋之美的同時，也能夠時時關心海洋環境的近況，將利用上述兩個功能學到的知識與時事結合。

我們與海洋生物的距離

台灣因集天然環境優點為一「身」，因此擁有豐富的海洋生物類群，小小的島嶼卻有全世界十分之一多的海洋生物種類。然而，這些珍貴的海洋資源，在污染及不當捕撈下日漸減少，有許多以往常見的海洋生物已經消失，因此我們更需要了解這個美麗的生態系並且好好珍惜它。

Ocean Tag 便是希望透過博物館數位化，拉近我們與海洋生物的距離，讓我們只要打開手機就能認識這些海洋知識，越是深入了解，越能夠懂得如何守護這片海。

最後還是要借航海王的經典台詞：

「把寶藏都放在 Ocean Tag了，想要的話就去找吧！」

• Ocean Tag學習網

1. 106年海洋講堂系列專書
2. 尼莫的房事-從出生搖籃到生命的搖籃
3. 海馬奇特的外型是如何發生的？
4. 國立海洋生物博物館

文／廖英凱

近年來，政府與一些民間業者，開始關注與投資深層海水的相關開發與應用。雖然說常見的應用方式多聚焦於深層海水的淡化、礦物質組成與調配，以及相關產品開發。但是，深層海水另有一項特性是潔淨且水質穩定。這項特性是利用深層海水不易受到表層的洋流、雨水、河水而改變水質的濃度與成分，缺乏光照的環境也使深層海水溫度較為固定而減少物質變化的變因。

目前花蓮石資中心的黃秉益博士及其團隊，將海洋深層水水質穩定且潔淨的特性，應用於海馬的培育上。這是由於海馬培育對水質的要求與控制非常高，相較起表層海水，運用深層海水可以減少淨化設備的投資，並以較簡單容易的方式進行優質餌料的生產，提供培育生物安全低病原的食物來源，藉此提高存活率與健康。而海馬也是重要的海洋藥用生物，諸多中藥藥典記載海馬具有清淤解肺，提升生理機能等療效。但由於近年來海馬因捕撈與棲地破壞等因素使數量銳減，而在2004年5月被列入華盛頓公約附錄二的保育清單中，該清單附錄二的定位是海馬雖暫無滅絕危機，但國際貿易已受到管制。因此，若能有效成功開發出海馬培育的技術，將可確保以海馬為原料之生技產業與研發的供應無虞。

為了要能大量培育海馬，重點在於如何提高幼期海馬的存活率，除了透過實驗室化的培育環境維持以外，一個重要關鍵則是提高餌料的品質與降低餌料中的病毒量。培育幼期海馬需要餵食如輪蟲、豐年蝦等動物性餌料，而動物性餌料的生產又須餵食植物性餌料。黃博士的團隊所開發的「低病毒餌料生產技術」除了設計乾淨的培育環境、挑選尚未被汙染的海馬與餌料來選育，並自行研發培養液的配方，讓乾淨餌料的產能提升。並建置「培育養殖系統」以即時監控調配水溫、鹽度、溶氧量與氮系有機物的濃度。每個300公升的培育槽中，可培育30隻海馬，目前石資中心內佔地僅20坪的實驗室，每年已可以穩定生產 3000尾以上的海馬，比起傳統飼育方式更加密集有效率。

但是，若要能成功技術轉移給業者，進而成為我國產業的重點之一，不能僅依靠單項成功的技術，而須建構起海馬量化培育的綜合解決方案（total solution）。因此，黃博士也與工研院南分院合作開發針對海馬細菌性病原鑑定及檢測的技術，可比傳統檢測方式縮短1/3檢測時間。並結合「生態淨化智慧水循環系統」，這項系統使用具有高比表面積及含氧官能基的天然碳，它是一種有優質汙染物吸附能力的生態碳材。並利用此生態碳材，包覆針對水中有機汙染物與含氮汙染物有良好分解能力的優勢菌種。以此進行水質淨化。

