姬十三 領著松鼠嗑果殼

本文與 TRPMA 台灣研發型生技新藥發展協會合作，泛科學企劃執行

我們知道癌症是台灣人健康的頭號公敵。 為此，我們花了很多時間介紹最新、最有效的抗癌方法之一：免疫療法。

免疫療法中最重要的技術就是抗體藥物。科學家會人工製造一批抗體去標記癌細胞。它們就像戰場上的偵察無人機，能精準鎖定你體內的敵人——癌細胞，為它們打上標記，然後引導你的免疫系統展開攻擊。

這跟化療、放射線治療那種閉著眼睛拿機槍亂掃不同。免疫療法是重新叫醒你的免疫系統，為身體「上buff (增益) 」來抗癌，副作用較低，因此備受好評。

但尷尬的是，經過幾年的臨床考驗，科學家發現：光靠抗體對抗癌症，竟然已經不夠用了。

事情是這樣的，臨床上醫生與科學家逐漸發現：這個抗體標記，不是容易損壞，就是癌細胞同時設有多個陷阱關卡，只靠叫醒免疫細胞，還是難以發揮戰力。

但好消息是，我們的生技工程也大幅進步了。科學家開始思考：如果這台偵察無人機只有「標記」這一招不夠用，為什麼不幫它升級，讓它多學幾招呢？

這個能讓免疫藥物（偵察無人機）大進化的訓練器，就是今天的主角—融合蛋白（fusion protein）。

融合蛋白是什麼？

免疫療法遇到的問題，我們可以這樣理解：想像你的身體是一座國家，病毒、細菌、腫瘤就是入侵者；而抗體，就是我們派出的「偵察無人機」。

當我們透過注射放出這支無人機群進到體內，它能迅速辨識敵人、緊抓不放，並呼叫其他免疫單位（友軍）一同解決威脅。過去 20 年，最強的偵查機型叫做「單株抗體」。1998年，生技公司基因泰克（Genentech）推出的藥物赫賽汀（Herceptin），就是一款針對 HER2 蛋白的單株抗體，目標是治療乳癌。

這支無人機群為什麼能對抗癌症？這要歸功於它「Y」字形的小小抗體分子，構造看似簡單，卻蘊藏巧思：

• 「Y」 字形上面的兩隻「叉叉」是敵人偵測器，能找到敵人身上的抗原特徵，並黏上去，稱為抗體結合區「Fab 區域」。
  
• 「Y」 字形的「尾巴」就是我們說的「標籤」，它能通知免疫系統啟動攻擊，稱為結晶區域片段「Fc 區域」。具體來說，當免疫細胞在體內巡邏，免疫細胞上的 Fc 受體 (FcR) 會和 Fc區域結合，進而認出病原體或感染細胞，接著展開清除。

更厲害的是，這個 Fc 區域標籤還能加裝不同功能。一般來說，人體內多餘的分子，會被定期清除。例如，細胞內會有溶酶體不斷分解多餘的物質，或是血液經過肝臟時會被代謝、分解。那麼，人造抗體對身體來說，屬於外來的東西，自然也會被清除。

而 Fc區域會與細胞內體上的Fc受體結合，告訴細胞「別分解我」的訊號，阻止溶酶體的作用。又或是單純把標籤做的超大，例如接上一段長長的蛋白質，或是聚乙二醇鏈，讓整個抗體分子的大小，大於腎臟過濾孔的大小，難以被腎臟過濾，進而延長抗體在體內的存活時間。

偵測器（Fab）加上標籤（Fc）的結構，使抗體成為最早、也最成功的「天然設計藥物」。然而，當抗體在臨床上逐漸普及，一個又一個的問題開始浮現。抗體的強項在於「精準鎖定」，但這同時也是它的限制。

第一個問題：抗體只能打「魔王」，無法毀掉「魔窟」。 

抗體一定要有一個明確的「標的物」才能發揮作用。這讓它在針對「腫瘤」或「癌細胞本身」時非常有效，因為敵人身上有明顯標記。但癌細胞的形成與惡化，是細胞在「生長、分裂、死亡、免疫逃脫」這些訊號通路上被長期誤導的結果。抗體雖然勇猛，卻只能針對已經帶有特定分子的癌細胞魔王，無法摧毀那個孕育魔王的系統魔窟。這時，我們真正欠缺的是能「調整」、「模擬」或「干擾」這些錯誤訊號的藥物。

第二個問題：開發產線的限制。

抗體的開發，得經過複雜的細胞培養與純化程序。每次改變結構或目標，幾乎都要重新開發整個系統。這就像你無法要求一台偵測紅外線的無人機，明天立刻改去偵測核輻射。高昂的成本與漫長的開發時間，讓新產線難以靈活創新。

為了讓免疫藥物能走向多功能與容易快速製造、測試的道路，科學家急需一個更工業化的藥物設計方式。雖然我們追求的是工業化的設計，巧合的是，真正的突破靈感，仍然來自大自然。

在自然界中，基因有時會彼此「融合」成全新的組合，讓生物獲得額外功能。例如細菌，它們常仰賴一連串的酶來完成代謝，中間產物要在細胞裡來回傳遞。但後來，其中幾個酶的基因彼此融合，而且不只是基因層級的合併，產出的酶本身也變成同一條長長的蛋白質。

結果，反應效率大幅提升。因為中間產物不必再「跑出去找下一個酶」，而是直接在同一條生產線上完成。對細菌來說，能更快處理養分、用更少能量維持生存，自然形成適應上的優勢，這樣的融合基因也就被演化保留下來。

科學家從中得到關鍵啟發：如果我們也能把兩種有用的蛋白質，「人工融合」在一起，是否就能創造出更強大的新分子？於是，融合蛋白（fusion protein）就出現了。

以假亂真：融合蛋白的HIV反制戰

融合蛋白的概念其實很直覺：把兩種以上、功能不同的蛋白質，用基因工程的方式「接起來」，讓它們成為同一個分子。 

1990 年，融合蛋白 CD4 免疫黏附素（CD4 immunoadhesin）誕生。這項設計，是為了對付令人類聞風喪膽的 HIV 病毒。

我們知道 T 細胞是人體中一種非常重要的白血球。在這些 T 細胞中，大約有六到七成表面帶有一個叫做「CD4」的輔助受體。CD4 會和另一個受體 TCR 一起合作，幫助 T 細胞辨識其他細胞表面的抗原片段，等於是 T 細胞用來辨認壞人的「探測器」。表面擁有 CD4 受體的淋巴球，就稱為 CD4 淋巴球。

