機器戰警的真實性？

本文轉載自中央研究院「研之有物」，為「中研院廣告」

• 採訪撰文｜張琬婷
• 責任編輯｜簡克志
• 美術編輯｜蔡宛潔

水能被擠壓成冰？

水在攝氏零度以下會結冰。然而，當水被擠壓到極限時，會形成二維的奈米薄冰，不僅室溫下穩定存在，還有從未見過的鐵電特性（Ferroelectricity），而石墨烯則是實現這種擠壓條件的關鍵。中央研究院「研之有物」專訪院內原子與分子科學研究所的謝雅萍副研究員，她與我們分享了實驗室如何意外發現這層特殊的二維薄冰，以及團隊如何利用二維薄冰的鐵電特性製作有記憶電阻功能的奈米元件，研究成果發表在科學期刊《自然通訊》（Nature Communications）。

奈米尺度下，物質特性會跟著改變？

謝雅萍的主要研究題目之一就是合成新穎的二維材料，這是奈米科技的領域。奈米是什麼？奈米（nanometer）是長度單位，即 10^-9 公尺，一根頭髮的直徑長度約為 1 奈米的十萬倍。奈米尺度之下，很多物質的特性會隨之改變，最常見的例子是「蓮花效應」，因為蓮花葉上具有奈米等級的表面結構，為蓮葉賦予了疏水與自我清潔的特性，髒污與水珠都不易附著在蓮葉上。

奈米材料（nanomaterial）是指三維尺寸的材料，至少有一個維度的尺寸小於 100 奈米。只縮小一維，就是平面的二維材料（2D），例如石墨烯；縮小兩個維度，就是奈米線（1D）；三維都縮小，就是零維的奈米顆粒（0D）。

奈米科技（nanotechnology）的概念最早可追溯到 1959 年美國物理學家理查費曼（Richard Feynman）在演講中提出的願景「為什麼我們不能把大英百科全書全部寫在一根針頭上呢？」。1974 年日本科學家谷口紀男則是首度創造「奈米科技」這個詞的人，他認為奈米科技包括原子與分子層次的分離、固定與變形。

過去有不少科學家嘗試奈米材料的研發，但受限於製造技術不成熟，而無法順利製作出精細製程的奈米材料。1981 年，在掃描隧道顯微鏡（Scanning Tunneling Microscope, STM）發明之後，不僅有助於材料的微觀分析，操縱單個原子和分子也成為可能，奈米科技也逐漸實現。

無處不在的奈米科技？

我們生活周遭的奈米科技俯拾即是，從大賣場商品到半導體產業的電子元件都有。謝雅萍舉例：防曬霜之所以是白色，是因為裡面有二氧化鈦的奈米顆粒；許多塗料與噴漆亦會以奈米添加物，來增進耐蝕、耐磨、抗菌與除汙的特性，例如汽車鍍膜或奈米光觸媒；羽球拍或牙醫補牙會使用奈米樹脂，讓球拍和補牙結構更堅固。

至於半導體產業，奈米科技更是關鍵。透過縮小元件尺寸以及調整奈米元件的幾何形狀，以便於在單一晶片上乘載更多電晶體。「當今的電晶體大小皆是奈米等級，製作電子元件就等同在處理奈米科技的問題」，謝雅萍說道。

實驗中的難題，反而促成驚奇發現？

鐵電性是什麼？二維奈米薄冰有哪些可能的應用方式？

對謝雅萍來說，發現二維的奈米薄冰是個意外的驚喜。最初謝雅萍團隊其實是要製作以石墨烯為電極的開關，畢竟石墨烯是實驗室的主要研究項目，理論上當兩層石墨烯很靠近時，分別給予兩端電壓會是導通的「ON」狀態，沒電時就是斷開的「OFF」狀態。

然而，實驗過程中團隊卻發現當電壓為零時，石墨烯開關仍會導通，甚至要給予負電壓時才會成為 OFF 狀態。這個奇特的現象讓研究團隊苦惱許久，嘗試思考了各種可能性，但都無法完善的說明此現象。

「原本以為實現石墨烯開關應該是一件能夠很快完成的題目，沒想到過程中卻出現了這個意料之外的難題，因此這個研究比預期多花了一兩年」，謝雅萍無奈地笑道。

靈感總是突如其來，某次謝雅萍在與朋友討論研究時，突然想到一個可能的方向：「一直以來都有人猜測水是否為鐵電材料，但都沒有真正證實。臺灣氣候潮濕，開關關不緊會不會就是水的影響？」

