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實驗動物福利全新升級:中型動物實驗平台啟用

劉珈均
・2015/04/27 ・4354字 ・閱讀時間約 9 分鐘 ・SR值 551 ・八年級

從電影《水深火熱》、《猩球崛起》、《忍者龜》到《新世紀福音戰士》裡的溫泉企鵝 penpen,戲份輕重都是在談實驗動物,有些還產生變化、反噬人類,其中的生命倫理戲裡戲外都一直受到討論。本月21日,國家實驗研究院位於台南科學園區的動物中心啟用中型動物試驗平台,期盼可以實際提昇國內實驗動物福利以及研究能量。

中型動物試驗平台的實驗動物以蘭嶼豬與兔子為主軸,主要供作骨科、牙科、心血管、影像及微創手術等高階醫材的臨床前動物手術驗證。中心提供人醫級手術設備與照護空間,研究人員公開宣誓注重動物福祉,希望帶動國內從業人員同等重視動物福利與科學研究兩者,並促進相關議題討論。

過去兩三年,台灣的動物實驗相關爭議未曾中斷,聚焦討論動物實驗必要性。此外,因為缺乏明確法律規範的緣故,多數動物生命是因環境不良,缺乏良好飼育、照護以及手術環境而犧牲,而研究人員對實驗動物宣誓的小儀式背後濃縮了許多研究者在第一線操刀的掙扎與思考──研究者有責任也將動物權利放在心上,並將它做到最好,至少作到提供良好照護環境,以及精準完善的實驗設計。

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動物中心研究人員在記者會上宣誓,是國內首度有科學家公開為實驗動物福利發表誓詞。圖/劉珈均攝。

人醫等級動物專用手術房

動物中心副研究員秦咸靜博士說,許多單位的動物手術房都相當簡單,可能就一個房間放一台手術台,因陋就簡。動物中心的空間則是為動物專用而打造,設備也為動物改良設計。至於獸醫編制,台北分部有五位,南科分部有三位,獸醫師主要負責實驗動物的健康照護,以及支援麻醉步驟,手術開刀會另跟富經驗的獸醫師合作。

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在動物房區域,兔子、豬和狗各有寬大動物籠,還備有玩具與遊戲室。手術房區域則將研究人員、動物與手術器械的動線分為三區,手術設備有超音波、升降手術台、恆溫水毯、手術電刀、電腦斷層掃描、氣體麻醉機、生理監視儀等,手術房可同時執行四台手術,牆上有影像設備可轉播手術實況作為教學之用。動物也有術後恢復區,備有烤燈、生理監控設備等器材,確認動物恢復至一定程度再回動物房。

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手術房的樣子。手術房並設計有不斷電系統,萬一停電,能維持90分鐘電力供應,讓獸醫完成手術。圖/劉珈均攝。

麻醉是許多動物實驗失敗的關卡,「傳統作法是一個麻醉師在旁邊看,看這個人或動物麻醉的深度如何,全都靠這個人。」動物中心動物試驗組組長蘇裕家說。不同物種和手術需要不一樣的麻醉,氣體麻醉機是利用吸入麻醉氣體麻醉動物,此機型可針對不同物種或手術設定麻醉方式,經測試後可設定為12種模組的麻醉最佳化設定。有別於傳統機型,它也能偵測動物呼吸甚至幫助控制呼吸,設定好氣體容量、氣體壓力、頻率,將氣體送到動物身上。若氧氣筒的氧氣不夠,機器也能抽室內空氣與麻醉劑混合。

實驗動物依重量分級,重量小於2公斤的老鼠為小型實驗動物,各研究機關實驗室都可以作;2至30公斤的如兔、犬、迷你豬為中型實驗動物,大型醫院多有附設中型動物實驗平台,動物中心也屬於此層級;大於30公斤的豬、羊、牛為大型實驗動物平台,台灣尚無能力建構,需要大型實驗動物的單位多從國外進口,唯苗栗一家民間公司「豬博士大型動物試驗場」提供大型實驗豬隻蓄養與實驗場域。