麻煩的來了。 HIV 病毒反將一軍，竟然把 T 細胞的 CD4 探測器，當成了自己辨識獵物的「標記」。沒錯，對 HIV 病毒來說，免疫細胞就是它的獵物。HIV 的表面有一種叫做 gp120 的蛋白，會主動去抓住 T 細胞上的 CD4 受體。

一旦成功結合，就會啟動一連串反應，讓病毒外殼與細胞膜融合。HIV 進入細胞內後會不斷複製並破壞免疫細胞，導致免疫系統逐漸崩潰。

為了逆轉這場悲劇，融合蛋白 CD4 免疫黏附素登場了。它的結構跟抗體類似，由由兩個不同段落所組成：一端是 CD4 假受體，另一端則是剛才提到、抗體上常見的 Fc 區域。當 CD4 免疫黏附素進入體內，它表面的 CD4 假受體會主動和 HIV 的 gp120 結合。

厲害了吧。 病毒以為自己抓到了目標細胞，其實只是被騙去抓了一個假的 CD4。這樣 gp120 抓不到 CD4 淋巴球上的真 CD4，自然就無法傷害身體。

而另一端的 Fc 區域則有兩個重要作用：一是延長融合蛋白在體內的存活時間；二是理論上能掛上「這裡有敵人！」的標籤，這種機制稱為抗體依賴性細胞毒殺（ADCC）或免疫吞噬作用（ADCP）。當免疫細胞的 Fc 受體與 Fc 區域結合，就能促使免疫細胞清除被黏住的病毒顆粒。

不過，這裡有個關鍵細節。

在實際設計中，CD4免疫黏附素的 Fc 片段通常會關閉「吸引免疫細胞」的這個技能。原因是：HIV 專門攻擊的就是免疫細胞本身，許多病毒甚至已經藏在 CD4 細胞裡。若 Fc 區域過於活躍，反而可能引發強烈的發炎反應，甚至讓免疫系統錯把帶有病毒碎片的健康細胞也一併攻擊，這樣副作用太大。因此，CD4 免疫黏附素的 Fc 區域會加入特定突變，讓它只保留延長藥物壽命的功能，而不會與淋巴球的 Fc 受體結合，以避免誘發免疫反應。

從 DNA 藍圖到生物積木：融合蛋白的設計巧思

融合蛋白雖然潛力強大，但要製造出來可一點都不簡單。它並不是用膠水把兩段蛋白質黏在一起就好。「融合」這件事，得從最根本的設計圖，也就是 DNA 序列就開始規劃。

我們體內的大部分蛋白質，都是細胞照著 DNA 上的指令一步步合成的。所以，如果科學家想把蛋白 A 和蛋白 B 接在一起，就得先把這兩段基因找出來，然後再「拼」成一段新的 DNA。

不過，如果你只是單純把兩段基因硬接起來，那失敗就是必然的。因為兩個蛋白會互相「打架」，導致摺疊錯亂、功能全毀。

這時就需要一個小幫手：連接子（linker）。它的作用就像中間的彈性膠帶，讓兩邊的蛋白質能自由轉動、互不干擾。最常見的設計，是用多個甘胺酸（G）和絲胺酸（S）組成的柔性小蛋白鏈。

設計好這段 DNA 之後，就能把它放進細胞裡，讓細胞幫忙「代工」製造出這個融合蛋白。接著，科學家會用層析、電泳等方法把它純化出來，再一一檢查它有沒有摺疊正確、功能是否完整。

如果一切順利，這個人工設計的融合分子，就能像自然界的蛋白一樣穩定運作，一個全新的「人造分子兵器」就此誕生。

CD4免疫黏附素問世之後，融合蛋白逐漸成為生物製藥的重要平台之一。而且現在的融合蛋白，早就不只是「假受體＋Fc 區域」這麼單純。它已經跳脫模仿抗體，成為真正能自由組裝、自由設計的生物積木。

融合蛋白的強項，就在於它能「自由組裝」。

以抗體為骨架，科學家可以接上任何想要的功能模組，創造出全新的藥物型態。一般的抗體只能「抓」（標記特定靶點）；但融合蛋白不只會抓，還能「阻斷」、「傳遞」、甚至「調控」訊號。在功能模組的加持下，它在藥物設計上，幾乎像是一個分子級的鋼鐵蜘蛛人裝甲。

一般來說，當我們選擇使用融合蛋白時，通常會期待它能發揮幾種關鍵效果：

1. 療效協同： 一款藥上面就能同時針對多個靶點作用，有機會提升治療反應率與持續時間，達到「一藥多效」的臨床價值。
2. 減少用藥： 原本需要兩到三種單株抗體聯合使用的療法，也許只要一種融合蛋白就能搞定。這不僅能減少給藥次數，對病人來說，也有機會因為用藥減少而降低治療成本。
3. 降低毒性風險： 經過良好設計的融合蛋白，可以做到更精準的「局部活化」，讓藥物只在目標區域發揮作用，減少副作用。

到目前為止，我們了解了融合蛋白是如何製造的，也知道它的潛力有多大。

那麼，目前實際成效到底如何呢？

一箭雙鵰：拆解癌細胞的「偽裝」與「內奸」

2016 年，德國默克（Merck KGaA）展開了一項全新的臨床試驗。 主角是一款突破性的雙功能融合蛋白──Bintrafusp Alfa。這款藥物的厲害之處在於，它能同時封鎖 PD-L1 和 TGF-β 兩條免疫抑制路徑。等於一邊拆掉癌細胞的偽裝，一邊解除它的防護罩。

PD-L1，我們或許不陌生，它就像是癌細胞身上的「偽裝良民證」。當 PD-L1 和免疫細胞上的 PD-1 受體結合時，就會讓免疫系統誤以為「這細胞是自己人」，於是放過它。我們的策略，就是用一個抗體或抗體樣蛋白黏上去，把這張「偽裝良民證」封住，讓免疫系統能重新啟動。

但光拆掉偽裝還不夠，因為癌細胞還有另一位強大的盟友—一個起初是我軍，後來卻被癌細胞收買、滲透的「內奸」。它就是，轉化生長因子-β，縮寫 TGF-β。

先說清楚，TGF-β 原本是體內的秩序管理者，掌管著細胞的生長、分化、凋亡，還負責調節免疫反應。在正常細胞或癌症早期，它會和細胞表面的 TGFBR2 受體結合，啟動一連串訊號，抑制細胞分裂、減緩腫瘤生長。

但當癌症發展到後期，TGF-β 跟 TGFBR2 受體之間的合作開始出問題。癌細胞表面的 TGFBR2 受體可能突變或消失，導致 TGF-β 不但失去了原本的抑制作用，反而轉向幫癌細胞做事。

