灑下百道層光，一窺微觀世界的生命律動：「晶格層光顯微鏡」如何為細胞拍攝寫真集

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。

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？

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。

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？

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 。

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

• 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：

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 。

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？

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 。

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

本文轉載自顯微觀點

攝影之前的顯微傳播

在顯微鏡已是博物學家必備工具的 19 世紀中葉，銀版攝影技術才剛發明不久，結合兩者的顯微攝影（photomicrograph）隨之邁出第一步。但顯微攝影直到 19 世紀末才真正普及化、以客觀與速度成為自然科學研究的技術。

在此之前，由繪圖師在顯微鏡前臨摹描繪是顯微影像 200 年來的記錄與傳播方法，從休閒式的顯微圖鑑，到科學界的分類學文獻，都有賴精細可信的顯微繪圖。當時的分類學家或解剖學家經常培養出顯微繪圖能力，但與顯微繪圖師分工可以提升效率與美學。儘管有投影描繪器（camera lucida）可作為素描輔助，每個顯微繪圖師的筆觸還是會呈現鮮明的技巧與個人風格差異。

韋斯特（Tuffen West）是維多利亞時代最為人稱道的顯微繪圖師之一，職業生涯長達四十年，以精美版畫將成千上萬種生物型態傳達讀者眼前。他的顯微繪圖可見於醫學、動植物與微生物的科學著作與期刊，並在後世被評論為藝術品，盛年時往往受到最負盛名的博物學家與科普作家雇用。同時，他也是積極的博物學家和顯微技術推廣者。

失去聽力 放大視覺

1823 年，韋斯特出生於英格蘭約克郡。父親是個熱衷化學實驗的藥師，在不列顛科學促進會 ( British Association for Advancements of Science ) 位居要職。韋斯特從小就展現對自然與博物學的興趣，他一面按照父親的安排習醫，一面維持蒐集動植物標本的愛好，他 19 歲時發表的鳥類比較解剖學論文贏得了一筆可觀的獎金。

韋斯特 22 歲那年，他的醫學生涯戛然而止。他在父親的化學實驗室遭遇爆炸，幾乎完全失聰，失去行醫的基本能力。但他繼續使用顯微鏡觀察樣本，並開始練習版畫技術；在 25 歲時完成第一幅署名的版畫，並在 27 歲受女王學院雇用，為矽藻進行一系列顯微繪圖。

石版印刷：科普浪潮的技術基礎

韋斯特的弟弟威廉（William West）是在倫敦執業的版畫家及印刷匠，曾為達爾文繪製《物種起源》第一版的物種樹狀圖（也是該版唯一的圖片）。兄弟兩人經常合作為醫學著作繪畫製版，通常是韋斯特繪畫，威廉製版。儘管最後韋斯特的科學繪圖作品豐碩許多，但他最初的版畫技術很可能是由威廉傳授。

這對兄弟對版畫內容的志趣可能不同，但對美學有著共同的堅持。他們經常在作品下方註明，使用彩色平版印刷（Chromolithography）技術，而非新穎的技術競爭對手—石板淡彩畫（Lithotint）。

1796 年發明的石版印刷，在新世紀成為廣受歐洲各國歡迎的大量圖片複製技術，科學刊物中的印刷版畫，無不經過「繪圖、製版、印刷」三道工序。其中製版的工藝關乎圖畫如何呈現在出版物上，對美感與技術的需求不下於繪製原圖。

19 世紀早期流行的彩色平版印刷中，每一種顏色需要一塊獨立的石板，每一塊石板的圖案必須精準對齊，以繁複的工藝堆疊出豐富亮眼的色澤。而石板淡彩畫每一幅圖畫則只需一塊石板，效率高、成本低，但能表現的顏色有限。韋斯特兄弟堅持較費工夫，色彩美感更為豐厚的彩色平版印刷。

醫學與公衛潮流中嶄露頭角

韋斯特在解剖學繪圖成名的一系列作品也源自其家族成員，他的連襟、口腔醫學之父哈欽森（J. Hutchinson）。哈欽森出版的眾多創新醫學著作包含壁蝨、梅毒、豬囊蟲感染病徵的顯微圖像，都由韋斯特兄弟繪製。他們持續為哈欽森創立的新希德南協會（New Sydenham Society）出版物作畫，合作直到威廉過世。

