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佈署 IoT Edge 和霧運算技術以開發智慧建築服務

2021年2月19日 星期五

《3S MARKET》這篇報導把物聯網的架構與實作，描寫的非常詳細，雖然在建築的細節上描述不多，但報導中也提及這是個實際驗證，可適用在很多的場域。不知道，有多少人真正看得懂？當然，連這篇都看不懂的人，就別說他真正了解物聯網、Edge 與 Cloud。

事實上這篇報導的描述不難了解，真正物聯網與邊緣運算的挑戰，是在實作。實作真正面臨的，是這些數據處理、融合、分析上的完整度，還有 —— 找到實作的場景！

摘要

基於 SoC 架構的嵌入式系統的進步，使許多商業設備的開發變得足夠強大，足以運行操作系統和複雜的算法。這些設備整合了一組具有連通性、運算能力和成本降低的不同感測器。在這種情況下，物聯網（IoT）的潛力不斷增加，並帶來了其他發展可能性：「事物」現在可以增加數據源附近的運算量；因此，可以在本地系統上，佈署不同的物聯網服務。

這種範例稱為「邊緣運算」，它整合了物聯網技術和雲端運算系統。邊緣運算可以減少感測器與中央數據中心之間，所需的通信頻寬。此方法需要管理感測器、執行器、嵌入式設備，和可能不連續連接到網路的其他資源（例如智慧手機）。這種趨勢對於智慧建築設計非常有吸引力，在智慧建築設計中，必須整合不同的子系統（能源、氣候控制、安全性、舒適性、使用者服務、維護和營運成本）以開發智慧設施。在這項工作中，分析和提出了一種基於邊緣運算範例的智慧服務設計方法。

這種新穎的方法，克服了現有設計中與服務的互操作性，和可伸縮性有關的一些缺點。描述了基於嵌入式設備的實驗架構。能源管理、安全系統、氣候控制和資訊服務，是實施新智慧設施的子系統。

1. 簡介

建築自動化系統使用開放式通信標準和介面，可以整合多種不同的建築控制規則，例如供暖、通風、空調、照明和百葉窗、安全功能和設備。但是，現有建築物通常不具有這些系統。

通常，每種安裝類型都提供特定的服務：供暖通風和空調（HVAC）控制氣候服務，攝影機和感測器提供安全服務等。僅當設計能源管理系統時，不同的子系統相關，但僅透過以下方式，連接建築物的能源管理系統。能源管理服務，集中在專用軟體中。

對於使用者和維護技術人員來說，提供不同服務的不同製造商，發現很難整合新的服務和功能。自動化建築將用於控制和數據採集的軟體，與工業協議和介面整合在一起。此外，將新服務整合到這種解決方案中並不容易，這取決於已安裝軟體的開發。

這些工業發展還為能源管理，提供了雲端連接解決方案和智慧服務。這些服務，也在集中式電腦系統中開發。數據被傳輸到這些系統或雲端進行分析。本文提出使用佈署在物聯網（IoT）技術中的邊緣和霧運算範例，主要有兩個目的：

A. 在自動化和非自動化建築物中，促進新的智慧和可互操作服務的整合（整合）。

B. 允許在建築物的所有子系統之間，分配智慧服務（互操作性）。

透過該建議，可以促進建築物子系統之間的關係。它還促進創建新的智慧服務（例如，新的分佈式智慧控制算法；使用電源管理捕獲的數據，來檢測人類活動；捕獲設備連接的模式辨識，運算可再生電力預測，在安全服務中使用電力數據等）。在這項工作中，我們設計了一個中間軟體的體系結構，該體系結構具有兩個主要層，這些層基於嵌入式設備、IoT 通信協議和硬體支援，來開發人工智慧算法（圖1）。

為了實現這一目標，我們在建築物的設施中添加了兩個概念等級：邊緣節點和霧節點。每個等級都有不同種類的設備和功能。我們佈署並實現了基於層的中間軟體的體系結構，以對模式進行實驗。

本文的組織結構如下：第 2 節回顧了智慧建築技術，建築物中的 IoT 佈署以及邊緣運算範例。第 3 節提出了一種在建築物（自動與否）中佈署邊緣和霧運算範例的方法。第 4 節介紹了進行的實驗。最後，第 5 節介紹了結論和未來的工作。

2. 相關工作

本節介紹與這項工作相關的主要研究領域。首先，我們在分析雲端運算層之後，回顧了基於邊緣運算範例的資源和服務供應。最後，我們研究了實現智慧建築的技術，並在最後的小節中，總結了先前研究的貢獻。

2.1. 邊緣運算資源和服務供應

最近，網路在兩端被標記為「邊緣」和「核心」，以查明處理發生的位置。邊緣端靠近數據源和使用者，核心端由雲端伺服器組成。透過這種方式，邊緣運算範例將運算推送到 IoT 網路的邊緣，以減少數據處理延遲，和發送到雲端的數據數量。基於雲端的後端，可以處理對時間不太敏感，或源設備本身不需要結果的處理請求（例如，物聯網網路狀態下的大數據分析）。

在邊緣運算資源供應方面，正在進行的 Horizo​​n 2020 RECAP 項目，提出了一種整合的雲端 - 邊緣 - 霧端架構，目的在解決應用放置、基礎架構管理和容量供應。雲端/邊緣基礎架構監控功能豐富了應用，基礎架構和工作負載模型，這些模型又被回饋到優化系統中，該系統可以協調應用並持續配置基礎架構。

徐等人進行的研究。 提出了一種用於邊緣運算的實用感知資源分配方法，稱為 Zenith。借助 Zenith，服務提供商可以與邊緣基礎設施提供商，建立資源共享合同，從而允許延遲感知資源調配算法，以滿足其延遲需求的方式，來調度邊緣任務。

邊緣節點資源管理（簡稱 ENORM），是管理邊緣/霧節點資源的框架，可透過監控應用需求，來自動擴展邊緣節點。可以透過靜態優先等級分配，來確定特定應用的優先等級。供應和自動縮放機制，是基於線性搜索的相對簡單的實現。

當源本身是可行動的時，邊緣雲範例也是可行的。 Chen 等人研究了行動設備向邊緣節點（特別是在無線電接入網路邊緣）的智慧運算分流。在這項工作中，作者提供了任務卸載算法，將分佈式運算卸載決策表述，為多使用者運算卸載功能。在同一項工作中，Wang 等人研究了聯合協調卸載任務，到多個邊緣節點的問題，並提出在邊緣等級引入及准入控制，以及兩階段調度方法，與傳統的最近邊緣選擇方法相比，改進了卸載性能。

2.2. 雲端運算服務配置

就社會和行業採用資訊技術而言，雲端運算範例是最具創新性的策略之一。提供的優勢提高了效率，並降低了成本，同時提供了可透過 Internet，普遍存取訪問的按需 IT 資源和服務。

當前，雲端運算服務種類繁多，甚至如何提供，這是一個受到廣泛研究的主題，正在提出許多的方案。甚至有評論總結了雲端運算範例的相關研究。

本小節介紹了有關以下問題的先前工作，這些問題與本手稿的主題有關：（i）安全性； （ii）服務品質（QoS）； （iii）提供邊緣服務。

（i）安全是雲端運算中一個具有挑戰性的問題。雲端服務位於應用環境之外，並且超出了防火牆的保護範圍，因此，需要附加的安全層。另外，邊緣和霧運算應用的行動性和異構性，使得難以定義單個過程。因此，需要一種分佈式安全策略。

此外，必須有一個標準化的環境，才能正確解決此問題，並指定霧運算和邊緣設備，如何相互協作。網路邊緣上的多個霧節點之間的敏感數據通信，需要資源受限的事物的輕量級解決方案。另一個與安全性相關的問題是數據位置。在雲端中運行數據分析是很常見的。因此，關於數據安全或隱私的公有雲與私有雲的爭論就出現了。

（ii）分配給雲端應用的資源，通常是根據合同規定的服務水準協議（SLA）所設置的。但是，實際上，由於偶爾執行大量事務，而導致分配的基礎結構飽和，可能會出現瓶頸。為了解決此問題，可以在資源可用時，動態擴展雲端基礎架構。當前，最具創新性的趨勢，目的在建構自動 SLA 合同合規系統。在 Faniyi 和 Bahsoon，以及 Singh 和 Chana 進行的研究中，可以找到與品質服務管理相關建議的詳盡綜述。考慮到這一點，提出了幾種策略來預測，應用的資源需求和 QoS 的要求。最近的工作試圖將安全性和 QoS 問題結合起來，以提供全面的性能指標。

（iii）最後，濫用雲端服務，是該領域的另一個問題。物聯網環境是霧和邊緣設備不斷加入或離開，動態的執行前後關聯。因此必須在網路邊緣提供彈性的服務。為此，在網路的可用設備之間，共享應用工作負載，可以為高階運算應用提供靈活性。提出了可靠的服務供應方法，來為系統提供更高的彈性，並提供靈活和優化的雲端服務。

在本主題中，將雲端框架和中間軟體技術，設置為與雲端層，以及具有不同介面操作系統，和體系結構的設備之間，進行通信的平台。

2.3. 物聯網在建築服務工程中

物聯網開發為在建築物上，開發數位服務提供了新資源。建築物中常見的物聯網應用，包括節能的過程環節、維護改進、雜務自動化和增強安全性。由於全球變暖，建築物的節能是一個重要的課題。

物聯網技術引入智慧建築，不僅可以減少本地溫室氣體排放，還可以將減少溫室效應擴大到更大的領域。目前，物聯網還被用於建築領域，以協助設施管理。物聯網使營運系統能夠提供更準確和更有用的資訊，從而改善營運，並為房客租戶提供最佳體驗。有基於物聯網的建議，這些建議顯示建築系統，如何與雲端進行通信，並分析所獲取的數據，以開發新的業務見解，從而能夠推動真正的增值和更高的績效。

實驗研究顯示，物聯網平台不僅可以改善，工業能源管理系統中實體的互連性，而且可以降低工業設施的能源成本。 FacilitiesNet 表示，建築物聯網（BIoT）正在推動我們獲取資訊，彼此互動和做出決策的方式發生重大轉變。BIoT 不僅與連接性或設備數量有關，而且還與交付實際和相關結果有關。當前，有很多基於物聯網的智慧家庭應用的例子。

然而，智慧設備或「物」，僅僅是連接到網路的設備或嵌入式系統。增值來自設計協調系統，和提供智慧服務，以提供實際收益的能力。這些特徵基本上，取決於對不同類型連接事物的異質性，及其互操作性的管理，並取決於數據處理提供的情報潛力。

Tolga 和 Esra 進行的研究得出的結論是，就智慧家庭系統中的軟體和硬體而言，物聯網技術尚未變得穩定。原因之一，有可能是物聯網技術仍處於發展階段。McEIhannon 所撰寫有關物聯網應用的邊緣雲和邊緣運算的未來，其評論得出了類似的結論。這篇評論提到概念和發展，目前還處於早期階段，從學術和行業的角度來看，許多挑戰都需要解決。

