健康與醫療資料的加值應用（四）：政府預計推動的電子化醫療政策？

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。

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）。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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？

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」 。

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 。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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◆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…

• 作者／ 布萊恩‧柯尼罕（ Brian W. Kernighan）
• 譯者／ 李芳齡

網路的普及

回想第六章中敘述的電腦運算使用模式，你有一台或好幾台個人電腦，你讓個別應用程式執行不同的工作，例如用 Word 製作文件，用 Quicken 或 Excel 做你的個人財務，用 iPhoto 管理你的相片。這些程式雖可能連結網際網路以取得一些服務，但它們在你的電腦上運轉，你可以不時地去下載一個修補了漏洞的新版本應用程式，偶爾可能得購買一個升級版以取得新功能。

這個模式的本質是，程式和資料都在你自己的電腦上。若你在一台電腦上修改了一個檔案，然後在另一台電腦上需要這檔案，你必須自己做轉移。若你在辦公室或外出旅行途中需要一個儲存於你家中一台電腦上的檔案，那就麻煩了。若你需要在一台視窗個人電腦和一台麥金塔電腦（Mac）上都有 Excel 或 PowerPoint，你必須為兩台電腦各買一個程式。上面說的這些情況，還沒把你的手機包含在內哦。

另一種不同的模式是愈來愈普及：使用瀏覽器或手機去存取及操作儲存於網際網路伺服器上的資訊。Gmail 或 Outlook 之類的郵件服務是最普遍的例子，你可以從任何一台電腦或手機存取你的電子郵件，可以上傳一封在本機上撰寫的郵件訊息，或是下載郵件訊息至本機檔案系統，但多數時候，你把資訊留在提供服務的伺服器上。

你不需要做什麼軟體更新，但不時會有新功能出現。你通常是在臉書上跟朋友保持聯繫或觀看他們的照片，但交談及照片儲存在臉書，不是儲存在你自己的電腦上，這些服務是免費的，唯一可見的「成本」是當你閱讀你的郵件或查看你的朋友在做什麼時，你可能會看到廣告。

科技未來趨勢——雲端運算

這種模式通常被稱為「雲端運算」（cloud computing），因為網際網路被比喻為「雲」，沒有特定的實體位置，資訊被儲存於「雲端」的某處。

電子郵件和社交網路是最常見的雲端服務，但還有很多其他的雲端服務，例如多寶箱（Dropbox）、推特、領英、YouTube、線上行事曆等等。資料不是儲存於本機，而是儲存於雲端，亦即雲端服務供應商的伺服器上：你的電子郵件及行事曆儲存於谷歌的伺服器，你的相片儲存於多寶箱（Dropbox）或臉書的伺服器，你的履歷表儲存於領英的伺服器等等。

雲端運算的問世，得力於多個因素的匯聚。個人電腦變得愈來愈強大的同時，瀏覽器也是，瀏覽器現在能夠有效率地執行顯示要求很高的大程式，儘管使用的程式語言是直譯式的 JavaScript。對多數人而言，現在的頻寬及用戶端與伺服器端之間的延遲（等候時間）遠優於十年前，這使得資料的傳送與接收更快，甚至在你輸入搜尋詞時，當即反應你的鍵擊，在你還未輸入完之前，就列出一些建議的搜尋詞。結果是，以往需要一個單獨的程式去處理的絕大多數使用者介面操作，用瀏覽器就能搞定，在此同時，使用一台伺服器去承載大量資料，執行任何複雜運算。這種組織方式也在手機上運作得很好：不需要再下載一款行動應用程式。

