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未來行動輔助裝置—超越人體極限的機器人外骨骼

科學月刊_96
・2012/04/30 ・6644字 ・閱讀時間約 13 分鐘 ・SR值 511 ・六年級

人類以直立方式行走已數百萬年且足跡遠至外太空,在體能上卻還是受到限制。

未來思考帽和機器人外骨骼可以讓人類跑得比獵豹快、跳得比袋鼠高且遠。

文 / 張力山

根據2011年2月刊登在Science期刊上的最新研究結果,人類的祖先「阿法南方古猿」(Australopithecus afarensis),在距今約320萬年前就已經開始以雙腿直立的方式在地面上行走,正式結束了在樹林間攀爬的樹居生活。從近期在衣索比亞出土的阿法南猿第四蹠骨(metatarsal bone,為腳掌中段部分與腳趾骨連接的長骨)足骨化石,科學家發現它的形狀和結構與現代人類的足弓類似;這不但是人類進化史上的一個重大發現,也結束了長達數十年對於人類到底從何時開始直立行走的爭論。

負責這項研究的美國密蘇里大學教授沃德(Carol V. Ward)表示,阿法南猿的足弓應該具備足夠的強度,能夠提供雙腳在蹬離地面時所需的推進力,同時也具備足夠的柔軟度,以吸收震動和來自地面的衝擊力;他們的腳已從便於抓握的結構,轉變為一種與現代人相似的、利於行走和奔跑的結構。

無法跨越的障礙—跑得慢、跳不高

從人類祖先開始直立行走到現在已經過數百萬年,雖然科技的發展已經帶領人類足跡深入極地、海底甚至遠至外太空,但是與許多動物相比,人類的體能卻還是相當程度地受到生理及構造上的限制。舉例來說,世界上跑得最快的人是目前25歲的牙買加短跑選手「閃電」波特(Usain Bolt),他在2009年於柏林舉辦的世界田徑錦標賽中,以100公尺9.58秒及200公尺19.19秒的成績,雙雙打破世界紀錄;無獨有偶,在同一年美國辛辛那提動物園的母獵豹莎拉(Sarah),雖然當時已經8 歲(相當於中年的年紀),但仍以100公尺6.13秒的速度,打破2 0 0 1年由南非雄性獵豹恩雅娜(Nyana)所保持的6.19秒紀錄,成為跑得最快的陸地動物,且足足比「閃電」波特快了將近3秒半。

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而垂直跳高的世界紀錄是由來自阿爾及利亞,身高178公分的賈尼(Kadour Ziani)所創下。曾經為法國跳高冠軍,目前是法國花式灌籃團體Slam Nation 中的一員,賈尼垂直彈跳的高度可以達到56英吋,相當於142公分。不過比起袋鼠、美洲獅及羚羊,賈尼的紀錄卻是小巫見大巫;袋鼠最高可跳到4公尺高、13公尺遠,而且速度可達每小時56公里。

克服生理限制—跑得更快、跳得更遠

人類為了跨越或克服本身生理及體能的限制,於是便想盡辦法利用外在的事物或動力來增強本身的體力及耐力,因此促成了輔助器具或裝置的發明。根據我國輔具分類國家標準「CNS 15390」的定義,輔具是指「特別生產或一般用於預防、補償、監測、減輕或緩和機能損傷、活動限制和參與侷限的任何產品,包括裝置、設備、儀器、技術和軟體」。不過輔具並不僅限於提供給障礙者所使用的義肢或是助聽器,廣義的輔具也包括一般人所使用的產品或設備,像是平板電腦、賽格威自動平衡電動移行機(Segway)以及任天堂Wii;在輔具分類上平板電腦是屬於溝通與資訊類輔具,而賽格威則是屬於個人行動類輔具。