透過著重翻譯歐陸醫學文獻的新希德南協會，韋斯特兄弟得以觀察、繪製當時嶄新的顯微解剖構造。例如，荷蘭精神疾病與癲癇研究奠基者：施洛德范德柯克（J. Schroeder van der Kolk）涵蓋脊髓到延腦的解剖學報告。韋斯特兄弟的工藝描繪出繁複寫實的神經細胞、腦葉解剖圖，將歐陸最新醫學知識帶到英國讀者眼前。

韋斯特的生涯起步階段深受 19 世紀英國的重大瘟疫與食安議題影響。他曾參與公衛先驅哈索爾（A. H. Hassall）的病源調查任務，在 1855 年倫敦霍亂疫情後，出版檢驗市內民生用水的《各處水質顯微檢驗》。

水質檢驗報告中生動的微生物繪圖，皆由繪圖師前輩米勒（H. Miller）作畫，韋斯特製版。透過精細均衡的版畫成品和大眾對水質的關注，韋斯特奠定了技術細膩的名聲。

後來，哈索爾以《刺胳針》期刊曝光當時常見的食品摻假惡行時，持續與小有名氣的韋斯特合作繪圖，以寫實顯微圖像向大眾呈現來自倫敦四處商販的食品樣本。

直到食品摻假報告集結成冊，哈索爾才在序言說明，他多年前的醫學成名作《人體的顯微解剖：疾病與健康》也包含許多韋斯特的畫作，那是韋斯特參與的第一個科學顯微繪圖作品，合作期間哈索爾還讓初出茅廬的韋斯特住在自己家裡，在充沛的支援下工作。可惜的是，哈索爾的主要著作中，多數顯微繪圖都沒有畫家署名，因此無法判斷哪些繪圖是由韋斯特繪圖或製版。

畫筆風靡大洋兩岸

醫學領域以外，韋斯特也用鮮明精密的畫風描繪博物學圖像。史密斯（W. Smith）所著《不列顛矽藻概要》裡面層次豐富、色彩飽滿的顯微繪圖，使韋斯特作品在博物學家、科普讀者間一時洛陽紙貴。

韋斯特因此受到海洋生物學先驅、水族館創始人葛斯（P. H. Gosse）邀請，合作出版科普讀物。身為博物學家的葛斯具備出眾的顯微繪畫技能，甚至比 19 世紀末聞名歐洲的博物學兼繪畫家海克爾（E. Haeckel）更具聲望。受到葛斯邀請繪圖，表示韋斯特已躋身當時最傑出的顯微繪圖師行列。

葛斯的著作《顯微鏡前的夜晚》 是當年大西洋兩岸最受歡迎的科普著作。書中以創造論解釋生物型態多樣性的宗教觀念、鮮明多樣的生物插圖廣受歐美讀者歡迎。韋斯特與著名的解剖學家兼科學畫家福特（G. H. Ford）合作為本書繪圖，但兩人都沒有署名，難以分辨書中精湛的繪圖分屬哪位作者。

韋斯特也曾為當時最熱門科普作家伍德（J. G. Wood）巨著《博物學》作畫。伍德的作品包含從藻類、草履蟲到寵物犬等生物萬象，他的文字和韋斯特的繪圖深刻影響讀者對生物多樣性與人類起源的想像。當時知名文學家如馬克．吐溫和柯南．道爾都曾在小說中引用伍德的科普內容。

離開顯微鏡，韋斯特的巨觀博物學繪圖依然出色，尤其是針對節肢動物。蛛形動物學開拓者，布萊克沃（J. Blackwall）的《不列顛與愛爾蘭蜘蛛史》、維多利亞時代罕見的女性昆蟲學家史戴維利（E.F. Staveley）的《不列顛蜘蛛》都由韋斯特繪製版畫。栩栩如生的細節、緊密的版面，彰顯了韋斯特博物學繪圖的特色。

韋斯特受雇進行顯微繪圖時，通常由博物學家郵寄為他特製的顯微玻片，讓他自行細細觀察、從容描繪。令人好奇的是，韋斯特的蜘蛛博物學版畫上，總是註明 ”sc. ad nat.” 表示他觀察自然樣本（after nature）進行描繪，而非臨摹他人作品。或許，這些蜘蛛也是由郵差送到韋斯特手上的。