它會讓細胞骨架（actin cytoskeleton）重新排列，讓細胞變長、變軟、更有彈性，還能長出像觸手的「偽足」（lamellipodia、filopodia），一步步往外移動、鑽進組織，甚至進入血管、展開全身轉移。

更糟的是，這時「黑化」的 TGF-β 還會壓抑免疫系統，讓 T 細胞和自然殺手細胞變得不再有攻擊力，同時刺激新血管生成，幫腫瘤打通營養補給線。

為了對抗這個內奸，默克在 Bintrafusp Alfa 的結構裡，加上了一個「TGF-β 陷阱（trap）」。就像 1989 年的 CD4 免疫黏附素用「假受體」去騙 HIV 一樣，這個融合蛋白在體內循環時，會用它身上的「陷阱」去捕捉並中和游離的 TGF-β。這讓 TGF-β 無法再跟腫瘤細胞或免疫細胞表面的天然受體結合，從而鬆開了那副壓抑免疫系統的腳鐐。

告別單一解方：融合蛋白的「全方位圍剿」戰

但，故事還沒完。我們之前提過，癌細胞之所以難纏，在於它會發展出各種「免疫逃脫」策略。

而近年我們發現，癌細胞的「偽良民證」至少就有兩張：一張是 PD-L1；另一張是 CD-47。CD47 是癌細胞向巨噬細胞展示的「別吃我」訊號，當它與免疫細胞上的 SIRPα 結合時，就會抑制吞噬反應。

為此，總部位於台北的漢康生技，決定打造能同時對付 PD-L1、CD-47，乃至 TGF-β 的三功能生物藥 HCB301。

雖然三功能融合蛋白聽起來只是「再接一段蛋白」而已，但實際上極不簡單。截至目前，全球都還沒有任何三功能抗體或融合蛋白批准上市，在臨床階段的生物候選藥，也只佔了整個生物藥市場的 1.6%。

漢康生技透過自己開發的 FBDB 平台技術，製作出了三功能的生物藥 HCB301，目前第一期臨床試驗已經在美國、中國批准執行。

免疫療法絕對是幫我們突破癌症的關鍵。但我們也知道癌症非常頑強，還有好幾道關卡我們無法攻克。既然單株抗體在戰場上顯得單薄，我們就透過融合蛋白，創造出擁有多種功能模組的「升級版無人機」。

融合蛋白強的不是個別的偵查或阻敵能力，而是一組可以「客製化組裝」的平台，用以應付癌細胞所有的逃脫策略。

Catch Me If You Can？融合蛋白的回答是：「We Can.」

未來癌症的治療戰場，也將從尋找「唯一解」，轉變成如何「全方位圍剿」癌細胞，避免任何的逃脫。

本文與 Perplexity 合作，泛科學企劃執行

「Hello. I am… a robot.」

在我們的記憶裡，機器人的聲音就該是冰冷、單調，不帶一絲情感 。它們的動作僵硬，肢體不協調，像一個沒有靈魂的傀儡，甚至啟發我們創造了機械舞來模仿那獨特的笨拙可愛。但是，現今的機器人發展不再只會跳舞或模仿人聲，而是已經能獨立完成一場膽囊切除手術。

就在2025年，美國一間實驗室發表了一項成果：一台名為「SRT-H」的機器人（階層式手術機器人Transformer），在沒有人類醫師介入的情況下，成功自主完成了一場完整的豬膽囊切除手術。SRT-H 正是靠著從錯誤中學習的能力，最終在八個不同的離體膽囊上，達成了 100% 的自主手術成功率。

這項成就的意義重大，因為過去機器人手術的自動化，大多集中在像是縫合這樣的單一「任務」上。然而，這一場完整的手術，是一個包含數十個步驟、需要連貫策略與動態調整的複雜「程序」。這是機器人首次在包含 17 個步驟的完整膽囊切除術中，實現了「步驟層次的自主性」。

這就引出了一個讓我們既興奮又不安的核心問題：我們究竟錯過了什麼？機器人是如何在我們看不見的角落，悄悄完成了從「機械傀儡」到「外科醫生」的驚人演化？

這趟思想探險，將為你解密 SRT-H 以及其他五款同樣具備革命性突破的機器人。你將看到，它們正以前所未有的方式，發展出生物般的觸覺、理解複雜指令、學會團隊合作，甚至開始自我修復與演化，成為一種真正的「準生命體」 。

所以，你準備好迎接這個機器人的新紀元了嗎？

只靠模仿還不夠？手術機器人還需要學會「犯錯」與「糾正」

那麼，SRT-H 這位機器人的外科大腦，究竟藏著什麼秘密？答案就在它創新的「階層式框架」設計裡 。

你可以想像，SRT-H 的腦中，住著一個分工明確的兩人團隊，就像是漫畫界的傳奇師徒—黑傑克與皮諾可 。

• 第一位，是動口不動手的總指揮「黑傑克」： 它不下達具體的動作指令，而是在更高維度的「語言空間」中進行策略規劃 。它發出的命令，是像「抓住膽管」或「放置止血夾」這樣的高層次任務指令 。
• 第二位，是靈巧的助手「皮諾可」： 它負責接收黑傑克的語言指令，並將這些抽象的命令，轉化為機器手臂毫釐不差的精準運動軌跡 。

但最厲害的還不是這個分工，而是它們的學習方式。SRT-H 研究團隊收集了 17 個小時、共 16,000 條由人類專家操作示範的軌跡數據來訓練它 。但這還只是開始，研究人員在訓練過程中，會刻意讓它犯錯，並向它示範如何從抓取失敗、角度不佳等糟糕的狀態中恢復過來 。這種獨特的訓練方法，被稱為「糾正性示範」 。

這項訓練，讓 SRT-H 學會了一項外科手術中最關鍵的技能：當它發現執行搞砸了，它能即時識別偏差，並發出如「重試抓取」或「向左調整」等「糾正性指令」 。這套內建的錯誤恢復機制至關重要。當研究人員拿掉這個糾正能力後，機器人在遇到困難時，要不是完全失敗，就是陷入無效的重複行為中 。

正是靠著這種從錯誤中學習、自我修正的能力，SRT-H 最終在八次不同的手術中，達成了 100% 的自主手術成功率 。

SRT-H 證明了機器人開始學會「思考」與「糾錯」。但一個聰明的大腦，足以應付更混亂、更無法預測的真實世界嗎？例如在亞馬遜的倉庫裡，機器人不只需要思考，更需要實際「會做事」。