蘇裕家預估動物中心一年接20幾件案子,中心的蘭嶼豬來自農委會畜產試驗所台東分所;實驗兔則由中心自力培育無特定病原(specific pathogen free, SPF)等級的兔子,自農委會家畜衛生試驗所於去年12月停止供應SPF實驗兔後,未來動物中心會是台灣唯一提供SPF兔子的機構,一年供量約300隻,主要作為藥品檢定之用。

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動物實驗爭議

動物實驗的議題一直爭論不休,本月17日國民黨立委王育敏召開記者會,提出《化粧品衛生管理條例》修正案,禁止化妝品業進行動物實驗,24日一讀通過;紐西蘭今年三月底剛通過法令禁行化妝品動物試驗;2014年一月8隻歷經8年藥物動力學實驗的米格魯故事也引發討論(見泛科學討論串精華);台灣過半數的動物實驗機構無獸醫編制;2013年7月台灣爆發狂犬病疫情,農委會提出「鼬獾狂犬病毒動物試驗計畫」,計畫以190隻小鼠、36隻鼬獾、14隻米格魯進行攻毒試驗以了解傳播途徑、驗證疫苗效力,此計畫引發爭議,延緩至隔年,2014年5月台灣動物社會研究會對此提出調查報告質疑其防疫效益與科學必要性(報告原文),農委會重新規畫。日前泛科學記者向農委會確認,小鼠實驗已完成,待下半年鼬獾實驗完成、分析數據後再決定是否進行米格魯試驗。

倫敦大學動物福利協會(1928年更名為動物福利大學聯會 Universities Federation of Animal Welfare, UFAW)於1950年代提出的「3R原則」是目前判斷動物實驗必要性的主要依據:替代(Replacement)、減量(Reduction)及精緻化(Refinement)。意即盡量尋求替代方式、減少使用活體動物作實驗,並完善實驗計畫與實驗動物照護環境。

秦咸靜簡報時提到,全球實驗動物有75%是大小鼠,15%實驗魚,5%實驗兔,5%豬、犬、牛、羊、雞、兩棲爬蟲類、非人類靈長類。秦咸靜說,台灣一年的實驗兔(不分種類)總使用量約兩萬隻(其中SPF等級的兔子用量約一年一千隻),實驗豬的用量每年約2500隻(含肉豬與迷你豬)。

動物實驗的目的什麼?實驗動物如何選擇呢?

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為什麼我們需要動物實驗?

Beagle Dogs in Research for Animal Testing
實驗室裡的米格魯。photo credit: www.understandinganimalresearch.org.uk

秦咸靜解釋,兔子常用於生物相容性試驗與抗體疫苗產製,有些動物疫苗如豬瘟疫苗也會用到兔子;許多人都聽過業者用兔子試驗化妝品的刺激性與敏感性,但除了化妝品,化學品、隱形眼鏡、OK蹦等會長時間和人體接觸的用品皆需要此試驗,更別提要進入人體的醫療器材。「若不做(動物)試驗,就只能人來作。」會選兔子是因為牠免疫系統特別敏感,「體型也比小鼠大鼠適合,不用將東西縮小太多。」蘇裕家補充。

豬的器官尺寸及生理結構與人體相像,皮膚移植、創傷修復、再生醫學、幹細胞治療都會用到豬。以前台灣多使用大豬作心臟與器官移植研究,現在為了飼養與照護方便,多用迷你豬(除了心臟瓣膜這類研究仍有體型限制,仍需要用大豬)。秦咸靜也提到,因為人對狗有較多情感,對於使用實驗狗觀感不佳,有些法規規定用狗作標準實驗動物,實驗者卻會改用豬作實驗。

