為實驗而生的動物們：國研院實驗動物中心專訪

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

• 本文轉載自科技大觀園，原文為《人鼠之間：生醫研究的幕後英雄——實驗鼠》

• 作者 / 林妤庭｜科技大觀園特約編輯

作為世界各國生醫研究的推手，每隻基改實驗鼠都是具有個性、生命力充沛的個體，就和我們每個人一樣！國家實驗動物中心副主任秦咸靜表示，牠們不只是實驗材料，更是新藥開發的大功臣，值得享有更多尊重和福祉。

「你可以想成這裡養了數十萬隻寵物，獸醫師會定期幫動物巡房、做健康檢查；也像是『不孕症中心』，有大量被冷凍保存的動物胚胎，有需要時解凍來用；還有各種類似醫院專科門診的單位，包括行為、腦神經、代謝、腫瘤等，會固定幫這些小鼠做實驗，」國家實驗研究院國家實驗動物中心副主任秦咸靜形容。

秦咸靜對這裡飼育的大小鼠如數家珍，這些長期近親培育而得的實驗鼠，每個品系就像是一群多胞胎，有自己獨立的個性，有的脾氣硬、愛爭執，有的精神脆弱，禁不起一絲打擾。「像 B6 是 party animal ，愛喝酒，也愛吃甜食和高油脂的食物，媽媽把小孩生下來就跑出去玩；但如果是 FVB 品系，你餵牠酒，牠會堅持等水喝，而且很會照顧小孩！」秦咸靜說。

基因改造「特製」實驗鼠

這些實驗鼠對於研究有非常重要的貢獻。為了更精準的解決研究問題，研究者可以透過將老鼠基因序列增加、刪減、替換，破解基因對於身體功能或者疾病發展的影響。國研院動物中心就是透過基因改造鼠，一路抽絲剝繭，找出多囊腎病變真正關鍵的家族遺傳基因，為治療因多囊腎病而須洗腎的病患，喚起了一線生機。

現今實驗鼠全世界有 2 萬多個品系，其中絕大多數都是基因改造鼠。「螢光鼠」是箇中代表，變色基因就像是在實驗鼠體內裝進了探照燈，協助追蹤器官或細胞移植後發生了什麼事。目前的技術還可以依照需求調控變色，例如給原本紅色的螢光鼠某一種藥時，同時啟動綠色螢光基因，事後觀察顏色的改變，就可以清楚對照出給藥前後細胞在體內的變化。

這些基因改造鼠，也是人類對抗疾病的第一道防線。2015 年，國研院動物中心研發出高度免疫不全的「擬人鼠」，2019 年，再將這些幾乎失去所有免疫細胞的小鼠，進一步接種人源腫瘤，成為個人化新藥試驗的替身——阿凡達鼠，作為癌症治療及研究的重要工具。

秦咸靜解釋，腫瘤跟免疫是臨床前試驗失敗率很高的兩個領域。使用老鼠腫瘤獲得的結果，和應用在人體上可能有很大落差。傳統上，使用人類的腫瘤細胞株進行測試，細胞株可能源於數十年前某個病人身上採到的腫瘤組織，但在實驗室經過了漫長歲月，早就與原本的腫瘤大不相同。

「我們希望顛覆測試的方式，最好可以直接拿病人的來做，最準！」只是人的腫瘤移植到老鼠身上，很容易就被免疫系統攻擊，產生組織排斥。所以第一步，就是讓老鼠不要有免疫系統。這些成功在老鼠身上長大的腫瘤，冷凍保存後可以成為一個「銀行」，日後提供其他有類似基因變異的病人使用，找到適合藥物。目前也正在研究如何將老鼠的免疫系統換成人類的免疫系統，更真實模擬人體環境，也可擴大測試更多與免疫反應有關的藥物。

從「擬人鼠」到「器官晶片」

在精準醫療的發展上，現在甚至已經有老鼠跟人同步測藥的嘗試。給予病人第一線標靶藥物的同時，也直接將腫瘤種到老鼠身上，尋找第二線對病人有效的標靶藥物，免去在眾多標靶藥物中「盲測」而流失的生命和時間。「很多癌症病患等不到有效的藥，吃了第二段標靶藥還是沒有效就走了。」秦咸靜說，雖然目前技術還未全面到位，而且在這樣的時間壓力下，要維持高效率、高成功率，非常考驗臨床動物實驗的能力，但這依然是未來值得發展的方向。

更進一步，「這些從人的腫瘤擴增出來的檢體，未來也可以變成器官晶片，也就是把腫瘤養在晶片上來篩藥，不一定要用老鼠。」秦咸靜認為，隨著技術的進展，除了能建立很多過去想像不到的檢測方式，研究人員也希望搭建出新的機制、新的平台，減少實驗動物的犧牲。

