西部黑犀牛宣告滅絕

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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把大象放進冰箱，有幾個步驟？三個——打開冰箱，把大象塞進去，然後關上冰箱門。

這麼老哏的腦筋急轉彎哪天若成真，或許運輸需要保育的大型動物時，人類應該會輕鬆許多。我們就認真那麼一次好了，考慮大象在冰箱裡可能會因為空間擠壓，或氧氣不足而感到不舒服，在牠們被殘忍獵殺前，就已經被狠狠折磨過一遍了。

今天的主角是黑犀牛（Diceros bicornis）、只是這次沒有要把牠們關進冰箱裡。資深野生動物研究專家羅賓．雷德克利夫（Robin Radcliffe）等人，於今（2021）年三月釋出一篇研究，盼能瞭解被麻醉藥迷暈的黑犀牛，在倒吊的姿勢下做運輸，對牠們的身體有何影響。

研究發表於《野生動物疾病》（Journal of Wildlife Diseases）期刊。這個看似荒謬卻又有點實用的研究，同時也得到 2021 年搞笑諾貝爾獎（Ig Nobel Prizes）交通獎的殊榮。

為什麼需要研究「運送犀牛」這件事？

黑犀牛雖然名字裡有個「黑」，但嚴格說來，牠是灰白色的。這個名字，純粹只是為了拿來與白犀牛做區別。

一般而言（在人們還沒有傷害他們之前），牠們有一對角，其中前角比後角長，每年可以長個三英吋，至長可以長到五英尺。黑犀牛曾大量存在於非洲撒哈拉以南，如今，由於犀牛角的中藥材與奢侈品等商業需求，數量急劇減少，被國際自然保護聯盟（IUCN）列為極危物種（CR），而西部黑犀牛（Diceros bicornis longipes）更是已完全滅絕。

美國康乃爾大學（Cornell University）新聞稿指出，運送犀牛的主要原因，除了讓犀牛免於被獵的危機，也希望牠們能被分配在不同的棲地，豐富其基因資料的多元性。

牠們通常會被注射麻醉或鎮靜藥物，並透過直升機，輾轉載往人煙罕至的偏遠地帶。這種作法，早已行之有年。雷德克利夫曾在受訪時表示：「把犀牛倒吊在直升機底下做運輸，可能比我們想得要安全。」這畫面或許有點瞎，但對野生動物保育人士來說，卻提供了很重要的資訊。

多年來，對於這些被移來轉去的大型哺乳動物，人們未曾深入瞭解過程中可能對牠們產生的危害，包含藥物、運送方式，以及姿勢擺位的不同，分別所造成的影響。

麻醉藥劑對犀牛的影響

首先研究團隊注意到，那些讓犀牛「好好睡一覺」的注射物，其多半為強效鴉片類（opioids）藥物，效果約是嗎啡的一千倍。一千倍的嗎啡欸，這針注下去，此生大概都不會感受到疼痛了吧。

雖然人們不需要在運輸動物的過程中，想方設法讓牠們保持安靜，但這種強效型的鴉片類藥物，會讓犀牛產生一些副作用，包含呼吸窘迫（​​respiratory depression）、血液中的氧氣減少，以及新陳代謝加快。

也就是說，原本出於好意的移轉作業，現在聽來令人擔心。輕則損及身體健康，嚴重者，就算是一種謀殺，因為牠們很有可能就這樣走了。

難道就不注射鎮靜藥物了嗎？在我們能跟犀牛大大心電感應以前，我們最好還是不要冒著直升機墜毀的風險。於是，研究人員開始把重點，放在牠們運輸過程中的「姿勢擺位」上。

姿勢的奧秘：倒吊時呼吸更順暢？

在過去的經驗裡，馬在倒吊運輸過程中，會因為腹部器官壓迫肺臟，導致呼吸不順暢，因此研究團隊也假設這不是個好方法。對犀牛來說，也許我們啥也不做，簡簡單單地讓牠們側臥，都比倒吊這一類「花式運輸法」還要安全。事實真的是如此嗎？

