【現代文明病「自律神經失調」，該如何鎮定神經系統減緩「壓力症候群」？】#精選書摘

交感神經以及副交感神經，彼此互補。當我們需要展現能力的時候，交感神經會讓器官活躍起來。相反的，當要放鬆休息的時候，副交感神經就會接手，讓身體恢復平靜。

但現在的生活步調越來越緊湊，讓交感神經一直處於激動狀態，因此容易導致自律神經失調。如何才可以讓交感神經系統鎮定下來呢？這時，我們必須有效激發副交感神經系統：

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【邀請你半夜看的推理故事】（修訂版）
　
1.
最近我心上一直惦著件事。
就是想到底該如何介紹一本書，能讓大家和我一樣，半夜也想爬起來讀。
　
這件事情就讓我先從小學的一些美好回憶說起。
　
最美好的就是考試成績不錯，我母親去幫我租武俠小說回家當獎賞的時刻。
　
那時候的武俠小說都是小開本，一套經常幾十冊。
她拎著一大摞小說回來，從聽到開門聲，到看著她走過院子，那種期待，真是雀躍。而當天總要熬夜也要一口氣看完的興奮，更宛若昨日。
武俠小說有些常見的橋段：在仇家追殺之下跌落懸崖，大難不死還意外得吃異果等等。任督二脈打通，更是主角武功更上層樓的關鍵。
　
但就像有些經典名著永遠只聞其名而不會打開閱讀，成為「傳說中的書」；武俠小說裡的任督二脈、奇經八脈等也是「傳說中的經脈」，就算日後當真想了解怎麼回事，也始終沒找到合適的書。起碼對我來說如此。
　
因此，五年前因為出版了《中醫護好心》而認識沈邑穎醫師之後，有一天我就向她請教：可否推薦一本用現代語言把經絡、穴道這些事情講得簡明易懂的書？如果沒有，她是否願意自己寫一本？
　
沈醫師回去想了一陣，告訴我還真沒想到可以推薦我什麼書。不過她的確願意自己來寫一套。這套書開始定為八卷，後來改為九卷，就是《經絡解密》。
　
時間倏忽幾年過去，沈醫師前面五卷都照預定安排出版，只有到第六卷的時候，卻延了兩次，晚了一年多，直到這個月才出版，就是《腎經＋奇經八脈》。
　
我很好奇她中間的經過，就在出書前先向她請教。
　
2.
沈邑穎醫師一頭銀亮白髮，容貌年輕，說話則吐字快又清楚。
　
她寫的書也是。不只論說清楚，並且愛用輕鬆易懂的比喻，搭配圖解。每本書都有「經絡人形圖 」、「經絡循行簡圖」（她簡稱為捷運圖）、「穴位圖」。
　
總體而言，她說：「穴位就像是經絡列車的停靠站，每條經絡都跟鐵道沿線一樣， 滿佈著大大小小的穴位，它們的功能主要來自所屬的經絡系統。不同的經絡系統互相支援，互補互助守護著人體。 認識經絡與穴位，也是認識人體小宇宙的金鑰。」
　
然而，我聽她所說，顯然第六卷不只保持前幾卷裡都有的這些特點，並且還加了一個新的特色。
　
就是她用講一個探案般，透過綿密又層層疊疊的推理，讓人像看小說一樣領會她在中醫學理上發前人所未有的創見。
最重要的是，她找出了奇經八脈的起源，也顛覆了中醫傳統上以十二經脈為主，以奇經八脈為備用和調節系統的觀念。
　
她講得非常清楚。
等書出來，我再讀一遍，興起了一個念頭，就是想到底如何使用最簡明的文字，能把沈醫師的創見講得清楚，讓一般不懂中醫的人也願意接觸這本書。
這幾天掛在心上，今天總算寫好了。
　
3.
我所看到沈醫師的推理層次，是這樣展開的：
　
一，傳統上，中醫和「腎經」相關的名詞很多，但解釋很模糊，彼此關聯也不清楚。
　
二，但很清楚的一點是，腎主水，是「先天之本」。
　
三，《難經》中有一段話，「諸十二經脈者，皆繫於生氣之原。所謂生氣之原者，謂十二經之根本也，謂腎間動氣也。」 這「腎間動氣」既然是十二經脈的根本，顯然極為重要，但到底什麼是「腎間動氣」，卻沒有中醫書說清楚。
　
四，沈醫師開始研究「腎間動氣」，越來越發現其重要。而既然是連十二經脈都出自於「腎間動氣」，顯然「腎間動氣」的功能展現早於十二經脈。但十二經脈裡本身就有「腎經」，「腎間動氣」卻又早於「腎經」，那就可能是此「腎」非彼「腎」。
　
五，而沈醫師最後研究出來的結論是：生命的起初，在西醫說是受精卵的階段，在中醫應該有相對應的「腎元」的存在。這個「腎元」不同於西醫所說腎臟的細胞，也不同於中醫所說的「腎氣」，而純粹是說明生命的「元始」狀態，蘊含來自父母親的遺傳物質。傳統中醫將這種狀態稱之為「藏精」，而沈醫師則稱之為「腎元」，以便說明「腎間動氣」並存於「腎元」，而且是推動胚胎分化的重要力量。
