印度當局已擱置南部卡納塔克邦省的野生大象再安置計劃。在遷移兩區的30頭大象前，法院下令要求政府先尋求來自印度與非
農民抗議，有越來越多人遭受到大象的攻擊，更已有兩起死亡案例。不過法院聲明，這些動物應該在牠們原有的棲息地生存，人類必須想辦法
政府已計畫遷移Hassan和Kodagu兩區的25到30頭大
前森林官員Yelappa Reddy表示：「大象非常敏感，不能從牠們的自然棲息地移走。
印度森林劣化的主要原因之一，就是居民非法砍伐的樹木和搬遷木柴
翻譯:Susan Chang
資料來源:Indian elephants: Karnataka move put on hold[18 November 2011]
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。
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！
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。
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。
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。
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。
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。
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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氣候變遷導致全球各地的氣溫不斷上升，動植物也因此開始朝南、北兩極遷徙，以找到最合適的棲息地。不過，大黃蜂並沒有出現在這波遷徙潮的名單中，近日一份研究顯示，儘管棲息地較靠近赤道的大黃蜂數量也因氣候變遷而減少，牠們卻沒有因此而開始向北遷徙。
該研究的領導人傑瑞米‧克爾〈Jeremy Kerr〉表示，「歐洲和北美洲的大黃蜂數量正在大規模減少……根據所收集到的資料，我們推斷氣候變遷在此扮演著一個重要的角色，或者，氣候變遷可能就是造成此現象的主因。」克爾同時也是加拿大渥太華大學〈University of Ottawa〉的保育生物學家。
為了探究氣候變遷如何影響大黃蜂，研究團隊收集了四十二萬份與大黃蜂有關的觀測記錄，這些記錄涵蓋了棲息於歐洲和北美洲的六十七種大黃蜂，而最早的記錄可追溯至西元1901年。
研究人員將這些記錄與每年的氣候資料拿來分析比對，藉此探究在過去這一世紀間，不同種類的大黃蜂在棲息地的最北及最南端發生什麼變化。結果他們發現，打從全球氣溫開始上升的1974年開始，許多棲息於歐洲及北美洲南端的大黃蜂開始以每年三英里的速度向北縮減棲息範圍；與此同時，棲息於相同地區的大黃蜂也開始往海拔較高的地區撤退。研究團隊認為，唯有氣候變遷才能造成如此大規模的影響。
為什麼研究團隊可以如此信誓旦旦的說這一定是氣候變遷惹的禍呢？新菸鹼類殺蟲劑〈neonicotinoid〉的發明對於大黃蜂的影響不是也很大嗎？對此，此篇論文的合著者、本身是加拿大貴湖大學〈University of Guelph〉生態學家的阿拉那‧品達〈Alana Pindar〉解釋道：「新菸鹼類殺蟲劑從1980年代才開始使用，但大黃蜂的棲息範圍早在這之前就開始縮減了。」
大黃蜂早期是在較寒冷的環境中演化的，研究人員認為這可能是使牠們對於氣溫上升比較敏感的原因。但令人費解的是，儘管大黃蜂的棲息地不斷縮減，卻很少有大黃蜂開始向北邊擴展牠們的棲息範圍。科學家們指出，日光照射及食物來源的不同都可能是阻礙大黃蜂向北邊擴張的原因，也可能是因為大黃蜂「蜂口」的成長速度過慢，導致牠們無法快速擴張。
「我們可以確定的是，北部高緯度的低溫並不是阻礙牠們擴展棲息地的原因，」伊格納西‧波托梅斯〈Ignasi Bartomeus〉說，他是西班牙竇聶納生物學中心〈Estación Biológica de Doñana〉的研究人員。
美國蒙大拿州立大學〈Montana State University〉的生態學家蘿拉‧伯克爾〈Laura Burkle〉表示：蜜蜂消失可能會對生態系統和人類造成極大的影響，例如仰賴蜜蜂授粉的植物的數量可能會大幅減少。