「內政部多功能輔具資源整合推廣中心」陳列的多款矯具類輔具。

電影《鋼鐵人》的盔甲服以及《阿凡達》中反派傭兵所駕乘的巨型A M P 裝甲(Amplified Mobility Platform suit),則是屬於矯具類輔具;而他們又被稱為動力「外骨骼」(powered exoskeleton)系統或動力服(Power Suit),因為它是效法昆蟲及甲殼動物,如獨角仙和螃蟹的外骨骼。有別於如脊椎動物等的內骨骼動物,外骨骼動物發展出包覆在身體外圍的骨骼系統,用來支撐與保護身體組織及器官;加上外骨骼的部分結構附著於肌肉,由於富含幾丁質,因此也同時增強了這些動物的體能,像獨角仙就能抬起相當於它體重850倍的物體。在未來,人類可以藉由「外骨骼」或動力服等行動輔助裝置,讓警察、軍人、救難人員,甚至是一般人可以跑得比獵豹快,跳得比袋鼠更高、更遠,抬起比自己重10 幾倍的東西,且連續走上一整天也不會覺得累。

具有軍事用途的美國外骨骼系統

動力「外骨骼」系統或動力服是指穿在人身上,類似外骨骼的負重結構和動力系統,藉由提供附加的額外能量,來配合肢體的動作並協助動作的產生,以提升體能。

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第一代外骨骼系統—硬頂人

全世界第一個外骨骼動力服是由奇異公司(GE)與美國軍方在1960年代所共同發明的,取名為「硬頂人」(Hardiman)。硬頂人本身重680公斤,包含28個關節及2個可用來抓取的手臂;因為穿著這套裝備時舉起150 公斤的物體就像舉起6 公斤的物體一樣輕鬆,而且最高可抬起680公斤的重物,所以軍方稱它為「人類表現增強系統」。後來因為硬頂人本身太過笨重,在執行動作時的穩定性太差,加上過於耗電,因此最終只停留在實驗階段而沒有繼續發展下去。

有了硬頂人的經驗,美國軍方之後便致力於其它動力行動輔助裝置的發展。2000年開始,美國國防部先進研究計畫總署(DARPA)也開始資助類似裝置的研究和發展,目的就是為了讓士兵可以背負幾百磅的軍用品而不感覺到重,連續行走多日而不感覺到累,而且抬得動通常必須好幾個人才能扛得起來的武器。

戰場上的幫手—浩克

全球軍火製造業龍頭——美國洛克希德.馬丁公司(Lockheed Martin),與加州大學柏克萊分校合作研發出的人類負重外骨骼系統「浩克」(HULC),是目前第三代的動力「外骨骼」系統。它不但可以降低行走時的耗氧量達15%,同時也可以提供像盔甲般的保護。浩克的誕生是為了幫助士兵在戰場上能夠長時間身負重達200磅(相當於91公斤)的重物卻不會有沈重感,且同時能夠保持時速10英里(相當於16公里)的行進速度。

浩克本身雖然重24公斤,卻很容易穿脫,通常只需花30秒就可以脫下;因為它本身用的是電池的電力,不需要外接電源線,所以可以穿著它奔跑、跳躍、匍匐爬行、甚至做蹲跪的動作而不受限制。浩克所附帶的鋰電池可以在正常行走速度下持續用上1小時,而目前正在進行測試的燃料電池將可以把電池的壽命延長至72小時。浩克預計在2014年量產,預定售價為2萬5000美元(約76萬台幣)。

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鋼鐵人再進化— XOS 2

美國雷神公司所製造的第二代動力「外骨骼」系統XOS 2 ,被美國時代雜誌列為 2010 年的50 大發明之一。

浩克的主要競爭對手是由世界第六大軍火商——美國雷神公司(Raytheon Sarcos)所製造的第二代動力「外骨骼」系統XOS 2,它的原創者是猶他大學的雅各布森(Steve Jacobsen)博士。XOS是美國國防部先進研究計畫總署為了創造出未來的「超人士兵」,而提供了1000 萬美元的軍事研究預算,經過7年秘密研發出來的;它代表了機械外骨骼領域最尖端的技術,因此被美國時代雜誌列為2010年的50大發明之一。

相較於第一代的XOS,XOS 2更輕(雖然重量有68 公斤)、更快且更有力;不但如此,它的電力消耗只有不到XOS的一半。雖然沒有裝上像「鋼鐵人」腳上的火箭靴,但XOS 2是敏捷並且強而有力的;利用附在肌肉上的感測器,可以毫不延遲地反應並配合身體的動作,輸出強大的力量。當穿上XOS 2時,舉起200磅的重物就好像在舉20 磅的東西,並且連續舉個500次都沒問題;穿著它可以輕易打穿3英吋(約7.6公分)厚的木板,而且要小心揮舞XOS 2的金屬拳頭,一不小心可能就會穿透目標!

