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擴大機挑功率大的準沒錯?(上)—《音響入門誌》

PanSci_96
・2016/09/24 ・5609字 ・閱讀時間約 11 分鐘 ・SR值 542 ・八年級

文/林彥君

擷取

還沒正式踏入研究音響的世界前,筆者曾經買過一對桌上型揚聲器,當年還不懂什麼規格數據,走進店裡隨便挑個看起來順眼價格也尚可接受的揚聲器就帶回家了。那對揚聲器一直以來都是擺在桌上聆聽音樂使用,聽了幾個月倒也都相安無事。某天一群朋友來訪,將那對揚聲器搬到客廳唱歌助興,當大夥玩得興致正高昂之際,其中一顆單體突然啪地一聲,只見一縷青煙緩緩飄出,伴隨著陣陣燒焦味,伴我多時的揚聲器就這樣宣告罷工。

如何找到合適的擴大機

究竟是什麼原因造成揚聲器燒毀呢?這關係到揚聲器的最大承受功率以及擴大機的輸出功率。組合出一套適合自己的音響系統需要做足許多功課,閱讀許多資訊,每一個環節、每一項器材都有學問與細節。而購買綜合擴大機或後級擴大機時,第一個要決定的就是你需要多大的輸出功率。擴大機需要多大的功率,與揚聲器的靈敏度、聆聽空間的大小、以及所需的聆聽音量有關。

如何挑選合適的擴大機

擴大機的瓦數往往與價格成正比,若擴大機的功率不足,便無法發揮揚聲器的真正實力,聲音聽起來會受到限制且缺乏動態。因此,許多人為了省麻煩,乾脆花大錢買個高功率的擴大機一勞永逸,殊不知一般家用音響根本用不到這麼大的瓦數,花太多預算在超過自己需求的擴大機上,不僅會壓縮到其他器材的預算分配,使用不當,還可能把揚聲器燒壞。

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在上一期的「看觀念」中,詳細介紹了頻率的概念及頻率響應所代表的意義。本篇將延續上一集的概念,從最基本的「分貝」開始,介紹分貝、聲壓、與分貝聲壓級的差異,了解基本觀念後,再來談談揚聲器的頻率響應、靈敏度、最大承受功率、聆聽距離與擴大機輸出功率的關聯等,告訴您如何計算自己喜歡的揚聲器所適合的擴大機功率,以最經濟的預算,買到最適合您的擴大機。

「分貝」 究竟是什麼?

分貝(dB)這個字眼想必對大家來說都不陌生,但要明確地解釋分貝是什麼,往往說不出個所以然來,在音響的世界裡,許多規格與數據都跟分貝扯上關係,想組合出一套適合自己的音響系統,就從了解分貝開始。

簡單來說,分貝只是日常生活中眾多單位之一而已,只不過,分貝不是「絕對單位」,而是「比較單位」。所謂的絕對單位是指公分、公斤、秒等單位,這些單位有非常明確的定義。例如,若說「那裡有一根 100 公分的香蕉」,馬上就可以讓人意識到那是一根非常巨大的香蕉。但是,若說 A 香蕉的長度是 B 香蕉的「兩倍」長時,只能知道 A 香蕉與 B 香蕉的長度比值為 2,無法知道這兩根香蕉的確切長度。如果 B 香蕉是 10 公分,那麼 A 香蕉就是 20 公分;如果 B 香蕉是 100 公分,那麼 A 香蕉就是 200 公分,這肯定是一根可以角逐金氏世界記錄的巨無霸香蕉。

 

由此可知,「倍數」是一個「比較單位」。而「分貝」也是相同的概念,它是一個「比較」兩個相同單位之數值大小的單位,只是表達方式跟倍數有些許不同罷了。

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分貝與倍數之間是可以轉換的,就像公分與公尺間可互相轉換一樣,每個分貝值都可以找到相對應的倍數值。不過,這兩者的轉換並非加減乘除那麼簡單,而是用對數(Log)去換算。Log 一出現,想必會勾起許多人高中數學課的痛苦回憶,還好,只要問 google 就可以輕易查到分貝與倍數的轉換對照表,不需要會計算,對照表格很容易就可以理解 3 dB、10 dB 換算成倍數是多少倍。

擴大機輸出與分貝倍數對照表
(點擊看大圖)