圖文交織，拓展微觀

除了陸地生物，韋斯特為專書、期刊描繪的主題包括有孔蟲、單細胞動物、從海葵到鯨豚等海洋生物，栩栩如生的彩色圖畫拓展了大眾對博物學的興趣。

其中一群可能受彩色圖畫吸引而親近博物學的目標讀者，就是維多利亞時代的中上階層女性。她們雖曾受高等教育、具備社會地位與經濟資本，卻無法加入學會，也罕有機會研究自然、從事博物學相關職位。

例如，倫敦雅典娜俱樂部（The Athenaeum Club），這個以希臘女神為名、服從英國女王的組織，在19世紀初成立時，已經是科學、藝文、法政菁英紳士踴躍參與的知性俱樂部，卻直到2002年才開放女性成為會員。當年俱樂部中的動物學家如瓊斯（T. R. Jones）就強調利用「女性感興趣的」的自然題材、韋斯特栩栩如生的繪圖來吸引維多利亞時代女性讀者。

在林奈學會記錄中，韋斯特謙稱自己是顯微繪圖師，博物學只是業餘愛好。但是他在顯微技術推廣的成果，遠遠超出單純繪圖師的工作範疇。

韋斯特曾推出一系列的顯微知識專欄文章，分享自己的研究心得。1860年代在《休閒科學》（Recreative Science）上著重於他早期對矽藻的蒐集與觀察。1880至1890年代的〈顯微鏡前的一小時〉〈顯微鏡前的30分鐘〉（專欄命名顯然是模仿暢銷書《顯微鏡前的半小時》）則大幅擴展，包含微生物、種子、昆蟲器官的顯微素描以及顯微鏡操作技巧等。

經常以郵件接收顯微樣本的韋斯特在 1875 年成為「郵政顯微協會」（Postal Microscopical Society）主席。該組織建立各地顯微愛好者交流樣本與知識的平台，並在月刊上評析會員們郵寄分享的最新玻片。韋斯特對樣本的縝密觀察與評論，是當時會員們最為珍視的回饋。

全能的科學傳播者

推廣顯微知識的行動中，韋斯特不僅從事評析或繪圖。在他參與的兩本暢銷科普讀物《顯微鏡前的半小時》《顯微鏡下的常見物體》中，他負責篩選樣本、精工製圖，科普作家再以這些顯微繪圖為核心寫作。韋斯特的選樣和繪圖決定了整本書的走向。

《顯微鏡前的半小時》文字作者蘭卡斯特（E. Lankester）在第二版序文中，感謝韋斯特精采的顯微版畫，搭配「作者」的後續著述介紹，在市場上大受歡迎。蘭卡斯特認為韋斯特佔據首要功勞。

與科普作家伍德合著《顯微鏡下的常見物體》時，韋斯特不僅擔任挑選顯微樣本、繪製版畫（此步驟決定了後續文字的走向），也負責印刷的校樣，責任比文字作者更加吃重。此書獲得讀者們熱愛，持續再版直到20世紀。

主導了兩本堪稱史上最受歡迎的顯微科普書，韋斯特卻不曾以作者名義出版專書。他曾在科學期刊發表數篇博物學論文，涵蓋植物、昆蟲、矽藻的顯微構造，採樣與觀察、寫作與繪圖都由他一手包辦。

據佚名資料，蒼蠅足部型態的比較形態學研究是韋斯特最得意之作。韋斯特在 1860 年代發表的矽藻博物學與蒼蠅足部論文，在西元 2020 年後依然有科學家引用。

在《顯微鏡下的常見物體》的出版過程中位居要角的韋斯特，在初版書名頁與印刷者並列，重要性僅次於作者伍德。但隨著版本演進，在 1949 年的再版中，韋斯特的名字已完全消失了。

同樣熱銷的科普圖書《顯微鏡前的半小時》出版歷程中，韋斯特也遭逢一樣的命運。儘管文字作者蘭卡斯特曾表示韋斯特的貢獻最為重要，但是他的名字卻在 1876 年及其後的各版本付之闕如，此時韋斯特的顯微繪圖與科學寫作工作也幾乎停擺。

