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澎湖七美人傳說:美人投井後,長出的到底是什麼樹?

臺北地方異聞工作室_96
・2017/12/14 ・4296字 ・閱讀時間約 8 分鐘 ・SR值 526 ・七年級

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作者 / NL
白天寫程式晚上做文史的雙棲工程師,工作室的技術擔當,生活中缺少不了音樂和啤酒。認為文史創作最重要的是了解過去的脈絡並建立和現代的連結,希望未來能做出更多好玩的遊戲,講述更多有趣的故事。

「明朝嘉靖年間,海上倭寇到處作亂打劫,有天清晨,倭寇們襲擊了南大嶼。這時,島上有七位女子在一起洗衣,倭寇看見他們起了邪念,便想侵犯他們。這七名女子在倭寇的追趕下拚命地逃,一路自下(魚月)鯉逃到『凹內』,最後無處可去之時,為了保全自身的貞節,女子們毅然決然跳下旁邊的一口古井殉節。後來,在古井旁長出了七顆樹,這七顆樹有人說終年長青,在春、秋兩季會開出小白花,也有人說只會在春天葉花齊開,在冬季枯萎,更有這七株樹只開花不結果的傳言。但無論如何,人們都相信這七顆樹就是當年殉節的七位美人的化身,並且具有強烈的靈性,若是任意摘折樹枝或花瓣便會肚子疼。」

上述的故事或許有些讀者早已有所耳聞,而被稱為「七美人傳說」的這個故事在澎湖縣七美鄉公所的官方網站上也能看到相關的描述,可以說是澎湖相當有名的傳說。事實上,七美鄉正是因為這個故事才改名作七美的。

以雙心石滬著名的澎湖縣七美鄉,正是因為七美人傳說傳說才改名為七美的。圖片來源:padai@wikimedia

七美原先被稱作「南嶼」或「南大嶼」,是澎湖群島中地理位置最南邊,在以前也被認為是面積最大的島嶼。自過去以來島上便一直流傳著這七位美人的故事,七美人塚更是從日治時期便一直記載於官方文獻上的景點之一。1949年,時任澎湖縣長劉燕夫感念於七美人的傳說,為紀念他們殉節的情操,便召集地方仕紳,共同申請將大嶼鄉改名為七美鄉。七美人傳說也因此更廣為人知。

在傳說的最後,七美人塚旁長出了七株植物,關於這七株植物的說法有許多版本,有七顆樹的說法,也有七叢花的傳聞,甚至有當時七美人中的一人懷孕,所以其中一樹具有分枝的版本。直到現今,人們多以「香花樹」或「香楸樹」稱呼七美人塚旁的植物,並且相信這七顆香花樹不僅已有四百年的樹齡,且具備相當強的靈性。傳說在日治時期,有官員看見枝枒美麗,便順手摘下一枝帶回家中,沒想到回去後竟然腹痛不止,最後回到七美人塚前道歉才終於痊癒。

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七美人塚旁生長著七株被人們稱為「香花樹」或「香楸樹」的植物,不僅已有四百年的樹齡,且具備相當強的靈性。圖片來源:澎湖國家風景區

時至今日,七美人塚已經成為澎湖縣七美鄉重要的觀光景點之一,人們也多從七美人傳說認識塚旁的七株植物,但光是現存的說法就有香花樹或香楸樹兩種可能,而澎湖群島冬季風力強勁、年均蒸發量大於降雨量的氣候條件也使生長環境相當嚴苛,因此,在這樣一座島上的傳奇植物,其本體究竟為何?筆者為此進行了一連串的考據,最終不只在文獻裡找到有力的事實,也在調查不同年代的紀錄的過程中,發現很有意思的傳說演進。因此,雖然要調查植物的種類只需到現場採集樣本進行分析就能得到答案了,但這次不妨就先跟著我們一起從文獻裡找找線索吧!

究竟是香花樹還是香楸樹?