一般人對分貝的理解通常僅限於比較聲音的大小,但其實分貝也被廣泛地用來描述電壓、功率、電能強度等之間的大小。上圖列出了功率的倍數與分貝間的轉換關係,第三列是倍數,第四列是分貝。3 dB 到底是多少呢?換算成倍數的話,大約相當於兩倍;10 dB 相當於 10 倍;20 dB 相當於 100 倍;30 dB 則相當於 1000 倍。

對照上圖可知,若擴大機 A 的輸出功率(PA)為 1 W,擴大機 B 的輸出功率(PB)也是 1 W,兩擴大機的輸出功率相等,則稱兩擴大機的輸出功率差異為「0 dB」。若 PB 為 1 W,P為 2 W,PA 為 PB 的 2 倍,則稱擴大機 A 的輸出功率比擴大機 B 多了「3 dB」。

那麼,若 PB 是 500 W,PA 是 1000 W,兩擴大機的輸出功率換算成「dB」會相差多少呢?很抱歉,雖然兩者的輸出功率足足差了 500 W,但只要 PA 為 PB 的兩倍,擴大機 A 的輸出功率一樣也只比擴大機 B 多了「 3 dB」而已。隨著擴大機瓦數的增加,要提升「3 dB」的功率也就越不容易。

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由以上可知,正的分貝值代表 PA 大於 PB,0 分貝代表 PA 與 PB 相等,那麼,分貝可以是負的嗎?當然可以。別忘了,分貝是兩個數值比較得來的結果,若是負的分貝值,則代表 PA 小於 PB。舉個例子來說。若 PB 為 1 W,PA 為 0.5 W,PA 只有 PB 的一半,0.5 倍換算成分貝即為「-3 dB」。

了解原理 溝通更方便

分貝的計算為什麼要如此搞怪刁鑽呢?所有單位的出現不外乎是為了實用與描述方便。當描述身高時,公分就已經很夠用了,但如果要描述臺北與高雄的距離,348 公里顯然比 34800000 公分要簡單明瞭得多。而分貝出現後,便能更簡潔地表達功率與聲壓的比值。

附表一
附表一:倍數與分貝轉換對照表

在電能與聲學的世界裡,兩功率或兩聲壓的比值動輒數百萬倍甚至數億倍是常有的事,1,000,000,000,000 倍相較於 120 dB,後者看起來是不是友善多了呢?(還在數有幾個零的朋友,前面那個看起來很恐怖的數字是一兆。)

功率、分貝與聲壓、電壓之間的倍數轉換。

除了功率的分貝與倍數間的轉換之外,分貝與倍數的轉換其實又可細分為兩類,第一類用於功率,第二類則用於聲壓、電壓、以及電流等。附表一列出了完整的分貝與倍數對照表,上表截取了部分的附表一,左側欄位是功率的倍數,右側欄位是聲壓、電壓之倍數。

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細心的讀者應可發現,同樣是 3 dB,在功率的世界裡是 2 倍,在電壓的世界裡則是 1.4 倍,兩者的轉換比例有些許不同,這是因為電壓與功率是互相影響的,當輸出電壓變為 1.4 倍時,其輸出功率會變為 2 倍;當電壓變為 2 倍時,功率則會變為 4 倍,若是以分貝為量尺,依上表將倍數換算成分貝後,電壓變動的數值便會與功率變動的數值相同,使用起來會方便許多。若想知道詳細的計算方式,可參考下方的公式說明。

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振幅與分貝聲壓級

使用分貝的優點還不僅於此,再更進一步談分貝之前,先回頭來談談何謂聲音的大小。聲音的出現是因為物體振動擠壓空氣,進而使空氣的壓力產生疏密變化。如下圖所示,物體振動的幅度越大,空氣壓力的疏密變化就越大,空氣壓力變化的程度,反應在人的主觀聽覺即為「聲音的響度」。用壓力變化的強度來衡量一個聲音的大小,這就是聲壓(Sound Pressure,簡稱 SP)的概念。描述「聲壓」的單位是 Pa(帕斯卡),而 1 Pa 的壓力有多大?試試抽取五張衛生紙平放在你的肚子上,你的肚子所感覺到的壓力大概就是 1 Pa 。

