第一座水力天文鐘——北宋的水運儀象台│《電腦簡史》 齒輪時代（八）

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

這個成語出自《莊子》秋水篇。戰國時，公孫龍自認學問、口才高人一等，可是聽到莊子的言論卻大惑不解。他的一位朋友說，是他眼界狹小，有如用管子看天，只能看到天空的一小部分，以為天空就這麼小。

後來「以管窺天」演變成一個成語，比喻見識淺薄狹窄。談到這裡，讓我們造兩個句吧。

沒讀幾本書，就說自己了解明史，猶如以管窺天，所知太有限了。

這篇討論新冠肺炎的論文，只是以管窺天，並沒看到問題的全貌。

成語「以管窺天」，常和「以蠡測海」並用。蠡，指用葫蘆做的瓢。用瓢測量海水，能測得完嗎？以蠡測海，也是比喻見識淺薄狹窄。

成語「以蠡測海」，純粹是個比喻，沒什麼科學意義。成語「以管窺天」則不然，原來用來窺天的「管」，是古人的天文觀測儀器啊！

古時沒有望遠鏡，只能用肉眼觀看星空。用肉眼觀測大範圍的天象尚能應付，觀測細微的天象就不敷需要了，所以古人想出一個辦法，用竹管的管孔來縮小觀測範圍，這種觀測天象的管子，特稱「窺管」。

窺管能「窺」出什麼呢？首先，能夠消除側光的影響，一些較暗的星，看起來就變亮了。小朋友可以做個實驗，用手握出個孔洞，湊近一隻眼睛，望向遠處目標，是不是看得更清楚了。

窺管除了可以增加亮度，還可以觀測星星的經度和緯度，這就得談談古代的天文觀測儀器渾儀。大約西元前 1 世紀，古人發明了渾儀。渾儀由 1 至 3 重的金屬環構成，外重是固定的，內重可以轉動，窺管嵌於其中。後來環數加多，構造變得複雜，但基本原理是一樣的。

自古以來，天文學家就假想「天」是個球體——天球，做為觀察星空的依據。假想中的天球，是以地球為中心、向外擴充的無限大球面。地球的南北極，向外擴充，就成為天球南北極；地球的赤道，向外擴充，就成為天球赤道。地球有經緯度，天球也有經緯度，稱為赤經、赤緯。

根據《隋書．天文志》，當時渾儀上的窺管，長 8 尺，有直徑 1 寸的圓孔。觀測時，轉動內層的環，將窺管導向某一星星，經過微調，根據環上的刻度，就可以定出這顆星星在天球上的座標，也就是它的經緯度。

本文為系列文章，上一篇請見：邁向商用化——電腦產業的形成│《電腦簡史》數位時代（十五）

真空管的先天缺陷：易報銷

二次大戰後，電腦全面使用真空管後，速度大幅提升，隨著需要大量計算的企業越來越多，電腦前景看似一片光明。不過當電腦上線運作後，真空管的先天缺陷終於曝露出來，嚴重阻礙電腦產業的發展。

真空管是靠加熱極細的燈絲而產生游離電子，電子被吸引至做為正極的金屬片而產生單向電流。由於燈絲與電極都會逐漸耗損，真空管的壽命原本就不長；即使是特別為電腦生產的真空管，在正常狀況下也不過能用兩千個小時。更何況在進行高速運算時，真空管不斷開開關關，燈絲很容易因此燒斷而提早報銷。

一部電腦至少有幾千個真空管，只要有一、二個壞掉，就會影響整體電路的運作。以 UNIVAC 為例，平均故障間隔 (MTBF, Mean Time Between Failures) 的時間不超過 24 小時；美軍的 ENIAC 用的真空管超過一萬七千個，MTBF 更是只有 12 小時。而一旦發生問題，要排除故障也相當耗費時間，平均得花幾個小時才能找出損壞的真空管，予以更換。