物聯網帶來了新的機會，但許多企業仍在尋求了解和分析，其將如何影響，並與現有的 IT 結構和管理策略整合。為此，必須創建專門的使用模式和技術，來彌合這一差距。

2.4. 發現

以下結論闡明了這項研究建議的新穎之處：

雲端運算作為「實用」的一般概念，非常適合智慧家庭應用的常規需求。但是，在某些情況下，將所有運算都移到雲端中，是不切實際的。

邊緣計算作為一種計算範例而出現，可以在物聯網設備生成的數據附近執行計算。這種範例可能有助於滿足最新應用的安全性和 QoS 的要求。

當前，控制子系統的高級建築設施，通常使用 Internet、IoT 協議和 Web 服務。專有系統是使用標準的 Internet 通信協議設計的，用於管制和監控。先前的工作顯示，基於無線感測器網路、Web 介面和工業控制模式，用於氣候控制、電源管理或安全性的控制系統，使用不同的監視和控制技術。監控應用分析，得自監控和數據採集系統中的這些子系統。對於不同的子系統，有不同的解決方案。考慮到上述情況，本工作中提出的模式，引入了以下新穎元素：

A. 介紹了一種分層架構（整合了邊緣和霧端等級），以及提供子系統之間互操作性，以及在建築物控制中開發智慧服務的方法，該方法使用了邊緣和霧端範例，這些範例將 IoT 協議整合在一起，並在本地 Intranet 中操作 AI 技術，讓雲端服務的通信層，完善了該層的架構。

B. 介紹了一種基於使用者為中心的方法，用於在互操作性需求下設計、驗證和改進新服務。

C. 該提案允許使用可以在已建的建築物中，實施的非專有硬體和軟體系統。

3. 計算模式設計

建築物中的設施子系統分為有照明、氣候、能源、安全、警報、電梯等。在自動化建築中，這些子系統由專門的控制技術控制和監控。在非自動化建築物中，不存在這些服務，並且子系統透過電子和電氣方式進行控制。在這兩種情況下，所有子系統都為建築營運，提供必要的服務。

從邏輯上講，每個子系統都在其場景中起作用，並且不能與其他子系統互操作。嵌入式電子控制器和連接的不同感測器，可以使每個子系統自動化。這些服務都是基於直接反應性控制規則。除了嵌入式控制系統和感測器之外，通信技術（基於 Internet 協議）和新的行動設備還為開發管制、監控和數據訪問服務，提供了新的可能性。

在智慧型動設備上開發，並連接到 Web 伺服器的人機介面和專用應用，是近年來已實現的服務的範例。每個子系統中的專家（氣候、安全性、電源等），都具有可以轉換為專家規則的知識。這些規則被轉換為用於管理、維護、控制、優化和其他活動的控制算法。這些規則是可以，在可程式設備上編程和實現的。但是，它們是靜態的，不會在出現新情況時發生變化，並且不能互操作，也無法適應每個安裝的特性。

例如，氣候或安全專家決定，如何使用標準啟動條件，來配置每個子系統。每個控制規則僅在一個子系統（此範例中為氣候或安全性）中工作，因此，這些子系統之間沒有互操作性。考慮到這種情況，提出的模式有助於並允許，基於不同子系統的互操作性，來整合新的數位服務，並將人工智慧（AI）技術的新服務，引入當前設施。

例如，諸如電梯控制的設施，可以用於安全服務或建築能源管理服務。氣候控制設施，可以與安全子系統整合在一起。整合到模式中的天氣預報軟體系統，可以由能源管理服務，或建築物空調服務使用。

目的是讓每個子系統中的專家，參與設計整合服務，並將所有子系統轉換為可互操作的系統。該模式會開發自動規則，並允許在考慮安裝行為本身的情況下進行決策。該模式基於一個過程，該過程包括四個開發階段（圖2）和分為不同級別的硬體 - 軟體體系結構（圖3）。該體系結構的主要等級，是邊緣等級和霧等級。這兩個層次介紹了在建築物中，應用物聯網技術的新穎性。下面介紹了模式的各個階段（分析、設計、實施和啟動）。

．分析：在此階段確定了不同的專家使用者（氣候、安全、電力、水、能源、管理人員，以及資訊和通信技術（ICT）技術人員）。諮詢專家使用者，以指定需要控制的主要過程。資訊通信技術專家作為整合環節，參與了這一過程。第一種方法產生了設計控制規則，和潛在服務所需的事物（對象）。在此階段，使用以使用者為中心的方法，並捕獲子系統的需求。

．設計：我們提出了一個三層架構（邊緣、霧端和雲端），如圖 3 所示。

．實施和數據分析：在此階段中已安裝和整合了子系統。服務基於每個子系統中的規則，分析事物（對象）生成的數據，以設計基於機器學習的服務。

．啟動：最初，在每個子系統的監督下制訂專家規則。然後，使用回饋過程安裝規則。最後，透過人工智慧技術，可以推斷出自動的和經過調整的規則。

3.1. 分析與設計

專家使用者對此過程，進行不同的審查。以使用者為中心的技術，用於設計整合流程。目的是獲得所需的所有事物（對象），它們之間的關係，以及潛在的服務。一旦指定了事物（對象）和服務，就必須關聯通信協議和控制技術。選擇了物聯網協議和嵌入式控制器；提出了人機介面；指定了邊緣層和霧層及其功能；分析專家規則和智慧服務。最後，提出了維護和操作方法。所有這些任務在專家技術人員，和資訊技術專家之間共享。

結果是事物的定義，它們之間的關係，以及與邊緣和霧層的交互作用。該過程中代表了建築物的所有子系統，數據感測器、執行器、控制器、規則和過程經過設計，可以整合所有子系統。數據集、對象和設備，由物聯網概念表示。事物由具有狀態和配置數據的實體，和前後關聯組成。事物數據位於霧和邊緣節點中，儲存的不同配置中的關聯性。

事物以數據向量表示：[ID、類型、節點、前後關聯情境]。

– ID是辨識碼。

– 類型可以是感測器、執行器、變量、過程、設備、介面、數據儲存，或可以在 IoT 生態系統中寫入、處理、通信、儲存或讀取數據的任何對象。

– 節點指定建築物子系統、功能描述、層類型（邊緣、霧端、通信或雲端）、IoT 協議和時程存取訪問。

– 前後關聯表示在 IoT 生態系統中，用於發布或讀取數據的時間、日期、位置，與其他事物的關係、狀態和訪問頻率。

表 1 是由事物（[ID、類型、節點]）。所有事物都可以訪問配置文件（CF），以了解如何使用可用數據，以及如何使用適當的訪問權限配置新數據。前後關聯數據位於內建記憶體，或是靜態儲存。使用定義的事物，設計不同的控制規則。這些控制規則是分佈在連接到網路的不同嵌入式系統中，控制過程的一部分。事物表示佈署在安裝的不同子系統中，所有的可用資源。在此等級上，設計師對所有事物進行分析、指定和關聯。基本控制算法是使用此資訊實現的。配置關聯性允許層和設備之間，所有事物的互操作性。

在此階段的另一級設計，必須提出物聯網管理中，使用的節點要求和規範。設計的流程和服務，將在邊緣或模糊節點中實施。必須指定每個節點，以確定其內部功能、通信及其服務。在獲取數據的地方，開發了智慧和處理能力。邊緣和霧層的節點，位於數據感測器、執行器和控制器附近。本文提出的方法，使用具有兩個功能的兩層（邊緣和霧端）。每一層都可以佈署互連節點的網路，以促進互操作性。

邊緣和霧層的功能是：

邊緣層功能：在連接感測器/執行器的嵌入式設備上，開發的控制軟體。某些 AI 算法可以安裝在邊緣節點上。中央處理器（CPU）和計算資源有限。安裝了通信介面，以允許在本地網路中進行整合。

霧層功能：局域網級別的通信、AI 範例、儲存、配置關聯性和監控活動。霧節點透過處理、通信和儲存，來處理 IoT 的Gateway、伺服器設備，或其他設備中的數據。在此等級實施本地、全球的整合服務。利用這些節點的硬體、軟體和通信功能，開發了基於機器學習範例的算法。霧層設備還可以在很少單位的設施或服務中，執行邊緣節點功能。

透過這兩個等級，可以優化建築設施，以獲得不同子系統之間的整合和互操作性。

表 1 顯示了每件事與關聯性配置，和節點規範的關係。節點標識其所屬的子系統（控制、能源、氣候等），層（霧端、邊緣、通信和雲端）及其執行的功能。

3.2. 架構設計

在分析和設計階段，獲得對象（事物）及其關係。規範和要求用於實現每個層。實施取決於提供所需功能的設計，和現有技術（硬體、通信和軟體）。在此階段，開發了一種適合現有設施的體系結構。物聯網協議提供互操作性，而 AI 範例則提供了適應性和優化性。邊緣運算節點用於控制設備，霧運算節點安裝在本地網路節點上。這些等級為配置、安裝和運行新流程，提供了強大的資源。

物聯網協議，傳達所有子系統數據。每個子系統由對象/事物（虛擬等級）組成，安裝為可連接的感測器/執行器/控制器設備（硬體等級）。

物聯網通信中，針對建築場景建立的要求是：標準協議、低功耗、易於存取訪問和維護、支援整合新模組，非專有硬體或軟體，以及低成本設備。

MQTT 協議，是目的在用於提供整合和互操作性資源，異構通信場景的主要物聯網協議之一。該協議被提議作為感測器、執行器、控制器、通信設備，和子系統之間的通信範例。

MQTT 協議的一些主要功能，在不同的著作中有所顯示，這使其特別適合於這項研究。他們之中有一些是：

．它是針對資源受限的場景開發的發布 - 訂閱消息協議。

．它具有低頻寬要求。

．這是一個非常節能的協議。

．編程資源非常簡單，使其特別適合於嵌入式設備。

．具有三個 QoS 等級，它提供了可靠和安全的通信。

MQTT 開發了無所不在的網路，該網路支持 n-m 節點通信模式。任何節點都可以查詢其他節點，並對其進行查詢。在這些情況下，任何節點都可以充當基地台的角色，能夠將其資訊傳輸到遠端處理位置。無處不在的感測器網路（USN）中的節點，可以處理本地數據。如果使用 Gateway，則它們具有全局可訪問性；他們可以提供擴展服務。

節點（邊緣或霧），可以具有本地和全局存取訪問權限。這些設施具有不同的可能性和益處。本地數據處理，對於基本過程控制是必需的，而全局處理則可用於模式檢測和資訊生成。從這個意義上講，擬議的平台使用了組合功能：連接到 IoT 雲端服務，本地網路區域上不同的 USN。在這種情況下，運算層（邊緣或模糊等級）將用作控制流程和雲端服務之間的介面。該層可以在與雲端進行通信之前，進行處理數據。

實現邊緣和霧端運算節點需要執行三個操作：

．連接和通信服務：所有設備必須在同一網路中，並且可以互操作。所有感測器和執行器都可用於開發服務。此活動的一個示例，是在 Internet 上遠端讀取建築物的電源參數、環境條件和開放的天氣預報數據。此活動中應實現其他功能，例如連接的安全性、可靠性和互操作性。

．嵌入式設備（邊緣運算層）中的控制算法和數據處理：在此活動中，這些設備中實現的基本控制規則和數據分析服務，可以開發新功能。此階段可以應用於數據過濾、運算氣候數據或分析功耗、直接反應控製，或使用模式辨識技術檢測事件。

