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風調雨順是盼望,超前部署才能在鬼門關前阻擋 ── 深訪水土保持局局長李鎮洋

鄭國威 Portnoy_96
・2020/08/05 ・7897字 ・閱讀時間約 16 分鐘 ・SR值 546 ・八年級

行政院農業委員會水土保持局。
圖/wikipedia

中興新村我熟得很,週末若想出門散心又不知去哪,住在臺中近南投的我,十之七八會帶著家人開著車,到這個被暫停的時空,貪婪地享受陽光下綠得刺眼的樹木跟草地,到麵館吃碗外省口味牛肉麵、吞一盤滷牛腱,再數數靜巷裡有多少貓主子。

縱使來過中興新村多次,我卻不知也沒注意到,原來農委會水土保持局(以下簡稱水保局)就在這。外觀不起眼的水保局建築只有兩層樓,中間有個大大的中庭,牆上貼著紅底黑字的春聯,「風調雨順」四個字掛在這再中肯不過了。看見牆上的壁掛式電風扇、四周的綠植盆栽,感覺像是到了農村四合院與小學的綜合體。這次公部門 X 科學傳播專題,我們來到中興新村請教水保局的李鎮洋局長,在面對大大小小的災害、形形色色的開發,身為臺灣 74% 土地總面積,也就是所有山坡地的重要管理機關,覺得該怎樣做科學傳播、與民溝通?

水保局局長李鎮洋接受泛科學專訪

「以前讀科學的,或是像我們這種水跟土加起來是泥巴的,所謂的工程人員,都比較踏實樸實,有什麼說什麼,比較不會包裝,但跟大眾溝通不得不做調整。」畢業於臺灣大學土木工程學研究所的李鎮洋,自 104 年起擔任局長,雖然以工程人員自稱,但受訪時語速不低,最近還在水保局官方 Instagram 開張的影片裡現身,戴著粉紅色口罩跟小編(應該是局裡的同事)用輕鬆的方式介紹水保局如何做防災整備。

李鎮洋說,水保局起初的任務就是負責平衡山坡地範圍內的開發跟保育。民國 83 年水土保持法誕生後,則更偏向保育。然而,此前山坡地上早已處處開發,有壓力,也有各方勢力。「對水保局來講,我們希望(山坡地)合法開發利用。合法包含土地的合法、程序的合法,不會造成保育的壓力,也就不會造成災害,造成下游的損失等等。」他說。

理想是這樣,但做得到嗎?

李鎮洋表示,在開發過程中,水保局扮演整合協調者,所以開發案成不成功的壓力不會落在水保局上,但水保局的確面臨來自環保團體的壓力。「比如我們為了要保護環境,可能不得不去做一些野溪整治或邊坡處裡。(環保團體)常常會覺得我們在破壞。」

野溪整治的 101 道難題

難道不是破壞嗎?我自己屢屢親眼或在臉書上看到被「整治」的野溪照片,都心疼到有點麻木。

然而李鎮洋覺得這是欠缺溝通跟對野溪不夠理解。「什麼叫野溪?野溪是平常沒水,只有颱風豪雨才有水,這個時候,你說魚怎麼游上去、怎麼保護那個魚?平常都沒有魚呀。」李鎮洋解釋。

他接著說明野溪裡的確有深潭跟淺灘,深潭裡長年有水,魚在野溪有水時可能會往上游,所以會保留深潭,淺灘則盡量。但其他部分若不施作保護,山坡一崩滑,土方就會將深潭覆蓋,結果更糟。

「(環保團體認為野溪)本來看起來非常自然,那你現在把它變成有護岸、中間有攔沙壩等等,他覺得這個動物上不去。這個其實我們各分局也跟環保團體溝通,溝通的結果是,他們也能體諒我們不得不做,有一些還是很堅持,這個持續溝通。」李鎮洋表示所謂的破壞,事實上是為了保護而不能免的措施,而且實施時間很短,通常半年、一年內就完成,對動植物來說衝擊的時間很短,一個工程做完之後不到三個月,全部都恢復。

