給 QR Code 來點「給我漂漂拳」：QR Code的原理是什麼？它有辦法更漂亮嗎？

本文由 建研所 委託，泛科學企劃執行。 

當你走進一棟建築，是否能感受到它對環境的友善？或許不是每個人都意識到，但現今建築不只提供我們居住和工作的空間，更是肩負著重要的永續節能責任。

綠建築標準的誕生，正是為了應對全球氣候變遷與資源匱乏問題，確保建築設計能夠減少資源浪費、降低污染，同時提升我們的生活品質。然而，要成為綠建築並非易事，每一棟建築都需要通過層層關卡，才能獲得標章認證。

為推動環保永續的建築環境，政府自 1999 年起便陸續著手推動「綠建築標章」、「智慧建築標章」以及「綠建材標章」的相關政策。這些標章的設立，旨在透過標準化的建築評估系統，鼓勵建築設計融入生態友善、能源高效及健康安全的原則。並且政府在政策推動時，為鼓勵業界在規劃設計階段即導入綠建築手法，自 2003 年特別辦理優良綠建築作品評選活動。截至 2024 年為止，已有 130 件優良綠建築、31 件優良智慧建築得獎作品，涵蓋學校、醫療機構、公共住宅等各類型建築，不僅提升建築物的整體性能，也彰顯了政府對綠色、智慧建築的重視。

說這麼多，你可能還不明白建築要變「綠」、變「聰明」的過程，要經歷哪些標準與挑戰？

綠建築標章	智慧建築標章	綠建材標章

第一招：依循 EEWH 標準，打造綠建築典範

環境友善和高效率運用資源，是綠建築（green building）的核心理念，但這樣的概念不僅限於外觀或用材這麼簡單，而是涵蓋建築物的整個生命週期，也就是包括規劃、設計、施工、營運和維護階段在內，都要貼合綠建築的價值。

關於綠建築的標準，讓我們先回到 1990 年，當時英國建築研究機構（BRE）首次發布有關「建築研究發展環境評估工具（Building Research Establishment Environmental Assessment Method，BREEAM®）」，是世界上第一個建築永續評估方法。美國則在綠建築委員會成立後，於 1998 年推出「能源與環境設計領導認證」（Leadership in Energy and Environmental Design, LEED）這套評估系統，加速推動了全球綠建築行動。

臺灣在綠建築的制訂上不落人後。由於臺灣地處亞熱帶，氣溫高，濕度也高，得要有一套我們自己的評分規則——臺灣綠建築評估系統「EEWH」應運而生，四個英文字母分別為 Ecology（生態）、Energy saving（節能）、Waste reduction（減廢）以及 Health（健康），分成「合格、銅、銀、黃金和鑽石」共五個等級，設有九大評估指標。

我們就以「台江國家公園」為例，看它如何躍過一道道指標，成為「鑽石級」綠建築的國家公園！

位於臺南市四草大橋旁的「台江國家公園」是臺灣第8座國家公園，也是臺灣唯一的濕地型的國家公園。同時，還是南部行政機關第一座鑽石級的綠建築，其外觀採白色系列，從高空俯瞰，就像在一座小島上座落了許多白色建築群的聚落；從地面看則有臺南鹽山的意象。

因其地形與地理位置的特殊，生物多樣性的保護則成了台江國家公園的首要考量。園區利用既有的魚塭結構，設計自然護岸，保留基地既有的雜木林和灌木草原，並種植原生與誘鳥誘蟲等多樣性植物，採用複層雜生混種綠化。以石籠作為擋土護坡與卵石回填增加了多孔隙，不僅強化了環境的保護力，也提供多樣的生物棲息環境，使這裡成為動植物共生的美好棲地。

第二招：想成綠建築，必用綠建材

要成為一幢優秀好棒棒的綠建築，使用在原料取得、產品製造、應用過程和使用後的再生利用循環中，對地球環境負荷最小、對人類身體健康無害的「綠建材」非常重要。

這種建材最早是在 1988 年國際材料科學研究會上被提出，一路到今日，國際間對此一概念的共識主要包括再使用（reuse）、再循環（recycle）、廢棄物減量（reduce）和低污染（low emission materials）等特性，從而減少化學合成材料產生的生態負荷和能源消耗。同時，使用自然材料與低 VOC（Volatile Organic Compounds，揮發性有機化合物）建材，亦可避免對人體產生危害。