．Gateway 節點（霧運算層）上的高階服務：此等級使用和管理 AI 範例，和 IoT 通信協議。霧運算節點對數據執行智慧分析，對其進行儲存，過濾並將其傳遞到不同等級，以糾正較低級別的新控制措施，或者生成雲端中服務感興趣的資訊。此階段的應用示例，包括分析新模式、預測用水量，或功耗、智慧檢測和其他預測服務。

3.3. 測試與回饋

在測試階段使用標準方法，邊緣和霧層提供不同的功能。提出了針對不同子系統的機器學習模式，並且可以將其安裝在邊緣或霧節點上。必須執行以下操作，來測試機器學習應用：

A. 定義和捕獲數據集：必須辨識、捕獲和儲存主要變量。在不同的建築子系統中，過程數據集是由連接到邊緣層的感測器捕獲的數據。使用通信協議監控和儲存數據集。一個案例是電表，該電表在配電盤中連接到嵌入式設備（邊緣節點），該嵌入式設備傳送電力數據，以在霧節點設備中儲存和處理。

B. 訓練數據集和形式辨識模式。先前數據集的一個子集，用於訓練不同的模式。評估針對從未用於訓練的數據測試模式，此過程的結果已由專家使用者驗證。目的是獲得一組代表性的結果，以了解模式在現實世界中的表現。

C. 實際場景中的驗證：必須在邊緣和霧節點上，實施新的服務和控制算法。這些模式具有用於分析數據，實施特定模式，並使用結果開發最佳參數的算法。在此階段，可以修改或進行改善模式。

D. 用統計術語和模式演變，得出測試結果：基於 AI 算法的模式而將產生近似值，而不是精確的結果。分析應用結果以確定置信度，並允許模式演化。該活動支持開發新的 AI 服務，或對已實現的算法進行修改。有監督的自動更改，是維護和改進系統的過程。此階段的過程，包括所有模式層。

建議對使用邊緣和霧，任何的安裝進行這些活動。如前所述，該模式既可以安裝在既有舊的建築物中，也可以安裝在新建築物中。對於新建築設計，基於建議模式的安裝更易於整合。此外，可以提供的服務的潛力，也使其對於既有建築物具有吸引力。

4.在建築子系統中，實施智慧服務

該模式在預先存在的住宅建築物上，進行了測試。設計和實施電源管理、管制和監控服務。物聯網協議（MQTT 和 HTTP）和 ML 範例，用於建議的層體系結構。基於 KNN 的機器學習方法，和樹決策算法用於管理功耗（家用電器），和可再生能源發電（風能和太陽能）。使用房屋中的霧節點，在雲端平台上實現監控和統計數據。該節點連接到控制可再生，和家用電器子系統的不同邊緣節點。

在圖 6 中，邊緣節點，整合在先前安裝的可再生子系統中。透過邊緣層上的這種新設備、電源管理、安全控制和操作流程得以整合，並且可以與其他子系統互操作。可以設計新的智慧服務。邊緣節點將數據傳輸到霧節點 Gateway，該 Gateway 管理功耗和發電，並控製家用電器。該節點中的輸入，是可再生能源發電的數據。輸出控件是 ON-OFF 開關，用於優化發電、安全性和操作。

4.1. 分析與設計

分析了住宅建築，以設計電源管理，安全和控制服務。 在第一種方法中，所需的主要事物（對象），它們之間的關係和不同的服務，如表 2 所示。

4.2. 執行

分析房屋中的建築子系統，以整合這個執行模式層：邊緣控制、霧服務，與雲端的通信和雲端服務。 選擇了本實驗工作中使用的感測器、執行器和控制過程（事物）。 表 3 列出了使用的嵌入式設備。

家庭服務中的控制過程，需要反應時間和互操作性。人機介面、數據存取訪問和分析服務，是本地和雲端運算上的服務。上面提到的兩個需求，都使用不同的協議處理：控制/通信上的 MQTT，和雲端服務上的 HTTP（RESTful API）是用於整合，並使所有子系統互操作的 IoT 協議。在提出的該層模式中，還使用 MQTT 協議、控制、數據處理，以及使用 RESTful 協議，到雲端的數據通信，來開發機器對機器（M2M）應用。

MQTT 使用開放的消息協議，該協議可以將遙測樣式的數據（即在遠端位置收集的測量結果），以消息的形式，從設備和感測器，沿著不可靠或受約束的網路傳輸，到伺服器（BROKER）。消息是簡單、緊湊的二進制數據包，有效載荷（壓縮的標頭，比超連結傳輸協議（HTTP）少得多的詳細資訊），並且非常適合推送簡單的消息傳遞方案，例如溫度更新或移動通知。例如，消息也可以很好地用於，將受約束的或更小的設備，和感測器連接到 Web 服務。

MQTT 通信協議，使所有對象可以互操作。透過此協議實現的發布者和訂閱者模式，可以互連所有設備和事物。該通信層由安裝在霧節點上的代理設備管理。不同的發布者和訂閱者，在不同的節點上實現。安裝了一個 Gateway 設備（霧節點）和兩個嵌入式控制器（邊緣節點），來控製家用電器和電源管理。事物和流程佈署在所有節點上。

邊緣節點控制子系統，霧節點根據決策樹，以及專家定義的規則，實現 AI 範例。霧設備將數據傳輸到雲端平台，以開發儀表板螢幕，來監看子系統的狀態。

可以開發新的雲端平台服務：事件檢測、機器學習處理、統計分析等。專家使用者設計基本的控制算法。在學習和訓練過程之後，將根據專家系統的結果，對這些算法進行調整和修改。在這項工作中，目標是在不損失生產力的情況下優化資源（控制和能源）。在邊緣或霧節點中，執行不同的控製過程；分類過程和決策樹在霧節點中實現。算法以 Python 語言實現。此語言的開源庫用於不同的應用。

4.3. 佈署與測試

對於現有建築物，邊緣節點交錯插入已安裝的控制器、配電板，以及感測器和執行器中。如果在分析階段指定了新的東西（電錶、氣候和控制器），則會安裝一些新的感測器/執行器。這項工作中佈署的邊緣節點具有以下優點：

．請勿干擾先前的安裝操作。

．他們使用新的專家規則和自動規則，引入新控件。

．他們測試和重新配置，在分析、學習和測試驗證中，設計更新的專家規則。


圖 7. 佈署在配電盤中的節點。 使用 IoT 協議通信，在不同節點中開發數據捕獲、控制算法、數據分析、儲存和通信服務

在電力管理過程中，專家使用者根據電力消耗、發電量、消耗負荷曲線、氣候數據和氣候預測數據，對具有選定流程的時間表，進行可程式處理。邊緣節點捕獲數據，並將其發送到霧節點。

霧節點處理室內和室外環境的日記數據，以及天氣狀況。霧節點還可以捕獲其他感測器數據。對房屋中的這些數據消耗和生成方式，進行檢測和分類。消費和發電結果，作為數據添加，以便與儲存的數據一起進行分析。可以使用機器學習方法開發，作為家用電器或人類活動檢測的智慧服務（圖8）。

4.3.1. 機器學習：數據捕獲過程（邊緣節點）和家用電器分類（霧節點）

連接在主配電盤中的電表，用於捕獲數據，並使用標準的 K 近似值，最近鄰（KNN）分類算法，來開發形式辨識模式。 KNN 是機器學習系統中最常見的方法之一。電表捕獲電流；如果連接了新的家用電器，則電流數據會更改。不同的家用電器具有不同的變化等級。

用於辨識家用電器的不同模式的主要變量，是連接時的電流水準差異。數據捕獲過程流程圖（圖9），顯示了在邊緣節點中實現的算法，以捕獲預處理並傳遞電力數據。

在此過程中，監督階段使用訓練數據集。接下來，真實場景中的驗證，將測試分類模式。家用分類設備將用於不同的服務：人類活動的辨識、負載控制、可再生能源管理、空調、安全性等。在訓練階段，已捕獲了不同的家用電器開機，以獲得一組形式。每個家庭都有一個矩心向量，將用於分類過程中的檢測。如上面所示的算法所示，分類器處理將產生連接時的電流數據作為輸入。KNN 分類過程流程圖（圖10）描述了 KNN 方法，它在霧節點中實現。

4.3.2. 可再生電源管理。控制電力自耗的決策樹

每個建築物都有不同的需求曲線，以及在接入電網方面的特定情況。為此，整合和可互操作的設施，可以實施適用於每種情況的不同解決方案，從而提供對太陽風資源的最佳管理，優化電源效率，簡化管理流程，並實現最高的成本節省。當可再生能源超過消耗的能源時，在使用 AC 耦合到電網的設施中，會出現問題。

在實驗工作中，太陽能在一天的中央時段的能量，大於所消耗的能量（圖11）。但是，在分析了消耗曲線之後，可以在這段時間內連接負載，以避免注入電網。可以透過設計一種算法，來滿足這一要求，該算法可以預測，何時發生此事件，以自動連接不同的負載。利用所有感測器和執行器的整合，和互操作通信，已經開發了在不同節點中，所實現的算法（圖12）。

13. 在電源管理子系統上開發的決策樹。 它由專業使用者設計，並整合在邊緣節點上。該決策樹的目的，在優化可再生能源的使用。

4.3.3. 基於 Edge 和 Fog 節點的 Control Home

圖 14 顯示了安裝在住宅房間中的邊緣節點。 該節點可以控制四個設備（設備），並捕獲感測器數據（功耗、發電量、溫度、濕度等）。該設備可以使用 MQTT 協議進行通信。該協議允許設備之間，進行其他類型的通信：智慧手機、新邊緣節點等。圖 7 和圖 14 顯示了可以在其他建築物中，佈署的標準實現。在所有系統中，都有配電板，這些配電盤佈署了霧節點和邊緣節點，如圖所示。

4.3.4. 使用物聯網協議的雲端服務

雲端服務可以監控，透過霧節點或人機介面（HMI）訪問的數據。 IoT 協議（MQTT）從任何已連接 Internet 的設備推送數據。事件檢測、儲存統計分析等其他服務，完善了該資源的功能。提供類似服務的不同平台，顯示了商用物聯網技術的狀態：Amazon IoT、Microsoft Azure、Ubidots 和 Thingspeak，是提供 IoT 平台的公司一些案例。提供了資源以及客戶端，和 IoT 平台之間的應用程式介面（API）通信，以便可以使用它們。

用於設計儀表板監控和管制的 HMI 資源，是這些平台上的主要實用功能之一。霧節點使用雲端 API 傳達數據和資訊，可以實施其他控制服務。在這些雲端平台上，預先建構了用於監控數據的儀表板設計。使用 API​​ 實用功能，霧節點中的過程處理，會將數據發送到每個儀表板。API 文件指定了在設備、IoT 平台和 Mobile-Alerts Cloud 之間，交換數據的結構，以及用於加速項目的代碼案例和形成資料庫。

圖 15 顯示了在 Ubidots 雲平台上，設計的儀表板。Ubidots是本實驗工作中使用的物聯網平台。該模式可以在實現這些協議的層，和平台中使用不同的標準協議。圖 16 顯示了在雲端平台中，IF 變量 THEN 動作的事件配置。大多數物聯網平台，都提供此功能。

