【活動紀實】PanSci TALK：生而為人

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／廖芷瑩

新北市八里區的十三行博物館，是證明臺灣先民擁有造鐵技術的證據，更是許多人假日郊遊的地點。但很少人知道，最早確認此地為臺灣珍貴遺址的人並非考古學者，而是地質學家林朝棨。

翻開臺灣地質與考古紀錄，林朝棨這個名字更是不可不提。不僅重要的考古遺跡「左鎮文化」、「八仙洞」有他的足跡；林朝棨作為地質科學的翹楚，對於臺灣的礦脈研究也做出了巨大的貢獻。

上山下海，地質學霸的養成之路

羅馬不是一天造成，學霸更不會一日成就。學識豐富的林朝棨先生，因時代背景及家庭因素，漸漸踏上臺灣地質界先驅研究者之路。

1917 年（大正 6 年）林朝棨出生於豐原，是當地望族的後代，並跟著父親信仰基督教。他從小在學業方面就展現出聰穎的天資，因此進入臺中第二中學校（今臺中二中）就讀，並考進臺灣總督府「臺北高等學校」。臺北高等學校是當時在臺灣唯一的高中，入學者以日人為主，競爭非常激烈，可說比當今的臺灣大學還難考。

更重要的是，林朝棨在參與教會活動的時候，認識了也同樣對臺灣地質科學及考古學有貢獻重大的日治時期科學家早坂一郎。接下來幾年，他們在臺灣上山下海，親身踏查也認識臺灣這片土地的構成。臺灣有許多現在地質、考古方面的重要地點，都可以追本溯源自於他們的這些踏查。

舉例來說，目前的「臺南左鎮化石園區」，正是起源自因 1930 年代當地保甲書記陳春木在該處撿到化石，加上早坂與林朝棨的研究發表，才讓世界看見臺灣化石的存在。此外，他們也一起發表了關於彰化八卦山及臺北市貝塚的發現，還有各式臺灣地質的紀錄。

而身為學霸的林朝棨，也在同時期完成臺北帝國大學地質古生物學科（現臺灣大學地質科學系）的學位，並成為第一屆唯一的一位學生。在眾多日本優秀地質科學家的教導與帶領下，他學習了理論與方法，並也完成無數次外地訪查，扎實的成為兼具理論與實作的研究者。而他所關注的臺灣土地相關的考古學與地質學，也在時代演進與諸多學者的努力下，一步步在臺扎根、也被更多人關注。

臺灣礦業發展背後的地質學推手

林朝棨的重要貢獻，除了地質學術研究外，他的許多發現更為臺灣現代化的發展打下科學基礎，像是對臺灣工業影響深遠的金礦、煤礦產業的礦脈，都在他的探究範圍內。

1930 年代，林朝棨從臺大畢業後，先是投入教職，一年後，他加入了「臺陽礦業株式會社」的行列（1935 年 4 月 16 日），成為社內的「地質士」，為企業在北部山區的挖掘做調查，甚至曾去到北朝鮮金礦進行考察，並藉此比較了解臺灣在地的礦脈及地質的構成。

在那個年代經營「臺陽礦業」的顏家富可敵國，而北部山區的成千上萬人，都要依靠這些產業工作過活。林朝棨在礦業任職時完成的工作，正是讓家後來成為巨商的重要礎之一。此外，在離開礦業界的工作之後，林朝棨的研究工作依舊關心著臺灣的煤田與礦產來源，且持續在《臺灣礦業》等刊物上發表作品，為後代的研究者奠基了臺灣礦脈的研究基礎^註。

戰爭作為地質教學之路的偶然起點 至死方休

林朝棨出生在世間多紛擾的年代，學術之路並不平穩，更要接受戰爭的挑戰，但也因此打開他的眼界，為科學研究開創了新路。

1930 年代的輝煌時期結束，世界陷入戰爭的恐慌。身為臺灣人的林朝棨，原本很有可能被送到南洋當日本兵，或甚至更遠的地方協助戰爭。但幸好有早坂先生的協助，林朝棨遠赴當時滿洲國的新京工業大學（現長春大學工學院）擔任教職。雖然投入教職這歷程是是源自戰亂的插曲，但也因此將林朝棨他拉離了產業界，轉而投入教育工作。

