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來迷路吧!放下 Google Map,尋找一場美麗的錯誤──《偶然的科學》

PanSci_96
・2018/07/10 ・6208字 ・閱讀時間約 12 分鐘 ・SR值 495 ・六年級

來迷路吧!尋找美麗的錯誤

在本書的尾聲中我們該向大家提出一個請求請不要把生活裡的所有不確定性都予以消除GPS到書籍推薦科技正在讓我們周遭的一切變得精確又可預測但這不見得是好事有時候我們的幸福有可能因偶然而生而這是凱薩琳德蘭格 (Catherine de Lange) 發現的道理

放下手上的 Google Map,迷路的過程或許會發現什麼新鮮事。圖/pixibay

當我沿著繁忙的高速公路,緊跟著我跟蹤的目標而行時,我確實不容易被發現。但是,當我的目標把車開往住宅區的街道時,我就開始擔心了。我稍微放慢速度,讓自己慢下來,和這個女人保持更安全的距離,並且繼續跟蹤她。

不久之後,她轉了一個彎,穿過一座又大又漂亮的公園。儘管這裡距離我家只有幾分鐘的路程,但我很驚訝地發現自己居然從沒到過這裡。當我重新來到街道的另一邊時,那個女人不見了,而我卻迷路了。我拿出我的智慧型手機,查看衛星定位的路線。「右轉到加斯科尼大道,」它說,「然後找一個看起來很孤單的人,上前要求和他們並肩而行一會兒。」我們再來一次吧。

跟蹤隨機的陌生人,看看我最後會抵達哪個終點,這樣的事不是我平常在週六下午會做的事。但是,人生也許就該如此。科技興起是為了簡化我們的生活,從衛星定位設備到推薦服務皆然,所以我們現在已經很少會需要偶然了。一個才剛成立的研究機構表示,就人類的幸福來說,人們嚴重低估偶然的重要性。有些應用程式叫做「偶然產生器」,鼓勵我們把一些古怪念頭帶回生活之中,藉此反抗超級效率的趨勢。這樣的應用程式,能幫助我們克服人類對不確定性固有的恐懼嗎?

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網路讓我們全都被優化了!

這些新應用程式之所以會出現,反映出人們更早之前對現代效率的暴政所提出的抗議。19世紀中葉,法國革命帶來的秩序,引發一種被稱為「漫遊」 (flânerie) 的文化現象。巴黎人不滿意現代城市如此緊迫和疏離,希望能在城市生活中鼓勵一些漫無目的的愉悅遊蕩。一個世紀之後,隨著都市計畫者使用制式框架打造城市,城市變得更加可以預測,地圖也變得無所不在。於是,藝術家和活動家再次抵制有序的實用主義。這一次,他們刻意用地圖隨意漫遊。例如一群被稱為激流派的藝術家,創作了「踩在城市每一個水坑」的有趣指引。

早期的網際網路,並不是不滿的漫遊者要反抗的目標。當網路在1990年代興起時,主要是為了讓人們和不認識的人分享他們喜歡的東西,那是我們用來和通常不會相遇的人交往的方式;換句話說,那是一個促成巧合的良好機會。

然後,事情開始有了改變。「從20世紀到21世紀,人們很強調優化。」一位設計偶然性應用程式的藝術家馬克.謝潑德 (Mark Shepard) 說。「我們現在認為,讓事情變得更有效率,是科技該為我們做的事。」這種想法把機器當作人類謙遜的僕人,讓我們的生活可以過得更輕鬆。

我們活在「優化」之中,失去了許多可能性。圖/pixibay

隨著推薦系統的興起,演算法利用你購買、喜歡和瀏覽的歷史,還有別人的紀錄,計算出你之後可能有興趣購買哪些產品。

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現在,每個智慧型手機都有衛星定位,引導你抵達任何一個目的地。從超市中選擇買什麼,到找到你的方向而不迷路⋯⋯,你口袋裡的設備可以保證你再也不用依賴偶然。我們的生活幾乎完全被優化了。

偶然生產器,用錯誤的路線帶給你驚喜!

