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彰化海牛車蚵農.李福相:下輩子不想再討海。––《討海魂》

PanSci_96
・2015/08/10 ・3022字 ・閱讀時間約 6 分鐘 ・SR值 488 ・五年級

彰化縣芳苑鄉位於台灣中西部,西臨台灣海峽,是濁水溪流經之部分沖積地。海域沿岸充滿著豐沛的潮間帶、紅樹林生態,是彰化縣第二大鄉村。芳苑村海岸潮退期間,在平疇闊野的潮間帶現身近千公頃的養殖牡蠣地,更是獨特而絕美的灰黑色風景。

芳苑村的蚵田美名響遍台灣,當地蚵農因應養蚵環境,甚至發展出全台唯一可見,以海牛下海採蚵載運的漁法。牛在芳苑這裡不下田,反而下海。在芳苑的海岸線,每日可見牛車來回於海中蚵田,牛車一來一往,慢行於泥中海岸,更讓芳苑海岸更添傳統純樸的漁村風光。

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  • 漁法起源時間不詳 | 彰化芳苑
  • 4月至9月

漁人的記憶:李福相––下輩子不想再討海。

號號稱「全台最大媽祖廟」的彰化縣芳苑鄉普天宮前,常有一台台的牛車緩緩經過。然而,牠們前進的方向,不是陸地的農田,而是海邊的蚵田。可別小看這些牛,牠們除了在農村耕作,同時也下海協助蚵農養殖牡蠣。此種半農半蚵「海牛耕蚵田」的漁村生活方式,全台灣只有在芳苑才看得到,目前有二十餘頭海牛,八十四歲的李福相飼養的黃牛「小白」,就是其中之一。

李福相生肖屬猴,猴子的生活空間在山林,但他一輩子除了在陸地上種植作物,還要在海上討生活、海邊種蚵田,雖然年輕時曾有機會到台北大城市發展,可以不必再過這麼辛苦、冒風險的生活,但他終究還是選擇留在家鄉,半農半漁,成就了他的一生。

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回頭看過去走過的路,如果有下輩子,李福相還會過著耕作、討海、插蚵(台語,意指養蚵田)的活嗎?他說,「如果還要投胎,大家一定都想出生在有錢人的家庭,只有傻瓜,才會選擇這樣的生活,那是出世來過苦日子的。」

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工作都做大份的,家族責任一肩挑

時間回到一九三二年,那是民國二十一年,對出生在彰化芳苑的李福相來說,是昭和七年,當時,台灣還在日治時期。李福相讀了三年日本書,因為家裡經濟條件不好,沒辦法再供他讀書,十一、二歲時,開始分擔家計。一開始,負責餵牛,到了十五、六歲,身體比較壯了,工作換成擔蚵仔,幫著父親照顧養殖的蚵田。十七歲那年,學會如何駕駛牛車,那時的牛車是四個輪子,車身比現在使用 的兩輪牛車還長,可以載更多、更重的物品。十八歲成年後,就經常獨自櫓著竹筏到離岸好幾公里的外海釣魚,靠著一對櫓、一枝篙,幫家裡多賺點生活費。

那個年代,幾乎每一對夫妻都生很多孩子,李福相的父母生了五男四女。李福相是男孩中第二個出世的,然而,哥哥患有羊癲瘋,李福相便主動擔起了長子的重任,而這也是李福相在二十七歲結婚後,放棄隨太太娘家到台北發展的原因。

李福相的牽手洪耍阿嬤比他小六歲,今年七十八歲,她回憶當年嫁給李福相,他一心想著要拉拔三個弟弟讀書、讓一個妹妹順利出嫁;那時她的家人們搬到台北,在中正區的龍口市場,備了一個賣菜的攤位,希望她和李福相能夠一起北上。李福相只 說:「家裡怎麼辦?這可是沒天良啊!」洪耍說,李福相個頭不高,但是「工作都做大份的(台語)。」她心裡雖然不捨,卻告訴自己「嫁雞隨雞」。一大家子人生活的艱辛沒有斷過,還好同住的弟弟妹妹們都齊心協力。「呷好,大家作陣呷好;呷歹,大家作陣呷歹。」大家賺來的錢一律交給由公婆作主,底下各房輪流煮食,也就一天天地過來了。

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究竟日子有多苦呢?李福相說:「那時候,全家人要吃上一斗米,沒有那麼簡單。」有一次他到王功外海釣魚,結果漿斷掉,風又大,花了好大的力氣才回航;父親連感冒時也無法在家好好休息,必須抱病出海。當年還沒有風浪級數的氣象預報,凌晨二、三點要起床看風向,如果吹東風,浪就平,吹北風,浪就大。

