傳統工藝與現代科技能有什麼火花？到竹山玩就對啦！

本文由 交通部鐵道局 委託，泛科學企劃執行。

悠遊卡「嗶」一下上公車、 eTag 不需等待就能收取高速公路通行費、防疫期間進出公共場所「掃」一下完成實聯制登記，甚至買完高鐵車票後還能用手機取得專屬 QR CODE 快速通關！隨著科技進步和智慧型手機的興起，人們開始以電子票證取代傳統紙本票卷，只要一支手機或是一張卡就能到達任何你想去的地方。

臺灣目前常用的電子票證主要有兩大類，高鐵、台鐵 APP 訂票取票後的專屬 QR CODE ，和使用無線射頻辨識 RFID 的感應交通票卡（像是悠遊卡、一卡通），究竟這兩種方便又快速的電子票證技術是怎麼運作的呢？ 

「掃」出資訊海—— QR CODE

QR 為 Quick Response 的縮寫，最早在 1994 年，由日本汽車零件業者 Denso Wave 的技術室長原昌宏發明，他認為一維條碼能夠包含的資訊量太少，一件產品都要印上數十個條碼才足以應付需求，對當時追求商品小型化的日本很不方便。原昌宏的團隊便將兩個一維條碼疊加在一起，讓 X 軸、 Y 軸都帶有訊息，進化成二維條碼，不只可以更快速追蹤產線上的產品， QR CODE 還有多角度辨識、容錯能力高等優點。

QR CODE 三大優點：高存量、高容錯、易辨識

QR CODE 呈現正方形黑白兩色，每一格黑白格子都是一個位元，黑色方格代表 1 ，白色方格代表 0 ，掃碼時機器只要判斷反光與否，就能將黑白圖像轉換為二進位數、數字、字母、日語假名等訊息組合，經過轉譯後就能代表一串代碼、一句話或是一個網址。 QR Code 發展至今一共有 40 種版本，以結構、尺寸和校正標記位置區分，每一種版本的儲存密度都不完全相同，最大的版本 40 為 177×177 模組，可容納高達7089字元。

在 QR CODE 的 3 個角落有像「回」字的正方圖案是幫助解碼軟體定位的座標，以鮮少出現在印刷品的特殊比例 1：1：3：1：1 作為定位標記，只要掃描裝置偵測到這個特殊比例就能算出條碼位置，使用者不需像傳統一維條碼一樣必須精確對準條碼才掃得到， QR CODE 以任何角度掃描都能正確讀取資料，加速識別作業。

除了中規中矩的黑白 QR CODE， 你一定也有看過插入商標或是特殊形狀的二維條碼，為什麼缺了一角的 QR CODE 還能掃描的到呢？因為 QR CODE 有很高的容錯能力，當某部分資訊缺失的時候，解碼系統會透過里德-所羅門碼（Reed-solomon codes）的原理自動填補缺失的部分，讓整體資訊依然可以完整辨識，容忍錯誤發生。 QR Code 的容錯能力分為 4 個等級，條碼圖形面積愈大就能分割出更細緻的里德 – 所羅門碼區塊，避免單一區塊「猜」太多密碼，容錯等級最高甚至可修正 30 %的缺失條碼。

QR Code 的快速掃描和容錯能力，能夠廣泛地運用在產品追蹤、物品識別和文件管理方面，使識別作業更便捷，「車票」也是其中之一！高鐵發售的每張電子票證都含有一個獨一無二的 QR Code ，經過閘門條碼感應區解碼就可以直接通關，享受快速方便又環保的乘車體驗！

「嗶」一下，扣款成功—— RFID

RFID (Radio Frequency IDentification) 全名為無線射頻辨識，是透過無線電訊號識別特定目標並讀取相關數據的無線通訊技術，我們日常所用的各式電子票卡多半都使用這種技術，或是其衍伸用於智慧型手機的感應式電子票證 NFC（Near-field communication，近距離無線通訊）。

