打嗝打不停怎麼辦？——《科青的趕時間科學教室》

本文由 高柏科技 合作，泛科學撰文

林唯耕剛回台灣任教時，曾在清華大學的實驗室裡用一立方公分的「氨」做實驗。沒想到氨氣意外洩漏，那股刺鼻的氣味瞬間瀰漫整棟大樓，引來眾多師生抗議。

「從此以後，我再也不敢在實驗室裡用氨了。」他在《思想實驗室》的訪談中，帶著笑意回憶這段往事。

這段插曲聽來像是一則工程師的寓言：在理論模型中，氨是太空熱控系統的理想介質；但在現實的辦公大樓裡，它首先是逼人逃竄的臭味。公式本身沒有錯，但現實世界永遠比公式更複雜——它包含了人、成本、風險，以及必須為後果負責的工程師。

高柏科技技術專家、清華大學榮譽退休教授林唯耕 ，曾任職於美國 OAO 工程部熱流組，深耕電子構裝散熱與熱管技術多年。隨著 AI 浪潮席捲全球，他鑽研一輩子的老問題再次被推向科技產業的核心：當晶片運算速度無止境攀升，那股伴隨而生的熱，究竟該往哪裡去？

熱不會讀新品發表會

科技巨頭在發表會上熱衷於談論大型語言模型、GPU 規格與驚人的算力。這些詞彙在投影片上光鮮亮麗，彷彿進步毫無邊界。然而，每一次數位運算都紮實地發生在實體晶片上。晶片會發熱、材料會疲勞老化，一旦設備過熱，系統便會降頻保護。在物理現實面前，再動聽的發表會敘事也必須低頭。

回顧個人電腦發展早期，晶片幾乎不需專屬散熱元件。隨後，鋁製鰭片、風扇、熱管到均溫板逐一登場。這段歷程常被視為技術升級，其實更像是對空間的極限勒索：晶片功率翻倍，發熱源的面積卻沒變大，機箱空間也不可能無限擴張。

林唯耕指出，散熱設計的核心只有三要素：功率、熱源面積與空間限制。他舉例，在標準的 1U 機箱中，若發熱面積約為三十乘三十毫米，氣冷系統在達到八百瓦時就會面臨瓶頸。這並非固定的物理常數，而是取決於空間、面積與氣流的動態平衡。最現實的代價在於，風扇轉速提升的背後，是噪音、電力損耗與空間占用。

因此，「液冷技術」的興起並非單純為了追求酷炫，而是算力密度提升後的必然選擇。它能更精準地帶走晶片廢熱，卻也將新的挑戰帶入機房：漏液風險、流道堵塞、材料相容性，以及維運時的難度。工程的進步，本質上鮮少是徹底消滅問題，更多時候是選擇一組「比較值得承擔」的新問題。

太空教他的，不是把答案搬回地面

太空熱控工程之所以迷人，是因為它剝奪了地球上最常見的散熱工具。在真空宇宙中，沒有空氣能讓風扇製造對流；受光面溫度破百度，陰影處卻極度嚴寒。工程師必須純粹仰賴熱傳導、熱輻射，以及熱管與環路型熱管（LHP）來搬移熱能。

熱管運作的關鍵在於「相變」——液體蒸發時吸收大量潛熱，冷凝後重回循環。林唯耕比較了銅與水的熱傳導能力：在他設定的特定條件下，實心銅塊約能傳導 120 瓦的熱能；但若每秒有一立方公分的水發生蒸發相變，移熱量可瞬間拉升至 2.4 千瓦（kW）。他強調「每秒」的觀念，因為散熱談的是動態流動速率，而非靜態的冷卻魔法。

儘管如此，太空科技並不能直接套用到地面。太空元件因考量重量、功耗與維修難度，偏好無馬達幫浦的被動式設計；但地面 AI 伺服器面臨更高的熱負載與環境溫度，往往仍需幫浦驅動流量。當年那場「氨氣洩漏」事故正是最好的提醒：技術是否「先進」，與它是否「適合」當下的場景，始終是兩回事。