要能精準地與環境互動，光靠視覺或聽覺是不夠的。為了讓機器人能直接接觸並處理日常生活中各式各樣的物體，它就必須擁有生物般的「觸覺」能力。

解密 Vulcan 如何學會「觸摸」

讓我們把場景切換到亞馬遜的物流中心。過去，這裡的倉儲機器人（如 Kiva 系統）就像放大版的掃地機器人，核心行動邏輯是極力「避免」與周遭環境發生任何物理接觸，只負責搬運整個貨架，再由人類員工挑出包裹。

但 2025 年5月，亞馬遜展示了他們最新的觸覺機器人 Vulcan。在亞馬遜的物流中心裡，商品被存放在由彈性帶固定的織物儲物格中，而 Vulcan 的任務是必須主動接觸、甚至「撥開」彈性織網，再從堆放雜亂的儲物格中，精準取出單一包裹，且不能造成任何損壞。

Vulcan 的核心突破，就在於它在「拿取」這個動作上，學會了生物般的「觸覺」。它靈活的機械手臂末端工具（EOAT, End-Of-Arm Tool），不僅配備了攝影機，還搭載了能測量六個自由度的力與力矩感測器。六個自由度包含上下、左右、前後的推力，和三個維度的旋轉力矩。這就像你的手指，裡頭分布著非常多的受器，不只能感測壓力、還能感受物體橫向拉扯、運動等感觸。

EOAT 也擁有相同精確的「觸覺」，能夠在用力過大之前即時調整力道。這讓 Vulcan 能感知推動一個枕頭和一個硬紙盒所需的力量不同，從而動態調整行為，避免損壞貨物。

其實，這更接近我們人類與世界互動的真實方式。當你想拿起桌上的一枚硬幣時，你的大腦並不會先計算出精準的空間座標。實際上，你會先把手伸到大概的位置，讓指尖輕觸桌面，再沿著桌面滑動，直到「感覺」到硬幣的邊緣，最後才根據觸覺決定何時彎曲手指、要用多大的力量抓起這枚硬幣。Vulcan 正是在學習這種「視覺＋觸覺」的混合策略，先用攝影機判斷大致的空間，再用觸覺回饋完成最後精細的操作。

靠著這項能力，Vulcan 已經能處理亞馬遜倉庫中約 75% 的品項，並被優先部署來處理最高和最低層的貨架——這些位置是最容易導致人類員工職業傷害的位置。這也讓自動化的意義，從單純的「替代人力」，轉向了更具建設性的「增強人力」。

SRT-H 在手術室中展現了「專家級的腦」，Vulcan 在倉庫中演化出「專家級的手」。但你發現了嗎？它們都還是「專家」，一個只會開刀，一個只會揀貨。雖然這種「專家型」設計能有效規模化、解決痛點並降低成本，但機器人的終極目標，是像人類一樣成為「通才」，讓單一機器人，能在人類環境中執行多種不同任務。

如何教一台機器人「舉一反三」？

你問，機器人能成為像我們一樣的「通才」嗎？過去不行，但現在，這個目標可能很快就會實現了。這正是 NVIDIA 的 GR00T 和 Google DeepMind 的 RT-X 等專案的核心目標。

過去，我們教機器人只會一個指令、一個動作。但現在，科學家們換了一種全新的教學思路：停止教機器人完整的「任務」，而是開始教它們基礎的「技能基元」（skill primitives），這就像是動作的模組。

例如，有負責走路的「移動」(Locomotion) 基元，和負責抓取的「操作」(Manipulation) 基元。AI 模型會透過強化學習 (Reinforcement Learning) 等方法，學習如何組合這些「技能基元」來達成新目標。

舉個例子，當 AI 接收到「從冰箱拿一罐汽水給我」這個新任務時，它會自動將其拆解為一系列已知技能的組合：首先「移動」到冰箱前、接著「操作」抓住把手、拉開門、掃描罐子、抓住罐子、取出罐子。AI T 正在學會如何將這些單一的技能「融合」在一起。有了這樣的基礎後，就可以開始來大量訓練。

當多重宇宙的機器人合體練功：通用 AI 的誕生

好，既然要學，那就要練習。但這些機器人要去哪裡獲得足夠的練習機會？總不能直接去你家廚房實習吧。答案是：它們在數位世界裡練習。

NVIDIA 的 Isaac Sim 等平台，能創造出照片級真實感、物理上精確的模擬環境，讓 AI 可以在一天之內，進行相當於數千小時的練習，獨自刷副本升級。這種從「模擬到現實」（sim-to-real）的訓練管線，正是讓訓練這些複雜的通用模型變得可行的關鍵。

DeepMind 的 RT-X 計畫還發現了一個驚人的現象：用來自多種「不同類型」機器人的數據，去訓練一個單一的 AI 模型，會讓這個模型在「所有」機器人上表現得更好。這被稱為「正向轉移」(positive transfer)。當 RT-1-X 模型用混合數據訓練後，它在任何單一機器人上的成功率，比只用該機器人自身數據訓練的模型平均提高了 50%。

這就像是多重宇宙的自己各自練功後，經驗值合併，讓本體瞬間變強了。這意味著 AI 正在學習關於物理、物體特性和任務結構的抽象概念，這些概念獨立於它所控制的特定身體。

不再是工程師，而是「父母」： AI 的新學習模式

這也導向了一個科幻的未來：或許未來可能存在一個中央「機器人大腦」，它可以下載到各種不同的身體裡，並即時適應新硬體。

這種學習方式，也從根本上改變了我們與機器人的互動模式。我們不再是逐行編寫程式碼的工程師，而是更像透過「示範」與「糾正」來教導孩子的父母。

NVIDIA 的 GR00T 模型，正是透過一個「數據金字塔」來進行訓練的：

• 金字塔底層： 是大量的人類影片。
• 金字塔中層： 是海量的模擬數據（即我們提過的「數位世界」練習）。
• 金字塔頂層： 才是最珍貴、真實的機器人操作數據。

這種模式，大大降低了「教導」機器人新技能的門檻，讓機器人技術變得更容易規模化與客製化。

當機器人不再是「一個」物體，而是「任何」物體？

我們一路看到了機器人如何學會思考、觸摸，甚至舉一反三。但這一切，都建立在一個前提上：它們的物理形態是固定的。

但，如果連這個前提都可以被打破呢？這代表機器人的定義不再是固定的形態，而是可變的功能：它能改變身體來適應任何挑戰，不再是一台單一的機器，而是一個能根據任務隨選變化的物理有機體。