關於七美人塚旁的樹木,當地人多稱其為「香花樹」或「香楸樹」。但「香花樹」嚴格來說其實並不能算是一種明確的樹種,在植物或園藝相關的文章中,常見的是「香花植物」或「香花類」的說法。這個說法多用來描述這類植物所開的花卉具有香氣,也因此樹木的種類泛範圍涵蓋的相當廣泛,從灌木到喬木都有可能是香花植物,花卉的形狀、顏色當然也就各不相同了。日常生活中常見的茉莉、梔子花、玉蘭花、梅花等,都是香花植物的一種,所以將香花樹當作樹種並不是相當適合的作法。

生活中常見的茉莉、梔子花、玉蘭花、梅花等,都是香花植物的一種。圖片來源:pixabay

那麼,另一種被稱作「香楸樹」的說法又如何呢?有趣的是,相關資料中也找不到名為「香楸樹」的樹種。名稱相近的只有「楸樹」和「花楸」,而這當中花楸(Sorbus)更是植物界中,薔薇亞綱蘋果亞科底下的其中一屬,和木瓜屬、蘋果屬等等同科,雖說該屬底下的巒大花楸是臺灣特有種,但生長環境是1800-3200公尺左右的高海拔地區,較難想像會生長在澎湖島上。另一方面,楸樹(Catalpa bungei)是生長於中國長江流域的原生種,樹高約8-12公尺,適生於年均溫10-15度,平均降雨量700-1200毫米的地區,是喜歡溫暖,不耐寒的喬木。葉柄長2-8公分,葉子呈闊楔形或心形。其實從這些外觀上的描述跟現在七美人塚旁樹木的照片比對,便會不論在樹高、葉片形狀等都相差甚多。更重要的是,楸樹的花是淡紅色並帶有黃色條紋或暗紫色斑點的,和故事中描述的白色花朵可說是完全不同。

臺灣特有種的巒大花楸主要生長於1800-3200公尺左右的高海拔地區,像是雪山、巒大山及能高山等地,較難想像會生長在澎湖島上。圖片來源:Joyce Chang@flickr

這究竟是怎麼一回事,難道傳說故事是錯誤的嗎?在幾經搜尋都找不到與傳言相符的樹種後,筆者將目光轉回傳說本身,既然是自過去流傳至今的故事,那有著原版的可能性便不低,或許從最原始的故事能找到其他線索也不一定。

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從傳說的源頭開始

關於七美人塚的紀錄,最早可以追溯到清光緒18年(1892年)由林豪所寫的《澎湖廳志》中的物產篇,原文如下:

「八罩而南為南大嶼,海濱僻處有花數株,莫知其名,開時色頗絢爛。有折之者,則病作。或云,前朝人避亂居此,遭海寇,有女子七人投井死,此花產於井中,殆魂魄所化也。」

在原文中,七美人塚旁的植物雖然已有「魂魄所化」、「攀折會生病」等形容,最初的形象卻是盛開時顏色絢爛的花,而可惜的是,儘管這段文字被寫在物產篇中的「草木」一節底下,卻沒有詳細說明該花的正式名稱為何。一直到日治時期,昭和4年(1929年)出版的《澎湖事情》中,介紹七美人墓的條目底下才首次明確提及這些植物的名字:

「(七美人墓)位於望安庄大禹。過去海寇侵犯之際,七名婦人為守住貞操投井而死。傳說在那之後從他們投井的地方長出七株樹木。雖說過去曾經是井,但現在已剩下水灘,而樹木則以一葉萩現存。」

根據這份線索,筆者進一步在1994年出版的《耆老口述歷史(四)- 澎湖縣鄉土史料》中,找到當地耆老有相同的說法:

「…這七株樹終年長青,開白花,味道甚香,島民稱之為「香花樹」,日本人說他是一葉萩,學名葉底珠。」

至此我們幾乎可以確定一葉萩的說法是存在來源,並且流傳到現在的。那麼,一葉萩在植物學上的表現,是否能找到和傳說相似的地方呢?

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根據澎湖廳志、澎湖事情及澎湖縣鄉土史料等文獻描述,幾乎可以確定「香花樹」便是一葉萩這種長青灌木。圖片來源:wikimedia

一葉萩是什麼?