整套海馬量化培育的方案建立，是一項從深層海水過濾、培育配方調配、餌料培養到海馬培育的完整系統，為了解決涉及廣泛層面的各種問題，研發團隊也集結了來自水產養殖、生物科技、分子生物與材料科學等各領域的人才。有意思的是，人們常常認為受限於地理位置與交通不便而相對資源匱乏的東部，也因深層海水的開發而給予了海馬培育充分的資源與優質乾淨的研發環境。相信這套培育系統的建立，除了能穩定培育海馬做為原物料而不影響自然生態以外，未來也可將技術內容與經驗拓展至其他水產養殖業，開發更多高單價且高難度的水產養殖領域。

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生命最重要的精髓在於能夠永續，如何將遺傳物質傳給下一代是每一種生物必定面臨的挑戰。而在千變萬化的環境中，生物還得要傳下好的基因才能於演化之路上繼續前進。因此對個體而言，舉凡求偶、擇偶、交配、育幼等過程皆是人生最需要奮鬥的時期。在演化詭譎莫測的推弄下，我們一同來看看自然界中最令你瞠目結舌的繁殖模式吧！

1. 斑點鬣狗（Crocuta crocuta）

許多動物在兩性所扮演的角色上常常顛覆了我們的認知，而在斑點鬣狗身上更是超越你我的想像。

比起雄性鬣狗，雌鬣狗的體型較大、侵略性較強，即便是族群中地位最低階的雌性，其位階也比地位最高的雄鬣狗還高。這樣的位階制度十分嚴謹，甚至許多成年雄性都還會懼怕年幼的雌鬣狗。成年後的雌鬣狗會對爸爸比較友善，不會像其他雄性一樣易遭受霸凌。

最酷的一點是，雌鬣狗擁有如假包換的「假陰莖」，這種延長的陰蒂同樣可以勃起，而且比起雄鬣狗的陰莖還要長，可達17公分。因此雄性與雌性的交配動作相當困難，雌鬣狗必須先將假陰莖彎向後方，雄鬣狗才可順勢插入。所以雄鬣狗絕對沒有任何硬上的機會。對雄性而言，勃起的陰莖是一種虛弱的象徵，所以在面對位階較高的雌鬣狗，雄性必須嶄露他勃起的陰莖以示臣服，這跟狼會向強勢的一方露出喉部是一樣的道理呢！

2. 天堂鳥（Paradisaeidae）

在鳥類的世界當中，雄性的體色總是光鮮亮麗、耀眼奪目，而在印尼和新幾內亞的天堂鳥們更是這個領域的美艷翹楚。

棲息在食物充裕、掠食者不多的森林裡，雄性天堂鳥有許多時間，擺動牠們身上令人嘆為觀止的鳥羽，表演一齣最動人的求偶舞蹈來擄獲雌鳥芳心。在強烈性擇的壓力下，即便沒有雌鳥在附近，牠們的表演慾仍然相當強烈。一旦雌鳥現身，雄鳥便會卯起全身的衝勁，為姑娘們獻上最細緻的舞步。年輕的小夥子們總是經驗不足，牠們會觀察資深熟男（大概就是都敏俊那樣吧）的舞步，作作筆記、學點小撇步，借用熟男的場子來加緊練習，希冀能夠雀屏中選。

這些天堂鳥姑娘們會在貨比三家之後，就會挑選出一位最中意的郎君和她交配，通常是那些長的最俊美、跳的最吸引人的雄鳥勝出（果然高富帥潮不是人類所獨有）。一代接著一代，幾百萬年來雄鳥就越來越帥越潮，舞步也越來越複雜、高端。（《BBC地球脈動》收錄了各種費勁巧思的天堂鳥求偶影片，點此觀看）

