太空科技只是貴族的遊戲嗎？且看 SpaceX 如何致力於人類成為星際種族的夢想！

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

北極星黎明：開創商業太空漫步的新紀元

2024 年 9 月 10 日，載人航太任務迎來了歷史性的突破。由美國富豪賈里德·艾薩克曼率領的四名太空人，乘坐 SpaceX 的獵鷹九號（Falcon 9）火箭和龍飛船（Crew Dragon），開始了為期五天的「北極星黎明 Polaris Dawn」任務。這次任務實現了人類首次商業太空漫步，並打破了過去五十年人類距離地球最遠的紀錄。這也是美國四十多年來首次推出的新設計太空衣，進行了「人體測試」。

這次任務的成果不僅僅令人振奮，還為未來的商業航太業開啟了新的篇章。為了解這次突破的意義，我們先一起來體驗「北極星黎明」任務的精彩旅程。

這位賈里德是何許人也？

賈里德·艾薩克曼，現年 4 1歲，是一位白手起家的美國富豪，擁有零售支付公司的成功經歷。他還是一名充滿冒險精神的飛行家，駕駛輕型飛機創下環球飛行的紀錄，並且會操縱戰鬥機與進行特技飛行。他甚至創辦了「私人空軍」公司德拉肯國際，為美軍訓練飛行員。

賈里德對飛行的熱愛讓他不斷追求新的高度，最終使他與 SpaceX 合作，共同邁向更遙遠的天空。2021 年，他啟動了「靈感四號 Inspiration 4」任務，選擇了三名來自不同背景的一般人，與他一同踏上三天的太空旅程。這次任務向世界展示，普通人也有機會踏上太空，而不僅僅是經過嚴苛訓練的專業太空人。

然而，賈里德並不滿足於此。他希望飛得更高、更遠，甚至挑戰從太空船內走向船外，完成首次商業太空漫步。這便是「北極星黎明」任務的起源。

太空漫步的挑戰

太空漫步並非簡單地穿上太空衣、打開艙門便能完成。以國際太空站為例，太空人在漫步之前需要進入氣閘艙（Airlock），一個介於太空站內部和太空之間的小房間。在氣閘艙中，太空人需要進行數小時的「預呼吸（Pre Breath）」過程，以降低大氣壓力，適應太空衣中的低壓環境，並避免潛水時常見的減壓病風險。

然而，SpaceX 的龍飛船並未設計氣閘艙，這意味著要讓太空人進行漫步，就必須將整個太空艙降壓至真空狀態，再在太空漫步結束後重新加壓。因此，團隊對龍飛船進行了大幅改造，增強了生命維持系統，並安裝了更多氮氣與氧氣槽。

此外，SpaceX 原先設計的太空衣是艙內使用的（IVA Suit），僅用於緊急情況下保護太空人，並不適合太空漫步。為了這次任務，SpaceX 不得不設計一款全新的艙外太空衣（EVA Suit），這是美國自四十年前以來首次設計新型艙外太空衣。

北極星黎明任務的突破

在完成了艱鉅的準備工作後，「北極星黎明」任務終於在 2024 年 9 月 10 日順利升空。這五天的旅程充滿挑戰與創舉，為商業航太寫下了新的篇章。

任務的前兩天，重點是進入 1400 公里高的軌道，這是自 1972 年阿波羅 17 號以來人類距離地球最遠的記錄。此外，兩名任務專家莎拉·吉利斯（Sarah Gillis）和安娜·梅農（Anna Menon）也成為飛得最高的女性。

在完成軌道調整後，第三天的重頭戲——商業太空漫步正式開始。龍飛船內部的氣體被排空後，賈里德和莎拉輪流將身體探出艙外，進行了一系列新太空衣的測試，而其餘兩名組員則留在艙內監控系統。這次太空漫步雖然並未像電影中那樣「漫步」在太空，但其意義非凡，因為這是由私人資金支持的商業艙外活動。

科學研究與未來展望

除了太空漫步之外，任務組員還進行了多項科學實驗和技術測試，包括微重力對人體各器官的影響研究，這些研究對於人類未來長時間在太空生活至關重要。此外，團隊還測試了星鏈（Starlink）雷射通訊技術，以提高太空中數據傳輸的效率。

在任務期間，任務專家莎拉·吉利斯還在太空中用小提琴演奏了《雷伊主題曲》，並通過星鏈技術將影片傳送回地球，與全球音樂家合作完成了一場跨越時空的演出。

任務的最後一天，龍飛船安全返回地球，成功在墨西哥灣降落，為這次史無前例的太空任務畫上了圓滿的句號。

北極星黎明的意義

對於熟悉太空史的朋友來說，這次的太空漫步似乎並不如 1960 年代的雙子星任務那樣驚險。然而，真正的突破在於「商業」二字。這次任務由賈里德自掏腰包資助，展示了商業公司在航太探索中的潛力，就像 SpaceX 在過去二十年所取得的成就。