RFID 最早出現在第二次世界大戰時期同盟國和德軍的敵友識別系統（Identification Friend or Foe，IFF）。以應答機（Transponder）偵聽詢問信號，然後回覆識別暗號，軍隊以此技術識別飛機、車輛或友軍部隊，並確定受詢問方的方位和距離。儘管當時 RFID 已被廣泛使用於軍事、航空用途，人們日常生活還是很難接觸到 RFID ，直到 2003 年美國最大零售商 Walmart 宣布他們的前 100 家供應商將被要求在所有進貨的貨箱和托盤上貼上 RFID 標籤以減少盤點貨物的時間，其他企業、零售商紛紛開始效法，使 RFID 頓時成為商品管理的新模式。RFID 發展至今，包括日常使用的悠遊卡、門禁卡、商品防盜標籤和寵物晶片，都是使用 RFID 的技術。

你是否曾疑惑：悠遊卡沒電池，為何能付款或是傳送資訊？

我們常用的電子票卡多半屬於無電源的被動式標籤，利用感應器（Reader，像是公車讀卡機）發送特定頻率的電磁訊號，當訊號夠強時，就會觸發感應範圍內的 RFID 標籤（Tag），RFID 標籤內部為電路板和天線的組合，標籤接收電磁波後會藉由電磁感應產生電流，供應 RFID 標籤上的晶片運作並發出電磁波將特定編碼回應給感應器。感應器若成功解碼，則回傳主機（Host）請求驗證資料再給予回應。RFID 系統以「辨識」為主要功能，接收到「有效回應」才算驗證成功，就像拿悠遊卡靠近公車讀卡機可以扣款，而你的公司門禁卡不行，是因為讀卡機無法解開公司門禁卡回傳的編碼，無法驗證有效性就會顯示扣款失敗。

相對於傳統條碼， RFID 標籤帶有遠距離讀寫、具穿透性、可同時讀取多個標籤和重複利用等優勢。透過調整感應器發送的電磁波頻率，來選擇觸發特定頻帶的標籤和控制讀取範圍：像是悠遊卡、一卡通是 13.56MHz 的高頻帶（HF）標籤，感應器可讀取在 1 公尺以內的 RFID 條碼；高速公路 eTag則是採用特高頻帶（UHF）標籤，不僅可讀取範圍增加到 5 ～ 10 公尺，還能同時讀取 1000 個RFID 條碼，就算中間有其他物質阻擋（像是卡片放在錢包裡、颱風天上高速公路），RFID一樣都可以讀取。

RFID 標籤最大的優勢其實是重複利用，過往的條碼都是一對一的組合，只要印刷上去就無法更改，使用過後必須報廢，而 RFID 可以更新電路板內儲存的資料，讓同樣一個標籤衍生出不同的編碼，拓展用途。當然這也代表有心人士可以串改標籤中的資料，因此大多數電子票卡會多加一層密鑰保護內部資料。除此之外，由於 RFID 標籤無須直接與感應器接觸，使用者也有可能在不知情的情況下被他人讀取標籤內儲存的資訊，構成安全隱憂。

目前，高鐵除了能用「T Express」APP 訂位立即取得專屬 QR CODE 快速通關，也開放悠遊聯名卡或一卡通聯名卡這兩款 RFID 電子票證來搭乘自由座喔！

參考資料：

1. Denso Wave
2. Wikipedia – QR CODE
3. Cool3C – QR Code發展與歷史介紹：運作原理、特色、編碼結構分析
4. 台灣高鐵
5. Wikipedia – Radio-frequency identification
6. YouTube – What is RFID? How RFID works? RFID Explained in Detail
7. Walmart and RFID: The Relationship That put RFID on the Map

• 文／施登騰 │ 中國科技大學互動娛樂設計系助理教授，右手寫文物藝術鑑賞，左手寫展示科技新知，古今複合型大學老師

到處都是 QR Code

QR Code 過時了嗎？好像還沒有，根據筆者最近的個人經驗感覺 QR Code 的使用其實 還是相當的普及與頻繁，而且在某些場合中它的存在感反而變得更明顯了。

比如說在參加學校會議的時候，要拿著手機開啟讀碼軟體、掃描 QR Code 後登入出席報到頁面；會議結束回程搭火車的時候，又在桃園車站看到大幅的 QR Code 看板，密密麻麻地等著要把某人的手機連線某個鐵路局服務網站去。似乎冥冥中被召喚著要再來更認識 QR Code 這玩意了。