「狗目前無法被取代的是毒性試驗。」秦咸靜和蘇裕家解釋,醫學上用狗作實驗的歷史將近百年,資料完整,其中米格魯是最常用的實驗犬,「因為米格魯標準成犬都10公斤,怎麼長就是10公斤,劑量什麼的很好算。」加上品系純正,成為標準實驗動物。

秦咸靜解釋:「在狗身上測試後的數據較能預測在人身上的狀況。不能說換就換,那需要很長一段時間的驗證和數據累積,不是說換成豬,在豬身上有效就有效,沒毒就沒毒。」目前有研究探討轉換實驗物種與減量,但不是短期內可以完成。

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根據「藥品非臨床試驗安全性規範」(去年7月公告的第五版為最新內容),新藥在臨床試驗前必須分別經過嚙齒類與非嚙齒類動物試驗,「這全世界法規都一樣,因為大小鼠跟人差太遠了,中間要再挑一個,而中間品系選項沒幾個,就兔子、狗、豬、靈長類。」秦咸靜說。

各種實驗動物中,猴子和狗的術後安養照護的需求較大,其他動物大多會為實驗犧牲,根據農委會《實驗動物人道管理年報》,台灣一年使用一百多萬隻實驗動物,整體死亡率約八成,嚙齒類占多數。秦咸靜解釋,原則上只會讓動物經歷一次手術,不會讓同一隻動物這輩子一直重複挨刀,所以採樣後就讓牠犧牲(安樂死),「以實驗室角度,會希望牠感受到痛苦之前就讓一切都結束,而不是讓牠受苦後半生。」

誓言的意義

動物中心的宣誓內容延伸自世界醫學會發表的「赫爾辛基宣言(Declaration of Helsinki)」精神,該宣言探討人體試驗倫理,亦提及須注重實驗動物福祉。

「這些動物跟我們朝夕相處,最了解牠的就是照顧牠的人,如果連照顧他的人都不願多盡一點心力的話,那外面的人再怎麼喊都沒有助益。」秦咸靜說,宣誓的意義有兩個層面,一是以國家機關的身分作為起頭,影響國內其他機構與飼育人員,呼籲完成科學目標不是唯一任務,維護動物福祉應是同樣重要、甚至是更重要的使命。

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另一方面,相關人員常覺得動物實驗殘忍而不願意提,「我們公開討論這件事是希望讓大家知道,若這件事無法避免,那我們有責任把他作好。」秦咸靜提到,曾有實驗者說,這宣誓讓心中有了寄託,「終於可以去承諾什麼事情,而不是一個見不得人的祕密永遠無法講。」她說,歐盟地區動物權呼聲高的時候,科學進展相對緩慢,甚至學生會怯於選擇醫學、生科相關領域,「不討論的話,只會看到天平一端的資訊,這不是太公平,因為我們現在還無法避免動物實驗,我也很希望有一天能完全不要作。」

蘇裕家述說研究常遇掙扎,例如在動物身上種腫瘤或注射藥物,雖然事先審理實驗時便會制定好,腫瘤多大時就要犧牲該動物,避免動物隨腫瘤長大而受苦。然而,當藥物效果不明顯時,研究者就會希望再多養一段時日,讓對照組動物的腫瘤再大一點,期待實驗數字更顯著,「今天作這宣誓就是提醒自己,沒有一個實驗會比這些宣誓中道德的事情重要,要把動物福祉放第一位。」

動物中心助理研究員吳侑峻博士以前從事醫材開發,常到醫院或其他設備品質不高的地方作動物實驗,一來可能獸醫的專業度和精良度不足,二是進行醫材植入這類侵入性較大的手術時,常造成動物麻醉中死亡,「其實動物實驗作得越精確,越不需要重覆去作。」若手術過程完整、動物照護完善,數據會更可信,對後續人體臨床的可預測性也更高,不只可以減少動物犧牲(達到3R中的「減量」),也能提高資源投入效益。

