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造船的規律?過盡千帆才得到的吃水線與波浪線理論--《物理雙月刊》

物理雙月刊_96
・2017/10/28 ・8967字 ・閱讀時間約 18 分鐘 ・SR值 581 ・九年級

  • 文/Larrie Ferreiro and Alexander Pollara(譯者:林中一 教授,編修:余海峯 博士)

19 世記約翰・史考特・羅素(John Scott Russell)的船舶設計理論承諾了速度、亦表現了優雅。然而,最終證實那個理論並不完整。

今天的船舶設計師們仍運用 1800 年代末期英國工程師威廉・傅如德(William Froude)所發展出的比例定律來預測船舶的速度與動力。但是遠在傅如德之前,船舶設計者與造船者就已經知道,船體架構或船殼比例與形狀會影響船在水中的速度,而且他們已經找出了支配那些關係的規則。

船體架構或船殼比例與形狀會影響船在水中的速度,圖/by Tascalo@pixabay。

在 1500 年代末,一位名叫馬修・貝克(Mathew Baker)的英國造船者曾流傳了出一張讓他出名的素描。在這張素描中,他把一隻有著鱈魚鈍頭和鯖魚錐形尾巴組合的混種魚圖像重疊在一艘伊麗莎白時代的軍艦船殼圖上。在當時缺乏任何科學或實驗的基礎之下,這種「船殼的形狀應該由自然原理來支配」的想法仍然被廣泛接受。

貫穿整個 17 與 18 世紀,科學革命孕育了有關流體力學和阻力的新概念,這些概念定義了船舶在水中行進時所受的阻力。由於想要建造更快的風帆動力戰艦,歐洲各國海軍委託了科學家與發明家們去測試這些概念。1800 年初期,蒸汽動力用於在航海,其財務考量帶來了一個將流體阻力降到最低的額外動機:一艘蒸汽船的煤炭消耗量是直接關係到其運轉成本的,而煤炭的消耗就取決於受到的阻力。早期的蒸汽動力船隻比風帆動力的要快也更為可靠,然而它們的引擎效率並不好。造船者於是尋求快而高效率的船身,使得航行所燒的每一噸煤都能得到最充分的利用。

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就在工業革命的那個年代、維多利亞時代的開端,有那麼一位有數學思想工程師約翰・史考特・羅素(圖 1),他開始要尋找一套通用的造船規律:一組能產生最小阻力的船身設計原理。他所完成的理論,被稱為「波浪線理論」(wave-line theory),主導了近半世紀的船舶設計世界。這一套理論不但引導了蒸汽船的設計,還加上得獎遊艇與破紀錄快速帆船。波浪線理論最終不再獲得青睞而被傅如德(Froude)更嚴格的理論所取代;這一段故事,在總是複雜的科學與技術的關係之中,是一課頗具啟發性的歷史。

圖 1. 1847 年的約翰・史考特・羅素 (1808–82)。 圖/by 英國皇家船舶設計研究院(Royal Institution of Naval Architects)。

製造波浪,和決定吃水線?

作為一位廣受尊敬的造船者,羅素於 1821 年到 1825 年間在英國格拉斯哥大學(University of Glasgow)讀數學,隨後藉著製造蒸汽車與船用蒸汽引擎學會了機械貿易。他結合理論與實踐的訓練在當時英國幾乎無人能及[1]。

1835 年,他在尋求方法改善新開發的蒸汽船時開始發展波浪線理論。在當時,科學家們已經確認船舶航行所受的阻力主要來自流體壓力與摩擦。但是,羅素卻正確地主張產生波浪的是另一個重要因素。不過,他錯誤地把波浪的產生只歸因於船身的形狀;實際上,無論任何形狀,物體在水中移動時都會產生波浪。羅素力爭,因為傳統船身的吃水線都是鈍形的——這是指船身前端與水接觸的部分,也就是船頭兩側形狀是凸面的——所以當船必須持續把水推開才能前進時,就一定會產生波浪。羅素相信,一個有適當向內的凹面或窪陷的船頭,會將水向兩側排開而不會產生船頭波。

一個有適當向內的凹面或窪陷的船頭,會將水向兩側排開而不會產生船頭波,圖/by Stan Shebs@wikipedia commons。

羅素在接著的 8 年裡努力的想要決定吃水線到底必須是甚麼形狀。英國科學促進協會(The British Association for the Advancement of Science,簡稱 BAAS),一個新成立的皇家學會(Royal Society)的競爭者,給了他 1132 英鎊——相當於今天的一百萬——讓他研究海浪的本質以及發展能減低波浪產生的船舶設計。這是該協會在那個時候所付出第二大筆的經費[2]。

