駕馭保時捷 919 Hybrid ──《知識大圖解》

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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溫度影響剎車的抓力

雖然似乎有點違背直覺，但是煞車是高速駕駛不可或缺的一環。不管是在哪個賽車場，駕駛的目標之一就是保持在賽道的最佳路徑（racingline）—繞行賽道的最短路徑。所以駕駛過彎時不會沿著急轉彎處長長的外彎道前進，而是「夾著」彎道的內側，稱為彎頂點（apex，即過彎路線中最接近彎道內側的點）的地方，以將他們必須行駛的距離縮到最短。

這麼做需要非常精準的煞車：要在剛剛好的時間對煞車踏板施予剛剛好的壓力。當他們辦到時，駕駛就會出現在賽道轉彎處的絕佳位置，且依然帶有征服下一段賽程所需的速度。但是這樣的開車方式會耗損煞車；而且有些賽道沒什麼機會可以讓煞車冷卻。

以世界知名的摩納哥街賽道來說。雖然僅長3.34 公里（2 哩多），是F1 賽程中最短的賽道，但是卻必須不斷踩煞車和加速。煞車製造商布雷博（Brembo）指出，2019 年賽季中，駕駛們每一圈使用煞車 18.5 秒，多過總賽程的四分之一。

在需求最高的轉彎處，汽車要在不到 2.5 秒的時間內將時速從 297 公里（185 哩）減至 89 公里（55 哩）；這會將大量動能快速轉換成熱能，難怪煞車碟盤會冒出火花。為了要負荷這樣龐大的熱負載，製造商在每個煞車碟盤的邊緣鑽入細小的徑向孔—數量超過 1000 個。

這樣的小孔可以增加煞車碟盤的表面積，比較容易散熱。但是也具有通氣孔的功能。與安裝在各個輪框上的大型冷卻管相結合時，可以把冷空氣拉入煞車碟盤中心，把熱空氣從邊緣帶走。還有個額外優點，這些F1 煞車碟盤相當輕，重量約各為1 公斤（2.2 磅），相較之下，差不多大小的鑄鐵煞車碟盤則為 15 公斤（33 磅） 。

所以為什麼不全面使用這種煞車碟盤呢？有個原因是價格—每片煞車碟盤可能要價高達 2000 美元（約 1500 英鎊） ，而且要六個月的時間才能製成。它們也不太耐久，通常每次比賽後就得更換。最後，它們受限於一定的工作溫度，只能處於 350 ∼ 1000℃。

低於溫度下限時，它們幾乎不具有停止能力—煞車片與煞車碟盤無法產生足夠的抓力。但是如果煞車的溫度高於上限值太久，則會災難性地失靈。如馬歇爾對我描述的，「彷彿在踩縫紉機。當這種狀況發生時，煞車碟盤耗盡『材料』的速度有多快，簡直難以置信。」

科技有助於車隊和駕駛控制他們的煞車，但是就跟 F1 的大部分狀況一樣，沒那麼簡單。冷卻管的大小與形狀可控制流經煞車碟盤的空氣量，所以你可以想像管子愈粗愈好。

但是如 F1 傳奇工程師帕特．西蒙茲（PatSymonds）告訴《賽車工程》（Racecar Engineering）雜誌的，冷卻有其後果：「遇到像蒙特羅這樣需要一直踩煞車的賽道，我們被迫使用一些該賽季最粗的管子。從最細的冷卻管換到最粗的冷卻管，會犧牲 1.5％的空氣動力學效率，這代表最高速度時速會減少 1 公里。」

我可以想像這會引發車隊的煞車工程師與他們的空氣動力學家爭辯。就連測量煞車配件的溫度都不容易。馬歇爾告訴我，在奧斯頓馬丁 F1 車隊中，他們會在煞車片的安裝托架中埋入高溫的熱電偶，和一系列直接朝向煞車碟盤的遠紅外線感測器。電視轉播賽事時偶爾會出現的彩色熱影像，主要是為了給我們這些觀眾看—顯示出他們建議的最高溫度。

摩擦介面與溫度控制

煞車片與煞車碟盤之間還有另一個重要的過程是磨耗。所有滑動與摩擦都會對兩個表面造成實質傷害；每次煞車作動，兩者都會有微粒破裂。在煞車系統的使用期間，這會逐漸降低材料的摩擦係數—換句話說，會失去它們的抓力。