好論文，為什麼仍可能造不出好產品

學術研究致力於證明「可行性」，而工業現場則要求「可重複性」——不僅要能運作，還得確保每台出廠的設備都不漏水。林唯耕將此定義為「從 0 到 1」與「從 1 到 100」的差別。後者涉及良率、成本、公差與客戶信任。論文中那次最完美的實驗數據，在產線上往往未必管用。

他從不避談失敗。在高柏科技早期與學界合作時，也曾遇過實驗數據無法複製，或研究方向偏離產業需求。這未必是雙方努力不夠，而是彼此對「成功」的標準不同。為了解決這道鴻溝，高柏科技推動「柏苗啟航創新培育計畫」，每年投入逾千萬資金與成大、中山、台科大等校合作，並指派專業人才在過程中持續微調、校正，確保研發貼近產線現實。

他分享了近期一項液冷工質校正專案。團隊使用非侵入式的超音波流量計進行觀測，但由於儀器預設以「水」校正，換成其他化學流體後讀數便出現誤差。最初嘗試用幫浦壓差推算，卻發現缺乏重複性，數據甚至推導出不合理的蒸發率。最後團隊回歸基本面，改用秤重法搭配能量平衡進行交叉驗證，才讓數據成功收斂。

這個故事真正的價值不在於「產學雙贏」的口號，而在於那段不夠優雅的挫折：假設失效、數據混亂、方法砍掉重練。也正是在這種時刻，企業需要的不只是會算數的人才，而是能洞察研究何時「走鐘」，並有權力喊停、要求重來的關鍵決策者。

林唯耕坦言，過去在校園裡總認為「技術第一、成本第二」，進入商界後才驚覺行銷與信任關係往往才是關鍵。這番話雖然不如科技突破那樣動聽，卻是產品能否進入市場的殘酷真相。再卓越的散熱設計，若無法穩定生產或贏得客戶信任，也僅止於一份精美的報告。

AI 會給答案，誰來負責出貨？

訪談尾聲，主持人國威提出了一個時代難題：假設 AI 能在彈指間生成散熱架構、材料配方與流道設計，企業該選擇全面擁抱 AI 的速度，還是保留緩慢但穩定的工程驗證，以規避潛在的失效風險？

林唯耕拒絕落入二選一的框架。他的觀點是：兩者並存。AI 擅長處理資訊、生成草案；但工程師仍須實作原型，進行嚴苛的性能與可靠度測試，最終由人決定是否出貨。這並非盲目崇拜人類直覺，而是基於一項事實：AI 的資料庫裡，通常沒記載下一次「意外洩漏」或「材料疲勞」的細節，且模型永遠無法為量產結果擔負法律與商業責任。

在 AI 時代，最稀缺的未必是熟練下指令（Prompt）的人，而是具備這種能力的人：能預判答案可能在哪裡出錯、能設計實驗將問題「逼」出來，並且願意為最終的量產品質負起責任。

大眾習慣將雲端想像成輕盈、無重量的空間。但現實中，雲端是由龐大的機房架構而成，裡面裝滿了晶片、管線、泵浦與冷卻液。虛擬算力的每一次擴張，都會在實體世界留下發熱的足跡。散熱工程師的價值，就是不讓這筆物理帳單，被埋沒在光鮮亮麗的投影片背後。

放屁和打嗝居然有共同點？

為什麼放屁會臭？因為大腸裡的細菌分解食物，產生硫醇和硫化氫等臭味氣體。硫化氫被形容是「有如臭雞蛋」，這也是溫泉飄著臭味的原因。對於細菌來說，這種作用是生存的必要活動。