3. 侏儒黑猩猩（Pan paniscus）

黑猩猩和侏儒黑猩猩是我們人類最相近的近親，雖然這兩種黑猩猩外型上有許多相似的特徵，但牠們在行事風格上可是南轅北轍。

在黑猩猩的社會當中，最猛壯的雄性黑猩猩說的算；相反的，在侏儒黑猩猩的社會中，嬌弱的雌性有個方法可以掌控住強壯的雄性侏儒黑猩猩：跟他翻雲覆雨一番！

在侏儒黑猩猩的世界裡，只要你願意來場臨時起意的性愛，做任何事都不會被挨罵和處罰。當兩隻成年雄性侏儒黑猩猩要搶同一個女友時，在這樣一觸即發的情況下，他們不打架，反而是到一旁同性性交，除了解除緊張氣氛，又能增進友誼，何樂而不為呢？又或者是有雌性侏儒黑猩猩手癢欺負小寶寶，當家的媽媽會立刻衝過去，然後雙方坐下來，互相愛撫對方的陰蒂，和好如初。又或是某隻雄性越來越具侵略性，這時雌性侏儒黑猩猩會過去拉他一把，直接進入正題炒飯了事，讓他迅速放輕鬆。

性交對侏儒黑猩猩來說是非常臨時、隨意的，雖然黑猩猩和我們人類一樣有些性愛禁忌，但侏儒黑猩猩可完全沒這回事。任何事情都能以愛之名化解，也因此侏儒黑猩猩的族群是最和平的社會之一。

如果牠們需要座右銘的話，「做愛吧，不作戰」再貼切不過了！

4. 側斑猶他蜥（Uta stansburiana）

側斑猶他蜥的雄蜥有三種截然不同的外型，有著不同的繁殖策略，分別是橘色喉部、藍色喉部、黃色喉部。

橘色喉部的雄蜥渾身充滿男子氣概（滿滿的睪固酮），他們的目標就是佔領越大的領地和擁有越多的雌蜥。雖然他們會保護領地中的雌蜥，但並不會與雌蜥形成緊密、長久的配偶關係。橘喉雄蜥可以打敗藍喉雄蜥而取的更大的地盤。

藍色喉部的雄蜥體型較橘色型小，睪固酮濃度也較低，能夠捍衛的領土只夠容納一隻雌蜥與牠配對，但與雌蜥能夠形成較緊密、長久的配偶關係。同樣的，藍喉型雄蜥會保護他的美嬌娘直到侵略者不再造成威脅為止。

最後，黃色喉部的雄蜥體型最小，外貌乍看之下與雌蜥差不多，而且他們沒有自己的領土。這樣看似相當魯蛇的雄蜥其實有他的優勢，他們會混入橘喉型雄蜥的廣大地盤中，偷偷地與雌蜥搞婚外情。由於橘喉型雄蜥花較多時間在保衛地盤，因此與雌蜥建立的配偶關係較弱，因此黃喉型雄蜥可以趁虛而入，成為男版小三。另外與藍喉型雄蜥配對的雌蜥則因緊密連結而將黃喉型雄蜥拒之門外，不會讓他們有機可趁。

簡單來說，這就像剪刀石頭布的賽局，橘喉型打敗藍喉型、藍喉型打敗黃喉型、而黃喉型打敗橘喉型。因此在整個族群當中，隨著時間的推移，雄蜥三種外型的比例會有週期性的變化，演化上稱之「頻率決定性選擇（frequent-dependent selection）」。

5. 烏賊（Sepiida）

繁殖季的到來，最強壯的公烏賊能夠找到最佳的產卵地點。體型十分嬌小的母烏賊會前來查看這塊石頭是否真的適合產卵，最後如果母烏賊相中了這塊石頭和這隻公烏賊，那麼公烏賊會保衛著她好一陣子，確保母烏賊只會跟他交配。