當討海人的太太,可說是「心事誰人知」,丈夫一出海,就要祈禱不要碰到什麼不好的事情。洪耍說,有一次真把她嚇死了,李福相出海沒有回來,她揹著還在襁褓中的兒子,急著到處找人,後來有一個騎鐵馬的人來到家裡,說李福相浮在海上,被隔壁村的船撿上岸了,還有一口氣在,要她別慌,趕緊去把他帶回家。

民國五十一年,船邁入機械化,李福相也曾擔任海腳(台語,即船員),捕過旗魚,一直到民國六十幾年,芳苑外海泥沙淤積愈來愈嚴重,導致海溝愈來愈淺,船的吃水深度不夠,只要浪一大,船很容易直接撞擊到海溝而受損,甚至船身裂開,當時船的材質仍是檜木,而不是現代用的塑鋼,李福相只好放棄捕魚,轉以種蚵為主。至於那幾年出海賺來存下的錢,就買了屋後方的地來耕作,種植稻子、 花生,開始了半農半蚵的生活。

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「哪有那麼好命」的半農半蚵生活

芳苑的蚵農並不是一開始就讓牛下海,李福相還記得當年父親捨不得讓牛運蚵,都是用人力挑,來回蚵田三、四次所擔的重量,比用牛運送的還要多。在挑運的重量中,比如好不容易擔了一百台斤,卻只有十台斤是真正能賣錢的蚵肉。

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正由於蚵得來不易,雖是種蚵人,卻捨不得吃蚵。李福相說:「哪有那麼好命。」只有在感冒沒有食慾時,才會煮蚵仔湯補身體,平常吃食以蕃薯籤混入米飯,如果吃不飽,再混入給豬吃的草。有一年颱風來襲,浪大到把蚵枝從泥裡翻出來不打緊,蚵枝還反轉一百八十度插回泥中,損失慘重,那年就 是個「歹年冬」。

為了抓緊退潮的時間下蚵田,李福相經常半夜起床觀察潮水,有時凌晨一點多出門做事,到早上十點多才回到家。那時沒有路燈,都是在黑夜中摸著路 旁的竹子找路;早上忙完蚵田,緊接著就到農田裡繼續勞作,問他「不需要午睡?」李福相還是那一句:「哪有那麼好命。」在蚵收成的季節,更是忙得不可開交,不僅天亮要採收,半夜也在採收,那麼大的蚵田,可是用了一萬斤以上的竹子插出來的蚵枝。

「做這行很辛苦,插蚵要認真,不然蚵仔會死掉。」李福相認真種蚵,每次收成回來十一簍左右的量,開蚵的工作洪耍一個人做不來,請人幫忙,一斤的工錢是十元,蚵仔一斤可以賣二十五元,為了省工錢,洪耍可說是卯起全勁,一天可以開出七十台斤的蚵。在那個沒有冰箱的年代,蚵收成後,冬天可以放三天,夏天的話一天就臭掉了,有時候洪耍凌晨一點鐘就起床開蚵,認真工作的程度與李福相可說是不相上下。

為了栽培子孩子,夫妻倆終年無休,努力工作。洪耍說:「我們有四個兒子、一個女兒,我自己沒有讀書,知道不識字的痛苦,只要孩子們有興趣讀,再怎麼辛苦,我們兩個都會想辦法讓他們讀。」有時家用很緊,然而夫妻倆這輩子,從來沒有向別人開口借過一塊錢。

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去年,李福相有感於年紀大了,決定退休,帶著小白轉型,與彰化縣海牛鄉土文化推廣協會合作,載運觀光客至潮間帶從事蚵田體驗活動,而農地也改種玉米。在熱鬧的體驗活動中,李福相總是主動參與服務遊客的每個過程,害羞的他,除非你主動出聲,他才會跟你說上幾句話,但是只要你的要求合情合理合法,他會盡力做到最好,甚至超出你的預期。

盡本分,但不張揚。做到最好,但不邀功。李福相的個頭雖小,芳苑的夕陽下,他和小白的身影,卻充滿著男子漢的力量。

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03a5f39f19d64e25bb6b3ffc856e96f2本文摘自泛科學2015八月選書《討海魂:13種即將消失的捕魚技法,找尋人海共存之道》,行人出版。

 

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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

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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【活動紀實】PanSci TALK:討海
xmallwolf
・2015/09/30 ・2812字 ・閱讀時間約 5 分鐘 ・SR值 494 ・六年級

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臺灣四周環海,因此住著許多靠海吃飯的人們。吃討海這口飯的漁人,和大海搏鬥對他們來說是日常戰爭,卻也找到了人與海的共存之道。但有些捕魚技法即將失傳,有些海洋資源也即將枯竭,而今在陸地上的我們,卻仍然對於這片海洋予取予求;討海,我們還能向這片海洋討些什麼?