5. 結論

為了設計物聯網系統，越來越多地提出邊緣霧模式。但是，每個範例都提供特定應用領域的解決方案。不同子系統之間的整合和互操作性，可以改善這種情況，並提供更好的服務。這項工作的主要目的，是透過提出一種基於邊緣層和霧層，兩層體系結構的運算模式，來解決這個問題。透過這兩層，可以基於使用邊緣或霧節點中，嵌入式的設備捕獲數據所產生的新型有用資訊，來設計和開發新服務。這些節點使用雲端平台和 IoT 協議（例如 MQTT）。

MQTT 是作為不同層（霧 – 邊緣 – 雲）之間提出的通信協議，並進行實驗的。雲端平台用於開發儀表板的面板資訊和 Internet 上的新服務，例如控制、儲存和通信事件。該平台可用於透過 API，交付不同的服務。

該模式可以在現有建築物和新建築物中，開發這些服務。在這種情況下，要求每個子系統中的專家和專業人員，參與新服務的設計。

為了測試該模式的功能，並顯示如何在實際設施中，實現該模式，在住宅中進行了一項實驗性工作。在此霧和邊緣節點前後關聯中，描述了實現的幾個範例。開發了模式辨識和決策樹方法，以展示人工智慧在設計 IoT 解決方案中的潛力。已安裝服務的結果顯示，邊緣和霧節點佈署，產生了預期中整合和互操作性的好處。

提出的工作演示了，如何將邊緣和霧範例，整合到可以增強其優勢的新架構中，從而擴展了應用領域。該體系結構的主要科學貢獻，是整合、技術的互操作性，及其為開發 AI 服務提供的設施的範例。所有這些改進，都在已開發的實驗的不同示例中顯示。具體的優化和改進，將在以後的工作中進行。此外，使用機器學習平台，和 AI 範例的新控制規則，將確保可以創建和改進新的智慧服務。

附圖：圖1.自動建構子系統和資訊技術環境。
圖2.基於使用者為中心關係的模式。
圖3.通信架構。 每個等級都有不同的功能。 提出了兩個通信等級：IoT（使用消息隊列遙測傳輸（MQTT））和 Web（使用代表性狀態傳輸（REST）協議）。這些協議的層，涵蓋了已建立的整合和互操作性要求。
圖4. 在建築物的現有設施上實施的邊緣霧架構示例：邊緣節點是較低的層次，必須與安裝的設備進行新連接。互連所有子系統的霧節點，是透過整合連接到邊緣節點的新設備來實現的。邊緣和霧節點，可以佈署在所有建築物子系統中。
圖5. 住宅建築中的第一個實驗工作。
圖6. 整合在先前安裝的可再生子系統中，邊緣節點的示例。 該節點可以使用新算法控制 ON-OFF 開關，以管理發電過程，以及通信和監控電源數據。
表1.事物示例描述。寫入 ID、類型和節點數據，以配置 XML 文件。配置關聯性儲存在霧節點中。
表 2. 實驗工作中的分析和設計要求。
表 3. 實驗室內使用的嵌入式設備。
圖 7 顯示了分佈在配電板上的節點（邊緣和霧狀）。在此節點中，設計並安裝了功率計、ON-OFF 開關控件和 AI 服務。
圖 8. 佈署的智慧電源功能。在霧節點中實施的分類過程，可用於檢測電連接和人類活動。可以使用 IoT 通信實現其他服務
圖9. 邊緣節點中捕獲，並預處理的用電量數據；MQTT 協議用於通信數據。另外，其他節點可以使用捕獲的數據，來提供其他智慧服務，佈署了整合和互操作性。
圖10. 分類過程。處理捕獲的電數據以檢測家用電器連接。可以使用 IoT 協議整合，來設計其他智慧服務。
圖11. 該圖顯示了實驗工作中的消耗和生產數據。 在自儲存的電力自備設施中，沒有儲存並且沒有注入電網，所產生的能量必須即時使用，並且不得超過所消耗的能量。 能源經理必須預測此事件，並提前連接電荷。
圖 12. 用電自耗設施中的可再生電源管理。
圖 13 是在電源管理子系統中，開發的算法的示例。 可以在邊緣節點上安裝此過程。該節點獲取氣候數據預測，並預測系統是否可以在不儲存的情況下，使用可再生能源。
圖14. 佈署的邊緣節點。該節點可以使用新算法，控制 ON-OFF 開關，並可以在每個房間或建築物中，通信和監控感測器數據。
圖 15. 在雲平台上配置的儀表板。顯示了風力發電數據和預測風力。
圖 16. 在雲端平台上配置事件的儀表板：IF 事件 THEN 動作。 該服務顯示了，如何使用雲端訪問來控制設施。與霧節點的 Internet 通信，可以控制建築物中的不同子系統，並使用電子郵件，SMS 或其他 Internet 服務來通報事件。

資料來源：https://3smarket-info.blogspot.com/2021/02/iot-edge.html?m=1&fbclid=IwAR0uijX5WdNrfzmGjVsakFGaEsWivPgyH1zumxVr7fwvvgqtdFFTI6jJXS8

【那些年改變國人的飲食文化】
系列之一 陸續出餐
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相信不少人為講求快速、衛生
及多樣化的餐點
時常把麥當勞列入午餐最佳選項
於1984年進駐台灣的麥當勞
在衛生、迅速、營養及品質標準化生產下
為國內餐飲食品業掀起一場飲食變革
讓我們一起回顧當年的麥當勞旋風

圖片來源：聯合報
圖片日期：1984/03/12
圖說：麥當勞速食餐點自獲我國核准正式開業後，其業績像一陣龍捲風，給我國餐飲市場帶來了莫大的震撼。圖為點餐情況

#經典薯條總是讓人一根接一根
#上班族的午餐選擇
#速食王國襲捲台灣
#創新商業模式還是要與時俱進
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經濟日報社論見報全文：

在麥當勞震撼中應有的認識

麥當勞速食餐點自獲我國核准正式開業後，其業績像一陣龍捲風，給我國餐飲市場帶來了莫大的震撼。每逢用餐時間，門外大排長龍，除了現地食用外，不少顧客購買後攜出供全家享用。正由於其業績太好，國內餐飲者多大惑不解，何以這樣簡單的食品，能在國內發生這樣大的影響？究竟他的吸引力何在？他經營的秘訣何在？國內傳統食品會不會受到打擊而一蹶不振？這些問題，不僅餐飲業者關心，連政府官員、學者專家，也感到出乎意料之外，紛紛研究討論，希望能獲得合理的答案。並希望能藉此刺激國內餐飲食品業的進步。

以麥當勞所使用的原料而言，除濃縮水果汁外，無論麵包、牛肉、牛奶、洋蔥、洋芋均購之於國內。而大部分均由原已知名的廠商供應，如麵包購自「義美」，牛奶購自「光泉」等。談食品的種類，也不過是漢堡、熱狗、炸薯片等有限的幾種。談口味已屬標準化，沒有什麼變化。老實說，對於曾在美國短期或長期居住過的中國人，對於這類食品實在並不欣賞，遠不如中國傳統餐點之可口。僅是為了簡單、方便，由於果腹，不得不勉強食用而已。但何以引進到國內之後，很多人會趨之若鶩？其原因何在？

當然這裡面難免會有一窩蜂好奇的心理，要實際品嚐一下。也不能說沒有一部分崇洋心理，認為美國來的東西都是好的，因此要購食，以示洋派。但這都不是使麥當勞在營業業績上造成震撼的原因，必然另有因素存在。
衛生、迅速、營養、品質標準化，使消費者放心食用，當然是原因之一。麥當勞對衛生之講求是其主要特色。

其供應採中央廚房制度，全部統一製作，再分送門市部出售。食品離開廚房後一定時間即予廢棄，衛生絕無問題，談迅速則隨到隨買隨食，不用等候。在這分秒必爭的太空時代，顧客實在沒有太多的時間化費於等候食物的製作，這也是能投合顧客的心理因素之一。談營養，其製作是根據一定的食譜與配方，其中蛋白質、脂肪、澱粉、維生素，以及碳水化合物，均有一定的含量，能達到一般人正常營養所需。再加上簡便，這些湊在一起，自能投合多數人的需要，因而會門庭若市了。

其次在管理、營銷、市場分析方面，麥當勞亦有其特殊的作法。麥當勞在開業之前，即曾對我國市場的調查，人員的訓練，下過深功夫。由於其計畫周詳，研究深入，人員的訓練嚴格，所以開業以後能一砲而紅，絕非僅憑運氣就能收到這樣的效果的。

反觀我國餐飲業，尤其零售餐點業的經營方式又如何呢？很少人是願意化很大的費用從事市場研究與人員訓練的，認為這是小本經營，根本無此必要。在衛生方面更是一言難盡，能使用開放式廚房者為數甚少，一般廚房的衛生條件都很差。所用的餐具，如碗筷、鍋盆，難得清洗乾淨，更談不上消毒。其間所附著隱藏的細菌，祗有國人以「眼不見為淨」的心理，才敢放心食用。根據觀察，像中華路一帶的小吃店，有若干蔬菜，根本不予洗滌，即烹煮供顧客食用。而根據衛生機構的報告，若干豪華的大餐廳，甚而觀光飯店，每次清理廚房，所清理出來的老鼠與蟑螂為數驚人。以這樣的衛生條件，又如何能與重視衛生條件的外商競爭？

在營養與方便方面，中國傳統餐點亦有若干缺點，無法與麥當勞相比。中國餐點在口味上的確好吃，但無論燒餅、油條、豆漿、春捲、小籠包、餡餅、麵條，必須吃熱的，冷卻以後，不是不好吃，便是不能吃了。因此必須現做現買現吃，很難由中央廚房，統一製作供應。而在食用這些餐點時，叉必須使用碗盤筷子等工具，很難做好現成的包裝，取來就吃。這些地方，均無法與麥當勞所供應的簡單餐點相比。

因此看到麥當勞所帶來的震撼，我國餐飲零售業者，不應僅是表示困惑、疑忌，更不應自我菲薄，或自甘落後；而是應由事實的表現，虛心的檢討，研究麥當勞所以能成功的原因，我們的缺點所在。參考人家的優點，保存自己的特色，設計出一套標準化的製作程序，建立起一套科學化的管理制度，訓練從業人員，注重衛生營業。相信以國人的聰明，以及中國傳統餐點的美味，不需多少時間，一定可以「收復失地」，重建餐點零售業的聲譽。反之，如仍故步自封，落後保守，在一切講效率、講速度的太空時代，遲早會遭到淘汰的命運。

【1984-03-12/經濟日報/02版/第二版】

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[專業好文]

關於自閉症，有很多需要讓大眾瞭解的事。他們是哪裡與眾不同？以致於會有一些不一樣的行為表現。

史蒂夫 · 希爾伯曼撰寫一部自閉症歷史：《神經族》（NeuroTribes）（暫譯）。他說，「七十年來，我們對自閉症的研究都基於這樣一種認識：自閉症患者是腦損傷患者。但強烈世界理論卻告訴我們，自閉症患者察覺的太多也感受的太多。這個理論很有價值，因為我覺得『損傷說』嚴重傷害了自閉症群體和他們的家人，也誤導了科學。」

______________________
＞《神經族》書評：
http://www.nytimes.com/…/neurotribes-by-steve-silberman.htm…

＞少年卡伊的大腦
來源：譯言網／譯者：梵二

卡伊 · 馬克拉姆有些不對勁。出生後第五天的他，看著似乎比其他嬰兒更警覺。抬著頭，四處張望，他的姐姐們在出世很久後才學會這樣做。當他學會走路時，他總是處於興奮狀態，需要大人一直看著，才能保證他的安全。