電腦如果動不動就得停機檢修，不僅效益大打折扣，還會影響正常作業，誰想花大錢購置電腦卻惹來內部抱怨連連。可靠性的問題沒有解決，電腦就難以獲得全面採用，只是真空管的物理特性就是如此，能再改善的空間有限，只能期待全新的電子元件出現。

如今我們知道，這革命性的電子元件就是電晶體。它不僅解決了可靠性的問題，而且大幅降低成本、縮小體積、提升速度，讓電腦改頭換面，並催生出各種電子產品，人類文明從此邁入新紀元。電晶體之所以能帶來革命性的改變，乃因它是奠基於一種革命性的材料——半導體。要知道電晶體如何發明，得先知道什麼是半導體。

半導電性：導體與絕緣體之間

顧名思義，半導體就是具有半導電性的物體。但何謂半導電性？

我們知道不同元素有不同電子數，以原子核為核心，由內而外分布於不同殼層。越外層的電子能量越高，其中最外層的電子稱為「價電子」，所處的能階稱為「價帶」。價電子仍被束縛在原子內，所以無法導電，必須獲得能量躍遷到「傳導帶」才能導電。傳導帶與價帶的能量差距稱為「能隙」，導電性便取決於能隙的大小。

金屬的能隙非常小，甚至傳導帶與價帶有部分重疊，所以導電性很高；反之，絕緣體的能隙很大，價電子無法跨越，因此無法導電。半導電的能隙則介於金屬與絕緣體之間。

能隙的大小與價電子的個數有關。每個殼層可容納的電子數都有上限，當價電子殼層越接近填滿狀態，就越穩定，需要越多能量才能激發價電子跳到傳導帶；當價電子越少，就越容易脫離束縛，跑到傳導帶。

金屬的價電子通常不超過 3 個（過渡金屬除外），很容易形成自由電子，到處移動。絕緣體通常有 5 個或以上的價電子。碳、矽、鍺、錫、鉛等 IV 族元素有 4 個價電子，剛好是半滿狀態，導電性介於導體與絕緣體之間，屬於半導體。

IV 族元素如果摻雜其它元素，導電性也會跟著改變。例如把磷摻到矽裡面，因為磷有 5 個價電子，其中 4 個與矽共用後，還多一個價電子，就更容易跑到傳導帶成為自由電子，這種半導體稱為 n 型 (n 代表 negative)。

矽如果摻的是有三個價電子的硼，只差一個價電子就是最穩定的狀態，猶如有個「電洞」讓經過的電子落入陷阱。旁邊的電子掉進這個電洞後又產生一個新的電洞，形成骨牌效應，從另一個角度看，就像是帶正電的電洞會移動一樣，因此稱為 p 型半導體 (p 代表 positive)。

偶然發現半導體

除了摻雜，化合物也可能形成半導體。半導體最早被發現，就是與 IV 族元素無關的化合物。1833 年，法拉第有一次在做電力實驗時，無意間將燈火靠近硫化銀，結果發現導電能力竟然大增；一旦移走燈火，導電性又隨著溫度下降而降低。一般金屬在高溫時，導電性會變差，硫化銀卻剛好相反，令法拉第大感訝異。

硫化銀就是一種半導體。高溫之所以增加半導體的導電性，是因為熱能會讓更多價電子躍遷到傳導帶，因此增加了導電性。一般金屬原本僅需一點能量就能產生自由電子，集體往正極方向移動。但電子如果吸收太多熱能，反而四處亂竄，原本的定向性受到破壞，導電能力也就隨之下降了。

法拉第雖然發現半導體這個特性，卻無法了解其中原理。畢竟當時距離道爾吞提出原子說還不到 30 年，是否有所謂的基本粒子仍頗受質疑，更無從想像原子內部還有電子與原子核。因此法拉第發表這個奇特的現象後，就不了了之，也沒有人想到在導體與絕緣體之外，還有一種半導體。下次半導體再度躍上檯面，已是四十年之後。