聲納

用聲壓來描述聲音的大小雖然準確,但卻有個明顯的問題,聲壓的變化範圍非常大!人耳所能感知的最小壓力變化與所能承受的最大壓力變化相差了 100 萬倍。此外,聲壓大小與「聽感響度」有相當大的差距,並非正比關係。這件事情早在 100 年前就被一個叫貝爾的人發現了,就是發明電話的那位貝爾先生,而「分貝」就是以他為名來紀念他的發現。

舉個例子來說,低聲耳語的聲壓大概是 0.0002 Pa,日常的交談聲大約是 0.02 Pa。兩者的聲壓足足差了 100 倍,但很顯然的,兩者的聽感響度絕對沒有差到 100 倍,若以聲壓來描述聽感響度,顯然會與日常感覺有相當大的出入。於是,為了較為精準地反應人耳的聽感響度,科學家將聲壓轉換為聲壓級(Sound Pressure Level,簡稱 SPL),單位為分貝。問題來了,剛剛才說分貝是兩個數值比較出的結果,如果不知道比較的基準點,要怎麼知道 20 分貝到底是多少呢?你的 20 分貝跟我的 20 分貝是一樣的東西嗎?

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因此,為了溝通上的方便,國際上將人耳所能聽見的最小聲壓變化量(0.00002 Pa,或記為 20 µPa,亦稱為聽覺閾值),定義為聲壓級的參考基準值,約相當於三公尺外一隻蚊子飛行的聲音,所有聲音的分貝值都是跟 20 µPa 比較得來的。有了固定的比較基準值,分貝就可以作為絕對單位使用了。並且,為了與作為相對單位使用的「分貝」做出區分,還給了他一個新名字叫做分貝聲壓級(dBSPL ),只是日常使用時為了省事通常簡稱為分貝。

2-4
分貝聲壓與日常聽感對照圖。

聲壓在換算時應對照附表 1 之右側欄位。上圖為常見的分貝聲壓級與日常聽感的對照圖。低聲耳語的聲壓約為聽覺閾值的 10 倍,換算成聲壓級為 20 dBSPL,而日常交談的聲壓約為聽覺閾值的 1000 倍,相當於 60 dBSPL,分貝聲壓級遠比聲壓符合人耳的聽感差異。

由上圖可知,0 dBSPL代表該聲波的聲壓等於 20 µPa,並非寂靜無聲的狀態。若是負的 dBSPL,則代表該聲波的聲壓小於 20 µPa。舉個例子,潛水艇的聽音器可以聽到水下 100 公尺外一隻蝦子吃東西的聲音,約為 -80 dBSPL,20 英里外一個人說話的聲音約為 -30 dBSPL。所以,負分貝的聲音是客觀存在的,只是人耳聽不到而已。

分貝做為絕對單位使用的例子還不僅於此。只要在計算分貝時有一個固定的比較基準值,那麼分貝就可以做為絕對單位使用。像是以 1 瓦特(W)作為基準值的 dBW,以 1 豪瓦(mW)作為基準值的 dBmW,以及以 1 伏特(V)作為基準值的 dBV,都是以分貝作為絕對單位使用的例子。

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細說頻率響應

揚聲器之頻率響應圖
(點擊看大圖)

頻率響應代表一揚聲器可確實重現之頻率範圍。理想狀況下,只要輸入訊號的功率相同,不論訊號是 20 Hz 還是 20 kHz ,揚聲器都應該要能輸出相同聲壓的聲音,以達到「原音重現」的目標。但現實中當然沒有這麼完美的揚聲器。受限於單體本身的物理特性,以及音箱內部的空氣共振等原因,在相同的輸入功率下,不同頻率的輸出聲壓一定會有所增減。揚聲器的頻率響應是如何測得呢?對揚聲器輸入相同功率、不同頻率的聲波,並記錄各頻率輸出訊號的聲壓級大小,即可得到頻率響應圖。上圖就是一個典型的頻率響應圖,橫軸代表訊號的頻率(Hz),縱軸則代表輸出訊號的聲壓級(dBSPL)。可以看出,頻率響應曲線並非一條直線,而是高高低低變化,並且,超過一定的頻率範圍後,輸出的聲壓會大幅衰減,可知揚聲器的輸出頻率範圍是有極限的。

輸出訊號的聲壓隨著頻率增減變化,豈不會影響聽感嗎?好在,你的耳朵並沒有你想像中那麼靈敏。人耳對於不同頻率的響度差異分辨能力不高,一般來說,在不同頻率下,±3 dB 的聲壓變化,尚在聆聽時可接受的差異範圍內。