但這不只是因為彼此的表面被「磨光」，或是失去黏性。磨耗也會形成摩擦膜（tribofilm）這種東西—煞車片與煞車碟盤相接觸時壓碎的一層非常薄的細粒狀材料。「談到磨耗與摩擦力，摩擦膜非常有影響力，」英國里茲大學（University of Leeds）的沙赫里爾．柯沙利（Shahriar Kosarieh）說。

「我們把這層膜視為『第三體』，因為儘管它是由互相滑動的那兩種材料製成，其化學與機械性質還是與那兩種材料不同。」關注各式各樣市售鑄鐵煞車片的德國研究人員發現，無論煞車片是什麼材質，形成的摩擦膜總是會受到氧化鐵（Fe3O4）控制，其他成分的影響力則相當微弱。

「摩擦膜會控制散熱，且能減少摩擦力—它會主導性能，」柯沙利繼續說道。「煞車製造商很清楚這一點，調配自己的煞車片配方時會考量這一點。煞車片與煞車碟盤要互相搭配，才能產生最佳性能。只要你更動了任一個材料，就會改變界面產生的結果。」

柯沙利最近的研究關注鑄鐵煞車碟盤輕量替代物的摩擦表現，這些輕量煞車碟盤主要都是鋁製。不只有他這麼做—整個汽車產業都對減輕重量很執著，主要是因為汽車的重量愈輕，消耗的燃料就愈少，環境影響也愈少。目前是以鋁為主流。

「那是一種低密度金屬，約比灰鑄鐵（grey cast iron）還低 2.5 倍，所以減輕重量的可能性很高，」他跟我在電話中閒聊。「鋁的導熱性也很高，在表面形成的氧化物也具有一些防蝕效果。」把鋁合金與碳化矽等硬質陶瓷材料結合也能提升其強度。

「但是鋁的問題在於當溫度高於400℃時會開始熔化。就煞車而言，這代表摩擦力突然銳減，也是你能想像最糟的狀況。所以更加促使工程師更努力找出方法，既能讓表面有比較好的熱穩定性，使用壽命又能更持久。」

對柯沙利而言，最有意思的其中一種方法是電漿電解氧化（plasmaelectrolytic oxidation, PEO），這是用一個電場在鋁的表面形成一層複雜又高度耐磨的薄層。當他測試各種不同以電漿電解氧化處理過的鋁盤性能時，發現有些可以撐過約 550℃。不過，許多案例的摩擦係數太低—低於實際煞車系統所需的最低閾值。

柯沙利並不洩氣。「煞車是整個系統一起作動。如果你拿到一個新的煞車碟盤，那你也需要把對位碟盤調整到最佳狀態。製造商設計出專供電漿電解氧化塗層煞車碟盤使用的新煞車片配方。」我只找到幾篇已發表的研究，結合了電漿電解氧化煞車碟盤與這些新的摩擦片，但是結果看起來大有希望。輕量的鋁製煞車在未來的道路車輛上可能有機會亮相。

F1 在 1970 年代晚期為它們的煞車碟盤和煞車片找到了不同的解決方法，從那時候起就沿用至今：一種稱為碳－碳（carbon-carbon）的材料，在石墨基質裡包埋高度有序的碳纖維。其散熱效果非常好，所以也用在太空梭上。雖然它聽起來可能跟F1 賽車底盤用的碳纖維很類似，但其實是非常不一樣的猛獸。

製造碳－碳很緩慢且複雜，此材料是由原子薄層堆疊成層。它在摩擦力方面勝出，提供的抓力比傳統煞車配件高 2 倍（在其理想工作溫度範圍內）。但是那並非魔法。在競速的壓力之下，這種材料終究會磨耗殆盡，部分是由於摩擦，但也有化學方面的因素。溫度上升時，碳－碳會與空氣中的氧氣產生反應，而氧氣會提高其劣化程度。你有時候會看到F1 駕駛大力踩煞車時冒出黑塵，這就是原因。

