烏鴉製作工具的畫面首次曝光

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。

認知功能與新皮質

人類優越的認知功能，是我們與我們的靈長類親戚最大的差別。我們的視覺和聽覺能力與猴子相似，但只有人類會使用複雜的語言，製造複雜的工具如電腦，以及能夠探討演化、遺傳和民主之類的概念。

弗農・蒙卡索（Vernon Mountcastle）認為，新皮質中每一個皮質柱都執行相同的基本功能。果真如此，在某個基本層面上，語言和其他高階認知能力，與視覺、觸覺和聽覺能力是一樣的。這不是顯而易見的事，閱讀莎士比亞的著作與拿起一個咖啡杯看來並不相似，但根據蒙卡索的想法，兩者基本上是同一回事。

蒙卡索知道皮質柱並不完全相同，例如從手指獲得輸入的皮質柱，與理解語言的皮質柱有物質上的差異，但兩者相似之處多過差異。蒙卡索因此推斷，一定有某種基本功能支撐新皮質所做的一切——並非僅限於感知，還包括我們視為屬於智能的所有能力。

視覺、觸覺、語言、哲學之類的不同能力本質上相同，這樣的想法是許多人難以接受的。至於這背後的共同功能是什麼，蒙卡索沒有提出他的想法，而答案實際上也很難想像，人們因此很容易忽視他的理論或直接否定。

例如語言學家就經常把語言說成與所有其他認知能力不同；如果他們接受蒙卡索的想法，他們可能會尋找語言與視覺能力的共同點，以便更好地認識語言。對我來說，蒙卡索的想法令人興奮到不容忽視，而我發現，實證證據壓倒性地支持這個想法。

我們因此面對一道引人入勝的謎題：什麼樣的功能或演算法，可以創造出人類智能的所有方面？

我們如何處理對抽象事物的認知？

到這裡為止，我陳述了一個理論，說明皮質柱如何習得實物——例如咖啡杯、椅子、智慧型手機——的模型。這個理論說，皮質柱為每一個觀察到的物體創建參考框架。如前所述，參考框架就像一個無形的三維網格，圍繞著一個物體並附在它上面。參考框架使皮質柱得以習得物體各個特徵的位置，這些特徵界定了物體的形狀。

較抽象而言，我們可以視參考框架為組織任何類型的知識的一種方式。咖啡杯的參考框架對應一件我們看得見、摸得到的實物，但參考框架也可以用來組織關於我們無法直接感知的事物的知識。

想想那些你知道但不曾直接感知的事物，例如你如果學過遺傳學，會知道 DNA 分子是怎樣的。你可以想像它們的雙螺旋形狀，你知道它們如何利用核苷酸的 ATCG 鹼基為氨基酸序列編碼，你知道 DNA 分子如何解旋複製。

當然，從來沒有人曾直接看到或觸摸過 DNA 分子，我們做不到，因為它們太小了。為了組織我們關於 DNA 分子的知識，我們製作圖片，就像我們可以看到那樣，也製作模型，就像我們可以觸摸那樣。我們因此得以利用參考框架儲存關於 DNA 分子的知識，就像我們利用參考框架儲存關於咖啡杯的知識那樣。

概念知識的認知，同樣使用參考框架

我們利用這種方式處理我們知道的許多東西，例如我們對光子有很多認識，對銀河系也有很多認識。我們同樣把這些事物想成彷彿看得見、摸得到的東西，因此可以利用我們用在日常實物上的那種參考框架機制，組織我們所知道的關於這些事物的事實。

人類的知識也延伸到無法視覺化的事物上，例如關於民主、人權、數學等概念的知識。我們知道關於這些概念的許多事實，但無法利用類似三維物體的東西組織這些事實——你無法輕易想出一個圖像來代表民主這個概念。

概念知識必須有某種形式的組織，民主和數學之類的概念並非只是一堆事實，我們可以加以思考並作出推論，預測我們採取某種行動時將發生什麼事。我們做這種事的能力告訴我們，概念知識必須也是儲存在參考框架中，但這些參考框架可能不容易等同於我們用在咖啡杯和其他實物上的參考框架。

例如，對某些概念最有用的參考框架可能有三個以上的維度，我們無法將超過三個維度的空間視覺化，但站在數學的角度，它們的原理與三維或較少維度的空間相同。

——本文摘自《千腦智能新理論》，2023 年 5 月，星出版出版，未經同意請勿轉載。

只要說到烏鴉，好像就會有非常強烈的「可怕」、「會攻擊人」的印象。但是「明明就沒做什麼，卻突然攻擊」的例子其實極為罕見。真的伴隨著身體接觸的「攻擊」也是不常見的。因為這類的攻擊而受傷的事情也很少聽說。反而是因慌亂而摔倒才比較危險。