卡伊的姐姐卡莉說：「他超級活躍，動個不停。」這不像男孩子活潑好動那麼簡單：當父母試圖限制他，他就會發脾氣——不僅像普通孩子那樣亂踢亂叫，還會咬人、吐口水，出其凶猛，無法控制；不僅兩歲時如此，三歲、四歲、五歲、甚至年齡更大時還是這樣。卡伊與人相處時也很奇怪：有時孤僻內向，有時卻會衝到陌生人群中，要和他們擁抱。

隨著時間的推移，事情變得更加奇怪。馬克拉姆一家都忘不了1999年的印度之行，當他們擠進人群，看人耍蛇時，當時年僅五歲的卡伊毫無預兆地衝出去，輕拍打了眼鏡蛇的頭部。

要照顧這樣的孩子，對任何父母來說，都是很困難的，但對他的父親來說，則尤其令人沮喪。身為世界頂尖的神經系統科學家之一，亨利馬克拉姆負責13億美元的歐洲人類腦計劃項目。這是一個龐大的研究，其目的是建立一個人腦的超級計算機模型。馬克拉姆比誰都瞭解人腦內部運作，但是對於如何解決解決卡伊的問題， 他感到束手無策。

「作為一位父親和一名神經系統科學家，你感到自己無所適從。」他說。 實際上，卡伊的行為——其最終被診斷為自閉症——改變了父親的職業生涯，並幫助他構建了關於自閉症的全新理論顛覆了傳統觀點。並且，讓人覺得諷刺的是，馬克拉姆的第二職業很可能在他完成他的人腦模型前取得成功。

試想一下，你來自於一個更加黑暗、靜謐的星球，現在卻進入了一個令人困惑、無法逃避的感覺超負荷的世界，是怎樣的感受？你母親的眼睛：像閃光燈。你父親的聲音：如手提鑽一般，隆隆響。每個人都覺得，那可愛的、小小的連體衣很柔軟是嗎？對你來說，簡直就像帶有金剛石磨粒的砂紙，硌得慌。那些輕柔低語、脈脈溫情如何呢？一連串噪音騷擾、無法辨認的輸入信息、刺耳的音調、篩選不掉的數據。

僅僅為了生存，你就需要善於在可怕、難以忍受的噪音中解讀所有的模式。想要保持正常，你得盡可能地控制自己，培養對細節、常規和重復事物的高度專注。在這樣的系統中，相比使人困惑，需求相悖，行為古怪的人類，特定輸入可以產生可預知輸出的系統就顯得吸引人多了。

馬克拉姆和妻子認為，這就是患有自閉症的樣子。

他們把它稱為「強烈世界」綜合症。

與當今自閉症研究界的主流觀點相反——馬克拉姆夫婦認為，自閉症行為並非因為認知缺陷。與健忘相反，自閉人群理解力強，學得太快。馬克拉姆夫婦堅持認為，當他們看似喪失理智時，事實上，他們不僅被自己的情緒淹沒，也被他人的情緒壓倒。

因此，自閉症大腦的結構不僅受大腦結構缺陷決定，還受到其固有強度影響。馬克卡姆夫婦稱，如自閉症這樣發展失常的疾病，現在影響著百分之一的人群，而他們並不都是缺乏同情心的。他們在社會交往上經歷的困難和自身古怪的行為源於他們試圖應對這個世界，而這個世界對他們來說無法承受。

經過多年研究，有一次馬克拉姆夫婦倆走訪邊遠地的南非卡拉哈里沙漠時，提出了「強烈世界」的理論標籤，而亨利 · 馬克拉姆就出生在那裡。他說「強烈世界」是卡米拉提出的；她說她想不起是誰偶然發現了這個短語。但他記得自己坐在鐵鏽色的沙丘上，看著枯草不尋常地倒向周圍，思考著無法逃避一個充斥著強烈感受和情緒的世界是什麼樣子。

他想，這就是卡伊現在經歷的狀況。他越是研究自閉症，就越認為自閉症並非記憶、情感和感覺缺陷，而是記憶、情感和感覺過度，就更加意識到他自己和他看似孤僻的兒子有多少共同點。

亨利 · 馬克拉姆個子高，有著一雙深藍色眼睛和一頭淺棕色的頭髮，散髮著不容出錯的權威氣質，這位權威人士負責一項資金充足、雄心勃勃的大型研究計劃。很難看出他和一個麻煩不斷的自閉症孩子有什麼共同點。他通常凌晨四點起床，在他位於洛桑市的寬敞公寓里工作幾個小時，然後趕去研究院，那是他人類腦計劃的研究基地。卡米拉說：「對他來說，每天睡四、五個小時就已足夠。」

馬克拉姆說他自己孩提時「什麼都想知道」，但在他中學的最初幾年基本處於「差班的倒數第一」。一位拉丁文老師鼓勵他要更加努力學習。當時他一位至愛的叔叔陷入嚴重抑鬱，在三十幾歲便英年早逝，他「每況愈下，最終放棄活下去」，自那以後馬克拉姆發生了轉變。他那時剛剛接到一項關於人腦化學的任務，促使他思考。「如果人腦化學物質和結構發生改變，那麼我也可以發生改變，如此我是誰？這是一個深刻的問題。所以我進醫學院學習，想成為一名精神病學家。」

於是，馬克拉姆進入了開普敦大學學習，但是在就讀醫學院的第四年，他拿到了以色列的獎學金。「那裡就像是天堂，」他說，「那裡有我所有夢寐以求的大腦研究工具。」他再也沒有回到醫學院，並且在26歲時與他的第一任妻子，阿娜特，一個以色列人結了婚。不久，他們的第一個女兒，里諾伊，出生了。里諾伊現在24歲。隨後又擁有了他們的第二個女兒，卡莉，現在23歲。四年之後又擁有了卡伊。

在以色列魏茨曼研究院的研究生涯中，馬克拉姆做出了他的第一個重大發現，他闡明瞭與學習能力有關的兩種神經傳導物質——乙酰膽鹼和谷氨酸之間的關鍵聯繫。這項研究是如此重要而且讓人印象深刻，尤其特別是因為它這麼早的出現在一個科學家的職業生涯中。然而真正成就了馬克拉姆的是他接下來的研究。

在與諾貝爾獎得主博特 · 薩克曼在德國的馬克斯.普朗克協會同讀博士後期間，馬克拉姆展示了腦細胞是如何「互相發射信息，互相緊密聯繫」的。自1940年起，這成為了神經系統科學的一項基本理論。但是沒有人能夠弄清楚這個過程的原理是什麼。

馬克拉姆通過測量神經元之間電信號的精確時機，證明瞭特定模式的發射將增加突觸連接細胞的聯繫強度，錯過則減弱。這種簡單的機制使得大腦能夠學習，並且無論是字面上地還是象徵意義上都能在各種經驗與感受，以及原因與結果間建立聯繫。

測量這些細微的時間差別也是一個技術上的勝利。因為開發了測量神經細胞腦電活動的微小變化所需的「膜片鉗」，薩克曼贏得了1991年的諾貝爾獎。僅僅為了修補一個神經細胞，你就必須先獲取一層大腦細胞，大概1/3毫米厚，約有6百萬個神經細胞，這層大腦細胞通常來自一隻剛被切下頭部的老鼠。

為了保持這塊組織的活力，你要把它泡在氧氣里，然後使用代腦脊髓液在實驗台上清洗它。在顯微鏡下，你要用一個極小的玻璃吸管刺穿單個細胞。這項技術與為了體外受精而將精子注射到卵子中的技術很相似，只是神經細胞比卵子要小數百倍。

這個實驗需要平穩的雙手和對細節的敏銳觀察。馬克拉姆最根本的創新在於創造了一台能同時密切觀察12個這樣細胞的機器，以測量他們的電信號和化學信號的相互作用。做過這方面實驗的研究員說，有時可能在一天之內都不能獲得一個滿意的結果——但是馬克拉姆已經是這方面的大師了。

問題出現了，他好似已經從一個事業的巔峰到了另一個巔峰——獲得美國國立衛生研究院頒發的富布萊特獎學金，在威茨曼獲得終身教職，在最有聲望的學術期刊上發表論文——然而與此同時，他小兒子腦子不對勁的事實也逐漸清晰。他每天研究人的大腦，卻不知道該如何幫助卡伊學習和應對困難。就像他今年早些時候對《紐約時報》的記者說的那樣，「你清楚地感覺到自己的無能為力。你有一個患有自閉症的孩子而你，作為一個神經系統科學家，卻不知道該怎麼做。」

起初，馬克拉姆認為卡伊是注意力缺陷/多動障礙：只要卡伊能夠移動，他就不會停下來。「他不停地跑，非常難控制，」馬克拉姆說。然而隨著卡伊的成長，他變得沈寂下來，通常沒有任何明顯的原因。「他變得更加特別，他不再過分活躍，而是變得更加行動困難，」馬克拉姆說。「情況很難預測。他會發脾氣。他會抵觸學習和任何一種教導。」

然而，卡伊也非常喜歡與人擁抱，甚至是與陌生人，這也是為什麼過了好多年他才被確診的原因之一。這樣的熱情使得很多專家排除了自閉症這種可能。經過多種評估後，卡伊才最終被診斷出患有阿斯伯格綜合症，這是自閉症的一種類型，患者會有社交困難和重復性行為，但並不缺乏語言能力也沒有嚴重智力障礙。

「我們帶他到處檢查，然而每個人的解釋都不一樣，」馬克拉姆說。作為一個珍視嚴謹的科學家，他對此非常生氣。他離開了醫學院，去探索神經科學，因為它不喜歡精神病學的含糊不清。「我對精神病學的運作方式非常失望，」他說。

隨著時間的推移，嘗試理解卡伊成為了馬克拉姆的嗜好。

這使他「迫不及待」地想要模擬大腦：他認為神經科學太零碎了，如果不把更多的數據整合在一起就不可能取得突破性進展。「對於只能瞭解大腦中的片段我會感到不滿足;我們必須瞭解大腦中的一切，」他說。「每一個分子，每一個基因，每一個細胞。你不能遺漏任何東西。」

這份迫不及待也使得他下決心去研究自閉症，他開始讀他可以拿到的任何研究報告和書籍。當時，90年代，這種情況獲得了越來越多的關注。這種診斷只被引入進了精神病學的聖經，隨後，在1980年，被引入DSM III（《精神疾病的診斷標準第三版修訂版》）。1988年，由達斯汀.霍夫曼主演的關於一個自閉症天才的電影《雨人》，使大眾開始能夠想象到自閉症不僅是一種殘疾，也是古怪的智力的一個來源。

20世紀中葉，那些黑暗的日子已經過去。在那段日子里，自閉症被認為是由冷冰冰地拒絕了他們的嬰兒的沒有愛心的「冷酷母親」造成的。然而，儘管專家現在認為這種情況是神經病學的問題，其形成原因仍不清楚。

最傑出的理論認為，自閉症的病因是大腦社交性區域出現問題，從而導致同理心缺失。這種「心智理論」的概念是在80年代，由尤他 · 弗里斯、艾倫 · 萊斯利和西蒙 · 巴倫-科恩提出。他們發現自閉症兒童很晚開發出區分認知自我和認知他人的能力，而其他兒童很早就發展了這些能力。

