0

0
2

文字

分享

0
0
2

為什麼婚戒要戴在無名指?什麼是腕隧道症候群?——《我的十堂大體解剖課》

八旗文化_96
・2016/07/31 ・3628字 ・閱讀時間約 7 分鐘 ・SR值 482 ・五年級

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

蜜月手、電腦手與媽媽手

Nerves_of_the_left_upper_extremity
臂神經分成四條神經來到上肢,為肌皮神經(Musculocutaneous nerve)、正中神經(Median nerve)、橈神經(Radial nerve)與尺神經(Ulnar nerve)。圖/wikipedia(點擊看大圖)

臂神經叢出了腋下以後,會形成四條主要神經來到上肢:分別是肌皮神經、正中神經、橈神經以及尺神經。要找到這四條主要神經並不困難,問題是大體老師的手可能會有些彎曲,加上皮膚僵硬,手掌可能緊握等,使翻皮進度較慢,所以在實驗室經常看到學生努力在按摩大體老師的手部,好增加一點延展性。肌皮神經主要支配上臂屈肌,大家熟知的肱二頭肌即是其中之一。當我們在顯示自己肌肉發達時,經常比出像大力水手卜派的姿勢,在上臂鼓起的肌肉就是肱二頭肌,而這動作能完成,就是藉由肌皮神經的支配。

正中神經支配前臂大部分屈肌及手掌大拇指側的肌肉,掌管像是彎屈手腕及手指等動作;也負責手掌、大拇指、食指、中指及一半的無名指這三指半部位的皮膚感覺。

我們常聽到的「電腦手」、「腕隧道症候群」,就是正中神經受到壓迫造成的。之所以會稱為「腕隧道」,是因為當手掌朝上時,腕骨的排列是凹狀的,凹口兩端由橫腕韌帶圍住,看起來像是隧道一般的結構,所以叫做腕隧道

我們彎屈手指的肌腱,包括正中神經及血管均通過腕隧道由前臂進到手掌,當這部分的結締組織因為過度使用或壓迫而發炎,就會腫脹增厚,擠壓到正中神經,產生疼痛。因為正中神經支配部份手掌和手指的皮膚感覺[註1],會造成大拇指側三指半邊手掌及手指的酸麻或疼痛感,另外因為正中神經也支配大拇指基部的魚際肌,因此也有可能造成大拇指有使不上力的現象。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

正中神經支配拇指掌側、食指和中指,無名指的一半以及手指甲床的皮膚,手掌外側的部分有正中神經掌側皮支支配,於手腕處發出。掌側皮支穿行在橈側腕屈肌旁單獨分割的筋膜間隙內,然後進入屈肌支持帶淺層。(如圖)(wikipedia, 正中神經

此句原文為「因為正中神經支配手掌三又二分之一的皮膚感覺」

source:Henry Vandyke Carter - Henry Gray
source:Henry Vandyke Carter – Henry Gray

橈神經走在我們上臂的後面,位在肱三頭肌跟肱骨之間,大約在肱骨中下段時,會呈螺旋狀從內側往外側轉,之後就會往前臂大拇指側走。主要支配上臂的肱三頭肌以及前臂所有伸肌。

有些男子會罹患所謂的「蜜月手」,理由是因為女伴徹夜枕著他的手臂睡覺,橈神經長時間被壓迫而酸麻無力,因為這種情況常發生在兩情繾綣的新婚階段,才會有「蜜月手」的別名。雖然被當枕頭的部位是上臂,但酸痛會延伸至前臂的背側跟手背,導致手腕無法伸直,那是因為橈神經受壓迫時,影響到前臂背側的伸肌。若罹患了「蜜月手」,不嚴重的情況,只要別再枕著手睡覺去壓迫神經,過陣子也就自然好了,但若情況嚴重,就得尋求專業治療。

Loving couple lying in bed gazing into each others eyes as they lie back on the pillows
另一半甜蜜地躺在你上臂時,同時也在重壓的你橈神經。圖/Richard @ flickr

關於橈神經,還有一種常見的病症叫做「橈骨莖突部狹窄性腱鞘炎」,也就是俗稱的「媽媽手」。通常是因為經常反覆做大拇指伸直及外展的動作,影響到大拇指側手腕部位的外展拇長肌及伸拇短肌。在姿勢不當或過度使用下,容易使這兩條肌腱的腱鞘(即肌腱周圍用來保護潤滑的囊狀構造)發炎腫脹增厚甚至沾粘,當運用這部位時,肌腱在狹窄的腱鞘中一移動,就壓迫到橈神經,導致疼痛。許多母親為了抱孩子,長時間撐大手掌,過度使用外展肌跟伸拇短肌,導致肌腱腱鞘發炎,因故得名,但這可不是媽媽的專利,凡是需要大量使用大拇指的人,都有可能遇到這種問題。