空白與堅持

韋斯特在 1864 年前後，以及整個 1870 年代都遭遇生產力低落的問題，問世的畫作與文章寥寥無幾。直到 1882 年後，韋斯特才穩定地為期刊作畫並刊載科普專欄，但再也沒有產出研究論文或專書版畫。

創作死寂的階段，正是韋斯特頻繁進出精神療養院的歲月。他的症狀缺少明確醫療記錄，但研究者認為，頻繁的住院符合躁鬱症的週期特徵。

1862 年起，壯年的韋斯特病況不斷起伏，不時住院。即使到他退休後，依然無法逃脫精神症狀的折磨，1879 到 1883 年間，花甲之年的韋斯特在精神療養院裡度過了 31 個月。從首次入院到 1891 年過世，他在療養院居住的時間總和超過 60 個月。

韋斯特在逝世前 6 年寄信給林奈學會，表示自己受困於健康狀況，無法進行科學活動，只能滿懷遺憾地自請退出。

在文明劇烈變遷的 19 世紀後半葉，不少知名藝術家深受精神症狀所苦。梵谷（V. van Gogh）、孟克（E. Munch）和韋斯特的同胞，愛貓畫家韋恩（L. Wain）。這些藝術家的精神症狀影響繪畫風格，但並未阻止他們繼續創作，甚至成就他們名留青史的傑作。

可惜的是，定位自己為「顯微藝術家」（microscopic artist）而非傳統藝術家的韋斯特，沒能找到精神失調與繪畫結合的創作出口。

繪圖與研究的生產力遠非韋斯特失去的最重要事物，他在即將成為醫師時失去聽力；他在新婚三年後（1860年）不幸喪妻，並在不久後開始進出精神療養院；在 1875 年，他青春期的兒子離開人世。

造化弄人的是，韋斯特分別在喪妻與喪子的年份，獲選為林奈學會成員與郵政顯微協會主席。遭遇精神疾病之後，他的科學繪圖產量從未恢復，但也不曾放棄推廣顯微科學，直到 1891 年逝世前，他仍在持續整理、刊登過去的顯微素描與筆記。

玻片之後的隱形人

58 歲就自稱退休的韋斯特留下不到 1000 件署名作品，沒有水彩畫展、自畫像的紀錄。以當時顯微版畫行情來看，韋斯特很難平衡他的家庭開支，但他留下 500 英鎊的遺產，表示他的報酬可能高出其他顯微繪圖師甚多，或者他還有許多未署名的畫作在維多利亞時代流傳。

如同韋斯特的貢獻在解剖學教科書出版多年後才被哈索爾公布，或是在科普暢銷書的再版生命中逐漸湮沒，功勞被忽略似乎是維多利亞時代顯微繪圖師的常態。隨著科技演進，顯微繪圖這個職業在 20 世紀初不可避免地被顯微攝影取代。

從 19 世紀的博物學到現代學術工作，在科學上得到信賴、美學上得到讚賞的顯微影像，都由許多人的技術與心力交織而成。當精彩的顯微影像映入眼簾，不妨也看看研究主持者之外，還有哪些猶如現代顯微繪圖師的影像技術人員隱藏在這幅微觀風景之後。

參考資料

• Dolan, J. R. (2021). Tuffen West FLS, FRMS (1823-1891): artist of the microscopic, naturalist, and populiser of microscopy. Arts et sciences, 5(1).
• Paisley, P (2015).The Tuffen you probably missed, and some you’ve never seen. microscopy-uk.org
• Paisley, P (2016). More Tuffen you possibly didn’t notice. microscopy-uk.org

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• 採訪編輯｜廖英凱 美術編輯｜張語辰

為活細胞拍微影像

中研院應用科學研究中心的陳壁彰助研究員，與團隊利用「空間光調變器」開發了「晶格層光顯微鏡」，具有高解析度、長時間觀測、低光毒性的特性，改革了活體螢光顯微術，使研究者能親眼目睹例如細胞分裂等活體生命現象。