有不少團隊在爭奪這個機器人領域的聖杯，其中瑞士洛桑聯邦理工學院特別具有代表性，該學院的仿生機器人實驗室（Bioinspired Robotics Group, BIRG）2007 年就打造模組化自重構機器人 Roombots。

有不少團隊在爭奪這個機器人領域的聖杯，其中瑞士洛桑聯邦理工學院（EPFL）特別具有代表性。該學院的仿生機器人實驗室（BIRG）在 2007 年就已打造出模組化自重構機器人 Roombots。而 2023 年，來自 EPFL 的另一個實驗室——可重組機器人工程實驗室（RRL），更進一步推出了 Mori3，這是一套把摺紙藝術和電腦圖學巧妙融合的模組化機器人系統。

Mori3 的核心，是一個個小小的三角形模組。別看它簡單，每個模組都是一個獨立的機器人，有自己的電源、馬達、感測器和處理器，能獨立行動，也能和其他模組合作。最厲害的是，它的三條邊可以自由伸縮，讓這個小模組本身就具備「變形」能力。

當許多 Mori3 模組連接在一起時，就能像一群活的拼圖一樣，從平面展開，組合成各種三維結構。研究團隊將這種設計稱為「物理多邊形網格化」。在電腦圖學裡，我們熟悉的 3D 模型，其實就是由許多多邊形（通常是三角形）拼湊成的網格。Mori3 的創新之處，就是把這種純粹的數位抽象，真正搬到了現實世界，讓模組們化身成能活動的「實體網格」。

這代表什麼？團隊已經展示了三種能力：

• 移動：他們用十個模組能組合成一個四足結構，它能從平坦的二維狀態站立起來，並開始行走。這不只是結構變形，而是真正的協調運動。
• 操縱： 五個模組組合成一條機械臂，撿起物體，甚至透過末端模組的伸縮來擴大工作範圍。
• 互動： 模組們能形成一個可隨時變形的三維曲面，即時追蹤使用者的手勢，把手的動作轉換成實體表面的起伏，等於做出了一個會「活」的觸控介面。

這些展示，不只是實驗室裡的炫技，而是真實證明了「物理多邊形網格化」的潛力：它不僅能構建靜態的結構，還能創造具備複雜動作的動態系統。而且，同一批模組就能在不同情境下切換角色。

想像一個地震後的救援場景：救援隊帶來的不是一台笨重的挖土機，而是一群這樣的模組。它們首先組合成一條長長的「蛇」形機器人，鑽入瓦礫縫隙；一旦進入開闊地後，再重組成一隻多足的「蜘蛛」，以便在不平的地面上穩定行走；發現受困者時，一部分模組分離出來形成「支架」撐住搖搖欲墜的橫樑，另一部分則組合成「夾爪」遞送飲水。這就是以任務為導向的自我演化。

這項技術的終極願景，正是科幻中的概念：可程式化物質（Programmable Matter），或稱「黏土電子學」（Claytronics）。想像一桶「東西」，你可以命令它變成任何你需要的工具：一支扳手、一張椅子，或是一座臨時的橋樑。

未來，我們只需設計一個通用的、可重構的「系統」，它就能即時創造出任務所需的特定機器人。這將複雜性從實體硬體轉移到了規劃重構的軟體上，是一個從硬體定義的世界，走向軟體定義的物理世界的轉變。

更重要的是，因為模組可以隨意分開與聚集，損壞時也只要替換掉部分零件就好。足以展現出未來機器人的適應性、自我修復與集體行為。當一群模組協作時，它就像一個超個體，如同蟻群築橋。至此，「機器」與「有機體」的定義，也將開始動搖。

從「實體探索」到「數位代理」

我們一路見證了機器人如何從單一的傀儡，演化為學會思考的外科醫生 (SRT-H)、學會觸摸的倉儲專家 (Vulcan)、學會舉一反三的通才 (GR00T)，甚至是能自我重構成任何形態的「可程式化物質」(Mori3)。

但隨著機器人技術的飛速發展，一個全新的挑戰也隨之而來：在一個 AI 也能生成影像的時代，我們如何分辨「真實的突破」與「虛假的奇觀」？

舉一個近期的案例：2025 年 2 月，一則影片在網路上流傳，顯示一台人形機器人與兩名人類選手進行羽毛球比賽，並且輕鬆擊敗了人類。我的第一反應是懷疑：這太誇張了，一定是 AI 合成的影片吧？但，該怎麼驗證呢？答案是：用魔法打敗魔法。

在眾多 AI 工具中，Perplexity 特別擅長資料驗證。例如這則羽球影片的內容貼給 Perplexity，它馬上就告訴我：該影片已被查證為數位合成或剪輯。但它並未就此打住，而是進一步提供了「真正」在羽球場上有所突破的機器人—來自瑞士 ETH Zurich 團隊的 ANYmal-D。

接著，選擇「研究模式」，就能深入了解 ANYmal-D 的詳細原理。原來，真正的羽球機器人根本不是「人形」，而是一台具備三自由度關節的「四足」機器人。

如果你想更深入了解，Perplexity 的「實驗室」功能，還能直接生成一份包含圖表、照片與引用來源的完整圖文報告。它不只介紹了 ANYmal-D 在羽球上的應用，更詳細介紹了瑞士聯邦理工學院發展四足機器人的完整歷史：為何選擇四足？如何精進硬體與感測器結構？以及除了運動領域外，四足機器人如何在關鍵的工業領域中真正創造價值。

AI 代理人：數位世界的新物種

從開刀、揀貨、打球，到虛擬練功，這些都是機器人正在學習「幫我們做」的事。但接下來，機器人將獲得更強的「探索」能力，幫我們做那些我們自己做不到的事。

這就像是，傳統網路瀏覽器與 Perplexity 的 Comet 瀏覽器之間的差別。Comet 瀏覽器擁有自主探索跟決策能力，它就像是數位世界裡的機器人，能成為我們的「代理人」（Agent）。

它的核心功能，就是拆解過去需要我們手動完成的多步驟工作流，提供「專業代工」，並直接交付成果。

例如，你可以直接對它說：「閱讀這封會議郵件，檢查我的行事曆跟代辦事項，然後草擬一封回信。」或是直接下達一個複雜的指令：「幫我訂 Blue Origin 的太空旅遊座位，記得要來回票。」

接著，你只要兩手一攤，Perplexity 就會接管你的瀏覽器，分析需求、執行步驟、最後給你結果。你再也不用自己一步步手動搜尋，或是在不同網站上重複操作。

AI 代理人正在幫我們探索險惡的數位網路，而實體機器人，則在幫我們前往真實的物理絕境。

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◆Perplexity 使用實驗室功能對 ANYmal-D 與團隊的全面分析 https://drive.google.com/file/d/1NM97…