自此，就是五十年不曾間斷的持續投入，直到他逝世前，依舊掛念著臺灣的地質學教育發展。

戰後國民政府來臺，林朝棨因熟悉閩南語、中文與日文，被政府重用，除了教學外，更被政府派任協助各項重要的能源工作。因為在他對臺灣的土地組成，有基礎的科學了解，因此不論是延續煤礦業、油田開發、山林開採與河川建設等，甚至是水庫的興利，都需要他與國外專家做溝通，並給予專業意見。

林朝棨在民國五六零年代，一次次為臺灣的現代化工程多次環島探查，並擔任專業者的角色，為現代化建設把關。

應用專業與知識發光發熱的同時，林朝棨仍持續耕耘基礎研究。他於民國 52 年發表的〈臺灣第四紀〉一文，就奠定了臺灣近期的地質研究基礎。在《林朝棨先生紀念文輯》中，林朝棨的兒子林恩朋就提到，林朝棨對於古脊椎動物、考古學、甚至是人類學科皆有深厚的學識，加上原本地質學科學基礎，讓他得以在當時就有能力整合各學門、對臺灣的研究做出遠超過地質學科的貢獻。

除此之外，林朝棨面對各種階級的人，都不吝討論、鼓勵向學；在田野現場，不論是農夫、學生或勞工，任何人提出地質相關的疑問事項，他都會細心的一一查證並回應。林彭恩說，就是這種積極的態度，雖然讓他在晚年身體過度負荷、因而多次進出醫院，卻也驅使他成為頂尖的科學研究者，留下許多不凡的成就。

讓臺灣與世界相連 跨足考古與地質研究

除了文章開頭所提的左鎮人外，林朝棨在考古領域還有許多重要貢獻。在〈臺灣第四紀〉中，林朝棨認為第四紀的地層包含了近代人類發展的所有活動，因此十分重視此地層；在此發表中，他集結過往的田野成果，分類臺灣第四紀地層。延續這個研究，他對臺灣的考古有更深入的認識，也也陸續發表臺灣西南部之貝塚堆的研究（1961 年），以及金門貝塚堆的發現（1970、1971 年）。

此外另一個重大的發現，還包括 1968 年 4 月 19 日，林朝棨與臺大人類學系宋文薰教授，率領臺大考古隊在臺東長濱的進行挖掘工作，之後學者將其命名為「長濱文化」，為臺灣舊時代時期代表的遺跡，也是臺灣歷史教科書中重要的一頁。

林朝棨的學術生涯，不只限於地質學與、考古學的成就更有許多跨領域、跨國界的交流與發現，塑造了當代臺灣學科的發展。國民政府來臺後，林朝棨也協助推動了許多現代化產業的科學研究基礎，並且影響了我們認識臺灣歷史的角度。就像是左鎮人與八仙洞，還有犀牛骨頭與各地的貝塚，在剛發現的時候只是林朝棨手上某個不起眼的石頭，但從後來的研究所驗證的來源與成分，卻將臺灣與世界相連，更與大歷史相綁。

