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渾身是勁:電池的前世今生與未來

果殼網_96
・2015/08/18 ・4109字 ・閱讀時間約 8 分鐘 ・SR值 556 ・八年級

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六種最常見的電池型號。Source: Hohum

作者/chenwei

近日,美國史丹佛大學的戴宏杰研究組在《自然》發表論文,宣布研發出充電極快、壽命超長的鋁離子電池,引起了廣泛關注。比起耳熟能詳的「鋰電池」,人們對鋁離子電池的感覺要陌生得多。為什麼要研發這樣的新電池?這還得從充電電池的發展說起。

初中時,我有一部黃色的隨身聽。我給它準備了3對充電電池輪番上陣,這樣,當周杰倫的聲音突然變得緩慢時,我知道總有電池可以更換。後來,我有了MP3和手機,就漸漸不再聽隨身聽了,需要經常充電的,也從圓柱形的5號電池換成了扁扁的鋰電池。在我看來,世上無法逃避的事情,除了死亡和繳稅,還有給電池充電。

不是每一種電池都叫可充電電池

電池是生活中再常見不過的物品了。它進入人類世界已有200年的歷史。早在1800年,義大利科學家亞歷山卓·伏打(Alessandro Volta)就發明了「伏打電堆」(Voltaic piles)。伏打電堆由很多個單元堆疊而成,每個單元都有一塊銅板和一塊鋅板,中間由一塊浸有鹽水的布隔開。時至今日,生活中常見的鹼性電池、鉛酸電池、鋰電池等電池,都與古老的伏打電堆共享著同樣的工作原理:通過氧化還原反應將自己儲存的化學能轉化為電能。

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描繪伏特(左)向拿破崙(右)展示伏打電堆的畫作。圖片來源:66south.com

這一看似神奇的過程其實並不複雜。一塊電池主要由正極、負極和電解液三部分組成。當電池與外電路聯通時,負極一端就開始發生氧化反應,釋放出電子;正極一端則發生還原反應,正好需要補充電子。由於電解液將兩極隔開,只允許離子流動,不允許電子流動,於是電子通過外電路從負極流向正極,形成電流做功,化學能也藉此轉化成了電能。

原電池示意圖。陽極(Anode)與陰極(Cathode)與外電路連接,浸泡在電解液中,電池運作時,電流從陰極流向陽極。因此,此處的陽極和負極是同一電極,陰極與正極是同一電極。圖片來源:Arumugam Manthiram, Smart Battery MaterialsIn, CRC Press, 2009, pp. 8.
原電池示意圖。陽極(Anode)與陰極(Cathode)與外電路連接,浸泡在電解液中,電池運作時,電流從陰極流向陽極。因此,此處的陽極和負極是同一電極,陰極與正極是同一電極。圖片來源:Arumugam Manthiram, Smart Battery MaterialsIn, CRC Press, 2009, pp. 8.

但如果用一次性電池為隨身聽供電,那麼一張專輯才放幾遍,電池就該扔了。一次性電池的電化學反應是不可逆的,也就是說,化學能轉化為電能的旅程只能一條路走到黑,電量用盡,電池也沒用了。能不能來一種可以重複使用的電池?

這種「得寸進尺」的需求,最終促成了世界上最早的可充電電池——鉛酸電池的誕生。它由法國物理學家加斯頓·普蘭特(Gaston Planté)於1859年發明。可充電電池採用的是可逆的電化學反應,只要施加外電壓,改變電子流動的方向(從正極流向負極),電池兩極就會發生與放電時方向相反的化學反應,彷彿「返老還童」,最終重新充滿電力。

這項發明影響之深遠令人不服不行——時至今日,人們在啟動汽車引擎時使用的蓄電池(俗稱電瓶)依然是鉛酸電池。鉛酸電池的負極與正極分別採用海綿鉛及二氧化鉛,電解液使用稀硫酸。它可以提供很大的電流,價錢也不貴,但就是體積太大了些。

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普蘭特和他發明的鉛酸電池。圖片來源:bb-batteryasia.com
普蘭特和他發明的鉛酸電池。圖片來源:bb-batteryasia.com

鉛酸電池做不到面面俱到?沒關係,後面還有一堆科學家躍躍欲試呢。此後,研究者們又不斷探索,發明出採用其他化學反應的充電電池,如鎳鎘電池、鎳氫電池和鋰電池。它們能量密度更大,體積更小,可以用於為各類小型電子設備提供電能。