台灣動物社會研究會執行長朱增宏表示,國家單位公開表態值得肯定,但實驗動物管理更核心的問題在於「不好的單位應該淘汰。」雖然相關單位和NGO投入許多人力稽查、檢驗,但現行制度下,法源依據不夠、沒有退場與懲處機制、檢查密度不足,造成動物實驗單位素質參差不齊。

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「全國大概有200多個動物實驗單位,近七八年來開始每年抽查40幾個單位,有些機構4至5年才會去一次,有些單位隔幾年去看甚至還退步。」朱增宏表示,這些表現不良的「後段班」約占3成,大學、藥廠、醫院居多,主管機關分散也造成管理困難,例如大學研究歸屬教育部或科技部,醫院與藥廠歸屬衛福部。而《動物保護法》對實驗動物只有兩三條原則性的規定,比起管寵物的少很多,農委會查核時對表現不好的單位只能「給予建議」,缺少足夠法源真正規範表現不佳的單位,是目前急待解決的問題。

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劉珈均
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PanSci 特約記者。大學時期主修新聞,嚮往能上山下海跑採訪,因緣際會接觸科學新聞後就不想離開了。生活總是在熬夜,不是趕稿就是在屋頂看星星,一邊想像是否有外星人也朝著地球方向看過來。

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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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螃蟹有痛感嗎?我們是怎麼知道的?
F 編_96
・2025/01/16 ・1669字 ・閱讀時間約 3 分鐘

F 編按:本文編譯自 Live science

螃蟹一直是海鮮美食中的明星,從油炸軟殼蟹到清蒸螃蟹,餐桌上經常見到牠們的身影。有地方也習慣直接將活螃蟹丟沸水煮熟,認為這能保留最多的鮮味。過去人們認為甲殼類缺乏複雜神經結構,不會感受到痛苦,因此不必過度憂心道德問題。但近年來,越來越多研究開始挑戰此一想法,指出螃蟹與龍蝦等甲殼動物可能具備類似疼痛的神經機制。

以前大家相信甲殼類缺乏複雜神經結構,但近期這一認知逐漸受到質疑。 圖 / unsplash

甲殼類是否能感覺到痛?

人類長期習慣以哺乳類的神經構造作為痛覺判斷依據,由於螃蟹沒有哺乳動物那樣的大腦腦區,便被認為只憑簡單反射行動,談不上真正「痛」。然而,新興科學證據顯示包括螃蟹、龍蝦在內的甲殼類,除了可能存在被稱為「nociceptors」的神經末梢,更在行為上展現自我防禦模式。這些研究結果顯示,螃蟹對強烈刺激不僅是本能抽搐,還有可能進行風險評估或逃避策略,暗示牠們的認知或感受方式比我們想像更精緻。

關鍵證據:nociceptors 與自我保護行為

近期實驗在歐洲岸蟹(Carcinus maenas)中觀察到,當研究人員以刺針或醋等刺激手段測量神經反應,牠們顯示與痛覺反應類似的神經興奮;若只是海水或無害操作,則無此現象。此外,透過行為實驗也可看出,寄居蟹在受到電擊時,會毅然捨棄原本的殼子逃離電源,但若同時存在掠食者味道,牠們會猶豫要不要冒著風險離開殼子。這些結果使科學家認為,螃蟹並非單純反射,而可能有對於痛感的判斷。若只是「低等反射」,牠們不會考慮掠食風險等外在因素。

痛覺與保護:實驗結果引發的道德思考

以上發現已在科學界引發廣泛關注,因為餐飲業與漁業中常見「活煮」或「刺穿」處理螃蟹方式,如今看來很可能讓牠們承受相當程度的不適或疼痛。瑞士、挪威與紐西蘭等國已開始禁止活煮龍蝦或螃蟹,要求先以電擊或機械方法使其失去意識,試圖減少痛苦。英國也曾討論是否將甲殼類納入動物福利法保護範圍,最後暫時擱置,但此爭議仍在延燒。