設計實驗跑下去之後，謝雅萍團隊終於擺脫了一直以來的疑雲。原來，兩層石墨烯結構中，真的有水分子的存在！「一般水分子用手去捏，還是會維持液體的狀態。但是我們發現，當水被兩層石墨烯擠壓到剩下原子厚度時，水分子就會變成具有鐵電特性的二維薄冰！」，謝雅萍開心地說道。

換句話說，當極限擠壓之下，水會結成冰，而這層超薄的平面奈米薄冰會轉變成鐵電材料，而且可以在室溫下穩定存在！

鐵電材料乍聽之下很抽象，謝雅萍表示：「相較於會吸磁鐵的鐵磁材料，大多數人對鐵電材料比較不熟悉，其實概念十分相似」。她說，鐵磁材料經過外加磁場的「磁化」之後，即使不加磁場仍可維持原本的磁性。相對地，鐵電材料經過外加電場的「極化」之後，即使不加電場仍可維持原本的電荷極化方向。

謝雅萍團隊發現的二維冰具有鐵電性，這意味著水分子的正負極在外加電場之下會整齊排列，形成一個永久的電偶極，並且在電場消失後保持不變。

接著，謝雅萍發現，二維冰的鐵電性只存在於單層原子，增加多層原子之後，鐵電性會消失，變成普通的冰，這是因為多層原子的交互作用會打亂原本的極化排列。因此研究團隊發現的二維冰，是非常特殊的固態水，不是手搖飲加的冰塊那麼簡單。

因為石墨烯的擠壓和固定，二維冰可以在室溫下穩定存在，不會蒸發。謝雅萍團隊實驗發現，要升溫到攝氏 80 度，被夾住的二維冰才會變成水。如此大範圍的操作溫度，這讓謝雅萍開始思考將二維冰作為鐵電材料使用的可能性。

於是，謝雅萍團隊嘗試開發新型的電子元件，他們將二維冰與石墨烯整合成機械式的奈米開關。由於二維冰具有鐵電特性，在施加不同外加電壓之後，元件可以維持上次操作的電阻值，並保留至下次操作，有這種特性的元件稱為「憶阻器」（memristor）。

憶阻器這個詞是由記憶體（memory）與電阻（resistor）組合而成，字面上的解釋便是：具備記憶先前電阻值的能力。

謝雅萍表示：「我們可以藉由不同的外加大電壓寫入電阻值，再以微小電壓讀取之前的電阻值，允許快速存取」。而單獨一個二維冰奈米開關可以記住 4 個位元的資料，具備未來記憶體的發展潛能。

此外，二維冰奈米開關也是很好的開關裝置，團隊驗證導通電流和截止電流的比值可以達到 100 萬，開路和斷路的功能極佳，並且允許雙向操作。而開關的功能經過 1 萬次循環還不會衰減，相當穩定。

謝雅萍團隊是全世界第一個證實二維薄冰鐵電性的團隊，並實現第一個以石墨烯為架構的二維冰機械式憶阻器。她的團隊將往新穎二維材料的方向繼續邁進，目前實驗室有和台積電（TSMC）合作，希望透過產學合作，將更多奈米技術的應用落地實現。

與二維材料實驗的相遇？

謝雅萍目前除了是中研院原分所的副研究員，同時也是國立臺灣大學 MY Lab 實驗室的共同主持人，她和人生伴侶 Mario Hofmann 教授共同指導的 MY Lab 發揮了 1+1>2 的效果，創意與想法的激盪和交流，是產生傑出研究的關鍵。

回到碩博士時期，謝雅萍都在臺大物理所，鑽研材料的光電性質與新穎光電元件的機制。她回憶：「當時我們都要向化學系要材料，他們給什麼我們就得用什麼，但難以了解整個材料製造的細節。」後來她體認到，擁有製造材料的調控能力才能真正突破元件設計上的侷限。

謝雅萍在博士班時申請到了千里馬計畫，讓臺灣博士生獲得國科會補助前往國外頂尖研究機構，進行為期約半年至一年的研究。「我認為這個計畫非常好，也可以幫助學生建立重要人脈！」在指導教授引薦下，謝雅萍因緣際會進入美國麻省理工學院（MIT）的二維材料實驗室，自此與二維材料結下不解之緣，她認為：「好材料與好元件是相輔相成的，前瞻材料更是如此。」