• 執行編輯｜林婷嫻　美術編輯｜張語辰

本文轉載自中央研究院研之有物，泛科學為宣傳推廣執行單位

科普報導的採訪拍攝有哪些眉角？資料視覺化怎麼做？如何做一個科普網站？本文專訪中研院科普媒體《研之有物》的美術編輯張語辰，分享團隊創建兩年來累積的心法。

做好採訪準備，拍出親近人心的好照片

「以前覺得中研院很嚴肅，好像是個很冰冷的地方，」張語辰回想，「但來工作之後，發現每位研究員談到自己的研究，眼睛都會閃閃發光……」。

《研之有物》的每篇科普報導，是由編輯群採訪研究團隊後，再寫成網路文章、搭配資料視覺化圖片。一開始採訪要拍攝研究員時，張語辰內心有點「挫勒蛋」，會事先預設各種最壞的情況：研究員不想拍照怎麼辦、沒拍到適合的照片怎麼辦，想著想著，心中逐漸累積一百種不想上班的理由。

不過！你所煩惱的事，有九成都不會發生。

在《研之有物》工作兩年後，培養出穩紮穩打的攝影步調，張語辰悟出了這個心得：要讓煩惱的事不會發生，就是在採訪之前，先做好所有準備。

《研之有物》的採訪地點，通常是約在研究員的研究室。張語辰會先在網路搜尋研究員的文章、照片或影片，依據每位研究員的外型風格、研究內容和說話方式，思考適合拍照的姿勢或角度，或是在 Pinterest 蒐集人像照片做為參考。

大部分的政府單位或學者拍照，會擺出「雙手交叉胸前」的姿勢，以表達專業感。但其實這種姿勢，在肢體語言上彷彿用雙手架出一道牆，在受訪者和觀者之間產生距離感。

由於中研院的嚴肅形象已經距離大眾太遙遠，因此《研之有物》的拍攝，通常採取較為親切的半身照或特寫，傳遞「面對面聊天」的感覺，拉近受訪者和讀者之間的距離。

 

採訪拍攝，觀察詢問很重要

若取得研究員同意，訪談過程中會進行側拍，需注意的是，由於研究室可能有尚未發表的研究或是審查資料，因此要先確認是否有不便拍攝之處，以及能否使用閃光燈。

採訪前，會先觀察研究室的光源和陳設，請研究員坐在適合側拍的位子，或是研究員較習慣、感到自在的座位。側拍時，張語辰會站在文字編輯的後方（因為受訪者經常會看著文字編輯的眼睛說話），觀察研究員們說話的頻率，跟著節奏按下快門。

「例如，有些研究員說話較慢、思考較久，只要把握停頓的時候，就能拍出沈穩好看的照片」張語辰說明。相對地，有些研究員說話較快就不適合側拍，因為拍出來的表情會千變萬化，這種情況下，就先觀察研究室的物件，訪談結束後再為研究員拍照。

然而，初次見面受訪，就要擺出姿勢讓陌生的攝影師拍照，若非專業的模特兒，實在是件令人尷尬的事；對於長年沉潛於學術的研究員來說，更是害羞。

「這種時候，我會和研究員聊聊辦公室的小東西，或是聊聊他們的小孩，因為研究室經常會擺著和家人的合照，」張語辰說，通常研究員聽到這些話題，會自然地眉開眼笑，表情肢體也不再那麼緊張。先前客座編輯廖英凱，亦曾分享一個拍照秘訣：

請受訪者數到 3 時吸氣、同時按下快門，拍出來的照片會更有精神。因為吸氣時瞳孔會稍稍放大，也會抬頭挺胸。

拍攝結束後，照片並非直接使用，而是會經過「明星夢工廠」的階段，在張語辰的巧手下，透過 Photoshop 或 Lightroom 為研究員調整氣色，去除背景中的雜亂。有時候嘴唇會加上一層紅色，看起來比較溫暖。裁切照片時，也會注意不要截到關節部位，例如手肘和手踝，以免造成畫面有斷裂感。

無法用文字表達，就用圖像傳遞吧！

在研究員的大腦中，有許多畫面無法只用文字表達，必須變成圖片呈現，例如：研究方法、科學儀器的結構、細胞和藥物的作用等等。將這些資料變成圖像，是《研之有物》美術編輯的另一項重任。

《研之有物》存在的目的，是希望能拉近學術與大眾之間距離，因此科普圖片簡潔易讀很重要。為了讓閱讀舒適，整體視覺會採用「低飽和度」的色彩，讀起來較不刺眼。由於大多數網友會用手機閱讀文章，製作圖片時也要放大字級，在手機螢幕才能看得清楚。

做科普的圖片，要很直接明確。

複雜比不過簡單，張語辰說，科普圖片的重點，是運用簡單的線條或插畫來表達，並且兼顧易讀性和美感。需要靈感時，會參考 Behance 和 Pinterest 網站上資訊圖表 (infographic) 的作品。另外，《人人都能上手的資訊圖表設計術》這本書，還有美感細胞的《教科書再造計劃》，都是觀摩插畫設計、配置版面的參考。

談到和美術編輯合作的大忌，張語辰思考許久後說：不要跟美編說「你先設計，我再把文案給你」、「先做兩版出來，我再給你文案」。在不知道資料和文案的情況下，憑空想像視覺的風格，這樣就像請美編「隔空抓藥」。

因為製作圖片的第一步，要先想好：這張圖為了什麼而存在。

引起興趣、說明資訊的科普圖片製作

若是目的是「引起興趣」，圖片只放一句可以讓人記住的話就好，並運用視覺來吸引目光。

例如，宣傳 2017 年中研院開放參觀時，為了提醒民眾攜帶雨傘、外套、食物和水，製作了下方的 Facebook 貼文圖片。為了吸引目光，當時針對網友特性，埋入意想不到的梗：大部分科普讀者會喜歡的「光劍」。在插畫風格上，採用較可愛的扁平化設計，與過往中研院嚴肅的形象產生「反差萌」。

若圖片目的是「說明資訊」，要避免圖片文字量過多，讓人讀起來覺得有壓力，只要放上重點或關鍵字即可。設計排版時要注意閱讀動線，電腦和手機都是由左往右、由上而下閱讀。

以〈災前改善社會不公，更是真正地救人一命〉文章為例，若想讓網友信服研究員提出的研究發現，尤其是顛覆傳統觀念的觀點，要先讓網友了解這項研究是用什麼方法分析資料，以及為什麼使用這個研究方法。