戰場上的幫手—浩克,它可幫助士兵長時間身負重達91公斤的重物,且同時能夠 保持時速16 公里的行進速度。

雖然速度快、力量大,但是目前XOS 2有一個重大缺陷,就是因為耗電量高,必須依靠外接電源線來提供所需的電力,所以能夠使用的場所就被限制住,而不能像浩克一樣可以穿著到處跑。雷神公司表示因為他們覺得鋰電池會有爆炸的危險,所以XOS 2的電力供應目前還是依靠外接電纜,不過相信在5~10年內這個問題應該就可以獲得解決。未來第三代XOS 3將會製成機械盔甲系統,由模組化鋁合金或複合材料製成,且遮蔽現有露出外面的液壓管路,因此可以阻絕沙塵與雨水。

讓生活更便利的日本外骨骼系統

日本在「外骨骼」動力輔助裝置的研發工作也投注了很多心力,而且在進展上並沒有比美國落後;只不過日本的研發較著重於生活及日常活動上的實際應用,而不是軍事用途。

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醫療助手— HAL

日本Cyberdyne公司的創立者——筑波大學(University of Tsukuba)山海嘉之(Yoshiyuki Sankai)教授,花費二十多年所研發的外骨骼動力服H A L (H y b r i d Assistive Limb),目前已經進入第五代,當初它的設計主要是針對照顧病患的看護及醫院護理人員,增進他們的力量,以減輕照顧病人的負擔;另一方面,就是希望針對行動困難的人提供幫助。因此HAL 主要被用來輔助日常活動,如從椅子上站起、行走、上下樓梯以及抬重物等動作。在未來,希望HAL 可以支援工廠內較吃重的工作,或是在災難現場協助救援工作的進行。

第五代的HAL-5本身重23公斤,能增加使用者10倍的力量;利用充電電池產生動能,在充滿電的狀況下可連續使用2小時40分鐘。HAL外骨骼動力服的控制系統有2種,一種是利用肌電訊號作偵測的「意志控制系統」(Cybernic Voluntary Control System),另一種則是機器人「自動控制系統」(Robotic Autonomous Control System);HAL是目前世界上第一個同時採用混合控制系統(Hybrid Control System)的「外骨骼」動力輔助裝置。

走路輔助裝置—機器人腿

日本的汽車製造大廠本田(Honda)公司,在2008年推出了一款可以輔助行走及上下樓梯的「機器人腿」(Walking AssistDevice),它除了可以幫助支撐身體,還可以減少體能消耗及降低疲勞,可用於汽車裝配生產線上,幫助裝配技師維持長時間的半蹲姿勢,以減緩膝蓋的老化;而對於長時間久站的工作者而言,它也是減少雙腳遭受職業傷害的好幫手。機器人腿還可以在觀光及遊覽時使用,因為它的特點是能夠控制走路時跨步的頻率以及距離(走路的快慢和步伐大小)。

日本Cyberdyne 的外骨骼動力服HAL

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日本Cyberdyne公司研發的外骨骼動力服HAL,能增加使用者10倍的力量, 在充滿電的狀況下可連續使用2 小時40 分鐘。

第二代的機器人腿體積小,易操作,整個輔助裝置重6.5公斤,使用充電式鋰電池可連續使用2小時;使用時只需將機器人腿上的鞋子穿上,再坐上如腳踏車的座墊即可使用。相較於第一代的陽春版,第二代的機器人腿能更有效及精準地協助分散雙腿肌肉與膝蓋在行進間的壓力,甚至還能透過機器人腿的幫忙,矯正不正確的站姿。雖然對虛弱老人而言,機器人腿仍顯得有些過重,但已投入12年研究心血的本田公司表示,希望在不久的將來能將它改良,使它更輕和更容易穿用。

除了Cyberdyne HAL和本田公司所研發的機器人腿,日本在動力行動輔助裝置的成就還包括動力輔助服(Power Assist Suit);其中包括東京農工大學(Tokyo University of Agriculture and Technology)遠山茂樹(Shigeki Toyama)教授所發明的農耕機器人服(agriculture robot suit),以及神奈川理工學院為照護人員所研製的動力輔助服。

