魔法少女熱力學：不能畢業的絕望研究生能放出多少能量？

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。

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）。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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？

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」 。

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 。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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

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• 作者／賴昭正｜前清大化學系教授、系主任、所長；合創科學月刊

在我看來，一位只讀報紙和當代作家書籍的人就像一個蔑視眼鏡的極度近視眼人：他完全依賴他那個時代的偏見和時尚，因為他永遠看不到或聽到任何其它東西。

——愛因斯坦（1879-1955）1921 年諾貝爾物理獎

2013 年 7 月，筆者在《科學月刊》之「大家談科學」專欄裡指出：電動車還是需要能量的，因此在考慮發展電動車時，必須同時考慮其能量來源的效率。如果發電廠的發電效率與直接燃燒汽油的汽車效率一樣（見「附錄－熱力學」），那麼發展電動車實質上的優勢只是將環境污染移到鄉下而已。該短文一出現後，立即有讀者分別在《科學月刊》及網際網路上反應，提出電動車的好處，應該發展；為此筆者又寫了兩篇有關發展電動車可能碰到的問題（詳情請參閱《我愛科學》）。

兩年半後（2016 年 2 月 21 日），筆者又在第 1666 期《世界週刊》提出；中國為燃煤發電的大國，要產生同樣的能量，燃煤所排放的二氧化硫、重金屬（水銀、鉛、鎘、及砷等）及懸浮顆粒（現代汽油車的廢氣中已幾乎不再出現）對人體的健康有巨大的負面影響，因此在未改變整個發電結構之前，在中國大量使用電動車不僅不能「減少空氣污染」，反而會對整個環境造成更大的災害。加上可設置私人充電樁的私宅少，電動車不可能普及化，因此「中國不適合發展電動汽車」。同樣地，此短文一出，立即有讀者反駁，謂中國不能落後，必須跟其它國家一樣，積極發展電動車。

中國現在已成為全球最大的電動車製造商及市場；截至今年（2023年）9 月，純電動車佔中國汽車銷量 25%。在全世界到處均在高喊發展電動汽車的此時，顯然筆者是錯了！真的嗎？在回答這問題之前，因為可以幫助我們了解電動車的銷售，讓我們在這裡先來複習一下電動車發展的簡史吧。因本文涉及不少時間點（如今年、現在），請讀者注意本文完稿於 2023 年 12 月 19 日。

電動車的發展

電動車當然不是一個新概念；事實上早在 1830 年代，第一輛電動車就已經被開發出來。而在台灣，筆者 1975 年暑「放棄高薪」從義大利回到清華化學系時，當時的工學院院長毛高文就已經積極在推動電動車的研發：1974 年首度發表自製電動車「清華一號」，從新竹走省道一路開到台北，開啟了國內電動車研發的先河。然而，由於各種原因，包括豐富的汽油和缺乏可靠的電池，電動車一直沒有商業化。電動車的真正復興發生於 21 世紀初鋰離子電池的發現與成熟 ¹。下面可以說是全世界電動車普化的兩個轉捩點：

第一個轉捩點是日本豐田普銳斯（Priuse）的推出。普銳斯於 1997 年在日本發布，成為世界上第一款量產的混合動力電動車（同時使用電池與汽油，完全不用插電，內燃機提供電源；詳情請參考《我愛科學》之「混動車值得發展嗎」）；2000 年，普銳斯在全球發布，一推出就獲得了名人的青睞，從而提高了該車的知名度。從那時起，不斷上漲的汽油價格和對碳污染的日益關注，使普銳斯成為全球最暢銷的混合動力車。

另一個幫助重矗電動車的事件是 2006 年矽谷一家小型新創公司。特斯拉（Tesla）汽車公司從美國能源部貸款計畫辦公室獲得了 4.65 億美元的貸款，在加州建立製造工廠；於 2010 年宣布將開始生產一款一次充電可行駛超過 200 英里的豪華電動跑車。此後不久，特斯拉就因其汽車贏得了廣泛讚譽，成為加州最大的汽車行業雇主。特斯拉的成功、日益受到關注的全球氣候溫度上升、加上政府政策的推動與大量金錢補助(特斯拉幾十億及購車者)，電動車開始變得更主流，迫使許多大型汽車製造商加速開發自己的電動車，甚至決定放棄傳統汽車的製造！