至於尺神經,則是支配前臂及手掌靠小指側的部分肌肉,及小指、無名指靠近小指這一側二分之一部位的皮膚感覺。有時候我們不小心敲到手肘內側,會立刻產生一陣刺痛酸麻,俗話說這是「敲到麻筋」了,就醫學上來說,其實是刺激到尺神經了。因為尺神經由上臂往前臂延伸時,在手肘內側走得很淺,只是繞在肱骨旁邊而已,只要敲到,就會立刻有酸麻反應。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

「執子之手,與子偕老」的科學解釋?

除了神經,當然也會讓學生觀察肌肉。在上肢部分,手臂的肌肉算是蠻單純的,上臂後方只有一條伸肌(用以伸展手肘),為肱三頭肌;而前面則是屈肌(用以彎曲手肘),共有三條,分別是:肱二頭肌、肱肌和喙肱肌。而前臂的肌肉也大致分為前方的屈肌和背側的伸肌,負責控制手腕與手指的動作。

前臂的動作較單純,主要是彎曲、伸直、旋前(手心向下)及旋後(手心向上),但我們的雙手及手指頭還可以做握拳、內收、外展、對掌等精細動作,那是因為人類手掌構造非常精細,除了手掌內部就有十九塊肌肉各司其職外,手指部分更有由前臂肌肉延伸過來的肌腱控制指頭的動作,這也是人類雙手之所以這麼靈巧的原因,但也因此,手部若遭受嚴重損傷,手術難度是很高的。

談到手掌肌肉及肌腱執行的動作,不禁想起一件生活趣事。有一次家人一起聊天,我小叔跟大家提起一段網路上廣為流傳的影片「無名指的秘密」,影片中的敘事者先拋出一個問題:「為什麼婚戒要戴在無名指上?」敘事者說,關於這個問題的答案,華人有一個很奇妙的傳說:首先,他伸出兩手,將中指彎曲,對靠在一起;接著,將其他四個手指分別把指尖對碰在一起。

20749239722_0f159be1c3_z
你是否有想過,為什麼婚戒要套無名指上呢?圖/Parekh@flickr

根據影片敘事者的說法,不同手指象徵著不同的人際角色:中指代表的是你自己,大拇指代表的是你的父母,食指代表手足,無名指代表配偶,而小拇指則代表子女。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

把中指對好以後,他便逐一試著分開每一對指尖相碰的手指。大拇指輕易就分開了,意味著我們的父母總有一天會老去,離開我們。接著,合上大拇指,再試著張開食指,也輕易分開了,意味著兄弟姊妹終究會各自成家,擁有自己的人生,也會離開我們。接著,試著分開小拇指,也很容易,這意味著子女會長大,遲早會離開自己,建立他們的家庭。最後,敘事者要大家試著分開無名指,跟剛剛不同的是,無論怎麼努力,都無法把指尖相碰的無名指分開。

影片的意義是:這世間任何人際關係都會改變,即使親如父母子女,也無法例外,只有配偶才是終身與你相守、跟你關係最緊密的那個人。結論是:所以婚戒才要戴在無名指上。我想第一次體驗這個小遊戲的人都會覺得很驚奇,再搭配上這麼浪漫的說法,應該會覺得很感動吧?尤其是女性,應該對這個小遊戲更有感覺,心中恐怕會立刻湧現「執子之手,與子偕老」的滿腔柔情。

我第一個反應也頗驚奇,但驚奇的不是這個浪漫的「無名指的秘密」,而是:「能想出這個遊戲的人真不簡單,他應該具備蠻多解剖學的知識。」為什麼呢?因為他知道大拇指、食指、小指自己都擁有一條獨立的伸指肌,此外,人體的手背有一塊來自前臂背側的伸指肌,這塊肌肉有四條肌腱,分別會到食指、中指、無名指及小拇指這四個指頭。但因為是共用同一條肌肉,所以會彼此影響,一旦中指彎曲,會影響到那一條伸指肌的有效收縮,於是就沒有足夠力量讓沒有獨立伸指肌的無名指分開;而大拇指、食指、小指因為有獨立的伸指肌,就不受影響,可以順利分開。

