幾歲就該吃什麼食物?日本名醫的「0到100歲分齡菜單」,教你吃出百歲壽命
幾歲就該吃什麼食物?日本名醫的「0到100歲分齡菜單」,教你吃出百歲壽命

我想,現代應該很少有人聽過二木謙三博士的名諱了。因此我想在此,先向大家介紹二木謙三博士的生平與功績。

一八七三年,二木謙三出生於秋田佐竹藩的藩醫世家中。

他在二十歲前一直體弱多病,甚至因而晚了三年才進入小學就讀。後來,藉著食用糙米、蔬食,讓健康情形漸漸好轉。

一九○一年從東京帝大醫科大學畢業,其後前往德國留學,進行免疫方面的研究,留下了當時全世界最頂尖的研究成果。回到日本後,二木謙三博士發現了兩種新的赤痢菌、鼠藥症螺旋體(Spirochaeta),榮獲日本學士院的恩賜賞。曾任東大內科教授、都立駒込醫院院長等職,獲頒文化勳章(西元1995年)、勳一等瑞寶章(西元1996年),於一九六六年四月二十三日過世,享年九十三歲。

二木謙三博士就是一位如此偉大的醫學家。

他不僅將糙米飲食推廣至日本全國各地,還針對各年齡層的飲食方式,提出了獨特的理論。

嬰幼兒

雖然母乳哺育最理想,但若不得不餵牛奶時,可將糙米米湯混入牛奶。一開始,米湯與牛奶的比例「三比一」,等到寶寶逐漸適應後,再把比例調整為「一比一」、「一比三」,寶寶就能較無負擔地健康成長。

滿一歲左右的幼兒

寶寶出生一年後,會開始長出門牙。當寶寶長出四顆門牙後,母乳就不再適合寶寶了。這個階段最適合給寶寶食用全熟的果肉。因為這個階段,寶寶已經具有爬行的能力,可以自己從院子裡撿拾全熟的柿子或蘋果等,表皮帶紅色的落果。

等到寶寶再長大一些,則適合食用米飯、蔬菜、根莖類。

六、七歲到十五、十六歲

到這個階段,光靠水果、根莖類、蔬菜、米飯的營養並不足夠。由於這個階段是骨骼與牙齒旺盛生長的時期,必須攝取充分的礦物質。以往原始時代裡,這個年齡層的孩子會去海邊撿拾貝類,或在田間與河川旁捉泥鰍或小魚,拿回家裡煮熟食用,為身體補充鈣、鐵、鋅等礦物質。

十六歲以上的成人

十六歲之後就是成人了。這是人生中肉體最強壯的時期,具有能徒手或用簡單工具捕獲兔子、鹿、山豬等動物的能力。因此,成人可以吃肉類或魚肉都沒問題。

四十到六十歲的初老時期

到了這個階段,由於體力又恢復回十六歲之前,因此必須與未滿十六歲的孩童吃相同的飲食。若要吃動物肉,可以吃小魚或貝類。

六十到八十歲的中老時期

此時,體力日漸下滑,腸胃的消化能力也跟著衰退,必須回到攝取米飯、蔬菜、根莖類等以植物為主的飲食型態。

八十到一百歲

活到這個年紀,幾乎所有人的牙齒都已脫落,消化能力也大幅下降,必須回到一歲左右的幼兒飲食型態。

適合食用糙米米湯、味噌湯、蔬菜湯等湯品。

若能按照上述建議,採取適合當下生理狀態的飲食方式,就可以健康活到一百歲。

而且,即使活到了一百歲,也不會罹患俗稱的老年痴呆症。無論大腦或身體功能都能常保健全,這就是人類的本質。

(以上引文摘自研文書院《食物與疾病》(暫譯,二木謙三著,一九六九年八月十五日初版)

二木博士自己也奉行這樣的生活。據說他過了六十歲之後,就是以糙米、味噌湯、燉蔬菜等糙米蔬食為主,過著一日一餐的生活。他一直到九十好幾,依然能一天走上十公里,頭腦清晰、耳聰目明,擁有滿滿的活力。而且,他非常喜愛日本酒,每天都會喝上一到兩合。

一般的醫師、營養學家會認為,像這樣不吃肉類的粗食、少量飲食,並不見得能維持血液中的「白蛋白」,或者是不可能維持。

四十六億年前地球剛誕生時,動物與植物當然尚未出現,當時甚至連有機物質都不存在。

經過好幾億年後,二氧化碳(CO2)與水(H2O)經過光合作用,才首度出現了葡萄糖(C6H12O6)這個有機物質。

碳(C)、水(H)與氧氣(O)這三個元素,能輕易合成出脂肪,再加上氮(N)與硫(S),便能製造出胺基酸(蛋白質)。

所以,草食性(草幾乎都是碳水化合物=多醣類)動物的肝臟與腸道,能非常輕易地合成出脂肪與蛋白質。因此,大象、牛、馬、水牛等草食性動物,才能維持如此巨大的肌肉(蛋白質)與骨骼。

從人類的牙齒組成—草食用的臼齒占62.5%、蔬果用的門牙占25%—可以看出人類比較接近草食性(食用榖菜)動物。

而人類的腸道與肝臟也能輕易合成出白蛋白,這點大家應該不難想像。

在我經營的胡蘿蔔蘋果斷食養生機構裡,時常有人會提出這樣的要求:「我想了解斷食前後的血液變化,請幫我檢測血液。」

經過斷食之後,原本居高不下的脂肪與血糖當然會有所下降,但在飲用胡蘿蔔蘋果汁這種幾乎都是醣類、維生素與礦物質的「果汁斷食」後,「白蛋白數值提高的人」比比皆是。一開始,我對於這樣的結果大感驚訝,但後來我明白了:這就是肝臟與腸道會利用醣類合成白蛋白的證據。

有一位七十幾歲的女性患者經常前來我在東京的診所,她畢業於某間知名的私立大學,膚色白皙、身材纖細,流露出不凡的優雅氣質。她只要稍微多吃一點,就會感到胃痛,因此食量只有一般人的三分之一到五分之一,過著極少量飲食的生活。不過,她非常喜歡我們療養院商店賣的種子島產的黑砂糖。據說,她甚至只吃黑砂糖就能度過一整天。她告訴我:「我明明是自己獨居(丈夫已於前年過世),每個月卻都在這裡訂購大量的黑砂糖,說起來真是不好意思。」

她平時的食量極小,甚至只靠黑砂糖維生,但在前陣子的血液檢查中,卻發現白蛋白數值為四.五g/dl,營養狀態相當良好。

這個結果只能解釋為,她的肝臟與腸道利用黑砂糖的「醣」,合成出大量的白蛋白了。

順帶一提,她的肝臟、腎臟、膽固醇、三酸甘油脂、貧血(紅血球)等其餘檢查結果,全都是正常。

延伸閱讀:0到18歲成長津貼來了!可領多少?2027上路規劃、最新進度一次看 勞退自提6%划不划算?2026勞退新制、節稅試算與申請方式一次看

《65歲開始,空腹是最好的藥》
圖/ 大塊文化

本文授權轉載自《65歲開始,空腹是最好的藥》,石原結實著,大塊文化出版

往下滑看下一篇文章
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

qnap2.jpg
威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。 依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

qnap3.png
「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
台達電全解讀
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