這些偶然性應用程式來得正巧,正好回應了都市漫遊的精神,刻意讓你失去方向。許多人直接批評會對他們耍詐的推薦系統。「這些推薦系統都會給你更安全的選擇,結果卻犧牲了你到更有趣地方的機會。」英國林肯大學計算機科學家班.柯爾曼 (Ben Kirman) 說,他專門研究社會遊戲。

這就是為什麼柯爾曼創建了偶然生產器「迷路機器人」(Getlostbot)。這個應用程式,鼓勵使用者突破舊有做法,嘗試到不同的地方去。只要下載這個程式,它會默默監控你在四方廣場 (Foursquare) 的打卡紀錄。當你的行蹤太能被預測時—例如,你老是在週五晚上去同一間酒吧—那麼這個偶然產生器,就會發送一個你從未嘗試過的路線給你。

未知是一種驚喜,試著尋找偶然吧!圖/pixibay

過去兩年中,許多類似的應用程式和服務悄然激增。例如,像 Highlight 這個應用程式,會連接到你附近的陌生人;另一個叫做 Graze 的線上服務,會帶給你驚喜的食物。

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漫遊者和藝術家所實踐的偶然性,看起來可能非常異想天開,但最近一份研究幸福的結果顯示,他們的做法大幅降低了人性中的深刻衝突。推薦系統之所以如此吸引人,部分原因在於在大多數時候,消除不確定性是個很好的想法。維吉尼亞大學的心理學家提姆.威爾遜 (Tim Wilson) 說,「人類一直努力讓世界變得有意義。」如果你瞭解了一些事,而且如果它們是好東西的話,你就會想辦法讓它們再度發生;抑或是,如果它們是壞東西的話,你要能防止它們再度發生。

「不確定性」為人們帶來幸福感

所以,當你知道某個糟糕的結果—無論那是一齣很差勁的電影,還是徹底迷路—可能發生時,會讓你最不開心的就是不確定性。其實迷路或買到不喜歡的東西,並不會對我們的人生構成威脅,但我們也許可以在更嚴重的情境下,理解人們為什麼不願意面對不確定性。例如,有個研究曾針對做過亨廷頓舞蹈症基因檢測的人進行,而這群人正等待檢驗結果出來。無論檢驗結果是陽性還是陰性,所有得知檢測結果的人的幸福感都提升了;但是無法確定檢驗結果的人狀況就大相逕庭了。一年之後,這群人的沮喪程度,比起得知自己必須終生與這種性命攸關又讓人病懨懨疾病共處的人更甚。

不確定性會帶來幸福感。圖/pixibay

為什麼會這樣呢?許多研究證實,當意想不到的事件出現,人們的反應會更情緒化。這個機制也是一樣,無論它放大的只是一個讓人稍微不快的事件,或是一個非常嚴重的事件。無論事情大小,我們都會花更長時間去思考它,試圖找出其中的解釋。一旦我們提出了一個理由,我們就會接受它,把它融入日常世界中。

那麼,根除生活中的不確定性,似乎是一個很好的幸福策略。

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不幸的是,這種看法並非全貌。大多數針對不確定性的研究,往往只側重消極的一面。在過去十年中,心理學家已開始研究不確定性帶來的美好體驗,他們的發現正成為強而有力的案例:讓不確定性強化壞狀況的機制,可能也是帶來幸福的關鍵因素。

威爾遜有個理論說,當我們在面對愉快的事件時,保持不確定性會比較好。為了測試這想法,他設計了一系列的實驗。在一項研究中,參與者得知他們有機會參加某個比賽,並要從中選出他們最想贏得的兩個獎項。後來研究人員告訴所有人他們贏了,其中一群人馬上就會得到他們最喜歡的獎品,然而另一群人在研究結束之前,都不會知道將得到兩種獎品中的哪一種。威爾遜發現,那些被迫要花時間琢磨自己可能得到哪種獎品的人,比起那些馬上得到滿足的人,體驗到更長時間的美好心情。

當我們在面對愉快的事件時,保持不確定性會比較好。圖/pixibay

這群人也花了更長時間觀賞可能得到的獎品圖片。因此,這實驗支持了一個理論的說法,那就是當事情尚不明朗時,人們會花更多時間專注在可能的結果上。對於快樂的結果來說,這放大了人們可以從中得到的樂趣。

所以,面對一起曖昧不明的愉快事件,人們被迫把注意力放在它身上更久,從而延長了情緒熱度;這造就了心理學家所謂的「愉悅的悖論」現象:我們想要瞭解世界,但這種瞭解會剝奪我們從意外事件中得到的樂趣。