真的嗎?李鎮洋表示許多環保人士不相信,水保局便請生態專家調查,結果的確如此。「過程最重要的就是建立信任感,我們的數據他信不信任?我們的說法他信不信任?我們說不會破壞或者破壞是有限的,他信不信任?有些人可以接受我們的說法、有些人不能接受,我們要持續地建立信任感,一直提出不間斷的科學證據或科學調查。」(註:我無法為水保局背書,但在這次專訪盡所能忠實呈現局長觀點。後續會收集各方觀點,也歡迎大家提供意見。)

「當同仁到現場接受立法委員、地方民代、縣市政府或是民眾建議,說有崩塌或崩塌風險,要趕快執行工程,我們憑什麼說這個案子可不可以做、會不會影響生態、有沒有什麼動植物以這裡為重要棲地,是不能碰的?以前沒有人知道,只有做了。後來環保團體出來了,已經來不及了。也許真的做錯了,因為我們不知道,他也認為『你怎麼不知道,你政府耶!政府應該是萬能的。』」李鎮洋表示,以前的確許多時候是不知道。

於是水保局不斷擴大建立生態檢核系統。從民國 96 年開始,先就石門水庫集水區內的工程做生態檢核,累積成果後,持續增加涵蓋範圍。民國 103 年底,水保局制定了「環境友善措施標準作業書」,將生態檢核納入工務流程,2,000 萬元以上且位於高度敏感區的工程為主要適用範圍。接著,行政院公共工程委員會則於民國 106 年訂定「公共工程生態檢核機制」,要求新建公共工程都需要辦理生態檢核(除了災後緊急處理、搶修、原地復建等)。

然而水保工程每年大大小小超過 2,000 件,分佈全臺、工期較短,生態團隊也看顧不來,李鎮洋為了讓同仁清楚工程對生態的影響,於前年(107)建立了「集水區友善環境生態資料庫」,收集來自林務局、特有生物保育中心,以及國內研究學者的發表,把生態跟重要生物的範圍標註起來,「再來是環保團體曾經關注的、媒體報導過的,只要是能收集得到的,我們就放在圖說裡面。」

「集水區友善環境生態資料庫」示意圖。
圖/「集水區友善環境生態資料庫」系統(民眾版)

(可參見 109 年 3 月 農委會出版《農政與農情》期刊之〈掌握生態情報,強化生態檢核〉)

李鎮洋表示,該資料庫現已收集超過 20 萬筆,為全臺灣最大的生態資料庫,讓同仁避免踩到地雷,衝突情形就慢慢越來越少,「除非什麼東西是沒有人看過、沒有人知道,那當然我們也不知道,那就沒辦法。」綜整各方情報分析之後,水保局區分出一級跟二級檢核區,一級檢核區內的工程由生態團隊全程協助、執行生態評估分析,與工程執行機關、設計監造、施工單位密切討論方案後才執行,確保棲地不受過度干擾、能迅速恢復;一級以外皆屬於二級,由工程單位按照資料庫的生態情報研擬生態友善對策。若你有興趣,可以到「坡地環境共同服務平臺」看看,點選地圖的不同圖層。

「坡地環境共同服務平臺」示意圖。
圖/「坡地環境共同服務平臺」

水保局平時也會上網蒐集輿情,若是發表在臉書上的批評,水保局通常會主動留言,說明工程的理由跟考慮。「如果做不夠好,我們也會改進。比如說也許可以採取更好的方式,我們去問他建議用什麼樣的方式,如果方式還不錯,這個個案可以馬上改,我們就改了。如果不能改,我們下次在別的案子裡面當作案例。」李鎮洋說水保局的治理組專門負責到六個分局宣導案例、網友批評的意見、以及未來該怎麼做。(我發現最近臺東就有個案例

有批評檢討,也有自豪案例。納入生態檢核十多年來,水保局在阿里山鄉的「頓阿巴娜野溪整治五期工程」、臺中東勢區的「四角林野溪整治工程」分別得過國家永續發展獎跟公共工程品質金質獎。大家不妨搜尋看看相關資訊,或是親自前往踏查一番,我自己就打算有空去看看。

