《死亡回歸！菲迪皮德斯該如何活著並以更有效率的方式跑完馬拉松？》——2018數感盃 / 高中組專題報導類佳作

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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• 文／廖英凱、羅佩琪

COVID-19（2019冠狀病毒疾病，俗稱武漢肺炎） 疫情在世界各國出現多起群聚感染案例，如韓國因發生一起教會群聚感染案例，而導致病例數大幅增加。各地政府、組織也陸續宣布停辦或延期公眾活動，例如新北市政府延期各級學校畢業旅行、高雄市政府停辦所屬機關 500 人以上活動、台北車站大廳禁止民眾群聚並暫停場地租借、日本政府要求終止或延期兩周內的大型活動、知名大型活動如演唱會、萬金石馬拉松、大甲媽祖與白沙屯媽祖遶境，也紛紛宣布停辦或延期。

停辦或暫緩大型公眾活動，採取增加社會距離的措施，是傳染病防治的非藥物干預（Nonpharmaceutical Interventions, NPI）重要方法之一。但各地區疫情狀況與活動本質不一，而應採用不同程度增加社會距離的方式。有觀點認為過度強調宗教活動的風險，可能輕忽了其他大型活動也可能成為防疫破口，若數萬人的跨縣市遶境活動不宜參加，那上千人的體育賽事、演唱音樂會風險又是如何？人潮湧現的戶外花季，或空間狹隘的會議空間與體育場館相比之下，又是否較為安全或危險？對於一般民眾或活動主辦單位來說，公眾活動的風險評估仍難以判斷，當涉及經濟與文化衝擊時，更添增決策的難度。

目前雖缺乏針對台灣宗教遶境、民俗活動、畢業旅行、馬拉松賽事的傳染病風險研究，但各國公衛學界已有大量與宗教、體育賽事等公眾活動的傳染病風險研究，透過盤點過去研究成果，有助於評估因應傳染病的公眾活動政策指引。

擁擠的宗教活動可能導致傳染

世界上最大規模的宗教活動，是全世界穆斯林到聖地麥加的朝覲活動，群眾來自上百個不同國家，朝覲期間人數超過三百萬人，擁擠且異國環境而更有傳染病研究需求。Deris et al. (2010) 針對 387 位馬來西亞穆斯林的研究中發現，有九成以上的人，在朝覲之旅後均顯示出流感等呼吸系統的相關疾病，代表擁擠的宗教活動可能與呼吸系統疾病高度相關，建議朝覲者與主管當局應提供更多的醫療或預防措施，降低疾病傳播。

然而關於朝覲者個人防護研究中，Hashim et al. (2016) 在另一則針對 468 位馬來西亞穆斯林的研究則發現，儘管有六成的朝覲者會施打流感或肺炎球菌疫苗、八成的朝覲者使用口罩或毛巾等口鼻防護、三成的朝覲者會特別重視手部清潔等防護措施。但最終仍有超過九成的人患有呼吸系統相關疾病或流感，研究建議朝覲者應採取包括流感疫苗接種、戴口罩與手部清潔等所有的預防措施，才能有效減少呼吸系統相關疾病。

其他宗教也無法從流感中倖免於難，van Hal et al. (2009) 研究了2008年於澳洲雪梨舉辦的天主教世界青年日（WYD）期間爆發的流感群聚感染。研究發現 WYD 期間約有十萬名朝聖者聚集到雪梨市，分布住宿於雪梨市內的學校禮堂、宿舍、大型室內體育館等特定場所，例如知名的雪梨奧林匹克公園每晚容納了六千至一萬兩千名信眾，信眾睡在臨時的地舖上，並共用衛浴與其他設備。在信徒開始聚集的三天內，即爆發了流感。

更進一步關於 WYD 活動型態的研究則發現，流感傳染的程度，還能更細緻地與住宿條件相關。 Staff & Torres (2011) 的研究比較了 WYD 的不同群體與發病狀態，發現居住於運動場館這種大型開放空間的流感罹病率，高於居住在人數較少的小型教室空間，代表將群眾分散居住在人數較少的獨立空間中，能有助於降低群聚感染的風險。