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英國對於是否將甲殼類列入動物福利法的保護範圍,有所爭議。 圖 / unsplash

部分學者保持保留態度,認為雖然甲殼類展現疑似痛覺的行為與神經反應,但與哺乳類相同的「主觀痛感」仍需更多研究證明。大腦與神經系統結構畢竟存在很大差異,有些反射也可能是進化而來的自衛機制,而非真正意義上的感受。然而,科學家普遍同意,既然相關證據已經累積到一定程度,毋寧先採取更謹慎與人道的處理模式,而非輕易推卸為「牠們不會痛」。

海洋生物福利:未來的規範與影響

如果螃蟹被證實擁有痛覺,將牽動更廣泛的海洋生物福利議題,包括鎖管、章魚或多種貝類也可能具有類似神經機制。人類一直以來習慣將無脊椎動物視為「低等生物」,未必給予與哺乳類相同的法律或倫理關注。但若更多實驗持續指出,牠們同樣對嚴重刺激展開避痛行為,社會或終將呼籲修訂漁業與餐飲相關法規。未來可能要求業者在捕撈與宰殺前使用電擊或麻醉,並限制活煮等方式。這勢必對漁業流程與餐廳文化造成衝擊,也引發經濟與文化折衷的爭議。

龐大的實驗數據雖已暗示螃蟹「會痛」,但確鑿的最終定論仍需更多嚴謹研究支持,包括更深入的大腦活動成像與突觸路徑分析。同時,落實到實際操作也需追問:是否存在更快、更人道的宰殺或料理方式?能否維持食材鮮度同時保障動物福利?這種思維轉變既考驗科學進程,也考驗人類對自然資源的態度。也許未來,既然我們仍會食用海產,就該以最小痛苦的方式對待那些可能感受痛苦的生物,為牠們提供基本尊重。

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一個不小心闖入霍格華茲(科普)的麻瓜(文組).原泛科學編輯.現任家庭小精靈,至今仍潛伏在魔法世界中💃

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我們的失眠和喜鵲的失眠有什麼地方不一樣?
胡中行_96
・2022/05/12 ・2031字 ・閱讀時間約 4 分鐘

輾轉反側,徹夜難眠的時候,您幾點起床?就算醒了,工作效率是否異常低落?
在此,請您非但別只想到自己,還要拿出一點同理心:因為被剝奪睡眠的澳洲喜鵲,也深受困擾。

徹夜難眠很可能會影響工作效率。圖/Pixabay

捉野生喜鵲來做失眠相關的實驗

2022 年 4 月的《科學報告》期刊,有一篇標題冗長的論文,叫做〈失眠削弱澳洲喜鵲的認知表現並改變其歌曲產出〉[1]。其第一作者澳洲 La Trobe 大學博士候選人 Robin Johnsson,認為歌唱的時辰與類型,對於喜鵲的社交生活相當重要,並以此做為研究主題[2]。且不論在 COVID-19 疫情之前,有些人就已經沒什麼社交生活,更不要談呼朋引伴一起歡唱 KTV,人家喜鵲可是隨時都過得多采多姿。

喜鵲齊聲合唱。影/Youtube

於是,牠們就被科學家抓去做實驗了。

首先,研究團隊架設陷阱,用起士誘捕野生喜鵲。為牠們戴上標有序號的腳環之後,再關進裝有監視器的房間裡。接著,為了測量腦電波圖(electroencephalogram, EEG)與肌肉電位圖(electromyogram, EMG),科學家把無辜的喜鵲抓來開刀。於其腦部表面和頸部肌肉,植入電極貼片(electrodes),方便之後記錄睡眠狀態[1]

