癌症化療藥物新發現：前列腺癌藥 Degarelix 可抑制戀童癖慾望？！

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

A 編按：無論是「國防布」或是近期松山分局的「停電沒有監視器畫面」，都是訊息封鎖的一種手段，隨著時間流逝，被封鎖的消息終會逐漸明朗。然而，2003 年日本發生的「小天使事件」，卻隨著時間發展而撲朔迷離。

《一切都是泛科學的陰謀》專題與你一同挖掘各種陰謀論的脈絡！這回我們邀請 #法科地史 好夥伴故事，帶大家一同回顧這場驚動全日本的「小天使事件」，以及那本沒人能說得清楚的「神秘名冊」。

• 作者 / 陳力航 | 故事 StoryStudio 作者

還記得日前韓國的N號房事件嗎？一名韓國男子利用Telegram這個通訊軟體，建立多個聊天室，將對女性進行性威脅得來的個人資料、相片甚至是影片直播等等，發布在聊天室中。這起性剝削事件，引起廣泛的關注──這不是類似案件的首例，早在 2003 年，日本就曾發生過轟動一時的「小天使事件」，背後涉及至今未解的陰謀論，事件經過為何，讓我們從 2003 年 7 月 17 日開始說起。

是學霸也是戀童癖，人設衝突的主嫌

這天，一名少女突然跑進赤坂的花店求助，聲稱她與其他多名少女遭到監禁。

東窗事發後，人們發現這並非只是單純的少女誘拐事件，而是有人打算將少女們集合起來賣春。主嫌名為吉里弘太郎，來自經濟優渥的家庭，大學時更是進入名校東京藝術大學就讀，事件爆發後有傳言說，吉里在大學期間，過著宛如牛郎般、同時和多名女性交往的糜爛生活。大學畢業後，吉里真的當了兩年牛郎，之後更自行創業，開設了違法的人妻約會俱樂部。傳言吉里弘太郎會經營「プチエンジェル」，是和他的性癖好有關。他過去似乎曾因買春遭到逮捕、留下前科。正因為他是羅莉控，所以才經營「「プチエンジェル」也不一定。「プチエンジェル」也就是「小天使」之意，這也是事件命名為「小天使事件」的原因。

儘管打著人妻約會俱樂部的名義，不過，在俱樂部中工作的，多半還是未成年少女，從國小到高中都有，許多是吉里弘太郎從澀谷街頭找來的流浪少女。俱樂部的消費價碼並不便宜，光是年費就要六十萬円，和少女一起唱卡拉 OK 要五千円，裸體攝影一次一萬円，與未成年女子發生性關係更是要價五萬円，吉里則從中抽成。根據報導，吉里透過經營俱樂部，可說是日進斗金，不僅住在東京都內的高級公寓，還擁有兩輛法拉利。不過，這類轟動社會的事件，謠言都難免有誇大、穿鑿附會的成份。

15 日，各大報紙紛紛出現四名少女行蹤不明的事件報導，而警方也在鎖定吉里作為頭號嫌疑人後，準備前往他的家中調查，但吉裡並不在家。17 日當天早上九點多，吉里就在赤坂的週租公寓中燒炭自殺。與此同時，有少女有趁機脫身而出，向鄰近的花店求救，經花店通報後，警方前往赤坂的週租公寓，將幾位少女救出，並在這裡發現了吉里弘太郎的屍體。

疑點重重的自殺與神秘的顧客名單

事件雖然到此結束，但是回顧整起事件經過，許多地方都疑點重重，讓人不禁懷疑，背後是否有隱情。舉例來說，吉里弘太郎雖是燒炭自殺，死因也是急性一氧化碳中毒，但他被警方發現時，屍體是坐在房間內搭起的塑膠帳篷中，而燒炭使用的蜂巢煤也放置其內──如此看似完美、致死率極高的自殺設置，其實很不自然。

試想，煤炭燃燒會產生極高的溫度，高溫的濃煙甚至有可能融化塑膠帳篷，若帳篷燒熔出現破口，反而會使內部的一氧化碳濃度降低，也就無法構成一氧化碳中毒致死的環境；再加上，傳言吉里在案發前兩日，變賣自己的法拉利，一個預謀要自殺的人，為什麼需要這麼多現金？種種的疑點，都讓主嫌吉里弘太郎的自殺增加了很多想像的空間，甚至出現吉里是被「加工自殺」的說法。