「我到了 MIT 之後，深刻體悟到他們做研究的態度與臺灣學生的不同。臺灣學生像是把研究當作一份工作，然而我在 MIT 時就感受到他們學生對於自身研究的熱忱。討論風氣也非常盛行，學生之間會互相分享自己的研究內容，互相幫忙思考、激盪出新想法」，謝雅萍分享自己在 MIT 時期的觀察。

當年二維材料還在萌芽階段，她所在的 MIT 實驗室已是此領域的佼佼者，她也因此立下了目標：「希望未來我有能力時，能夠自己掌控自己的材料做出好元件！」如今，謝雅萍正走在自己目標的道路上，過去認識的朋友也都是各頂尖大學的二維材料實驗室主持人，直到現在都還會互相幫忙。

從物理到二維材料，身處這些男性為主的學術環境，謝雅萍顯得自在，而且積極參與討論和交流。「我發現女科學人會把自己變得較中性，讓自己融入整個以男性居多的環境中，才不會在團體中有突兀的感覺」，她分享道。

謝雅萍的實驗室 MY Lab，是與臺大物理系 Mario Hofmann 教授共同主持的奈米科技實驗室，他們除了是工作上的夥伴，更是人生中的最佳拍檔！當初兩人就是在美國麻省理工大學 MIT 相識，再一起回到臺灣。

讓「研之有物」團隊好奇的是：這種共同主持的模式與一般實驗室相比，是否有特別之處？

「從多個面向而論，我認為都是 1+1>2 的」，謝雅萍說道，「實驗室會有兩倍的資源、儀器、計畫與兩倍的人脈。遇到一個題目，兩個人思考時會從不同的觀點切入。即便是夫妻，我們在研究上看的面向也都不一樣，因此可以激盪出許多有趣的想法」。

她補充，不僅對實驗室本身而言，對學生也有很大的好處，「因為學生的研究必須同時說服我們兩個人，代表學生的研究成果會非常扎實，也可以為學生帶來信心。」重要的是，「學生也會得到兩倍的照顧與關愛，我覺得我們的學生是蠻幸福的」，謝雅萍笑笑地說。

2020年9月27日到11月10日，亞美尼亞與亞塞拜然發生第二次納戈爾諾－卡拉巴赫戰爭（Nagorno-Karabakh War）。新時代的戰爭科技，舉凡偵察和攻擊用的無人機，以及長程武器跟探測器等，全都用上了。無人機使用的火藥含有白磷，爆炸會造成致命的化學燒傷、冗長的住院期，還有高死亡率。臉、手等皮膚暴露的部位，最常遭殃。其他類型的爆炸創傷和槍傷，也時有耳聞。^[1]

醫院爆滿

亞美尼亞與亞塞拜然雙方皆死傷慘重。當時亞美尼亞的軍醫院爆滿，連普通醫院都加入救治受創士兵的行列。儘管多數傷患都有部份皮層或全皮層燒傷，醫療量能不足的情況下，他們得等上1個禮拜，才能接受手術。於此之前，只好先進行普通包紮，並投以高劑量的鴉片類止痛藥物。此外，理想上燒傷的地方應該全部切掉；偏偏戰爭期間，許多都只是部份切除，較容易在術後感染，而需要抗生素，甚至進一步手術。^[1]

無細胞魚皮敷料

眼看再這樣下去不是辦法，有位亞美尼亞的國會議員，向冰島醫療用品公司Kerecis求助。^[註1]短短72小時內，產品運送和專業支援都安排好了：冰島Hilmar Kjartansson醫師與英國Steven Jeffery醫師，帶著該公司的無細胞魚皮敷料（acellular fish skin graft），來鄰近戰區的亞美尼亞首都葉里溫（Yerevan），教大家處理傷口。^[1]

此敷料用野生大西洋鱈魚（Gadus morhua）的表皮與真皮製作，^[註2]含天然的Omega 3脂肪酸，因此具有制菌、消炎的效果。儲藏於室溫下的乾燥環境，保存期限3年。其厚度約0.6 mm，最大尺寸為300 cm²，形狀可依需求修剪。使用前添加生理食鹽水，便能撐到540 cm²的覆蓋面積。通常要釘住無細胞魚皮敷料，並配合負壓傷口治療（negative pressure wound therapy）或填塞敷料（bolster dressing），^[1]吸走滲出的液體，^{[2, 3]}直至傷口恢復到能開刀的程度。皮膚移植手術後，則要每3到5天換一次敷料。^[1]