以瀏覽器為基礎（browser-based）的系統的反應速度可以媲美以個別電腦為基礎（desktop-based）的系統，並且讓你可以從任何地方存取資料。

以來自谷歌的雲端「office」工具為例，它提供文書處理器、試算表、以及簡報程式，讓多使用者可以同時存取使用及更新。（譯註：以瀏覽器為基礎的系統又稱為 web-based，或稱「brower-server model」，簡稱 B/S 模式，指的是透過瀏覽器去使用網路上的軟體來執行各種工作；以個別電腦為基礎的系統又稱為 client-based，或稱為「client-server model」，簡稱 C/S 模式，指的是必須在每台電腦上安裝各種軟體來執行各種工作。）

雲端工具的快速崛起

一個受到關心的議題是，這些雲端工具會不會最終運轉得夠好而完全取代以個別電腦為基礎的版本。你大概可以想像得到，微軟非常關心這個，因為 Office 軟體佔該公司營收的相當比重，而 Office 主要在視窗作業系統上執行，微軟的其餘營收大多來自視窗作業系統。以瀏覽器為基礎的文書處理及試算表不需要來自微軟的任何軟體，因此將威脅到微軟的 Offic 及視窗作業系統這兩大核心業務。

目前，谷歌文件（Google Docs）及其他類似的系統還不具備 Word、Excel、及 PowerPoint 的所有功能，但科技進步史中充滿這樣的例子――明顯較差的系統問市，搶走認為此系統已經夠好的新使用者，漸漸侵蝕在位者的市場佔有率，並且持續改進本身的功能。微軟顯然很清楚這問題，實際上，為因應此問題，該公司已經推出雲端版本的 Office 365。

以網路為基礎（web-based，亦即以瀏覽器為基礎）的服務其實對微軟及其他供應商具有吸引力，因為易於採用訂閱收費模式，用戶必須持續付費以取得服務。但是，消費者可能偏好一次性購買軟體，必要時再付費升級。我目前仍然在我的較舊的麥金塔電腦上使用 2008 年版本的 Microsoft Office，它運作得很好（在此應該稱讚微軟），而且，它仍然偶爾獲得安全性更新，因此，我並不急於升級。

雲端運算仰賴用戶端的快速處理及大量記憶體，以及伺服器端的高頻寬。用戶端的程式是用 JavaScript 語言撰寫的，通常錯綜複雜。JavaScript 程式重度要求瀏覽器更新及快速顯示圖形資料，敏捷反應使用者的動作（例如拖曳）及伺服器的動作（例如更新的內容），這已經是夠難了，難上加難的是，瀏覽器版本與 JavaScript 版本之間的不相容性，需要雲端服務供應商找出傳送程式給用戶端的最佳方法。不過，伴隨電腦運算速度愈來愈快，以及更加遵從標準，這些都在進步中。

雲端運算可以在「於何處執行運算」和「處理過程中把資訊寄存於何處」這兩者之間作出取捨，例如，使 JavaScript 程式與特定瀏覽器脫鉤的方法之一是，在程式本身裡頭包含測試，譬如：「若瀏覽器是 Firefox 75 版，就執行這個；若瀏覽器是 Safari 12 版，就執行那個；若為其他瀏覽器版本，執行別的。」這樣的程式比較大，意味的是，需要更多頻寬來把 JavaScript 程式傳送至用戶端，而且，程式中增加的測試可能使瀏覽器運轉得較慢。另一種方法是，伺服器可以詢問用戶使用的是哪種瀏覽器，然後傳送針對這款瀏覽器撰寫的程式，這程式可能更簡潔，執行得更快，不過，對於原本就小的程式，差異可能不大。

網頁內容可以用不壓縮形式傳送，這樣，用戶端及伺服器端需要的處理工作較少，但需要較多的頻寬來傳輸；或者，用壓縮形式來傳送網頁內容，傳輸時需要的頻寬較少，但兩端需要增加處理工作。有時候，只有一端做壓縮處理，大型 JavaScript 程式經常被壓縮，移除所有不必要的空白，讓變數及函式使用一或兩個字母的名稱，壓縮後的程式是人類看不懂的，但用戶端電腦不在意。