本次實驗中，研究者將十二頭黑犀牛麻醉後，依序讓牠們側臥吊掛十分鐘後，再透過起重機，讓牠們四腳朝天倒掛十分鐘（看來是為了節省經費），企圖比較這兩種姿勢在黑犀牛的運送上，哪一個比較安全。

從最後犀牛們的生理指標來看，無論側臥還是倒掛，對犀牛的肺功能損害似乎沒什麼區別。然而有個狀況與先前運輸馬的經驗不同——倒掛對犀牛胸腔的壓迫反而較小，且牠們的吸氣量也有微量提升（雖然差異不大），呼吸順暢了一些。

「倒吊法」仍待改善，實驗尚需努力

雷德克利夫表示，雖然犀牛在這次研究中，兩種姿勢之間的生理變量上差異不大，但任何微小的變化，都足以提升工作者捕捉或麻醉野生動物時的安全性。至少，我們在這件事情上，有更人道的選擇與思考方向。

不過研究團隊認為，這個實驗仍待改善，以求接近真實情況。接下來，他們預計將倒吊犀牛的時間延長至三十分鐘。雷德克利夫指出，在非洲納比米亞（Namibia）這樣偏遠的棲地裡，以直升機運送犀牛的時間長度，也差不多是如此。既然短時間內的倒吊能為黑犀牛帶來益處，那就得進一步探討，這個條件在長時間運輸上是否也安全。

•  Robin W. Radcliffe et al. (2021) the Pulmonary and Metabolic Effects of Suspension by the Feet Compared With Lateral Recumbency in Immobilized Black Rhinoceroses (diceros Bicornis) Captured by Aerial Darting. Journal of Wildlife Diseases,
•  Bethany Halford (2021) 2021 Ig Nobel Prizes. C&EN.
•  〈黑犀〉，維基百科。
•  Black Rhinoceros. National Geographic.
•  Black Rhino. IUCN.
•  Lauren Cahoon Roberts (2021) Upside down can be right way for rhino transport. Cornell University. 

• 作者／李文達│國內少數通過我國病理專科考試認證 （病專字0035號）、也是非常少數以野生動物和特殊寵物病理為志向的病理專科獸醫師

寵物新旋風：爬蟲類動物

爬蟲類動物，包含蟒蛇、蜥蜴等，在近年來成為全球非常受歡迎的特殊寵物之一；據估計，每年歐洲和美國進出口的爬蟲類動物超過 200 萬隻。據行政院農業委員會林務局的統計資料顯示，臺灣在 2001 年至 2010 年間從世界各國進口約 30 萬隻爬蟲類動物。

當全球吹起一股爬蟲類寵物旋風時，爬行類動物的國際貿易已經成為傳染性疾病跨國傳播的途徑之一。更可怕的是，進口爬蟲類動物所帶進來的傳染性疾病，不僅會對特殊寵物市場造成經濟損失，更可能會影響我國本土爬蟲類動物甚至人類的健康威脅。

蟒蛇也會得肺炎：「巢狀病毒」的起源

2014 年，在德國北部一座動物園所飼養的印度蟒（Python molurus）突然死亡。經當地獸醫病理學家和動物園獸醫解剖發現，該蟒蛇有非常嚴重的肺炎，並且在呼吸道、消化道可見大量黏液分泌物，於是由荷蘭和德國所組成的研究團隊開始了一系列調查。

最終，在這隻蟒蛇身上發現了一個新的病毒，是屬於巢狀病毒目、冠狀病毒科的 RNA 病毒。與此同時，還有兩個在美國的研究團隊在圈養的球蟒（Python regius）身上發現了類似的病毒。

到底這三個研究團隊，是誰先發現了這個病毒，筆者也不清楚，但是據筆者跟這幾個研究團隊的成員聊天內容來看，目前認為美國的團隊在球蟒身上發現病毒的時間可能稍稍早於歐洲的團隊。