那些年，科學家如何「小」看世界

十七世紀起，Robert Hooke 與 Antoni van Leeuwenhoek 提出了顯微鏡的技術發展與改進，成為了微觀尺度生物學的關鍵基礎。隨著顯微鏡的改良與倍率的提升，我們也越來越了解微觀世界的樣貌。一沙一世界的美麗境界，就隨著一片片精心磨製的玻璃鏡片，向科學家敞開了偉大的航道。

然而，到了十九世紀後期，科學家開始察覺到：顯微鏡似乎無法隨著技術的進展，而使倍率不斷地放大。

Ernst Abbe 發現，這是由於光的波動性造成的干涉與繞射，導致顯微鏡所能得到的最小解析度，僅能是二分之一個用來觀測的光的波長。例如，如果利用波長是 500 奈米的黃光來觀測，所能得到的解析度就僅能有 250 奈米，雖還能看到細胞與細菌，但卻無法看清楚細胞內各胞器的樣貌。這一個波長的限制，也就是所謂的「繞射極限」。

為了突破繞射極限的阻礙，各種截然不同的思維與原理，催生了不依靠「可見光」來觀測微觀世界的顯微術，包含：利用觀測「電子」來顯示物體內結構、或表面樣貌的電子顯微鏡；利用原子間「凡得瓦力」的作用，來呈現物質表面樣貌的原子力探針顯微鏡；或利用近場光學的方式，將光源與樣品接近到只有數十個奈米，使距離拉遠時，光學的干涉與繞射現象無法顯現出來。

但多數相關觀測技術，都需在相當限制的條件，例如真空環境、極薄的樣品切片等才得以進行，對於活體生物的觀察仍受到諸多限制。

直至近二十年來，各種「螢光顯微術」的發展，使觀測微觀活體生物世界，有了嶄新的研究方式。

由於生物細胞的胞器或生物分子等，並不盡然有顯著的顏色差異，因此不能單純僅依靠可見光與倍率放大來觀察；因此，螢光顯微術的核心原理是將外加的「螢光分子」，附著或接合在指定的生物分子上，如特定的蛋白質或特定的脂質等。由於這些特定的生物分子的分布，會與生物細胞內的結構有關，所以藉由觀察螢光的分布，我們就能了解生物細胞的微觀結構。

2014 年，由 Eric Betzig、Stefan W. Hell 和 William Esco Moerner 等人榮獲的諾貝爾化學獎，其重要性就是利用了螢光分子的化學特性，繞過了物理上繞射極限的阻礙，而達到超高解析度的生物影像。

如何看得小又快、久又深

但是，儘管有超高解析度的影像，並不盡然能表現出活體生物裡的動態樣貌。現有螢光技術中，常利用汞燈與雷射來激發螢光分子，但這些激發的能量，往往使螢光能顯現的時間非常短，激發光的能量也會對生物分子造成傷害，也就是所謂的「光毒性」。

然而，若能夠延長觀測的時間與增加激發能量，則又可以觀測到活體生物的動態表現、與更細緻的現象；此外，多數超高解析度的顯微技術，都侷限在空間解析度的強化，而無法看到活體生物的立體結構與變化。

這些面向導致螢光顯微術的發展，總是在這四個維度之中拉鋸取捨：看得小（空間解析度）、看得快（時間解析度）、看得久（光毒性）與看得深（影像深度）。

為了實踐活體生物分子的螢光顯微觀測，中研院陳壁彰助研究員師承 Eric Betzig ，與團隊研發出「晶格層光顯微術」，讓光源只精準地照射到生物樣品中所要觀察的焦平面上，這樣的照明方式，可以減少不必要的照明以減少光毒性，又因只照明到待觀測的切面上，而能有效減少背景雜光。

如下圖，傳統的螢光顯微術中，照明的光源是與觀測視角同向的寬場光源 （widefield），使得觀測樣本整體都接受到激發光的能量，所要觀測的焦平面上下範圍，也因會被光源照射到，而產生背景雜光影響觀測品質。

為了解決寬場光源這樣過度照明的缺點，另一種「共軛焦顯微術」是利用針孔 （pin-hole），讓焦平面上的光源僅聚焦在極小的區域，但極小的焦平面上下的區域，仍然會被光照到而產生雜光。