一葉萩(Flueggea suffruticosa)為大戟科白飯樹屬的植物,生長於海拔800公尺至2,500公尺的地區,多分佈在俄羅斯、蒙古、韓國、日本、中國及臺灣等,一般生長在山坡灌叢中、山溝或路邊,中文又名市蔥或葉底珠。根據臺灣植物誌的記載,一葉萩的樹高約1-3公尺,葉片呈橢圓或倒卵形。在Missouri Botanical Garden的電子資料庫中,則描述一葉萩的花為「greenish-white」。從這些外觀特徵上的描述,都與現存的照片、口述傳說等有不少相符的地方。從臺灣生物多樣性資訊入口網中,更可以看到澎湖七美鄉的南端,有採集到一葉萩標本的紀錄。關於七美人塚旁的樹就是一葉萩的說法提供相當有力的資料。

一葉萩的標本畫。資料來源:台灣植物資訊整合查詢系統

至於傳說中任意攀折枝枒會生病這點,雖然一葉萩的葉、莖、根的確都帶有名為一葉萩鹼(Securinine),並且當攝入時都會造成抽搐、心悸、呼吸困難等中毒症狀,但都需透過口服或注射過量才有可能發生。不僅如此,一葉萩鹼因為其興奮脊髓、增強反射活動與肌力的作用,更常被用來作為治療神經相關疾病的藥物,在小兒麻痺、面神經癱瘓等都有一定的療效,與傳說中會令人腹痛生病的描述可說是大不相同。

一葉萩的葉、莖、根都含有一葉萩鹼(Securinine),攝入時會造成抽搐、心悸、呼吸困難等中毒症狀,但必須經由口服或注射才會中毒。圖片來源:NCBI

從七美人塚窺見的傳說演變

經歷過這些調查後,我們或許可以說七美人塚旁的奇樹,有很高的可能性就是一葉萩沒錯,雖然使人生病,或是只開花不結果這些形容還有待商榷,不過從傳說描述的外觀:白花、長青都與一葉萩的植物特徵相似,在物種分佈或生長環境上,七美鄉也都是適合一葉萩生長的環境。而在這樣考據的過程中,筆者認為另一個有趣的地方,是傳說隨著時代的演變。

《澎湖廳志》裡記載的關於七美人塚最初的版本,是魂魄化成的花,那七名女子則是在前朝的某個時刻遭海寇襲擊並投井而死。這個故事到了日治時期為女子們加上守住貞操的動機,並多出了植物的名字是一葉萩的紀錄。隨著時間流逝、政權轉移以後,七美人塚的傳說有了明朝嘉靖時期這個具體時間,襲擊島上的人也從海寇變成了倭寇,守貞的形象也被更加強調、廣傳,甚至成為變更鄉名的理由。這樣的傳說演變,也許或多或少反應了每個時期的社會價值或執政者的政治意圖。指出這個演變過程,並非是為了證明誰對誰錯,而是藉此理解不同時代的社會樣貌,畢竟,傳說是要被人們認可、熟知後才有可能散播的。而得以透過這些文獻記述一虧過去的風貌,也是筆者覺得考據之所以有趣,和想分享的理由吧。

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圖片來源:google map

參考資料

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臺北地方異聞工作室_96
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妖怪就是文化!北地異工作室長期從事臺灣怪談、民俗、文史的考據和研究,並將之轉化成吸引人的故事和遊戲。成員來自政大與臺大奇幻社,從大學時期就開始一起玩實境遊戲和寫小說,熱愛書本、電影和實地考察。 歡迎來我們的臉書專頁追蹤我們的近況~https://www.facebook.com/TPE.Legend

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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

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。

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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。

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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?

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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 。

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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

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  • 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:

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  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?

