PanSci泛科學第一款有聲動態貼圖被 accepted 囉！由歐馬克傾力獻聲，萌噠噠的 Mouse編從泛科動畫日入侵到Line啦！傳教勸世必備，讓你的聊天室充滿科學！
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泛科學祝大家愚人節快樂XD
其實 Visual Lab 和y編都非常希望這不是夢一場啊QQ
雖然可能不會是動態貼圖，但如果你無限期支持Mouse編（或是泛科娘(?)）出貼圖的話，請在下方留言，給我們一些支持和鼓勵吧:D
當然有好的科點子也歡迎在留言中提出！好梗我們會努力讓它成真的！
祝大家順利過完愚人節~
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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每年 5 月 5 日是「世界肺動脈高壓日（World PH Day）」，這一天是全球關注肺動脈高壓這項隱形致命疾病的重要時刻。肺動脈高壓（Pulmonary Arterial Hypertension, PAH）是一種致死率高、進展迅速、早期不易察覺的罕見疾病，在免疫疾病族群中更容易被忽略。醫界呼籲社會大眾，特別是有紅斑性狼瘡、硬皮症等結締組織疾病的患者，應提高警覺，及早識別症狀並就醫。
「有位紅斑性狼瘡的女性患者，因為在夜裡感到胸痛而到急診室，進一步檢查後，發現有肺動脈高壓的問題」臺大醫院免疫風濕過敏科李克仁醫師表示，後來發現，患者容易感到喘其實已經有一段時間，但是都沒有放在心上，自己也不覺得跟紅斑性狼瘡有關，所以沒有就診。
部分自體免疫疾病會併發肺動脈高壓，除了要控制原發疾病，也要同步治療 PAH。李克仁醫師指出，國外最常見的是硬皮症併發 PAH，但在台灣也常見紅斑性狼瘡、乾燥症與皮肌炎等患者病程中出現肺動脈高壓，病情進展快且複雜，需密切追蹤與早期處置。
臺大醫院心臟血管科林彥宏醫師表示，肺動脈高壓是一種因為肺部的血管出現異常，而導致肺動脈壓力升高的狀況。它是一種非常嚴重的疾病，致死率高，甚至比許多常見的癌症還要高，因此也被稱為「心臟的癌症」。雖然肺動脈高壓不是惡性腫瘤，但它對生命的威脅性極高。
肺動脈高壓的預後與成因有關，其中以結締組織疾病相關的肺動脈高壓（CTD-PAH）預後最差，與紅斑性狼瘡、硬皮症、乾燥症等自體免疫疾病相關。林彥宏醫師表示，根據統計，這一類患者的五年存活率大約只有 60-70%。因此，除了控制免疫疾病，也要積極診斷與治療肺動脈高壓。
肺動脈高壓的症狀早期因不具特異性往往難以察覺，可能包括走路會喘、呼吸困難、胸悶、胸痛、疲倦等，但這些症狀也常出現在其他心肺疾病，因此極易被誤認或延誤診斷。林彥宏醫師說：「從肺到心臟都可能導致這些現象，診斷上需要醫師高度警覺與鑑別能力。」
當患者出現非特異性的症狀，如疲倦、喘等，且這些症狀可能與免疫疾病本身的症狀重疊時，醫師會特別提高警覺。特別是對於高風險族群，例如硬皮症或其他獲得性結締組織疾病的患者，臨床團隊會更積極安排心臟超音波、心臟造影、右心導管等檢查，爭取診斷的黃金時間。
如果延遲診斷，肺動脈血管與心臟可能發生不可逆的結構性改變，甚至導致右心衰竭。李克仁醫師提醒，免疫相關 PAH 常伴隨持續的發炎反應，若發炎控制不佳，也可能導致肺部血管纖維化等不可逆病變，進一步限制治療成效。
肺動脈壓力升高會影響氣體交換，血氧下降導致運動耐受力降低，有些患者甚至靜止時也感到呼吸困難。進一步惡化將導致右心衰竭，引發下肢水腫、腹脹、消化不良、食慾差等系統性影響。林彥宏醫師提醒，「肺動脈高壓還可能造成猝死！」他指出，每年都有急診個案需緊急使用葉克膜救命，凸顯此病潛藏的危險性。民眾可自我觀察是否出現「喘、咳、血、腫、暈」五大症狀。雖非所有病患會同時出現，但只要有其中一項且持續出現，應立即就醫檢查。
世界肺動脈高壓日提醒社會應正視此疾病，特別是免疫疾病患者更應提高警覺。檢查工具包括心電圖、心臟超音波、肺功能測試及右心導管檢查，其中右心導管是唯一能準確測量肺動脈壓的黃金標準。
「聽到心導管檢查時，很多患者會感到猶豫」，林彥宏醫師表示，其實右心導管是從靜脈進行，安全性高，建議配合檢查，盡快確認診斷、才能啟動有效的治療計畫。
目前國際指引建議，PAH 一經確診應立即採取合併療法，使用磷酸二酯酶第五型抑制劑（PDE-5i）與內皮素受體拮抗劑（ERA）雙管齊下，可改善運動能力、降低肺血管阻力並延緩惡化。
在治療過程中，CTD-PAH 的照護往往需要多專科團隊（MDT）合作，包括風濕免疫科、心臟血管科、胸腔科、放射科與復健科等。林彥宏醫師解釋，這樣的團隊合作並非形式上的會診，而是發揮各自專業優勢的實質協作。以心臟血管科為例，能負責關鍵性的診斷檢查，如心臟超音波與右心導管檢查，了解肺動脈與心臟壓力變化、判讀心室結構與功能，為確診與預後監測提供明確依據。