不僅如此，關於四位受到吉里誘拐的少女，有附近的目擊者跟媒體透露，曾經看到這些「被監禁」的少女們獨自外出到便利商店，加上少女們獲救後，身體並沒有發現任何受到傷害的痕跡，一一浮現的疑點，讓原本就轟動社會的案件，獲得更熱烈的討論與懷疑。

看似需要抽絲剝繭的懸案，卻在此時發生了更加驚人的變化。

警方在調查過程中，從吉里家中發現一系列的「顧客名單」。一開始有風聲傳出，這份顧客名單內有許多日本重要人士，包括政治人物、律師、醫生甚至是大公司老闆等，但是在後來，警方卻又改口說，這裡面出現的顧客名單絕大部分都是假名，更以此為理由，認為沒有繼續調查之必要，而綁架事件中，和吉里一起把少女帶到公寓的男子，更是以無罪釋放，最終警方以「吉里弘太郎一人所為」火速結案。

究竟，這份名單的內容是什麼，使得警方要如此改口？背後是否有甚麼壓力？或僅僅是警方不察，將假名當作真名？又或者是，這是一份公開後，將對日本產生巨大衝擊的資料？真相我們無從查知，不過坊間傳出一種陰謀論述，說在吉里的這份顧客名單當中，出現了日本皇族成員以及許多政治家的名字，若警方公開資料，將會動搖日本國本，因此只好草草了結此事。

記者案外案—權力與金錢的陰謀

由於警方並未發現吉里的遺書，加上過於倉促的結案，都為這起轟動社會的案件，增添了幾分神秘的色彩。關於整起事件的各種討論揣測，並沒有因為警方草草結案而停止，其中，討論最為熱烈的，是吉里的家庭成員經歷。他的父親、母親和哥哥都和吉里一樣，以自殺結束生命，唯一的弟弟則在精神病院接受治療，如此弔詭的巧合，讓一派人開始懷疑，吉里決定在這個時間點結束自己的生命，是否與家庭成員有關，或是受到了什麼神秘力量的吸引。

除了吉里本身的討論外，本案更衍伸出一案外案，那就是負責追查此件的記者染谷悟，在案件發生後一個多月，被發現陳屍在東京灣。染谷的遺體遭到綑綁，背後有八處刺傷痕跡，另外，頭部也有兩處遭到重擊。而染谷在被殺害之前，曾向周遭的朋友透漏，自己因為追查小天使事件，遭到中國黑幫針對、說不定會被殺之類的話，將吉里的死因和小天使事件推向陰謀論的討論高峰。在這之前，日本社會早就流傳著有許多中國黑幫，為了掌握日本政界人士的把柄，與澀谷、赤坂地區的賣春組織合作，利用他們取得日本政治人物的醜聞，或是日本的國家機密。這麼一想，這整起事件似乎有這麼一點點合理。

不久，殺害染谷的兇手被補，兇手名為櫻井景山，另有兩名共犯熊本恭丈、藤井亮一。他們之所以殺害染谷的原因，乃是染谷曾以「柏原蔵書」為筆名，撰寫《鑰匙聖經》一書當中，揭發了他的許多不法勾當，基於復仇，所以才決定要殺害染谷。雖然犯人殺害染谷的動機和小天使事件無關，但是兩件案件可疑之處，仍讓人無法不聯想在一起。染谷會遇害，其原因真如櫻井景三所說，還是背後有人指使，櫻井只是出來頂罪的也不一定。

在這起羅生門般的事件當中，是否真的有中國黑幫介入呢？我們不得而知。但由於整個案件中，存在許多說法上的矛盾，加上警方前後不一的態度，讓人不禁懷疑背後是否有更大的秘辛，時至今日，仍不時會在網路社群、媒體上引發討論。看來，這起與皇族、政治、跨國黑幫陰謀論有著模糊不清糾葛的「小天使事件」，應該還會繼續籠罩日本社會好一段時間吧。

參考資料

1. 【プチエンジェル事件】顧客名簿に皇族や政治家？怖すぎる事件の真相に迫る！ | 女性が映えるエンタメ・ライフマガジン
2. プチエンジェル事件の真相！犯人の正体と顧客名簿や裏情報まとめ
3. プチエンジェル事件とは？犯人・吉里弘太郎や事件の真相を解説！【怖すぎ】
4. 染谷悟フリーライター殺害事件の犯人や真相！プチエンジェル事件の取材中に東京湾で遺体が発見される