以上圖為例,該揚聲器平均輸出的聲壓級約為 80 dBSPL,因此,輸出訊號的聲壓級在 77 dBSPL ~ 83 dBSPL 之間,都是可被接受的。可別小看 ±3 dB 的變化,+3 dB 代表該頻率的輸出功率為平均值的 2 倍,-3 dB 則代表該頻率的輸出功率只剩下平均值的一半,以功率的角度來看,變動範圍是非常大的。

範例中的揚聲器,頻率響應已經算是相當平直了,聲壓變動範圍超過 6 dB 的揚聲器在市面上也是非常普遍的。因此,完整的頻率響應標示,應該在頻率範圍之後,再加上聲壓變動的範圍。範例中的揚聲器,頻率響應即為 60 Hz ~ 18 kHz±3 dB,代表該揚聲器在 60 Hz ~ 18 kHz 之間的聲壓變動範圍約為 ±3 dB,60 Hz 又稱為低頻截止點(f3),18 kHz 則為高頻截止點。

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輸出功率的陷阱

有了足夠的知識背景後,就可以正式進入主題了。在決定需要多大的功率之前,首先要學會如何判斷輸出功率的量測標準,並不是數字大的就一定比較好。同樣的一篇作文,標準較嚴苛的老師可能只給 70 分,標準寬鬆的老師也許會給到 98 分。音響系統的數據也是一樣的道理,在比較數據前,先睜大眼睛看看,這是依照哪個老師的評分標準打的分數。

擴大機一般都會標示單一聲道的輸出功率,標示分為兩種,一種是平均輸出功率(Root Mean Square, RMS),另一種是最大瞬間輸出功率(Peak Music Power Output, PMPO)。PMPO 僅代表擴大機於短暫的瞬間裡可輸出的最大功率,其數值往往高達數百瓦甚至數千瓦。RMS 則代表擴大機長時間連續性輸出時可達到的最大功率,這個數值才是擴大機的真正實力。

有些廠商或店家會以 PMPO 來吹噓自家擴大機有多強勁多厲害,然而,擴大機講求的是長久播放時可輸出的功率大小,且各家廠商的測試標準不一,所謂的「短暫瞬間」根本沒有定義,有的是 1 秒,有的是 0.5 秒,因此這個數值看看就好,基本上沒太大的參考價值。

在測量輸出功率時,輸入的訊號是單一頻率還是全頻段 (20 Hz ~ 20 kHz)也很重要。輸送 1 kHz 50 W 比輸送全頻段 50 W 要容易得多。此外,單聲道輸出時量測到的功率也會比雙聲道同時輸出時大,多數的擴大機標示的都是單一頻率、單聲道輸出時的最大功率,實際聆聽時不可能只播放單一頻率、單一聲道,因此,實際使用時的瓦數要再打個折扣。

隨著輸出功率的增加,擴大機的總諧波失真(Total Harmonic Distortion, THD)也會跟著提高,進而影響聽感的純淨度。總諧波失真的條件訂在 0.1% 或 1%,量測出來的數據可能會差到數十瓦,前者對聲音品質的要求遠較後者來得高。

因此,在比較擴大機的輸出功率時,不能只看單一的數字,還要留意是以何種標準量測。是 RMS 還是 PMPO?測試訊號是單一頻率還是全頻段?是雙聲道同時輸出還是只輸出單一聲道?總諧波失真的條件是 0.1% 還是 1%?把所有條件考量進去後,才能較客觀地比較擴大機的輸出功率。完整的輸出功率標示還需包含後端負載的阻抗值,最大輸出功率會依揚聲器的阻抗不同而有所變動,阻抗要講得清楚又是另一個故事了,有機會再慢慢說明。

音響小撇步:

在相同頻率下,一般人應可分辨 ±1 dB 的聲壓變化;敏銳一點的人甚至可以分辨 ±0.5 dB 以下的聲壓變化。好奇你的耳朵有多靈敏嗎?以下這個穩站可以測試你的耳朵對聲壓變化的靈敏度,也可聽聽看 ±3 dB 的響度差異聽起來是什麼感覺喔!上網搜尋:3dB Level Difference


Vol 2

 

本文轉載自《音響入門誌》vol.2:擴大機篇。

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「融合蛋白」如何全方位圍剿狡猾癌細胞
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/11/07 ・5944字 ・閱讀時間約 12 分鐘

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。

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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)

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融合蛋白(fusion protein)/ 圖片來源:wikipedia

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。

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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。

「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」/ 圖片來源:shutterstock

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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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 / 圖片來源:wikipedia

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。

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)」/ 情境圖來源:shutterstock

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。

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解密機器人如何學會思考、觸摸與變形
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/09/09 ・6820字 ・閱讀時間約 14 分鐘

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。

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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?