地質、考古總帶來有枯燥且漫長的印象，長期深耕的林朝棨，在關鍵的年代推動了臺灣地質學界與業界進展，為後代留下不可抹滅的科學與文化資產。

註解

• 關於礦業的研究論文，林朝棨多發表在《臺灣礦業》期刊上。此外，他也參與過《臺灣礦業史》，以及《臺灣通誌，經濟誌，礦業篇》的撰寫。

• 十三行博物館，〈十三行遺址是如何發現的？為何命名為「十三行」？〉，新北市立十三行博物館，檢自：https://www.sshm.ntpc.gov.tw/xmdoc/cont?xsmsid=0G251525821591816379&sid=0G251530665215018478
• 民報，2017 年 04 月 19 日（搜尋日期：2021 年 12 月 03 日）【那一年的這一天】1968.4.19 台東縣長濱鄉八仙洞發現史前遺址，檢自：https://www.peoplenews.tw/news/7c229eaa-4b32-4c02-b81f-5b68f1b2eaa1
• 作者不詳，日期不詳，漫話科技_科學家小故事_林朝棨篇，檢自：https://is.gd/DVSZOT
• 周貞玲，2021 年 5 月 8 日，台陽公司礦業文物捐贈黃博館，檢自：https://reurl.cc/xEVy6E
• 莊永明，〈臺灣第一位地質學家──林朝棨〉，《線上臺北畫刊》，檢自：https://reurl.cc/vgRlQl
• 林淑芬，〈初代青年團契指導者──臺灣地質學之父林朝棨〉，收入鄭仰恩等編，《信仰的記憶與傳承──臺灣教會人物歷史檔案 2》（臺北：臺灣教會公報社，2013），頁 497-504。
• 林吳嫣嫣，1986，《林朝棨 （戟門）先生紀念文輯》。
• 楊文喬，發行時間不詳，〈左鎮古生物化石的發現〉，《臺灣歷史事件》，國立臺灣圖書館。檢自：https://www.ntl.edu.tw/public/Attachment/011414392142.pdf
• 國家圖書館臺灣記憶系統：林朝棨。搜尋日期：2021 年 12 月 3 日，檢自：https://tm.ncl.edu.tw/ 
• 國立雲林科技大學，〈臺灣第四紀地質學之父——林朝棨〉，《臺灣記得你》，搜尋日期：2021年12月03日，檢自：https://taiwan.k12ea.gov.tw/index.php?inter=people&id=34

• 作者｜黃郁仁

在臺灣研究原住民文化的人，一定聽過伊能嘉矩的名號。目前我們將臺灣原住民區分為 16 族，就是奠定在伊能嘉矩的研究基礎上。他也是彼時的臺灣研究權威，所涉包括族群、語言、歷史、資源、制度，無所不包。

伊能嘉矩待在臺灣的 1896 到 1901 年間，總共進行了五次大規模實地調查，其中最史無前例的是 1987 年的全島大巡查，在長達近兩百天的調查過程中，伊能深入當時被稱為「番界」的禁地，行蹤從北到南、再從南到東，中間還一度遠赴蘭嶼。

在這次的調查成果中，伊能嘉矩詳細地紀錄了不同原住民族的外貌、語言、宗教及風俗習慣，並首次提出了原住民族近代的科學分類方法。

伊能嘉矩的研究影響百年

1889 年明治維新後，日本大量引進西方科學研究方法，而人類學也成為這波新興學科中的一環。1893 年，伊能嘉矩拜日本人類學之父──坪井正五郎為師，加入了「東京人類學會」，進一步組織了「人類學講習會」及「土俗會」。當時的人類學研究注重在「考古」及「體質」範疇，而坪井正五郎的研究範圍除了考古與體質外，也重視「社會人類學」及「語言學」領域，成為伊能日後研究的基礎。

1895 年清朝戰敗，與日本簽署了《馬關條約》，臺灣成為了日本向外擴張的第一個新領地，這成為了伊能嘉矩實現人類學研究理想的重要契機。他自告奮勇的寫信給日本當局，認為如果要順利治理臺灣，就必須先瞭解臺灣的居民。在臺灣的居民中，漢人相對好理解，但是島上的原住民是一塊完全陌生的領域，如果先進行詳細的調查，再制訂對策並給予教育，治理臺灣就會順利許多。他自信可以不畏艱難，完成這項調查臺灣原住民的工作。

最終日本當局接受了伊能嘉矩的建議，遠渡來臺的伊能嘉矩馬上在臺灣成立了「臺灣人類學會」，並開宗明義地說明將進行「人類的理學研究」，而要進行理學的研究，就必須從種族的「生物學」、「心理學」、「土俗學」、「言語學」、「地理歷史學」及「宗教」這六種不同面向著手。

克服治安與自然環境，進行踏查

伊能嘉矩常在日記透露自己查訪的過程，由於當時的臺灣治安不佳，不僅平地常有盜匪出沒，山麓一帶也有原住民出草的習俗；而難以捉摸的自然環境，也是探查的危機之一。所以在每次出發前，規劃出最妥善的行程是最重要的課題。

伊能每到新的訪查區域都有一套固定流程。首先是拜會當地的「撫墾署」，聽取當地的番情報告，然後以署為宿舍，或以轄區為中心，查訪各個番社。又因為原住民偶爾會下山到「換番所」（物品交換所），成為了伊能接近觀察對象的最好機會，先在遠處觀察其穿著的衣飾風俗及腔調特色，再就近與其交談。