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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

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航向關島:3500年前,2300公里的南島遠航
寒波_96
・2021/02/06 ・3868字 ・閱讀時間約 8 分鐘 ・SR值 517 ・六年級

分佈於太平洋、印度洋眾多島嶼的南島語族,源頭能追溯到台灣。目前的認知是,南島族群的祖先距今 4000 多年前離開台灣,移民到菲律賓,數百年後又持續南向。

要釐清陳年往事,由遺骸中取樣的古代 DNA 能帶來重要線索。最近關島的新發現指出,早在 3500 年前從菲律賓出發的人,曾經向東遠航 2300 公里之遙![1, 2]

南島移民圖。圖/取自 [參考資料1]

密克羅尼西亞最初移民,3500年前

地理上,關島位於菲律賓東方 2300 公里處,屬於馬里亞納群島(Mariana Islands),更大範圍則被歸類為密克羅尼西亞。距今 4300 年前,關島出現比較明顯的環境變化,或許是由於人類登陸所致,不過無法確認。

能夠肯定的是,關島距今 3500 年前出現陶器,所以人類至少在這個時刻已經抵達。下一個關鍵時刻是距今約 1000 年前,考古上發生明顯的文化轉變。再來就是 500 年前,公元 1565 年起接觸到歐洲人後,悲劇性的近代殖民史。

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新發表的古代 DNA 研究,能回答關島歷史的重要問題:最初的關島移民來自何方?經歷殖民荼毒以後,是否有血脈傳承至今?

Ritidian 遺址一景。圖/取自 [參考資料2]

古代關島血脈,仍然傳承至今

新研究由關島的 Ritidian 遺址,取得距今約 2200 年的 2 個古代基因組;此一年代,算是人類抵達關島一帶的一千多年之後,文化明顯改變的一千多年之前。

樣本中殘留的 DNA 不是太多,無法拼湊出完整的基因組,不過仍然有分佈在基因組各處,幾十萬處遺傳變異可以用於分析。兩人遺傳上是「一度親戚關係」(例如母子),因此論文隨後的分析都將 2 人的 DNA 變異合在一起,視為一個樣本。

其中一位 RBC1 遺傳上看來是男生,Y 染色體單倍型為 O2a2;粒線體覆蓋率為 95.2。另一位 RBC2 是女生,沒有 Y 染色體,粒線體覆蓋率為 261.3,兩人的粒線體單倍型皆為 E2a。

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關島原本的居民是查莫洛人(Chamorro)。現代關島的查莫洛族群有 65% 的粒線體為 E2a。另一方面,大洋洲的美拉尼西亞、玻里尼西亞,不論古代或現代人,卻幾乎沒有 E2a 存在。

由此推斷,儘管經歷至少兩次劇烈的文化轉變,關島族群在遺傳上仍保有相當的延續性。

古關島樣本,和現代人樣本一起進行 PCA。圖/取自 [參考資料1]

兩千年前的關島人,仍是亞洲移民直系後裔

考慮整個基因組,倘若和現代的各地族群比較,2200 年前的關島人,和台灣原住民與菲律賓族群共享最多遺傳變異,展現明顯的南島淵源。

現代大洋洲的南島族群,遺傳上可以視為兩款祖源的合體;一款是所謂的「近大洋洲」,另一款則源自亞洲,能追溯到台灣。有趣的是,古代關島人完全沒有近大洋洲的祖源。

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此一發現相當重要。南島族群離開台灣,移民菲律賓,又往東南方向前進,抵達澳洲東北方的俾斯麥群島(Bismarck Archipelago),距今 3300 多年前發展出「拉匹達文化(Lapita)」之際,當時的移民幾乎不存在近大洋洲血緣。但是隨後數百年,近大洋洲 DNA 便陸續出現在大洋洲各處。

儘管也許有個體差異,不過暫時可以假設,2200 年前的關島尚未出現近大洋洲的血緣。也就是說,關島的居民直到那個時代,仍然是最初亞洲移民的直系後裔。

古關島樣本,和古代與現代人樣本一起進行 PCA。圖/取自 [參考資料1]

菲律賓、新幾內亞,關島移民的前一站是?