把人的生命換作植物的概念來看，腎元就是種子，而腎間動氣宛如種子的發芽點，是生命蓄勢待發的動力。
　
六，因此，沈醫師寫了這麼一段話：「腎元所藏之精，類似人類原始 DNA，腎間動氣的原氣則是推動細胞分裂、DNA 複製的動能。腎元藏精是為了後續的發育做儲備，這個珍貴物質需要腎間動氣輸送才能發揮功能，透過腎間動氣輸送到胚胎各處，做為各臟腑組織器官及經脈生長的重要資糧。」
　
七，那麼，胚胎下一步的發育，腎間動氣推動下一步的發展是什麼？沈醫師提出了她精彩的「紙袋理論」三階段。
　
第一階段，當胚胎還在扁平狀態時，只有2D結構，就像是被壓平的紙袋，紙袋只有前後面，發展的經脈也一定是最根本的主要幹線任、督二脈。
　
第二階段，受精卵經過分裂變成細胞團，脊椎接著開始發育。 從空間來看，胚胎會開始長大長胖，此時則由 2D 結構變成立體的 3D 結構。 紙袋像是被撐開，除了前後面之外，中間也出現。於是衝脈出現，由下而上，全面涵蓋體腔內層；帶脈分布在外部，全面涵蓋體腔外層。
　
第三階段，臟腑組織器官開始陸續生長， 四肢也出現了。從空間來看，胚胎由中間向兩側發育，隨著臟腑組織器官增多，加上頭部和四肢，身體結構變得複雜，體腔內的組織器官與四肢之間的距離也逐漸增大。 因應這種情況，身體發展出可以連結軀幹和四肢的經脈，是為陰維脈、陽維脈、陰蹻脈和陽蹻脈。
　
以上合起來，就是所謂的奇經八脈。而這奇經八脈的發育，全是腎間動氣所推動的。
　
八，在傳統的中醫裡，是以正統十二經脈為核心，奇經八脈常被視為後來才產生的備用及調節系統。然而在沈醫師的研究和推理下，奇經八脈是十二經脈的先驅和前置部隊。十二經脈之出現和發展，是在「紙袋理論」的第三階段，也就是因應體腔內組織器官和軀體四肢的發展而生，而奇經八脈裡最晚出現的陰陽維蹻脈，都還稍早於十二經脈， 扮演「學長」的角色，協助十二經脈建構。 只是當十二經脈發展完整後，奇經八脈就除了任、督兩脈之外，各自把原先主要任務移交給十二經脈了。
　
但這就表示奇經八脈不重要了嗎？沈醫師說正好相反，「奇經八脈是人體最初始的設定，跨越多條經絡分佈，分散風險，不會像十二經脈那麼容易被日常生活損傷。 以現代 3C 系統來比擬，奇經八脈類似『原廠設定』，當身體出現雜亂失常的現象時，我們可以透過奇經八脈重新設定身體系統，這就是 RESET 的概念。」
也因此，沈醫師說這也正是許多練家子以奇經八脈為練功基礎的原因之一。奇經八脈雖然退居幕後，但是當臟腑經脈出現重大問題，牽涉多臟腑多經絡，且無法自行解決時，奇經八脈就會出手， 以綜合性的高度與廣度，跨越臟腑與經絡界線，做通盤改善。
　
九，最後，那「腎經」是怎麼回事呢？「紙袋理論」第三階段腎臟長出，腎經也就出現，成為十二經脈之一。隨著奇經八脈把主要任務都移轉給十二經脈，其中尤以腎經和肝經為主。而腎間動氣也把任務交付給腎臟和腎經，自己退居丹田。腎為先天之本的地位也就確立。
　
十，基於以上，《難經》裡所說「諸十二經脈者，皆繫於生氣之原。所謂生氣之原者，謂十二經之根本也，謂腎間動氣也」到底是什麼意思，也就為沈醫師所澄清和證明了。
　
4.
《經絡解密卷六：腎經＋奇經八脈》的精彩不只如此。沈醫師還有其他創見，包括腎經的「旋轉」。
　
我自己急著想用我自己的話來整理沈醫師對奇經八脈，以及「腎元、腎間動氣、腎臟與腎經」的精闢發現，主要是想致謝。
　
謝謝她用這麼淺白的文字，像推理小說一樣的風格，這麼現代的圖文並茂呈現，滿足了我這麼多年的想像，也滿足我期待這麼多年，想要接近而不可得的「傳說中的經脈之書」。
　　
昨天晚上我讀到十一點左右入睡後，睡了幾個小時起來，半夢半醒間都在喃喃自語奇經八脈的關係。也在今天清晨三點多開始接著讀，到天亮時終於知道可以如何寫這篇文章介紹給讀者了。
　
不論是為了知道如何保養自己的身體，還是為了閱讀的樂趣，都請大家看這本書。（有人和我一樣享受半夜捧讀這本書的樂趣的話，當然更好。^^）
　
如果你讀過《經絡解密》前五卷，或其中的任何一卷，千萬不要錯過這一本。
　
如果你完全沒有讀過《經絡解密》的任何一卷，就請從這一本讀起沒有錯。