任務中進行的大量技術測試和科學研究，證明了這不僅僅是富豪的太空旅遊，而是一次充滿挑戰的科學與技術驗證任務。這些經驗和技術將成為未來挑戰月球與火星的重要基石。

「北極星黎明」任務雖然已經結束，但賈里德的太空夢還在繼續。這只是「北極星計畫」的第一步，未來還有至少兩次任務正在籌備中，其中第三次任務將搭乘 SpaceX 的星艦（Starship），進行首次載人飛行。

隨著技術的進步和更多私人資金的投入，還可以期待人類接下來在商業航太領域能取得更多突破。在未來，要來趟真正的太空之旅，看來除了熱愛科學，還需要努力賺錢了。

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本文由 HP 委託，泛科學企劃執行。 

海廢問題怎麼解？竟然有人回收漁網做筆電！？

你知道嗎？地球上最大的垃圾場，就是我們的大海。全世界一般依據位置，將海洋廢棄物分為海岸、海漂與海底三大類。英國麥克阿瑟（Ellen MacArthur）基金會曾預測，我們的海洋，到 2050 年會變成垃圾比魚多的塑膠濃湯。其中，最有名的就是太平洋垃圾帶（Great Pacific Garbage Patch），它的面積有 3 個法國和 44 個台灣那麼大。

到底是誰在亂丟垃圾？垃圾與它們的產地在哪裏？

科學家發現，漁業大國貢獻了不少垃圾，台灣更是榜上有名！雖然從陸地而來的垃圾量也很可觀，但來自漁業活動、源於海洋的廢棄物如漁網漁具，更難回到岸邊，因此成為海上最主要的垃圾。科學家推算，每年大概總計有四成的漁網漁具會掉到海中。

從太平洋垃圾帶撈回來的垃圾分析，其中 46% 就是廢棄漁網。科學家還一一檢視垃圾上的標籤字眼，發現源頭是五個北太平洋的漁業大國——日本、中國、韓國、美國及台灣。更別説全球還有另外四個海洋垃圾帶，所有垃圾量加起來勢必會更驚人。

但也先別急著怪漁業從業人員，因為他們也不一定是故意要亂丟垃圾的。瞬息萬變的大海，本來就不是一個好作業的地方，破壞、遺失設備是常有的事。不過海洋垃圾問題如此棘手，難道就沒有解決方案嗎？

人類與垃圾帶的對決，勝算到底有多大？

其實已經有不少人投身清除海洋垃圾的工作。大家還記得太平洋上的海洋吸塵器嗎？這個由「海洋清理行動（ The Ocean Cleanup ）」發起、號稱史上最大海廢清除計劃，雖然一開始出師未捷身先死，下水沒幾個月就故障，但後來升級調整後，已在今年 5 月完成執行第 100 次的任務。

除了清除海上的垃圾，從河川攔截也很重要。The Ocean Cleanup 還研發了攔截者（The Interceptor），它是一艘太陽能自動船，船頭設有一道垃圾集中屏障，能將垃圾引導進入船上的收集系統再集中處理。

其他活躍在海洋垃圾清除前線的，還有來自澳洲的全自動海洋垃圾桶 Seabin，被裝設在港口碼頭的它，透過底部幫浦製造水流，讓海廢可以從水面被吸入，小至 2 毫米的微塑膠也可被收集到其纖維網袋內。印度的 AlphaMERS 團隊，則設計了攔截漂浮垃圾的柵欄與串聯清掃系統，可以清除河川與湖泊表面的廢棄物。有標誌性大眼、水車造型的 Mr. Trashweel，被設置在美國巴爾的摩港口，結合太陽能與水力發電，使用清除海上油污的攔油索，將垃圾引導到它的垃圾箱中，每年可攔截 500 噸垃圾。荷蘭的泡泡屏障 the Bubble Barrier ，設計原理也相當聰明，它會從水底產生「氣泡簾」，引導塑料垃圾到水面上，再利用水流把垃圾推向捕獲系統，克服了大型撈網會阻擋船隻或海底生物，以及高維護更替成本的問題。

廢漁網改頭換面？

不過要讓海廢界的奪命殺手——廢棄漁網「洗心革面」，在技術上有一大難關，因為漁網主要是以尼龍製作的。尼龍是聚硫胺高分子（Polyamide），在分子主鏈上因為有大量高極性的化學基，分子鏈間作用力較强，還能在產生氫鍵的同時，使結構排列整齊，造就了它優秀的韌性强度。

但如果用回收寶特瓶的「物理回收」，即沒有改變其聚合型態的方式來回收尼龍，尼龍的分子鏈就會斷裂，大幅影響纖維的機能性，走上被降級使用一途。好在如今已有廠商研發出「化學回收」尼龍的技術。收集來的廢棄漁網先被清洗、切碎成段，接著被高溫熔融，再透過像「術式反轉」的解聚（depolymerization）、分解、精煉及純化工序，讓尼龍從聚合物還原到單體狀態。這些原料單體會再被聚合，製造成尼龍再生粒子。被混煉改質、强化性能的粒子重新進行紡絲後，會形成全新的尼龍纖維，就可以被無限循環利用啦！