困難的是，「研究方法」在學術論文通常寫成好幾頁，在科普報導中，如何簡化成一兩張圖片來呈現？

試著用「一句話」來說明「這項研究在做什麼」。

首先，文字編輯要試著用「一句話」來表達這項研究在做什麼，並藉由這句話，讓美術編輯掌握圖像化的方向。

前述這項研究探討的問題，用一句話來說就是：「不同社會階層」的受災機率是否相同。因此，如下圖所示，張語辰以人物的穿著打扮，來凸顯社會階層的身分：醫生、工人、農民、家庭主婦。

上圖中也比較兩種不同的統計模型，搭配文章說明，協助網友了解為什麼這種研究方法可以探討「受災機率是否相同」的問題。

對於專業的學者而言，有些會認為科普圖片太簡化、或是不夠科學精確。然而，若是天平的兩端放著「貼近科學專業」與「讓大眾看懂」，《研之有物》編輯群通常會盡量傾向「讓大眾看懂」，以達到科學普及的目標。

網站規劃巧思：讓讀者短時間內掌握重點

科普報導完成後，需要一個刊登圖文的網站。《研之有物》網站採用 WordPress 架設，可以把這個系統想像成「自助餐」，有各式各樣現成的介面樣式、外掛工具，可以滿足建置網站的需求，但不一定完全符合你的胃口。

若要讓網站「客製化」成期待的「套餐」，就要基於 WordPress 的網站架構，另外和網頁設計人員、前端工程師合作，優化使用者介面 (UI)、調整 CSS 樣式、設定上稿後台等等。

《研之有物》網站的使用者介面很單純，主要功能就是「閱讀」，並想辦法延長網友的閱讀時間。因此在介面設計上，張語辰安排了兩項巧思：雲朵重點框框、Q&A 聊天頭像。

若你曾經在捷運或火車上，看過別人用手機閱讀文章，可能會發現他的閱讀方式是：打開網頁 → 手指快速往下滑 → 關閉網頁。過程可能不到一分鐘。

眼前這位讀者，並非過目不忘的武功奇才，而是多數網友沒耐心看完一篇網路文章。考量這種閱讀行為，在每篇《研之有物》報導中，會將研究的重點、研究員主要的思想，安排在醒目的雲朵框框中，就像漫畫人物講話時，旁邊會冒出的雲朵。

就算讀者快速「滑」完一篇文章，也能看到醒目的雲朵框框，在短時間內掌握「大致的重點」。

此外，《研之有物》有許多專訪研究員的文章，會以 Q&A 的方式呈現。在這種 Q&A 報導中，通常話題不會太嚴肅，會以聊天的方式解釋科學原理，或是論文沒寫的研究故事。

為了讓讀者有互動的感覺，張語辰為「訪問者」和「受訪者」繪製專屬頭像，讀起來像是看著兩個人在聊天。

美編的哀愁與快樂

來到中研院成為《研之有物》的美術編輯之前，張語辰是在活動公司工作，工作內容包含佈置活動空間、設計平面宣傳物等等。而《研之有物》的美術編輯，則偏向雲端上的作業，包含文章編排、資料視覺化、臉書貼文設計等等，以及最重要的任務——採訪時為中研院的研究員拍照。

工作過程中，偶爾會有受到考驗、或不如意的時候，張語辰會想著：「這是過程，直到下一次做好另一件事，再肯定自己。」

而快樂的時候，是在社群媒體看到網友回饋「研之有物某篇文章的圖片很好看」，或是看到受訪的研究員將拍攝的照片，滿意地換成個人 Facebook 的大頭照。

如果有意為學術或政府的科普盡一份心力，張語辰認為勝任的條件很單純：只要對科普有熱忱，並且真誠地待人，就能好好地做好這件事。

延伸閱讀

• 【研之有物歷程篇】如何在公部門催生科普品牌？
• 【今周刊】中研院在做什麼？「鄉民」小編全曝光
• 【遠見雜誌】中研院新媒體《研之有物》 讓科普變親民
• 【Cheers 雜誌】不滿足所有人角色定位，讓成品更能說服人
• 研之有物 Facebook 專頁
• 研之有物 Instagram 專頁

本文轉載自中央研究院研之有物，原文標題為〈視覺篇】這幾招，讓政府的科普報導更親切！〉，泛科學為宣傳推廣執行單位

就在上上個星期六的雨夜，科學松鼠會與果殼網創辦人姬十三先生神秘來訪台灣數位文化協會，與數協執行長暨 PanSci 創辦人徐挺耀先生見面，暢談各自的計畫。PanSci 也把握這次機會，跟這位透過網路做科學傳播的前輩訪談，交流經驗。

認識姬十三　從一紙在中國網路爆紅的徵婚啟事開始

打開 Google 搜尋列，鍵入「姬十三」，緊接出現的關鍵字建議，「徵婚」這個詞跑得比科學松鼠會和果殼網還前面。

自稱是「一個喜歡點geek和文藝的普通青年」，姬十三去年十一月突然在果殼網發表的〈一枚偽極客+創業者的誠意徵婚〉一文中（編註：很精彩，推薦閱讀），誠懇地交代了徵婚的緣由、人生經歷與志向、感情史（！）、對感情和婚姻的理解等自述，甚至各種可能主客觀條件都寫得格外清楚分明，誠意十足。

難得有機會見到姬十三本人，當然一定要問問徵婚的結果。「這些網路上都有啊！」姬十三幾次想避答這個問題，但在我們鍥而不捨的追問下，他才苦笑著交代後續發展。姬十三說，當時徵婚帖一發，隨後就來了上千封信，後來確實有和六、七位女性見面，但見面的結果並不如預期。

他補充道，這幾位女性都相當地好，但是在這幾次會面後他認真思考過，覺得實在沒有辦法透過文字認識一個人。或許在那些尚未見過面的女性中，有著文字不見得出色，但卻可能是合適的人，這樣的錯過更令人遺憾。也正如姬十三在後記所述：「網路上遇見、通郵、約定、見面……的轉化率太低，對不起她們的誠懇。」

在諸多可能性中反覆考慮後，姬十三決定讓徵婚一事「自光棍節始，至情人節終。」至於科學宅找伴的難處……，姬十三非常堅定地表示，找伴難不難，「跟是不是科學宅一點關係都沒有！ 」

他也提到台北的女孩子講話讓他覺得特溫柔，跟北京很不一樣。

從科學松鼠會到果殼科技傳媒

儘管感情生活依舊沒有著落，姬十三在事業上的成就仍持續開展。姬十三在 2008 年 4 月和幾位科學寫作者、編輯籌組科學松鼠會，希望「剝開科學的堅果，幫助人們領略科學之美妙」，並「讓科學流行起來」。