先談「二維碼」的視覺意象

QR Code 也被叫做「二維碼」，所以從這名稱來看，還有什麼視覺意象可以談的呢？

確實，QR Code 這種圖表一直被我個人嫌棄。它呈現滿滿的人機對話的數位冷冽感，圖樣差異性相當細微、只有機器能辨識，而在眼裏看到的，卻是相仿的類似圖案。所以即使知道它能提供鏈結，在文化歷史古蹟、博物館展區、美術館展覽提供通往深度／擴增數位資訊。但就是覺得它的存在破壞了美感，特別是在古蹟、博物館、美術館等場域。

QR Code該是沒有任何美學可言的吧？！

抱著這樣的疑問去查找相關論文，乖乖，還真找到不少文章。有些學者提出所謂的「Aesthetic QR Code（美學式QR碼）」（如下圖），但只使用「Aesthetic QR Code」的英文原名或中文譯名，其實找不到圖例。要使用關鍵字「Visual QR Code」或者是「視覺碼」就可以找到與圖片合併的 QR Code。有家製作「Visual QR Code」的新創公司～ Visualead非常成功，甚至讓大陸的阿里巴巴花了150億美金把這家公司買下。

話說 Aesthetic QR Code（美學式QR碼）的論文研究些什麼呢？

其實，這些論文所提出的「Aesthetic QR Code Solution（美學式 QR 碼解決方案）」主要是在不超過 QR Code 「容錯能力」的情況下，以「雙重圖像（Binary Image）」或是「插入圖像（Input Image）」的方式製作所謂的 Aesthetic/Visual QR Code（有美感/圖像化的 QR code）。使用技術術語，就是「Embedding a picture」。而從整體圖像上來說，QR Code 的基本形式還在，但加入了視覺化圖像的內容。

那「容錯能力」是什麼呢？這就必須從QR Code的結構說起了。

下面是在維基百科上使用的圖，用來說明 QR Code 的圖碼基本構成。讓我們把重點放在灰色區塊的「資料與糾錯碼訊息」上，其中的「糾錯碼（Error Correction Codeword）」就是與「資料碼（Data Codeword）」共同組成資訊區，用於執行修正錯誤功能的字碼。

這「糾錯」一詞很「大陸用語」的，雖然個人是在很喜歡的演員～葛優所主演的「大腕」這部電影的逗趣劇情中學到「糾錯」這個詞的，但下面還是改用「容錯」去代表原文 Error Correction 字意的「修正錯誤」。

QR Code 在辨識上有設定所謂的「容錯功能」，在部分字碼發生破損或無法辨識時，仍可恢復數據去辨識QR Code 所儲存的內容。在執行「容錯功能」的優劣上，有 7%~30% 的容錯能力（Error Correction Capacity，或譯作容錯能力）差異，分為四種級別，分別代表不同高低的容錯能力（進一步了解）：

• 等級「L」：7% 字碼可被修正
• 等級「M」：15% 字碼可被修正
• 等級「Q」：25% 字碼可被修正
• 等級「H」：30% 字碼可被修正

但是，前面提及的「Aesthetic QR Code Solution（美學式QR碼解決方案）」是在不超過 QR Code 的容錯能力情況下進行。也就是說，既然 QR Code 在判讀上有 7%~30% 的容錯率，那其中一個方法就是在可容許範圍內，加入「雙重圖像（Binary Image）」或是「插入圖像（Input Image）」。

所以，網路上就有些教學，介紹如何使用繪圖軟體自製「視覺碼」。有興趣了解的人，可以看看這個介紹。

讓你的 QR碼也美美的

但既然有學者特地提出討論「Aesthetic QR Code Solution（美學式QR碼解決方案）」，就肯定不僅僅只有運用「工人」智慧、還小心地不超過容錯率這種簡單的作法。

在杭州電子科技大學與逢甲大學學者所提出的「An aesthetic QR code solution based on error correction mechanism」（根據容錯率計算機制完成之美學式 QR 碼）這篇期刊論文中提出特殊的運算技術去自動產生視覺碼（或學者所說的「美學式QR碼」），而且是透過「建構字碼編排（Construct codeword layout）」、「取得顯著圖（Obtain saliency map）」、「選擇最佳可變區（Select best changeable regions）」、「提出分層替換規則（Propose hierarchy replacement rules）」等4個步驟去運算生成的。

根據兩岸學者論文中提供的成果來看，成效確實是相當好的。特別是「選擇最佳可變區（Select best changeable regions）」這個關鍵技術，使得所製作出來的「視覺碼」，甚至比坊間的商業技術都更為優越且清晰。