青出於藍的鋰離子電池

之前說到,電池工作時,電子通過外電路從負極流向正極。與此同時,相同電荷量的正離子則在電池內部從負極向正極流動。早期的電池都使用諸如稀硫酸這樣的以水為溶劑的電解液。在這種情況下,電池內肩負維持電荷平衡任務的是氫離子。然而,使用水系電解液的電池,最多能達到的工作電壓也不過2伏特左右。如果我們想要獲得更高的電壓,輸出更大功率,就要使用不含水的電解液,找到替代氫離子的正離子。

查看元素週期表,最佳的候選者落在了鋰離子身上:作為3號元素,鋰的原子量只有6.9;它既輕又小,比其他大的離子更容易在電解液中移動,可謂不二之選。確定了鋰離子,接下來的任務,就是找到可以與之發生可逆反應的電極材料了。到20世紀70年代,美國化學家史丹利·惠廷厄姆(M. Stanley Whittingham)在埃克森(Exxon)工作時率先發明了鋰離子電池。經過多年改良,商業化的可充電鋰離子電池在20世紀90年代初在日本推出。

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史丹利·惠廷厄姆目前仍是下一代鋰電池設計的​​重要研發者。圖片來源:binghamton.edu

鋰離子電池的負極使用石墨,正極使用鈷酸鋰,電解液則使用含有鋰鹽(如六氟磷酸鋰)的有機溶劑。放電時,嵌在石墨負極中的鋰被氧化、進入電解液,跑到正極嵌入到氧化鈷的晶格間隙中形成鈷酸鋰;充電時,鋰則從鈷酸鋰中脫嵌,溜回石墨中,如此循環往復。這樣的電池,工作電壓可達到3.7伏特以上,能量密度大大提高。

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但所謂「金無足赤,人無完人」,儘管鋰離子電池大獲成功,也免不了還有缺點——比如價格較高,容量流失,以及最嚴重的安全性不高的問題。鋰離子電池電解液使用的有機溶劑十分易燃,雖然我們可以通過加入添加劑和改進電池設計來提高電池的穩定性,卻終究不是長久之計。

厚望加身的離子電池

原理上,我們只要用另一種X離子來替代鋰離子,並找到與之匹配的電極和電解液,就可以得到「X離子電池」。在眾多「X」的候選者中,鋁算是優勢比較明顯的:它的價格比鋰更低,化學性質也更穩定,而且在反應時,每個鋁原子可以釋放3個電子,似乎是個不錯的選擇。

然而,研發鋁離子電池的道路並不順利。最大的困難在於找到合適的正極材料和電解液。在以往的研究中,正極材料往往會在充放電過程中發生不可逆的結構破壞,能有效參與反應的部分因而越來越少。最終,電池容量迅速下降,使用壽命只有幾十個循環——這顯然不能滿足人們的需求。

在研究者們鍥而不捨的努力之下,上月,鋁離子電池終於迎來了大突破。史丹佛大學化學系的戴宏杰教授在《自然》發文宣布,他的研究小組成功製造出了超長壽命的鋁離子電池。

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戴宏杰(右)和文章的共同第一作者之一龔明(左)圖片來源: Mark Shwartz/Stanford Precourt Institute for Energy

這種電池選用鋁金屬作為負極,正極則是一種三維結構的泡沫石墨。秘製電解液由有機鹽[EMIm]Cl(1-ethyl-3-methylimidazolium chloride)和AlCl3按一定比例混合製成的離子液體。負責在電解液中轉移電荷的離子是AlCl4。電池放電時,鋁負極被氧化生成Al2Cl7,同時釋放電子;本來嵌入在泡沫石墨正極孔隙中的AlCl4則脫嵌進入電解液。充電時,電解液中的AlCl則重新嵌入到泡沫石墨孔隙當中。因為AlCl離子的體積較大,因此找到一種可以允許它快速嵌入/脫嵌的的正極材料頗為關鍵。研究人員巧妙地製備了泡沫石墨——它內部充滿空隙,表面積很大,讓AlCl離子可以快速自由地進出。