有了這方面的常識，很容易會誤以為「屁是腸子裡產生氣體」，但並非如此，屁大半是從嘴巴吃進去的空氣。

我們在吃東西的時候，會把空氣一起吃進肚子。進入胃的空氣，一部分會逆流從嘴巴排出，一般稱之為「打嗝」，醫學上稱之為「噯（ㄞˋ）氣」；剩下的空氣就和食物一起到小腸，藉由腸蠕動不斷往下，最後連同大腸內的臭味氣體一起從肛門排出，這就是屁。

吃東西又急又快，就很容易吃進空氣。吃下去的空氣量多，當然打嗝和放屁的次數也會增加。雖說如此，進食時也不可能完全都不吃進空氣。

進行腹部斷層掃描時，每個人的腸道裡一定都有空氣。量的多寡因人而異，有人多、有人少。但是以健康的人來說，腸道內完全拍不到空氣是不可能的。不管吃東西時多慎重，一定會吃到空氣。

肚子咕嚕咕嚕叫不一定是肚子餓？

空腹時肚子會叫，大家一定都會有這樣的經驗。但是其實不限於空腹，肚子其實經常會「叫」。證據就是拿聽診器聽腹部的時候，只要是健康的人，聽起來都會咕嚕作響。我們覺得「肚子在叫」時，是只有「聲音大到不用聽診器也聽得到」。

肚子的聲音主要是腸道（大腸和小腸）搬運食物所發出的聲音。腸子隨時都在蠕動，但主要還是有二種模式，一是空腹時的「空腹期收縮」，另一種是進食後的「進食期收縮」。

腸道的收縮力在空腹時更大，從胃、十二指腸開始的收縮會一路傳到小腸末端，這是為了要讓腸道內殘留的胃液和腸液往下游送出，為下一餐做準備。這也是為什麼空腹時比較容易聽到腹鳴的理由。

當然，在肚子不餓時也可以聽到腹鳴，這是腸道不斷在運動的緣故，不需要大驚小怪。腸道運動活潑，代表很健康。

進行腹部手術的時候，打開腹部就會直接看到腸子，此時腸道蠕動聲真是非同小可。平常都是隔著腹部聽到的聲音，沒有遮蔽物後變大聲很正常，而且是整個手術室都聽得到的大音量。

大家可能認為聽診器都是拿來聽胸部，但像我這樣的消化器官專科醫師，拿聽診器來聽肚子的機會更多。

食物又不會偷跑，為什麼總是「剛吃飽」就想大便？

吃完飯後沒多久一定會有便意，你也有這種經驗嗎？

很多人都是在家吃了早餐後，上完大號才去上班。但應該也有本來沒有便意所以直接出門，結果走著走著卻便意襲來而後悔不已的經驗吧？

午餐後也一樣。我經營的醫療資訊網站有解說排便相關的文章，點閱率非常明顯的集中在平日中午十二點到下午一點的時候。這個時間帶排便的人很多，想當然耳搜尋「腹瀉」、「血便」也會增加。

「用餐後就想大便」乍看之下理所當然，但仔細想想卻很不可思議，因為食物不可能那麼快就變成糞便。

慢慢地消化，經過腸道運動往下運送，也要一到兩天才會排出糞便，不可能像削鉛筆機那樣，把積存在腸道內的糞便推出去。

如前所述，食物會在胃裡稍作停留，然後才徐徐進入十二指腸。也就是說進食後感到便意而去上廁所的時間點，食物大部分還在胃裡。

那麼為什麼進食後會有便意？事實上是因為「食物進入胃部會促進大腸蠕動」，這稱為「胃結腸反射」，也就是吃東西的時候，大腸內積留的糞便就會反射性地往下運送，所以會感到便意。

當然，這還是會有個體差。平常便祕的人可能會想，如果能這麼容易有便意就好了。每個人對胃結腸反射的反應不盡相同。

——本文摘自《了不起的人體：如此精妙，如此有趣，說不定還能救你一命》，2022 年 7 月，如何出版，未經同意請勿轉載。