Extensor_digitorum_muscle
紫色及其延伸部分為伸指肌,由圖可見無名指並沒有獨立的伸指肌。圖/wikipedia

如果把無名指彎曲,就會發現所有的手指都能順利分開;若把食指彎曲,不容易分開的則變成直接被牽制的中指。總之,因為無名指沒有獨立的伸指肌,所以相對其他手指,它比較缺乏力氣,所以鋼琴師才必須特別鍛鍊無名指,以強化無名指的力道。說真的,我還真想去認識一個頂尖的鋼琴師,看看他中指彎時,相碰的無名指尖是否能順利分開呢,畢竟,他們可是有下苦功練過的,說不定可以突破這種限制。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

經過我一番「專業科學」的解釋以後,所有浪漫旖旎的氣氛當場煙飛雲散。小叔忍不住揶揄說:「妳們學科學的女生還真無聊……」

哎呀呀,怎麼能這麼說呢?風花雪月是詩人的工作,而我們學科學的人,必須求真啊 !我學了這麼多年解剖,又教了這麼多年解剖,人體的神經、血管、肌肉的分布與運作方式,早已內化成自己的一部分,「無名指的秘密是什麼?」噢,對我來說,大體解剖學早已告訴了我解答。


0artwrok 03

 

 

 

對醫學以外的人來說,解剖學深奧複雜,對大體既是好奇又害怕。解剖室裡到底發生了什麼事情?醫學生如何忐忑地切下第一刀?《我的十堂大體解剖課》,八旗文化出版。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
文章難易度
八旗文化_96
34 篇文章 ・ 20 位粉絲
外部視野,在地思索, 在分眾人文領域,和你一起定義、詮釋和對話。

0

3
1

文字

分享

0
3
1
為機器人換上「物理大腦」:一場終結AI數位囚禁的革命
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/09/03 ・5732字 ・閱讀時間約 11 分鐘

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

本文與 研華科技 合作,泛科學企劃執行

我們都看過那種影片,對吧?網路上從不缺乏讓人驚嘆的機器人表演:數十台人形機器人像軍隊一樣整齊劃一地耍雜技 ,或是波士頓動力的機器狗,用一種幾乎違反物理定律的姿態後空翻、玩跑酷 。每一次,社群媒體總會掀起一陣「未來已來」、「人類要被取代了」的驚呼 。

但當你關掉螢幕,看看四周,一個巨大的落差感就來了:說好的機器人呢?為什麼大街上沒有他們的身影,為什麼我家連一件衣服都還沒人幫我摺?

這份存在於數位螢幕與物理現實之間的巨大鴻溝,源於一個根本性的矛盾:當代AI在數位世界裡聰明絕頂,卻在物理世界中笨拙不堪。它可以寫詩、可以畫畫,但它沒辦法為你端一杯水。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

這個矛盾,在我們常見的兩種機器人展示中體現得淋漓盡致。第一種,是動作精準、甚至會跳舞的類型,這本質上是一場由工程師預先寫好劇本的「戲」,機器人對它所處的世界一無所知 。第二種,則是嘗試執行日常任務(如開冰箱、拿蘋果)的類型,但其動作緩慢不穩,彷彿正在復健的病人 。

這兩種極端的對比,恰恰點出了機器人技術的真正瓶頸:它們的「大腦」還不夠強大,無法即時處理與學習真實世界的突發狀況 。

這也引出了本文試圖探索的核心問題:新一代AI晶片NVIDIA® Jetson Thor™ ,這顆號稱能驅動「物理AI」的超級大腦,真的能終結機器人的「復健時代」,開啟一個它們能真正理解、並與我們共同生活的全新紀元嗎?

新一代AI晶片NVIDIA® Jetson Thor™ ,這顆號稱能驅動「物理AI」的超級大腦 / 圖片來源:研華科技

為何我們看到的機器人,總像在演戲或復健?