農耕機器人服

遠山茂樹教授有感於目前日本有超過三分之二的農夫為超過65歲的老年人,為了提升他們的體能及協助他們完成較困難的農事(如拔蘿蔔)而有此發明。農耕機器人服本身重30公斤,在它的金屬與塑膠材質的外殼上有8個電動馬達,可增強穿戴者四肢的力量,減輕他們體力上的負擔達62%;也有能夠偵測動作的感測器,還可透過聲音辨識系統回應指令。農耕機器人服預計於今年(2012年)上市,預定售價為1萬1000美元(約33 萬5千元台幣)。

動力輔助服

神奈川理工學院所研製的動力輔助服可使穿戴者的力量增加0.5至1倍,它利用肌肉壓力感測器分析穿戴者的運動狀況,通過複雜的氣壓傳動裝置增加人的力量。

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日本本田公司於2008年推出機器人腿, 可以輔助行走及上下樓梯。

事實上,這種裝置最初是為護士研製的,用來幫助他們照料體重較大或根本無法行走的病人,如讓他們輕鬆地自輪椅或床上抱起老人和病患。這套動力輔助服重30公斤,得花10分鐘穿上;目前只依訂購生產,主要顧客是養老院和醫院,但未來希望能普及到一般家庭。由於年輕人口不斷減少,日本將越來越仰賴類似的機器人輔助裝置從事醫院和養老院的基本照護工作。研究人員目前也著力於改善動力輔助服,希望在未來供年長者本身穿用,以提高他們的自主能力,而非仰賴照護者或子女。

外骨骼的能源

由於「外骨骼」系統或動力服,必須在室內及戶外跟隨穿戴者進行各種形式的活動或任務,因此有輕量化及長續航力的需求。目前所研發出的動力「外骨骼」系統,能源主要以電池為主,而且技術上算是相當成熟;但由於一般電池系統的充放電條件及能量密度受到限制,如果要長時間供應能源,電池的體積和重量必然會增加;因此目前採用電池為基礎的大部分系統,其重量、續航力與使用便利性仍有改善空間。

動力「外骨骼」系統所使用的其它能源方式還包括太陽能、石油以及人體動能。太陽能雖然是很環保的一種能源,只是目前價格較為昂貴,不過可以用來作為輔助電力的一種;石油是引擎裝置所使用的燃料,利用石油燃燒所產生的熱氣,來帶動引擎活塞活動,實際的例子有美國的「柏克萊下肢外骨骼」(BLEEX);人體動能,顧名思義就是把人體在運動時所產生的能量儲存起來,儲存的能源可以用來輔助下一次的活動。

外骨骼的驅動系統

外骨骼的運行需要驅動器來提供它本身移動時所需的機械動力;驅動器有一定的體積和重量,但是過大或過重的驅動器會妨礙到外骨骼的出力,所以必須要做些開發上的設計取捨,或開發出新的混合式能源系統。一般的液壓式驅動器,將幫浦所產生的壓力能轉換成機械能;雖然強而有力且震動小、動作滑順並精確性高,但他們的缺點是重量重、耗能較多而且有漏油之虞。

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氣壓式驅動器則是利用壓縮空氣的壓力能,產生直線或旋轉運動的傳動裝置;它的好處是空氣便於輸送、速度快且本身易於維修,但缺點是動作產生時的準確性較差,加上具有壓縮性、噪音大且出力較小。除了液壓式及氣壓式驅動器,電子式驅動器也被用於外骨骼系統,而電子式驅動器則為電子式伺服馬達系統的一部分。

一般來說,電子式的伺服馬達系統效能較高且能量較密集,不但體積較小且耗能很小。伺服馬達系統由馬達本體、驅動器及編碼器等三部分所組成,最大的特徵是採閉回路控制。驅動器的作用是接受脈波輸入,進行運算、訊號轉換後,驅動控制馬達運轉;並由編碼器檢知馬達的位置、速度等資訊,回授給驅動器進行比較,以確保控制準確。由於伺服馬達可以透過編碼器回授的位置與速度資訊,隨時檢測馬達的運轉狀態,所以可以達成精確的位置和速度控制。伺服馬達著重於輸出機械量的大小、性能的精度和工作的穩定性;因此,它具有轉速控制精確穩定、加速和減速反應快、動作迅速、小型質輕、輸出功率大(即功率密度高)、效率高等特點。