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大小從 3 英尺長的模型到 200 英尺長的遠洋航艦,羅素建造了並測試了超過 100 種船身。透過先前的實驗,他開發了精巧的技術:運用了懸吊自高支架的重物與滑輪系統來拖動船舶模型與運河船。在那些早期的實驗中,較高效率外型的船身自然跑得更快,但是阻力與速度之間的關係卻很難精確量化。羅素沒有單純的只去紀錄懸掛重物的落下時間,他使用了一種相對新穎的「彈簧動力計」直接量測航行受到的阻力,彈簧動力計還可以同時將得到的數據轉換為驅動船隻所需的馬力。在各項試驗之中,羅素甚至觀察到在運河中傳播而不會減速的奇怪「孤波」(solitary waves,後稱soliton)。孤波在光學與通訊裡扮演了重要的角色。

羅素在 1843 年向 BAAS 報告,在歷經幾千次實驗後,他發現了一種後來稱為波動線理論的新物理定律,「在這個理論裡,似乎每一種獨特形式與大小的船身都對應一個速度。」[3] 換句話說,羅素宣稱他發現了一個不論大小、任何船身設計都應該服贋的基本原理[4]。

歷經千次的實驗,羅素終於發展能減低波浪產生的船舶設計,圖/ by FelixMittermeier@pixabay。

什麼是波浪線幾何學?

羅素新定律的前提是,一艘船的船身形狀必須與它產生的波浪形狀一致。他假設有兩種形式的波浪與船所受的阻力有關:船行進時推開的水所產生、在船前方的「正弦移動波」(sinusoidal waves of translation),以及由風所驅動、回填至船通過後所空出來的空間所產生的「擺線船尾波」(cycloidal waves of replacement)。

羅素主要的研究聚焦在移動的波浪。他從實驗得到一個結論,就是正弦波的長度 L 必須遵守公式 L = 2πV2/g,其中 V 是船速、g 為重力加速度。羅素認為若要將阻力降到最小,船頭兩側的形狀就必須是長度為 L 的正弦。他從來沒有完全講清楚過他的論據,只是說這樣的對應關係能在平的水面產生最小的擾動——先別管水面其實沿垂直方向上下振動,而羅素的船身在水平面是正弦形的。所謂的波浪線船頭號稱會劈開迎面來的水,而不是將水向前推開。為了證實這個想法,羅素駕駛了一艘這麼設計的船穿過漂浮著小球的水面,他觀察到那些小球並沒有撞向船頭,而是單純的被向兩側推開[5]。

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同樣地,羅素主張船尾的形狀應該做成擺線形以配合回填的水波。由於這種水波的長度是移動波長度的三分之二,所以船尾的長度應該是船頭的三分之二。而船舶的全長可以藉著在中間加進一段平行船身來調整。例如,一艘船以 10 節(每秒 17 英尺)速度行進時所產生的移動波長度是 53 英尺,所以設計一艘以這個速度航行的 100 英尺長的船應該有 53 英尺的正弦形船頭、12 英尺直的中段,以及 35 英尺的擺線形船尾(圖 2)。


圖 2. 依照波浪線理論所訂出船身幾何形狀的三個關鍵元素,圖/物理雙月刊提供。
  • 波浪線理論:船頭形狀必須是正弦的才能與船隻前沿所產生的移動波相匹配;船身後段/船尾必須是擺線形才能與尾隨的替代波相符;船身中段,由於假設沒有波浪,所以必須是直的而且與船身中線平行。船首與船尾的長度各自依據移動波與替代波的長度決定,而船身中段的長度則視船隻的全長來調整。

在這裡我們必須開始注意有甚麼是波浪線理論所沒有顧到的。波浪線理論並沒有提供一個方法來估計「興波阻力」(wave-making resistance,即船隻行進時,推動水面形成波浪所損耗能量對應的阻力);羅素單純的、錯誤的假設依據波浪線設計的船身的興波阻力為零。同時波浪線理論並無物理基礎;儘管羅素宣稱他做了好幾千次的實驗,但能用來闡明興波阻力機制的數據卻很少。

羅素堅持的正弦曲線以及擺線只能說是一種幾何描述性概念,而不太算是一個物理理論。最終,與羅素斷言相反,他的波浪線並無法為每一艘船隻提供保證成功的範本。船舶設計始終必須在速度、穩定性、強度與其他一堆因素之間尋求妥協。就波浪線來說,船身為了支撐其重量必需足夠吃水,往往就表示必須修正羅素原來想像的吃水線。

