粒線體一定是母系遺傳？爸爸偶爾也是有戲份的！

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

恢復初始體重與延長健康壽命

身體的能量大多由細胞裡的能量工廠產生，也就是粒線體。這種能量以 ATP 的形式存在，用來驅動體內種種的生物過程，維持新陳代謝。攝取果糖後，身體會產生尿酸，對能量工廠造成氧化壓力，導致 ATP 產量減少，最後果糖所含的熱量會以脂肪和肝醣的形式儲存在體內。這個過程能幫助我們儲備能量，以因應食物不足的狀況。

生存開關活化所產生的氧化壓力，可能對細胞內的能量工廠和身體其他部位造成損害。在自然界中，這種氧化壓力通常為時短暫，能量工廠很快就會恢復正常運作。相對之下，現代人體內的生存開關卻是全年無休、火力全開。原本是為了生存而暫時抑制粒線體的能量產生，沒想到卻變成一種永久的枷鎖，並帶來嚴重的後果。

長期暴露在慢性氧化壓力中，會使能量工廠的結構發生變化。粒線體會變小，功能下降。即使在生存開關並未活化的狀況下，粒線體產生的能量也不復以往。這等於重新設定了新陳代謝的基礎值，降低能量的產生和使用，隨之而來的便是體重增加。因為身體現在認定減重前的體重才是正常，所以將體重減輕視為生存威脅，於是調整新陳代謝速率做為因應。這時，你的新陳代謝就成為你的敵人！

生存開關長期處於活化狀態，不只會影響體重和能量。現在更有證據指出，慢性或反覆出現氧化壓力，也會導致人體老化，於是皮膚出現皺紋，內臟器官緩慢磨損。所有的食物攝取，多少都會對能量工廠造成氧化壓力（第一章曾說過，減少熱量攝取可能延長壽命，原因可能正是在此）。然而，與其他營養相比，攝取果糖對粒線體造成的氧化壓力要大得多。

在我看來，若能在粒線體受到永久損傷之前，及早對肥胖症展開治療，效果最好。的確，我個人的經驗是，兒童和青少年的肥胖症比較容易治療，只需要改變飲食，減少攝取會活化生存開關的食物，因為年輕人仍然擁有大量功能正常的粒線體。相較之下，要治療肥胖症的長期患者挑戰就高得多，因為他們的能量工廠長期承受慢性的氧化壓力。然而，任務仍然可能達成，關鍵在於恢復粒線體。

要治療肥胖症，就得增加粒線體的產能

我們被「鎖定」在高體重和低能量的狀態，這聽來真是令人沮喪，但這種狀態並非不能改變，能量工廠是可復原的。基本上有兩大方法，首先，盡量減少對能量工廠的損害，讓它們有時間自然恢復。這種方法主要著重在中止生存開關持續活化。其次是積極修復能量工廠，甚或是增加生產粒線體，以彌補失去的數量。

在討論如何達成這兩項目標之前，我想先提供簡單的方法，讓你評估自己能量工廠的健康狀況：觀察自己的自然步態，也就是平時的行走速度。你可以記錄自己繞行附近一個街區的時間，同時佩戴計步器計算步數，然後算出每秒行走的步數和距離。另一種方法更簡單，只要記錄繞行街區的時間，將現在的時間與之後的時間進行比較，就能判斷粒線體的健康狀況是否改變。重點在於測量時要採行自然步態；換句話說，行走時請勿故意加快腳步。正常的步行速度約為每秒 1.2 公尺，但每秒 0.6 至 1.8 公尺都算正常範圍。我建議把目標設定為每秒 1.2 公尺以上。長期超重的人步行速度通常較慢，平均約為每秒 0.9 公尺。

研究顯示，自然步行速度與粒線體的品質呈現正相關，步行速度較快的人壽命較長，整體健康狀況也較好。步行速度減慢可能是因為骨骼肌疲勞增加，或 ATP 濃度低。值得注意的是，年輕超重者的步行速度往往與其他年輕人相似，但隨著年齡增長，超重者和正常體重者之間的步行速度差異會愈來愈大。

我鼓勵你去散步，評估你的自然步行節奏。這可幫助你深入了解減肥和維持體重的難易程度，不僅如此，長期監控自己的自然步行速度，還有助於評估體重控制的整體進展。

——本文摘自《大自然就是要你胖！》，2024 年 06 月，天下文化出版，未經同意請勿轉載。

愛犬慘死，兇手逍遙法外。縱然不是每個人都如電影《捍衛任務》的 Johon Wick，身懷絕技，謀求私刑正義；^[1]透過科學管道，至少可以討個答案，獲得心靈平靜。義大利某隻母的傑克羅素㹴（Jack Russell Terrier），橫屍寵物旅館的院子，得年 8 歲。犬舍的網子破裂，有向內拉扯的痕跡。寵物旅館老闆養的3隻荷花瓦特犬（Hovawart），嫌疑重大；然而事後到場的獸醫，卻認為野生狐狸或海狸才是罪魁禍首。傑克羅素㹴的主人心有不甘，遂找上波隆那的一所動物疾病預防研究機構（L’Istituto Zooprofilattico Sperimentale della Lombardia e dell’Emilia-Romagna）。^[2]