特斯拉汽車公司的創立

現在一談到電動車，似乎不能不談特斯拉。而一談到特斯拉，似乎便不能不談充滿爭議性、全世界最富有的馬斯克（Elon Musk）：相信很多讀者都以為他是特斯拉的創辦人，但事實上他只是提供創辦資金，不是創辦人！

現在廣為人知的故事是 2003 年時，艾伯哈德（Martin Eberhard）和塔彭寧（Marc Tarpenning）為了要為他們剛剛成立的新公司收集消費者數據，開車在美國最富有之一郊區、史丹佛大學所在地的帕洛阿爾託（Palo Alto）街道上來回走動，觀察其居民擁有哪些類型的汽車。他們發現在價值 200 萬美元的房屋前，總是停著一輛豪華轎車和一輛當時環保寵兒的普銳斯。因此他們認為環保主義已經來到了富人家門口，可以開始向少數的富人出售電動車，希望最終會滲透到中產階級。他們以塞爾維亞裔美國發明家特斯拉（Nikola Tesla）命名，成立了特斯拉汽車公司。該公司的資金來源中最著名的就是貝寶（PayPal）控股公司聯合創始人馬斯克。馬斯克為這家新企業提供了超過 3000 萬美元的資金，從 2004 年開始擔任該公司董事長；2008 年艾伯哈德和塔彭寧兩人離職後，馬斯克接任執行長。

特斯拉公司於 2010 年上市；2020 年開始賺錢 ² 時，其股票市值首次超過了通用汽車公司和福特汽車的總市值。

炫耀性保護

艾伯哈德和塔彭寧相信因為環保主義的抬頭, 富人會買電動車來展示其綠色美德的現象，經濟學家稱為「炫耀性保護」（conspicuous conservation）；他們也相信這最終還是會滲透到中產階級的。果然不錯，富有的愛好者競相排隊購買特斯拉，使得其市值在 2021 年曾經一度超過 1.2 兆美元 ³，成為世界上最有價值的公司之一。歲月匆匆，艾伯哈德和塔彭寧所盼望之慢慢普及的時候似乎應該到了，但卻沒有發生！顯然中產階級消費者就是不合作：他們似乎像筆者一樣，對於如何處理收入有自己的想法，他們需要汽車來上班、購物、帶小孩上學、度假、⋯⋯，他們沒有必要、也負擔不起購買一輛昂貴且不實用的電動車來炫耀。

注意電動車發展的讀者應該都已注意到：最近（2023 年 11 月）報章雜誌都開始報導電動車銷量在一年前就已經開始放緩，促使許多電動車製造商大幅降價，並在第一季引發價格戰。電動車的需求雖然還在擴張，但成長速度已大幅放緩。根據《華爾街日報》報道，繼去年上半年全球成長 63% 後，今年同期僅成長了 49%；而與此同时，2023 年混合動力車銷量卻大幅成長（前三季年增 48%）。

汽車製造商終於開始有點頭痛了：第一波富有的環保主義者買家已經購買了他們的電動車後，現在該如何推動到中產階級的手中呢？通用汽車、福特、賓士、日產，甚至特斯拉，都因最近需求放緩發出了危險信號：通用汽車縮減了 2024 年的計劃，並表示將推遲新電動卡車工廠的開幕；福特正在考慮削減其去年非常暢銷的電動卡車工廠的班次；日產正在將更多資源轉移到混合動力汽車而不是電動車；馬賽地－賓士將現在的電動車市場描述為「殘酷」；⋯⋯⋯。曾經自稱將是「特斯拉殺手」的美國豪華跑車和旅行車製造商 Lucid 現在看起來也只是「普通而已」，宣布將生產速度放緩 30%，許多人甚至擔心該公司能否在當前電動汽車行業的低迷中生存下來。