應用在蒸汽船的情況⋯⋯

羅素由 BAAS 贊助的研究成果發表之後,他的波動線船身設計理論就獲得蒸汽動力船造船者的擁護,而蒸汽動力船舶在那時候已經快速地在英吉利海峽、北海、愛爾蘭海等等貿易航線上取代風帆動力船舶了。在那些水域航行的貿易船隻必須相當快速的完成短程輸運;造船者看到比較尖的船身都認為那是產生速度的理想形狀,以致向內凹進去的吃水線設計在 1845 年之後大為流行。

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雖然波浪線設計的汽船一般來說可以令那些船長們滿意,但僅僅使用波浪線公式並無法保證一艘船舶的成功。舉例來說,蘇格蘭的造船者詹姆士・納皮爾(James Napier)依據羅素理論所建造的幾艘在愛爾蘭海航行的汽船,就都通通不及格,這使得納皮爾的每一條船都大虧其錢。

皇家海軍第一艘裝甲戰艦 HMS 勇士號,圖/ by geni@wikipedia commons。

雖然 1895 年時羅素已經是倫敦一位著名的造船者,但是他沒有標到建造皇家海軍第一艘裝甲戰艦「HMS 勇士號」(HMS Warrior)。不過他說服了海軍調查員保德溫・華克(Baldwin Walker)在建造新艦時採用波浪線概念。勇士號的首席造船技師埃撒克・瓦特斯(Isaac Watts)跟隨華克的決定,為戰艦製作了產生波浪線的向內凹陷的吃水線,但是船頭剩下的部分則仍舊依照傳統設計。而且瓦特斯也斷然拒絕了後來羅素要求分享一半勇士號設計功勞的嘗試。

羅素的確運用波浪線建造了他最著名的船——在 1859 年開始營運的「SS大東方號」(SS Great Eastern,圖3)。這船長 600 英尺、排水量 27,000 噸,在那個時代是最大的一艘船,準備從英國載客到澳大利亞。然而儘管是這麼大的船、還加上先進的船身外型,大東方號卻從來沒有去過南半球,她只數次橫渡大西洋,也沒有賺到利潤[6]。

圖 3. 「SS大東方號」(SS Great Eastern),約翰・史考特・羅素最著名的波浪線船。圖/澳大利亞維多利亞州立圖書館(State Library Victoria)同意刊登。

儘管如此,大東方號的乘客之一,朱爾・凡爾納(Jules Verne)由於對大東方號的波浪線船身印象非常深刻,因此給了他靈感在他的著名小說《海底兩萬里》或譯《海底歷險記》(Twenty Thousand Leagues Under the Seas)裡寫了一段。在小說裡他這樣描述他的虛構潛水艇「鸚鵡螺號」(Nautilus):「有線條…足夠長而且她的船尾夠寬,能讓回填的水輕易的流出,而且讓潛艇的行進毫無障礙。」[7]。

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如果用在風帆的情況?

雖然波浪線理論原來本是為了蒸汽動力船而發展的,卻在帆船上發揮了最大的功用,特別是在 1800 年中期到末期的快速帆船(clipper)和遊艇(yacht)上。快速帆船是被建造來快速輸運旅客和易腐爛貨物的;遊艇則是被造來贏得比賽中。這些船隻的設計與建造的每一方面都可以說是以快為本。

快速帆船最初是 1840 年代由一位任職於紐約史密斯與戴蒙(Smith and Dimon)造船廠的年青人約翰・葛瑞菲斯(John Griffiths)所發展出的。葛瑞菲斯想設計一款新型的船舶,以便在當時和中國之間快速擴大的茶葉貿易上撈到好處。他精通那時最新的船舶設計理論,也研讀了羅素各種波浪線理論的報告[8]。他最先設計的幾艘快速帆船:1845 年的「彩虹號」(Rainbow)和 1846 年的「海魅女號」(Sea Witch),就是受到羅素向內凹陷吃水線的啟發;這個設計使得往返美國-中國的航程幾乎縮短了近乎兩個月[9]。圖 4(a)所示為海魅女號船頭的波浪線。葛瑞菲斯設計的快速帆船是名列最快船隻之列:1849 年由海魅女號所創下的由紐約到香港的紀錄,一直到 2003 年才被打破!