1874 年，才 24 歲的德國物理學家布勞恩 (Ferdinand Braun) 在研究各種硫化物的導電性時，將硫化鉛接上電，卻發現檢流計的指針紋風不動。他試著調換正負極，結果指針馬上就有反應。這實在太奇怪了，一個物體的導電性應該是一致的，怎麼會因為正負極不同接法，一下是絕緣體，一下又是導體？

單向導電性是半導體另一項重要特性。硫有 6 個價電子，所以硫化鉛是 n 型半導體，一般情況下，電子只能從硫化鉛往正極移動，才會從另一個方向測不到電流。同樣地，由於當時仍然不清楚原子的構造（湯姆森於 1897 年才發現電子），不知如何解釋這個奇特現象。

大家毫無頭緒，單向導電性又看不出有何用途，因此布勞恩發表實驗結果後，並沒有激起任何漣漪。半導體再次受到忽視，要等到赫茲於 1888 年發表無線電波的實驗後，硫化鉛這類的半導體礦石才引起大家的興趣。

接收無線電波

赫茲的實驗吸引很多人投入無線電波的研究，印度科學家博斯 (Jagadish Chandra Bose) 也是其中之一。他發現 IV 族元素的礦石不但有單向導電性，而且不遵守歐姆定律：電流與電壓成正比。當施予礦石的電壓小於某個臨界值時，電流微乎其微；一但超過臨界電壓，電流便突然大幅增加。

博斯想到可以利用這個特性偵測微弱的無線電波。只要先對接收裝置施以適當電壓，讓無線電波所產生的感應電壓恰好超過臨界電壓，電流便會出現明顯變化，就能如實呈現無線電波。

1894 年，博斯將金屬天線的一端與硫化鉛的表面接觸，做成無線電偵測器（也稱「檢波器」），成功接收到一英哩之外的無線電波，這中間還隔了三道磚牆。

馬可尼 (Guglielmo Marconi) 也在這一年發明無線電報系統，兩年後他和博斯在倫敦會面，不過博斯對商業應用不感興趣，並未與馬可尼合作。馬可尼也沒有採用博斯這個技術，而是利用感應電流產生的磁場變化，來吸引金屬屑或發出聲響，作為判斷電波的依據。

事實上，博斯自己後來也改用別種技術設計檢波器，因為礦石檢波器的確不是很靈光。礦石中的雜質分布並不均勻，不是每次用金屬線接觸硫化鉛表面都能形成迴路，往往得嘗試很多次才能找到「熱點」，得到訊號。

儘管如此，AT&T 的工程師匹卡德 (Greenleaf Pickard) 仍看好礦石檢波器的潛力，試圖找出收訊效果更好的礦石。

1902 年，匹卡德檢測一塊礦石的熱點時，懷疑施加的電流造成背景雜訊太大，於是伸手拿掉部分電池，結果雜訊果然馬上消失，無線電的訊號變得清楚許多。這時他看了一眼器材，才發現他剛剛不小心把電池的接線弄掉了，也就是礦石檢波器竟然不需要電，就可以接收無線電。

這個奇妙的現象完全違背過去的認知，於是匹卡德更加專心研究還有哪些礦石不用電就可以當檢波器。他花了三、四年的時間測試上千種礦石，發現有 250 種可以做為天然檢波器，其中又以熔融後的矽（原本用來製造石英玻璃）收訊效果最佳。

礦石收音機

匹卡德進行實驗的這段期間，無線電也正在發展另一項應用：傳送聲音。當時電話已是成熟的技術，可以將聲音轉換為音頻訊號，但音頻是連續波形，無線電波卻是脈衝電波，因此只能靠長／短、有／無來代表摩斯密碼，無法傳送音頻訊號。

1900 年，加拿大發明家范信達 (Reginald Fessenden) 發明一種高速交流發電機，終於能產生連續波形的無線電波（稱為「載波」，波形為規律的正弦波）。

原本規律的載波與音頻疊加後，變成起伏變化的無線電波，電波的振幅大小便代表音訊的變化。這種調變電波振幅的技術便稱為「調幅」(Amplitude Modulation, 簡稱AM)，就是現在 AM 廣播所用的技術。