熱情的音樂節有不容小覷的風險

與宗教活動相仿，參與人數甚眾，歷時數日且熱情無疆的音樂節，在過往流行病疫情期間，亦爆發過多起群聚感染案例，且不利於傳染病控制。例如 2009 年 H1N1 新型流感大流行期間，針對匈牙利 Sziget 音樂節的研究發現，有參與者儘管罹患新流感，仍不傾向至音樂節的醫療帳篷求診 (Botelho‐Nevers et al., 2010)；針對比利時 Rock Werchter 音樂節的一則研究則認為 Rock Werchter 音樂節有可能是導致比利時開始出現社區感染的種子事件 (Gutiérrez et al., 2009)；同一時期在塞爾維亞舉辦的 EXIT音樂節，也被認為可能導致塞爾維亞的社區感染，且由於歐洲大型音樂節的跨國特性，音樂節期間報告的病例中也出現患病的外籍旅客，而使音樂節成為傳染病跨國傳染的途徑 (Loncarevic et al., 2009)。

音樂節與大型宗教活動利於流感傳播的理由相似，都跟人與人之間的過度密切接觸有關，除人口密度過高以外，這類活動型態也使參與者常居住在相近與擁擠的環境，共用衛浴設備，而都增加了疾病傳染的風險。

然而，儘管有研究證實擁擠的公眾活動有傳染呼吸系統疾病的風險，而應採取較嚴格的預防措施，但這些活動該不該停辦？在什麼樣的疫情狀態下應該停辦或改變型態？這些判斷仍否適應於各國社會風土民情條件等大哉問，也成為各國政府面臨的燙手山芋。

公眾活動的風險分析與決策建議

針對政府理想決策的框架，Ishola & Phin (2011)的一份回顧性研究中，統整了已達到嚴重大流行（severe pandemic）情境的各國流感研究。研究者將群眾聚會的規模，理解為超過一千人，聚集在有限的空間中數小時至數週，且考慮到若活動持續數天，參與者可能會共享過度擁擠的臨時住宿環境。而考量了如運動比賽、宗教慶典、音樂節等不同情境的群眾活動：

• Ishola, D. A., & Phin, N. (2011). Could influenza transmission be reduced by restricting mass gatherings? Towards an evidence-based policy framework. Journal of epidemiology and global health, 1(1), 33-60.

研究發現音樂節、大型節日／宗教紀念日等，擁擠的場地與住宿，是流感傳染風險最高的活動型態。但對於大型體育活動如奧運和世界盃足球賽，由於群眾之間接觸時間短暫，座位設計仍有固定間隔，且多數為露天場地而降低飛沫傳染的風險，因此是流感傳染風險最低的活動型態。總括而論，取決於流感是否傳播的關鍵因素是群眾活動的時間長度與擁擠程度，其次則與活動是否為室內外有關。

但關於是否應該限制群眾聚會的政策指引，該研究認為在嚴重大流行爆發的前期，限制群眾聚集與隔離、檢疫、關閉學校等其他公衛措施同時並用有可能減少疾病傳播。但對流行病嚴重程度的判斷，應同時考量對個人與社會的整體影響。研究者亦認為，基於有限的過去研究回顧，就算是在流感大流行的情境之下，現有證據的強度尚不足以支持政府以法制的方式禁止群眾活動，但仍建議採取謹慎保守心態，自願性地避免參與群眾集會。

在相關的學界倡議，台灣公共衛生學會、台灣胸腔暨重症加護醫學會與台灣感染症醫學會的聯合聲明亦主張大型活動因人群密切接觸，公衛品質維持不易，而呼籲各大型活動主辦方謹慎評估，並考量疫情停辦活動。

基於上述研究與倡議，考量到 COVID-19 的死亡率、重症率高於季節性流感，傳播效率也較高且有相當比例的無症狀案例，若所在區域的 COVID-19 疫情尚未達到明顯社區傳播的程度，則不必然需要政府明令禁止公眾活動，但對最高風險型態的音樂節、大型節日／宗教紀念日等群眾活動，仍應優先考慮避免參與。但若所在區域社區傳播的狀況漸趨明顯，則應需考慮避免參與風險次高的室內演出活動與研討會。但空間寬敞的戶外活動、戶外體育賽事，仍是相對之下最安全的公眾活動。