電動車車主的自述

2023 年 4 月 26 日《洛杉磯時報》社論版的副主編加爾薩（Mariel Garza）在「我已準備好更換我的（純）電動車」一文寫道：

我喜歡我的電動車，我真的喜歡。我喜歡我永遠不需要加汽油；我喜歡它在街上安靜滑行的樣子；我喜歡它有那麼多馬力——如果我願意的話，我真的可以超越汽油動力的跑車；我喜歡貼上可以讓我在高載客量車道上單獨駕駛的貼紙；我喜歡日常維護只不過是旋轉輪胎而已 ⁴。但三年後，我正在認真考慮將其換成插電式混動汽車（見後）。⋯⋯為什麼？ 因為儘管我很喜歡我的車，但我討厭我不能在這個引領電動車革命、確信我可以（隨時）在需要時充電的加州旅行。

筆者不相信加爾薩的後悔僅是少數人的意見，例如 2022 年 8 月 19 日《世界日報》就報導：

川渝地區因高溫限電造成大量充電樁暫停營運,使電動車車主感受到前所未有的「充電」壓力 ⁵。有網約車師傅連跑八台充電樁才找到電，也有女性車主半夜 12 時還在外排隊 2 小時以上。充電焦慮讓車主們怕「掛在路上」，大嘆「不是在充電，就是在找充電樁的路上」。⋯⋯公共安全部數據顯示，今年上半年全國新能源汽車保有量已突破 1000 萬大關。高溫限電也引發了新能源汽車充電焦慮，多位網友網上抱怨「還是油車香」、「未來買新能源車要三思了」。

但是在政府及時髦的推動下，有多少人能獨立地三思、不人云亦云呢？

綠色能源

贊成發展電動車的還有一個建立在沙灘上的願景，那就是將來的能源將是綠色的，而不是從發電廠燃燒煤（氣）出來的。為什麼這是建立在沙灘上的希望呢？因為根據台電公司的相關資料，我國在 2021 年的再生能源佔比只有 6% 左右，距離原本政府時程內設下的 20% 目標非常遠。又經濟部今年 6 月 21 日公布最新全國電力資源供需報告，揭露 2023 年至 2029 年用電及供電預估，顯示再生能源建置進度較預期延後：原先預估 2025 年綠電占比要達 20％，重新調整為 15.5％，並謂至少必須等到 2026 年 10 月再生能源才會達到 20％ 的目標。讀者相信嗎？

而上面所提之「川渝地區因高溫限電」正是發生在中國水電第一大城的四川：其水利發電量佔全省發電量的 81.6%！能將日常生活用的電動車能源建立在難以預測與控制的綠能上嗎？由於此一罕見的大旱，北京當局為確保電力供應，宣告擱置優先發展清潔能源計畫，全力擴大煤礦的開採以及增加外國煤炭進口——中國應該發展電動車嗎？美國有線電視（CNN）指出，中國目前對煤炭發電的依賴已超過去年（因為大量使用電動車？），今年 7 月中國煤炭發電環比增加 22%。同樣地，去年歐洲大旱也造成其水利發電量產減少 20%（義大利 40%，西班牙 44%）；筆者好像還在報上看到過：為了達成綠色發電量比的目標，有些歐洲國家因之想將天然氣發電改歸屬於綠色發電！這不是「自欺欺人」嗎？

不再需基礎設施配合的混動汽車

現在智慧型手機找充電站已經非常容易，但是想一想：好不容易改道開到充電站，卻發現唯一的充電樁壞了 ⁶，不知道讀者將有何反應，但筆者雖然早已過了兩次四十而不惑，一定還三字經罵個不停！再不然就是所有的充電樁全被佔用了、或有一佔著茅坑不拉屎（已經充電完畢）的車主不知道跑到哪裡去了、……只好五十而知天命了：等吧。

相信有些人會辯稱那是因為充電站不夠多的關係，如果充電站像現在加油站一樣，這問題就不會出現。但簡單的計算告訴我們：這問題還是存在的，因為最快的充電大概也需要 30 分鐘 ⁷，而一般加油的時間只要 5 分鐘左右！事實上這正是筆者在 2013 年 8 月之「混動汽車值得發展值嗎」所指出的：「即使充電站能像加油站一樣普及，除非你多的是時間，否則等充電大概會讓你急得像熱鍋中的螞蟻。因此筆者認為電動車不可能大量取代汽油車，它只能用於日常上、下班或購物用。」