邊緣AI 2026將成 IoT晶片發展核心

04:102021/05/02 工商時報 集邦科技資深分析師曾伯楷

隨著智慧工廠、城市等場景對數據分析越發需要精準、即時且大量處理的需求，AI與IoT結合已是現在進行式。在AI晶片助益下，IoT邊緣與終端裝置可透過機器學習或深度學習等技術加值，同時帶出無延遲、低成本、高隱私等優勢，顯示出AI晶片的重要性。預估全球AI晶片產值至2025年將達720億美元。

與此同時，邊緣運算透過AI使終端設備於運行上更加智慧，不僅保有邊緣運算於延遲性、隱私性、連接性、功耗、成本等優勢，並進一步使系統具有主動性與智慧性。若以場景角度切入，邊緣AI相較傳統邊緣運算，其主要帶來的效益包括數據處理過濾和邊緣智慧分析，此也將成為兩技術持續結合的動能。

一、MCU、連接晶片、AI晶片為IoT晶片產業鏈三大關鍵零組件。　物聯網在傳統上多以感知層、網路層、系統層與應用層作為架構堆疊，主要經濟效益雖來自應用層的智慧情境發展，然感知層所需的產業鏈之上游零組件仍是支撐終端場景運作重要核心，其中又以微控制器（MCU）、連接晶片與AI晶片最關鍵。

MCU方面，建立在高效能、低功耗與高整合發展主軸下，IoT MCU現行從通用MCU演化成特定為IoT應用或場景所打造，如2021年3月STMicroelectronics推出新一代超低功耗微控制器STM32U5系列，可用於穿戴裝置與個人醫療設備；Silicon Labs同期推出PG22 32位元MCU，主打空間受限且須低功耗的工業應用、Renesas RA4M2 MCU著眼IoT邊緣運用等。