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來繞路吧!別顧著看GPS

這些研究只不過是整個研究的一小部分,卻顯示了透過不確定性的力量,我們可以得到多少樂趣,並且在我們生活中引入偶然因素的技術,可以提升我們日常生活的心情。這就是為什麼我會在某個下雨天的午後,在北倫敦北部跟蹤一個陌生人。我正在測試偶然產生器 (Serendipitor),這個衛星導航程式可以擴大你行進路徑的範圍。它會給你小小的建議,讓你稍微改變方向、繞路或是走其他路。

這種應用程式的設計師,試圖說服人們跨越一條線。他們甘冒犯眾怒危險,因為這程式可能會讓某些人覺得荒謬。「偶然產生器是種諷刺的說法:當我們生活在一個需要下載應用程式才能得到偶然性的社會裡,這代表什麼?」設計這個應用程式的設計師謝潑德說。然而,偶然性產生器和簡單的偶然性不同,這個應用程式讓你可以設定權重,確保出來的結果是好的。例如輕輕擦一下,就可以剔除你真的很討厭的食物;此外,就算你連到可靠的谷歌地圖,偶然性產生器也可以讓你迷路。

換條路走,前方或許會有不一樣的世界等著你。圖/pixibay

我計畫好午餐要吃什麼之後,便用這個應用程式查詢路線。走路到餐廳只要六分鐘,我的手機也顯示了通往主要幹道的可預測路線。一旦我出發,偶然性產生器就設定了我的第一個挑戰:挑一個人,跟蹤他走兩個街口(謝潑德說他從激流藝術家那裡,借來許多另類指引)。我在路上挑了一個拖著行李箱的女人,跟在她後面,不久後她橫越馬路,帶我來到我從不知道的公園。現在,這程式的優點漸漸變得清晰,我忍不住在想,如果我挑到其他人,我對這個地方就會一無所知了。

你願意使用偶然生產器嗎?

我不是唯一一個會被「這樣的事也許永遠不會發生」這想法所迷惑的人。2008年,哈佛大學心理學家丹尼爾.吉伯特 (Daniel Gilbert) 招募了一群至少已擁有五年幸福感情的人,他把這群人分組,要求其中一半的人寫下他們與伴侶相遇的故事,其他人則描述可能無法與伴侶相遇的故事。測試結束後,那些描述自己沒遇到伴侶的人,比起描述實際愛情故事的人,對這段感情的滿足感更大。

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在電影《風雲人物》 (It’s A Wonderful Life) 中,天使讓主角喬治.貝禮看到這個世界如果少了他會變成如何的面貌,威爾森把這現象稱為「喬治貝禮效應」 (George Bailey effect) 。天使說,如果喬治沒有出生,一切好事也許永遠不會發生。是喬治把活力注入已喪失新奇光芒的生活之中。

美國經典電影《風雲人物》海報。圖/wikipedia

在這次偶然的遭遇中,我除了到處亂走之外,做些隨機的事情也讓我興奮莫名。跟著女人走到公園後,我花了一段時間才鼓起勇氣,問某個路人我是否可以拍一張他的照片。不過,這卻給了我一種成就感,雖然這樣做真的很蠢。然而我不禁想到,要不是為了執行任務而去做這些事,我平日真有可能會使用這種應用程式嗎?

事實是,人們一直低估不確定性的正面影響。沒有人比柯爾曼更瞭解這一點。他發現,儘管人們認為偶然生產器的概念很好,但當螢幕上真的給出建議,要求人們嘗試新東西時,大家都不太願意這樣做;換句話說,人們喜歡這個應用程式,會下載它,但不會使用它。

如果拒絕不確定性還不足以構成問題,那麼另一個妨礙人們接納偶然性的障礙,則是商業化—因為讓人迷路的應用程式賺不了錢。

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打破同溫層吧!擁抱偶然性

但這並不表示我們不需要這樣的程式。根據麻州劍橋微軟研究部門的達娜.博依德 (Danah Boyd) 的說法,我們越來越依賴推薦系統,這表示人們最後會活在同質性極高的「同溫層」之中,讓我們的視野變得越發狹隘。她總結了目前線上偶然性生產器技術的方法,它混合了人們對未知的恐懼,以及待在安全同溫層的壓力。