然後,喜鵲們就去接受特訓。

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反覆訓練後篩選符合資格的喜鵲來做失眠實驗

研究團隊準備了一種木製食器,左右各挖一個淺槽。其中一個槽裡,盛裝少量起士和麵包蟲。第一次食物直接攤在眼前,不加以掩飾;第二次猶抱琵琶半遮面;第三次開始蓋子完全擋住凹槽,令喜鵲啥也看不見。在訓練的初期,全部的食器都採用灰色蓋子。直到最後的「聯想學習」(associative learning),蓋子被換成黑色或白色。喜鵲掀開特定顏色的蓋子,發現下面藏有食物。這樣重複 15 次,讓牠們不把「食」、「色」的關係兜在一起也難[1]

認知測試的教具,澳洲喜鵲執行聯想或逆向學習任務。圖/參考資料 1

結訓後,研究團隊把食器裡的獎勵換成「不會動的麵包蟲冷盤」(chilled, unmoving mealworms),為喜鵲舉辦驗收成果的模擬考。除了執行「聯想學習」的覓食活動,科學家也期望牠們展現「反轉學習」(reversal learning)的能力。將蓋子的顏色調換,要喜鵲嘗試選出有食物的凹槽。這個階段有一些評分要點[1],例如:

  1. 喜鵲做出第一次選擇時,是否有延遲的行為。緩慢的反應,代表注意力不集中,或動機下降。
  2. 喜鵲得經過幾回,才能達到連續 12 次嘗試中,有 10 次正確的及格分數。
  3. 喜鵲選擇正確瓶蓋的比率。

凡是順利通過模擬考的喜鵲們,便能晉升至下一關。

在實驗的主要階段,喜鵲們被劃為三組,分別體驗下列三種睡眠模式之一:無干擾睡眠、6 小時睡眠剝奪,以及 12 小時睡眠剝奪。研究人員防止喜鵲睡著的花招,包括:迫近或拍打鳥舍、發出噪音,或是輕撫充滿睡意的喜鵲[1]。如同可憐的臺灣中學生,明明前晚都沒睡飽,隔天還得參加考試。研究人員存心要看失眠的喜鵲,怎麼失常。

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人類跟喜鵲一樣會被睡眠影響行為

正式測驗的結果不出所料,沒睡飽的喜鵲容易犯錯,而且要花較長的時間,才能選出正確答案。有些喜鵲甚至失去參與測驗的動機,傾向找機會補眠。其實以前的研究便顯示,失眠也會降低人類的認知表現。諸如參與動機、清醒程度(alertness)、注意力、警戒等級(vigilance)等,都會受到負面影響[1]

除了喜鵲考試的成績,科學家也記錄了牠們社交行為的變化。失眠的喜鵲寧可睡覺,也不要唱歌。最後就算唱了,單曲的長度卻意外地延展。原本的晨曲改在中午演出,頻寬變得狹窄,內容相較貧乏,顫音也明顯減少。這與人類的口語溝通,大同小異。當一個人睡眠不足,說話的速度會緩慢下來,咬字不如平常清晰,語句重覆的機率提高,甚至可能妨礙聽眾理解講者所要傳達的訊息[1]

澳洲喜鵲有複雜的家族。牠們用歌聲來劃定疆域,分辨敵友,並建立「鳥」際關係。失眠不僅會害喜鵲把歌唱得七零八落,也會進一步危及其社交生活。既然以往的人類睡眠實驗結果,與喜鵲有那麼多的相似處,下次在抱怨疫情害自己沒朋友之前,我們是不是應該先睡飽,再來思考怎麼社交呢?

睡飽再來社交比較不會被睏意影響思考。圖/Pexels

備註:此實驗結束後,參與受試的澳洲喜鵲,均在 2019 年 7 月被野放。

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  1. Sleep loss impairs cognitive performance and alters song output in Australian magpies (Scientific Reports, 2022)
  2. Researchers find what magpies lose from hitting snooze (Brisbane Times, 2022)

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胡中行_96
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曾任澳洲臨床試驗研究護理師,以及臺、澳劇場工作者。 西澳大學護理碩士、國立台北藝術大學戲劇學士(主修編劇)。邀稿請洽臉書「荒誕遊牧」,謝謝。