在綠建築標章後，內政部建築研究所也於 2004 年 7 月正式推行綠建材標章制度，以建材生命週期為主軸，提出「健康、生態、高性能、再生」四大方向。舉例來說，為確保室內環境品質，建材必須符合低逸散、低污染、低臭氣等條件；為了防溫室效應的影響，須使用本土材料以節省資源和能源；使用高性能與再生建材，不僅要經久耐用、具高度隔熱和防音等特性，也強調材料本身的再利用性。

在台江國家公園內，綠建材的應用是其獲得 EEWH 認證的重要部分。其不僅在設計結構上體現了生態理念，更在材料選擇上延續了對環境的關懷。園區步道以當地的蚵殼磚鋪設，並利用蚵殼作為建築格柵的填充材料，為鳥類和小生物營造棲息空間，讓「蚵殼磚」不再只是建材，而是與自然共生的橋樑。園區的內部裝修選用礦纖維天花板、矽酸鈣板、企口鋁板等符合綠建材標準的系統天花。牆面則粉刷乳膠漆，整體綠建材使用率為 52.8%。

在日常節能方面，台江國家公園也做了相當細緻的設計。例如，引入樓板下的水面蒸散低溫外氣，屋頂下設置通風空氣層，高處設置排風窗讓熱空氣迅速排出，廊道還配備自動控制的微噴霧系統來降溫。屋頂採用蚵殼與漂流木創造生態棲地，創造空氣層及通風窗引入水面低溫外企，如此一來就能改善事內外氣溫及熱空氣的通風對流，不僅提升了隔熱效果，減少空調需求，讓建築如同「與海共舞」，在減廢與健康方面皆表現優異，展示出綠建築在地化的無限可能。

在綠建材的部分，另外補充獲選為 2023 年優良綠建築的臺南市立九份子國民中小學新建工程，其採用生產過程中二氧化碳排放量較低的建材，比方提高高爐水泥（具高強度、耐久、緻密等特性，重點是發熱量低）的量，並使用能提高混凝土晚期抗壓性、降低混凝土成本與建物碳足跡的「爐石粉」，還用再生透水磚做人行道鋪面。

同樣入選 2023 年綠建築的還有雲林豐泰文教基金會的綠園區，首先，他們捨棄金屬建材，讓高爐水泥使用率達 100%。別具心意的是，他們也將施工開挖的土方做回填，將有高地差的荒地恢復成平坦綠地，本來還有點「工業風」的房舍告別荒蕪，無痛轉綠。

等等，這樣看來建築夠不夠綠的命運，似乎在建材選擇跟設計環節就決定了，是這樣嗎？當然不是，建築是活的，需要持續管理–有智慧的管理。

第三招：智慧管理與科技應用

我們對生態的友善性與資源運用的效率，除了從建築設計與建材的使用等角度介入，也須適度融入「智慧建築」（intelligent buildings）的概念，即運用資通訊科技來提升建築物效能、舒適度與安全性，使空間更人性化。像是透過建築物佈建感測器，用於蒐集環境資料和使用行為，並作為空調、照明等設備、設施運轉操作之重要參考。

為了推動建築與資通訊產業的整合，內政部建築研究所於 2004 年建立了「智慧建築標章」制度，為消費者提供判斷建築物是否善用資通訊感知技術的標準。評估指標經多次修訂，目前是以「基礎設施、維運管理、安全防災、節能管理、健康舒適、智慧創新」等六大項指標作為評估基準。
以節能管理指標為例，為了掌握建築物生命週期中的能耗，需透過系統設備和技術的主動控制來達成低耗與節能的目標，評估重點包含設備效率、節能技術和能源管理三大面向。在健康舒適方面，則在空間整體環境、光環境、溫熱環境、空氣品質、水資源等物理環境，以及健康管理系統和便利服務上進行評估。

樹林藝文綜合大樓在設計與施工過程中，充分展現智慧建築應用綜合佈線、資訊通信、系統整合、設施管理、安全防災、節能管理、健康舒適及智慧創新 8 大指標先進技術，來達成兼顧環保和永續發展的理念，也是利用建築資訊模型（BIM）技術打造的指標性建築，受到國際矚目。

在興建階段，為了保留基地內 4 棵原有老樹，團隊透過測量儀器對老樹外觀進行精細掃描，並將大小等比例匯入 BIM 模型中，讓建築師能清晰掌握樹木與建築物之間的距離，確保施工過程不影響樹木健康。此外，在大樓啟用後，BIM 技術被運用於「電子維護管理系統」，透過 3D 建築資訊模型，提供大樓內設備位置及履歷資料的即時讀取。系統可進行設備的監測和維護，包括保養計畫、異常修繕及耗材管理，讓整棟大樓的全生命週期狀況都能得到妥善管理。