透過撫墾署長的推薦，伊能幾乎都能投宿在轄區內的頭目或是地主家中，因為頭目和地主的居住地，是最容易取得民情資料的地方，也能第一手接觸到舊時代的文物，觀看舊時代的風俗，同時透過頭目的安排，與部落居民與會也更加方便。

為了更加理解原住民文化，伊能甚至有身份特殊的族語老師，幫助著伊能嘉矩的研究。他私下出資養育著來自不同家庭的泰雅族男女青年，把他們視為自己小孩般的照顧，並安排著日式教育。他一邊養育，一邊實驗著自己「番人教育」的初衷，他教育著這對青年的同時，也向他們學習泰雅語，把自己完全投入在研究範圍內。

訪查的過程不盡然一切順利，伊能嘉矩也曾遭遇過幾次危機，險些面臨殺身之禍。舉例來說，當伊能嘉矩拜訪新竹縣五峰鄉的十八兒社時，就曾有過與死亡非常接近的時刻。當地的十八兒社與霞喀羅社過去曾經遭受過清朝的討伐，因此對外人懷有強烈的敵意。而雖然伊能事先與頭目有訪談的共識，並夜宿在頭目家中，但是當天的半夜，此兩社的泰雅族人帶著山刀與頭目強硬談判，認為為了番社的名譽，取下日本人的頭顱是勢在必行。頭目無法化解此一強硬的態度，情急之下要求族人們在隔天日本人（即伊能一行人）離開的路上截殺，這才暫時勸退帶有殺意的族人。

勸退族人的頭目回到家中依然不敢大意，不僅用原木堵住門窗防止夜間襲擊，自己更守在門邊整夜不敢闔眼。而第二天一早，頭目親自帶隊護送伊能嘉矩下山，路線避開尋常道路。事後伊能嘉矩回憶道，當時為了逃避危險，俯身鑽過滿是荊棘的小徑，因為知道危在旦夕，即使滿身被刺傷也沒有感覺。而脫離險境之後，伊能馬上取出一瓶酒和頭目對飲，認為自己能夠避開這一次的殺身之禍，完全倚靠頭目的知遇之恩。

原住民族的分類與認定，換誰掉眼淚？

在清朝時期，對於臺灣原住民採用政治性的分類，依照順從的程度來區分為「生番」與「熟番」；但實際上，生番與熟番也有可能來自同樣的種族或部落。伊能嘉矩認為這並不是科學的研究方法，即使是當時的國外學者分類，也有許多缺失。

伊能就特別指出馬偕（George L. Mackay）與泰勒（George Taylor）的分類不夠嚴謹。例如馬偕所提出的「生番、熟番、平埔番與南勢番」分類偏重於臺灣北部且受到清朝的政治分類影響；而泰勒所提出的「排灣、阿美、知本與平埔」則偏重於臺灣南部，兩者都不是全體性的種族分類，而無法成為「理學」的研究成果。

因此伊能在經過全島調查後，提出了臺灣原住民的系統性分類。伊能依照「體質的特徵、土俗的異同、思想的現狀、語言的異同、歷史的口碑」等五點作為基本分類，再依照共有特徵的相關性，來劃定血緣的遠近關係。

最終，伊能將島上的原住民劃分為「四群八族二十一部」，並以「自稱」為原則，為各族命名。

雖然伊能提出了上述五點的分類依據，並曾在發表中表示，日後會更進一步說明採用五點分類的理由。但很不幸，直到伊能逝世之前，都沒有進一步說明對自己提出分類的依據。

伊能嘉矩所提出的分類標準，被沿用至國民政府來臺時期。一直到今天，對於臺灣原住民的分類，幾乎也還是在伊能嘉矩所訂定的框架下探索新的可能。

1948 年，國立臺灣大學民族學研究室首度將臺灣原住民族劃分為九族，隨著社會對原住民的理解，現在已擴增至十六族。但是尚未明確劃定分類的原住民，仍有 25 族以上，人數多達上萬人，甚至有著「中央政府未認定，僅地方政府認定族群」及「中央、地方政府皆未認定族群」等曖昧的分類標準。

在百年前伊能嘉矩對臺灣原住民進行訪查時，就發現原住民族有著獨特的文化、語言及習俗，而這一切正隨著原住民漢化而快速消失，甚至有著全面失傳的趨勢。伊能進而感慨：「如果不能進一步調查作成紀錄，將來要研究時，就只能面對番社廢墟流眼淚了。」