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以泡沫鎳為模板,研究者先用化學氣相沉積法在它的表面沉積上石墨,再覆蓋上一層聚合物PMMA;接著用相應溶劑將泡沫鎳和PMMA相繼溶解,得到三維結構的泡沫石墨。用普通非泡沫熱解石墨做正極的話,鋁離子電池的充放電速率只有使用泡沫石墨時的75分之一。圖片來源:參考文獻[1]

在經過驚人的7500次充放電循環後,這些鋁離子電池的容量幾乎沒有損失,工作電壓也穩定在2伏特左右。除了​​壽命長,這種鋁離子電池功率密度也很高(3000W·kg–1),可以在一分鐘內充滿電。此外,它們柔性極好,可以隨意彎曲;安全性能也超棒,哪怕用電鑽將它鑽穿,也不會影響它正常工作。

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鋰離子電池被戳開一個洞很可能帶來嚴重的後果,但用鑽頭(Drill)鑽穿戴宏杰研究組的鋁離子電池,電池依然能正常工作。圖片來源:stanford.edu

取而代之?

說了這麼多優點,這樣的鋁離子充電電池什麼時候能走進我們的生活?

恐怕還早得很。

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目前,它的工作電壓只有鋰離子電池的一半,能量密度也只有40 Wh·kg –1,與鉛酸電池相當,還不到鋰離子電池的三分之一,所以大家應該還沒法在智能手機、筆記本電腦或電動汽車裡看到它。除了​​性能的提高還潛力很大之外,這些鋁離子電池的生產成本也有待降低——它的電解液使用離子液體,價格較高;用於製備泡沫石墨正極的化學氣相沉積法也不便宜、是很難投入大規模生產的工藝。要達到「物美價廉」,研究者們還有很長的路要走。

但不管怎樣,鋁離子電池在使用壽命、功率密度和安全性方面的性能依然優越,如果未來可以降低生產成本,它們將會十分適合用於在對能量密度要求不高的地方發揮作用。比如在電網儲能係統中,它們能為太陽能和風能等可再生能源儲能,還能作為家用大型電池,為電動車充電,或是在停電時為電器供電。

一旦科學家能夠研發出比泡沫石墨更好的正極材料,進一步提高鋁離子電池的工作電壓,它的用途將更加廣泛。隨身聽走了,MP3也快走了,科技產品一代又一代地從我們的生活中出現又淘汰,電池和研究電池的人卻一直還在。之後還會有怎樣的電池驚艷我們的生活?給裝備充好電,拭目以待吧。

參考文獻:

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  1. Lin, Meng-Chang, et al. An ultrafast rechargeable aluminium-ion battery.Nature (2015).
  2. Nagaura, T. & Tozawa, K. Lithium ion rechargeable battery. Prog. Batteries Solar Cells 9, 209 (1990).
  3. Wessells, et al. Investigations of the Electrochemical Stability of Aqueous Electrolytes for Lithium Battery Applications. Electrochemical and Solid-State Letters 13, no. 5 (May 1, 2010): A59–61.
  4. Chen, Z. et al. Three-dimensional flexible and conductive interconnected graphene networks grown by chemical vapour deposition. Nature Mater. 10, 424–428 (2011)

 

本文轉載自果殼網

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果殼傳媒是一家致力於面向公眾倡導科技理念、傳播科技內容的企業。2010年11月,公司推出果殼網(Guokr.com) 。在創始人兼CEO姬十三帶領的專業團隊努力下,果殼傳媒已成為中國領先的科技傳媒機構,還致力於為企業量身打造面向公眾的科技品牌傳播方案。

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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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「真.無線充電」?試試電磁波獵能手環,你的身體就是最好的捕能裝置!
PanSci_96
・2023/04/22 ・2679字 ・閱讀時間約 5 分鐘

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你的手機能無線充電嗎?不過,雖說是無線充電,但還是得要放在充電盤上,由充電盤連結一條電線,這樣的充電方式,想必跟大家期待的「真.無線充電」有落差。

好消息是,有人提出一種藉由捕捉空間中的無線電波、獲得電能的無線充電方式,所以代表這些電能是完全免費的!但……這是真的嗎?

隔空充電可行嗎

現在我們已經可以透過無線網路串連全球的資訊,但是遠距能量傳輸卻尚未成真。

當代的無線通訊裝置,舉凡手機電話、wifi 網路、無線電、衛星定位等,都可以靠著不斷地發射無線電波來交換訊息。不過其實仔細想想,無線電波、電磁波其實就是不斷變化的電磁場。既然可以透過磁場變化來傳遞能量,那這些強大的電磁波網絡,是不是也可以拿來傳遞電能呢?