參與科學，協作治理

不過，過去針對公眾活動的研究與指引，多以歐美案例為主，針對宗教活動的疾管研究，也聚焦於穆斯林和基督徒，極度欠缺台灣，乃至於東亞文化圈的研究。上述研究成果要如何適應於台灣的在地特色，仍有進一步的研究空間。

對於在地公眾活動，其指引或決策的參與，也可不僅限於專業社群，而應有接納在地知識融入治理的機制。21世紀起「專業知識與經驗知識研究（studies of expertise and experince, SEE）」興起 (Collins & Evans, 2017)，強調參與決策的專家，既要有能貢獻專業知識的科學技術專家；也要有充分理解議題社會脈絡的常民專家；還需要使不同類型的知識與群體互動，方能打破單一客觀科學，面對科學知識不足公眾缺陷模式的相互對立關係(Kurath & Gisler, 2009)。

那，要怎麼在「疫情期間公眾活動的規劃與決策」落實這種跨域協作？

全球尺度的實踐，大抵體現在 WHO 應對公眾集會議題的相關機制：其設立公眾集會跨學科諮詢小組（Virtual Interdisciplinary Advisory Group on mass gatherings）及公眾集會合作中心（WHO Collaborating Centre on Mass Gatherings），直接提供大規模高關注國際活動主辦方如奧運公衛角度的專業評估與諮詢，也研發技術文件供全球參考：

通用型指引：
《公眾集會的公共衛生: 主要考量因素（Public Health For Mass Gatherings: Key Consideration）》提出活動風險評估框架，盤點四大類十四項可能影響公衛風險的因子，並指出衛生主管機關是須密切合作的利害關係人；針對傳染病管控盤點活動前、中、後措施，並建議須有「傳染病管控專業者」自始參與風險評估，甚至考慮任命為活動管理階層之一。

特定情境指引：
如《COVID-19疫情下公眾集會的重要規劃建議》（Key Planning Recommendations Ror Mass Gatherings In The Context Of The Current COVID-19 Outbreak）進一步對應COVID-19疾病特性，如：有慢性病長輩可能為COVID-19易感染族群，應更慎加評估參與者年齡；也因是新疾病，應持續追蹤官方疫情報告，並與衛生主管機關建立直接聯繫管道（例如雙方指定24小時聯繫窗口）共享資訊，在其協助下預先設定活動取消或延期的情境條件，動態調整風險評估。

上述指引皆清晰傳遞一個訊息：活動主辦方不盡然了解疫情特性與風險因子；但同樣地，公衛專家與衛生主管機關也不一定了解遶境信眾、音樂節參與者、跨國路跑參賽者的食宿模式與行為情境。唯有共同協力，才能在真實理解活動特性下適切完整地評估公眾活動的公衛風險。

不過，跨域協力仍有其疆界。

共同完成風險評估後，面對活動停辦延期與否等現實的最終決策時，究應由活動主辦方，抑或協力專業評估的公衛專家、衛生主管機關承擔？ WHO 在指引中沒有明確定調，僅認為決策權由誰掌握應交由各方事前共同討論決定；不過，在近期被詢及東京奧運議題時的記者會上 WHO 倒是對自我定位給了鮮明的立場：「WHO 的公衛專業角色是提供技術建議與風險評估協助，決定任何活動舉辦與否則是主辦方的決策。」

回到台灣情境， 以衛福部疾管署為核心的中央流行疫情指揮中心，迄今的路線與 WHO 較類似，提供在地化的《嚴重特殊傳染性肺炎因應指引：公眾集會》強調活動主辦方得邀請地方衛生主管機關共同討論進行風險評估，並多次公開呼籲對大型活動風險的擔憂，但並未越過特定單一活動舉辦與否的決策雷池一步。

這或許與部分民眾對政府權責的期待不同，但確實呼應了本文前述的有限科學研究結果：現有證據的強度可能尚不足以支持政府以「法制」的方式明令禁止群眾活動，而傾向採「呼籲」的方式請各界採取謹慎保守心態自願性地避免群眾集會。