因此博依德認為,這些技術永遠不會在主流中占據主導地位,但卻反映出一種有用的對抗思維。她說,「和那些與我們的世界觀迥異的人往來,是件非常重要的事,但我們已經無法理解這樣的事了。」

她發現,人們的態度大約在2005年出現轉變,媒體注意到網路上嗜血分子的出現,讓人們對「周遭的陌生人產生道德恐慌」。大約在同一時間,我們看到社群網路興起,人們用網路與熟人聯繫,而不是與不認識的人互通往來。

網路資訊讓人們對陌生人產生不信任感。圖/pixibay

受到限制的不僅僅是我們的網路生活。「最重要是讓你的孩子擁抱偶然性,」博伊德說,「以前,這說的是跳上你的單車,說走就走,而如今我們已經失去這種能力了。」這些推薦應用程式、衛星導航和其他安全技術彼此相互連結,是否會改變人們對風險的容忍度?在過去幾年中,華盛頓特區的皮尤研究中心發現,美國學開車的青少年越來越少了,腳踏車的銷售量也急劇下滑。就算其他州有比較好的工作,年輕人也不太願意搬到那些地方去。

所以,刻意製造的偶然性也許仍有發展的希望,某些大公司已開始在玩這個想法了。根據報導,蘋果公司在2008年申請了一個專利,這個專利是說:如果兩台機器突然靠得很近,它們就會自動連線。比方說,你會發現自己正和某個朋友在同一個區域,而朋友卻沒有意識到這點。谷歌的定位應用程式也正在做同樣的事。

我不期望哪一天谷歌地圖會從一開始,就指引我跟著某個陌生人走,但該公司是否可能運用這種技術,在目前地圖上「最快」和「最短」的選項之外,加入「最具冒險性」的選項?

畢竟,在我們每天使用的技術裡面多加入一些驚喜,我們就有可能再次注意到我們因不斷追求效率而錯過的事物。「這是目前最暢銷書籍的主要故事情節,」博伊德說,「故事中的人物會遇到一些隨機的事情,這些事情非常神奇,於是他們便出發前往未知之地。我們幻想著這些東西,但我們該如何讓幻想回到我們的現實中呢?」

 

 

本文選自泛科學2018年7月選書《偶然的科學:好運、隨機及機率背後的秘密》,八旗文化。

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「融合蛋白」如何全方位圍剿狡猾癌細胞
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・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

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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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讓你一看就懂的無人機原理!——《世界第一簡單無人機》
世茂出版_96
・2022/03/23 ・2311字 ・閱讀時間約 4 分鐘

為什麼無人機飛得起來?

不管是載人的直升機,還是無人機,飛起來的原因都相同。轉子可帶動螺旋槳旋轉,使螺旋槳上下的氣壓產生差異。當螺旋槳上方的氣壓比下方的氣壓低,就會有一股拉力將螺旋槳往上拉(升力,將物體垂直向上拉升的力量),如此一來便能讓機體上升。

再來,同時使用多個螺旋槳,並分別調整各螺旋槳的轉速,就可以讓無人機自由上升 / 下降、前進 / 後退、左 / 右移動。事實上,仔細觀察飛行中的無人機螺旋槳,會發現相鄰的螺旋槳旋轉方向剛好相反。

想讓無人機前進時,會讓機體前方下傾。左右移動時也一樣,會讓前進方向的機體部份下傾。只要讓其中一側的螺旋槳轉速下降,就可以讓那一側的機體下傾,往那個方向移動。如果要讓四軸無人機旋轉,則需讓其中一條對角線上的螺旋槳轉速降低。

無人機的運動機制

無人機需靠轉子(馬達)轉動螺旋槳才能移動。大疆 Phantom 系列的多軸無人機所搭載的馬達,是所謂的無刷馬達(brushless motor)。

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大疆「精靈4」民用無人機。圖/維基百科

無刷馬達顧名思義,就是沒有電刷的馬達。相對的,學校自然科課程中提到的電刷馬達則是需要讓電刷與整流子持續摩擦旋轉,使用時會逐漸磨損。無刷馬達則是透過特殊電路驅動其旋轉,可以減輕維護的負擔。而且,無刷馬達可以透過名為 Hall IC 的磁場感應器持續監測馬達狀態,故可穩定控制其速度,當發生馬達負荷過重、線路接觸不良、斷線等異常狀況,可以馬上停止馬達運作,並發出警告訊號,以提高無人機的安全性。其他還有速度可控範圍廣、均勻扭矩(flat torque)、高功率等優點。