在一個如今很著名的實驗中，兒童觀察兩個木偶，「莎莉」和「安妮」。莎莉把一塊大理石放進籃子里便離開。她離去後，安妮把莎莉的那塊大理石放進一個盒子里。四五歲大的正常兒童可以預知，莎莉會先在籃子里找大理石，因為她不知道安妮移動了石頭。但是一些年齡更大的自閉症兒童依然會說，莎莉會先查看盒子，因為他們知道石頭在那兒。一般兒童可以不假思索地接受莎莉的觀點，且知道當莎莉離開的時候，安妮藏起了大理石，而自閉症兒童很難理解這種思維方式。

研究者把這種「心智失明」——一種觀點採擇的喪失——和他們對自閉症兒童的觀察自閉症兒童不善於偽裝聯繫在一起。自閉症兒童把精力集中在物體和方法上——玩陀螺、堆積木、記憶符號以及沈迷於像火車和計算機之類的機械物件上，而非假裝和其他人待在一起。

這種明顯的社交漠視被視作自閉症的主要特徵。不幸的是，這個理論也似乎暗示自閉症患者對他人不關心，因為他們不輕易把他人視作是可以被愛、反對和傷害的潛在對象。但莎莉 · 安妮的實驗顯示，自閉症患者很難理解其他人也有不同的這個觀點，研究者稱之為認知同理心或者「心智理論」。這不能說明他們在其他人受傷或者心情沈重時，無論在情感上還是行動上，會漠不關心。這並不是說在別人身體或情感上受傷或痛苦時他們就不在乎——從專業角度說是情感同理心——自閉症患者並沒表現出必然地缺失。

然而令人難過的是，「共情」和「同情」被融合進了同一個詞語里。自80年代起，自閉症患者「缺乏同情」的觀念深入人心。

「當我們觀察自閉症領域的時候，我們無法相信這個事實，」馬克拉姆說道。「大家會覺得他們沒有同情心，沒有「心智理論」。實際上卡伊能看透你，雖然他很奇怪。他對於你的真正意圖有著更深刻的理解。」而且他想要與社會互動。

顯而易見的想法是：也許卡伊沒患自閉症？但當馬克拉姆全神貫注查看文獻時，他確信卡伊的診斷是正確的。他學習的知識足夠讓他明白，他兒子的其他行為都是非常典型的自閉症症狀，沒有誤診的可能，除此之外也沒有別的情況可以解釋他兒子的種種舉動和嗜好。毫無疑問已被確診為自閉症患者的人，卻取得成功的故事，像是暢銷傳記作者，動物科學家天寶•葛蘭汀，作為無可非議的自閉症患者，也對自閉症患者無法理解除了他們自己以外的其他人這一觀點提出了挑戰。

1999年，在舊金山的加利福尼亞大學，馬克拉姆開始以客座教授的身份開始了自閉症的研究。他的同事，神經科學家邁克爾 · 梅策尼希，提出自閉症的病因在於抑制性神經元與興奮性神經元之間的不平衡。缺乏對衝動行為的抑制這個觀點可以解釋卡伊突然輕拍眼鏡蛇的行為。馬克拉姆從那裡開始了研究。

2000年，在奧地利舉辦的一次神經科學研討會上，馬克拉姆結識了他的第二任妻子卡米拉 · 森德雷克。他當時已經和阿娜特離婚。「當時我們一見鍾情，」卡米拉說。

她的父母在她五歲時離開了由共產黨統治的波蘭，前往西德。當她遇見馬克拉姆時，她正在馬克斯 · 普朗克協會攻讀神經學碩士學位。當馬克拉姆前往洛桑啓動了人類腦計劃時，她也開始在那裡學習。

卡米拉像他丈夫一樣，高個子，長著直長的金髮，一雙綠色的眼睛，我們在她能遠眺日內瓦湖的開敞式辦公室見面時，卡米拉上身穿著水手裝下身穿著牛仔褲。她除了在那裡做自閉症研究外，還運營著世界第四大開放式的科學出版公司，Frontiers。公司有超過35,000名科學家在做編輯和審閱人。她見我發現了她腳踝上的蜥蜴紋身，開懷大笑，那是她年輕時迷戀大門樂隊所留下的痕跡。

當我問她嫁給一個孩子有嚴重行為問題的人是否感到過憂慮時，她的回答得好像從來沒思慮過這個問題。「我早就知道卡伊面臨的挑戰，」她說，「那時，他很衝動，非常難管。」

卡伊七八歲時，他們第一次在一起度過了一整天。「我手臂上大概有一些烏青和咬痕，因為他真的很不好對付。他會突然發作，做一些有危險的事情，而你必須把自己切換到‘救護模式’，」她說，有時他會徑直走到馬路中間。「要管束他的行為很困難，」她聳聳肩，「但如果你好好待他，他通常也會好好對你。」

「卡米拉對卡伊真是太好了，」馬克拉姆說，「她更加有條不紊，可以制定清楚的規則。她幫了他大忙。像是電影里演的孩子們不喜歡繼母的情況，在我們這兒從來沒有發生過。」

在瑞士洛桑聯邦理工大學，夫妻兩人很快開始了在自閉症研究上的合作。「卡米拉和我經常討論這個，」馬克拉姆說，還說道他們兩人都對現今科學水平「倍感沮喪」，而又無可奈何。他們如今共同的興趣混雜了他們對於科學研究的動力。

他們從神經電路層面開始著手研究大腦。馬克拉姆指派他的研究生塔尼亞 · 里納爾迪 · 巴爾卡去選擇最適用的動物模型，鑒於這一研究不便在人類身上進行。

當我在那裡時巴爾卡正好也順便來拜訪了卡米拉的辦公室，那時她已經在其他的研究項目上工作了十年之久。她熱情地問候了老同事。、她在馬克拉姆夫婦的指導下通過查找文獻來選擇符合實驗預期的動物模型，並以此作為她的畢業作品。他們認為最接近人類自閉症患者的動物模型是在妊娠早期經一種抗癲癇藥物——丙戊酸鈉（VPA；商標名為Depakote）處理過的老鼠。像其他有「自閉傾向」的老鼠一樣,VPA鼠表現出異常的社交行為和增多的重復行為，比如說過於頻繁地梳理自己的皮毛。

但與之相比更有意義的事實是，已有研究證明，懷孕期間服用大劑量VPA藥物的女性，後代患自閉症的風險提高七倍，2005年的一項研究發現這些孩子中9%都患有自閉症，而VPA有時是控制癲癇的必需藥物。

由於VPA和人類自閉症存在某種關聯，所以它的動物細胞效應似乎也應與自閉症相似。一位研究VPA鼠的神經科學家曾對我說，「我不把它視為一種動物模型，而是自閉症在其他物種上的再現。」

巴爾卡開始了她的工作。早先的研究顯示藥物處理的時間和所需劑量仍是存在爭議的：不同的作用時間可能會引起完全相反的症狀，而且大劑量有時還會導致機體變異。對實驗鼠來說，能引起自閉症狀的「最佳」時間是胚胎期第十二天，這便是巴爾卡進行藥物處理的時間。

起初，實驗效果非常惱人。有兩年之久，使用馬克拉姆幾年前完善的費力的膜片鉗技術，研究VPA鼠大腦皮層的抑制神經元，使用的是一成不變且耗費精力的膜片鉗技術，這一技術在幾年前由馬克拉姆完善過。如果那些細胞的活性降低了，那就能驗證梅策尼希曾理論推理的神經元失衡假說。

她反復進行著相同的制備工作，製作敏感膜片去研究抑制神經元網絡。但是在經歷了兩年這種技術要求過於嚴苛，有時又很乏味，並且十分耗費時間的工作後，巴爾卡仍舊一無所獲。

「我真的沒有發現任何一點變化，」她告訴我說，「看起來一切都是完全正常的。」而她重復一個接一個地去修補那些細胞的膜片，無止境地重復著那些勞神費力的提取步驟——但仍舊沒有觀察到任何異常。至少她已經變成這項技術的專家了，她對自己說。

馬克拉姆已經準備放棄這項研究了，但巴爾卡卻表示反對，她說她打算把研究重點從抑制性VPA細胞網絡轉移到興奮性VPA細胞網絡上來。從那時起，她的研究總算有了轉機。

「整個神經元網絡的興奮性是存在著一些變化的。」她這麼說著，再一次提起了熱情。那些網絡化VPA細胞的反應強度幾乎是正常細胞的兩倍——並且它們呈現出超鏈接的狀態。如果一個正常細胞和其他的細胞有聯繫，那麼一個VPA細胞就連接著二十個細胞，同時反應程度還沒有降低。恰恰相反，它們是極度活躍的，而這未必是缺陷——反應更活躍、連接更緊密的神經網絡學的會更快。

但這對於自閉症患者意味著什麼呢？當巴爾卡在研究大腦皮層時，馬克拉姆一直在觀察實驗鼠的行為表現，她發現實驗鼠比正常鼠表現出了更嚴重的焦慮症狀。「簡直就像發現了一座金礦，」馬克拉姆說。這一變化是十分顯著的。「你一眼就能看出來那些VPA鼠有點不一樣，它們的行為也有些異常。」馬克拉姆指出，它們更容易受到驚嚇，並能更快地瞭解到什麼是應該畏懼的，但卻不太能意識到曾經危險的形勢現在已經安全了。

普通老鼠只會害怕在特殊聲音響起時帶電的那一個網格，而VPA鼠變得不僅害怕那個聲音，還對整張電網以及所有和它有關聯的事物表現出恐懼——比如相似的顏色、氣味、還有其他可以清楚辨別的蜂鳴聲。

「這種恐懼狀態被巨幅放大了，」馬克拉姆說，「於是我們觀察了杏仁體中的細胞反應，同樣的它們也處於極度活躍狀態，然後這一切終於變成了一個美妙的故事。」

馬克拉姆夫婦意識到了他們的研究成果的重大意義。他們意識到，超敏感的感官系統、記憶能力以及情緒系統也許能夠解釋為什麼自閉症患者在擁有出眾才能的同時又會有自閉障礙。畢竟，VPA鼠存在的主要問題並不是他們不能夠學習——而是它們學的太快，同時伴有太過強烈的恐懼感，並且這一變化不可逆。

他們回顧了卡伊的經歷：他曾經怎樣的捂住雙耳，極力抗拒去看電影，痛恨吵鬧聲；以及他那十分局限的食譜，和對於嘗試新食物懷有的顯而易見的恐懼。

「他很清楚的記得他曾經坐在哪個餐廳的哪個位置，努力了好幾個小時去勉強自己吃下一口沙拉。」卡米拉說道，想起了她曾承諾如果他能做到的話就會給他非常想要的東西。然而，他最終還是沒敢嘗試哪怕是最小的一片萵苣。這很明顯就是過度泛化的恐懼。

馬克拉姆夫婦也重新審視了卡伊的各種崩潰情形，他們猜想這些精神上的崩垮是不是在某些太過壓抑的感受促進下發生的。他們發現如果能事先弄清楚卡伊具體是對什麼情況過度敏感，就能盡早讓他離開那些不舒服的場合，或是趁他的痛苦還沒發展到難以忍受的地步時盡量緩和他的情緒，以此來防止他發脾氣。這個有關於「激烈的世界」的理念立刻就產生了實際的影響。