無論如何，實踐公私協力的風險治理、分析不同類型公眾活動的風險程度並權衡在地社會經濟文化狀態、鼓勵規避風險較高的公眾活動型態 ── 這些重要議題仍須集眾人之智，並竭力在「增加社會距離的防疫措施」與「維持社會的穩定運作」之間尋求平衡。這或許方是疫情期間對公眾活動經營更有建設性的努力方向。

參考文獻

• Botelho‐Nevers, E., Gautret, P., Benarous, L., Charrel, R., Felkai, P., & Parola, P. (2010). Travel‐Related Influenza A/H1N1 Infection at a Rock Festival in Hungary: One Virus May Hide Another One. Journal of travel medicine, 17(3), 197-198.
• Collins, H. M., & Evans, R. (2017). Why democracies need science: John Wiley & Sons.
• Deris, Z. Z., Hasan, H., Sulaiman, S. A., Wahab, M. S. A., Naing, N. N., & Othman, N. H. (2010). The prevalence of acute respiratory symptoms and role of protective measures among Malaysian hajj pilgrims. Journal of travel medicine, 17(2), 82-88.
• Figueroa, A., Gulati, R. K., & Rainey, J. J. (2017). Estimating the frequency and characteristics of respiratory disease outbreaks at mass gatherings in the United States: Findings from a state and local health department assessment. PloS one, 12(10).
• Gutiérrez, I., Litzroth, A., Hammadi, S., Van Oyen, H., Gerard, C., Robesyn, E., … & Wuillaume, F. (2009). Community transmission of influenza A (H1N1) v virus at a rock festival in Belgium, 2-5 July 2009. Eurosurveillance, 14(31), 19294.
• Hashim, S., Ayub, Z. N., Mohamed, Z., Hasan, H., Harun, A., Ismail, N., … & Aziz, A. A. (2016). The prevalence and preventive measures of the respiratory illness among Malaysian pilgrims in 2013 Hajj season. Journal of travel medicine, 23(2).
• Ishola, D. A., & Phin, N. (2011). Could influenza transmission be reduced by restricting mass gatherings? Towards an evidence-based policy framework. Journal of epidemiology and global health, 1(1), 33-60.
• Kurath, M., & Gisler, P. (2009). Informing, involving or engaging? Science communication, in the ages of atom-, bio-and nanotechnology. Public understanding of science, 18(5), 559-573. 
• Loncarevic, G., Payne, L., Kon, P., Petrovic, V., Dimitrijevic, D., Knezevic, T., … & Coulombier, D. (2009). Public health preparedness for two mass gathering events in the context of pandemic influenza (H1N1) 2009-Serbia, July 2009. Eurosurveillance, 14(31), 19296.
• Staff, M., & Torres, M. I. (2011). An influenza outbreak among pilgrims sleeping at a school without purpose built overnight accommodation facilities. Communicable diseases intelligence quarterly report, 35(1), 10.
• van Hal, S. J., Foo, H., Blyth, C. C., McPhie, K., Armstrong, P., Sintchenko, V., & Dwyer, D. E. (2009). Influenza outbreak during Sydney World Youth Day 2008: the utility of laboratory testing and case definitions on mass gathering outbreak containment. PLoS One, 4(9).

「數感盃青少年寫作競賽」提供國中、高中職學生在培養數學素養後，一個絕佳的發揮舞台。本競賽鼓勵學生跨領域學習，運用數學知識，培養及展現邏輯思考與文字撰寫的能力，盼提升臺灣青少年科普寫作的風氣以及對數學的興趣。

本文為 2018數感盃青少年寫作競賽 / 高中組專題報導類佳作 之作品，為盡量完整呈現學生之作品樣貌，本文除首圖及標點符號、錯字之外並未進行其他大幅度編修。

• 作者：洪裕翔、林昱甫、曾啟維／國立中興高中

說到現在最熱門的全民運動，可以說是非路跑莫屬。

不需要像自行車花大錢購買裝備，只需要一雙適合自己的跑鞋及透氣排汗的輕便服裝，就可以開始享受路跑的樂趣。

而現在常見的路跑比賽，大都會依照里程長短分成不同的組別，而其中最大的里程通常取 42 公里左右,也就是大家常聽到的馬拉松。

馬拉松之所以得名，其歷史要追溯到公元前 490 年的希臘。
當時正值波希戰爭，雅典軍在馬拉松平原擊退波斯軍後，便派遣傳令兵菲迪皮德斯（以下簡稱為 P 君）立即從馬拉松平原跑回雅典傳達捷報，而 P 君也很希望將捷報盡快送回雅典，因此全程約 42 公里的路程都沒有停歇。當 P 君奔回雅典傳達勝利的消息後，當即力竭而死。