心想事成的思考帽

科學家預測在不久的將來,人類就可以利用人機界面技術BMI(Brain-machine Interface)的神經輔助裝置(neuroprosthetic device),靠著穿戴者的自主意志來控制「外骨骼」系統。「再次行走計劃」(The Walk Again Project)的跨國科學家們目前正在開發可以從大腦接收指令的外骨骼「神經輔助」裝置;他們在猴子的頭骨植入晶片及電極,將電子訊號輸入猴子大腦皮層,還「教導」猴子用意志(腦波活動)來移動及控制電腦螢幕上的游標。研究人員繼而測試患有嚴重巴金森病的病人,發現他們同樣能控制游標移動。

「再次行走計劃」的首席科學家,美國杜克大學(Duke University)神經科學教授尼可萊利斯(Miguel Nicolelis)表示,未來希望使用者在經過數週練習後,能夠使腦部與外骨骼系統完全融合,讓外骨骼成為身體的一部分。但他承認,有關的電極設計還需要改良,使每個植入大腦的晶片上裝的電極由數百個增加至數千個。「我們需要新一代的高密度電極,可以安全植入人腦,長期並即時記錄數以萬計的神經元電子訊息。」

2009年本田公司公布其全球首例人機界面技術,該技術不僅結合了腦波儀(EEG)和近紅外線光譜儀(Near Infrared Spectroscopy, NIRS),還採用了新一代的訊息篩選技術,因此不需要按鈕操作,僅靠人腦思考即可操控機器人(思考帽)。人類在思考時,腦部會產生微弱的電流,同時血流也會發生相應的變化,而BMI的原理就是在準確地測定和解析這些變化。

腦波儀可偵測大腦活動時頭皮表面產生的電流變化值,而NIRS可偵測大腦活動時腦內血流的變化值;新開發的BMI 技術結合腦波儀和NIRS的功能,能夠對這兩大類訊息進行統計和篩選,成功實現了對大腦活動的高精密識別。早先在2006 年推出的BMI技術,所使用的功能型核磁共振圖像裝置(fMRI)由於其體積較大,而且還會產生很強的磁場,因此使用環境受到很大的限制。新開發的測定裝置則使用較小型的腦波儀和NIRS,因此充分的提高了使用BMI的便利性。

展望未來

未來的外骨骼行動輔助裝置在材質上,應該極為貼身、並具有高強度、伸縮性佳、輕量、耐磨損等特質;在操控系統上,希望能結合局部肌電控制以及「思考帽」控制系統,並加上自動機器人控制系統;在動力來源上,希望能使用輕質量的奈米電池,並結合太陽能、人體動能等;最後還要擁有自動學習功能。而在動作的執行及表現上,希望能夠配合正常關節活動的方向及範圍,增加平順及流暢度而更接近人體自然的動作。

 

作者:張力山(陽明大學ICF 暨輔助科技研究中心)

原文發表於科學月刊第四十三卷第二期

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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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【2021 年搞笑諾貝爾:和平獎】光溜溜的下巴怕鐵拳?快把你的鬍子留好留滿!
Yiting_96
・2021/09/23 ・1790字 ・閱讀時間約 3 分鐘

要打架可以,但不要打臉啊啊啊!!!

試著在腦袋裡想像一下,打架的時候你第一個目標會先打哪裡呢?

過往研究顯示,男人與男人之間一言不合就開打的情況相當稀鬆平常,因此臉部掛彩什麼的都只是小事。而流行病學數據也告訴我們,男性因為打架導致臉部受傷的比例,比女性高出 68~92%(不是說好不打臉的嗎?)。

既然臉這麼重要,下頜骨(mandible)又是一個很容易在打架時骨折的區域,有沒有什麼方式可以妥善保護它?——或許你可以考慮像海格一樣留個濃~濃~的鬍子!

你有想過為什麼要留這麼濃密的鬍子嗎 (´・ω・`)? 圖/Pexels

怕痛嗎?要不要考慮留個鬍鬚?

自古以來,有鬍子的男性都被認為比較陽剛、有男人味,就像雄獅那頭帥氣的鬃毛一樣。以前,你可能只會覺得「這些人留鬍子是想耍帥吧?」,但在看完今年(2021)搞笑諾貝爾和平獎的得獎研究之後,你會知道這些鬍子可沒這麼簡單 ಠ_ಠ

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今年搞笑諾貝爾和平獎,由美國猶他大學(University of Utah)的研究者 Beseris、Naleway、Carrier 獲得,他們發現擁有濃密的鬍子除了讓你看起來男性氣質 +10%,還能讓你在實戰中防禦力 +30%!