智慧建築導入 BIM 技術的應用，從建造設計擴展至施工和日常管理，使建築生命周期的管理更加智慧化。以 FM 系統 ( Facility Management，簡稱 FM ) 為例，該系統可在雲端進行遠端控制，根據會議室的使用時段靈活調節空調風門，會議期間開啟通往會議室的風門以加強換氣，而非使用時段則可根據二氧化碳濃度調整外氣空調箱的運轉頻率，保持低頻運作，實現節能效果。透過智慧管理提升了節能效益、建築物的維護效率和公共安全管理。

總結

綠建築、綠建材與智慧建築這三大標章共同構建了邁向淨零碳排、居住健康和環境永續的基礎。綠建築標章強調設計與施工的生態友善與節能表現，從源頭減少碳足跡；綠建材標章則確保建材從生產到廢棄的全生命週期中對環境影響最小，並保障居民的健康；智慧建築標章運用科技應用，實現能源的高效管理和室內環境的精準調控，增強了居住的舒適性與安全性。這些標章的綜合應用，讓建築不僅是滿足基本居住需求，更成為實現淨零、促進健康和支持永續的具體實踐。

本文由 交通部鐵道局 委託，泛科學企劃執行。

悠遊卡「嗶」一下上公車、 eTag 不需等待就能收取高速公路通行費、防疫期間進出公共場所「掃」一下完成實聯制登記，甚至買完高鐵車票後還能用手機取得專屬 QR CODE 快速通關！隨著科技進步和智慧型手機的興起，人們開始以電子票證取代傳統紙本票卷，只要一支手機或是一張卡就能到達任何你想去的地方。

臺灣目前常用的電子票證主要有兩大類，高鐵、台鐵 APP 訂票取票後的專屬 QR CODE ，和使用無線射頻辨識 RFID 的感應交通票卡（像是悠遊卡、一卡通），究竟這兩種方便又快速的電子票證技術是怎麼運作的呢？ 

「掃」出資訊海—— QR CODE

QR 為 Quick Response 的縮寫，最早在 1994 年，由日本汽車零件業者 Denso Wave 的技術室長原昌宏發明，他認為一維條碼能夠包含的資訊量太少，一件產品都要印上數十個條碼才足以應付需求，對當時追求商品小型化的日本很不方便。原昌宏的團隊便將兩個一維條碼疊加在一起，讓 X 軸、 Y 軸都帶有訊息，進化成二維條碼，不只可以更快速追蹤產線上的產品， QR CODE 還有多角度辨識、容錯能力高等優點。

QR CODE 三大優點：高存量、高容錯、易辨識

QR CODE 呈現正方形黑白兩色，每一格黑白格子都是一個位元，黑色方格代表 1 ，白色方格代表 0 ，掃碼時機器只要判斷反光與否，就能將黑白圖像轉換為二進位數、數字、字母、日語假名等訊息組合，經過轉譯後就能代表一串代碼、一句話或是一個網址。 QR Code 發展至今一共有 40 種版本，以結構、尺寸和校正標記位置區分，每一種版本的儲存密度都不完全相同，最大的版本 40 為 177×177 模組，可容納高達7089字元。

在 QR CODE 的 3 個角落有像「回」字的正方圖案是幫助解碼軟體定位的座標，以鮮少出現在印刷品的特殊比例 1：1：3：1：1 作為定位標記，只要掃描裝置偵測到這個特殊比例就能算出條碼位置，使用者不需像傳統一維條碼一樣必須精確對準條碼才掃得到， QR CODE 以任何角度掃描都能正確讀取資料，加速識別作業。

除了中規中矩的黑白 QR CODE， 你一定也有看過插入商標或是特殊形狀的二維條碼，為什麼缺了一角的 QR CODE 還能掃描的到呢？因為 QR CODE 有很高的容錯能力，當某部分資訊缺失的時候，解碼系統會透過里德-所羅門碼（Reed-solomon codes）的原理自動填補缺失的部分，讓整體資訊依然可以完整辨識，容忍錯誤發生。 QR Code 的容錯能力分為 4 個等級，條碼圖形面積愈大就能分割出更細緻的里德 – 所羅門碼區塊，避免單一區塊「猜」太多密碼，容錯等級最高甚至可修正 30 %的缺失條碼。

QR Code 的快速掃描和容錯能力，能夠廣泛地運用在產品追蹤、物品識別和文件管理方面，使識別作業更便捷，「車票」也是其中之一！高鐵發售的每張電子票證都含有一個獨一無二的 QR Code ，經過閘門條碼感應區解碼就可以直接通關，享受快速方便又環保的乘車體驗！