但就像許多女生不喜歡巨石強森反而喜歡美男一樣，這些母烏賊對硬梆梆的肌肉無多餘好感，她們喜歡體型較小、較聰明的公烏賊。但這些體型較小的公烏賊如何接近受到大公烏賊保護的雌性個體呢？非常聰明地，這些小公烏賊假扮成弱女子（雌烏賊的體色樣式）若無其事地靠近並且輕柔地拂過大公烏賊讓他失去戒心，而趁其不注意時就向母烏賊表現出其雄性的象徵，接著便大膽地開始交配。

對母烏賊來說，這麼一來她的子代同時就具有了強壯和聰明這兩大特徵，提供了後代較高的存活率。

6. 流蘇鷸（Philomachus pugnax）

流蘇鷸是鳥類物種當中少數雄性之間的展示行為比起展示給雌鳥還要多的鳥類之一，這樣子的行為有助於雄性個體建立上下階級。從外型和行為上，牠們和側斑猶他蜥一樣具有三種類型。

最常見的是禦地雄性，他們較為強壯，且對其他雄性亦較有攻擊性，他們有大多時間都花在打架或是展示行為上。

下一種是衛星雄性，牠們體型與禦地雄性相當，但肌肉較少、行動較敏捷，羽色較淡。雖然本身沒有任何領地，但他會徘徊在禦地雄性的地盤中伺機而動，偷偷地與雌鳥交配。由於某些原因，這樣偷腥的行為可使禦地雄性吸引到更多雌鳥，因此禦地雄性會容忍這樣的交配途徑。

最後是最為罕見的費德雄性（faeder males），他的體型比前二者都小，與衛星雄性一樣沒有領土，但其長相與雌鳥相似。因此他能夠混入鳥群中並且偷與雌鳥交配，但更酷的是，他也相當歡迎前二者雄性與他交配，無論攻或者受。起初科學家認為前述的例子是因為雄鳥沒能認出費德雄性的性別，但後續研究指出他們確實了解他們的性別。那強壯的禦地雄性何以能夠容許費德雄性的存在？有人認為同性性行為可以為禦地雄性吸引到更多雌鳥。在夏天，費德雄性花比較多的時間與雌鳥在一起；到了冬天則是與雄鳥待在一塊。

重點是，雌鳥如何選擇呢？她們的偏好相當雜亂，大體上費德雄鳥居第一順位、衛星雄鳥第二，最後才是禦地雄鳥，不過當條件允許的情況下，雌鳥會傾向皆與三種雄鳥交配。

7. 奇異鳥（Apteryx sp.）

奇異鳥有諸多迥異於人的地方，牠們的羽毛就像毛皮一般、夜行性、翅膀退化不具飛行能力，以及長喙末端的鼻孔可精準嗅出獵物所在。

但最怪的是，牠們是鳥類當中產下與體型相比最大的蛋，與雞相當大小的奇翼鳥卻能懷著大雞蛋六倍的蛋（450公克，約體重的1/4）。這一顆蛋大到充滿了整個雌鳥身體，壓迫到她的器官使她難以呼吸，下蛋前幾天甚至無法嚥下任何東西。雌鳥的體型比起雄鳥大上一號，提供碩大無比的蛋可容納的空間。

在蛋辛辛苦苦地產下後，就轉由雄鳥負起全責，獨自照顧孵蛋。經過63～92天之後，鳥類中最長的孵化時間，幼鳥一孵化就像個小大人似的，可以四處走動、眼能視物，佈滿羽毛，可說是相當早熟。幼鳥在自立更生之前通常會待在雙親旁幾年的時間學習如何討生活。

8. 七彩神仙魚（Symphysodon sp.）

七彩神仙魚對照顧仔魚很有一套，比起其他動物，雄魚可是付出相當多的心血呢。

七彩神仙魚是一夫一妻制的，在這段時間當中牠們會找好一個居所於此下蛋，雌魚負責護卵，而雄魚則負責保護雌魚和家園。當魚卵即將孵化之際，雙親會輕啄魚卵，幫忙幼魚出世。在幼魚得以吃固體食物之前，爸爸媽媽都會透過皮膚分泌乳狀的分泌物供仔魚取食（受其體內激素的影響而分泌，而此激素與刺激女人泌乳的激素相同）。