納入所有已知的古代與現代樣本一起分析,與古關島人共享最多遺傳變異的樣本,是二到三千年前間的拉匹達人(位於萬那杜與東加);接著是距今 1800 年的古代菲律賓人,再來是現代菲律賓人和台灣原住民,以及澎湖的鎖港遺址,近 5000 年前的古人。

由 DNA 推論,2200 年前的關島人能追溯到菲律賓或印尼西部。再考慮地理和其他因素,菲律賓似乎機會最大;而新幾內亞一帶不太可能是前一站。

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綜合語言、遺傳、地理等已知證據推論,南島族群在 4000 多年前由台灣前往菲律賓之後,又經過一段時間發展,有群人 3500 年前從菲律賓出發,向東航行,抵達關島所屬的馬里亞納群島。

與航向關島差不多的年代,菲律賓還有其他人向南移民,抵達現在的印尼、新幾內亞地區;當中有些人又繼續往東,前往俾斯麥群島、索羅門群島(Solomon Islands);接著在 3000 年前左右,踏上所謂遠大洋洲的領域,登陸更東方的萬那杜(Vanuatu)。

古關島人和古今樣本比較親疏,愈左邊的愈親近。圖/取自 [參考資料1]

古關島人曾經南向,參與大洋洲南島文化的形成?

為什麼遺傳上,古關島人和拉匹達人最接近呢?我想原因是,他們最近的共同祖先,能追溯到 3500 年前的菲律賓;後來菲律賓分別向東和向東南,兩個方向移民的直系後裔,各自形成 600 年後的拉匹達人,以及 1300 年後的古關島人。由於親戚關係很近,分家也還沒有經過太久,累積的差異仍很有限。

南島族群漫長的遷徙歷史,已知樣本仍十分短缺。現有的其餘樣本中,澎湖鎖港遺址的古人,可以代表 4000 多年前台灣的南島族群,尚未離開台灣時的狀態。現代的台灣原住民、菲律賓人,則分別代表數千年前,兩地古代人的直系後裔。這批人是已知遺傳上最接近古關島人的親戚。

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不過論文還提出一點假說:由於古關島人和拉匹達人遺傳上最接近,因此移民馬里亞納群島的人,後來又往南航行到新幾內亞一帶,參與拉匹達文化的形成。[3]

對於上述假說,我覺得文化上不是不可能,遺傳上恐怕沒什麼影響。因為新幾內亞一帶和遠大洋洲,包括拉匹達文化的所有已知古代樣本,沒有任何人的粒線體型號是 E,也能追溯到台灣的另一支 B4 系列卻很有存在感。

三地陶器上紋飾的相似性,隱約反映出它們可能的文化關聯。左:菲律賓北部、中:馬里亞納群島、右:俾斯麥群島的拉匹達陶器。圖/取自 [參考資料3]

南島人,不可思議的航海家

整理一下這回的新發現:獲得 2200 年前 2 位古關島人的基因組,他們是 3500 年前移民的直系後裔,祖先應該來自菲律賓;後來經過距今一千多年前,以及歐洲殖民時代兩次明顯的文化巨變,仍有部分血脈延續到現在。

不知道各位對新發現有什麼感想。有些讀者或許不會覺得驚訝,因為幾百年前歐洲開始大航海時代之前,南島族群一直都是全世界最佳的航海家。但是距今 3500 年前的這趟遠航,如今回顧依舊相當不可思議。

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從中國到台灣最短距離約 200 公里,台灣到菲律賓是 350 公里;也就是說,南島族群在航向馬里亞納以前,最遠的航程只有 350 公里左右。

從菲律賓到馬里亞納有 2300 公里,足足是之前紀錄的 6 倍。但是不論看起來多麼不可能,這群航海家們,就是辦到了。

延伸閱讀

參考資料

  1. Pugach, I., Hübner, A., Hung, H. C., Meyer, M., Carson, M. T., & Stoneking, M. (2021). Ancient DNA from Guam and the peopling of the Pacific. Proceedings of the National Academy of Sciences, 118(1).
  2. Ancient DNA sheds light on the peopling of the Mariana Islands
  3. 2013 從中國東南沿海到太平洋–由考古學新證據看南島語族史前史

本文亦刊載於作者部落格《盲眼的尼安德塔石匠》暨其 facebook 同名專頁

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寒波_96
193 篇文章 ・ 1119 位粉絲
生命科學碩士、文學與電影愛好者、戳樂黨員,主要興趣為演化,希望把好東西介紹給大家。部落格《盲眼的尼安德塔石器匠》、同名粉絲團《盲眼的尼安德塔石器匠》。