調幅無線電到了接收端，還得經過「解調」才能還原成原來的音訊。首先，由於天線接收無線電波後，所產生的感應電流也是交流電，因此必須先把反方向的電流去掉，成為單一方向的直流電；這個步驟便稱為「整流」。接著再濾掉其中的載波，留下的就是原來的音頻訊號。

范信達直到 1904 年才成功做出有整流功能的檢波器，並於 1906 年的聖誕夜成功發送 AM 廣播到大西洋上的美國軍艦。不過范信達所發明的檢波器不易製造，又常需要調校，只適合專業人士使用。而半導體的單向導電性恰好可以將交流電整流為直流電，這類礦石便可直接做為無線廣播的檢波器。

1906 年，匹卡德獲得矽石檢波器的專利，並在隔年創立公司，製造用耳機收聽的礦石收音機，銷售給一般大眾。由於價格低廉、體積小巧又不需要電，因此頗受歡迎。礦石收音機成為史上第一個半導體商品；誰會想到如今半導體與各種電子產品密不可分，但最早卻是以不用電為訴求。

三極真空管橫空出世

就在匹卡德於 1906 年申請專利這一年，美國專利局也收到另一項影響更深遠的專利申請，那就是由德佛瑞斯特 (Lee De Forest) 改良的新型真空管。

原本弗萊明 (John A. Fleming) 於1904 年發明的真空管只有正負兩極，德佛瑞斯特用金屬柵格擋在金屬片與燈絲之間，變成除了正、負極，還多了「柵極」(Grid) 的三極管。

柵極用來控制電流大小。當柵極施以負電壓，產生的電場與電子相斥，部分電子便被擋下，無法抵達正極金屬片，電流也就變小了。負電壓越大，被擋下的電子越多，電流也就越小；柵極就像家裡的水龍頭，不用動到水管的閥門，就可以各自調節水流大小。

德佛瑞斯特原本設計三極管只是為了調節電流，他沒想到六年之後，這項設計竟被發掘出放大訊號的功能。

原本只有二極管時，若要調整電流大小，正極電壓就要有相對幅度的改變，就如前面水管的比喻，沒有水龍頭的話，只能從源頭閥門控制水量。例如要讓電流從 12 mA 減半降為 6 mA，電壓要從 110 V 降到 60 V；但若使用三極管，則無須改變正極電壓，只要對柵極施以 -2 V 的電壓就可以了。

三級管的電壓變化只需二級管的 1/25 ，便能達到同樣的效果（若搭配適當的阻抗，相差還能到百倍以上），就像水龍頭那樣，轉動一點點，出水量就差很多。如果讓柵極做為訊號的輸入端，正極做為輸出端，那麼原本微弱的訊號，就會放大成強烈的訊號。

有了三極管做為訊號放大器，無線電可以傳得更遠，收訊效果也更好，而且收音機還可以配上喇叭。隨著廣播電台自 1920 年代開始快速發展，真空管收音機也進入一般家庭，成為民眾重要的休閒娛樂與資訊來源。相對地，礦石收音機的收訊效果與方便性都遠遠不如，自然不受青睞，逐漸沒落。好不容易找到舞台的半導體於是又被棄置一旁，沒想到十幾年後，同樣是由來自 AT&T 的工程師，再度讓半導體起死回生。

真空管搞不定短波

三極真空管有助於無線廣播，當然也有助於電話傳得更遠。 AT&T 利用真空管擴大電話網路，於 1915 年開通橫跨東西兩岸的長途電話。1927 年 1 月 7 日， AT&T 總裁進一步透過無線電波，從紐約打電話到倫敦，完成史上第一通越洋電話。不過這通電話只是試驗性質，真要提供越洋電話服務，還有項技術問題須要克服。

紐約與倫敦相隔甚遠，無線電波無法橫越地表弧度直接送達，必須經大氣的電離層反射到地面。然而一年四季、晴雨晨昏，大氣條件都不一樣，對電波的影響也大不相同。因此若要維持越洋電話全年暢通，通訊設備須要能夠收發不同波長的無線電波。不過真空管在高頻（也就是短波）的表現不是很好，如何克服這個問題便成為貝爾實驗室的首要任務。