「嗶」一下，扣款成功—— RFID

RFID (Radio Frequency IDentification) 全名為無線射頻辨識，是透過無線電訊號識別特定目標並讀取相關數據的無線通訊技術，我們日常所用的各式電子票卡多半都使用這種技術，或是其衍伸用於智慧型手機的感應式電子票證 NFC（Near-field communication，近距離無線通訊）。

RFID 最早出現在第二次世界大戰時期同盟國和德軍的敵友識別系統（Identification Friend or Foe，IFF）。以應答機（Transponder）偵聽詢問信號，然後回覆識別暗號，軍隊以此技術識別飛機、車輛或友軍部隊，並確定受詢問方的方位和距離。儘管當時 RFID 已被廣泛使用於軍事、航空用途，人們日常生活還是很難接觸到 RFID ，直到 2003 年美國最大零售商 Walmart 宣布他們的前 100 家供應商將被要求在所有進貨的貨箱和托盤上貼上 RFID 標籤以減少盤點貨物的時間，其他企業、零售商紛紛開始效法，使 RFID 頓時成為商品管理的新模式。RFID 發展至今，包括日常使用的悠遊卡、門禁卡、商品防盜標籤和寵物晶片，都是使用 RFID 的技術。

你是否曾疑惑：悠遊卡沒電池，為何能付款或是傳送資訊？

我們常用的電子票卡多半屬於無電源的被動式標籤，利用感應器（Reader，像是公車讀卡機）發送特定頻率的電磁訊號，當訊號夠強時，就會觸發感應範圍內的 RFID 標籤（Tag），RFID 標籤內部為電路板和天線的組合，標籤接收電磁波後會藉由電磁感應產生電流，供應 RFID 標籤上的晶片運作並發出電磁波將特定編碼回應給感應器。感應器若成功解碼，則回傳主機（Host）請求驗證資料再給予回應。RFID 系統以「辨識」為主要功能，接收到「有效回應」才算驗證成功，就像拿悠遊卡靠近公車讀卡機可以扣款，而你的公司門禁卡不行，是因為讀卡機無法解開公司門禁卡回傳的編碼，無法驗證有效性就會顯示扣款失敗。

相對於傳統條碼， RFID 標籤帶有遠距離讀寫、具穿透性、可同時讀取多個標籤和重複利用等優勢。透過調整感應器發送的電磁波頻率，來選擇觸發特定頻帶的標籤和控制讀取範圍：像是悠遊卡、一卡通是 13.56MHz 的高頻帶（HF）標籤，感應器可讀取在 1 公尺以內的 RFID 條碼；高速公路 eTag則是採用特高頻帶（UHF）標籤，不僅可讀取範圍增加到 5 ～ 10 公尺，還能同時讀取 1000 個RFID 條碼，就算中間有其他物質阻擋（像是卡片放在錢包裡、颱風天上高速公路），RFID一樣都可以讀取。

RFID 標籤最大的優勢其實是重複利用，過往的條碼都是一對一的組合，只要印刷上去就無法更改，使用過後必須報廢，而 RFID 可以更新電路板內儲存的資料，讓同樣一個標籤衍生出不同的編碼，拓展用途。當然這也代表有心人士可以串改標籤中的資料，因此大多數電子票卡會多加一層密鑰保護內部資料。除此之外，由於 RFID 標籤無須直接與感應器接觸，使用者也有可能在不知情的情況下被他人讀取標籤內儲存的資訊，構成安全隱憂。

目前，高鐵除了能用「T Express」APP 訂位立即取得專屬 QR CODE 快速通關，也開放悠遊聯名卡或一卡通聯名卡這兩款 RFID 電子票證來搭乘自由座喔！

參考資料：

1. Denso Wave
2. Wikipedia – QR CODE
3. Cool3C – QR Code發展與歷史介紹：運作原理、特色、編碼結構分析
4. 台灣高鐵
5. Wikipedia – Radio-frequency identification
6. YouTube – What is RFID? How RFID works? RFID Explained in Detail
7. Walmart and RFID: The Relationship That put RFID on the Map

文／曹盛威 | 國立交通大學教育所科學教育組

擴增實境，指得是將虛擬物件投射至現實中的技術，像是「遊戲王」中的立體影像裝置（去年已有神人完成決鬥盤與投影系統），或是去年的 IKEA 型錄，不過這只是一部份。

擴增實境的物件不一定是 3D 立體影像（只是最多人用，也較有互動性），其原始概念是在你眼前加入現實中沒有且可以即時互動的虛擬訊息，比如上面的血量、防禦、時間，或是將準星對到隊友身上跑出隊友的相關資訊。