反之，在「混動汽車值得發展嗎」裡，筆者也辯謂：完全不用插電之電池與汽油兩用的混動汽車不但無純電動的缺陷，它的（汽油）能量使用效率已高達汽油汽車的兩倍以上，也不需要大量建造充電站來配合，因此應是將來汽車發展方向的主流。

在這段期間裡，市面上已經出現了一種可以完全使用汽油（不需要充電）、但是也可以充電的「插電式混動汽車（plug-in hybrid）」：以電池為主、汽油引擎為輔的混動汽車；前者可以在家中車房充電，用於日常上、下班或購物用，後者用於長途旅行（不需要找充電站）。事實上中國的插電式汽車市佔率已經突破 37%，高過純電動車的 25%，估計到今年底，將可能接近 40%。在美國，今年第二季混動汽車的 7.2% 輕型車輛市佔率也超過純電動車的 6.7%，插電式混動汽車則從 2021 年初的不到 1% 上升到 1.7%。

高處不勝寒

豐田汽車雖然在電動發展史上佔了一席非常重要的地位，但其第一款純電動的汽車卻遲滯到 2022 年 5 月才出現 ⁸。在全世界一片發展電動車的時髦下，讀者應該不難想像到其執行長所受的壓力。今年元月，豐田汽車創始人的孫子豐田章男終因緩慢採用電動車，導致其領導能力受到質疑，而決定於 4 月 1 日辭去當了將近 14 年的執行長及總監職。 

在特斯拉 10 月中公佈了災難性的第三季收益，投資者意識到電動車並不是獲利的靈丹妙藥後，當時已改任豐田汽車公司董事長的豐田章男終於喘一口氣，表示銷售放緩事實上證明了他對電動車的抵制是正確的，並補充說：「人們終於看到了（電動車的）現實」。豐田北美業務銷售主管克里斯特（David Christ）11 月 26 日向《華爾街日報》表示：「這是一個異常火爆的市場」，豐田正在盡可能大量生產混合動力車。

同樣地，平時很少得到讀者的直接反應，但筆者在 2013 年及 2016 發表不贊同發展純電動車的看法時（因為有更好的方案），立即受到一些批評；使得筆者在 2017 年出版之《我愛科學》的自序裡覺得「高處不勝寒」。10 年後的今天，看來或許已經不再那麼冷了？！

結論

美國環保署今年發布了令人非常沮喪的《2022 年汽車趨勢報告》，謂 2021 年的最終數據顯示，美國在汽車減少二氧化碳排放方面仍然進展甚微，他們說是因為消費者（富人）雖買了電動車，但車房裡停的卻是更浪費汽油、更豪華的大車子。但更可能的解釋不正是筆者所說的「發展電動車未必能減少空氣污染」嗎？

即使在汽車大國的美國，私人汽車所造成的空氣污染佔不到 20%，因此筆者認為發展什麼樣的車子都只是表面的裝飾而已，因為全球加速暖化與空氣污染背後的主要原因是：人類永無止境的慾望。只要人的慾望不降、鼓勵消費的經濟理論不改，世界能量的使用將只會有增無減，否則將被識為「經濟衰退」或「落後國家」！而如「附錄－熱力學」所言，能量大部分都是透過效率最差的熱來產生的，在產生的同時，一定要製造出大量的廢熱，這些廢熱通常消散到大氣、河流、湖泊、甚至海洋等大型水體中，導致水的內部熱量增加。根據 2022 年年底美國太空總署的估計，自 1955 年有記錄以來，百分之九十的全球暖化都發生在海洋中。筆者不知道為什麼我們不談這一更嚴重的問題：掩耳盜鈴？眼不見為淨？不願意面對必須節慾的事實？⋯⋯或正是愛因斯坦所說的「時代的偏見和時尚」？