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臺灣也有摩西分海?——澎湖奎壁山的秘密
Mia_96
・2021/01/26 ・3248字 ・閱讀時間約 6 分鐘 ・SR值 558 ・八年級

相信許多人小時候都聽過摩西分海的故事,在《出埃及記》中記載到,當摩西率領大批的猶太人準備逃離埃及時,面對前方紅海的阻隔、後方法老王的追兵而進退不得。

正當摩西與猶太人感到絕望時,上天指示摩西一條逃出生天的路,摩西將其拐杖指向紅海的瞬間,紅海一分為二,海水退到兩側,露出一條道路讓摩西與猶太人前行,當摩西眾人順利橫跨紅海後,海水立刻恢復原狀,將在後方追趕的法老王追兵淹沒於茫茫大海中。

雖然我們難以去斷定摩西分海的真相,但可以知道的是,在臺灣的澎湖,竟然也出了如同摩西分海的情境——就在澎湖奎壁山的沙灘與赤嶼島之間!

礫石步道連接著兩邊奎壁山與赤嶼島,當大海被一分為二時,遊客便能踏上神奇的分海道路,前往幾分鐘前還在海的另一側陸地。

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究竟什麼時候這條神奇的分海道路會出現呢?以下就讓我們來一探究竟!

摩西分海的秘密,其實你早就知道了!

形成臺版摩西分海的秘密,就是大家在國高中地球科學課一定會聽過的「潮汐現象」!潮汐作用指的為海水進行週期性的升降運動。

其實,造成奎壁山沙灘與赤嶼島會偶爾露出礫石道路的最主要原因,就是當海水逐漸退潮至乾潮時,水面最低,因而露出中間較高的地面,此時,奎壁山沙灘與赤嶼島中間便會露出道路,而當海水逐漸漲潮升起至滿潮時,淹過多數的地面便會形成平常我們所看到的海洋。

然而,為何海面會有週期性的升降運動呢?

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關於潮汐現象,大家最常聽聞的成因就是——引潮力,而引潮力與萬有引力、向心力息息相關,我們可以將引潮力寫成一個簡單的公式:

引潮力= 萬有引力 — 向心力

讓我們來依序破解向心力、萬有引力!

一開始我們必須先釐清,地球與月球之間的「向心力」。

雖然口語中我們時常以「月球繞著地球公轉」來描述月球公轉的現象,但其實更為準確的說法是:「月球繞著地月共同質心進行公轉」註1

地、月繞著共同質心旋轉。原圖/Wikimedia common

舉一個簡單的例子,常見的電影情節中,時常會有男主角拉著女主角的手轉起圈圈,想像一下,當今天男主角是個體型壯碩的帥哥,女主角是位小鳥依人的美女,這個圈圈誰會轉的比較大?一定是女主角嘛!但此刻問題來了,男主角是完全沒有在移動嗎?還是只是移動的不如女主角明顯呢?

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相信各位的腦中已經有了答案,男女主角同時都在旋轉,只是旋轉的大小不同,同時也代表著,這是旋轉的質心應該是位在男女主角之間,可能比較靠近男主角,但一定不會在男主角身體的正中心吧!

地球和月亮就像是浪漫電影裡的男女主角(但是地球的體重多了很多很多)。圖/giphy

其實在這個舉例中,男主角就是地球,女主角就是月亮,所以月球也並非繞著地心進行公轉,而是繞著地月共同質心進行公轉,但因為地球的質量遠大於月球,所以地月共同質心的位置位於地球內部,且為靠近地表之處。

回到向心力的概念,當月亮與地球對著共同質心公轉時,所需的向心力都指向了共同質心,因此地球上任一點的向心力都指向了共同質心。(可以參考上方「地、月繞著共同質心旋轉」的圖。)

在影響引潮力的第二個原因「地心引力」中,離月球越近的地點,其受到月球的萬有引力越大,離月球越遠的地點,其受到月球的萬有引力越小。

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當萬有引力扣除向心力過後,就形成了我們所知的引潮力。

為什麼我的水杯不會漲潮?