想模擬濃密的鬍鬚?試試羊毛吧!

為了知道人類鬍子的防禦指數到底有多少,研究團隊首先以短纖維環氧樹脂化合物(short fiber epoxy composite)作為材料,建構出人類的骨頭模擬物。而後再用羊皮、羊毛模擬出人的皮膚、鬍子,並將這些模擬物分為三組:毛茸茸的毛、修剪過的毛、無毛,用以代表著有濃密鬍鬚、修剪過鬍鬚、拔除鬍鬚(furred, sheared, plucked)這三種狀態的人類男性。

在製作好毛茸茸這些模擬物後,我們還缺少一個最重要的東西:拳頭。而落錘重量衝擊試驗機(drop weight impact tester,型號為 Instron Dynatup 8250)就是研究團隊們用來代替拳頭的進行落錘衝擊實驗的完美物品。

我們的人工拳頭落錘重量衝擊試驗機與毛茸茸的樣品。圖上中文為作者加註。圖/參考資料 1

毛茸茸的毛,防禦力 +30% 的關鍵

在使用了落錘重量衝擊試驗機後,研究團隊發現相較於「修剪過的毛」或「無毛」這兩種樣本而言,「毛茸茸的毛」確實可以吸收更多重量衝擊,提供下方的骨骼模擬物較好的保護力。

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我們可以從圖 A 較為平緩的黑色曲線看出,當落錘掉下來時,「毛茸茸的毛」具有緩衝效果,衝擊力達到高峰耗費的時間長,吸收重量衝擊的效果較好,灰線也顯示這坨濃密的毛能吸收的能量比「修剪過的毛」、「無毛」兩組來得多。而圖 B、C 則告訴我們,若使用「修剪過的毛」、「無毛」樣本進行實驗,落錘釋放的力會在短時間內達到高峰,毛髮吸收的能量也沒有「毛茸茸的毛」來得多。

落錘重量衝擊試驗的數據圖表,三張圖分別代表毛茸茸的毛(A)、修剪過的毛(B)、無毛(C)這三組樣本;黑線為落錘掉下來的衝擊力,灰線則表示毛髮吸收的能量。圖/參考資料 1

鬍子防禦力有限,珍惜下頜骨才是上策

上述數據告訴我們,「毛茸茸的毛」能比另外兩組多吸收將近 30% 的能量,但這是否代表著我們留了濃密鬍子後,就能成為一個不怕痛的耐打高手嗎?事實可能並不盡然。

研究團隊表示,濃密的鬍鬚雖然能減少臉部皮膚、肌肉的傷害,也能保護臉部骨骼脆弱的區域免於骨折危機,但魔鬼藏在細節中——你的鬍鬚並不是羊毛啊!在本次研究中使用的羊皮、羊毛其實相當毛茸茸又厚實,即使能作為一個好的模擬物,但在缺乏人類臉部毛髮粗細、密度、厚度數據的情況下,並沒有辦法 100% 保證它能代表我們。

此外,不同人種的臉部毛髮也略有差異。擁有中東與北歐血統的人們,能夠長出厚實、濃密的鬍鬚;然而東亞、美洲印地安人的臉部毛髮卻相對稀少。後續仍需要進行更多的研究,確定這些毛髮究竟是如何影響衝擊力道,或許也可以透過建立毛髮纖維模型並以程式模擬的方式達成研究目的。總而言之,在更多研究數據出來之前還是先別輕舉妄動,小心防禦力沒加成,反而讓自己破相啦!

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參考資料

  1. E A Beseris et al., Impact Protection Potential of Mammalian Hair: Testing the Pugilism Hypothesis for the Evolution of Human Facial Hair,Integrative Organismal Biology, Volume 2, Issue 1, 2020.
  2. The 2021 Ig Nobel Prize Winners
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Yiting_96
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在鳳梨田裡唸生科的人類,畢業後意外走上了科普路,目前還在緩慢前行中。喜歡有趣怪知識、諧音爛笑話,還有床。