[曹家榮] 捕捉一瞬間,該用雙眼還是手機鏡頭?
[曹家榮] 捕捉一瞬間,該用雙眼還是手機鏡頭?

上週末趁著去高雄演講的機會,我順道規劃了一趟小小的旅行。雖然不是第一次造訪高雄,但像這樣搭捷運、騎腳踏車在這個城市裡閒晃兩天,倒是頭一遭。也是因為如此,對於這個過去我以為跟台中、台北「差不多」的大都市,有了不同的認識。

不過這篇不是遊記,也不是高雄觀光業配文,所以我還是識相地趕緊切入正題。正題是:在旅行中,一直拿著手機照相的家人,讓我想起了前陣子人渣文本在其於聯合報鳴人堂的的文章「記憶恆久遠,雲端永留傳——獲得美感經驗的兩種模式」中談到,關於獲得美感經驗的兩種不同模式。

當「拍照」隨手可及

人渣文本那篇文章是從一張 Twitter 上的照片開始的。這張照片中,一群參加電影首映會的民眾,爭相地拿著手機捕捉紅毯上明星的身影。但其中有一位老太太則顯得很不一樣。她沒有拿著手機、相機,只是帶著微笑專注地看著眼前的一切。

我在高雄閒晃時,沒有看到明星,倒是看到了很多鴿子(不是會開單的那種)。而且不是只在一個地方。高雄火車站前有,市立圖書館附近的公園也有。撞見滿地鴿子的頻率,一度讓我誤以為某大導演正在高雄拍片。

吳宇森協拍,由木村拓哉出演的台灣觀光廣告 Time for Taiwan, 也出現經典的飛鴿畫面,數位時代翻攝於 youtube 。
(圖說:吳宇森協拍,由木村拓哉出演的台灣觀光廣告 Time for Taiwan, 也出現經典的飛鴿畫面,數位時代翻攝於 youtube 。)

就在市立圖書館附近的那個公園,我經歷了特別的一刻。當時我牽著租來的腳踏車站在鴿群中,正想著哪來那麼多、那麼多、那麼多鴿子!遠方疾駛而來的大貨車突然發出巨大的喇叭聲響,受驚嚇的鴿子們於是群飛而起。不是驚慌地四處亂竄,而是有序地盤旋飛繞,以公園為中心,迴轉了兩圈才又一同飛向對街的大樓。

那一刻,我整個人被眼前飛繞的鴿群震懾、吸引。不過我同行的家人,倒是(一如往常地)「反應快速」地拿起了手機,記錄下眼前這一幕「看傻的大叔與飛舞的鴿子」。就在此刻,我又一次被喚起了想要寫這篇文章的衝動。

兩種獲取美感價值的方式,之外

在人渣文本那篇文章中,他區分了兩種獲取美感價值的方式,一種是「感知」,一種是「保存」。選擇用雙眼看紅毯明星的老太太,是透過感知來獲取美感價值;而拿起手機的人們,除了同樣「看到」(感知)了之外,也透過「保存」獲得了另一種美感價值。

換言之,人渣文本看到的是,手機(或其他隨身的照相工具)讓人們獲得了「保存」這種不同的美感價值體驗。也就是說,我不僅看到了,我還可以(透過照相)將其收藏起來

當然,若暫且先不問為何人們總愛將東西變成「自己的」,確實就如人渣文本所說,不同美感體驗的方式並無好壞之分。同時,更「多元」的欣賞活動聽起來也不會是件壞事。

只是(又來了…)!只是,我好奇的(想找麻煩的)是「感知」的那一部分。當人渣文本說,那些拿起手機搶拍的人們,也透過感知獲得了美感價值,不過可能是透過觀景視窗,「小了點」而已。真的只是如此嗎?

