Obituary 裡的科學與啟發

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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文／莊安祺｜台大外文系畢，《飛翔之夢：萊特兄弟新傳》譯者

美國總統歐巴馬赴夏威夷度耶誕假期，行囊裡的四本書中，三本是懸疑推理小說，另一本就是兩度獲普利茲傳記文學獎，也是國家書獎得主麥卡勒的新作《萊特兄弟》。

在全球飛行已成家常便飯的今天，回顧一百年前人類初次乘風展翼的興奮，教人無比感動。麥卡勒的作品向來以史料嚴謹著稱，他以萊特兄弟和家人的信件、日記、各種提案和資料為經緯，勾勒出兩兄弟的個性，描繪他們的生活，原原本本呈現二十世紀初的社會文化背景，兩兄弟鑽研努力的過程，和他們所遇到的諸多阻力及助力。

書中沒有渲染，並不八卦，也並沒有把兩兄弟寫成了不起的偉人，他們和任何人一樣平凡，兩兄弟僅止高中畢業，沒有顯赫的學歷，開自行車店維生，勤勤懇懇，不虛浮繁華，唯一的特色是執著。

其實他們倆一直在摸索自己這一生的方向，哥哥威爾伯知道自己不要做什麼——他不是從商的料，對這行也沒興趣，但對自己的未來卻還沒有明確的想法。一直到飛行先驅李連索滑翔飛行失事的消息喚起了兩兄弟自幼對人類飛行的夢想，才開始這方面的研究。

書中對兩兄弟同住的兩位家人，擔任主教的父親和妹妹凱瑟琳也有詳盡的刻畫。他們的父親作風開明，儘管自己是傳教士，但並不在意孩子不上教堂，他的家書也很少提到宗教。他重視的是讀書，家裡有各種書籍，孩子們如果為了自己的研究或計畫而沒去上學，他也認為理所當然。他對子女的態度是輔助支持，卻並不施壓或主導。

家裡唯一的大學畢業生凱瑟琳擔任老師，是全家的小霸王，大家都得聽她的，作者由信件中反映出她很有主見，個性可能並不好相處，有時不免臧否人物，兄妹之間也常鬥嘴，但當哥哥受傷時，她卻毫不遲疑立刻趕去照料。三兄妹個性不同，也經常有小爭執甚至猜忌，但手足情深卻毋庸置疑，萊特兄弟的成功，家人的支持是關鍵的力量。

在航空前輩中，麥卡勒則以蘭利和許努特兩位先驅作對照，史密森學會的蘭利行事隱密，和許努特毫不保留指點的作風大相逕庭，然而許努特儘管大方，資料卻有誤，萊特兄弟還是得自行摸索。

作者在書中留下了許多蛛絲馬跡，讓讀者循著線索還原政治人物的嘴臉和發明前輩與飛行家同輩相互競爭和合作的原貌，比如萊特兄弟飛行成功，希望把他們的發明獻給美國政府，行文給戰爭部長塔夫特，卻被當作來索取經費而未理會。後來在他們揚名全球之後，已當上總統的塔夫特才錦上添花頒獎給他們，他們並未表現欣喜之情，顯示他們心中自有衡量。

當今的電影都喜歡在片頭加一段旁白：「取材自真實故事」。本書就是真實故事，它描繪的不是一個點一個面，而是豐富多彩的立體史實，每一個人物都有血有肉，有長處有缺點，但人性可貴的基本價值永恆不變，父子之愛，手足之情，愛國的情操，人類共同的夢想，當此亂世，讀來雋永，回味無窮，難怪歐巴馬總統去度假也要帶著它。

本文為作者之《飛翔之夢：萊特兄弟新傳》譯後感

這個星期應該是2011年最令人感傷的一週。 首先是 10月3日星期一， Ralph Steinman (1943-2011) 逝世於公布榮獲諾貝爾生理與醫學獎的前三天[1]。其次，則是Apple的共同創辦人Steve Jobs (1955-2011) 在今天稍早辭世[2]。兩位巨星的隕落，帶來不小的震撼。

Obituary 是一種悼念某人過世的文章， 在科學期刊裡，也常見悼念具有偉大貢獻的科學家，這類的obituary通常是由在同領域中具影響力，也曾經共事過的摯友執筆，有如極其精簡的人物傳記。文章除了記載人物逝世的原因、時地，以及遺族介紹之外，也以流暢的文字像說故事一般，正確而完整地記錄逝者在科學上的研究成果與貢獻。此外，文章精要地追溯逝者生前在研究領域上的學習與成長軌跡，以彰顯逝者獨特的人格特質，這個部份，尤其是我閱讀obituary最大的收穫。

在無數的obituary當中，令我印象最深刻的科學家是Marshall Warren Nirenberg (1927–2010)。吸引我的原因不是因為他是1968年諾貝爾生理與醫學獎的得主[3]，而是發表於Science的obituary 中一段對他年少抓蛇相片的描述[4]。

對於蛇，相信許多人跟我一樣是聞之色變的，但是Nirenberg竟能在年少時，徒手抓起一條六呎長的蛇，對著鏡頭露出一抺淘氣的微笑！無庸置疑地，在「與蛇共舞」背後透露的是他對於動物與生物學的熱情，使他在面對巨蛇時沒有絲毫恐懼。「熱情」這項元素，是我閱讀諸多科學家的obituary中所看到的共通特質。

閱讀科學期刊裡的obituary， 除了可以有機會學習跨領域重要的發現之外，也可以從中學習這些科學家們是如何思考、如何直搗難題的核心，更可以學習他（她）們的人格特質。在野人獻曝之餘，願他（她）們永遠安息。