本次【PanSci TALK】要討論「靠海吃飯」,讓我們吃吃永續海鮮、聊聊漁人、再聽聽當海洋資源不再,又該如何復育。

徐承堉:RFI推動概念與現況介紹

https://www.youtube.com/watch?v=0_Q4rTTtuLA

有些食材在五十年前不存在!

目前現在台灣養殖最多的是台灣鯛,台灣鯛現在大概產值有七八萬噸,但是五十年前根本沒這麼多。現在的土雞和以前的土雞也不一樣,以前的土雞現在叫做古早雞,現在也有機會吃到,但是是特殊雞種。五十年內生態的改變相當大,但是消費者根本沒意識到。民國六十年民生報出了一本淡水河的故事,作者感觸到淡水河有著很大的變化,有很多東西消失了,於是一路從淡水河口到新店溪上游,記錄淡水河裡面有什麼東西,像是鳥、魚等生物。現在回去看那本書,會發現絕大部分的東西都要想像,因為現在很多東西都看不到。這些生產方式都和生活環境和生活有很大的關連。有些東西在不知不覺之中改變了,也許我們該重新思考哪些東西比較適合,重新去思考是不是要消費?

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要做到永續,就要做到責任。

生產者要負什麼責任?消費者要負什麼責任?管理者或政府要負什麼責任?永續是個很複雜的事情,也努力了很久,聯合國在談永續指標的時候有責任漁業行動綱領,每個人都要負上他自己的責任,在這個大環境當中,每個人沒辦法盡到自己的責任時,資源就很難永續。大家都會覺得公共工作應該是政府的責任,全世界只有台灣是政府在推動,政府不應該什麼事情都該做,大多數的時候人民比政府想到更多,可以靠 NGO或著民間團體要求政府制定相關法律,人民應該要為自己的未來負責。

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由觀念轉換為行動

目前國際性的海洋環保標章都是為大型、出口導向的少數漁業體系設計的,但是臺灣近海的海洋資源屬於區域化的小型漁業所利用,因此需要建立一套適合台灣的小型漁業環保標章管理。所以湧生海洋制訂了責任漁業指標RFI標章,依循著聯合國農糧組織的『責任漁業管理規範 Responsible Fishery Management』,結合政府與民間力量一起推動的環保標章。按照這個標章,消費者可以依包裝上面的分數瞭解海鮮的永續指數、產地來源、產品名稱RFI登錄單位,甚至可以掃QR code看到更多產品資訊,希望消費者可以有所選擇,也希望能夠讓消費者享用海鮮的時間不斷延長。

楊玉如:海牛驛站──海牛與養蚵人家的故事

https://www.youtube.com/watch?v=WYzZF-x9tDM

靠海吃飯,看天臉色

大家都知道彰化的王功,但王功只是 26個村其中一個,但是沒有人知道彰化有個芳苑,現在芳苑鄉還維持牛車採蚵的傳統,並用平掛式的養殖法。平掛式養殖法的壞處是蚵只能吃六小時的浮游生物,六小時後退潮就沒辦法進食,但是這樣蚵吃起來會比較緊時會比較 Q。以前芳苑都是單支插蚵棚,現在改成平掛式,產量比較大,但是這些產量卻又輸給南部的產量,而且大小又比較小顆,因此大部分消費者吃到都是南部養殖的蚵。芳苑養蚵的潮間帶是大成潮間帶,以前是國光石化的預定地,當地居民不斷地和政府爭地,最後才將該地的生態全部保留下來。