然而，也有科學家對此研究報持不同的看法。美國農業部的昆蟲學家詹姆斯‧斯特蘭格〈James Strange〉就說「他們的研究只能證明氣候變遷會對大黃蜂的數量造成影響……但我不認為氣候變遷對有決定性的影響。」斯特蘭格擔心這篇研究會使大家將蜜蜂數量減少的原因全都歸咎於氣候變遷，而忽略了其他同樣會造成影響的因素，例如蜜蜂的寄生蟲變多、人類大量使用殺蟲劑及蜜蜂的棲息地遭到破壞等。
資料來源：
大熊貓應該不需要太多的介紹吧。
食肉目熊科，竹子為主食但別的也照吃，分佈於陝甘川一帶山區，因為棲息地的縮小和碎片化而歸入IUCN紅名冊的「瀕危」——
咦，等一下，平常都說大熊貓瀕危是因為它繁殖力不行嗎？難道牠不是連生養孩子都不會的活該絕滅「死胡同」嗎？
我們對「熊貓繁殖力差」的印象，幾乎肯定是來自以前動物園圈養的熊貓。在上個世紀的圈養環境下，這的確是事實，而且往往伴隨很多血淋淋的慘劇。
1936-1945年間有14隻大熊貓運出中國，倫敦動物園一地便獲得5隻，但無一例繁殖成功。1961年第一隻圈養環境下大熊貓在北京出生，但因為飼養員沒有經驗，溫度調節不當，數天後便死去。1972年美國獲贈的一對大熊貓「玲玲」和「興興」性成熟之後又花了五年才首次懷孕，隨後十年裡產下五隻幼體卻全部夭折。歷史上，熊貓圈養繁殖的「三難」讓不知多少飼養員費盡心血。
但是，圈養繁殖力其實什麼問題也說明不了。
道金斯講過一個故事。一次會議上，一位學生抱怨說他養的石蠶無論如何都不肯繁殖，這時下面一個老師說：「你有沒有試過把它們的頭都擰掉？」
我們不知道這種石蠶是不是真的需要掉腦袋才能繁殖，但這的確是可能的—有多種螳螂和蜘蛛為例。這個故事的寓意是，很多動物我們暫時不知道它們野外如何生存，或者知道了也無法複製野外環境。這時不僅是繁殖，對它的一切行為、甚至是某些生理過程都要存疑。圈養研究自身當然有巨大的價值，但不能代替野外的行為觀察，這也正是我們不但需要動物園、也需要野生保護區的原因。
更何況，這些年來國內許多熊貓保護區在人工繁育上都有重大突破……
那麼大熊貓在野外的真實繁殖情況又如何呢？
不同的動物有不同的生存策略，要比較繁殖力的話不能跨界。熊貓的繁殖力顯然不如貓，但你怎麼不和大腸桿菌去比呢……因此最佳的比較對象應該是大熊貓的現存最近親—熊科的其他7個物種。（過去大熊貓曾經單立一科，但現在較多的意見是把它歸入熊科。）
我們先用數據說話：
一隻典型的雌性熊貓大約在6歲時生頭胎。我們不清楚野外熊貓平均每胎幾隻，但大多數情況下只有1隻出巢。這隻出巢的熊貓幼仔，成活率（能夠成功活到2歲左右，脫離對母親的依賴）大約是70%-90%。只有養大了當前的孩子，母親才會去懷下一胎，平均每2.2年繁殖一次。總歸來說，到20歲可以養大5-6隻後代。
相比之下，一隻加拿大地區的棕熊，8歲生頭胎，平均每胎2隻，成活率60%，每4年繁殖一次，到了20歲也不過養大5隻後代。
當然加拿大對於棕熊來說並不是最好的環境，其它地方的棕熊繁殖力會略高一些。但現在這些殘破的棲息地也不是熊貓最好的環境。歷史上絕大部分熊貓化石是在當時500-700米的海拔出現的，而現在很大程度上因為人類的壓迫，熊貓已經退縮到海拔1500-3000米的區域了。
無論如何，從數值來看，熊貓的繁殖力大概算不上「出色」，但和別的熊比起來並不落下風。既然大部分熊在野外過得都不錯，我們沒有理由認為大熊貓瀕危和它的繁殖力有關。
可惜用數據思考並非人類的長項，眼見耳聞的行為顯然更直觀。所以我們還是一一分析下大熊貓的行為特徵吧。
在過去的圈養條件下，的確如此；但野外不一樣。要知道野生的大熊貓雄性平均有9.8平方公里的領地，雌性更是有23.7平方公里。熊貓平時獨居、不觸犯他人領地，但繁殖期的時候會聚到一起實行群婚制，幾隻雄性會相互競爭，雄性和雌性都可與多個異性交配，不論平日生活還是戀愛都相當自由。相比之下，圈養大熊貓大多只能生活在狹小的籠子裡，許多動物園更是因條件所限只能養一對，能不得抑鬱症就不錯了，還被催婚，這叫人家怎麼產生愛情。野外大熊貓成年後表現出繁殖行為的比例是100%，而到2000年為止圈養大熊貓只有26%，根本比不上。
圈養條件下那是當然。野生的熊貓幼仔8-9個月斷奶，但之後依然跟在母親身邊，到了1.5-2.5歲才基本自立（有的到了這時候還賴在母親身邊，雖然生活不依靠母親了）。相比之下，早期的圈養繁殖追求短平快[註]，往往幼仔6個月就強行斷奶、拖出去分居，以免影響母親下一個發情期。這樣的幼仔能學到性教育才怪。