若要舉一個面臨各方需求跟壓力,最終達成多贏的案例,李鎮洋認為大肚山上的中部科學園區算是。他表示當初中央希望在山坡地上大規模的開發,因此依照水土保持法,要設多座能防洪的滯洪沉砂池,才能在颱風豪雨時調節流量,蓄積雨水再安全排放至下游。不過臺中市政府考量園區鄰近市區,因此要求大幅提高滯洪設施的規格,隨之加大了量體;與此同時,當地居民則希望滯洪沉砂池能作為運動休閒公園,業主則通常不希望能用的土地因此縮減,環保團體也有許多意見……。

「還好那案子算成功,因為開發業者是科技部的中科管理局,中央政府比較好談,做個調整,把滯洪沉砂池變大、變緩和一點,上面就可以設運動設施、網球場、羽球場等。」水保局為此修正了相關規範,李鎮洋說,既然這樣做,固定設施也得盡量減少,讓水、砂可以很快消退恢復,也不會造成災害往下沖,需要相關配套,整合於水保計畫審查過程裡。後來各方都同意,如今八座滯洪公園被譽為水保示範工地,成了地方社區、園區員工舒展身心的樂園,豐富的濕地生態還讓台積電的員工成立生態保育團體,紀錄出沒的鳥類有哪些。

李鎮洋說:「我們不像環境影響評估可以直接駁掉(開發),因為水土保持計畫審核已經是在整個過程的後面了。前面都許可,環境影響評估都過了,最後才是(水土保持計畫審核)。我們怎麼再去駁掉前面的?只能盡量減少衝擊,用工程、植栽、園藝等各種方法,讓大家的利益整合。」

「以前老師跟我們講:『知道水土保持學系是什麼嗎?你們是醫生知道嗎?』」李鎮洋表示,如何讓河川溪流不氾濫,山坡地不崩塌,就像維持身體血管組織健康一樣,因此水保人員一直自許為大地的醫生。就如現在醫生會遇到病人、家屬、藥廠、老齡少子化、健保核刪、醫院內政治、或突如其來的疫情等各式各樣的挑戰,在開發與保育、工程技術與網路輿論之間,大地醫生也必須時刻警醒、應變,對多變的環境保持謙遜。

水保防災意識的超前植入

大地醫生可不能只等疾患纏身才治病。為了讓全民更了解水土保持的目的跟重要性,水保局大力投入宣導。從印書、發摺頁,話劇演講、徵文徵圖,再到現在的 AR/VR。「你可以從老鷹的視角去看為什麼會崩塌,可能是因為被違法開發、沒做水土保持,體感座椅會跟著動,如同自己正在飛。」李鎮洋很驕傲地說水保局將 VR 結合宣導是全臺第一,學生很好奇也很喜歡,坐一次不夠還要坐第二次。

為了扎根,水保局針對小學生製作的內容還分為低中高年級、有/無注音版、書還做成立體書,每週兩次透過行動書車送到偏鄉學校,用夜市會有的簡單遊戲如套圈圈來寓教於樂。「我們現在建立了 102 個水土保持酷學校,提供很多水土保持教具圖書,當學校的環境教育教材,然後把附近學校、社區也能納進來。」李鎮洋說。

想要成為酷學校也不容易,水保局接到學校申請後,會評估學校是否能融入課程、老師是否做足準備讓學生參與。李鎮洋以新竹關西東光國小為績優典範,該校校長積極規劃,與水保局長期合作,加上位在山區,學生家可能就位於開發的山坡地,家長也可能從事相關行業,更需要面對水保議題。聽了局長描述,聽得讓我也想去參觀拜訪。

不過校園宣導好像都針對國中小,高中呢?李鎮洋局長坦白說:「高中生有升學壓力,不考試是不會看的啦!」

針對成人的部分,水保局除了提供一般的科普資訊跟防災訊息,李鎮洋表示「土石流防災專員」的招募與培訓特別關鍵。

防災專員?老實說要不是來採訪前做了一些研究,之前我從沒聽過。李鎮洋話說從頭:早期雨量測站大部分屬於氣象局,一部份則屬於臺電或水利署,大多位於平地,理由是平地人口多,但容易有土石流災害的山區反而少有測站。「這個社區在這裡,但監測站在那裡,太遠,這邊有下雨,那邊沒下雨,發布警訊就會不精準。」李鎮洋說。