連接晶片方面，受物聯網設備連線技術與標準各異影響，通訊成物聯網晶片中相當重要的一環，從蜂巢式的4G、5G、LTE-M、NB-IoT，到非蜂巢式的LoRa、Sigfox、Wi-Fi、Wi-SUN等，從智慧城市、工廠、家庭至零售店面皆被廣泛運用，範圍擴及至太空，如2020年下旬聯發科與國際航海衛星通訊公司（Inmarsat）合作，成功以NB-IoT晶片完成全球首次5G物聯網高軌衛星資料傳輸測試。AI晶片方面，隨著智慧工廠、城市等場景對數據分析越發需要精準、即時且大量處理的需求，AI與IoT結合已是現在進行式。此外，Microsoft在其2021年3月舉辦的年度技術盛會Ignite 2021上指出，2022年邊緣運算市場規模將達到67.2億美元，與深度學習晶片市場相當吻合，亦提及市場預估至2025年全球深度學習晶片市場將有望達663億美元。同時，Microsoft認為至2026年全球AI晶片有3／4將為邊緣運算所用，顯示出IoT晶片於邊緣運算的發展將成未來廠商重要布局之一。

二、邊緣AI效益顯著，成長動能仰賴數據處理過濾、邊緣智慧分析。

首先，從邊緣運算定義來看，市場雖已談論數年但定義與類別始終未統一，原因是各廠商於邊緣託管工作的目的不盡相同。例如對電信商而言，初步處理數據的微型數據中心是其邊緣端，而對製造商來說邊緣裝置可能是生產線的感測器，此也造就邊緣運算的分類方式略有出入。另外，例如IBM有雲端邊緣、IoT邊緣與行動邊緣的類別，ARM多將邊緣視為雲端與終端間的伺服器等裝置，亦有個人邊緣、業務邊緣、多雲邊緣等類型。

其次，從邊緣運算類別來看，現行分類趨勢和研究方式尚有以數據產生源為核心，藉由設備與數據源的物理距離作為分類參考，並將其分為厚邊緣（Thick Edge）、薄邊緣（Thin Edge）與微邊緣（Micro Edge）。厚邊緣多用以表示處理高數據流量的計算資源，並配有高階CPU、GPU等，例如數據中心的數據儲存與分析；薄邊緣則包含網路設備、工業電腦等以整合數據為主要目的，除了配有中間處理器外，也不乏GPU、ASIC等AI晶片；微邊源因與數據源幾無距離，故常被歸類為生成數據的設備或感測器，計算資源雖較為匱乏，但也可因AI晶片發揮更大效益。

整體而言，邊緣運算透過AI使終端設備於運行上更加智慧，不僅保有邊緣運算於延遲性、隱私性、連接性、功耗、成本等優勢，並進一步使系統具有主動性與智慧性，在平台管理、工作量合併與分布式應用也更有彈性。若以場景角度切入，邊緣AI相較傳統邊緣運算，其主要帶來的效益提升包括數據處理過濾和邊緣智慧分析，此也將成為兩技術持續結合的動能。

數據處理與邊緣分析於過往邊緣運算時已可做到，並在AI加值下進一步提升效益。以前者而言，數據透過智慧邊緣計算資源可在邊緣處預先處理數據，且僅將相關資訊發送至雲端，從而減少數據傳輸和儲存成本；從邊緣分析效能來看，過往多數邊緣運算資源處理能力有限，運行功能時往往較為單一，而邊緣智慧分析透過AI晶片賦能，進而能執行更為繁複、低延遲與高數據吞吐量的作業。

三、全球大廠搶攻IoT晶片市場，中國加重AI晶片發展力道。

IoT晶片於邊緣運算所產生的效益，使其成為廠商重要策略布局領域，雲端大廠如Google、AWS等紛紛投身晶片自製；傳統晶片大廠如ARM最新產品即鎖定邊緣AI於攝影機和火車的辨識應用、Intel亦投資1.3億美元於十餘家新創AI晶片設計廠商，NXP Semiconductors、Silicon Labs、ST則陸續在其MCU或SoC添加邊緣AI功能。此外，新創企業Halio、EdgeQ、Graphcore皆以AI晶片為主打。整體而言，若以區域來看，歐美大廠聚焦加速AI運算效能，但最積極發展AI晶片產業的則屬產官學三方皆支持的?心，代表性廠商包含地平線、華為旗下海思等代表；台灣則由產業聯盟領頭與聯發科和耐能等重要廠商。