尊重每一次的動物實驗

國研院動物中心擁有全球頂尖的基因改造技術和珍貴的稀有鼠，名列 23 個國際種源庫之一。秦咸靜認為，臺灣有非常強勁的研究能量，對於實驗動物的管理和品質，在亞洲也算是數一數二；不過她也期望，對於動物實驗的教育可以更深入扎根。

「動物牠不是材料，而是生命。如果今天要在一篇論文裡選一個位置去放牠，我們應該要放在致謝，而不是材料。」秦咸靜道出她的感悟。

當思維模式轉變，進行動物實驗規劃時自然就會更有策略、更謹慎，而不是一股腦地直接做動物實驗，或是因為實驗設計不夠精準而一再重來。秦咸靜說明，其實現在大部分實驗希望多軌進行，可以用細胞或電腦模擬的方式先做，若要進行動物實驗，則要好好把握機會，規劃完整並做到好，才不會無謂的消耗生命。至於實驗動物的生活環境，就像養寵物一樣，該換籠就換籠、該清潔就清潔，讓牠們吃好、住好。這些動物帶著實驗的宿命而生，如果人還不能好好照顧牠們，是實驗上最大的殘忍。

以愛來照顧實驗動物，不只是動物福祉的展現，讓牠們的身心靈維持穩定，對於得到準確的生理數值也有幫助。秦咸靜舉例，如果照顧者採血太粗魯、環境太吵、飲食不周，動物一下子心情好、一下子心情不好，生理值高低起伏，當然測不準。

「很多我們覺得很簡單的概念，在學校或是進了實驗室不一定有人教。這些老鼠看起來很單純，其實一點都不單純。」國研院動物中心也積極開課、推廣，期待提升各界關注實驗動物福祉的意識，並建立足夠的訓練機制，不要再從錯誤中學習。

• 作者：林怡君｜國立中興大學動物科學系助理教授

編按：海巡署 8 月 19 日於安平外海 9 浬處查獲一起走私案件，涉案的新北市籍漁船「順發 866 號」船艙內裝有 62 籠寵物攜帶箱，每籠分裝 2 至 6 隻大小不等、總計 154 隻的品種貓，包括市場價格不斐的俄羅斯藍貓、布偶貓、波斯貓及美國短毛貓等。

主管機關農委會依照《動物傳染病防治條例》，於 21 日下午為 154 隻貓執行安樂死。相關新聞引起民眾熱議，直批政府「不人道」的輿論也隨之甚囂塵上；鑑此，本文將從「傳染病防治」的角度解析此案「人道銷毀」為何必要？並指出支持「法外開恩」論述的道德誤區。

相關新聞：品種貓走私案

自 2017 年起，筆者養貓的資歷已滿 4 年，雖然尚算資淺貓奴，但是愛貓的心態，不會亞於任何人；近期走私貓的新聞，在社群網站上傳播開來；有人理解，有人無法接受。無法接受的族群，多是因為難過人的錯誤卻要動物來承擔。

事實上，歷來已有多起動物走私案件遭破獲，卻未必如此次「走私貓」案件引起廣泛關注——不得不說，長得可愛終究還是會受到比較多的關愛吧。

一般來說，走私動物遭查獲後有以下 2 種處置方法：

1. 如果是數量稀少的保育類動物，因其具稀有性，所以不會立刻執行人道銷毀。經過檢疫後，即沒入指定的收容單位，如：臺北市立動物園。（編按：例如 2019 年台北海關走私的「安哥洛卡陸龜」，國際貿易公約列為一級保育動物，全世界只有約 400 隻，後續送臺北市立動物園照顧。）

2. 但如果是非保育類，又帶有極大疾病傳染風險，就如同今天的案例，將直接以「人道銷毀」方式處理，也就是安樂死的環節。

為什麼不能把牠們送回去？

第一，如果是保育類動物被走私，極有可能是四處捕獲收集而來，因此根本無法確切知道原本的棲息地是在哪個地區，又要如何送回原處？再者，若若任意放回該國但又非原棲息地，環境未必適合；新的動物融入新的族群，勢必會經過一番挑戰。

第二，走私就是沒經過任何檢疫，身上是否有帶疾病完全沒證據。再者，為了避免查緝，走私的過程必定會設下許多斷點，如同這次的事件一樣，船主是在澎湖外海向不知名的船主接洽，他們都僅是寵物走私產業鏈的其中一個分支。如果依循正規管道送回，要如何證明身上的疾病是在出口國得到的？還是在走私的路上，或是在落地的進口國得到的？

第三，運輸——不管是正規管道還是走私，對動物來說都造成極大的緊迫（害怕與壓力）。動物沒有「運輸」的概念，引擎的聲音、暫時的移動限制、或是不明原因的晃動（車、船、飛機），沒有經過訓練的動物，都會讓動物感到無比的害怕及恐懼。