科學松鼠會初期主要以集體共筆部落格的方式運作，後來慢慢發展了一些線下活動，如小姬看片會、達文西行走中隊、科學嘉年華、科普講座&閱讀沙龍等，並與其他機構建立更多合作和交流。

但有了科學松鼠會後，為何還要作果殼網？姬十三認為，松鼠會基本上是一個作者協會，主要的服務對象是作者和會員，也是個讓作者彼此交流、成長的平台，松鼠會適時還會提供寫作訓練。因為科普和科學新聞報導的寫作，其實不是一件容易的事，要懂科學又要能把事情寫得清楚明白，這樣的人非常少，也需要很長時間的培養。他自己也因為太忙，離開寫作第一線已經很久了……。

儘管松鼠會是姬十三一直很想做成的事，但他也希望可以作一個了不起的科技傳媒、「中國的 Discovery」。不過，在松鼠會的經驗也讓他體認到，非營利模式雖適合聚集志願者的力量，但在持續成長力和資金投入上仍有所不足，因而決定另創一個以商業模式為主的果殼網來推動工作，幫助拓展作者及內容的影響力。

姬十三說，常有人問他松鼠會跟果殼網到底有何不同，又有什麼樣的關係，基本上營運模式和定位都不一樣，目的不同，做法也不同。不管是松鼠會還是果殼，跟中國科協接觸其實很少，加上他們都不擅長跟官方打交道，所以完全是靠民間支持。除此之外，姬十三說明，果殼網雖是一個營利的垂直媒體，但也是一個社群，可以讓數十萬網友在上頭隨意發言討論，也更有資源可以辦理更多好玩的活動，如兼具知識、娛樂性質的萬有青年燴。

在問及果殼近來遇到的最大挑戰，姬十三認為還是在於如何把一個垂直媒體轉變成社群。因為現在大家的注意力變得越來越分散，每個人都在關注不同的東西，如何維持大家對你的注意，甚至習慣或持續造訪網站，越來越不容易。

「其實我們這幫人也沒什麼經驗，就是不斷地用各種方式嘗試。」姬十三笑說。

萬有青年燴：素人青年的展演舞台

說到「萬有青年燴」，姬十三開始熱心地介紹起這個由果殼網主辦的技能分享實體活動。簡單來說，萬有青年燴的主要活動形式，就是由一個主持人加上六到八位講者串起整場，每位講者只能用七分鐘向現場觀眾分享自己的技能、知識和經驗。目前在主要在北京和上海舉辦，一個月大概二至三場。

姬十三說，他們尊重每位講者的專長，也認為任何事情都值得分享，主題也不僅限於科學。但他們要求講述的內容絕對不能天馬行空，一定要有方法論和實證證據，並用理性的態度講演及開放討論。姬十三笑說，如果只是找些年輕人來泛談個人成功的經驗，那太沒有意思了，萬有青年燴還是希望有知識分享的成分在。

至於萬有青年燴的主角們—講者，又是怎麼產生的呢？姬十三表示，在萬有青年燴之前，他們還辦過另一種類型的活動，叫未來光錐（原為果殼時間），屬性比較偏向專業知識論壇。他們廣邀教授級人物或在各領域拔尖的專業人士來演講，但這樣的活動對於講者的要求非常高，成功經驗很難複製，投入的時間和人力成本也都很高，最多一、兩個月才能辦上一場。

姬十三接著說明，到了萬有青年燴，他們希望可以做點變化，透過內部推薦和公開招募的方式，邀請一些「普通」但可能深藏不露的青年人來分享自己的知識和經驗。活動主軸與設計的轉向，不僅讓活動更可頻繁舉辦，這些如同你我身邊朋友般親切的青年講者，更拉近了講者與觀眾之間的距離。

萬有青年燴雖然是要求具備知識含量的實體活動，但果殼網還是希望能將活動辦得「很有趣、很好玩」。姬十三說，他們從主題、場地、座位數、遊戲到現場活動都精心設計過，為的就是要讓講者與台下觀眾形成良好互動，像他們會傾向選擇觀眾目光容易聚焦舞台的話劇場，某場活動甚至還安排「考題」，要求觀眾在現場找到會某些特殊技能的人，讓大家有理由「搭訕」彼此。這麼一來，即使台上講者分享的內容不夠精彩，整場大家還是可以玩得很開心。

萬有青年燴自 2011 年 9 月第一場開始辦起，至今已成功舉辦 23 場，每場有近千人報名，但一場活動僅開放三百個名額。如果這次沒中，也不用太灰心，落選者可以獲得「好人卡」一張，集滿三次就可以參加了。

姬十三笑說，他本身很喜歡萬有青年燴這個活動，氣氛很好，每場他都會參加。從第一場的一百人，到現在場場爆滿的程度，姬十三認為主持人能否炒熱氣氛讓大家樂意投入是關鍵，而他們注重活動各個環節的細節設計，也是成功的主要原因。今年八月果殼網還舉辦了「萬有青年大燴」，是萬有青年燴的豪華版，受到熱烈歡迎。

最近一期將於上海舉辦的「死去活來」，抓住了近來「末日說」的時事脈動，講者有女子搏擊達人、獨立影評人、量子物理研究生、口腔醫學碩士、骨灰級遊戲玩家等來自不同背景的人士，看似完全沒有交集（！）的一群人，將會如何演繹同一主題，並給予什麼精采的演說，耐人尋味。

後記

在短短三十分鐘的訪談內，姬十三與我們分享了許多關於科普、松鼠會和果殼網的經驗，收穫良多。這次短暫來台訪問兩天，在問及他對台灣的印象時，目前只到過台北的他覺得簡直是「小清新之都」，是他去過的亞洲城市中最喜歡的，也迫不及待想去誠品書店朝聖一番（果然接下來的行程就是……），有機會也希望可以去台南看看。

科學松鼠會與PanSci長期合作，歡迎到科學松鼠會資訊小分隊的專欄看更多有趣的科學文章。

之後我們也會再邀請科學松鼠會跟果殼網的夥伴來台灣跟大家公開交流，希望就在不久之後囉！

圖一  姬十三（右）正在採訪徐挺耀（中）關於台灣數位文化協會的相關計畫

圖二  左起：協會理事長商台玉、執行長徐挺耀、隨訪工作人員、姬十三先生、協會理事吳正偉、B 編、胖卡二哥 AJ、PanSci 台柱作者海苔熊。

補充資料：
果殼網和科學松鼠會有什麼關係？是怎麼分工的？ | 果殼問答