個案報告

冰島和英國醫師總共去了亞美尼亞兩趟。他們救治的傷患大多已經燒傷3到5天，接受過初步清創，^[1]並且早用濕紗布覆蓋，再任其自然乾燥，即所謂的濕至乾敷料（wet-to-dry dressings）包紮。^{[1, 4]}視傷口情況，可能得再度清創，然後才舖上無細胞魚皮敷料，並施以負壓傷口治療。7日後，檢查可否移植皮膚。^[1]

戰爭結束後，亞美尼亞和上述外籍的醫師，共同於美國外科軍醫協會（Association of Military Surgeons of the United States）的《軍事醫學》（Military Medicine）期刊發表論文。他們挑了下列幾個案例介紹：^[1]

• 19歲男性，遭爆破攻擊，含軀幹在內，大面積全皮層燒傷，其中左腳跟傷至見骨。於受傷第8天敷上魚皮前，已經接受過清創手術。（照片）^[1]
• 32歲軍人，原文未提性別。骨骼外固定器支撐著右小腿的開放性骨折，傷口面積為15 cm × 21 cm。歷經3次清創，才蓋上魚皮。每3天檢查一次，順便換敷料。換過3次後，進行皮膚移植手術。（照片）^[1]
• 28歲男性，白磷爆炸所致的全身燒傷，佔總體表面積的75%。以高壓水刀（water jet；hydrosurgery）清理後，進行10次清創手術，再敷上魚皮代替人類皮膚移植。（照片）^[1]

戰時療傷利器

整體而言，他們照顧的傷患無人感染，而且無細胞魚皮敷料加速肉芽生長，傷口復原快了幾天到數週不等。^[1]不僅使單純填補的皮膚移植手術能提早進行；甚至讓自帶血液供應的皮瓣移植，必要性減少。^{[1, 5]}這篇論文的部份作者或許代表廠商立場，分析的樣本數又有限；^[1]然而《Cureus》期刊的文獻回顧，也指出無細胞魚皮敷料的療效，對於燒傷和糖尿病的足部潰瘍，優於許多其他敷料。^[6]更重要的是，亞美尼亞的這篇論文，提到無細胞魚皮敷料輕盈，容易運輸、儲存，使用方法又簡單。這在物流受阻的戰爭時期是相當關鍵的優點。^[1]

備註

1. 根據2023年7月7日的新聞稿，丹麥公司Coloplast已經併購冰島公司Kerecis。^[7]另外，臺灣的衛生福利部食品藥物管理署，於2018年8月核發二級醫材藥證，給美時公司引進的Kerecis 無細胞魚皮敷料。^[8]
2. 大西洋鱈魚和尼羅吳郭魚（Nile Tilapia）的魚皮，都可以用來製作無細胞魚皮敷料。^[6]

參考資料

1. Reda F, Kjartansson H, Jeffery SLA. (2023) ‘Use of Fish Skin Graft in Management of Combat Injuries Following Military Drone Assaults in Field-Like Hospital Conditions’. Military Medicine, usad028.
2. Zaver V, Kankanalu P. (09 SEP 2022) ‘Negative Pressure Wound Therapy’. In: StatPearls. Treasure Island (FL): StatPearls Publishing.
3. Lee E, Park SI, Kim D, et al. (2018) ‘Modified bolster dressing with continuous suction improves skin graft survival for an oral cavity wound’. Journal of Otolaryngology – Head & Neck Surg, 47, 68.
4. DG Wechter, DC Dugdale. (11 MAR 2023) ‘Wet-to-dry dressing changes’. MedlinePlus, U.S.
5. Prohaska J, Cook C. ‘Skin Grafting’. (16 AUG 2023) In: StatPearls. Treasure Island (FL): StatPearls Publishing.
6. Ibrahim M, Ayyoubi H S, Alkhairi L A, et al. (2023) ‘Fish Skin Grafts Versus Alternative Wound Dressings in Wound Care: A Systematic Review of the Literature’. Cureus, 15(3): e36348.
7. ‘Coloplast announces agreement to acquire Kerecis and raises long-term growth expectations’. (07 JUL 2023) Kerecis.
8. 韓婷婷（08 OCT 2018）「美時新藥迎接開花期 股價價量齊揚」中央通訊社

人類必恭必敬稱家貓為「主子」，並自貶為「奴才」。陛下身體微恙，一團絨毛癱軟，表情內斂，叫貓奴如何揣測上意？懷疑牠受苦，便心急如焚。幾乎上演《還珠格格》裡，人家紫薇說沒事，爾康卻捨不得的虐心互動。貓咪說不定覺得：「……有這麼多人關心我，我已經不痛了……」人類仍在一邊：「可是，我好痛！」^[1]