貝爾實驗室於 1925 年成立，初期的工程師大多從 AT&T 陸續轉調過來，歐偉 (Russell Ohl) 也是其中之一，他對無線電的興趣始自大學時期。1914 年第一次世界大戰爆發，當時大學二年級的歐偉，在課堂上第一次聽到礦石收音機發出聲音，而且竟然是遠在大西洋的英國船隻，遭到德國潛艇攻擊所發出的求救訊號，從此他便對無線電深深著迷。

歐偉原本在 AT&T 就是負責短波的研發，1927 年轉到貝爾實驗室後仍繼續這個項目。他們不斷將無線電電波推向更高的頻率，但最終遇到瓶頸難以跨越。當其他同事仍執著於真空管時，歐偉於 1935 年決定從頭開始，一一檢視過去無線電的各種實驗與論文，從中發掘可行方案。最後他把目標瞄準礦石收音機的矽石，相信這才是解答。

一道裂痕開啟「矽」的半導體時代

礦石收音機不是才被真空管淘汰嗎？同事與主管都認為歐偉異想天開，但他認為只要去除矽石中的雜質，就能收發頻率更高的無線電波。歐偉自己多次嘗試用矽粉製造，卻不得其果，最後終於在 1939 年找到具有冶金專長的同事，用高溫熔製的方法精煉出高純度的矽。

1940 年 2 月 23 日，歐偉決定檢測一塊去年製出的矽石，據他的同事說，這塊矽石相當奇特，每次測的導電性都不一樣。歐偉仔細檢查這塊矽石，發現中間有條裂痕，他猜想這就是導電性不一致的原因，原本不以為意。但他接上示波器，赫然發現矽石在檯燈的照射下，竟然會產生電流。

光電效應是會產生電流，但那是以紫外線照射金屬，而這顆 40 W 的燈泡發出的是可見光，矽的導電性也遠遠不如金屬。雖然美國發明家弗里茲 (Charles Fritts) 曾於 1884 年將硒鍍上金箔，做成太陽能電池，但這樣的光伏效應 (Photovoltaic effect，也稱「光生伏特效應」) 轉換效率非常低，只有 1% 左右。歐偉所測到的電壓，超過當時所知的光電效應與光伏效應十倍以上，絕對是項前所未有的發現。

歐偉趕緊找主管來看，同時和同事繼續深入研究這塊矽石。他們發現電流總是由裂痕的上半部流往下半部，而不會反向而行。經過進一步分析發現，裂痕兩邊含有不同的雜質，上半部含有少許的硼，而下半部的雜質則是磷。

他們推測應該是這塊矽石經過高溫熔化，在自然冷卻的過程中，較重的磷下沉得比較快，較輕的硼下沉得比較慢，裂痕出現的地方剛好將這兩種元素阻隔開，以致矽石的上、下半部各有不同的雜質。

歐偉推測電流就是兩邊不同的雜質所致。磷有 5 個價電子，而硼有 3 個價電子，在白熾燈泡的照射下，磷的多餘電子被激發而越過裂痕，填補含硼那一邊矽石的電洞，而產生電流。這就類似電池的負極提供電子給正極，於是歐偉也用「n型」、「p型」來稱呼這兩種矽石，然後把劃分兩邊的裂痕——也就是這兩種半導體的接觸面——叫做「p-n 接面」(p-n junction)。這幾個名稱便一直沿用到現今的半導體。

半體體的基本名稱不但源自歐偉的命名，如今我們懂得利用摻雜來改變半導體的導電性，也是始自他這次的發現。不過對歐偉而言，他一心只想研究無線電波，發現半導體的光伏效應只是偶然，他無意也沒有能力再深究其中原理。

半導體的後續研究隨即由貝爾實驗室另一個團隊接手，這群有量子力學背景的物理學家將釐清 p-n 接面的奧秘，進而發明改變世界的電晶體。