下圖是節錄自論文的圖片，最上排的「美學式QR碼解決方案」技術所完成的「美學式QR碼」、中間那排是使用其他類似研究學者的技術所完成的、最下面那排則是使用前面所提到，被阿里巴巴重金收購的Visualead 技術所完成的。其他兩個技術所完成的雙重圖像式視覺碼與「美學式QR碼」有不小的差距。

然而，這些視覺碼其實並沒有解決QR碼的視覺設計問題，因為其在圖像構成上，仍屬於複合圖像（雙重圖像，Binary Image），也就是「QR碼＋圖」，QR碼的形狀仍有絕對的存在。所以，要談「QR碼的視覺意象」，仍必須從視覺設計的角度去看看是否已有解決方案。

以 QR code 作為視覺意象

經過查找許多的網路資料，可以整理出設計師給的答案，就是下面幾張圖所代表的類型。

在以下的圖片說明中，我會特別標示實際掃瞄測試的結果，畢竟有些視覺碼雖然很有設計感，卻在掃描使用上發生問題，甚至失去其基本功能。這些也是視覺碼要兼具美感與功能奮戰的目標。以下就舉例幾張 QR碼的設計佳構作為「視覺意象」的介紹，更多可點選此網址。

以下這張圖可掃描連結微信qq，在設計上仍保留「定位標記」跟「校正圖塊」的必要形式，但資料與糾錯碼都十分具有圖像設計感了，可以看出與前面所介紹之視覺碼的差異。

以下這張圖可掃描連結至微信App下載網址，同樣保留「定位標記」跟「校正圖塊」的必要形式，但「資料與糾錯碼區」是以海盜為圖像設計概念，與前圖一樣都有電腦繪圖的設計美感了。

以下這張圖可掃描連結至微信qq，「定位標記」跟「校正圖塊」已成功隱入設計中，以蒙娜麗莎為主的設計概念更為完整，卻仍兼具QR碼功能。

以下這張的原圖是個動畫gif檔，但我試過至少3款讀碼軟體仍然無法判讀，所以就單純從設計來看。可看出這是個很有向量圖設計感的2.5 D圖標，基本上保留QR碼原形，並且反向讓QR碼插入圖像中，而不是坊間普及的「QR碼＋Logo」的插入圖片形式。

既然無法掃描執行 QR碼功能，上圖其實就非屬 QR碼。我相信這絕非此動態圖的設計原旨，但既然要以 QR碼去橋接數位服務與訊息，功能價值還是遠遠在設計價值上的，這也就是「Form Follow Function」（形式服務功能）的功能性設計概念，畢竟QR碼的其中一個很重要的功能是「Call to Action」（行動呼籲設計），是連結啟動許多數位服務的關鍵元素，所以接下來就談談「再想想　QR碼的實務用途」。

再想 QR碼的實務用途

上面圖片所見的功能用途，應該算是 QR碼的使用特例，圖中的 QR碼海報也確實可以掃瞄連結到一家專營QR碼海報商品的「QR Canvas」公司網站。但這不是「再想想QR碼的實務用途」這個部分要談論與介紹的。就如前述，既然要談QR碼能連結啟動許多數位服務，具備「Call To Action（CTA）」（行動呼籲設計）的關鍵因素，就從使用情境與引導動機這方面去探討。

先從 2012 年威尼斯藝術雙年展，俄羅斯館的競賽作品《iCity》談起。該建築的內部在天花板、牆壁、地板都鑲滿 QR碼，就像個裝置藝術展。只不是此作品是一個虛擬展品，入目所見的全是可透過行動裝置判讀的巨大 QR 碼，連結到城市「Skolkovo （斯科爾科沃）」的訊息。斯科爾科沃號稱為「俄羅斯矽谷」，承載了一個國家的科技創新夢想。

整個展布的 QR碼的遵循著「簡單直接 （Keep it simple and straightforward）」的原則，在展間的訪客都能一目瞭然這些 QR碼的用途：連結與提供數位資訊。

從實務運用的角度來看，不虛掩地且直覺地使用 QR 碼，當然是最直接有效的，畢竟 QR 碼的功能用途就是「Call To Action（CTA）」，為了要去橋接後端的「數位服務」。因此要讓「CTA」產生效果，就要有策略地，有步驟地去促成。我將「CTA」目標分為「參與目標」與「執行目標」，且認為缺一不可。分列如下：