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下輩子不想再討海

芳苑現在還有洗蚵的行業,平掛式養殖法會有分區,一區一年要和政府交租金一千塊,但是蚵棚在颱風過後就會全部被吹走,採蚵回來以後要給現場的阿嬤開蚵,最後賣出去的價錢約是一斤一百三十元,今年的理事長目前手上有租四區的地養蚵,插了約六千多條的蚵架,但是這樣換算起來一個月薪水卻才兩萬多元。在芳苑養蚵實在不太容易,插蚵棚需要先拿刺竹插進土裡面,立好棚架,拉起尼龍繩,一條尼龍繩上會放十二個下殼蓋,十條尼龍繩纏在一起叫蚵花,養殖將近一年半的蚵才能採收,蚵養殖的時間長短會受到天氣影響,再加上蚵岩螺的災害。下海採蚵的工作非常辛苦,需要傳統的勞力,沒有機器能夠代替人,雖然有專門洗蚵的洗蚵場,但是洗蚵場大多是洗南部養殖的蚵,在芳苑這裡都要用人力洗。

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牛牛的故事

阿公有頭牛,幫忙他載蚵殼,現在也載客人。在芳苑的養蚵人家大部分家裡都有養牛,現在小玉老師製作了牛牛地圖,目前有地圖上有七頭牛,養這些牛的阿公阿嬤都願意和遊客們聊天,讓遊客們瞭解他們的工作,按這照張地圖就可以找到想去探望的牛牛們。養蚵人家們都非常疼惜這些牛牛好幫手,但是等到牠們老了不能工作了該怎麼辦呢?目前彰化現有個牛牛安養之家,不管是牛老了無法工作或著是阿公阿嬤無法再照顧牛牛,牛都可以在這裡好好享受退休生活。

黃永森:鰻魚的故事

https://www.youtube.com/watch?v=MXHL2gEfRuY

帶便當去遠足的鰻魚

喜歡吃鰻魚飯嗎?鰻魚好不好吃呢?鰻魚之所以這麼好吃是因為鰻魚有很多油脂,牠們的脂肪分布在肌肉纖維間,脂肪與肌肉交雜。但是鰻魚為什麼身上要帶這麼多油呢?因為牠要帶便當去遠足!鰻魚從淡水游到馬里亞納海溝孵育下一代之間的路程都不會進食,只會利用身上的油脂。但是,為什麼鰻魚知道要去遠足呢?目前還沒有人知道。

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充滿謎團的一生

鰻魚的一生有生活在淡水也有生活在海水,帶了很多便當以後鰻魚就開始變態,變成銀鰻,但是鰻魚必須離開長大的河川潛入深海,才能達到性成熟,如果鰻魚一直沒有辦法下海,牠們可以在淡水裡長得非常大隻,之前在日月潭抓到一隻 175公分,15公斤重的鰻魚,但是沒有辦法下海的鰻魚不會成熟產卵。

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鰻魚的研究

為什麼沒看過大肚子的鰻魚?也沒看過有卵的鰻魚?也沒看過鰻魚的受精卵?以前的人以為鰻魚是馬尾巴掉到水裡面變出來的,後來亞里斯多德發現每年冬天鰻魚往海裡游,第二年春天小鰻魚往陸地游;1684年,文藝復興時期,科學家認為鰻魚到海裡產卵;過了一百多年後,科學家發現鰻魚有卵巢;西元 1856年,波蘭的科學家發現鰻魚有精巢,這兩種現象表示鰻魚不是無性生殖,而是有性生殖。西元 1874年,科學家發現新的魚種,稱為狹頭魚,過了一百多年以後,科學家經過養殖狹頭魚後才發現原來狹頭魚會變態成為鰻魚。後來科學家開始找尋鰻魚的產卵場,於是順著海流撈鰻苗,目前科學家僅知道歐洲鰻的產卵場推測在藻海附近,日本鰻的產卵場推測在馬里亞那群島附近。日本學者曾預測鰻魚在水深75-100米左右的水深孵化。

 

本次 PanSci Talk紮紮實實地聽了三位講者的演講,在瞭解海洋漁業資源枯竭的現況後,才會更認同目前推行的永續海鮮有多重要;逐漸消失的傳統產業是否有轉型的機會呢?我們目前對鰻魚所知甚少,大量捕撈鰻苗會對鰻魚造成什麼樣的影響?為什麼沒有辦法人工養殖鰻魚?希望聽眾們聽完以後對海洋的議題保持更多的好奇心和關注,我們下次見。

 

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xmallwolf
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滔滔OceanSays編輯,也是PanSci特約作者,曾在茫茫的物理之海中載浮載沉,後來隨著洋流漂到遠洋慢慢沈積下來。

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金山蹦火仔.盧秀雄:我是討海大學畢業的。––《討海魂》
PanSci_96
・2015/08/10 ・3056字 ・閱讀時間約 6 分鐘 ・SR值 474 ・五年級