§

「呼…呼…好累啊…」
「眼前一片漆黑…我是死了嗎？」
「嘛…至少我成功完成了任務，這也是值得了。」

忽然一陣白光佈滿整個空間。

「P 君~ P 君~」
「是誰在呼喚我？」 刺眼的白光使 P 君瞇起雙眼，無法看清她的全貌。
「妳…是誰？」
「吾是誰並不重要，汝只需要知道，汝出現在這裡還太早了。」
「什麼意思？我不是死了嗎？」
「吾可以給汝一次機會，使汝重生。而汝必須在有限的時間內，尋找能夠逃過死劫的方法。」
「什麼意思，難道我還可以復活？妳到底是誰？」
「吾嗎？告別前就告訴汝吧！吾是世界的法則，唯一的全能之神……」

她說完後，視野倏地改變，P 君發現他來到了另一個空間，身邊還多了一個機器，上頭寫著：「賜予汝三天的時間，請從這台神器中得到汝所需的線索。」

這時，知識像一個鐵槌砸在P君的腦袋上，關於神器的使用方法一一流入腦中。

「這個叫平板電腦的神器，真是出乎意料的方便啊！」

於是，P君開始從網路上尋找能完成任務的方法。

「原來地球是這麼廣闊呢，還有許多我不知道的城市。」「馬拉松的故事？看來我以後會很有名啊~」「有人質疑這個故事？以為我不存在？要不要我再死一次給他看！不不，神明大人都讓我復活了，怎能再死一次呢。」……「叮咚！」沉浸在網路中的P君被突如其來的聲響嚇到，冷靜下來才發現畫面顯示著未讀訊息，原來是神明大人給他的通知：剩餘時間，兩天。

「不能再繼續浪費時間了！」看完通知的P君慌張的思忖著。
「要讓自己不會死亡的因素是什麼？」P君開始回想當時的情況：自己因為看到雅典城，興奮的提高跑速，不久便頭昏眼花，在傳完話後就眼前一黑，不支倒地了。

「如果能讓自己在最短的時間內，消耗較少的體力，且不致死，或許就能完成目標。對了對了，還有地形跟距離的因素！」如此思考後的 P君便開始搜尋相關的資訊，但經過一段時間後，卻只得到一些運動與消耗熱量關係的資訊，無法將其與體力消耗做連結。

當P君在苦惱時，這時「叮咚！」又是一則訊息，裡面只見一段文字：「江之不盡，以源足之；源竭，江不復存焉。」
「神明大人在打什麼啞謎呢？」P君是一肚子的困惑。

說完這句話的P君似乎想到了什麼，忽然安靜了下來。
「江流…體力…源頭…熱量…如果把江流想像成體力，將源頭想像為熱量…神明大人的意思難道是要讓我把體力消耗假設成熱量消耗嗎？」P君繼續思考著：「體力不支是指人體已經没有足夠的體力支持人體活動，那麼只要算出熱量消耗，不就能得到死亡的原因了？」

「就是這樣！之前查到的資訊都串起來了！」P君興奮的將他查到的資料一一寫在紙上：

走路的攝氧量=3.5+(0.1*步速(m/min))+(1.8*步速(m/min)*坡度)
跑步的攝氧量=3.5+(0.2*跑速(m/min))+(0.9*跑速(m/min)*坡度)
運動的總熱量消耗=體重*運動時間*(攝氧量/200)

而P君又想起他在查資料時誤觸連結而看到的中文小常識：

步，行也。(平常走路的速度)
行，人之步趨也。(快走的速度)
趨，走也。(慢跑)
走，趨也。(快跑)
奔，走也。(最快的跑步速度)

(皆自《說文解字》)