在治療人類時，醫護人員會用視覺類比量表（Visual Analogue Scale）、臉譜疼痛量表（Wong-Baker faces pain scale）或 FLACC 量表^[註] 等工具，來評估患者疼痛的狀況。前二者靠病人自我評估，以數字或表情，象徵由舒適無恙，漸進到痛徹心扉的程度差異。 FLACC 則是醫護觀察嬰幼兒或無法言語溝通者，就其身體不適產生的行為變化來計分。^[2] 儘管每個人敏感的程度不同，至少單一病患前後的得分，能相互對照出疼痛是否得到緩解，或者更加惡化。因此，這些量表均可視為有效測量疼痛的方法。

問題是有口難言，又行徑鬼祟的貓咪怎麼辦？人貓猜心的瓊瑤戲碼，自古不斷重演，沒完沒了。

直到有天，獸醫們看不下去了…

貓咪苦臉量表

2017 年的時候，加拿大蒙特婁大學 Paulo Steagall 副教授以及他的團隊，招募了一票被送急診的病貓。在得到飼主同意後，他們比較疼痛的病貓、服用止痛藥的病貓，還有健康貓咪的表情舉止，研發出「貓咪苦臉量表」（Feline Grimace Scale），並將結果發表於 2019 年的《科學報告》（Scientific Reports）。^{[3, 4]} 其中列出幾個徵兆，可依級別給分，就此將貓咪的疼痛量化：

耳朵姿態（ear position）：貓耳的尖角向外分開，並略為朝後旋轉。^{[3, 5]}

_{圖／參考資料 5}

瞇眼程度（orbital tightening）：上下眼瞼之間的空隙，小於眼睛的寬度，或是完全緊閉。^{[3, 5]}

_{圖／參考資料 5}

口鼻緊繃（muzzle tension）：口鼻（即臺語所謂「喙管」的部位）由圓轉扁，而呈橢圓形。^{[3, 5]}

_{圖／參考資料 5}

觸鬚變化（whiskers change）：觸鬚從平常放鬆的圓弧，撐直且稍微向前。^{[3, 5]}

_{圖／參考資料 5}

頭部位置（head position）：原本處於全身最高處的貓頭，降至低於肩膀，並往下垂。^{[3, 5]}

_{圖／參考資料 5}

貓臉疼痛辨識技術

目前受惠於物種專屬苦臉量表的，除了貓，還有鼠、兔、馬、羊、豬和貂等動物。受過訓練的獸醫，能精準判讀牠們的表情，用這些工具，來評估牠們的疼痛指數。隨著科技的進步，到了 2022 年《科學報告》期刊再次關懷貓咪的痛楚時，另一群科學家拿出「貓臉辨識技術」，試圖取代專業的肉眼觀察。^[6]

臉部校正

臉部校正是建立辨識系統的要務。先調整貓臉的特徵（landmarks，即照片上標有號碼的黑點），讓它們在空間中對齊，減少幾何上的變異，方便接下來的步驟進行。原則上，校正後的貓臉必須：^[6]

1. 在畫面正中央；
2. 旋轉直到雙眼的連線呈水平；
3. 尺寸都約略相同。

_{圖／參考資料 6 ，figure 1}

模型１：特徵基準（landmark-based）

在找到貓臉的特徵後，依據「貓咪苦臉量表」的觀察部位，將貓臉特徵（黑點）分為：左眼、右眼、額頭與耳朵，以及口鼻和觸鬚，四個區塊向量。然後，多加一些貓鼻子的照片，進行「資料擴增」（data augmentation），^[6] 彌補原始資料的不足，以強化機器學習。^[7] 不過，團隊事後發現，這次的資料擴增，成效不彰。^[6]

_{圖／參考資料 6 ，figure 3}

處理這些照片的計算模型，是一種叫做「多層感知器」（Multi-Layer Perceptron）的人工神經網路（artificial neural network）。^[6] 就像人的神經系統，有好多神經元相互連結，將輸入的資料從上一層送到下一層，經過多層運算後再輸出。^{[8, 9]}

模型２：深度學習（deep learning）

研究團隊把大量沒有標註特徵的貓照，在校正角度和尺寸後，餵給 ResNet50 。^[6] 這是一種有五十層的深度學習模型，早已預先訓練好怎麼逐層辨識貓咪的輪廓、曲線及其它識別特徵。^[10] 套用該模型的同時，還要進行實驗需要的特定調整，例如：加上「痛」與「不痛」的分類標籤。^[6]