不只「小了點」,視覺的延伸與侷限

過去我曾介紹過,加拿大的傳播學者 McLuhan 將媒介界定為「人的延伸」。這意味的是,媒介的效果不單單只來自於其傳遞的資訊內容。相反地,當我們使用某些媒介時,會因為不同媒介特有的形式,改變我們人自身的能力,而產生巨大影響。

例如,媒介研究者過去就曾指出,廣播在戰爭時期的動員能力,並不只是來自廣播內容,更來自於廣播這一媒介形式。它讓整個國家的人同時聽著一個人的聲音,就好像每一個人都被凝聚在一起一樣。

因此,當我們隨時都可以拿起手機來照相時,所發生的改變絕非就只是看到的景象「變得小了點」而已。手機(或者各種隨身攜帶的相機)作為一種媒介,在讓我們「看到」的同時,便改變了這一體驗本身。

一方面,在專注於透過鏡頭捕捉當下那一瞬間時,我們往往全神貫注於「螢幕上」的景象。畫面是否清晰?焦點是否對準?甚至,佈局、結構是否符合某些美的標準。在這一瞬間,視覺成了所有感官知覺運作最重要的一塊。我們專注於「看」,進而削弱了其他感官知覺的敏銳度。

因此,透過手機鏡頭看到的,絕非僅是「比較小」的景象。實際上,它可能是被削減了聲音、抹去了氣味、甚至僵化了流動的單調圖像。更不用說,這所謂的「比較小」已經切除了景象本身所處的那個更廣闊的脈絡。

另一方面,一如我經常強調的,科技不會只帶來好的或壞的影響。雖然透過手機鏡頭的觀看會帶來上述那種「化約」,但它同時也可能增強我們觀看的能力。就像人渣文本說的,對於那些沒有辦法擠到最前排的人來說,手機這類裝備反而讓他們可以克服距離的限制,依然可以在螢幕上看到清晰的景象

換言之,雖然透過手機觀看,視覺之外的感官知覺遭到化約,但是視覺本身卻得以強化、擴增。我們可以看得更遠、更清楚,而不是只能受限於肉眼的能力與物理空間的距離。就此而言,螢幕上的景象其實一點也「不小」

數位時代的「選擇」

不管是「擴增」還是「化約」,從媒介的角度來看,其實用肉眼看著紅毯明星的老太太與其他人之間,以及在群鴿飛舞的那個當下,被震懾的大叔與反應快速地拿出手機照相的人之間,他們所感知到的都已是不一樣的景象

然而,一如人渣文本並不主張哪一種獲取美感價值體驗的模式比較好,透過媒介理論的角度反思這一處境,也不是要說肉眼看世界才是王道。

我不是懷舊主義者,但我也不想擁抱科技樂觀主義,僅僅頌揚科技帶來的好處(例如,遠比肉眼更清晰、銳利的鏡頭),或甚至不經反思地認為:當我們拿起手機看世界時,這其中沒有什麼不一樣。

也許,我想要說的是,這總是我們自身必須面臨的(各種)選擇:在(科技)媒介帶來的改變的「兩難」之間,選擇自身的生活方式。並且確切地認識到,如此選擇所放棄的東西

我們可以選擇時時刻刻透過鏡頭去記錄每個當下,將其收藏、記憶。也可以選擇以肉身沉浸於當下,然後可能漸漸地遺忘。該如何選擇?或以何種比例調配?關於這樣的問題,我也沒有答案。但我相信 McLuhan 說的:我們最起碼不該是白日夢遊者,目盲於(科技)媒介所帶來的改變。

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以晶片的一瓦算力開啟AI新架構!耐能智慧從邊緣到核心,打造臺灣主權算力新典範
以晶片的一瓦算力開啟AI新架構!耐能智慧從邊緣到核心,打造臺灣主權算力新典範

當全球聚光燈都匯集在那動輒使用上萬顆圖形處理器(Graphics Processing Unit, GPU)、耗能堪比核電廠的資料中心時,另一場關乎AI永續發展的運算革命正悄悄發生。這場革命的核心,是如何以更低能耗、更高效率的方式支撐下一世代的人工智慧。而耐能智慧(Kneron)正是這場轉變的推動者之一。