「若把這想成自己的跑步速度的話…」P君喃喃自語道：

「便可以對照自己的速度！步約為 60m/min、行約 180m/min、趨約 300m/min、走約 420m/min、奔約 540m/min。其中跑速最慢的『步』雖然能保證不會累死，但卻會耗費過多時間；跑速最快的『奔』則是會讓我直接累死在路邊。因此『步』和『奔』就不要列入計算好了。」

「接下來就該考慮坡度的問題了…」P君憑著自己的感覺和平板上的資訊畫出了馬拉松到雅典的地形圖(圖一)。

「線條歪七扭八的怎麼算啊，還是畫的簡單點好~」語畢P君便將地形圖取點簡化。(表一)(圖二)

「有了這些數據，加上上面的公式，就能計算出眾多因素與熱量消耗的關係，而後選出完成任務的最佳解！」P君興奮之餘不忘整理表格(表二)(表三)(表四)

「以我寫出來的表格來看，在每一段之中，速度愈快，他的總消耗是愈少的，但是不可能每段都用『走』跑速，否則還是會體力不支；而考慮到時間長短，就也不能每段都用『行』跑速。而路途總共有13段，取個平均值分配，把行、趨、走的次數設為4次、4次、5次好了。」再來就是跑速的分配，若將路段簡單的分成「陡坡」、「緩坡」和「平地」三類，那就可以作下列的假設：「如果在陡坡將『走』跑速的次數用盡，那緩坡和平地就只能使用『行』和『趨』；相反的，如果在平地將『走』跑速的次數用盡，那緩坡和陡坡就只能使用『行』和『趨』了。」

「陡快緩平慢和陡慢緩平快，究竟哪個既省力，又符合時間效益呢？」
P君一邊搔著頭一邊開始在紙上規畫跑速：

依照陡坡跑快，緩坡、平地跑慢，則跑速在每段分別為：

「行」：L2、L3、L12、L13
「趨」：L4、L7、L9、L10
「走」：L1、L5、L6、L8、L11

以此假設之計算結果：

熱量消耗：3014.7 仟卡
時間：160.2 分鐘

依照陡坡、緩坡跑慢，平地跑快，則跑速在每段分別為：

「行」：L1、L5、L6、L11
「趨」：L4、L7、L8、L9
「走」：L2、L3、L10、L12、L13

以此假設之計算結果：

熱量消耗：3085.3 仟卡
時間：141.6 分鐘

可以發現到，前者的總熱量消耗比後者少了約70仟卡；相對的，前者的時間比後者多20分鐘，面對這種結果，若要在兩者之中選出一種較佳選擇，必須從中進行比較：

[1-(前者總熱量消耗/後者總熱量消耗)]*100%，其結果為：2.29%
[1-(前者時間消耗/後者時間消耗)]*100%，其結果為：-13.1%

根據以上的兩種選擇，得出在陡坡時跑慢、在緩平地時跑快的具有比較利益，算出這個結果的P君頓時鬆一口氣。
「總算是得出結論了~三天的努力並沒有白費！」說著P君看了看剩餘的時間：10分鐘。
「接下來就等時間結束了。」

…

「叮鈴鈴~時間到了囉~。」突然，一道門出現在P君面前。
看著眼前熟悉的風景，P君無畏的笑著「遊戲，重新開始了！」
穿越時之門後，P君回到了戰後不久的馬拉松平原，並按照先前的數據再次前行，最終活著跑回了雅典，舉國歡騰。為了感謝神明大人創造的神跡，P君決定為神明大人建立一座神殿，其名為…

「糟糕！我忘記問神明大人的名字了！」

〈全篇完〉

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註一：本篇專題報導使用小說式寫法，與一般專題報導體裁不一樣。我們希望能以這樣的方式，增加讀者對這類文學的興趣，不會因為字太多等原因使讀者讀到一半或根本未讀就放棄閱讀，進而推廣這類文章。
註二：本文中除了菲迪皮德斯的體重、跑速及跑速分配為方便推導之假設，其餘皆為真實資料經適當調整後得到。
註三：在現實中，體能跟身體熱量雖有關係，但終究是兩回事，但本文為了簡化思考，把體力變化量視為熱量變化量進行推論。

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