那我們怎麼理解這個看似矛盾的現象?為什麼有些機器人靈活得像舞者,有些卻笨拙得像病人?答案,就藏在它們的「大腦」運作方式裡。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

那些動作極其精準、甚至會後空翻的機器人,秀的其實是卓越的硬體性能——關節、馬達、減速器的完美配合。但它的本質,是一場由工程師預先寫好劇本的舞台劇 。每一個角度、每一分力道,都是事先算好的,機器人本身並不知道自己為何要這麼做,它只是在「執行」指令,而不是在「理解」環境。

而另一種,那個開冰箱慢吞吞的機器人,雖然看起來笨,卻是在做一件革命性的事:它正在試圖由 AI 驅動,真正開始「理解」這個世界 。它在學習什麼是冰箱、什麼是蘋果、以及如何控制自己的力量才能順利拿起它。這個過程之所以緩慢,正是因為過去驅動它的「大腦」,也就是 AI 晶片的算力還不夠強,無法即時處理與學習現實世界中無窮的變數 。

這就像教一個小孩走路,你可以抱著他,幫他擺動雙腿,看起來走得又快又穩,但那不是他自己在走。真正的學習,是他自己搖搖晃晃、不斷跌倒、然後慢慢找到平衡的過程。過去的機器人,大多是前者;而我們真正期待的,是後者。

所以,問題的核心浮現了:我們需要為機器人裝上一個強大的大腦!但這個大腦,為什麼不能像ChatGPT一樣,放在遙遠的雲端伺服器上就好?

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
我們需要為機器人裝上一個強大的大腦!但這個大腦,為什麼不能像ChatGPT一樣,放在遙遠的雲端伺服器上就好? / 圖片來源:shutterstock

機器人的大腦,為什麼不能放在雲端?

聽起來好像很合理,對吧?把所有複雜的運算都交給雲端最強大的伺服器,機器人本身只要負責接收指令就好了。但……真的嗎?

想像一下,如果你的大腦在雲端,你看到一個球朝你飛過來,視覺訊號要先上傳到雲端,雲端分析完,再把「快閃開」的指令傳回你的身體。這中間只要有零點幾秒的網路延遲,你大概就已經鼻青臉腫了。

現實世界的互動,需要的是「即時反應」。任何網路延遲,在物理世界中都可能造成無法彌補的失誤 。因此,運算必須在機器人本體上完成,這就是「邊緣 AI」(Edge AI)的核心概念 。而 NVIDIA  Jetson 平台,正是為了解決這種在裝置端進行高運算、又要兼顧低功耗的需求,而誕生的關鍵解決方案 。

NVIDIA Jetson 就像一個緊湊、節能卻效能強大的微型電腦,專為在各種裝置上運行 AI 任務設計 。回顧它的演進,早期的 Jetson 系統主要用於視覺辨識搭配AI推論,像是車牌辨識、工廠瑕疵檢測,或者在相機裡分辨貓狗,扮演著「眼睛」的角色,看得懂眼前的事物 。但隨著算力提升,NVIDIA Jetson 的角色也逐漸從單純的「眼睛」,演化為能夠控制手腳的「大腦」,開始驅動更複雜的自主機器,無論是地上跑的、天上飛的,都將NVIDIA Jetson 視為核心運算中樞 。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

但再強大的晶片,如果沒有能適應現場環境的「容器」,也無法真正落地。這正是研華(Advantech)的角色,我們將 NVIDIA Jetson 平台整合進各式工業級主機與邊緣運算設備,確保它能在高熱、灰塵、潮濕或震動的現場穩定運行,滿足從工廠到農場到礦場、從公車到貨車到貨輪等各種使用環境。換句話說,NVIDIA 提供「大腦」,而研華則是讓這顆大腦能在真實世界中呼吸的「生命支持系統」。

這個平台聽起來很工業、很遙遠,但它其實早就以一種你意想不到的方式,進入了我們的生活。

從Switch到雞蛋分揀員,NVIDIA Jetson如何悄悄改變世界?

如果我告訴你,第一代的任天堂Switch遊戲機與Jetson有相同血緣,你會不會很驚訝?它的核心處理器X1晶片,與Jetson TX1模組共享相同架構。這款遊戲機對高效能運算和低功耗的嚴苛要求,正好與 Jetson 的設計理念不謀而合 。

而在更專業的領域,研華透過 NVIDIA Jetson 更是解決了許多真實世界的難題 。例如

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
  • 在北美,有客戶利用 AI 進行雞蛋品質檢測,研華的工業電腦搭載NVIDIA Jetson 模組與相機介面,能精準辨識並挑出髒污、雙黃蛋到血蛋 
  • 在日本,為避免鏟雪車在移動時發生意外,導入了環繞視覺系統,當 AI 偵測到周圍有人時便會立刻停止 ;
  • 在水資源珍貴的以色列,研華的邊緣運算平台搭載NVIDIA Jetson模組置入無人機內,24 小時在果園巡航,一旦發現成熟的果實就直接凌空採摘,實現了「無落果」的終極目標 。