而風濕免疫科則掌握原發性疾病的核心，透過免疫抑制治療控制紅斑性狼瘡、硬皮症等疾病的活性，避免肺血管受到進一步破壞。此外，多專科團隊會共同評估與整合治療策略，使治療更為全面與同步。這樣的分工合作不僅讓診斷更快速、治療更有方向，也讓患者能在病程早期即受益於整合性的照護策略。
台大醫院多專科團隊會經常召開會議，針對診斷不明、療效不佳或病情惡化的複雜個案進行討論。李克仁醫師指出，這樣的例會機制除了能為病人制定更精準的個別化治療計畫，各專科醫師之間也能教學相長，對整體診斷效率與治療品質皆有顯著幫助。
李克仁醫師強調：「不要過度焦慮，但也不能輕忽這項疾病。」他指出，隨著醫學持續進展，無論是免疫疾病的控制，或是針對肺動脈高壓的標靶治療，都有相當成熟的治療策略。「這已經不是過去毫無對策的疾病，只要病人與醫師密切配合，大多數情況都能獲得良好控制。」他也提醒患者切勿因為症狀緩解就自行停藥，「規律追蹤與持續治療才是穩定病情、避免惡化的關鍵。」
世界肺動脈高壓日提醒我們：這是一種需要被正視的無聲疾病。免疫疾病患者若有喘、咳、血、腫、暈等徵兆，請務必主動與醫師討論，必要時採用標準檢查，及早診斷與治療，才能有更佳的預後。
今年的 5 月 5 日，邀請大家一起響應世界肺動脈高壓日，提升對這項致命疾病的認識，與醫療團隊攜手，找回對生命的掌控力。
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一名運動員退役後，因無比賽大量運動練習，體重持續上升，加上年紀增長，有感新陳代謝變慢，體重也逐漸飆升破百，並伴隨膽固醇超標，血壓些微偏高以及脂肪肝。因體健報告紅字逐漸增加，讓其意識到嚴重性，經醫師評估後施作 ESG 無痕胃拉提（內視鏡袖狀胃成形術）；術後 4 個月成功減去原體重 17%，原先病症也得以改善。馬偕紀念醫院消化科系賴建翰醫師說明目前減重術式種類多，術前應充分與主治醫師討論，擇定最適合自己的方式。
患者應在手術前進行綜合評估，包括 BMI 計算、健康檢查和心理評估，以確保手術的適宜性。目前國際上三種常見的減重手術包括：胃繞道手術、縮胃手術、ESG 無痕胃拉提（內視鏡袖狀胃成形術）。以下提供完整的手術差異比較：
而每種手術各有不同的優缺點，賴建翰醫師建議每個人在選擇前，應先了解各手術方式的效果是否符合自己的預期目標，這樣才能做出最合適的選擇。接下來，我們就一起來了解各種手術的差異吧 ！
外科手術：
– 優點：減重效果較快，可改善糖尿病、高血壓、高血脂和睡眠呼吸中止等肥胖合併症
– 缺點：不可逆、手術較複雜，易影響吸收，造成營養不良
– 優點：減重效果較好，不影響吸收，平均在第一年內可減去20-30%的體重
– 缺點：不可逆、易引發胃食道逆流，約有3成的患者會有此問題
內科手術：
– 優點：無需開刀，因未切除人體組織，手術侵入性低，復原時間短、安全性高；根據長期臨床研究證實 10 年後體重平均持續減少 15.8 %
– 缺點：減重效果相較外科手術慢
因減重手術的效果因人而異，賴建翰醫師呼籲，術前應與主治醫師溝通，了解自己對手術的期望，如安全性、恢復速度、減重幅度等，而依據每個人的身體狀況不同，減重效果也相對會有所差異。
適用對象：
– BMI>35 以上
– BMI>30 以上，合併患有糖尿病、高血壓等代謝疾病
預期成效：可減少原體重的 30-40%
適用對象：
– BMI>30 以上
– BMI>27 以上，合併代謝疾病
預期成效：根據臨床實證，可減少原體重的 15%
術後改變飲食習慣，少量多餐，均衡飲食及注意營養攝取，才能讓胃慢慢適應；若仍然進食過量，很可能讓胃鏡手術的減重效果不佳。少數患者如果還是食慾旺盛，可考慮搭配減重藥物使用，有機會達到更好的效果。
每週至少完成 150 分鐘中等費力運動，像快走、游泳、騎腳踏車等，來幫助維持減重效果。運動可以幫助你消耗熱量，加速減重，也能讓身體更健康。
減重手術後的照護不僅需要嚴格的飲食控制和運動習慣，也需要良好的醫病溝通，以確保患者能夠順暢地適應新的生活方式。
(一) 定期諮詢減重中心個管師
*隨時反饋狀況：減重手術後，患者應定期與減重中心的個管師聯繫，隨時反饋自己的身體狀況、飲食習慣、運動情況等，以便個管師能夠及時提供適當的建議和調整。
(二) 建立長期監測機制
*定期回診：患者應定期回診，以便醫師能夠監測減重進展、共病症狀，並適時調整藥物或治療方案。
*健康紀錄：保持詳細的健康紀錄，包括體重變化、血液檢查結果等，以便醫療團隊能夠根據實際情況進行調整。
最後，賴建翰醫師提醒，減重手術並非快速捷徑，而是一種幫助患者改變生活習慣的工具。關鍵在於持之以恆，將減重視為終身的健康管理。馬偕醫療團隊採取內外科整合的方式，為有減重需求的患者提供完整且多元的選擇，以滿足不同需求。此外，若術後遇到問題或併發症，馬偕擁有完善的內外科醫療團隊，能夠及時提供專業協助與處理，確保患者的健康與安全。
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