9. Metellina segmentata（長腳蛛科）

大家都知道，雄性蜘蛛在繁殖季尋覓配偶的過程中，都是在「玩命」。正因如此，難怪雄性Metellina segmentata不會在雌蛛被五花大綁之前，莽撞地前去交尾。

雄蛛會小心翼翼地靠近雌蛛腹側，輕柔地以蛛網把她纏起來，這樣才能夠安心地交配。當然，雄蛛也不能拖泥帶水地辦事，由於雌蛛是自願地遭捆綁交配，因此完事後她會毫不猶豫地解開束縛，而在那之前，雄蛛最好盡快遠離現場才是。

10. 螞蟻（Formicidae）

蟻后通常會與一小群雄蟻交配，並將他們的精子儲存在體內，等到找到適合的地點後才會開始產卵、建立王國。她會利用這些精子產下受精的卵，這些卵會發育成為蟻后工作的工蟻和捍衛蟻窩的兵蟻，這些個體全都是女生。只有當蟻后選擇產下「未受精」的卵後，這些卵才能孵出雄蟻。因此，雌蟻都有成對的染色體（2n），而雄蟻無成對染色體（n），這樣子的性別決定系統稱作「單雙套性別決定系統（Haplodiploidy）」，亦存在於其他膜翅目（如蜜蜂）、纓翅目和蜡蚧科昆蟲中。

所以說，每位男性螞蟻，都「不可能」有爸爸呢！

11. 獠狨（Saguinus sp.）

在獠狨這類猴子當中，一個家庭的成員型式有百百種，從一公一母到一公兩母等皆有可能。但在目前所知的所有獠狨物種中，最常見的家庭型式莫過於兩公配一母。

這其實相當合理，因為雌獠狨通常會產下一對雙胞胎寶寶，並且由雄性負責照顧幼仔，只有當餵奶時才會到雌獠狨手上。隨身攜帶一隻小獠狨是非常吃重的工作，科學家甚至發現，當雌獠狨懷孕時，雄獠狨的肌肉重量增加了不少以打理接下來的育幼動作。所以說兩雄一雌的家庭型式有助於寶寶的存活（兩個男人各帶一個寶寶），相較之下，一雄配二雌的家庭反而要使一個大男人需要帶四個小寶寶。

 12. 海馬（Hippocampus sp.）

在海馬的世界裡，雌海馬擁有像陰莖一樣構造的產卵管，她會將卵產在雄海馬的育兒袋中並在裡面與精子受精，所以說懷孕的總是爸爸們。目前認為海馬演化出這樣的繁殖策略有兩個好處，雄海馬可以保護卵，雌海馬可以保存更多精力產下更多卵。因此，當小海馬們一個個從育兒袋中鑽出後，很快的，雙親就會再次交配。

海馬戀人們雖然不會終身單一伴侶，但牠們在同一個繁殖季裡卻非常忠貞，在交配前總是如影隨形。而在雄海馬的孕期中，雌海馬會每天來拜訪他、輕觸他，在一旁陪伴著。

13. 榛雞（Tetraoninae）

在繁殖季節，雄性榛雞們紛紛到求偶場上報到，積蓄一身的精力，昂首闊步地向體型嬌小的雌雞走去。不同榛雞物種的求偶舞都不太一樣，例如大艾草榛雞（Centrocercus urophasianus）會將尾羽倏地展開、舉起，將雙翅往前張開，模樣滑稽地鼓動著胸前一對的褐黃色囊袋，發出「咕嘟、咕嘟」的震動聲音。另外一種尖尾榛雞（Tympanuchus phasianellus）更是俏皮，公雞們會彼此面對面，舉起白尾、平攤雙翅、面朝下地跳出大河之舞般的踢踏舞舞步。