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實際上還真有類似的例子,一百年前最早的收音機竟然完全不需要插電!礦石收音機只需要天然礦石、金屬針、線圈和一些電線,就能收到附近廣播電台送出的訊號,轉換成聲音並放出。

那麼為什麼沒有沿用至今呢?主要就是效率的問題。礦石收音機需要不斷調整金屬針接觸礦石的位置,還得拉長長的天線來捕捉更多的無線電波;市售的礦石收音機玩具,甚至附有一條長長的鱷魚夾電線,可以接到大型金屬家具,產生更清楚、更大聲的聲音。當然這種收音機很快就被以電驅動的真空管收音機取代了。

2021 年初小米曾發表過隔空充電技術專利,利用指向型遠距充電,系統會先定位出手機的位置,再透過多個天線組成的陣列將電波瞄準發射給手機,克服電磁波發散的問題,據稱能在數公尺內進行無線 5W 的無線充電,雖然還不到快充,但也算是革命性突破。不過目前還在技術發表階段,尚未正式推出。

礦石收音機是利用天然礦石或晶體,加上天線、地線和調諧電路,所製成的收音機。圖/維基百科

無線射頻獵能

再換個角度思考,能量在傳遞的時候會向四周發散,而我們生活周遭到處都是會發出電磁波的 3C 產品,那能不能反過來,捕捉這些由其他電器溢散的電磁波,並轉為能量呢?

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還真的有人這麼做了。收集這些廢能,並轉化成可用電能的技術,就稱為「無線射頻獵能」。近十年來,有許多相關的技術與研究,不過效率大多還未到達實用階段。

就在今年一月,美國麻州大學團隊發表了一種可以用於無線射頻獵能的線圈手環,而且功率竟然比一般的線圈天線高十倍以上。

有趣的是,其實他們當時並不是在研究無線充電,而是如何使用 LED 快速閃爍來傳遞訊息;這種名為可見光通訊 VLC 的技術,有望成為未來 6G 通訊的方式。但發現到,這種技術需要 LED 以每秒數百萬次的頻率閃爍,過程中會釋放出大量不可用的無線電波,浪費掉許多能量;於是轉念一想,嘗試用線圈收集這些逸散的能量,降低傳訊時的能量浪費。

研究團隊發現,當線圈靠近金屬片時,收集能量的效率會變得更好。透過反射增強訊號,金屬片吸收環境中的電磁波再向外放出;隨著金屬片面積越大,攔截到的電磁波也越多,收集能量的效果也越好。

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但是無線充電就是要擺脫這些笨重的金屬板,於是研究人員開始拿生活周遭的 3C 產品來進行實驗。從獵能的功率來看,效果最好的依序是筆電、平板、手機。這和預期的一樣:面積越大,獵能效果越好。

然而,意想不到的是,實驗效果最好的,竟然是人體!

推測這是因為人體中含有大量水分,其容易導電、被極化的特性有助於蒐集空間中的電磁波。人體就是一根巨大的共振天線,能增加無線電訊號的發射效率,同樣的道理,也可以用來收集環境中的無線電波能量。

人體是巨大的共振天線!圖/GIPHY

研究團隊將線圈手環的設計稱為「Bracelet+」,是第一個借助人體的獵能裝置;後續又嘗試將線圈做成戒指和手環,希望能打造出輕便的隨身獵能裝置。

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那這樣是不是以後只要綁條線圈在手上,就再也不需要幫手機充電了呢?該線圈手環目前在數公尺的距離外最多可以捕獲微瓦等級的功率,也就是百萬分之一瓦。用這種電壓當然不可能幫手機充電,不過已經足以供應一些低功耗的隨身裝置,像是常見的智慧健康手環,或是負責監控體溫或血糖的元件,甚至類似心律調節器的植入式醫療器材,或許就可以利用該線圈設計,減少充電的頻率。

在 5G 物聯網的架構中,各種居家和隨身裝置必須隨時維持連線,如何為這些獨立、低功耗的裝置供電便成了重要的課題。在這種情況下,如果可以汲取周遭無線電波的廢能,不只可以節省能源,還能免去定期更換電池或充電的麻煩。