如下圖，另一種傳統平面層光照明的方式，則是將照明的方向與物鏡觀測的方向垂直（正交），使被照明的區域可以籠罩待觀測的焦平面，但這樣的照明區塊仍然太厚。

對於以上的問題，利用「貝索層光照明」的方式，可以有效地改善。因為貝索光束能在焦平面上形成一條寬度僅有 0.5 ????m 的光束，使照明的光源僅照射到待觀察的焦平面上，讓影像擁有極佳的光學切面效果；再利用與光束垂直的觀測物鏡，以寬場成像的方式收集螢光。因此，只要在樣本中移動貝索光束，就能逐條觀測出待測樣品的微觀樣貌。

用液晶螢幕圖形，製造出數百條層光

但是對於活體生物來說，僅依賴一條貝索層光掃描，仍無法精準且即時地觀測到生物體內的動態現象。因此，陳壁彰團隊應用了「構造化照明顯微術」（Structured Illumination Microscopy, SIM）的思維，先利用一個二維的光學晶格，來侷限光的延展方向，而輸出一層光；再利用自行開發的「空間光調變器」（Spatial Light Modulator, SLM），控制晶格紋路的呈現圖形。

空間光調變器，是一個由程式控制的液晶螢幕，螢幕上顯示了由理論計算出來的相位圖案，當入射的雷射光打到這個螢幕上的圖案時，如同透過一個光柵，使雷射光產生繞射、生成數百條的層光。利用數百條貝索層光同時掃描樣品時，僅需要「抖動」一下樣品，就能完成一次完整的掃瞄。

此外，由於可利用程式控制液晶螢幕上的相位圖案，因此研究者不會像傳統光學實驗一般，被所能取得的光柵元件特性侷限，而能精細且多樣化地微調出理想的層光狀況。

比起使用「單一貝索層光」來逐行掃描，陳壁彰團隊的方法不僅能維持良好的空間解析度，更因「數百條貝索層光」能快速完成掃描樣品的特性，而讓觀測結果有良好的時間解析度。再者，也能因精準地使用較低能量的光束，而維持低光毒性，來對活體樣本（例如細胞）進行長時間的追蹤觀測。

為活細胞拍微影像

晶格層光顯微鏡「良好時空解析度」與「低光毒性」的特性，可以讓研究者長時間觀測微觀生物世界的動態現象，例如：特別針對追蹤細胞內單分子的動態，來理解生物體內某些反應機制；或如下方影片動態，利用每秒一次的頻率完整掃描細胞，錄製長達十分鐘的影像，從而觀察到細胞分裂的完整流程與細節。

晶格層光顯微鏡的問世，引起眾多生物實驗室的高度興趣，特別是陳壁彰博士後時期的老師 Eric Betzig 非常強調顯微鏡的開發，一定要有生物學的「應用」！

因此，當晶格層光顯微鏡的第一版建置完成後，當時 Eric Betzig 特別要求陳壁彰租車開了 10 多個小時，將顯微鏡整組打包、載到一個研究烏賊神經網路的暑期工作營隊中，將晶格層光顯微鏡介紹給其他研究社群，並陸續在一年內與 37 個不同生物實驗室合作，觀測了各式各樣的生物樣本。除了能快速累積實驗資料以改善顯微鏡，也開啟廣泛接觸到不同研究主題的契機。

目前，晶格層光顯微鏡已從它眾多的觀測成果，被驗證為觀測活體生物的利器。然而晶格層光顯微鏡在面對深度較深的樣品時，仍會因為樣品本身的像差，而影響成像能力。且生物體中仍有太多不透明物質，會嚴重阻礙活體生物的觀察。

2014 年回到臺灣後，陳壁彰在中研院擁有自己的實驗室，陳壁彰認為，未來的研究方向，除了引進在天文觀測中，用以抵銷大氣影響的自適應光學 （adaptive optics） 概念以外，也須開發出對應的樣品製備方式，例如利用化學方法將脂質替換掉，使樣品透明化以便於顯微觀測。

相較於多數生物學界慣行的研究方法，「活體生物顯微術」的概念仍相當新穎，其中對於活體的定義、樣品的製備方式、與之對應的研究方法設計，都尚有研發與推廣的空間。但無庸置疑的是，晶格層光顯微鏡的問世，已為觀測微觀世界的生命律動，灑下了百道一窺堂奧的洞察之光。