即便正規管道的運輸都會帶來動物這麼大的緊迫，走私的方式更是慘不忍睹。

以人為例，過往國際上有不少人口走私／偷渡的案例，如：2019 年發生在英國的集體裝箱案，自越南通過陸路以及水路的運輸方式，抵達了英國後，其中 39 名越南人因貨櫃內的環境而體溫過高甚至窒息死亡（Cawley, 2020）；2000 年亦曾有相似的事情發生，造成 58 名中國人死亡，只剩 2 名生還（Smugglers jailed over Chinese deaths， 2001）。可以見得走私的過程，為了避免查緝，環境是多麼刻苦，人口走私尚且如此，更何況是動物？

過往就曾經查緝到鸚鵡的走私，不肖商人將 74 隻鸚鵡塞進寶特瓶中，被查獲的時候，已經有 10 隻鸚鵡被活活悶死了（Parrots found stuffed in plastic bottles in Indonesia，2020）。另外亦有人以棉襪、膠帶，把烏龜、松鼠、黃鼠、綠繡眼、貂綑綁在腿上走私（許加泰 & 尚義, 2018）。走私手法各式各樣，不管哪種，對於動物都是極大的痛苦。走私本身就很容易造成動物殘弱不堪，如果又將其送回去，不管動物福祉的規格有多高，勢必對於動物來說又是一番折騰。

那為什麼不能開放認養？

第一，因為不確定走私來源。若是具有出口國證明，就可以依照是否為狂犬病疫區進行檢疫隔離。但是如同前述所提，走私必定有很多斷點，不知從何而來，不具備出口國文件，就得採取檢疫隔離最高規格，進行 187 天隔離。最近疫情，相信大家對隔離應該很有感。一旦回國至少隔離 14 天，期間不得跟任何人接觸，雖然衣食無缺，單就情感上的孤立，就有許多人受不了這樣的孤獨。可以想像隔離 187 天是什麼樣的世界嗎？走私的過程可能讓這些動物體弱多病，又要經過187天單獨隔離，對於動物來說會造成心理上極度的緊迫，輕者免疫力下降，行為暫時出現異常；重者造成腦部損傷，成為不可逆的後果，行為無法恢復正常，此種痛苦是無法量化的。

第二，不得不講現實層面的事，貓咪7天隔離的價錢是 $5,850 – $6,625 不等，這只是場地跟一般診療費用，不包含狂犬病注射檢測、晶片施打費、寄生蟲治療、重大疾病治療的費用。假設一天 $1,000，187 天隔離就是 $187,000，154 隻貓咪隔離 187 天就是 $28,798,000，如此龐大的經費由誰負擔？愛心無價，但是光用愛心是養不起任何生命的。

第三，開放認養，是否就變相默許走私的情況發生？只要多付檢疫的費用，仍舊是可以取得非正規管道而來的寵物？又，如果感性地放動物入國，疾病會不會造成當地動物很大的危害？過去臺灣有太多慘痛的教訓，像是口蹄疫——不談進出口，亦不提畜牧業的損失，就看因疾病死亡或是撲殺的豬隻，就以百萬來計算。

另外，研究也發現貓感染狂犬病是有潛伏期的，平均是2個月、短則2周、長則可達數年（Frymus et al., 2009）。若是輸入臺灣，感染到的動物只有死路一條，而且在死亡之前，伴隨著無法自我控制、肌肉僵硬、窒息死亡的染疫案例將是數以萬計。

這 154 隻無辜生命的離開很令人惋惜。但是更希望他們的生命，可以喚醒臺灣對於法規的重視、對於動物福祉的重視、以及對於飼主責任的全面落實。除了施打晶片、寵物登記、定期健康檢查、出門無論何時一定要上牽繩之外，更要重視寵物動物的來源。

別忘了，人就是最直接影響動物福祉的因素，如果連人都不重視動物的來源，只會有更多動物因為人的慾望被走私進來。如果想養動物，購買不是唯一的管道，全國各地公立收容所、以及合法的動物保護協會，都有很多還在等待家的動物們。

參考資料

• Cawley, L. and Portal, G. (2020). Essex lorry deaths: The supposed ‘VIP’ journey that killed 39 people. BBC News. Retrieved from
• Frymus, T., Addie, D., Belák, S., Boucraut-Baralon, C., Egberink, H., Gruffydd-Jones, T., . . . Horzinek, M. C. (2009). Feline rabies. ABCD guidelines on prevention and management. J Feline Med Surg, 11(7), 585-593. doi:10.1016/j.jfms.2009.05.007
• Parrots found stuffed in plastic bottles in Indonesia. (2020). BBC News. Retrieved from
• Smugglers jailed over Chinese deaths. (2001). BBC News. Retrieved from
• 許加泰, & 尚義. (2018). 用網襪搞走私 機場安檢查獲活體黃鼠、綠繡眼、貂……. 金門日報. Retrieved from
• 臺北市立動物園. 野生動物收容中心