遠距充電熱潮

目前的 5G 和開發中的 6G 技術,都持續往電磁頻譜中更高頻率的部分去探索,設置覆蓋率更高、頻譜更寬的無線通訊網絡,而這些頻率的電磁波也將為無線充電帶來新的發展機會。

去年在 Scientific Reports 期刊上,有篇研究提出了 5G 網路作為電力網的想法。團隊針對 5G 使用的頻率設計出一種天線以及搭配的電路,可以在 180 公尺外接收到 6 微瓦,為無線電力網的夢想邁出了第一步。

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不過,在這波遠距無線充電的熱潮下,市面上也出現許多令人半信半疑的遠距充電技術。

例如 2011 年一家新創公司推出了超音波充電技術,宣稱可以透過空氣的震動替手機充電;然而,雖說超音波充電雖然在原理上可能可以運作,但在充電效率和經濟成本上根本不切實際,對人體健康的影響也相當有爭議。

除此之外,還有一家叫做 TechNovator 的公司推出了前所未聞的量子充電技術,他們宣稱可以透過「能量量子化」來傳輸能量,並且在「空間中創造能量結構」,還不需要任何形式的電磁場,就可以達成 100 瓦的無線充電!至於到底有沒有這麼好的事,就留給各位判斷了。

在所有物品與資訊都以無線網路相連的這個時代,無線的電力傳輸與電力網是關鍵的下一步;能夠有效的無線傳輸能量,才能讓我們生活周遭的智慧裝置擺脫電線的束縛,減少電池的消耗,成為一個自由移動,自給自足的物聯網。

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不論是透過可見光、wifi、還是 5G 訊號,無線且遠距的充電與獵能,將來勢必會有讓人驚豔的發展。

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PanSci_96
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快充怎麼做到又小又快? 半導體材料氮化鎵,突破工作頻率極限
PanSci_96
・2023/03/11 ・2703字 ・閱讀時間約 5 分鐘

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除了線材,市場上也到處可看到標榜使用氮化鎵、可支援大電流快充的充電頭。但為什麼之前充電速度一直快不起來呢?為什麼現在要改用氮化鎵呢?快充能變得更快更快更快嗎?

快充加速了充電速度

在快充出來以前,我們的智慧型手機充電器,功率大約是 5 瓦特(W)或是 2.5 瓦特,現在最夯的的氮化鎵快充頭功率則高達 65 瓦特,相差了 13 倍,理想上充電時間也會縮短為十三分之一。

實際上,這幾年快充的發展速度可能比想像的還要快上許多。

還記得在 21 世紀的 Nokia 3310 嗎?其功率僅 4.56 瓦特,而蘋果一直到 2014 年的 iPhone6 才支援更快的 10 瓦特快充。然而,現在不僅已經出現不少支援 50 瓦特以上快充的手機,今年二月中國手機品牌 realme 推出的 GT Neo5,甚至出現 240 瓦特的超快充技術,是目前充電最快的智慧型手機。

提升充電器功率的關鍵

從過去到現在,充電器不僅功率大幅提升,充電器的大小同時也縮小了許多。過去的線性充電器,除了有條細細長長的尾巴外,最大的特徵就是不僅大、充電時還會發熱的變壓器;為了將市電的 110V 交流電轉為手機可以使用的 5V 直流電,就需要變壓器協助降壓。

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變壓器的發熱來源來自內部占了絕大部分體積的線圈,在電路學中被稱為「電感器」。輸入與輸出的線路會以線圈的形式綑在一組鐵芯上,兩端的線圈數量十分關鍵,線圈數量的比值就是兩側電壓的放大大小;若想從 110V 變成 5V,則為輸入的線圈圈數是輸出的 22 倍,那麼輸出的電壓就會減少 22 倍。

在變壓的過程中,輸入端的線圈與鐵芯就像一顆大電磁鐵,讓磁通量通過鐵芯,將能量傳到輸出線圈,輸出線圈則會因為電磁感應,產生相同頻率但電壓不同的交流電,完成降壓。只要再把 5V 交流電轉成 5V 的直流電,就可以幫手機充電啦。