藉由感測器數據調整剎車系統

這個過程代表車隊需要監測的煞車項目不只是溫度。馬歇爾跟我說，他們會使用壓力感測器留意流經管子的氣流。他們也有針對磨耗的電子感測器，可以測量胎側的活動。

「我們使用這些儀器測量煞車片還能接觸煞車碟盤多久。由此可以推論總磨耗程度—也就是煞車片與煞車碟盤的磨耗總和。」為了推算總磨耗比例與煞車片的關係，以及對煞車碟盤的磨耗程度，車隊會把感測器數據對照以往試駕和賽事所蒐集的煞車數據。

「我們可以從所有資料中追溯比賽時的磨耗速率。如果太快，我們可以調整煞車平衡，以免磨耗最高的車輛壽終正寢，或可以請駕駛找一些乾淨的空氣冷卻煞車。」不管怎麼做，目標都是確保駕駛在需要的時間和地點擁有阻擋能力。任一賽季都會面臨數以千計的彎道，這些系統，當然還有駕駛，都表現卓越。

——本文摘自《黏黏滑滑》，2022 年 11 月，晨星出版，未經同意請勿轉載

誰想得到呢？2021 年才開始沒多久就盛大席捲 ACG 文化（即 Anime, comics, games 的首字母縮寫）的既非熱血戰鬥，也非血腥獵奇，而是一團團用羊毛氈戳出來，時不時會 PUI PUI 叫的「天竺鼠車車」。

「天竺鼠車車」五個字，前面是動物，後面是人造交通工具，嗯……那牠們到底是什麼啊？今天這篇文章就想用目前已播出的八集「天竺鼠車車」來探討這些毛絨絨小傢伙背後的秘密。

天竺鼠車車到底是什麼？

天竺鼠車車有一對晶亮圓溜的大眼睛和自我意識，能在大街上奔馳也懂得遵守交通規則，牠們內建安全帶還可以額外安裝各種配備，哇哇哇，這樣設備會不會太齊全？到底什麼是天竺鼠車車？

在判定前，我們最好先爬梳一下他們的特徵：

1. 有自我意識，會害怕、緊張和同情，能進行一定程度的複雜思考，比如引誘別的車車或武裝自己。
2. 有正常的生理系統，能感受到熱、有時需要便便，被感染時還會變成喪屍。
3. 身體內配有方向盤和安全帶，車車內部的人可以操控車車，可是車車也可以自己移動。
4. 和尋常車輛不同的是，天竺鼠車車有四「顆」像輪子一樣的腳，這些腳長得像輪子卻不會像輪子一般轉動，移動方式就像正常哺乳類動物的四隻腳（只不過是四顆）。天竺鼠車車內部有座椅可是卻只坐得下三個人。牠們的身體明明側腹有門，可是人卻都從窗戶鑽進去。

綜合以上，再轉頭瞧瞧人類交通工具的歷史進展，就會赫然發現天竺鼠車車其實不像車，反而更類似某種協助人類運輸移動千年以上的奇蹄目動物：「馬」。

馬擁有自我意識，會感到害怕緊張，更需要進食和便便，雖說我們不能更動馬「內部」的生理構造，可是我們卻能在牠們「身上」安裝馬鞍和韁繩，安坐馬上的騎師可以操控馬匹，但如果馬馬想要，它們也可以自己走來走去。

說不定在我們沒瞧見的某個世界角落，真的存在著超巨大的天竺鼠，牠們用車輪狀的腳腳走路，身體側腹有個可以使人進出的空腔，裡面甚至有類似座椅的構造！而說不定，在這群超大天竺鼠附近也生活著一群人，他們的職業就是在荒野捕捉、馴服這些超巨大天竺鼠，加裝方向盤、安全帶後，再把這一隻隻（一台台？）擁有個別個性的車車轉賣出去。

規格部分

是的是的，天竺鼠很可愛，但我們也不能忽視牠們的車車部分對吧！大家在選購車輛時會在意什麼呢？無非就大小、重量、速度和馬力吧，接下來我們逐一探討天竺鼠車車的「車車」面向。