金山區磺港鄉位於台灣新北市東北部,緊鄰著太平洋和台灣海峽。磺港鄉因內部流經的北磺溪內含硫磺,而名為磺港。在北磺溪和金山岬厚實的砂岩保護之下,於磺溪出海口闢建了磺港漁港。其背山面海的天然優良條件,一躍為金山區重要的漁貨重地。

磺火捕魚,是一種傳承百年的蹦火仔技法,目前全世界僅存於金山區磺港一帶。蹦火仔是利用當地盛產的電石(磺石)來捕魚。負責蹦火仔的火長站在船頭找魚,一發現魚汛,立刻點火。電石加水後產生乙炔而發出「蹦」的聲音,火長持著火把照亮了海面,吸引趨光性的青鱗仔跳躍,形成魚海翻騰的畫面,船上的船腳則利用手叉網將魚撈入船艙。

磺火捕魚 張明芝授權提供

  • 一九二〇年代以前 | 金山磺港漁港
  • 5月至9月|火罾仔的一種
  • 青鱗魚

漁人的記憶:盧秀雄––我是討海大學畢業的。

一幀《磺火之夜:捕青鱗魚》的照片,登上二〇一三年九月號《國家地理雜誌》英文雙版面,再次讓人注意到世界僅存的磺火捕魚法,也就是流傳超過一百年的「蹦火仔」。這張照片,不但製成新北市文化局出版的《二〇一四年蹦火仔磺火船紀念月曆》封面,也被放大後掛在金山磺港盧秀雄船長的家中,因為照片中那位執火把的火長,就是他。

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照片中的船,是「明順8號」,盧秀雄在這艘船上擔任火長約二、三年,後來年紀大了退休,幾年前由現任火長李克通接手。目前金山磺港內僅剩四艘蹦火仔船,除了明順8號,還有富吉268號、全2勝,以及永漁發168號,使用的是全世界僅存的磺火漁法「蹦火仔」,以磺石(俗稱電土)加水後產生的乙炔點火誘魚,堪稱台灣的國寶,也是全世界的珍寶,曾有擔任「火長」經驗的人是少之又少,盧秀雄就是國寶級的人物。

滿牆獎狀,見證一個為大海而生的人

談起他的一生,盧秀雄可說是為大海而生的人。他說,「雖然我沒有讀書,可是我卻拿到討海大學的畢業證書。」客廳的牆面上掛滿了奬狀和獲獎紀念牌,有獲得金山區漁會民國七十五年度農漁產共同運銷競賽巾著網組冠軍,民國七十三年度則是亞軍、高雄縣漁會頒發的感謝狀(盧秀雄魚獲量多,為漁會賺了不少錢),以及民國七十五年度任台北縣長林豐正頒發的漁業增產競賽成績優良獎。盧秀雄的夫人在一旁補充:「掛不下的奬狀還有很多。」不難聽出她為先生一輩子的打拚努力感到驕傲。

這些奬狀都是巾著網(也就是圍網)捕烏魚的成果,卻沒有一張是「蹦火仔」。盧秀雄說,「蹦火仔」捕撈到的魚獲量很有限,所以不會有比賽,當然也就沒有獎狀;一直到近幾年,新北市以觀光的角度舉辦「蹦火仔」相關活動,他受邀表演磺火,也獲得了感謝狀。

十三歲第一次出海,十六歲就當上火長

盧秀雄十三歲第一次出海,學的就是磺火漁法,那時候稱為「桸仔船」(台語)。「桸仔」,意指船上用來捕魚的那張大型三叉網,「蹦火仔」是近幾年才出現的叫法,「蹦」是模仿火長拿火種點燃乙炔氣體時發出的聲音。

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靠著勤奮自學以及對討海生活的熱情,盧秀雄十六歲就當上火長。在蹦火仔船上,火長就等於是船長,船要開往什麼方向、何時出網,全聽火長指揮;漁季來臨之前的準備工作及人員分工,也都由火長發落。一般船主不會上船,以避免與火長意見不同時,海腳無所適從,容易空手而歸。

他從小就愛玩,一心只想討海,父親告訴他,「你不讀書,就沒出息。」他的大哥和弟弟書就讀得不錯,但盧秀雄不聽父親的勸,小學三年級就不讀書了,「甘願去挑煤炭(現在的金山核二廠以前是金德豐煤礦的礦區之一)做苦工,也不願意讀書。」最後選擇了捕魚的生活。一直到現今七十七歲了,還是駕著小船出海捕魚、釣魚,或是載攝影團出海捕捉蹦火仔船的精彩鏡頭。城市人到公園裡散步當運動,盧秀雄則是把出海當運動,要他不出海,簡直就是要了他的命。