解剖狗屍

這隻傑克羅素㹴死後，在日均溫 7 °C 的環境，被擱置 18 到 20 個鐘頭。接著於 − 18 °C 的冰庫裡，凍了 1 個月，才被研究機構拖出來驗屍。從外觀看來，牠生前的健康狀況良好。不過，毛皮沾血，且有 14 道 7 至 10 公厘，略呈橢圓，邊緣清楚的咬傷，分佈於頸、肩、胸、肋弓、大腿（照片）和鼠蹊。另外，腰部還有個 10 公分長，2.5 公分寬的大傷口。剝掉狗皮後，可見創傷頗深：左邊頸、胸的肌肉浸潤於血中；胸腔與腹腔內，也有輕微出血；肋間肌、肋膜及腹壁穿孔；並有一根肋骨骨折。綜合以上，牠顯然死於咬傷穿透胸部，^[2]使空氣在肋膜腔中累積而壓迫肺臟，^[3]所導致的氣胸（pneumothorax）。^[2]那麼究竟是什麼動物如此殘暴？

nDNA vs. mtDNA

兇手遺留在死者身上的 DNA，是指認身份的好線索。^[2]細胞中的細胞核（nucleus）和粒線體（mitochondria）都含有 DNA，^[4]分別簡稱為 nDNA 與 mtDNA，兩者並不相同。以人類為例，前者包含從雙親得來的 2 至 3 萬個基因；後者則有 37 個，主要遺傳自母親。^[5]分析 nDNA 的短縱列重複序列（short tandem repeat；STR），也就是一些鑑別度高的小片段；^[4]或是單核苷酸多型性（single nucleotide polymorphism；SNP），即DNA序列中單一鹼基的變異，^[6]便能辨識個體。^[2]

以此案來說，最理想的作法，當然是從㹴犬身上的咬傷取樣，分析 nDNA，再比對兇嫌的樣本。可惜屍體於運送的過程中，大概已經受到汙染，驗了也未必準確。再加上寵物旅館的老闆，絕不可能讓3隻荷花瓦特犬配合調查，這個辦案方向根本毫無希望。^[2]

好在天無絕人之路，數根 5 到 10 公分不等，顏色有深有淺的毛髮，不僅卡在死者的牙縫裡（照片），還纏於腳掌上。它們出現的位置奇怪，長得又跟梗犬的不同，或許正是來自兇手。儘管鑑識採集的毛髮時常不帶毛囊，^[2]而髮幹的 nDNA 含量又極低，不過會有相當充足的 mtDNA，^[7]可以辨識物種。於是，鑑識人員挑了最長又最完整的 4 根送驗。^[2]

狼 vs. 犬

毛髮 mtDNA 分析的結果，顯示其來源非狼即犬，才不是獸醫瞎說的狐狸或海狸。如果進一步由傷口位置，回推攻擊方式，嫌疑範圍又會縮得更小：^[2]

狼（Canis lupus）作為掠食者，攻擊講求效率。最好不太耗費能量，便獵得豐美肉食。特別是遇到傑克羅素㹴，這種小型犬的時候，會朝頸部直接咬死，然後狼吞虎嚥。此外，該寵物旅館附近，沒有狼出沒。^[2]

相對地，狗（Canis lupus familiaris）打起架來，才會全身從頭到尾胡亂咬。好不容易把對方搞癱了，卻放著全屍一口沒吃。因此，本案的兇手應該是中、大型犬，而且當時有機會與死者接觸的，唯有那 3 隻毛髮長度和顏色，與證物完全吻合的荷花瓦特犬。^[2]

身後貢獻

鑑識團隊完成狗主人託付的任務後，撰文介紹將 mtDNA 的細胞色素 b 基因（cytochrome b gene），放大並定序，最後確認物種的細節。^[2]雖然不曉得他們的努力，是否有助司法公道，但是好歹已為學術研究貢獻心力。天下蒼生多少默默無聞，死後被立碑著傳的又有幾個？一隻備受寵愛的傑克羅素㹴，能榮登學術期刊，也算不枉此生。

參考資料

1. ‘John Wick’. IMDb. (Accessed on 02 AUG 2023)
2. Roccaro M, Bini C, Fais P, et al. (2021) ‘Who killed my dog? Use of forensic genetics to investigate an enigmatic case’. International Journal of Legal Medicine, 135, 387–392.
3. McKnight CL, Burns B. (15 FEB 2023) ‘Pneumothorax’. In: StatPearls. Treasure Island (FL): StatPearls Publishing.
4. Department of Emergency Services and Public Protection. ‘Nuclear DNA’. U.S. Connecticut’s Official State Website. (Accessed on 01 AUG 2023)
5. Storen R, Smith E. (11 JUN 2021) ‘Mitochondrial donation in Australia.’ FlagPost by Parliament of Australia.
6. Gunter C. (01 AUG 2023) ‘Single Nucleotide Polymorphisms (SNPs)’. U.S. National Human Genome Research Institute.
7. Tridico SR, Koch S, Michaud A, et al. (2014) ‘Interpreting biological degradative processes acting on mammalian hair in the living and the dead: which ones are taphonomic?’. Proceedings of the Royal Society B, 2812014175520141755.