這種做法，可以大大節省原本用來製作原生尼龍的石化資源、減少碳排放，還可以讓廢棄漁網重獲新生。再生尼龍可以拿來做衣服、眼鏡，甚至可以搖身一變，變成你桌上的筆電！

「親愛的，我把漁網做成筆電了！」是誰這麼瘋？

是誰想到要把廢棄漁網做成筆電？早在 2019 年，HP 就領先全球，推出全球第一款使用海洋回收塑料的筆記型電腦，打破我們對海洋廢棄物的想象。在 2023 年，更進一步海洋垃圾中難以忽視的狠角色廢棄漁網，打造出 HP EliteBook 1040 G11頂級輕薄商務筆電！

HP EliteBook 1040 G11 貫徹環保永續理念，是世界上第一款採用從海洋中回收的廢棄漁網製作成鍵盤的筆電。除了讓廢棄漁網重獲新生，外殼也採用部分回收鎂合金製作，外盒包裝 100% 採用可回收材質。而且我敢保證大家絕對想不到，這台筆電的材質，竟然還包括回收的家庭用油！

是的，你沒聽錯，就是 cooking oil！食用油經過回收，可以製成生質材料聚羥基烷酸酯 (Polyhydroxyalkanoates，PHA)。PHA 是目前市面上唯一可在海洋分解之生質塑膠，可謂是新興生質塑膠材料中的明日之星！雖然使用回收材質會提高成本，但 HP 持續以實際行動，支持減碳、森林復育及循環經濟，創造永續發展。

你也許有疑問，用海洋廢棄物製作的筆電，性能靠不靠得住？別擔心，HP 重視環境保護，效能也不馬虎！HP EliteBook 1040 G11 完美展現 AI 潮流下劃時代的超效能，搭載 Intel® Core™ Ultra7 H 處理器，再搭配 Intel® Arc™內顯，3 大 AI 引擎實現高效能低功耗，大大提升生產力。

使用筆電時最怕遇到兩大痛點，第一是筆電太重，第二就是續航力。如果為了縮小電池、減輕筆電重量，又不得不犧牲筆電的續航力。不過這些問題，在 HP EliteBook 1040 G11 身上能同時迎刃而解，兩全其美。AI 效能與電力的平衡密不可分，透過 HP Smart Sense 智慧軟體，搭配優秀的散熱功能管理，再加上全新高密度渦輪電扇，筆電續航力不僅大大提升，更能降低機身溫度 40%，機身還能維持 1.18 KG 的優雅輕薄，讓你無論通勤出差，都輕鬆隨行。

這台筆電，還有什麽神奇的地方？

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參考資料：

• 環團公布西海岸海廢調查結果 逾六成來自養殖漁業 籲中央速與漁民協商 https://e-info.org.tw/node/232513
• 海保署今(109)年首度清除海底垃圾….廢棄漁網佔88.79%為大宗https://www.oca.gov.tw/ch/home.jsp?id=14&parentpath=0,2&mcustomize=news_view.jsp&dataserno=202012300001
• Evidence that the Great Pacific Garbage Patch is rapidly accumulating plastic | Scientific Reports 
• The status and fate of oceanic garbage patches | Nature Reviews Earth & Environment
• Explainer: What Is the Great Garbage Patch? | Earth.Org
• Plastics in a Circular Economy | Ellen MacArthur Foundation  
• Industrialised fishing nations largely contribute to floating plastic pollution in the North Pacific subtropical gyre | Scientific Reports 
• Ghost Gear: The Hidden Face of Plastic Pollution 
• Estimates of fishing gear loss rates at a global scale: A literature review and meta‐analysis 
• 海洋裡不斷抓交替的孤魂野鬼──幽靈漁具 
• 海洋吸塵器啟動！咦？怎麼一下就結束了？ – PanSci 泛科學 
• The Ocean Cleanup to Complete 100th Extraction Live From the Great Pacific Garbage Patch | Press Release 
• 海洋吸塵器完成首次任務下一步：為垃圾再製品建立透明「價值鏈」 | 環境資訊中心 
• Interceptor Original | Rivers | The Ocean Cleanup 
• Seabin 
• alphamers.com 
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• 回收漁網之混煉改質與加工技術：材料世界網 
• 海洋回收尼龍混煉技術發展 
• 尼龍的蛻變－朝永續環保前進
• 廢漁網回收參考手冊 – 海洋保育教育文宣品 
• 海廢回收再利用減廢又減碳 
• 廢蚵繩、漁網救星海保署攜手台化再利用明年有望量產海廢再生尼龍
• What is Econyl Fabric: Properties, How its Made and Where | Sewport
• 海廢新演繹蚵繩與漁網的循環經濟 
• HP Inc. Launches World’s First PC With Ocean-Bound Plastics 
• Sustainable plastics: A new origin story – HP 
• 以菜籽油、有機廢棄物轉化生物可分解材料PHA | TOP塑膠趨勢網