延伸閱讀

• 陳壁彰的個人網頁
• Chen, B. C., Legant, W. R., Wang, K., Shao, L., Milkie, D. E., Davidson, M. W., … & English, B. P. (2014). Lattice light-sheet microscopy: imaging molecules to embryos at high spatiotemporal resolution. Science, 346(6208), 1257998.
• Schermelleh, L., Heintzmann, R., & Leonhardt, H. (2010). A guide to super-resolution fluorescence microscopy. The Journal of cell biology, 190(2), 165-175.
• 國家地理報導：〈觀察鮮活生物細胞的重大革新：「晶格層光顯微術」〉
• 今週刊報導：〈他拍活細胞微電影 讓諾貝爾得主說讚〉

本著作由研之有物製作，原文為《灑下百道層光，一窺微觀世界的生命律動──晶格層光顯微鏡》以創用CC 姓名標示–非商業性–禁止改作 4.0 國際 授權條款釋出。

本文轉載自中央研究院研之有物，泛科學為宣傳推廣執行單位

本文轉載自顯微觀點

「我開始拍攝美麗的影像是出於興趣，因為我喜歡神經科學圖像藝術性的一面。」

史蒂芬妮．希爾思（Stephanie Shiers）是美國德州達拉斯大學的認知神經科學家，她拍攝的顯微鏡影像曾被選作多本期刊的封面，包括《神經科學雜誌》 (The Journal of Neuroscience)、《科學轉化醫學》 (Science Translational Medicine)等。要怎麼做才能讓自己拍攝的作品登上期刊封面呢？

希爾思在 2019 年取得認知和神經科學博士學位，目前從事疼痛研究，以移植捐贈者的神經組織探索慢性疼痛的臨床前機制和治療方法。

最驕傲的時刻——影像獲選期刊封面

希爾思攻讀博士期間，當第一篇論文獲得刊登且拍攝的照片一同被選為封面發表時，是她最引以為傲的時刻。她表示，第一篇論文被發表本身已經很令人興奮，當時並未預期會獲選封面，「因為我只是基於我對神經科學藝術的熱愛，而拍攝漂亮的圖片」。

事實上，論文中所有影像都使用 40 倍物鏡拍攝，但她後來決定使用 100 倍物鏡拍攝，以捕捉一些漂亮的影像，加以觀察。

「我能看到所有的樹突和軸突初始段，這看起來令人震撼！」當希爾思與她的指導教授分享時，教授鼓勵她投稿期刊封面，同時提交論文。

希爾思表示，在攻讀博士學位時，面對周遭的同行都非常專業，自己曾感到無所適從。然而，當成功的數據和封面影像出現時，過去辛勤的工作和壓力都值得了。

歷經徬徨　受科學魔法吸引踏上研究路

對於自己選擇踏入神經科學研究，並繼續攻讀博士、成為科學家，希爾思坦承自己也曾經歷徬徨。「因為不知道自己想做什麼」，希爾思大學時曾選了三個主修、一個副修。

原想攻讀醫學院的希爾思，在接受緊急救護技術（EMT）訓練時，意識到自己不想當醫師。因此她又選了神經科學和歷史專業，因為她自認可能喜歡人文學科、可能想成為律師。

直到完成學士學位後希爾思仍不清楚自己的職涯方向。但當她加入校內實驗室時，發現自己「真的很喜歡」，進而申請進入加州大學戴維斯分校的 NeuroMab 研究機構（UC Davis/NIH NeuroMab facility），從事免疫組織化學的工作。

在這份工作中，希爾思研究進行免疫組織化學染色、抗體驗證，在顯微鏡下觀察「肉眼」看不見的東西。這時她意識到「科學是最我們所擁有，最接近魔法的東西」，也因此確認了職業道路——走上學術研究之路。

而現在對希爾思來說，最難忘的時刻莫過於帶領在實驗室掙扎的學生領略科學的奇妙。

曾經有一名學生未受太多訓練，因此希爾思帶著她完成染色工作、教她操作共軛焦顯微鏡；而當學生第一次看到顯微鏡下的影像時，露出驚訝的表情。 「看到別人也能體驗到科學的神奇，真是太好了！」希爾思這麼說道。