圖 4.(a)快速帆船「海魅女號」與(b)賽艇「美國號」(America)的船身設計圖。在第一批造出的快速帆船之中,海魅女號在 1849 年創下了往返紐約-香港只花 74 天的紀錄!1851 年,當時吃水線幾乎完全遵守波浪線理論所設計的賽艇美國號,完勝「美國杯」(America’s Cup)帆船賽。

葛瑞菲斯在快速帆船的成功,刺激了一股在紐約與波士頓採用向內凹陷吃水線造船的熱潮。快速帆船造船者羅伯・馬凱(Robert McKay)在一次造訪倫敦時簡潔的向羅素表示:「我有個秘密,就是我在建造我所有的船時都採用了波浪的原理。我最早是在大英協會(British Association)的出版品裡發現了波浪線的說明。[10]」

波浪線成了遊艇社群的一個更加招牌的設備。羅素幫英國鐵路工程師羅伯・史蒂芬森(Robert Stephenson)建造了一艘波浪線遊艇「泰坦尼亞號」(Titania),就是這一艘船讓史蒂文森得以加入那個貴氣十足的「皇家遊艇連」(Royal Yacht Squadron,簡稱RYS)。1851 年的時候,皇家遊艇連的會員邀請他們的同級對手「紐約遊艇俱樂部」(New York Yacht Club,簡稱 NYYC)的伙伴們到英格蘭懷特島的考斯(Cowes, the Isle of Wight)比賽「一百畿尼杯」(Hundred Guinea Cup/£100 Cup)遊艇賽——這是皇家遊艇連舉辦的比賽裡的最高殊榮。(譯者注:畿尼(Guinea)是英國幣值單位,一畿尼等於一英鎊,一百畿尼杯的獎盃價值一百畿尼,大約是今天的十萬英鎊。)

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1/4畿尼,圖/wikipedia commons

皇家遊艇連的好手們不知道,來自紐約由喬治・史悌爾(George Steers)所領導的隊伍,已經準備好了他們自己的波浪線遊艇來參賽。史悌爾曾經是葛瑞菲斯的造船伙伴,並而且向葛瑞菲司學會了波浪線理論;他完全遵照了波浪線理論建造了他的「美國號」(America)縱帆船(見圖 4(b))。

  • 美國杯帆船賽原名「一百畿尼杯」(Hundred Guinea Cup),就因為美國號超凡的表現,後來改名為美國杯帆船賽。(改編自 C・G・戴維斯(C. G. Davis)所著《美國快速帆船海魅女號:1846 紐約製造》,1935 船舶製造廠出版(U.S. Clipper Ship Sea Witch: Built at New York, 1846, Ship Studio, 1935)與參考資料[8]。

在 1851 年的 8 月 22 日,美國號在懷特島的帆船大賽裡穩穩的擊敗了由 14 條船所組成的英國船隊。美國號的勝利造成了大轟動,數日之後倫敦日報(London Journal)登載了一幅漫畫,圖中維多利亞女王問道:「那一艘遊艇得到第二名?」她得到唯一的回答是:「啊,女王陛下,這個比賽是沒有第二名的。」一個星期之後,在另一場比賽裡,美國號對上了羅素自己的傑作泰坦尼亞號。再一次,美國號輕鬆獲勝[11]。羅素很有風度的承認對方的勝利並聲稱史悌爾對於波浪線的運用更勝他一籌。

倫敦日報(London Journal),圖/by William Parks@wikipedia commons。

波浪線贏得了國際的名聲而且在美國號大勝之後被廣為模仿[12]。1860 年的時候羅素被任命為「皇家船舶設計學院」(Royal Institution of Naval Architects)的校長。然而並非所有的帆船玩家都相信波浪線理論。一位在麻省理工學院訓練出的工程師,美國人那森諾・賀瑞修夫(Nathanael Herreshoff)明確的摒棄了波浪線以及所有其他所謂的「科學 理論」,在船身設計上只認同出自自身經驗的自家產品。他工程上的直覺被證明幾乎都是對的;自 1893 年到 1920 年,他設計並建造了連續五屆美國杯的衛冕者,這裡面包括了他 1903 年的傑作「信任號」(Reliance)。這幾條船沒有一艘有向內凹陷的吃水線特徵[13]。

對於許多研究船舶設計的科學家與工程師,賀瑞修夫的非凡演出其實也不是那麼令人驚訝。早在十多年前那些人之中有幾個就已經開始發掘波浪線理論的缺點,而並沒有花太久時間就看到那個理論出現了破綻。