這些應用,代表著 NVIDIA Jetson Orin™ 世代的成功,它讓「自動化」設備變得更聰明 。然而,隨著大型語言模型(LLM)的浪潮來襲,人們的期待也從「自動化」轉向了「自主化」 。我們希望機器人不僅能執行命令,更能理解、推理。

Orin世代的算力在執行人形機器人AI推論時的效能約為每秒5到10次的推論頻率,若要機器人更快速完成動作,需要更強大的算力。業界迫切需要一個更強大的大腦。這也引出了一個革命性的問題:AI到底該如何學會「動手」,而不只是「動口」?

革命性的一步:AI如何學會「動手」而不只是「動口」?

面對 Orin 世代的瓶頸,NVIDIA 給出的答案,不是溫和升級,而是一次徹底的世代跨越— NVIDIA Jetson Thor 。這款基於最新 Blackwell 架構的新模組,峰值性能是前代的 7.5 倍,記憶體也翻倍 。如此巨大的效能提升,目標只有一個:將過去只能在雲端資料中心運行的、以 Transformer 為基礎的大型 AI 模型,成功部署到終端的機器上 。

NVIDIA Jetson Thor 的誕生,將驅動機器人控制典範的根本轉變。這要從 AI 模型的演進說起:

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
  1. 第一階段是 LLM(Large Language Model,大型語言模型):
    我們最熟悉的 ChatGPT 就屬此類,它接收文字、輸出文字,實現了流暢的人機對話 。
  2. 第二階段是 VLM(Vision-Language Model,視覺語言模型):
    AI 學會了看,可以上傳圖片,它能用文字描述所見之物,但輸出結果仍然是給人類看的自然語言 。
  3. 第三階段則是 VLA(Vision-Language-Action Model,視覺語言行動模型):
    這是革命性的一步。VLA 模型的輸出不再是文字,而是「行動指令(Action Token)」 。它能將視覺與語言的理解,直接轉化為控制機器人關節力矩、速度等物理行為的具體參數 。

這就是關鍵! 過去以NVIDIA Jetson Orin™作為大腦的機器人,僅能以有限的速度運行VLA模型。而由 VLA 模型驅動,讓 AI 能夠感知、理解並直接與物理世界互動的全新形態,正是「物理 AI」(Physical AI)的開端 。NVIDIA Jetson Thor 的強大算力,就是為了滿足物理 AI 的嚴苛需求而生,要讓機器人擺脫「復健」,迎來真正自主、流暢的行動時代 。

NVIDIA Jetson Thor 的強大算力,就是為了滿足物理 AI 的嚴苛需求而生,要讓機器人擺脫「復健」,迎來真正自主、流暢的行動時代 / 圖片來源:研華科技

其中,物理 AI 強調的 vision to action,就需要研華設計對應的硬體來實現;譬如視覺可能來自於一般相機、深度相機、紅外線相機甚至光達,你的系統就要有對應的介面來整合視覺;你也會需要控制介面去控制馬達伸長手臂或控制夾具拿取物品;你也要有 WIFI、4G 或 5G 來傳輸資料或和別的 AI 溝通,這些都需要具體化到一個系統上,這個系統的集大成就是機器人。

好,我們有了史上最強的大腦。但一個再聰明的大腦,也需要一副強韌的身體。而這副身體,為什麼非得是「人形」?這不是一種很沒效率的執念嗎?

為什麼機器人非得是「人形」?這不是一種低效的執念嗎?

這是我一直在思考的問題。為什麼業界的主流目標,是充滿挑戰的「人形」機器人?為何不設計成效率更高的輪式,或是功能更多元的章魚型態?