過去的線性充電器最大的特徵就是體積大、充電時還會發熱。圖/Envato Elements

聰明的你應該已經想到,提升充電功率的關鍵就在於——線圈數量

如果希望變壓器的輸出提升,必須在維持線圈比值的情況下,等比例增加輸入與輸出端的線圈數量;更多的線圈就意味更多的磁通量能透過鐵芯傳到另一端,更多的能量也隨之傳遞。但如此一來,早已被塞滿的變壓器,為了塞進更多的線圈就只能繼續增加充電器的體積,還會因能量耗損放出大量的熱。

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若想提升功率,又能減少電感器大小,最好的方法就是——增加工作頻率

透過「高頻變壓器」的幫忙,將原先市電 60 赫茲的頻率提升到 50K 赫茲,被轉為高頻的交流電再進行變壓,如此一來就能降低能量損耗,所需的電感器大小也會大幅降低。

然而,要注意的是,要想改變交流電的頻率,是無法直接轉換的。要先將交流電轉為直流電,再經由特殊的「開關」電路將直流電轉為特定頻率的交流電;這類型的充電器就被稱為「開關充電器」,現在的智慧型手機就是使用開關充電器。

救世主材料

但隨著手機電池容量不斷增加,手機充電效率的需求永無止盡,充電器又開始一個比一個大。

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智慧型手機所使用得充電器為開關充電器。圖/Envato Elements

不是繼續提升工作頻率就好了嗎?那是因為,我們遇到了「矽的極限」。

開關電路中將直流轉為交流的關鍵,就是我們熟知的半導體元件電晶體。裡頭的原料過去都以我們熟知的矽為主,然而以矽為材料的半導體工作頻率極限僅在 100k 以下,如果超過 100k,轉換效率會大幅下降,更有嚴重的能量浪費問題。

解決的方法就是:尋找下一個材料。沒錯,就是最近最夯半導體的——氮化鎵(GaN);其能隙是矽的 3 倍,電子遷移率為 1.1 倍,崩潰電壓極限則有 10 倍。

顯然,氮化鎵擁有更良好的電特性,還能在高頻、高電壓的環境下工作,使用氮化鎵為材料的快充頭因此誕生!氮化鎵最高的工作頻率是 1000K,是矽的 10 倍,除了讓變壓器的電感線圈能再次縮小,連帶縮小充電頭的體積;亦能降低能耗並減少電容與散熱器的大小,成為好攜帶的快充豆腐頭。

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到這裡,或許你會想問,提高充電效率應該不只有換材料一條路吧?還會有更快的充電技術出現嗎?

當然會的;和矽相比,氮化鎵仍有很大的研究性。

而且不僅手機,就以現在市面上正夯的電動車來說,也需要快充技術支援,來減少充電時所需要的時間;為應對龐大的充電市場需求,綜觀整個半導體材料的發展歷史,已經有許多材料問世。除了氮化鎵,還包括矽、鍺、三五族半導體「砷化鎵」(GaAs)、「磷化銦」(InP),以及化合物半導體「碳化矽」(SiC);在能源產業中,又以氮化鎵和碳化矽的發展最令人期待。

電動車也需快充技術的支援,來縮短充電所需時間。圖/Envato Elements

氮化鎵與碳化矽的未來與挑戰

不論以技術發展還是成本考量,這兩位成員還不會那麼快取代矽的地位。

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兩者應用的範圍也不完全相同。氮化鎵擁有極高的工作頻率,在高頻的表現佳,並且耐輻射、耐高溫,除了運用在充電技術內外,在高功率 5G 基地台、航空通訊、衛星通訊也都將大展身手。碳化矽則在高溫及高電壓下擁有良好的穩定性,尤其在未來電動車快充的需求增加,1000 伏特以上的充電需求,將使得僅能承受 600 伏特的矽半導體無法負荷,預期將接手電動車中的關鍵元件。

兩者看來潛力無窮,但目前在製程上仍需克服許多問題;如:材料介面的晶格缺陷及成本考量;在它們能像矽材料應用在各方領域之前,還需要投入更多研發能量。

但令人興奮的是,駛向下個半導體世代的鳴笛聲已經響起,不論是台積電、晶圓大廠環球晶,國內外各家半導體大廠,都早以搭上這班列車。不同的材料也意味著,從磊晶、製程、元件設計、晶圓製造都將迎來改變,陸續也有廠商開始使用 AI 輔助設計氮化鎵半導體元件。

未來半導體與科技產業將迎來何種轉變,就讓我們拭目以待吧!

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半導體未來的發展令人興奮!圖/GIPHY

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