儘管有技術性挑戰，若你總是能連上網際網路的話，雲端運算的優點很多。它們供應的軟體總是最新的，資訊儲存於專業管理的、有大容量的伺服器上，客戶資料隨時都有備份，幾乎沒有遺失的可能。一份文件只有一種版本，不會發生同一份文件在不同的電腦上可能有不一致版本的情形，而且，很容易即時共享文件及通力合作。雲端服務的價格很便宜，個人消費者往往可以免費取得，但企業客戶可能得付費。

——本文摘自《普林斯頓最熱門的電腦通識課》，2022 年 2 月，商業周刊。

（編註：）延續前篇關於「健康資料加值應用」與協作中心的介紹說明，本篇將再度回到健康與醫療資料議題的基礎上，從「電子病歷」與「智慧醫療」兩個面向的發展，了解當前政府預計推動的電子化醫療政策為何。

電子病歷

由於國內醫院病歷電子化的發展已經相當普及，在落實「全人健康照護」政策目標下，我國政府於 2008 年推動電子病歷實施計畫 。主要是針對協助各醫療院所推動電子病歷，使得醫療院所醫療作業資訊化及病歷電子化，降低管理成本，達到無紙化。

雖然醫療法第 69 條並無規範醫療院所一定要製作電子病歷，但是從下表中，我們可以看出臺灣目前病歷電子化的情況已經達到 8 成，病歷電子化已經是臺灣未來的趨勢。

不過對衛生署而言，最重要的目標是促進院際電子病歷互通。因此在 2010 年推動加速醫療院所實施電子病歷系統計畫，內容包括鼓勵及輔導醫療院所發展醫療作業資訊化、病歷電子化，更進一步推動院際電子病歷互通，減少病患重複檢驗檢查及用藥，並提升醫療資源運用效能。簡而言之，電子病歷的推行主要是下列三大階段：

院際電子病歷互通指的是在病患同意下，可以將其在 A 醫院的醫療影像及報告、血液檢驗、門診用藥紀錄或出院病歷摘要開放給 B 醫院使用，不僅節省民眾在申請醫療影像複製上的時間和金錢（一般情況下，要支付給醫院基本費／管理保存費與複製成本）、避免重複性檢查與用藥，且可以加速醫師診療決策時間，能夠盡早做出治療處置。而醫師只有在病患同意下才能調閱資料。

傳統病歷申請過程，民眾必須持身分證、第二證件（健保卡、駕照等），如果是申請病歷紀錄，則必須先看過門診醫師，意思就是必須要經過掛號、候診的時間，於門診時和醫師討論要申請的種類和件數、填寫病歷複本申請單，為申請種類不一，像是中文出院病歷摘多要 650 元，除了要支付當次門診掛號費（依醫療院所規模不一，150-200 元），另外還需要郵寄費。如果只是檢驗報告，可以直接到醫院服務台填寫病歷複本申請單，一份大約是 10 元。那如果是要申請 X 光片，按區域醫院的作法是，先到服務台填寫申請單，於預約時間到放射科申請，一片光碟通常是收 200 元，等候時間 30 分鐘到一小時不等。

電子病歷優於傳統病歷申請的地方則在於節省時間和一部份的金錢，並愛護地球（無紙化）。現行電子病歷主要分成兩種，一種是可攜式電子病歷，另一種是跨院電子病歷交換。可攜式電子病歷與傳統病歷申請類似，只是改成單一窗口，民眾不需要在門診、服務台、放射科或其他專科跑來跑去，只需要出示雙證件向服務台申請，醫院將電子病歷列印出來給民眾。然而還是需要複製病歷的費用，但是就不需要另外支付掛號費，並節省申請時間。

跨院電子病歷交換，現行政策主要指的是醫療影像和報告的交換、血液檢驗及用藥紀錄，民眾只要填寫書面同意單（七天內有效），表示同意乙醫院調閱自己的資料，在民眾健保卡和醫事人員卡雙卡同時插入後，乙醫院的醫師便可以從衛生署影像交換中心下載民眾在甲醫院的醫療報告與影像。或是從衛生署的電子病歷交換中心下載用藥紀錄和出院病歷摘要。