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波浪線的終結

在那些質疑波浪線理論的諸多科學家與工程師之中,有一位名叫威廉・藍金(William Rankine)。他自 1857 年開始,執行了一個為期十年的船舶阻力研究之後,得到了一個結論,就是船舶行進所遭遇的阻力最重要的來源是散流在整個船身周邊的「摩擦渦流」(frictional eddies);注意,摩擦渦流的作用不只是在船頭與船尾,而在整個船身。但是,藍金用來計算阻力的理論,雖然後來證明大都是對的,用在處理日常的造船工作時就嫌太複雜了[14]。

又有一位大名威廉・傅如德,曾經一起參與建造大東方號,亦熟悉羅素,也加入了船舶阻力的研究。1865 年的時候,他決定要比較一下羅素的尖型波浪線和另一種比較圓的,他說他的想法源自「水鳥的眼光」。他建造了兩組大小不同的模型船,一組是有波浪線的「渡鴉」(Raven),另一組船尾是鈍形的「天鵝」(Swan),然後把這兩種模型船拖在一艘小的工作船後面。實驗結果發現,在高速時天鵝表現出的阻力比渡鴉要小,傅如德也開始確信阻力可以依照比例隨著船隻大小予以預測。

BAAS 協會反對使用縮小版模型的行為來預測全尺寸船隻結果的作法,圖/by F.Lang@wikipedia commons。

1868 年,BAAS 委託了更多船舶阻力的研究案,而藍金和傅如德都參了一腳。在正式的報告裡,協會反對使用縮小版模型的行為來預測全尺寸船隻結果的作法。但是傅如德基於他所做天鵝與渡鴉的實驗結果,並不認同協會的看法。運用了得自皇家海軍(Royal Navy)的資金,傅如德在位於托基(Torquay)、他家附近建造了一個模型測試儲水池,並且在 1871 年開始實驗。經過十年研究,傅如德和他兒子羅伯(Robert)發展出了船舶阻力的比例定律[15]以老爸名字命名。

經過超過一個世紀的理論與實驗的證實之下,傅如德的定律架構裡說明了船舶所受的總阻力來自兩個可視為獨立的因素:

(一)壓力,就是在整個船體全長產生能量耗散波浪系統的壓力
(二)摩擦,就是由水施予船體表面的黏滯阻力。
波浪線理論只有船頭與船尾會產生波浪的前提,被一個更基本的理解所取代。這說明行船時產生的波浪,就是整個船體向其周圍的水所輸送的能量。

到了 1890 年代,蒸汽動力已經超過風帆成為商船推進的主要方式。船主們開始對增進煤及後來的油的效率投資更多的投資。在同一時期,全世界也在紛紛建造傅如德於托基做的實驗所用的縮小版模型測試儲水池,而模型測試的結果都確認了傅如德所建構的定律。船舶設計所涉及的科學很快也成為了在那些實驗設施裡工作的工程師與科學家的研究領域(圖5)。縮小版模型的實驗是相對容易與以及低成本,與傅如德的比例定律相結合後,模型測試對造船者以及海軍而言是有成本效益的方式,如此他們能發展有效率的船體形狀,同時降低燃料開支。

圖 5. 一個現代的模型測試儲水池、一座用來研究小型模型船流體力學的現代牽引水槽。由於那些流體力學服贗定義明確的比例定律,小型模型可以用來估計遠洋航行船隻的速率與動力。圖/史帝文理工學院的戴維森實驗室(Davidson Laboratory, Stevens Institute of Technology)同意刊出。

模型測試也逐漸顯露其他影響船隻速度與動力的因素,包括船身摩擦與流入螺旋槳的水流的形態。這些新考量質疑了所有幾何推導出的吃水線有效性。1906 年一篇刊登在暢銷的《工程學》期刊(Engineering)的論文認為:「早期船舶設計者絞盡腦汁要尋找一個『最小阻力』形狀的問題,除了在這個層次之外是仍未獲得解決的。這個層次就是科學的造船者已經知道,沒有哪『一種』船身的形狀能在『所有』的狀況之下都是最容易駕駛的;所謂『最小阻力』的船身形狀則是對應於不同的速率、長度以及其他船身狀物體的變數,有所不同。而約翰・史考特・羅素先生著名的《最小擾動與可能的最小阻力的波浪線形狀》只是演繹自…他所假設的公理[16]。」

該論文明言,這個主題「只能在測試水槽的輔助之下得到闡明」。確實,在 1893 年由美國造船技師大衛・泰勒(David Taylor)所著的、有影響力的著作《船舶的阻力與螺旋推進器》(Resistance of Ships and Screw Propulsion)中,幾乎完全只專注於模型測試結果,而對羅素的波浪線理論一個字都沒提到。