前些日子一度爆紅的 google glass 已能讓擴增實境在真實世界中顯示虛擬訊息，但還有一個功能並不完善，那就是直接在真實物體上顯示正確的虛擬訊息。以CS的遊戲畫面來說，就是我們還無法讓準星（鏡頭）對準隊友（真實物體）後正確顯示相關資訊（虛擬物件）。

為什麼不行？人與機器在辨識物體上的差異

心理學將人辨識物體的方式分為「由下至上」與「從上到下」這兩種模式（注意，接下來的敘述富有無聊的哲學意味）。

「由下至上」指的是我們先是辨認出各種「特徵」，根據這些特徵進行辨認，這是一種被動的處理方式（也可以說，較為客觀）。例如：看到一個有著四條腿、毛茸茸還搖著尾巴又汪汪叫的東西，我們便能說這是一條狗。

「從上到下」則反過來，透過「情境」採取主動詮釋的方式（較為主觀），依據內心的期望來對接受的訊息進行解釋。比如在吧台上，擺著兩大罐開過的高粱以及一整排裝滿透明液體的 shot glass，你馬上認定這透明液體就是高粱，但實際上你並沒有足夠多的資訊來辨認；如果把 shot glass 換成平常的玻璃杯，旁邊也沒有任何高粱酒瓶，你或許就會認為這只是一杯白開水。

辨認就是識別出「特徵」與「情境」這兩件事。對人來說，辨識是兩種過程交互進行的結果，但對機器就不是這麼一回事了，機器只有識別「特徵」的能力。因此同一物體只要看起來不一樣（換個角度或是光源不一樣），機器就會有判別上的困難。

解決方法－識別碼與機器學習

在 IKEA 的型錄影片中，我們可以看到使用者將 IKEA 型錄放在地上，device 偵測型錄並顯示相對應的虛擬物件，這就是「識別碼」的概念（QR Code、二維條碼、RFID 等技術）。既然機器只能辨識「特徵」，就為現實物體安上一個機器能夠明確辨識的識別碼，這樣問題就迎刃而解了！

不過這樣的方法治標不治本，主因是「想要在哪裡顯示虛擬物件，就要在那裡找到 QR Code」，想一下賽亞人偵測戰鬥力時，還要跟對方說「抱歉我找不到你的 QR Code」，實在是很不直覺又不帥氣阿！

但識別碼仍當前是解決辨識問題最常使用的方法，不只是電腦容易判讀，對人來說也容易製作。識別碼的相關技術也還在持續發展中，比如用紅外線感應的隱形識別碼，可以讓真實物體不會再有醜醜的條碼。

而另一個方法是讓機器也能搞懂複雜情境的能力，這涉及到已經被科幻小說寫到爛的人工智慧。而在工程領域，「機器學習」正是嘗試讓機器也能玩閱讀空氣的跨領域學科，但不要忘了機器基本上還是只有辨識「特徵」的能力，機器學習只是將複雜的真實情境簡化成機器能辨識的特徵。

所以該如何讓機器進行學習？其實跟人的學習一樣，不外乎是從經驗中（數據）找出共通點，並作為之後判斷的標準。比如說你跟朋友約見面，朋友經常晚十分鐘才到，那下次約見面時你就會去衡量自己要不要準時赴約，如果把他寫成機器邏輯，那會是「跟別人約見面要準時，但如果是你朋友的話，可能要晚十分鐘才對。」（如果對這部分有興趣，可以參考深度學習──人工智能的現在與未來）。

是最後一哩路？還是走不完的一哩路？

Microsoft HoloLens。圖／flickr @Microsoft Sweden

擴增實境從提出至今也過了二十年，許多成像與體感操作技術都在突飛猛進，但在辨識技術上卻沒飛的那麼快，這也使得擴增實境的運用大多還是在娛樂媒介上面，像今年 E3 展上，Microsoft 開發的 hololens，把 Minecraft 的世界直接投影在會場上並用體感進行操作；但在日常生活中，辨識技術的不足將使得擴增實境的便利性不佳，如果帶 google glass 還要找商品條碼才能看到價格，我為什麼不直接看櫃子上的價格告示牌呢？

人類技術能不能突破機器辨識上的落差，成為這最後一哩路最重要的關鍵，究竟這真的是最後一哩路，還是走不完的一哩路，還有待那些資料科學家們來為我們解答。

（本文由科技部補助「新媒體科普傳播實作計畫－智慧生活與前沿科技科普知識教育推廣」執行團隊撰稿）

責任編輯：鄭國威
審校：陳妤寧