麥肯錫（McKinsey）2022 年 4 月報告謂；「如果到 2030 年，所有銷售車輛中有一半是零排放車輛（符合美國聯邦目標），我們估計美國到那一年將需要 120 萬個公共電動車充電樁和 2,800 萬個私人電動車充電樁。⋯⋯消耗資本超過 350 億美元。」這巨額開支（台灣 2023 年總生產額的 3% 左右）用來改進現有的基礎設施（如發電效率、增加其二氧化碳的排放回收等）不是更實際有用嗎？

附錄－熱力學

熱也是一種能量，但熱力學告訴我們它是品質最差的一種，我們一旦將其它能量變成熱，就再也不能 100% 地將它改回或改為其它能量形式，所以透過熱來發電是一種非常沒有效率的方法。例如高山上的水，對地面而言具有位能，我們原則上可以將它 100% 的改成電能，這正是水利發電的原理（其效率可以高達 90%）；但如果我們讓它掉到地面變成熱，再用這些熱來發電或做功，那麼其效率就受到熱力學的限制，原則上再也不可能 100% 了（實用上均難以達到 50%）：在改回其它能量形式的同時，一定要製造出一些廢熱（見圖）。不幸地，這正是內燃機（包括汽車引擎）和發電廠（包括核電廠）的操作方式，因此它們的效率都不高：燃煤電廠與核電廠的平均效率約為 33%，天然氣發電廠大約在 33% 至 43% 之間，內燃機的效率因類型和引擎的不同而變化很大（15%-45%），汽油引擎的效率只有 30% 到 35% 左右。

註解

1. 吉野彰（Akira Yoshino）、惠廷漢姆（Stanley Whittingham）、和古迪納夫（John Goodenough） 因發展鋰離子電池獲得 2019 年諾貝爾化學獎。
2. 特斯拉在 2020 年公佈了首個全年淨利潤，但這並不是因為向客戶銷售電動車的結果，而是美國有 11 個州要求汽車製造商在 2025 年之前銷售一定比例的零排放汽車，如果達不到，汽車製造商就必須從另一家滿足這些要求的汽車製造商購買「碳信用額（carbon credit）」——只銷售電動車的特斯拉成了這項政府規定的最大贏家。
3. 現在約為 0.8 兆美元，市盈率高達 80 以上，通用汽車、福特則在 10 以下。
4. 美國權威《消費者報告》的最新調查顯示，電動車的平均可靠性遠低於汽油動力車、卡車、和運動型多用途車。該調查發現 2021 年至 2023 年車型中的電動車遇到的問題比普通汽車多近 80%。
5. 在政府大力支持下，中國已擁有地球上最廣泛的電動車充電基礎設施。
6. 加油站因為有大量的易燃及爆炸的汽油，不能像充電站一樣沒有人守著，因此壞了不知道或不修理的機會應該不多。美國權威數據分析、軟體和消費者情報公司 J.D. Power 今年 5 月的一份報告謂：「截至 2023 年第一季末，使用公共充電樁的電動車駕駛員中有 20.8% 遇到過充電故障或設備故障，導致他們無法為車輛充電。」今年 12 月 3 日《華爾街日報》報導謂：「根據美國處理汽車維修保險索賠的 CCC 智慧解決方案公司的數據，去年發生事故後維修電動車的平均費用為 6,587 美元，而所有車輛的維修費用為 4,215 美元。」
7. 但大多數需要 1 到 2 小時。充電速度快，將會縮短電池的壽命。
8. 2023 年豐田 bZ4X 是該汽車製造商的首款量產電動車，也是目前該品牌提供的唯一的一款電動車。

延伸閱讀

《我愛科學》（華騰文化有限公司，2017 年 12 月出版）：收集筆者自 1970 年元月至 2017 年 8 月在《科學月刊》及少數其它雜誌所發表之文章。內含熱力學與能源利用、電動車值得發展嗎、混動汽車值得發展嗎、再談電動車值得發展嗎、如何有效地儲存電力、台灣應該發展電動車嗎、中國不適合發展電動車等等與本文有關的文章。