故事還沒完⋯⋯

雖然羅素的波浪線概念無法存留超過 19 世紀,但是 18 世紀明確的理想——最小阻力的幾何固體——活了下來。儘管被指出並無物理基礎,這種固體可能存在的想法仍繼續支配著一些甚至是 20 世紀的工程師。

在最有名的例子,1934 年美國航空工程師大衛・戴維斯(David Davis)申請了一種低阻力機翼設計專利,設計原理完全只基於擺線形狀的幾何考量。回顧羅素的論點——擺線形是最佳化船尾的形狀,戴維斯的專利宣稱他的「最有利機翼形狀」是「發展自一個公式,該公式是基於一個在流體中同時具有旋轉與平移運動的旋轉翼所產生的馬格努斯效應(Magnus effect)[17]」。

最小阻力的幾何固體理念仍持續影響20 世紀的工程師,圖/by Bluesnap@pixabay。

在這裡把馬格努斯效應扯進來其實是有點曖昧的,因為馬格努斯現象只與自旋的物體相干,而戴維斯的機翼並不旋轉。但是即便如此,戴維斯的機翼仍然受到了「統一飛機公司」(Consolidated Aircraft Corp)的注意,這家公司當時正在發展一種新式的長程轟炸機——就是後來的 B-24。當統一公司測試了戴維斯的機翼之後,發現流經機翼大部分表面的氣流都是非湍流的穩定流線,因此大幅降低了阻力。於是飛機公司就採用「老戴機翼」接續製造後來被視為大成功的 B-24。好幾年之後,大家才瞭解到這個低阻力背後的物理是所謂的「層流機翼」(laminar-flow airfoils),工程師們也就在那個時候才瞭解到戴維斯的擺線碰巧落在幾種層流機翼形狀的其中之一。看來戴維斯發表的機翼比較像是碰巧踩到狗屎般的好運而非出自刻意的設計[18]。

約翰・史考特・羅素與他在造船界半世紀長的主導似乎也頗為相似。然而,即使證據顯示他幾何構想的基礎,事實上只是建築在沙灘上的一段時間之後,他那個「最小阻力形狀」依然風姿不綽。部分魅力可能因為他的理論看來就是那麼簡單。但是另一個隱藏在波浪線和其他幾何導出形狀持久不墜背後的因素,應該是羅素作品的視覺美。這世界事實上沒有多少事物能比那些過去歲月中的快速帆船與賽艇優雅的船身還要漂亮。

  • 本文的另一個更長的版本原本出版於《技術與文化》期刊(Technology and Culture)57, 414 (2016).

參考資料

  1. A. Lambert, Int. J. Hist. Eng. Technol. 81, 60 (2011).
  2. B. Marsden, in Technological Development Between Economy and Administration in Great Britain and Germany (19th/20th c.), E. V. Heyen, ed., Nomos (2008), p. 67.
  3. T. Wright, “Ship hydrodynamics 1710–1880,” PhD thesis, U. Manchester (1983), p. 98.
  4. G. S. Emmerson, John Scott Russell: A Great Victorian Engineer and Naval Architect, John Murray (1977).
  5. J. S. Russell, The Modern System of Naval Architecture, vols. 1–3, Day and Son (1864–65).
  6. D. Griffiths, A. Lambert, F. Walker, Brunel’s Ships, Chatham (1999).
  7. J. Verne, Twenty Thousand Leagues Under the Seas, W. Butcher, trans., Oxford U. Press (1998), p. 82.
  8. J. W. Griffiths, Treatise on Marine and Naval Architecture, or Theory and Practice Blended in Ship Building, 2nd ed., Pudny and Russell (1852).
  9. H. I. Chapelle, The Search for Speed Under Sail, 1700–1855, Bonanza Books (1967).
  10. The Literary Gazette and Journal of Archaeology, Science, and Art for the Year 1857, L. Reeve & Co (1857), p. 980.
  11. J. Rousmaniere, The Low Black Schooner: Yacht America, 1851–1945, Mystic Seaport Museum (1986).
  12. D. Kemp, Yacht Architecture—A Treatise on the Laws Which Govern the Resistance of Bodies Moving in Water; Propulsion by Steam and Sail; Yacht Designing; and Yacht Building, 3rd ed., Horace Cox (1897).
  13. C. Pastore, Temple to the Wind: The Story of America’s Greatest Naval Architect and His Masterpiece, “Reliance,” Lyons Press(2005).
  14. O. Darrigol, Worlds of Flow: A History of Hydrodynamics from the Bernoullis to Prandtl, Oxford U. Press (2005).
  15. D. K. Brown, The Way of the Ship in the Midst of the Sea: The Life and Work of William Froude, Periscope (2006).
  16. Engineering 81, 541 (1906).
  17. D. R. Davis, “Fluid foil,” US Patent 1,942,688 (9 January 1934).
  18. W. G. Vincenti, What Engineers Know and How They Know It: Analytical Studies from Aeronautical History, Johns Hopkins U. Press (1990).
  • 本文感謝Physics Today (American Institute of Physics) 同意物理雙月刊進行中文翻譯並授權刊登。原文刊登並收錄於 Physics Today, July/2017 雜誌內(Physics Today 70, 7, 52 (2017); http://dx.doi.org/10.1063/PT.3.3627);原文作者:拉瑞・佛瑞若(Larrie Ferreiro)是一位船舶設計師與歷史學者。他任教於位在美國紐澤西州后伯肯(Hoboken, New Jersey)的史帝文理工學院(Stevens Institute of Technology)的系統與企業學院(School of Systems and Enterprises)及亞歷山大・波拉臘(Alexander Pollara)是一位就讀於史帝文理工學院航海安全中心(Maritime Security Center)的博士研究生 。中文譯稿:林中一教授,國立中興大學物理系。
  • Physics Bimonthly (The Physics Society of Taiwan) appreciates that Physics Today (American Institute of Physics) authorizes Physics Bimonthly to translate and reprint in Mandarin. The article is contributed by Larrie Ferreiro and Alexander Pollara, and are published on Physics Today 70, 7, 52 (2017); http://dx.doi.org/10.1063/PT.3.3627). The article in Mandarin is translated by Prof. Chung-Yi Lin, working on Department of Physics, National Chung Hsing University.