僅有相當偶然的情況下雄性榛雞們才會大打出手，多數時後他們的單挑對決只是個幌子，真正目地還是為了打量對方的實力高下，好好爭奇鬥艷一番，告訴一旁的母雞：「我超猛，快選我吧！」。

參考資料 & 卡通圖來源：《If Humans used Animal Mating Rituals》，原作者：Humon

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文／廖英凱

近年來，政府與一些民間業者，開始關注與投資深層海水的相關開發與應用。雖然說常見的應用方式多聚焦於深層海水的淡化、礦物質組成與調配，以及相關產品開發。但是，深層海水另有一項特性是潔淨且水質穩定。這項特性是利用深層海水不易受到表層的洋流、雨水、河水而改變水質的濃度與成分，缺乏光照的環境也使深層海水溫度較為固定而減少物質變化的變因。

目前花蓮石資中心的黃秉益博士及其團隊，將海洋深層水水質穩定且潔淨的特性，應用於海馬的培育上。這是由於海馬培育對水質的要求與控制非常高，相較起表層海水，運用深層海水可以減少淨化設備的投資，並以較簡單容易的方式進行優質餌料的生產，提供培育生物安全低病原的食物來源，藉此提高存活率與健康。而海馬也是重要的海洋藥用生物，諸多中藥藥典記載海馬具有清淤解肺，提升生理機能等療效。但由於近年來海馬因捕撈與棲地破壞等因素使數量銳減，而在2004年5月被列入華盛頓公約附錄二的保育清單中，該清單附錄二的定位是海馬雖暫無滅絕危機，但國際貿易已受到管制。因此，若能有效成功開發出海馬培育的技術，將可確保以海馬為原料之生技產業與研發的供應無虞。

為了要能大量培育海馬，重點在於如何提高幼期海馬的存活率，除了透過實驗室化的培育環境維持以外，一個重要關鍵則是提高餌料的品質與降低餌料中的病毒量。培育幼期海馬需要餵食如輪蟲、豐年蝦等動物性餌料，而動物性餌料的生產又須餵食植物性餌料。黃博士的團隊所開發的「低病毒餌料生產技術」除了設計乾淨的培育環境、挑選尚未被汙染的海馬與餌料來選育，並自行研發培養液的配方，讓乾淨餌料的產能提升。並建置「培育養殖系統」以即時監控調配水溫、鹽度、溶氧量與氮系有機物的濃度。每個300公升的培育槽中，可培育30隻海馬，目前石資中心內佔地僅20坪的實驗室，每年已可以穩定生產 3000尾以上的海馬，比起傳統飼育方式更加密集有效率。

但是，若要能成功技術轉移給業者，進而成為我國產業的重點之一，不能僅依靠單項成功的技術，而須建構起海馬量化培育的綜合解決方案（total solution）。因此，黃博士也與工研院南分院合作開發針對海馬細菌性病原鑑定及檢測的技術，可比傳統檢測方式縮短1/3檢測時間。並結合「生態淨化智慧水循環系統」，這項系統使用具有高比表面積及含氧官能基的天然碳，它是一種有優質汙染物吸附能力的生態碳材。並利用此生態碳材，包覆針對水中有機汙染物與含氮汙染物有良好分解能力的優勢菌種。以此進行水質淨化。

整套海馬量化培育的方案建立，是一項從深層海水過濾、培育配方調配、餌料培養到海馬培育的完整系統，為了解決涉及廣泛層面的各種問題，研發團隊也集結了來自水產養殖、生物科技、分子生物與材料科學等各領域的人才。有意思的是，人們常常認為受限於地理位置與交通不便而相對資源匱乏的東部，也因深層海水的開發而給予了海馬培育充分的資源與優質乾淨的研發環境。相信這套培育系統的建立，除了能穩定培育海馬做為原物料而不影響自然生態以外，未來也可將技術內容與經驗拓展至其他水產養殖業，開發更多高單價且高難度的水產養殖領域。

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