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

答案,簡單到令人無法反駁:因為我們所處的世界,是徹底為人形生物所打造的。

從樓梯的階高、門把的設計,到桌椅的高度,無一不是為了適應人類的雙足、雙手與身高而存在 。對 AI 而言,採用人形的軀體,意味著它能用與我們最相似的視角與方式去感知和學習這個世界,進而最快地理解並融入人類環境 。這背後的邏輯是,與其讓 AI 去適應千奇百怪的非人形設計,不如讓它直接採用這個已經被數千年人類文明「驗證」過的最優解 。

這也區分了「通用型 AI 人形機器人」與「專用型 AI 工業自動化設備」的本質不同 。後者像高度特化的工具,產線上的機械手臂能高效重複鎖螺絲,但它無法處理安裝柔軟水管這種預設外的任務 。而通用型人形機器人的目標,是成為一個「多面手」,它能在廣泛學習後,理解物理世界的運作規律 。理論上,今天它在產線上組裝伺服器,明天就能在廚房裡學會煮菜 。

人形機器人的手、腳、眼睛、甚至背部,都需要大量感測器去理解環境就像神經末梢一樣,隨時傳回方位、力量與外界狀態 / 圖片來源:shutterstock

但要讓一個「多面手」真正活起來,光有骨架還不夠。它必須同時擁有強大的大腦平台與遍布全身的感知神經,才能理解並回應外在環境。人形機器人的手、腳、眼睛、甚至背部,都需要大量感測器去理解環境就像神經末梢一樣,隨時傳回方位、力量與外界狀態。但這些訊號若沒有通過一個穩定的「大腦平台」,就無法匯聚成有意義的行動。

這正是研華的角色:我們不僅把 NVIDIA Jetson Thor 這顆核心晶片包載在工業級電腦中,讓它成為能真正思考與反應的「完整大腦」,同時也提供神經系統的骨幹,將感測器、I/O 介面與通訊模組可靠地連結起來,把訊號傳導進大腦。你或許看不見研華的存在,但它實際上遍布在機器人全身,像隱藏在皮膚之下的神經網絡,讓整個身體真正活過來。

但有了大腦、有了身體,接下來的挑戰是「教育」。你要怎麼教一個物理 AI?總不能讓它在現實世界裡一直摔跤,把一台幾百萬的機器人摔壞吧?

打造一個「精神時光屋」,AI的學習速度能有多快?

這個問題非常關鍵。大型語言模型可以閱讀網際網路上浩瀚的文本資料,但物理世界中用於訓練的互動資料卻極其稀缺,而且在現實中反覆試錯的成本與風險實在太高 。

答案,就在虛擬世界之中。

NVIDIA Isaac Sim™等模擬平台,為這個問題提供了完美的解決方案 。它能創造出一個物理規則高度擬真的數位孿生(Digital Twin)世界,讓 AI 在其中進行訓練 。

這就像是為機器人打造了一個「精神時光屋」 。它可以在一天之內,經歷相當於現實世界千百日的學習與演練,從而在絕對安全的環境中,窮盡各種可能性,深刻領悟物理世界的定律 。透過這種「模擬-訓練-推論」的 3 Computers 閉環,Physical AI (物理AI) 的學習曲線得以指數級加速 。

我原本以為模擬只是為了節省成本,但後來發現,它的意義遠不止於此。它是在為 AI 建立一種關於物理世界的「直覺」。這種直覺,是在現實世界中難以透過有限次的試錯來建立的。

所以你看,這趟從 Switch 到人形機器人的旅程,一幅清晰的未來藍圖已經浮現了。實現物理 AI 的三大支柱已然齊備:一個劃時代的「AI 大腦」(NVIDIA Jetson Thor)、讓核心延展為「完整大腦與神經系統」的工業級骨幹(由研華 Advantech 提供),以及一個不可或缺的「教育環境」(NVIDIA Isaac Sim 模擬平台) 。

結語

我們拆解了那些酷炫機器人影片背後的真相,看見了從「自動化」走向「自主化」的巨大技術鴻溝,也見證了「物理 AI」時代的三大支柱——大腦、身軀、與教育——如何逐一到位 。

專家預測,未來 3 到 5 年內,人形機器人領域將迎來一場顯著的革命 。過去我們只能在科幻電影中想像的場景,如今正以前所未有的速度成為現實 。

這不再只是一個關於效率和生產力的問題。當一台機器,能夠觀察我們的世界,理解我們的語言,並開始以物理實體的方式與我們互動,這將從根本上改變我們與科技的關係。

所以,最後我想留給你的思想實驗是:當一個「物理 AI」真的走進你的生活,它不只是個工具,而是一個能學習、能適應、能與你共同存在於同一個空間的「非人智慧體」,你最先感受到的,會是興奮、是便利,還是……一絲不安?

這個問題,不再是「我們能否做到」,而是「當它發生時,我們準備好了嗎?」

研華已經整裝待發,現在,我們與您一起推動下一代物理 AI 與智慧設備的誕生。
https://bit.ly/4n78dR4

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
文章難易度

討論功能關閉中。