烏鴉想要保護雛鳥

首先，烏鴉對人類採取敵對態度的，只有在保護雛鳥的時期而已。這一點請千萬不要忘記。雖然牠們若是在覓食的時候被打擾的話，可能會發出不開心的叫聲，不過並不會展開攻擊。從烏鴉的眼中看來，人類是既大又可怕的。

烏鴉對於望向巢或看雛鳥的視線非常敏感。由於在野生動物的世界中，並沒有像賞鳥者或是研究者般的奇怪傢伙，所以只要緊盯著巢一直看的，通常都是「想要對巢下手的敵人」。何況是盯著離巢幼鳥看，或是接近離巢幼鳥的話，就確實會認定成「我的孩子有危險了」。

被烏鴉「攻擊」的例子中最多的，是當離巢幼鳥站在低矮樹枝或是地面上的時候。剛離巢的幼鳥雖然會拍動翅膀但是卻不能飛（只能說是往下掉的時間花得比較久，卻沒辦法到比原先位置要高的地方去），所以在動來動去的時候，位置就會逐漸降低。

假如是在森林中的話，半路上會有許多樹枝，總是能夠抓住某處停在比較高的地方；但是假如是在像行道樹那樣孤立的樹的話就停不住，多半會掉到地面上來。這樣一來，親鳥就會為了要保護幼鳥而留在附近，對接近過來的對方一一加以威嚇，發出警告「不要靠近我的小孩」。

在澀谷實際發生過的一個悲劇，是烏鴉在天橋旁邊的行道樹上築巢，巢的高度跟天橋的高度剛好差不多。雖然行經天橋的行人完全沒有注意到巢的存在，但是對烏鴉來說，似乎就變成「好多人特地爬上樓梯來看我的小孩」。

光是經過也還算了，但是有人完全基於偶然而以巢為背景來拍紀念照片，讓烏鴉氣瘋了，所以不只那個拍照的人而已，有好幾分鐘，烏鴉都對著經過的行人進行威嚇。那應該是「我已經受不了了，不管是你還是他，統統給我滾出去！」的狀態了吧。

因為如此，會發生烏鴉攻擊人類事件的時機，是在幼鳥離巢的季節，也就是集中在五月到六月之間。受害報告的統計也是如此。　　

話說回來，烏鴉在威嚇、攻擊時的順序究竟是怎樣的呢？假如知道的話，應該就不再會認為烏鴉是「突然」攻擊過來了吧。

烏鴉生氣時叫聲的變化

首先，烏鴉會先以聲音進行威嚇。可能會有人認為牠們平時就在KaAKaA 叫個不停，應該無法區別；不過牠們要是平時的叫聲是「KaA、KaA」的話，在這時候的叫聲就會變成很激烈的「KaAKaAKaAKaA ！」。是不停反覆的快速連續叫聲，而且每一聲的音量都很大。只不過在這個階段時還不需要害怕。那不是對你叫，通常是在對經過那附近的別隻烏鴉叫。

但是假如烏鴉很明顯的是朝著自己的方向叫、跟在後面過來、到低的地方來的話，就表示你被烏鴉盯上了，也就是「那裡的那個人，就是你啦」的被指名狀態。假如牠的叫聲是沙啞的「GaRaRaRaRa……」，就表示牠相當生氣。有時還會聽到像「KoRa ∼！」般的叫聲（附帶一提的是，白頰山雀的威嚇聲聽起來是「AcChi ∼ IKe」，也就是感覺起來好像在說「A-Chi-I-Ke」）。

當叫了半天也沒有效的時候，烏鴉會開始用喙部敲擊牠停棲的樹枝。以人類來打比方的話，就像是在抖腳抖個不停，或是很神經質的用指頭敲打桌子的那種感覺。有時候還會把那附近的樹枝或葉子給撕扯下來。

翻譯牠的意思，就會是「老子已經叫你滾開了，你還沒聽見嗎，白癡」。此外，牠把小樹枝撕扯下來的行為有時會被媒體寫成是對準人類「爆炸攻擊」，不過牠們真的只是由於很不高興的在亂丟，即使有打到人也純粹只是偶然而已。

——本文摘自《都市裡的動物行為學：烏鴉的教科書》，2023 年 1 月，貓頭鷹出版，未經同意請勿轉載。