上岸集體到診所打營養針,再出海捕一回

蹦火仔漁法最危險的就是乙炔氣體的控制,在盧秀雄的蹦火仔生涯中,曾有村裡的人因此發生意外。盧秀雄回憶,「有時候負責加水到磺石桶的海腳太古意,不小心水加太多,又不敢講,這時候只要一點燃,火就會太大,容易出事。還有一次,海腳們趁著空檔在船上補眠,結果睡在甲板上的人不小心踢到水的開關,水就一直流入磺石桶裡,最後乙炔氣體爆炸,有人就被震彈到海裡去,連遺體都找不到。」

磺火漁法都是傍晚準備出海,有時一整夜來回二、三趟都有,有時候趁著早上潮水來時(早流)再捕一趟,回到家都早上六、七點了,很費體力。盧秀雄說,「工作結束後,先回家洗個澡,等八點診所營業,大家會相招一起去診所打營養針,回家休息一下,傍晚五、六點再出海捕魚。」

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金山磺港巾著網漁法第一人

盧秀雄雖然小學沒有畢業,頭腦卻很靈光,他在高雄的茄萣發現有人用網子捕黑鯧,得知有人在南方澳用這種方法捕漁,因此先招了幾個人,到南方澳學了一個多月,與十幾個人合股花了四百多萬元,到茄萣買了一組巾著網船。回到磺港時還被村子裡的人笑,說買這種塑膠船回來真是「頭殼壞去」,塑膠般禁不起日曬雨淋,很容易有裂痕,沒兩年就不能用了。

沒想到這種方式捕到的魚獲量很多,魚的外貌也比流刺網抓到的完整,很快地在整個村子裡流行起來,盧秀雄無意中成了村子裡第一個使用巾著網捕魚的開路人。後來他又購入更大的船,一整年的魚獲量至少都在上千萬元以上,有時候一天甚至就能捕到一千多萬的魚貨,非常風光。後來因為年紀大了,子女們無意接手,當年也沒有開放外籍漁民,於是就順勢退休。

只要認真,捕魚比在信義計劃區上班還好賺

盧秀雄的祖父及父親都活到一百多歲,大姐也九十幾歲,他說自己這個年紀,在家族裡還算是年輕的。「人活著就要動,有些人平常沒有讓身體動起來,四、五十歲早早就『回去』了;沒有動,身體都會壞掉。」他不抽菸、不喝酒、不賭博,海上工作結束就回家休息,或在電視機前看氣象報告,每天必定去住家旁邊的土地公廟整理環境,添補香和金紙,生活單純;唯一的心願就是兒孫輩們能夠回家,傳承他的捕魚事業。

「我的孫輩的電話費,都是我在付的,就是希望他們每天至少打一通電話給我;我也跟他們說,只要願意回來捕魚,我會把房子、船都幫他們買妥。現在捕魚的技術很發達,更安全,而且我很了解大海,可以把知識和技術全部教給他們,收入比起他們上班領薪水,多上好幾十倍都沒有問題。」盧秀雄的大孫在台北市信義計劃區上班,盧秀雄心疼他領薪水還要付房租、顧開銷,根本沒辦法存什麼錢;現在孫子說還想去國外深造,提高競爭力,沒唸什麼書的盧秀雄,也很阿莎力地答應負擔費用,疼惜的心情表露無遺。

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蹦火仔雖然是沿岸漁業,離岸很近,然而為了找魚群,蹦火仔船還是會在海上加速換地方,由金山磺港遠飆萬里野柳一帶,以換取更多找魚的時間。有時,船為了全速前進,把燈都熄了,就像一個神祕的黑武士,瞬間隱沒在黑夜,而此時海和天都變成了黑幕,抬頭四望,一種看不到、摸不到邊界的浩瀚感,頓時讓人覺得渺小,同時卻又感到天地無垠,渾身充滿無限大的能量,只等著大海來下戰帖。盧秀雄,就是這樣的一名海上男兒。難怪他希望自己的後代,也能夠像他一樣,在海上刻下一筆筆屬於自己的戰功。

(影片來源:上下游News & market。)

03a5f39f19d64e25bb6b3ffc856e96f2本文摘自泛科學2015八月選書《討海魂:13種即將消失的捕魚技法,找尋人海共存之道》,行人出版。

 

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