但聽到這裡,大家或許會產生一個疑問:

既然引潮力可以把海水整個拉起來,那為什麼世界上其他的水體、物體並不會每天「漲潮」、「抬升」兩次呢?

在引潮力的解說中,我們很容易誤以為是引潮力將地、月連線的海水「抬升」,產生漲潮,然而這些中學課本學過的潮汐成因,只是「簡化」的說法。

黑色箭頭為將地心引力扣除向心力後,地球呈現的引潮力(黑)分布,而引潮力可以分為切線(綠)與向心(紅)分量。原圖/Wikimedia common

上圖就是地球引潮力的分布圖,我們可以將黑色引潮力再分為兩個分量,分別是綠色的切線分量、紅色的向心分量,而A、B、C、D僅有向心方向的引潮力。

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倘若你想像海水是被引潮力抬升、下降,那可就不太正確了!事實上,向心引潮力的作用很小、很小、很小,僅僅是地球重力的一千萬分之一,因此我們不可能依靠引潮力將海水吸起來、抬起來,或是向下壓扁,因為向心引潮力早就被地球的重力所抵消了。

比起朝向地心的引潮力,更嚴重影響海水升降的因素是「水平分量」的力,這些切線方向的力會把海水推向B、D的方向,造成海水相對隆起。

切線引潮力的作用遠大於向心引潮力,其原因有二:

  1. 海水主要分布在地球表面,其水平衍伸遠大於其垂直的延伸
  2. 垂直引潮力會與地球引力相互抗衡(而且引潮力遠小於地球引力),但水平引潮力不須和引力抗衡。

許多海洋科學的專書都指出,水平分量的引潮力才為推動海水、造成潮汐現象的真正原因。

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過去所學的潮汐成因只簡單描述垂直引潮力產生潮汐,但其實垂直引潮力的作用遠小於水平引潮力的作用,科學的知識總是一環牽著一環,重要的往往不是背誦知識的結果,而是在理解過程中產生問題後,不斷反思形成的能力才是研究科學的精神!

不只引潮力,地形也有關係!

除卻上述講解的潮汐作用外,奎壁山沙灘與赤嶼中間的礫石道路,也是造成摩西分海其中一大原因。

澎湖赤嶼其實是一座與陸地相連的島嶼,因此在地形學中我們會將赤嶼視為「陸連島」,而連結奎壁山沙灘與赤嶼中間的道路即稱為「連島礫灘」。

因島嶼與陸地相連,海浪作用力相對減弱,更容易在連島礫灘產生堆積作用,當海浪逐漸接近岸邊時,同時受到海底地形與赤嶼島地形所產生的偏折現象,海浪帶來的砂石不斷在奎壁山與赤嶼島中間碰撞堆積,而逐漸堆積形成礫石道路。

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一起踏上宛若摩西分海的神祕之旅吧!

最後一點提醒大家,適合前往赤嶼島的時間,並不是在水位最低的時候,畢竟水位最低的乾潮過後,便代表要開始漲潮了!

如果要欣賞摩西分海的現象,建議大家查詢中央氣象局網站,網站上會公布每天的滿乾潮時間,澎湖知識服務平台也有寫下前往赤嶼島步道開放的時間,只要動手 google 一下,便可以挑選到最適合的時間前往赤嶼唷!

備註

  1. 雖作者以簡單舉例敘述地球、月球繞皆繞著地月共同質心旋轉,但實際上地球繞著地月質心旋轉時是進行圓形的平移運動,並非過往我們所理解的地球自轉現象。

參考文獻

  1. 李名揚 (2009) 。潮起潮落,引力何來。科學人,116-118。
  2. 余海峯 (2020) 。https://hfdavidyu.com/2020/12/28/explanation-of-tides/
  3. 郭鴻基。《海洋潮汐力》。臺灣:國立臺灣大學大氣科學系 http://kelvin.as.ntu.edu.tw/Kuo_files/Sci/doc/Tide.pdf
  4. Chiu-king Ng。海洋潮汐成因
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