另外,將訊號送至轉子的零件叫做 ESC(Electric Speed Controller)。也可以說,ESC 就是控制轉子旋轉速度的零件。原則上,無人機搭載的 ESC 數量會與轉子數量相同。

ESC 的輸出端有三條電線,電流可控制轉子的旋轉。隨著轉子位置的不同,ESC 會輸出不同方向、不同大小的電流,使轉子能夠持續旋轉。也就是說,無刷馬達中的 ESC,扮演著一般馬達中整流子及電刷的角色。

相對的,ESC 的輸入端也有三條電線,分別是連接到電源正負極的電源線,以及從 FC(Flight Controller)接收訊號的訊號線。其中,FC 會蒐集來自陀螺儀感應器、加速度感應器、氣壓感應器、超音波感應器、磁場方位感應器、GPS 等裝置的資訊,以控制機體的行動。

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A generic ESC module rated at 35 amperes with an integrated eliminator circuit。圖/維基百科

無人機的感應器

  • 陀螺儀感應器與加速度感應器

陀螺儀感應器可以計算機體傾斜的角度,是穩定機體時不可或缺的感應器。相對的,與陀螺儀感應器十分相似的加速度感應器,則用於檢測速度。陀螺儀感應器與加速度感應器的組合,可以同時計算「傾斜狀況」與「速度」兩者的變化量,並控制機體往傾斜方向的反方向拉回,保持機體平衡,懸停於空中。簡單來說,陀螺儀感應器與加速度感應器就是能夠保持無人機姿態平衡的重點感應器。

  • 氣壓感應器與超音波感應器

高度越高時,氣壓感應器會測到越低的氣壓,故無人機可參考氣壓數字,以維持在特定高度。不過畢竟這只能用來偵測氣壓,要是遇到陣風或其他原因造成的氣壓變化,就有可能會失去功能。

超音波感應器可以利用超音波的回聲來感應自身高度。在無人機起飛或降落時,如果位於地表附近的無人機沒辦法透過氣壓感應器蒐集到足夠的高度資訊,就會用到超音波感應器。在高空使用氣壓感應器,在地表附近使用超音波感應器,兩種感應器的組合搭配,便可讓無人機在每個高度區間都能維持一定高度。

  • 磁場方位感應器與 IMU

磁場方位感應器有時也直接稱做羅盤,可感應地球的磁場(地磁),藉此瞭解無人機目前朝向東西南北哪個方向。不過,地磁的北邊(磁北)與地圖的北邊有一定差異,即磁偏角。而且隨著時間與地點的不同,磁偏角也不大一樣。舉例來說,札幌的磁北比地圖北邊往西偏了 9°,那霸卻只偏了 5°(參考自日本國土地理院網站)。因此,若換一個地方飛無人機,就需進行「羅盤校正」,重新確認磁場感應器所指示的北方,與實際北方間的差異。

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  • IMU

GPS 是全球衛星導航系統(GNSS:Global Navigation Satellite System)的一種,是美國的衛星系統。就像汽車的導航系統與智慧型手機的位置資訊服務一樣,無人機可接收 GPS 的電波,藉此判斷自身所在位置,並設定好飛行路線的經緯度自動飛行,或是可以懸停在某個固定位置。這就是所謂的「衛星定位系統」,用於戶外飛行的無人機多會裝設相關的電波收訊器。不過,就像汽車在進入隧道後,導航系統會失效一樣,無人機使用 GPS 時也有可能會突然收不到訊號。因此,為了維持無人機的安全飛航,操控者需隨時注意 GPS 電波的接收狀況。

另外,包括 Phantom 在內的某些多軸無人機,不僅會接收 GPS 訊號,也會同時接收俄羅斯衛星系統 GLONASS 的訊號,偵測機體本身的位置。

這些控制機體姿態的感應器通稱為 IMU(慣性測量單元:Inertial Measurement Unit)。

當出現「IMU 錯誤訊息」「機體不穩定」「羅盤方向不對」「穩定器傾斜」等狀況,就需進行「IMU 校正」。請養成攝影前以及在他處飛行前,一定要進行 IMU 校正的習慣。

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——本文摘自《世界第一簡單無人機》,2021 年 9 月,世茂出版
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