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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」 。

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 。 / 圖片來源:shutterstock

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 。

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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。

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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。

2025 年5月,亞馬遜展示了他們最新的觸覺機器人 Vulcan / 圖片引用:https://www.aboutamazon.com/news

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。

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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。

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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。

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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。

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。/ 圖片來源:shutterstock

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。

2023 年來自 EPFL 的另一個實驗室—可重組機器人工程實驗室(RRL)推出了 Mori3 © 2023 Christoph Belke, EPFL RRL

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。

立即點擊專屬連結 https://perplexity.sng.link/A6awk/k74… 試用 Perplexity吧! 現在申辦台灣大哥大月付 599(以上) 方案,還可以獲得 1 年免費 Perplexity Pro plan 喔!(價值 新台幣6,750)

◆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…

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觸控面板的秘密:從靜電到你的指尖魔法——《物理角色圖鑑》
azothbooks_96
・2024/09/24 ・1254字 ・閱讀時間約 2 分鐘

歐姆定律:電流與電壓的完美協奏

川村老師,請用簡單的方式告訴我「歐姆定律」是什麼?

★歐姆定律,德國物理學家歐姆提出,在溫度不變時,流經金屬導線的電流I 與導線兩端的電壓 V 成正比,兩者的關係為 V=RI,R 是導線的電阻,單位為歐姆 Ω。圖/《物理角色圖鑑》
圖/《物理角色圖鑑》

老師:的方式會使電流變弱。電阻定律告訴我們,金屬導線的電阻 R 與長度 L 成正比,也就是導線愈長,電阻愈大。相反的,截面積 S 愈大,電阻愈小。

貓咪:能捲太多圈嗎?喵!

老師:這樣會讓導線長度增加。電阻 Rρ L/ Aρ 是電阻率。

圖/《物理角色圖鑑》

觸控面板的原理

觸控面板是貼附在螢幕玻璃表面上的薄膜,手機與電腦普遍使用的觸控面板是利用靜電原理進行感應。觸控面板有許多感應方法,最具代表性的是電容式觸控與電阻式觸控。手機使用的是電容式觸控面板,利用靜電就能讓 CPU 知道手指是否放在螢幕上。

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觸控面板中縱橫交錯著許多表面帶靜電的電極陣列,如下圖。

圖/《物理角色圖鑑》

手指碰到觸控面板時,會吸走該位置的靜電,感測器便據此判斷何處有靜電釋放。用一般的筆或戴著手套觸碰時,手機不會有反應,是因為其他東西與手指不同,不會導電,所以也不會釋放靜電。

電阻式觸控面板無法多點觸控;也就是說,不能用兩根手指同時操作。使用手機時,可以用拇指和食指同時觸碰面板,然後手指張開把照片放大,或手指閉合把照片縮小,電阻式觸控面板就沒辦法這麼方便。

電阻式觸控面板的電流是從兩片膜之間通過;手指碰觸時,上層膜會接觸到下層膜,使電阻降低,表示該處有電流通過,此時感測器便可讀取到接觸點位置。電阻式面板是透過壓力來操控,與觸控媒介是否導電無關;所以用筆、指甲來觸碰,螢幕也會有反應。這種面板也能感應觸碰壓力的強弱,因此常用於遊戲機。

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圖/《物理角色圖鑑》

——本文摘自《物理角色圖鑑:用35個萌角色掌握最重要的物理觀念,秒懂生活中的科普知識》,2024 年 9 月,漫遊者文化,未經同意請勿轉載。

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azothbooks_96
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漫遊也許有原因,卻沒有目的。 漫遊者的原因就是自由。文學、人文、藝術、商業、學習、生活雜學,以及問題解決的實用學,這些都是「漫遊者」的範疇,「漫遊者」希望在其中找到未來的閱讀形式,尋找新的面貌,為出版文化找尋新風景。