當時這個病毒因為在分類上仍有一些爭議，因此便暫時命名為巢狀病毒，一般稱之爬蟲類相關巢狀病毒（Reptile-associated nidovirus）。直到去年，依據新的分類結果將其歸類於一個新的亞科：蛇病毒亞科（Serpentovirinae），並改名為蛇病毒（Serpentovirus）。（編按：未免混亂，以下仍簡稱為「巢狀病毒」）

爬蟲類巢狀病毒疫情四起

在 2014 年之後，有越來越多在美國和歐洲的圈養蟒蛇，包含私人收藏、動物園和研究機構，都出現巢狀病毒的疫情。

蟒蛇感染巢狀病毒之後，最主要的臨床症狀就是口腔和呼吸道分泌物變多、呼吸音變重且明顯，之後受感染的蟒蛇會開始食慾下降，並且可能因為寄發的細菌二次性感染，而有膿樣分泌物。

最令人震驚的，就是在 2015 年時出現的第一起野生動物群聚感染病例！這起野生動物感染的案例發生在澳洲的松果蜥（Tiliqua rugosa）。這些松果蜥也產生類似的呼吸道症狀，經過當地研究人員的調查，居然又是爬蟲類相關巢狀病毒。

到 2015 年年底，基本上可以確定美洲、歐洲和澳洲都已經淪陷，並且爬蟲類相關巢狀病毒不僅僅影響到圈養的動物，也對野生爬蟲類動物的健康造成影響。從 2014 年來，一直都被認為沒有爬蟲類相關巢狀病毒肆虐的亞洲，也在 2018 年正式淪陷。

台灣的第0號病蛇

雖然我們發表了台灣第一例、也是亞洲第一例的爬蟲類相關巢狀病毒的案例，但實際上，很可能早就有蟒蛇或其他爬蟲類已經感染此病毒，只是都沒有發現而已。

依據目前的親緣性分析，台灣這株病毒和美國分離到的病毒株最為接近；因此，台灣的爬蟲類相關巢狀病毒很可能就是經由寵物貿易而從美國引入。不過，目前我們只完成一株病毒的親緣性分析，之後會擴大分析的樣本數量，期望可以確定病毒的來源，並設立檢查機制避免引入新的爬蟲類相關巢狀病毒。

台灣的現況：有待進一步調查中

臺灣在 2019 年年底至 2020 年年初已有許多病例出現，可見此疾病已經在台灣散播出去。不管您是有飼養爬蟲類的飼主、獸醫師或是病理獸醫師都需要提高警覺，因為您們很有可能會接觸到類似的案例。

此外，過去許多動物放生活動或是逃逸的圈養動物（如目前逸出的綠水龍和綠鬣蜥），都再再顯示許多外來種已經侵入台灣本土環境。除了對台灣本土野生動物的棲地利用、食物來源等等造成影響，也可能將這些傳染病傳給台灣本土蛇類。

目前我們也會開始針對野生蛇類進行調查，來評估爬蟲類相關巢狀病毒對台灣本土野生爬蟲類的影響。

本篇所提及之臺灣球蟒案例已發表於國際獸醫學期刊《Journal of Veterinary Medical Science》上，若是在疾病診斷上有任何困難或諮詢合作，都可連絡通訊作者李文達博士 (Email: heerolee1104@gmail.com)。

相關研究團隊包含：李文達博士後研究員/病理專科獸醫師 （Fishhead Labs, LLC）、李敏旭研究員（行政院農業委員會家畜衛生試驗所）、曾奕嘉獸醫師（中興動物醫院農十六分院）和楊甯雅獸醫師（中興動物醫院農十六分院）。

資料來源

• Li, W. T., Lee, M. S., Tseng, Y. C., & Yang, N. Y. (2020). A case report of reptile-associated nidovirus (serpentovirus) in a ball python (Python regius) in Taiwan. Journal of Veterinary Medical Science, 20-0166. researchgate連結