以下這張圖是闡述病患的醫療影像資料是如何流傳的。各醫院將影像資料放到一個 Gateway，而這個 Gateway 會儲存這些影像資料，如果民眾要申請可攜式電子病歷，醫院服務處的人員就會連線到 Gateway 下載。這些 Gateway 的索引檔（即民眾的醫療影像和報告的索引檔）會上傳到衛生署的影像交換平台，在病患的同意下，乙可以至影像交換平台查詢該病患是否在一年內有做過這些檢查。並可直接透過影像交換平台，至甲醫院進行下載醫療影像報告。

智慧醫療

在邁入 21 世紀之後，電腦科技成為主流，現今電子病歷制度已經運用到部份的雲端科技，我們可以想見未來健康資料庫的應用可能也會雲端化，所有的資料庫資料都會存在所謂的「醫療雲」上。到時候民眾要看診，也不需要帶健保卡，當場做指紋、眼角膜判定便可看診，醫師也不需要向其他醫院調閱你之前在其他醫院的看診病歷，只需要透過網路連線，從網路上的虛擬空間讀取你從小到大的所有醫療診斷記錄、X 光照影、藥物過敏史等等，便可以了解你個人的身體狀況，最近的服藥記錄，或甚至是以後就透過 SKYPE 等電腦視訊系統看診，民眾也不需要大老遠跑回家。或者，以後的老人照護制度，老人家不需要進入老人安養中心以獲得醫療人員、護士的 24 小時的照護和監測（以避免有任何不測），老人家可以待在他最熟悉的家裡或住所，身上穿健康衣或是戴偵測手環，一旦呼吸停止、心跳暫停等危急狀況，該健康衣或手環便可以向附近衛生所或是醫院發出訊號尋求支援。

然而健康與醫療資料庫的加值與應用必然有其相對的風險存在，像是病歷資料可能會外洩、遭受駭客入侵等等，因此本公民論壇的目的便是在於，當了解到健康資料庫現行以及未來可能成果和其所可能帶來的風險，令民眾在衡量孰輕孰重後，能有一更清晰的圖像。【待續】

＊ 補充：什麼是「雲端運算」（Cloud Computing）？

「雲端運算」這個詞彙最近蔚為風潮，相關的討論層出不窮。依據美國國家標準與科技局（National Institute of Standard and Technology）的定義，雲端運算指的是一種使用者可以隨時隨地利用載具，透過網絡連線進用各種服務（如網路、伺服器、儲存空間、應用程式）的新運算模式。

資料來源：本文節錄自《健康與醫療資料的加值應用公民論壇議題手冊》
作者與編輯群：呂宗學、邱伊翎、黃柔翡、馮瑜茜、呂家華、李宜卿、孫語辰
審定：呂宗學、林子倫、邱伊翎、徐子涵、陳再晉、黃旭明、滕西華

健康與醫療資料的加值應用公民論壇，希望促成社會公眾對「健康及醫療資料運用及加值」議題進行理性、知情的討論，形成公共意見以作為決策的參考。PanSci將在：

1. 8/17 的 PM 7:00-8:00
2. 8/17 的 PM 9:00-10:00
3. 8/18 的 PM 7:00-8:00
4. 8/18 的 PM 9:00-10:00

四個時段各舉辦一場線上論壇，歡迎報名參加！

論壇一：政府現有健康相關資料之加值，是否須先經個人同意或立法授權？
論壇二：健康資料庫加值應用之現況是否侵犯或有未能保護個人資訊自主及隱私之疑慮?
論壇三：健康資料庫加值應用衍生利益之歸屬:公有?共有?私有?
論壇四：總體討論(後續該怎麼監督)

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