投球與決心
投球與決心
2008.05.01 | 人物

幾年前,一位退休的職籃選手提到一本讓他印象深刻的書;由運動心理學者朵夫曼(H.A. Dorfman)所著,書名是《投球的心理ABC》(The Mental ABC's of Pitching)。雖然本人並不是個投手,而且目前也沒有任何一個大聯盟主動表達對我的興趣,在某個閒適的傍晚,我還是找了這本書來看。

閱畢我也一樣對它留下了深刻的印象,特別是本書的道德色彩。朵夫曼教導了讀者遠離心理不安這個惡魔的方法。當投手們站在投手丘上腦子裡千百個思緒擾動時,朵夫曼引導他們,提供心靈的紀律。

建立行為與態度的架構
當其他作者們大肆鼓吹著勇氣與創意時,朵夫曼信奉的是紀律。在書中唯一的抒情段落中,朵夫曼寫到:「自律就是某種形式的自由,它是讓你免於懶散、昏沉的自由,免於受他人要求與期望影響的自由,也是讓你免於軟弱、恐懼與懷疑的自由。」

他的理論是你不能單單只是驅使別人開始有紀律,而是得先建立起一套關於行為與態度的架構。行為會改變思考,假如一個選手開始端正自己的行為,則心靈也會同樣受到糾正。

朵夫曼建立的架構就是棒球的持續訓練。大家都說,要精通任何一門技藝,得花費一萬小時的練習。朵夫曼假設選手們已經歷了這樣的大量反覆訓練,並力勸選手們應該要有屬於自己的賽前儀式。他注意到聖地牙哥教士隊(the San Diego Padres)的金牌救援投手霍夫曼(Trevor Hoffman),總在每場比賽第四局時由更衣室走到球員休息室,第七局的時候再走到牛棚。

當一位投手進入比賽後,朵夫曼強調他應該抱持著正面的心態。好的投手應該在球數不多時規劃攻擊好球帶,不能懈怠;他不會只是輕觸好球帶,或者把球投到打擊者附近;他不刻意迴避擊球,即使在球數是兩好球沒壞球時,也不會改變心情去浪費投一顆壞球。

就好像腳踏車在往前進的時候,平衡最好一樣,投手的情緒也會在不斷的進攻中取得平衡。若一名投手無法在比賽開始抱著這種態度,朵夫曼建議他先假裝一下。當一個人的身體模仿某種態度夠久時,心理也會開始轉變。

接下來,朵夫曼開始建構比賽時的地理架構。在一個投手的世界裡,比賽時只有兩個地點:投手丘與非投手丘。投手不在投手丘上的時間該思考過去與未來,一旦站上投手丘,該考慮的則是現在;當一個投手站在投球板上,他腦子裡應該只有三件事:投什麼球路、投到哪裡,以及投球目標,也就是捕手的手套。如果這時投手發現自己還想著這三件之外的事,那他應該走下投手板。

雖然他支持數種投手可採用的深呼吸儀式,其實朵夫曼在賽時的重點是要投手專心一意的思考。如何定義一名投手,他寫「按照球被投出的方式」,其他都無關緊要。

在朵夫曼對投球的描寫裡,打擊者幾乎不存在。後者是一種遙遠模糊的障礙物,徘徊在球場上且不受投手控制。一個投手不應該用打者如何擊球來檢討自己,而應該審視自己是否投出自己想要投出的球。

朵夫曼曾在某場比賽後詢問名投麥達克斯(Greg Maddux)投得如何,答案很簡單:「七十三個裡有五十個。」他在七十三次的投球中,有五十球真正達到自己的要求,其他事都不相關。

棒球賽本身是場大型表演,有千百個值得注意之處,但朵夫曼把它簡化成一套簡單的目標。因此,比賽關鍵點並非投手的性格或才能,而是這些目標。

既然達成目標才是重點,他開始說明身體與心靈溝通合作的方法。曾有一些學者宣稱心靈凌駕於肉體之上,這種說法如今已被證據推翻。事實上,改變心態最容易的作法就是改變行為,這個道理恐怕在辦公室跟投手丘都一樣適用。

藉著強調一道道的目標,朵夫曼也幫助投手達到自我安定。他讓投手們遠離那些關於自我的念頭:期望、感受、自尊,引導投手們為了眼前的工作而忘我。

不久前,美國才剛見證了一股治療文化的興起,強調著自我發現、自我意識與自我表達。但如今潮流似乎遠離了這些自我崇拜的玩意兒,現在的想法是:把自我放後面點,否則就等著被安打吧!
這真是比賽的金玉良言……。(翻譯=陳松筠)

不能單單只驅使別人開始有紀律
而是得先建立起一套關於行為與態度的架構。
行為會改變思考,假如選手開始端正自己的行為,
則心靈也會同樣受到糾正。

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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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