天竺鼠車車有多大？

天竺鼠車車的高度差不多到人類肩膀，這和普通轎車沒差多少，約是 150 公分。寬度部分可從第 1 集惡霸車等紅燈時看出，天竺鼠車車的寬約莫是斑馬線的兩條白線加上兩個間隔，動畫製作地日本的枕木紋斑馬線寬度中間值為 45 公分，加總起來得知天竺鼠車車的寬度約為 180 公分。長度部分可從天竺鼠車車闖入餐廳時看出，約為一張桌寬加上一張椅寬和中間的間隔，估計為 200 公分。

綜合以上，天竺鼠車車的長寬高約為 200 × 180 × 150 公分⋯⋯咦等等，這也未免太小了吧！世界上小轎車代表：福斯金龜車的 2016 年版也有個 429 × 182 × 150 公分，對啦對啦，寬和高度部分天竺鼠車車和金龜車相差無幾可是，這個長度的部分也未免⋯⋯，嗯會不會有一點點不夠用呢？

體重？

我們目前尚無計畫用羊毛氈實際「戳出」一台（一隻！？到底！？）天竺鼠車車，如果有哪位大仁大德願意提供還原真實大小的天竺鼠車車煩請現在立刻馬上聯絡泛科學總部，在那之前我們只能估算。

羊毛氈有許種類，從每立方公分 0.2 克到 0.5 克都有，工業用途的又更重，在此我們取平均值每立方公分 0.35克，並設整台車車均使用同樣的羊毛氈。長寬高 200 × 180 × 150 公分的天竺鼠車車體積為 5400000 立方公分，假設天竺鼠車車內部空間為一簡單長方體，由 3 個搶匪那幕我們可得知寬度約為三個男子並肩的 160 公分，伸手握方向盤距離為 70 公分，高度為 120 公分（和金龜車相差無幾）。

• 160 × 70 × 120 = 1344000（立方公分）。
• 5400000 – 1344000 = 4056000（立方公分）。
• 4056000 × 0.35 = 1419600 （公克）。

這約略是1420公斤呢！哇哇，想不到看來毛絨絨的天竺鼠車車也有那麼重！

路上常見的 Toyota Corolla 重量約略是 1300 到 1425 公斤，天竺鼠車車之所以差不多重的原因可能是「沒有空隙」。用鋼板、引擎，和金屬設備組裝而成的汽車內部有許多空隙，所以不如想像中重，天竺鼠車車既然是動物，當然就是滿滿的肉，沒有空隙囉。

（《天竺鼠車車》第 8 集把這個假設打得一蹋糊塗，因為正在產生便便炸彈的泰迪體內竟然是機械……）

平時慢吞吞，吞了蘿蔔就噴飛的車車

再來談談速度。在第 5 集「PUI PUI 競速」裡，我們看出天竺鼠車車有兩種速度，認真賽跑下的普通高速，和吃了閃電胡蘿蔔後展現出的極速。

按照第 5 集的比賽初始畫面，我們看到馬鈴薯（車車名）穩穩地在 4 秒內跑過 7 個店面，假設一店面寬度為五公尺，得出秒速 8.75 公尺（時速 31.5 公里）。好慢喔（瞇眼批判貌），時速 31.5 公里是老爺車嗎我說？

可是！在之後的劇情中，泰迪（車車名）吃了閃電胡蘿蔔後，只花了 0.5 秒加速，就在 1.5 秒內跑過 23 個店面，秒速馬上提升至 76.7 公尺（時速 276 公里）。哇⋯⋯絕大部分的汽車儀表板上的最高速也只有 220 到 260 公里，車車的時速 276 公里整個爆表惹！這閃電胡蘿蔔會不會太厲害？！

馬力測試結果

在現實生活中，若想知道一台車的最大馬力，我們需要測量引擎轉速。可是天竺鼠車車有沒有引擎我們都不知，所以只好勉強使用行駛時間法（The Elapsed Time (ET) Method）估算最大馬力。用車子在全力輸出狀況下完成 1/4 英里（402.3 公尺）所需的時間，再換算為最大馬力。

整個過程大概是這樣：重 1420 公斤的天竺鼠車車在起跑後用普通高速，花了 2 秒吃下閃電胡蘿蔔，在 0.5 秒內加速到時速 276 公里，以極速完成剩下的距離。