（一）中國產官學助力，2023年AI晶片產值估將逼近35億美元。

AI產業是中國發展重點之一，其輔助政策如2017年《新一代人工智能發展規劃》、《2019年促進人工智能和實體經濟深度融合》，至「十四五」與「新基建」，都將AI視為未來關鍵國家競爭力。各大廠也因此陸續跟進，如百度發布AI新基建版圖著眼智慧雲伺服器；阿里宣布未來至2023年將圍繞作業系統、晶片、網路等研發和建設，騰訊則聚焦區塊鏈、超算中心等領域。

產官學研加重AI的發展力道也反映於AI晶片上，ASIC（特殊應用基體電路）廠商比比皆是。其中，AI晶片布局物聯網領域的廠商眾多，包含瑞芯微、雲天勵飛、平頭哥半導體、全志科技等，主要面向雲端運算、行動通訊、物聯網與自動駕駛四大領域。其中，物聯網領域進一步聚焦於智慧家庭、智慧交通、智慧零售與智慧安防部分，執行語音、圖像、人臉與行為辨識等應用。若進一步聚焦於邊緣運算領域，則以地平線、寒武紀、華為海思、比特大陸、鯤雲科技等最為積極。整體而言，TrendForce預估，中國AI晶片市場有望從2019年13億美元增長至2023年近35億美元。

綜觀中國AI晶片發展，雖有中美貿易摩擦導致設計工具、製造封測等環節較受限制，且開發成本始終居高不下，然而，藉由產官合作以及中國內需市場需求動能，仍能有效支撐該產業成長。若以邊緣運算來看，鑒於AIoT市場持續茁壯，特定應用的ASIC將是重要發展趨勢，尤以汽車、城市與製造業來看，相關場景應用如人身語音行為辨識、人車流量辨識、機器視覺等需求皆相當明朗，預期也將成廠商中長期發展主軸。

（二）台灣人工智慧晶片聯盟積極整合，監控與機器人為邊緣AI應用兩大方向。

台灣廠商聯發科和耐能同樣結合邊緣運算與AI兩技術作策略布局，就整體產業而言，2019年由聯發科、聯詠、聯電、日月光、華碩、研揚等廠商共同組成的台灣人工智慧晶片聯盟（AITA）發展迄今已越趨成形，各關鍵技術委員會（SIG）亦訂定短中長期發展目標。

邊緣AI發展則由AI系統應用SIG推動，其第一階段至2020年著眼半通用AI晶片發展與智慧監控系統應用平台的裝置端推論，2021年則聚焦以裝置端學習系統參考設計，以及軟硬體發展平台的裝置端學習為主，並規劃在2023年能以多功能機器人為主體，發展多感知人工智慧和智慧機器人AI晶片發展平台。

換言之，藉由業界在智慧裝置、系統應用與AI晶片的串聯，短期至2022年都將是台灣邊緣AI大力發展階段，並朝智慧監控、多功能機器人深化，預期此也將帶動系統整合的凌群、博遠，終端設備的奇偶、晶睿碩，以及晶片設計的聯發科、瑞昱等邊緣AI商機；但相較中國廣大內需市場，台灣仍需藉由打造讓晶片廠和系統商充分整合的互補平台，以利降低晶片開發成本，並從其中尋求更多可供切入的大廠產業鏈。

附圖：2019～2023年中國AI晶片市場推估
AI於IOT流程主要著眼數據處理與分析之效
台灣人工智慧晶片聯盟系統應用SIG發展架構

資料來源：https://www.chinatimes.com/newspapers/20210502000153-260511?fbclid=IwAR0zlvUv8MKpcHrbgpa3xRAFaQXaxZuep9TCeZ-75myILNjuDV4SWEIdKZ8&chdtv