#杏仁體

VPA相關研究數據還表明，自閉症並不僅僅累及單個腦神經網絡。在VPA鼠的大腦中，已經證實了杏仁體和大腦皮層都對外界的刺激呈現出超敏感化。所以也許，馬克拉姆夫婦斷定，也許自閉性社交障礙並不是因為社交能力有缺陷，而很有可能是由腦內信息過載導致的。

想象一下，一個嬰兒身處於一個殘酷無情而又充滿未知的世界，那是一種什麼樣的感受。毫不意外，一個感受到過多外界壓力的嬰兒自然會試圖逃避。卡米拉認為這就好比失眠、時差反應、還有宿醉一下子同時發生。「如果你有一兩天沒睡覺，所有事情都會讓你感到難受，光線會刺激到你，噪音會刺激到你，於是你就退縮了。」她說。

然而，與成人不同的是，嬰兒無法逃跑。他們能做的只有大哭和打滾，以及隨之而來的對觸摸、眼神接觸、還有其他強烈體驗的極力躲避。自閉症兒童可能沈迷於各式各樣的圖案，以及事物的可預測性，就是為了去瞭解混亂。

與此同時，如果嬰兒選擇用逃避來克服周遭的混亂，他們將錯過一個被稱為「敏感期」的階段。在這個人腦發育期，大腦會對某些外界刺激尤其敏感，並快速接受它們。錯過這個「敏感期」可能會使他們患上一些終身疾病。

語言學習就是一個典型的例子：如果嬰兒在三歲以前沒有接觸到語言環境，他們的表達能力可能受到永久性的損壞。以前我們錯誤地認為耳聾和智力障礙相關，如果失聰的寶寶沒有在年輕的時候學習手語，他們常常會患有長期語言障礙。但問題並非是他們大腦里的「語言區域」損傷了，而是他們在一個關鍵的時期沒有接受到相應的語言刺激。（巧的是，同樣的現象也可以用來解釋為什麼學習第二語言對於小孩子來說很簡單，而其他絕大多數人卻很難上手）

這一髮現對於自閉症有著深遠的含義。當自閉症寶寶感到不知所措而選擇逃避時，其表現的社交障礙和語言障礙並非緣自受損的大腦區域，而是因為當大腦需要關鍵的輸入信息時，這些信息不是被周遭的噪音淹沒了，就是被寶寶們刻意回避了。

強烈世界理論也可以解釋自閉症兒童和棄嬰以及被冷落的嬰兒之間悲慘的共同點。被嚴重虐待的兒童經常和自閉症患兒一樣晃動身體，逃避眼神接觸，並有社交障礙。這些共同點導致自閉症孩童的父母在幾十年間備受譴責, 甚至還產生了「冷酷母親」這一惡名昭彰的頭銜。但如果患者的行為是一種應對機制，那麼自閉症就不是虐待造成的，而是因為日常的經歷就足已讓他們感到無法承受，甚至造成心理創傷。

馬克拉姆夫婦進一步梳理出了更深遠的含義：社交障礙並不能界定自閉症，甚至不是自閉症的一個固有特徵。如果通過早期人為干涉來降低或調節周圍環境的刺激強度，就可以保護自閉症兒童的才能，由自閉引發的缺陷也能減輕，甚至有可能完全避免。

VPA模型還捕捉到了其他一些自相矛盾的自閉症特質。例如，雖然自閉症人群最普遍的症狀是過度敏感，對於疼痛他們卻經常反應遲鈍。同樣的特質也表現在VPA鼠上。另外，關於自閉症有一個最為一致的發現，那就是異常的腦部發育，特別是在皮層。研究表明，自閉症患者的皮層存在過多的被稱為微柱體的迴路，相當於大腦的微處理器。VPA鼠同樣也有此特質。

而且，在對一些科學家的屍檢中也發現了額外的微柱體，而他們生前並未患自閉症，意味著這樣的大腦結構不一定會導致社交障礙，反而有可能伴隨著超人的智力。

也許自閉的大腦就像高性能的引擎一樣，只有在特定的條件下才會運作正常。如果具備了這些特定條件，這樣的機器將會像法拉利勝過福特一樣勝過其他的機器。

2007年馬克拉姆夫婦第一次發佈他們關於強烈世界理論的研究成果：一篇發表在《美國國家科學院院刊》上關於VPA鼠的論文。隨後Frontiers in Neuroscience雜誌刊登了他們關於此論文的綜述。次年，此領域規模最大的會議，神經科學學會，召開了此課題的專題研討會。2010年，馬克拉姆夫婦在Frontiers雜誌發表了第二篇論文，修正並進一步擴展了他們的論點。

自那之後，其他團隊複製並延伸馬克拉姆夫婦的實驗，已陸續發表了超過36篇關於VPA鼠的論文。今年的神經科學學會上，至少有5項關於VPA自閉症模型的新發現。關於自閉症感官方面的研究曾長期被忽視，但馬克拉姆夫婦的強烈世界理論以及VPA鼠實驗讓這個課題變得矚目。

但對於這些課題，此領域的研究同仁們僅給予謹慎的回應。除了來自蒙特利爾大學的精神病學教授勞倫 · 密特朗，同時也是蒙特利爾大學自閉症研究中心的主任。他甚至比馬克拉姆夫婦還更早地提出並強調了自閉症患者的感知差異。在密特朗教授之前只有極少數研究者涉及感知問題。幾乎其他所有人都把目光聚焦在社交障礙上。

可是當密特朗第一次提出自閉症與他所謂的「感官功能放大」有關聯時，他也與其他多數專家一樣，認為這種功能是一種缺陷的表現。當時他的想法是，一些自閉症患者之所以顯現出優越的感知能力，是高階的腦部功能造成的，這些功能在過去一直被認為是「零碎的技能」，而非患者真實的才智。以前自閉症天才又被稱為"白痴天才"，因為他們不象「真正的」天才，無法利用他們卓越的才智進行創造。密特朗在一篇綜述中如此解釋道：「自閉症患者不僅無法展示出他們異常的感知優勢，而且無法形成一種整體的或是高層次的表述能力。」

但隨後的研究讓密特朗意識到早前的觀點是錯誤的。他自己及其他人的研究皆表明，自閉症患者不僅在「低階」感知任務中優於常人，像是能更準確地檢測音階，更快更好地察覺某些視覺信息；在較為「高階」的認知任務像是視覺智力測試中也更勝一籌。

事實上，一直以來我們都明確地知道檢測和操縱複雜系統的能力是自閉症的一項優勢，以致於那些帶有自閉特質的天才們都快成為我們對硅谷人才的刻板印象了。比如今年五月，德國軟件公司思愛普宣佈將聘用650名自閉症患者以利用他們的特殊才能。數學，音樂鑒賞和科學成就都需要對系統，模式和結構有很強的理解力和操控力。自閉症患者及其家人在這些領域有著很高的比例，暗示了遺傳因素的影響。

「我們的立場來自各個不同的研究領域，但得到的結論卻是一致的，」 密特朗在評價馬克拉姆夫婦及他們的強烈世界理論時這麼說到。（密特朗還指出，馬克拉姆夫婦是在研究細胞生理，他則把自己想象成在研究真正的人腦。）

密特朗還說，亨利 · 馬克拉姆是從別的領域轉過來的，還有個自閉症的兒子，「他應該會有有自己的想法，不會受固有理論影響」，尤其不會被那些將天才視為缺陷的觀念影響。他說，「我非常贊成他們的研究」，不過他認為馬克拉姆夫婦還有很多細節需要證明。

密特朗的支持態度並不意外，因為「強烈世界理論」與他自己的研究發現相吻合。甚至「心智理論」的另一位創始者也認為，亨利團隊的發現很有可能是正確的。

劍橋大學自閉症研究中心主任西蒙 · 巴倫-科恩對我說，「自閉症患者的社交障礙，例如無法判斷認知方面的同理心（也被稱為「心智理論」），有可能是更為基礎的感知異常的結果。對這種觀點我持開放態度」。換句話說，馬克拉姆夫婦的生理模型可能是原因，科恩研究的社交障礙才是結果。科恩還說，VPA鼠實驗模型「值得關注」。不過，他也指出，大部分自閉症並非VPA所致，也有可能患者的感知缺陷和社交缺陷是共生關係，而非因果關係。

他的合作者、英國倫敦大學學院認知發展教授福爾斯卻並不信服。她提起強烈世界理論時說，「這對我沒用。我不想說這是垃圾，但我認為他們想用一個理論解釋太多東西了」。

但和這兩位科學家相反，自閉症患者家庭對這套理論的反響非常熱烈。自閉症患者自我宣傳網絡主席尼曼說：「與之前的大多數理論相比，強烈世界理論的一些內容與自閉症患者的狀況更相符。這套理論更強調感知問題，與患者的真實情況更為貼近。」經過尼曼和其他自閉症患者的努力，感知障礙已列入DSM-5（《精神疾病的診斷標準第五版修訂版診斷標準》），這是感知障礙首次作為自閉症症狀被如此認可，也是強烈世界等類似理論逐步被接受並認可的又一跡象。

希爾伯曼正在撰寫一部自閉症歷史：《神經族：睿智看待思維獨特之人》（NeuroTribes: Thinking Smarter About People Who Think Differently）。他說，「七十年來，我們對自閉症的研究都基於這樣一種認識：自閉症患者是腦損傷患者。但強烈世界理論卻告訴我們，自閉症患者察覺的太多也感受的太多。這個理論很有價值，因為我覺得‘損傷說’嚴重傷害了自閉症群體和他們的家人，也誤導了科學。」

吉爾曼有個自閉症孩子，她也對強烈世界理論充滿熱情。她在回憶錄《反浪漫主義的孩子》（The Anti-Romantic Child） 中，描述了為兒子求診的漫漫長途。本傑明上幼兒園的時候，吉爾曼就帶他到耶魯兒童研究中心做全面評估。當時，他沒有任何典型的自閉症跡象，但看上去的確像是閱讀早慧——兩歲半的時候，他就能一字不差、大聲而流暢地朗讀媽媽的博士論文了。和自閉症患者的其他天賦一樣，閱讀早慧也往往被看作「零碎」優勢而被忽視。

吉爾曼回憶說，當時，耶魯專家們排除了自閉症，說本傑明太「熱心」、太「關心」了。馬克拉姆的擁抱也和這差不多，被當作排除自閉症的因素。但在12歲的時候，本傑明被正式診斷為自閉症譜系障礙（Autism Spectrum Disorder）。

但是，從強烈世界理論的觀點來看，熱心與自閉並不矛盾。看似反社會的行為是因為受到他人情緒的過分影響——與冷漠恰好相反。

實際上，對正常兒童和成人的研究也發現，過度悲痛也會削弱同理心。如果他人的悲痛讓旁觀者都感到難以忍受，連正常人都會首先抽離，先平復自己的情緒，而不是幫助他人——這就和自閉症患者的反應一模一樣。只不過自閉症患者更容易感受到悲痛，所以他們的反應就顯得不正常。