本文摘自《物理雙月刊》39 卷 10 月號 ,更多文章請見物理雙月刊網站

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・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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科技人才看過來!三門獨家課程 YouTube 免費看!工研院「ITRI lab on-line」特色技術系列數位課程現正放送中
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2023/12/14 ・2829字 ・閱讀時間約 5 分鐘

本文由 工研院 委託,泛科學企劃執行。

Hey,未來的千萬年薪人才!來一起深入了解那些正在改變我們生活的科技吧!工研院為你精心準備了三堂超有趣的線上課程:從探索醫學界的 PLGA 微米球技術,到揭秘半導體測試的幕後英雄 ATE,再到讓塑膠也能有身分證的創新方法。這不只是學習,更是一場與科技親密接觸的旅程!

第一門 材料檢測與模擬設計之原理與應用系列學習

精選課程:塑膠也有指紋?如何給塑膠「身分證」來驅動循環經濟,減緩地球暖化?你要知道的光譜分選技術-材料光譜分選技術

這堂課將探討如何透過光譜智慧分選技術,為塑膠材料賦予「身分證」,進而推動循環經濟並減緩地球暖化。塑膠標籤的設置主要是為了方便辨識材質,這對於廢塑膠的回收和再利用至關重要。不同號數的塑膠因其分子組成、結構和排列的差異而有不同的特性和應用領域。

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在光譜智慧分選技術中,首先要理解電磁波的概念。電磁波是一種電場和磁場交互變化的波動現象,其不同波長可以用於不同的應用,如手機訊號、微波爐、家用遙控器、X 光攝影等。在塑膠分選中,光譜技術常用的波長範圍落在近紅外到遠紅外光的區域,即 1 微米到 300 微米。這些波段的電磁波能誘發塑膠分子振動,並吸收散射或入射的電磁波能量,從而造成光譜的變化。科學家利用這種振動光譜的變化來獲得塑膠分子的特徵光譜,從而開發出能辨識不同塑膠分子的技術。

舉例來說,最簡單的雙原子分子,如 C-H、O-H 等,會有特定的振動頻率。當結構更複雜的分子(如水分子)被電磁波誘發振動時,會產生更多的振動模式,每種模式對應不同的特徵光譜。塑膠由多種原子組成,因此其特徵振動光譜相當複雜,但這也使得每種塑膠具有獨特的光譜特徵,類似於條碼或指紋,可用於辨識不同類型的塑膠。

本集介紹的光譜技術主要聚焦於紅外線頻譜區段,其波長範圍在 900-2500 納米。在這一範圍內的紅外光能量正好能引起塑膠分子的振動,並在不同波長上產生吸收。透過紅外線感測裝置掃描塑膠分子,可以快速獲得塑膠的材質信息,這不僅有助於塑膠的分類和回收,也對環境保護和資源再利用具有重要意義。