早在2015年,當多數企業仍沉浸在雲端運算帶來的紅利時,耐能智慧創辦人暨執行長劉峻誠便選擇了「邊緣運算」之路的賽道,投入AI系統單晶片(System-on-Chip, SoC)與神經網路處理器(Neural Processing Unit, NPU)的開發。「如果 GPU 是需要龐大設備才能運行的錄影帶,中央處理器(Central Processing Unit, CPU)是性能平庸的 影音光碟(Video Compact Disc, VCD),那麼 NPU 就是能在輕薄裝置中高效運算的 MP3。」劉峻誠用一個簡單的譬喻如此描述著,這不只是晶片製程的改進,而是從架構層重新定義AI運算的方式。

十年磨一劍,如今耐能智慧的NPU晶片已成功進入物聯網、安防、車用與伺服器等不同領域。從智慧水表、穿戴裝置到車用語音系統,乃至企業伺服器與工業應用,都能在有限功耗下執行即時AI運算。合作夥伴從國內上市櫃企業到歐美等地的國際大型企業,都能看見耐能智慧身影,「我們從GPU、CPU進不去的地方出發,讓晶片像樂高積木一樣,從只需一顆晶片的穿戴式裝置,到需要多顆晶片的伺服器,都能使用我們的晶片。」劉峻誠說。

面對算力與能源雙重瓶頸,耐能智慧以新架構迎戰生成式AI時代

面對終端AI應用面臨的「資料流衝突」瓶頸,耐能智慧創辦人暨執行長劉峻誠指出,新世代AI運算不再只屬於
面對終端AI應用面臨的「資料流衝突」瓶頸,耐能智慧創辦人暨執行長劉峻誠指出,新世代AI運算不再只屬於雲端,必須開發能兼容多模態資料並在低功耗環境下運行的自主架構。
圖/ 數位時代

「語言模型和影像模型的資料處理方式完全不同,」劉峻誠解釋到,語言模型要短時間內處理大量資料,但影像模型則需要長時間、連續的低流量傳輸。而傳統AI架構無法同時兼容這兩種特性,這造成了終端AI應用面臨「資料流衝突」的瓶頸。也正是在這樣的挑戰下,成為耐能智慧下一階段的技術突破口。生成式AI不再只屬於雲端,運算正快速轉移至終端,從智慧家庭到醫療、車用、製造現場,都迫切需要能在低功耗環境下即時運行的AI系統。

但更大的壓力來自能源現實與國家安全。劉峻誠表示,GPU架構的能耗與散熱需求驚人,一個大型AI資料中心每年電費可高達60億美元,碳排放量更是巨獸等級。「如果繼續用GPU支撐生成式AI,將會對淨零碳排的目標帶來嚴重衝擊。」劉峻誠坦言並進一步指出,臺灣雖是全球GPU製造重鎮,但本地可用算力有限。「我們製造了全世界近8成的GPU,卻沒有自己的算力,」他語帶無奈,「如果國家級AI應用仍須仰賴境外基礎設施,國家的核心技術與自主權將受制於人,不利於在AI時代掌握主導地位。」

因應這場可能產生的算力主權的危機,耐能智慧決定以「多模態資料流衝突」與「低碳永續算力」這兩項挑戰為目標,開發新世代AI晶片架構。為加速這場技術革命並將臺灣的自主架構推向國際,耐能智慧投入全新晶片KL1140的開發,並成功得到由經濟部產業發展署推動的「驅動國內IC設計業者先進發展補助計畫」(以下簡稱晶創IC補助計畫)的支持。該計畫在國科會協調與經濟部及相關部會共同合作所提出「晶片驅動臺灣產業創新方案」的框架下,以實質政策補助鼓勵業者布局AI、高效能運算或新興應用等高值化領域的關鍵技術,提升臺灣IC設計產業的國際競爭力與韌性。