第一階段我們一樣可以從 PUI PUI 競速中慢動作估算，大概在 30 公尺（6 個店面）內完成，第二階段 0.5 秒從時速 31.5 公里加速到時速 276 公里，代入加速度和位移關係公式我們得到這段時間內位移了 61 公尺，所以我們剩下最後的 402.3 – 30 – 61 = 311.3 公尺來用時速 276 公里跑完，也就是只需要花 4 秒。總結這個馬力測試，一台天竺鼠車車可以用 6.5 秒內結束這個測驗。

代入線上計算機，我們得到天竺鼠車車的最高馬力為⋯⋯2253！？

各位家裡的普通轎車最大馬力有個 200 就已經是超級厲害了，結果我們看似天真可愛的天竺鼠車車潛在力量卻高達 2253 馬力？

這個數字不只輾壓大家日常所見車輛，連最近才上市的路特斯電動超跑Evija（Lotus Evija） 最大馬力也不過才 2000 左右⋯⋯。事實上，人類史上沒有一台可領有牌照、市面上買的到的轎車、卡車、跑車有辦法與天竺鼠車車匹敵，唯一有辦法的⋯⋯大概就是蒸氣或柴油動力火車頭了。

但若常看空想科學文章，這種誇張的數值已經見怪不怪了。但是相對之下有另外一樣東西開始讓我擔心，就是天竺鼠車車的燃料來源。

天竺鼠車車的神奇蘿蔔

天竺鼠車車最高馬力為 2253 ，換算成瓦特的話大約是 168 萬瓦特，也就是說在極速狀況下車車跑上 1 秒鐘，就要消耗 168 萬焦耳的能量，而在 PUI PUI 競速中則是跑了 1.5 秒，也就是說短短的時間內天竺鼠車車需要 252 萬焦耳的能量。

通常汽車的燃料經過燃燒之後，只有大概 12 到 30% 會轉化為實際驅動車子的能量，至於天竺鼠車車⋯⋯我們無從得知，不過依據實驗室中的動物測量結果，我們大概能知道小鼠 13 到 35% 的飲食熱量會轉換為運動所需的能量，那我們就假設天竺鼠車車為更高一點的 50% 好了。

也就是說天竺鼠車車需要攝取 504 萬焦耳、也就是將近 1205 千卡的熱量，其中的 50% 才能轉化為高速行駛所需的能量。

然後這 1205 千卡全部都含在那根閃電胡蘿蔔內！？基本上人類只要吃下 1.5 根閃電紅蘿蔔，一天的熱量就不用擔心了，再考慮到胡蘿蔔本來就有的營養，這根本就是超級食物啊！

以上就是天竺鼠車車這個神奇又呆萌的機關化動物交通工具的規格，但這可能只有皮毛而已，因為就像汽車技術一樣，天竺鼠車車的背後一定還有更多的秘辛，筆者也還有其他疑問，例如說：

天竺鼠車車能夠改車嗎？既然內裝部分有人造物，那個改座椅或方向盤是一定可行的，我們還有看到外面可以加裝音箱、火箭…但是可以改車輪或毛色嗎？這樣改天竺鼠車車會沒有感覺，還是會痛不欲生呢？

晚上怎麼開天竺鼠車車？牠們有頭燈嗎？還是需要加裝？

車禍怎麼辦？但是看起來天竺鼠車車應該破耐撞的，乘客也應該是頗安全，但是真的很嚴重的車禍，現場會長什麼樣子？血肉橫飛？

既然有天竺鼠車車，那同一個世界觀裡有有其牠的天竺鼠交通工具嗎？天竺鼠壓路機、天竺鼠垃圾車、天竺鼠公車？（至少從第 8 集的內容我們知道直升機還是正常直升機！）

大家會願意花多少買一台天竺鼠車車呢？不自己負擔閃電紅蘿蔔的話，我覺得 50 萬台幣可以收，不過天竺鼠車車仍需要食物、仍要大便，還有自我意識的情況下，還是不要大規模把牠們改造成其他交通工具好了，這個車車所在的城市治安已經夠差了⋯⋯。

大家還有其他對天竺鼠車車想入非非的點子嗎？可以一起來研究！

資料來源：

• Muse木棉花-TW 
• auto-data.net
• 日本枕木紋斑馬線工法
• Wikipedia: List of microcars、Vehicle weight
• 估算馬力 The Elapsed Time (ET) Method
• 衛福部:熱量來源