第二門 半導體IC設計與檢測技術系列學習

精選課程:好的良率就是好的利率!考試交卷前都會再檢查、確認了,IC 生產才不會忘記你-半導體測試簡介

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在這堂課中,我們將探討自動化測試機台(ATE)在半導體測試領域中的關鍵作用。自動化測試機台是一種專為測試集成電路(IC)而設計的設備,它可以大幅降低手動測試的人力需求,並減少測試成本。每種IC根據其規格,都需要特定的測試項目。針對這些項目,專門編寫的測試程式被用於自動化測試機台,以自動檢測和篩選出不合格的 IC。

不同種類的 IC 需要不同的測試機台。例如,數位 IC 需要使用專門的數位測試機台,而記憶體 IC 則需要使用演算法來進行測試。類比 IC 和混合訊號 IC 則涉及電性測試,因為它們不是像數位IC那樣僅依賴固定的 0 和 1。

隨著系統晶片(SoC)的出現,測試機台的複雜性也隨之增加。SoC 整合了數位、記憶體、混合訊號甚至 RF IC 於一個晶片中,因此其測試機台必須同時具備上述所有種類機台的功能。這種SoC測試系統非常昂貴,每台造價可能高達數千萬。

最近,模組化測試系統成為了一種趨勢。這種系統的主要特點是其靈活性,能夠根據不同類型的IC進行不同模組的組裝,以進行測試。例如,對於數位IC,可以使用數位模組;對於類比或混合訊號IC,則可以使用相應的類比測試模組,如示波器或任意波型產生器。對於RFIC,則可以插入RF模組,如VNA等網路分析儀。模組化測試系統通常基於PXIE或LXI這樣的系統,其中PXIE是基於PCIE的擴展,加入了與儀器相關的電路;而LXI則是在LAN基礎上加入儀器相關電路。

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總結來說,自動化測試機台在提高半導體製造過程中的良率和效率方面發揮著不可或缺的作用。無論是傳統的ATE還是新興的模組化測試系統,它們都在確保IC品質和性能方面扮演著關鍵角色。


第三門:解密醫材醫藥產品開發攻略系列學習

精選課程:藥不💊隨便你~但少了「它」,藥就不能發揮最大功效!製劑的分類與開發

在這堂課中,我們將深入探討 PLGA 微米球技術及其在長效針劑開發中的重要性。PLGA,全稱為聚乳酸甘醇酸,是一種被廣泛應用於藥物釋放系統的生物相容性高分子材料。自 1989 年日本武田藥廠開發出第一款使用 PLGA 的產品 Lupron Depot® 以來,這種技術已被用於多種藥物的開發,涵蓋了小分子藥物和胜肽類藥物。

PLGA 的關鍵特性,包括乳酸與甘醇酸的比例、分子量及高分子末端基團,對藥物的釋放速率和持續時間有著顯著影響。在製程技術方面,溶劑揮發法和溶劑萃取法是兩種主要的製備方法,它們對於親水性和疏水性藥物的包覆都至關重要。這些製程不僅決定了微米球的形成,也影響著藥物在微米球內的分布和最終的藥物釋放行為。

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此外,微米球製程的工藝還包括乳化、coacervation 過程、溫度、攪拌速度、微米球固化和乾燥速度等因素,這些都對藥物包覆效率、微米球的粒徑大小分佈及藥物在微米球中的分佈位置產生影響。而不同的製程設計往往會導致藥物釋放行為的顯著差異,這對從實驗室到試量產階段的轉換是一大挑戰。

在台灣,工研院在經濟部的支持下建立了一個無菌製劑試製工廠,該工廠配備了微米球製程設備、高壓均質機、in-line均質機、噴霧乾燥機等關鍵製程設備。這些設備不僅能夠支持微米球的生產,還包括了關鍵的分析儀器,如液相層析儀、氣相層析儀、微米/奈米粒徑分析儀等。工研院的團隊擁有豐富的特殊製劑開發經驗,能夠提供從製劑配方研發、分析方法開發、放大製程開發到客製化產線設計的全方位服務。這些資源和專業知識使得工研院能夠有效地支持新藥的臨床前開發和商業化進程。

總的來說,PLGA 微米球技術在藥物釋放系統的開發中扮演著關鍵角色。透過精確的材料選擇和製程控制,這項技術有望為醫藥界帶來更多創新和有效的長效針劑產品。


還想看更多?不用掏出信用卡,三門線上課都在 ITRI Lab on-line 的 YouTube 頻道獨家放送中,手機打開就能看。但……雖然不用急,但是科技進步也是不等人的,快跟上吧!

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