從晶片創新到主權AI,晶創IC補助計畫助攻耐能跨入新戰場

耐能智慧透過經濟部「晶創 IC 補助計畫」加速開發的 AI 晶片 KL1140,其效能與能耗表現均顯
耐能智慧透過經濟部「晶創 IC 補助計畫」加速開發的 AI 晶片 KL1140,其效能與能耗表現均顯著提升。
圖/ 數位時代

「KL1140最大的突破在於多模態資料處理架構的創新。」劉峻誠直言其中關鍵。在晶創IC補助計畫的挹注下,耐能智慧得以加速開發新一代晶片,這不僅是十年研發累積的成果,更是政策資源與技術創新的結合,象徵著臺灣在AI架構自主化道路上的重要里程碑。

這項架構革新,使KL1140在效能與能效上都達到顯著飛躍。相較於前一代產品,效能提升6至8倍、能耗比提升10倍、體積縮小至四分之一;以往需10瓦才能運行的任務,現在僅需1瓦即可完成。「你看GPU要加風扇、要水冷,而我們不用,」他笑著說,而這就是低功耗的力量。

這樣的設計,使KL1140成為真正能落地的AI晶片,既可部署於穿戴、車用與工業場域,也能堆疊成伺服器模組,實現了靈活的異構運算(Heterogeneous Computing)基礎建設。透過晶創IC補助計畫的協助,耐能智慧不僅強化晶片設計,更能整合模組、子系統與軟體生態,打造可供企業與政府使用的在地AI解決方案,邁向「AI基礎建設提供者」的新定位。劉峻誠也透露,目前KL1140晶片已開始導入國際主權AI專案,協助能源與環境條件嚴苛的地區,利用該晶片低功耗與高算力的特性,順利發展AI自主。

「我們不是在打造更大的GPU,而是在打造更聰明的AI,」劉峻誠強調。「主權AI的關鍵不只是算力自主,更是能源自主。」他認為,晶創IC補助計畫的核心價值在於讓臺灣的IC設計業者能從單一產品開發,邁向整體系統構建,具備定義新架構、主導新標準的能力。KL1140晶片的問世,不僅讓耐能智慧從邊緣運算邁入AI 核心基礎建設的新格局,更代表臺灣在全球生成式AI時代中,擁有以低功耗、高自主性技術參與未來競局的關鍵實力。

從製造到定義,臺灣AI自主的新起點

在生成式AI帶動的新一輪技術競賽中,算力的分配將決定未來世界的科技秩序。劉峻誠認為,臺灣若要在這場變局中保持主導權,必須擁有能自我定義的架構與技術。「我們不只是為企業造晶片,而是在為國家建算力。」他說。從十年前堅持走上邊緣運算的冷門之路,到今日以KL1140晶片開啟主權AI的新典範,耐能智慧的發展軌跡正體現了臺灣IC設計產業的潛力與決心。未來,耐能智慧將持續推動更高能效、更高彈性的AI架構,讓臺灣不僅能製造世界的晶片,更能定義世界的智慧。

|企業小檔案|
- 企業名稱:耐能智慧
- 創辦人:劉峻誠
- 核心技術:專注邊緣AI SoC專用處理器研發
- 資本額:新台幣6億7520萬元

|驅動國內IC設計業者先進發展補助計畫簡介|
由國科會協調經濟部及相關部會共同合作,所提出「晶片驅動臺灣產業創新方案」,目標在於藉由半導體與生成式AI的結合,帶動各行各業的創新應用,並強化臺灣半導體產業的全球競爭力與韌性。在此政策框架下,經濟部產業發展署執行「驅動國內IC設計業者先進發展補助計畫」,以實質政策補助,於113年鼓勵國內業者往 AI、高效能運算、車用或新興應用等高值化領域之「16奈米以下先進製程」或「具國際高度信任之優勢、特殊領域」布局,以避開中國大陸在成熟製程的低價競爭,並提升我國IC設計產業價值與國際競爭力。

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