• 「使參與某事（Ask someone to participate）」：以QR碼提供「快速連結」去達成此「參與目標」。
• 「使執行某事（Get someone to do something）」：由QR碼橋接「數位服務」去達成此「執行目標」。

QR碼能提供資訊量真的不大（請見下圖），所以常用的資訊是：「網路連結」、「電郵信箱」 、「電話號碼」、「聯絡資料」、「行事曆活動」、「地點」、「Wi-Fi」等項目，但一旦接續後面的數位服務，就能延伸出更多的用途。

舉例來說，QR碼「網路連結」讓使用者可以「下載App」、「造訪網站首頁」、「在FB粉絲頁按讚」、「登錄為用戶」。若以使用情境來舉例，QR碼「網路連結」讓使用者可以「在賣場查詢產品履歷」、「在促販現場取得電子兌換卷」、「從名片即時連結公司網站」、「從平面設計連結影片播放」、「看著廣告傳單掃描上網訂購商品」、「掃描手機上的QR碼通過車站或機場閘門」等等。

所以，QR碼的功能，其實有著 0 與 1 的極端差異。

因為如果能誘使使用者掃瞄連結、啟用服務，QR碼就是個具有強大數位能量的中介圖標；如果沒能讓使用者掃瞄、啟用連結，QR碼不過是具有簡潔二維圖像的平面圖標。是否掃瞄連結？能否掃描連結？差很多。

而要能讓QR碼功能啟用，執行4個策略：

• 要有「行動誘因」、「標示清晰」的設計，好讓QR碼提供快速連結去啟用並達成「CTA的參與目標」
• 也要有「實質承諾」、「計畫策略」，好讓QR碼橋接數位服務去啟用並達成「CTA的執行目標」。

「行動誘因」、「標示清晰」、「實質承諾」、「計畫策略」的這 4 個執行策略，是導入「How to Create the Perfect Call to Action」（如何做出完美的行動呼籲設計）這篇部落格分享文中所提出的「完美 CTA 的4個成分」，並加以變化歸類。有興趣者可以點選閱讀，這邊就不再贅述。

由於「實質承諾」、「計畫策略」是牽涉 QR碼所連結之後端數位服務，這顯然已非此分享要討論的，所以還是把焦點放「行動誘因」、「標示清晰」的設計上。我先根據使用經驗與案例分析試著整理出工作要點如下，以後也會陸續在教學與產學案中在檢視修正：

• 要以簡潔直接為原則（Keep it simple and straightforward）
• 要用設計引起動機（Designed the motivation）
• 要用引起動機的動詞標語（Use a stimulative verb on the tag）
• 要讓CTA成分吸睛（Make CTA Ingredients stand out）
• 要展現具有吸引力的激勵誘因（Show the incentive）
• 要設計資訊圖像（Design infographic images）
• 要重複與強調（Repeated and emphasized）

其實 QR碼絕少個別存在，即使是印在紙上並以文字註明用途，也一定會貼附在我們空間中的建築、物品、產品、印刷品、衣服甚或人體上。不論尺寸大小、不拘二維碼或視覺碼，在行動網絡世界中，一個個 QR碼就是一個數位連結的承諾，以實體行動裝置去接通。

運用 QR碼的「虛＋實」

下面這張圖中看到的是一個校園的長椅，而上面的 QR碼連結的，則是該校學生的藝術創作品分享。所以，接下來談談 QR碼的「虛＋實」，作為這篇分享的總結。

• 本文轉載自作者臉書，原標題《再認識 QR code》

文／曹盛威 | 國立交通大學教育所科學教育組

擴增實境，指得是將虛擬物件投射至現實中的技術，像是「遊戲王」中的立體影像裝置（去年已有神人完成決鬥盤與投影系統），或是去年的 IKEA 型錄，不過這只是一部份。

擴增實境的物件不一定是 3D 立體影像（只是最多人用，也較有互動性），其原始概念是在你眼前加入現實中沒有且可以即時互動的虛擬訊息，比如上面的血量、防禦、時間，或是將準星對到隊友身上跑出隊友的相關資訊。

前些日子一度爆紅的 google glass 已能讓擴增實境在真實世界中顯示虛擬訊息，但還有一個功能並不完善，那就是直接在真實物體上顯示正確的虛擬訊息。以CS的遊戲畫面來說，就是我們還無法讓準星（鏡頭）對準隊友（真實物體）後正確顯示相關資訊（虛擬物件）。