百年後的今天，隨著社會快速發展，原住民的漢化程度與文化消失的速度更是倍速成長，使得文化的採集與研究愈發困難，能夠獲得正名認定的門檻也愈加提高。

臺灣學的開拓者，無可取代的伊能嘉矩

隨著日本政府在臺的治理時間越長，陸續成立了「番情研究所」及「臺灣慣習研究會」等單位，而伊能嘉矩在其中都擔任重要職位。在這段期間，伊能密集且大量的在日本及臺灣的研究刊物上發表研究成果，研究範圍並不只侷限在原住民領域，而是擴及整個臺灣，從族群、語言、歷史、資源、制度等無所不包，儼然成為了彼時的臺灣研究權威。

1928 年，集合了伊能嘉矩畢生心血的時代鉅作《臺灣文化志》終於出版，一共分為上、中、下三冊，裡面完整記錄了當時臺灣的時代發展，如同一本關於臺灣的百科全書。但遺憾的是，伊能嘉矩本人無法見證作品的問世，因為他在 1925年就因為瘧疾復發而逝世。伊能嘉矩所染上的瘧疾，正是早年在臺灣踏查時所感染的。《臺灣文化志》的書稿是伊能的妻子在整理遺物時意外發現，上面還留有伊能嘉矩編輯校稿後的「校了」二字。

《臺灣文化志》的出版，造成了社會極大的迴響，自此奠定了伊能嘉矩在臺灣研究中無可取代的地位。

1945 年，隨著二戰結束，國民政府來臺，社會環境有了巨大的改變。伊能嘉矩雖然已經離世，但是透過翻譯的形式，其研究成果先在地方文史領域發揮影響力，後來也進入學術界的範疇。直到 1990 年代臺灣解嚴後，臺灣歷史研究獲得重視，而伊能嘉矩的過去的手稿及著作，也陸續獲得翻譯、再版，甚至數位化的機會。

百年前的伊能嘉矩透過歷史書寫推廣臺灣研究，而百年後的今天，伊能嘉矩則成為了臺灣歷史研究的一部分。

歷史學者楊雲萍教授曾經提及：「『臺灣研究的都市』任一曲巷小路，無一處沒有伊能嘉矩的『日影』映照。」。由此足以反映伊能嘉矩在臺灣舉足輕重的地位。

也許，自從伊能嘉矩在 1895 年遠從日本踏上臺灣土地的那一刻起，某部分的他就再也沒有離開過了。

補充資料：關於臺灣原住民族的正名

現代如果原住民族想要獲得正名認定，是採取申請制度。在提出申請的文件中，除了該族群的家譜蒐集、歷史相關紀錄外，還需要能夠有使用流利族語的族人，以及能重製傳統服飾的技能等。不論是因為傳統文化消逝而缺乏證明文件，或是族語因為殖民國語言政策影響而消亡，種種因素都使得族群被成功認定的機會渺茫。

例如位於高雄茂林、多納和萬山一帶的「下三社群」，在歷史上一直命運多舛，從 1935 年起因《臺灣高砂族系統所屬之研究》被併入魯凱族，1939 年因鹿野忠雄的研究，又被併入在排灣社群，合稱為「魯凱雅族」。

而今日的「下三社群」，在政府單位的系統中仍然被歸類在魯凱族之中。雖然有著與魯凱族截然不同的文化、部落傳說，甚至連語言也不盡相同。百般無奈下，只能開玩笑的說自己是「假魯凱族」。

實際上，下三社群自認為三個原住民族，分別為「歐佈諾伙族（’oponoho）」、「德樂日卡族（Teldrika）」及「古納達望族（Kongadavane）」。下三社群爭取正名運動已經達了數十年之久，至今尚未見到希望的曙光。

1. 伊能嘉矩（1996）。《平埔族調查旅行－伊能嘉矩＜臺灣通信＞選集》。楊南郡譯。臺北：遠流出版。
2. 伊能嘉矩（1996）。《台灣踏查日記〈上〉》。楊南郡譯。臺北：遠流出版。
3. 李筱峰、莊天賜（2004）。《快讀台灣歷史人物》。臺北：玉山社。
4. 陳偉智（2014）。《伊能嘉矩：臺灣歷史民族誌的展開》。臺北：臺大出版中心。