埃米莉 · 威林厄姆（Emily Willingham）說，理解他人的感受並被這樣的感受淹沒，可能會導致不恰當的情緒反應，或者導致感知關閉，後者被視為同理心缺失。她是一名生物學家，也有一個自閉症孩子，她甚至懷疑自己也有阿斯伯格綜合症。她說，自閉症患者「將站在他人角度體驗到的情感海嘯般一股腦承擔下來，內向只是一種保護」，而不是冷漠。

至少有一項研究支持了她的觀點，研究表明在認知測試中得分低的自閉症患者，其實比正常人更容易受到他人情緒的影響，還記得安妮、莎莉和藏大理石那個實驗嗎？吉爾曼說，「我有三個孩子，我最能感同身受的就是自閉症那個」。她還說，第一次聽媽媽讀到強烈世界理論時，就說「本傑明就是這樣。」

本傑明的超級敏感顯然也與他的超級感知能力有關。「他有時候會說，‘媽媽，你在用D調說話，能不能換成C調？這樣我更容易專心，也更容易聽懂。’」

本傑明學過音樂，智商又高，所以能用自己的「絕對音感」能力（無需借助參考音就可辨別音准的能力）描述問題。但很多自閉症患者並不能像他這樣說出自己的感受。雖然卡伊也對語調很敏感，他說自己最喜歡一位女老師，是因為她「說話輕柔」，哪怕不高興的時候也一樣。但直到19歲，卡伊仍不能做出更具體的描述。

最近去洛桑時，卡伊穿著一件天藍色連帽衫和查克 · 泰勒風格的灰色運動鞋，鞋帶在頂部仔細地松開了。 「我的說唱運動鞋， 」他面帶微笑地說。卡伊會說希伯來語和英語，和母親生活在以色列。他的學校在雷霍沃特附近，這所學校專門招收有學習障礙的學生。他的行為很自然，不過，偶爾也會沒理由地皺眉頭。但當他說話時，很明顯，他想和別人建立溝通，即使他一個問題也回答不出。當被問及是否認為他看到的東西和別人不一樣時， 他說， 「我用另一種方法去感受他們。」

卡伊在客廳等著家人帶他出去吃飯。亨利的姑姑和姑父也和他們住在一起，幫忙照顧他們的新成員：9個月大的夏洛特和一歲半的奧利維亞。

「這是個拼湊起來的大家庭」卡米拉說，並提到，他們去以色列時，通常住在亨利前妻的家裡，在洛桑時，她便和亨利的家人住。夫妻倆都經常出差，不時會遇到問題。沒有人會忘記卡伊小時候發的一次脾氣，結果被荷航禁止登機。航班延誤令他非常不安，他到處亂踢，尖叫，並吐口水。

然而，卡伊現在很少發脾氣。在家庭和學校的支持下，加上他最近正在服用一種抗精神病的藥物，卡伊對自己的敏感反應有了更深的瞭解，因此他的自閉症狀也得到了緩解。

「我過去是一個壞孩子。總是不停地敲打東西，惹了不少麻煩， 「卡伊提起他的過去時說。 「我以前真的很頑皮，因為我不知道該怎麼辦。但我現在長大了。「他的親戚點頭表示同意。卡伊取得了巨大的進步，儘管他的父母仍然認為他的大腦還有遠比他講話和學業所表現出來的更大的才能。

在馬克拉姆夫婦看來，如果自閉症是由超敏感的大腦引起的，那麼這些最敏感的大腦其實是最容易被這個強烈的世界弄傷。但是，如果自閉症患者能學會對大量的信息進行篩選，尤其是在童年時期，那麼那些最脆弱最嚴重的自閉症患者可能被證明是所有人中是最有天賦的。

馬克拉姆就是這樣看待卡伊的。「他的智力並不差，」他說，「他是有缺陷，但他的大腦有些不尋常的事情正在發生。這是一種躁郁症。就像他繼承了很多我的怪癖，而且這些怪癖都被放大了。」

怪癖之一就是對準時的堅持。 「如果我說要做什麼事，」馬克拉姆說，「我可能會變得非常執拗。到那個時候一定要做到。」

他補充說，「對我來說這是優點，因為這意味著我會兌現。如果我說我會做一些事情，我一定做到。「但是對於卡伊來說，預期和規劃會失控。當他要去旅行時，早早就會提前，一遍又一遍地規劃旅程中的每件事。「他會坐在那裡計劃，比如，何時起床。他就要去執行。無論如何他都要登上那架飛機，」馬克拉姆說。「但他可能已經因為這些細節浪費一整天了。這就像是我的怪癖走到了極端，對我來說，這種怪癖是一種優點，但對他來說，就成了缺陷。」

如果這是真的，自閉症患者就有著難以置信的未被認識的潛力。如果說卡伊的大腦甚至比他父親的還要細膩縝密，那他就有可能比他父親更加聰明。 比如馬克拉姆的視覺能力。葛蘭汀，他第一本以自閉症為主題的回憶錄名為《圖片式思維方式》。和他一樣，馬克拉姆也有著驚人的視覺能力。 「我能看到我思考的東西， 」他繼續說，當他思考科學或數學問題， 「我可以看出事物本來的樣子。如果它不存在，我馬上就能在腦袋中將它模擬出來。」

在馬克拉姆的人類腦計劃的辦公室，訪客能夠體驗被這種思維佔據的感受。在配有藍寶石色，鬱金香形椅子的小放映室里，我手持3-D眼鏡。燈光變暗的瞬間，我似乎置身於一座神經元森林，那麼清楚、那麼濃密，如天鵝絨般柔軟得讓人忍不住想伸手去摸。

被如此真實的仿真包圍著，讓人很難注意旁白，其中就包括關於該項目令人震驚的事實。但也讓人眼花繚亂、目不暇給。如果這只是一小段卡伊的日常生活，那就很容易明白他小時候是多麼困難了。這是關於自閉症和同理心的悖論。問題可能不是自閉症患者不能理解普通人的觀點，而是普通人想象不到自閉症的真實情況。

最嚴重的缺陷反而隱藏著天賦，這觀點令強烈世界理論的批評者們感到吃驚和不快。他們覺得這不過是一廂情願，給那些希望看到自己孩子最好的一面的父母和那些一直努力擺脫自閉症污名的人提供了虛假的希望。他們說某些類型的自閉症就是智力障礙。

他接著說，「從生物學上來講，自閉症不是由單一的條件引起的。從生物學的層次問‘是什麼引起自閉症？’，就相當於問一個機械師‘為什麼我的車啓動不了？’，原因太多了。」貝蒙迪相信強烈世界理論能夠解釋某些形式的自閉症，但不能解釋其他的。

然而，卡米拉仍認為堅持數據顯示那些缺陷最嚴重的人往往是最有天賦的。她說：「從生理學和連通性的角度來看，他們的大腦才是最強大的。」

接下來的問題就是怎麼能夠釋放出那些潛能。

「我希望我們能給別人帶來希望，」 她說，同時承認強烈世界理論的支持者目前也不清楚該怎樣正確地進行早期干預，甚至不知道這樣的干預能否降低大腦的缺陷程度。

尼曼以及其他自閉症領域的主要研究者對神秘的能力這個猜想表示擔心，他們害怕這個猜想會給自閉症患者帶來另一種不好的名聲。他說：「我們承認，自閉症患者在認知方面的確有一些優勢，而且這個現象非常值得研究。」但他強調，「一個人無論他有或是沒有特殊的能力，他的存在都是有價值的。如果說我們被社會接受只是因為我們有時能做炫酷的事，那麼我們其實並沒有被社會接受。」

現在馬克拉姆夫婦正探索能否在自閉症早期，營造一個平靜的、可以預見的環境，減緩VPA鼠的超負荷狀態，減少意外發生，從而降低VPA鼠的社交困難，同時提升學習能力。最新研究表明，在嬰兒二個月大時就能夠檢測出自閉症，所以也意味著這種治療方案是非常吸引人的。

卡米拉說，目前的數據非常樂觀：意外的新事物會讓受試鼠情況惡化，而有規律地、重復地、謹慎地介紹新的信息則對它們有益。

對人類來說，就是在嬰幼兒這個關鍵時期，大腦最脆弱的時候，需要保持大腦神經電路的穩定。馬克拉姆說，「在高強度下，大腦電路會關閉，接著僵化。這是我們想要避免的，因為想要逆轉這個過程將會十分困難。」

對自閉症兒童來說，早期介入治療或許可以幫助他們提高語言學習能力和社交能力。儘管早期介入的優點已經明確但這些治療一般不採用強烈世界理論的觀點。應用行為分析這個最為流行的介入方法是通過獎勵患者配合「正常的」行為來治療自閉症，而不是去瞭解導致患者行為的動因，或在大腦缺陷出現的初期解決問題。

調查顯示，事實上只有當人接受適量的挑戰時才能學得更好——即不至於無聊，也不至於不堪重負；既不在舒適區，也不在恐慌區。對於不同的自閉症患者最佳的點也許是不同的。但是馬克拉姆夫婦認為不同的只是程度，而不是種類。

馬克拉姆認為應提供一個溫和而可預見的環境。「這跟懷孕的第四階段差不多，」他說。「為防止大腦迴路鎖死到恐懼狀態或行為模式，就要盡早提供一個已過濾的環境，」馬克拉姆解釋道。「我認為如果可以避免上述模式，那大腦迴路就可以進入安全而靈活的模式。」

創造這樣的一個「繭」需要用耳機等物來隔絕過多的噪音，然後逐漸提高強度，盡可能保持日常慣例，避免驚嚇。如果父母與老師可以正確操作，馬克拉姆總結道，「我覺得他們可以成為天才。」

在科學領域， #偏見一直是一個看不見的敵人， #如果你心裡已經有了答案__可能就會變通規則來迎合，#無論是故意還是僅僅因為我們本能地想要忽略不利的真相。」事實上，所有的科學手段都可以被看做是一系列為避免偏見的嘗試：實施雙盲對照試驗就是因為病人和醫生都傾向於看見他們想看見的結果——改善。

同時，最好的科學家是被激情驅使的，而激情都只來自於個人的需求。馬克拉姆夫婦承認他們與凱伊的經歷影響了他們的工作。

但這並不意味著他們不尊重科學。對於強烈世界理論的許多批評，馬克拉姆夫婦都可以簡單地回答說，他們的理論只適用於一部分自閉症情況。這樣就很難推翻了。但他們並沒有這樣做。在2010年的論文中，他們列出了一系列如果成立，就能將強烈世界理論推翻的發現，包括發現有人的相關大腦迴路沒有過度反應，或者發現有人大腦迴路的過度反應並沒有導致記憶、感知或情緒的缺失。然而就目前來說，已有的數據都是支持該理論的。

但是不管強烈世界理論可以解釋所有還是大部分的自閉症，它都已經對自閉症主要由缺乏同理心或社交紊亂造成的舊觀念提出了巨大的挑戰。強烈世界理論挑戰了這個給自閉症打上烙印的刻板印象，即將自閉症患者的優勢塑造成缺點，或者因為相關的弱點而使優點變得不那麼重要。

馬克拉姆嘗試從他兒子凱伊的視角出發——他幾乎做到了完全一致的視角——已經為自閉症患者提供了巨大的幫助。他證明，自閉症患者並不像人們認為的那樣缺乏同理心。如果強烈世界理論被證明是正確的，我們將會用完全不同的方式看待自閉症，甚至是看待普通人對現代生活中普遍的數據超載現象的反應。