為什麼不行？人與機器在辨識物體上的差異

心理學將人辨識物體的方式分為「由下至上」與「從上到下」這兩種模式（注意，接下來的敘述富有無聊的哲學意味）。

「由下至上」指的是我們先是辨認出各種「特徵」，根據這些特徵進行辨認，這是一種被動的處理方式（也可以說，較為客觀）。例如：看到一個有著四條腿、毛茸茸還搖著尾巴又汪汪叫的東西，我們便能說這是一條狗。

「從上到下」則反過來，透過「情境」採取主動詮釋的方式（較為主觀），依據內心的期望來對接受的訊息進行解釋。比如在吧台上，擺著兩大罐開過的高粱以及一整排裝滿透明液體的 shot glass，你馬上認定這透明液體就是高粱，但實際上你並沒有足夠多的資訊來辨認；如果把 shot glass 換成平常的玻璃杯，旁邊也沒有任何高粱酒瓶，你或許就會認為這只是一杯白開水。

辨認就是識別出「特徵」與「情境」這兩件事。對人來說，辨識是兩種過程交互進行的結果，但對機器就不是這麼一回事了，機器只有識別「特徵」的能力。因此同一物體只要看起來不一樣（換個角度或是光源不一樣），機器就會有判別上的困難。

解決方法－識別碼與機器學習

在 IKEA 的型錄影片中，我們可以看到使用者將 IKEA 型錄放在地上，device 偵測型錄並顯示相對應的虛擬物件，這就是「識別碼」的概念（QR Code、二維條碼、RFID 等技術）。既然機器只能辨識「特徵」，就為現實物體安上一個機器能夠明確辨識的識別碼，這樣問題就迎刃而解了！

不過這樣的方法治標不治本，主因是「想要在哪裡顯示虛擬物件，就要在那裡找到 QR Code」，想一下賽亞人偵測戰鬥力時，還要跟對方說「抱歉我找不到你的 QR Code」，實在是很不直覺又不帥氣阿！

但識別碼仍當前是解決辨識問題最常使用的方法，不只是電腦容易判讀，對人來說也容易製作。識別碼的相關技術也還在持續發展中，比如用紅外線感應的隱形識別碼，可以讓真實物體不會再有醜醜的條碼。

而另一個方法是讓機器也能搞懂複雜情境的能力，這涉及到已經被科幻小說寫到爛的人工智慧。而在工程領域，「機器學習」正是嘗試讓機器也能玩閱讀空氣的跨領域學科，但不要忘了機器基本上還是只有辨識「特徵」的能力，機器學習只是將複雜的真實情境簡化成機器能辨識的特徵。

所以該如何讓機器進行學習？其實跟人的學習一樣，不外乎是從經驗中（數據）找出共通點，並作為之後判斷的標準。比如說你跟朋友約見面，朋友經常晚十分鐘才到，那下次約見面時你就會去衡量自己要不要準時赴約，如果把他寫成機器邏輯，那會是「跟別人約見面要準時，但如果是你朋友的話，可能要晚十分鐘才對。」（如果對這部分有興趣，可以參考深度學習──人工智能的現在與未來）。

是最後一哩路？還是走不完的一哩路？

Microsoft HoloLens。圖／flickr @Microsoft Sweden

擴增實境從提出至今也過了二十年，許多成像與體感操作技術都在突飛猛進，但在辨識技術上卻沒飛的那麼快，這也使得擴增實境的運用大多還是在娛樂媒介上面，像今年 E3 展上，Microsoft 開發的 hololens，把 Minecraft 的世界直接投影在會場上並用體感進行操作；但在日常生活中，辨識技術的不足將使得擴增實境的便利性不佳，如果帶 google glass 還要找商品條碼才能看到價格，我為什麼不直接看櫃子上的價格告示牌呢？

人類技術能不能突破機器辨識上的落差，成為這最後一哩路最重要的關鍵，究竟這真的是最後一哩路，還是走不完的一哩路，還有待那些資料科學家們來為我們解答。

（本文由科技部補助「新媒體科普傳播實作計畫－智慧生活與前沿科技科普知識教育推廣」執行團隊撰稿）

責任編輯：鄭國威
審校：陳妤寧