貓的痛，AI 有多懂？

上述兩個模型的實測，在判讀貓咪是否疼痛時，都有超過 72% 的準確率，算是相當不錯的成果。不過，在完全替代人工判讀之前，可能還要擴建訓練辨識系統的資料庫。因為當初請來的照片模特兒，是 29 隻準備接受卵巢子宮切除術的短毛母貓，年紀約幾個月到一歲多。拿牠們術前、術後，以及使用止痛劑前後的照片來訓練 AI ，雖然是個不錯的點子，但無法代表多元的貓咪社群。^[6] 將來的實驗，若能涵蓋其他性別、年齡和品種，相信貓咪們會覺得更加窩心。

備註

FLACC 量表： FLACC 是臉（face）、腿（legs）、活動（activity）、哭（cry）與  安撫（consolability）的縮寫。每個項目依觀察到的狀態，給 0 到 2 分，總分最高 10 分。^[2]

參考資料

1. 瓊瑤經典台詞》小時候看超感動，長大看卻啼笑皆非的 7 大經典場景（風傳媒，2020）
2. Pain assessment and measurement (The Royal Children’s Hospital Melbourne, 2019)
3. Evangelista MC, Watanabe R, Leung VSY, et al. (2019) ‘Facial expressions of pain in cats: the development and validation of a Feline Grimace Scale’. Scientific Reports, 9, 19128.
4. Me-owch — could resting cat face tell us about kitty’s pain? (CBC, 2020)
5. Feline Grimace Scale – Practice your pain assessment skills using the FGS! (Université de Montréal, 2019)
6. Feighelstein M, Shimshoni I, Finka LR, et al. (2022) ‘Automated recognition of pain in cats’. Scientific Reports, 12: 9575.
7. 2021 iThome 鐵人賽－DAY21 資料正規化與資料增強（Data Normalization & Data Augmentation）（IT邦幫忙，2021）
8. 2019 iT 邦幫忙鐵人賽－06. 深度學習的架構分析：多層感知器（IT邦幫忙，2019）
9. 神經網路（IBM，2020）
10. 何謂遷移學習?（NVIDIA，2019）

經典電影「機器戰警」在1987年代首版上映，相隔20幾年後，今年重返大螢幕！但不同於卡通化的鋼鐵機械人，新版半人、半機械的Alex Murphy警官實在是怎麼想怎麼詭異。導演José Padilha及製片設計Martin Whist透露，他們以今日某些最有希望前途（或最危險）的科技做為靈感，設想在2028年代半人、半機械的和平維護者。

終極盔甲

捨棄使用鏗鏘的金屬板，製片設計Martin Whist為機器戰警選擇了石墨烯，來做為盔甲的材料。（石墨烯是碳原子以sp2混成軌域呈六角蜂巢晶格排列的平面薄膜，只有一個碳原子厚度的二維材料。）其碳原子的晶格比鋼還強200倍，重量也比鋼輕六倍。雖然石墨烯目前僅能小批量生產，各家企業－包括三星，正在致力研究於如何能以更有效的方式來生產它。

全知之眼

機器戰警可以在幾秒鐘內完成臉部辨識，這對於2028年代來說，並不算是一個牽強附會的神奧技能。聯邦調查局（FBI）目前比對面孔的大頭照資料庫，準確率高達80％。此外，研究人員也已研發出演算法來識別影片中的面孔。聯接裝置將會確保有足夠的頻寬，以傳輸所有正在快速處理中的數據。

無人機控制

現今，軍事和執法機構可以派送飛行的無人機，以執行他們卑鄙的工作。在導演José Padilha式反烏托邦的未來，我們將會派送機械人。雖然Alex Murphy警官想要相信他仍擁有自由意志，他並未完全肯定植入他大腦中的電腦，是否事實上指示他的決定和行動。

挑剔的植入物

Alex Murphy警官大部分的身體，屬於機器人。正因如此，他人類部分的身體，可能會排斥機器零件，及不斷地與感染奮鬥。所以在換班之間，他會坐上機械椅與設備連結，藉由全身換血，以保護他的大腦、肺，和其他倖存的部位。

最後，回到最初的問題。與首版相隔20多年，再度搬上大螢幕的機器戰警，以今日的角度來觀看，究竟有幾分的真實性呢？根據上面幾點分析，對於科技持續飛速前進的未來而言，將來的機械生化人，應該沒有我們想像中那麼地遙不可及。

資料來源：

How Real Is ‘RoboCop’?

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