超敏通道

圖像顯示小鼠背根神經節表現瞬態受體蛋白 5 （TRPC5，紅色）編碼瞬時受體電位規範 5（TRPC5，紅色）、抑鈣基因相關胜肽（CGRP，綠色）、P2X3 受體（藍色）和神經絲蛋白 200（青色）的基因。

希爾思為〈Transient Receptor Potential Canonical 5 Mediates Inflammatory Mechanical and Spontaneous Pain in Mice.〉的共同作者。

本篇論文主要探討，多種原因引起疼痛超敏反應，其中 TRPC5 的活化增加了囓齒動物對疼痛的敏感性，而 TRPC5 通道也在人類感覺神經元中表現，因此研究認為 TRPC5 抑制劑可能可有效減輕患者的疼痛超敏反應。

拍科學藝術照　封面也可以很抽象

對於如何拍出「封面等級」的科學藝術照，希爾思也給出幾點建議。首先，她強調擁有適合的儀器至關重要，以降低信噪比和提升影像品質。

此外，研究者必須接受更多基礎訓練。她表示，過去自己雖操作過很多次顯微鏡，但主要使用明視野照明觀察。直到開始博士課程後學習神經解剖學、蛋白質定位等知識，使用免疫螢光染色最適當的卻是使用暗視野照明。因此持續接受培訓，了解如何正確使用顯微鏡也是非常重要的。

希爾思也建議，在實驗數據收集階段，就可預先規劃影像拍攝；一邊構思論文中需要使用的圖像和材料，如果材料和研究內容一致，就當場拍攝解析度更高的影像。

她也鼓勵研究者不斷嘗試新事物，例如使用不同染劑（明視野病理染色劑、鈣染色劑等）與顯微鏡搭配，將更容易拍攝出引人注目的影像。

希爾思鼓勵研究者盡可能地投稿封面影像，並強調封面不必與數據收集所用的影像完全相同；甚至許多期刊封面的圖片可以是抽象的、不一定要和照片一樣真實。

物種特異性表達

以原位雜合技術（in situ hybridization，左）和空間轉錄（Spatial Transcriptomics，右）並置的人類背根神經節，用於描述感覺神經元轉錄譜的特徵。

痛覺受器是專門的感覺神經元，存在於背根神經節（DRG）和三叉神經節中，對生成最終疼痛感知的神經元信號至關重要。

希爾思為〈Spatial transcriptomics of dorsal root ganglia identifies molecular signatures of human nociceptors.〉的第二作者。

本篇研究試圖為人類疼痛受器生成等效訊息，利用空間轉錄數據識別痛覺受器的轉錄組特徵，並藉以識別物種間差異和潛在的藥物靶點。

圖像為患有神經性疼痛的小鼠內側前額皮質神經元，紅色為 PV 陽性細胞小白蛋白陽性中間神經元（紅色）與軸突初始段標記（Ankyrin-G，綠色）和核標記（DAPI，藍色）的共同標記。

希爾思為〈Neuropathic Pain Creates an Enduring Prefrontal Cortex Dysfunction Corrected by the Type II Diabetic Drug Metformin But Not by Gabapentin〉的第一作者。

認知障礙是神經性疼痛的共病。本篇研究使用原治療糖尿病的藥物二甲雙胍，治療神經疼痛 7 天後出現逆轉，包括功能和解剖學出現變化，顯示該藥物或可老藥新用於治療神經性疼痛及其認知合併症。

參考資料

1. https://www.olympus-lifescience.com/en/discovery/behind-the-lens-dr-stephanie-shiers-creates-cover-worthy-neuroscience-art/
2. Sadler, Katelyn E et al. “Transient receptor potential canonical 5 mediates inflammatory mechanical and spontaneous pain in mice.” Science translational medicine vol. 13,595 (2021).
3. Tavares-Ferreira, Diana et al. “Spatial transcriptomics of dorsal root ganglia identifies molecular signatures of human nociceptors.” Science translational medicine vol. 14,632 (2022).
4. Shiers, Stephanie et al. “Neuropathic Pain Creates an Enduring Prefrontal Cortex Dysfunction Corrected by the Type II Diabetic Drug Metformin But Not by Gabapentin.” The Journal of neuroscience : the official journal of the Society for Neuroscience vol. 38,33 (2018).

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