但這件事情背後有個更大的悲劇：圈養母親自己可能都沒有受到過性教育。
八十年代竹子開花時熊貓保育界一片恐慌，擔心熊貓自此絕種。（事實上熊貓吃掉的竹子生物量不過2%，而那一次竹子開花隻影響了20%-30%，熊貓依靠夾雜其間的未開花部分能夠生存。有影響，但沒有那麼嚴重。）於是我們本能地就想去大熊貓的棲息地裡「搶救」所謂的「老弱病殘」來圈養，而搶救回來的一半以上是未成年個體。
這些未成年個體幾乎都是獨自待在巢穴裡或者樹上，我們想當然地以為是被母親遺棄的。但事實上熊貓經常把幼仔安置在安全的地方，自己出去覓食，遺留期通常在4-8小時不等，但有時甚至可以長達一兩天。那時我們對大熊貓的野外習性幾乎一無所知，哪裡會想到要等這麼長時間，遇到的都捉回來了。
結果自然是這群圈養熊貓中很多個體連繁殖和育兒的知識底子都沒有。今天許多圈養熊貓的繁殖行為，某種意義上是飼養員摸索出來之後反過來教給熊貓的。
熊貓幼仔個頭是真的很小，但存活率低則是沒根據的說法。先前已經提到，熊貓野外存活率可以達到70%-90%，要知道今天的查德和阿富汗等國家，人類兒童存活率（5歲之前不夭折）也不過是80%；中世紀的歐洲這個數值更是只有可怕的50%。數據在此，所謂「熊貓媽媽不會養孩子」的說法也不攻自破。當然早期圈養下存活率是真低，不過圈養問題已經說得夠多了……
值得一提的是為什麼幼仔小？其實不止大熊貓，熊科所有物種的幼仔個頭都很小，出生時全都不能生活自理。這個現象的主流解釋是，熊科在懷孕期往往面臨食物匱乏。
哺乳動物孕期依靠胎盤來提供營養。胎盤並不是讓母子的血液相混合，僅僅是二者的毛細血管接觸，因此形成了物質運輸的屏障。小分子的單糖可以基本自由出入，但是大分子的脂肪酸則幾乎不能通過。
如果是人類的孕婦，沒有問題。現代人的主食本來就是澱粉類物質。平常情況下的熊是雜食的，也可以應付。但是熊的孕期正值冬天，沒有多少食物，主要靠體內儲備的脂肪酸氧化供應能量，胎兒無法享受到這個能量來源……剩下的就只有分解自身的蛋白質了，而這是竭澤而漁的行為。
因此，熊科的祖先演化出了一個辦法——提前分娩。嬰兒一旦出生，營養的重任就從胎盤轉移到了乳腺，而乳腺分泌脂肪酸是沒有問題的，幼兒也能正常消化吸收。熊科生物原本就沒有多少捕食者，而熊媽媽會在胎兒出生後一段時間內放棄其他一切行為、寸步不離撫育胎兒（對於大熊貓而言一般是2-3個星期），所以對生存並不會有什麼影響。至於大熊貓沿用這一策略的原因還不甚清楚，可能是歷史遺留問題。但無論如何，在野外環境下，大熊貓幼仔的存活率依然很高，我想這就夠了。
這大概是事實。在人工圈養條件下，大熊貓平均每胎生1.4隻，出現雙胞胎時自己多半只能養活1隻。野外環境下我們不知道平均一胎生多少，但一隻熊貓媽媽帶兩隻幼仔的情況也確實相當罕見。
不過在自然界裡，養不活全部後代其實很正常。如果沒有人類的干擾，母貓自己能養大五分之一的小貓就相當不錯了……就算在熊科裡，其它的熊也養不起太多的孩子。棕熊的上限也就是2-3隻，如果一胎生下4隻的話多出來的幾乎肯定要死掉。
為什麼要這麼「浪費」呢？有可能是為了保險，防止其中一隻太早夭折或者流產。有可能是賭博，萬一環境條件比較好能養活兩隻就賺到了。但是對於大熊貓而言，這還有可能是一份淒涼的遺產—也許在人類的擴張影響到熊貓之前，它們本來是可以養活兩胎的。
說真的，許多動物都可以嘲笑大熊貓和其它熊科動物生殖力差，哪怕這樣的嘲笑是跨區比較、並不公正—－但是連人類也來的話就實在是太諷刺了。因為人類自己的繁殖力簡直是差到極點－—雌性個體要經歷十多年才能性成熟，常常不到三十年就停經。在農業和定居出現之前平均4-5年才能繁殖一胎，大多數情況下每胎都只有一個幼體。現代文明出現之前的幼體死亡率異乎尋常地高，甚至到了成體也不例外。和熊貓平均每年0.46胎的繁殖率、70%以上的幼體成活率、接近95%的成體年生存率相比，我們難道不應該害臊嗎？
但我們沒有害臊，因為我們其實都明白，生殖力僅僅是生命的無數指標之一。每一個物種都有自己的生存策略，有自己「擅長」的領域；有些物種很成功，有些不那麼成功，但是我們眼中所見的每一個生命迄今為止都生存了下來，它們都是自然選擇的勝利者。我們應當尊敬它們，正如我們尊敬我們自己一樣。大熊貓的策略並不以繁殖力見長，但它的生存並沒有因此受到影響。
可是照此說來，大熊貓瀕危的罪魁禍首又是誰呢？
延伸閱讀：
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