延伸閱讀：
1. Nobel announcement marred by winner’s death

2. Remembering Steve.

3. The Nobel Prize in Physiology or Medicine 1968

4. Marshall Warren Nirenberg (1927–2010)

5. The Marshall W. Nirenberg Papers

生老病死，乃人生必經之苦，人生下來唯一可以確定的事就是會「死」，只是安怎死可能還莫宰羊。可是沒關係，我常常告訴人說，現代人有三分之一會死於癌症。癌症也是台灣國人十大死因之榜首，佔了近三成。可是根據這本好書《萬病之王》（The Emperor of All Maladies: A Biography of Cancer）的作者辛達塔．穆克吉（Siddhartha Mukherjee），三位美國女性之中，會有一位會患上癌症；美國男人更倒霉，兩位之中就會有一位患上癌症。

《萬病之王》不僅是本不可多得的好書，更是一本充滿熱情的書。根據辛達塔．穆克吉，《萬病之王》是一本癌症的傳記，也是人類與癌症搏鬥的生命故事。寫《萬病之王》的起因，是因為他有一位癌症復發的病人，當她入院再度接受治療時，曾和他這麼說道：「我願意繼續治療，但我要知道我在對抗的是什麼。」辛達塔．穆克吉想寫這本《萬病之王》的理由，就是為了要回答她的問題。他常在查完病房或做完實驗回家後擠出時間來寫，他之所以能這樣寫作，是為了回應這個故事非得要說出來的那種迫切感。

穆克吉是印度移民，現任美國紐約市哥倫比亞大學醫學中心癌症醫師、哥倫比亞大學醫學院助理教授。他畢業於史丹福大學、牛津大學和哈佛醫學院。《萬病之王》是他的處女作，就讓他榮獲了美國報導文在2011年學的最高榮譽－普利茲獎（Pulitzer Prize for General Nonfiction），而且還被《時代雜誌》（TIME）評選為過去百年最具影響力的百本書，其本人還獲選《時代雜誌》當年最具影響力的百人；《紐約時報》（The New York Times）也評選《萬病之王》為百本非文學好書。《萬病之王》還榮獲或入圍了了其他重要書籍獎項。

科普書大致可以分為兩大類，一大類是科學家所寫的，這類書較注重事實的呈現，其中的個人情感也主要是自己對該學科和研究工作的熱情；另一大類是由科學記者寫的，這大類科普書較注重故事性，文筆也更活潑生動。非常難得的是，這本《萬病之王》是極少數能夠完美地融合這兩大類之長的極品好書！《萬病之王》在澎湃情感和客觀冷靜之間，取得巧妙的平衡。

《萬病之王》這本書榮獲美國新聞界的最高榮譽普利茲獎，簡直就是是實至名歸，因為這本《萬病之王》確實是報導文學不可多得的傑作，尤其就非常特別的一點是，這本書的作者是位腫瘤科醫師，可是其編採和寫作能力，比起許多專業的媒體工作者，更是有過之而無不及！《萬病之王》是人性化的癌症「傳記」，穆克吉不僅是從醫師和科學家的角度來寫這本《萬病之王》，他更是同時也從病人的角度出發。如果不是在情感上對病人付出這麼大，是不可能在醫師極度忙碌的工作之餘，還能完成這部引人入勝又平易近人的佳作的。

閱讀全文：

癌症的人性傳記－萬病之王

這個星期應該是2011年最令人感傷的一週。 首先是 10月3日星期一， Ralph Steinman (1943-2011) 逝世於公布榮獲諾貝爾生理與醫學獎的前三天[1]。其次，則是Apple的共同創辦人Steve Jobs (1955-2011) 在今天稍早辭世[2]。兩位巨星的隕落，帶來不小的震撼。

Obituary 是一種悼念某人過世的文章， 在科學期刊裡，也常見悼念具有偉大貢獻的科學家，這類的obituary通常是由在同領域中具影響力，也曾經共事過的摯友執筆，有如極其精簡的人物傳記。文章除了記載人物逝世的原因、時地，以及遺族介紹之外，也以流暢的文字像說故事一般，正確而完整地記錄逝者在科學上的研究成果與貢獻。此外，文章精要地追溯逝者生前在研究領域上的學習與成長軌跡，以彰顯逝者獨特的人格特質，這個部份，尤其是我閱讀obituary最大的收穫。

在無數的obituary當中，令我印象最深刻的科學家是Marshall Warren Nirenberg (1927–2010)。吸引我的原因不是因為他是1968年諾貝爾生理與醫學獎的得主[3]，而是發表於Science的obituary 中一段對他年少抓蛇相片的描述[4]。

對於蛇，相信許多人跟我一樣是聞之色變的，但是Nirenberg竟能在年少時，徒手抓起一條六呎長的蛇，對著鏡頭露出一抺淘氣的微笑！無庸置疑地，在「與蛇共舞」背後透露的是他對於動物與生物學的熱情，使他在面對巨蛇時沒有絲毫恐懼。「熱情」這項元素，是我閱讀諸多科學家的obituary中所看到的共通特質。

閱讀科學期刊裡的obituary， 除了可以有機會學習跨領域重要的發現之外，也可以從中學習這些科學家們是如何思考、如何直搗難題的核心，更可以學習他（她）們的人格特質。在野人獻曝之餘，願他（她）們永遠安息。

延伸閱讀：
1. Nobel announcement marred by winner’s death

2. Remembering Steve.

3. The Nobel Prize in Physiology or Medicine 1968

4. Marshall Warren Nirenberg (1927–2010)

5. The Marshall W. Nirenberg Papers