為了改善這種狀況,水保局便將簡易雨量筒提供給山區的村里長,教他們觀測跟回報。不久後敏督利颱風(民國 93 年)來襲,造成中臺灣嚴重災情,尤其是大甲溪沿岸的松鶴部落。事後調查發現儘管當地發生嚴重土石流,六十戶受災,卻只有一人死亡,雖然不幸,卻也是大幸。當地居民在調查訪問時表示,就是因為一個多月前水保局同仁帶著雨量筒請村里長幫忙監測雨量、溝通自主疏散避難,讓他們對雨量產生警覺,才會在政府發出警報之前就行動,保住了大多數人生命。

是痛定思痛,也為了超前部署,從隔年起,水保局開始招募跟訓練防災專員,至今已達 3132 人(歷年總培訓人數)。招募對象以土石流防災保全區裡的村里長優先,有興趣者也都歡迎,經過訓練跟檢定,就會被授予資格。由於防災專員需要協助公務,面臨風雨衝擊、得上山下谷,水保局也提供保險跟裝備,並開發系統,讓他們利用手機簡訊、LINE 通訊軟體及土石流防災資訊網 APP 傳送雨量資料、通報災情及接收土石流警戒訊息。

李鎮洋接連說了多個防災專員即時撤離住戶,救了許多人性命的案例,不免激動。

「防災專員第一是幫我們觀測傳遞雨量。第二是當發布黃色警戒、紅色警戒,幫我們傳遞給當地人。第三,如果發生災害要通報我們。第四,要幫助疏散避難,協助鄉鎮公所或軍方警察消防,跟我們保持密切聯繫。」李鎮洋表示,這樣的社區叫做自主防災社區,平時有輔導團隊協助辨識社區風險,例如環境裡哪些地方可能崩塌、發生土石流、多少戶有危險、高風險的有幾個人、他們的姓名電話住址……並提供資料跟教學,將居民統合為自主防災組織。「例如你年輕有車,接到警訊要疏散,你就載你的阿公阿嬤叔叔伯伯,你顧誰、顧幾個、車怎麼走哪條路安全,哪裡是庇護所……大部分是活動中心、消防所或者學校的禮堂。」

民國 98 年莫拉克來襲,除了小林村的悲劇,當時臺灣中南部、東部也都嚴重受創,但培訓出的防災專員挽救了不少人命。李鎮洋以當時南投水里鄉新山村為例,林美玲村長跟先生黃明達都是防災專員,見雨勢驚人、超過警戒,但很多居民不想離開,兩人便熬夜巡邏到凌晨兩點,發現出入的壽山橋斷了,趕快挨家挨戶敲門警告溪旁的村民,然而 135 位村民中,有 19 人當下不願撤離,村長只好通報消防隊,把人硬拉走,同時也通報水保局的土石流災害緊急應變小組,在清晨 6 點前讓全村都安全撤離。「隔天一看,有二十幾間房子被沖到水裡面去。如果沒叫起來,六十幾個人就走了。」李鎮洋接連說了多個防災專員即時撤離住戶,救了許多人性命的案例,不免激動。

「這些土石流防災專員經過訓練,就會比他的爸爸媽媽有感覺。以前我們在疏散,阿公阿嬤最常罵我們了,說你們年輕人不知道,我們從什麼時候就住在這裡了,你們讀書人不知道,隨便講講的。」然而經過幾次經驗,現在只要一發布警訊,山區居民都會配合撤離。李鎮洋認為防災專員與自主防災社區功不可沒。至今,防災專員疏散超過上萬人次,減少了 2,000 人以上的傷亡。

用科技替臺灣山地聽診把脈

防災專員展現出人的能量跟重要性,但要超前防災減災,更得靠科學研究、善用新科技。

「我想把水土保持局建立成打造『智慧防災坡地環境』的單位。」李鎮洋說,大家不希望有違規開發的情事,但怎麼掌握違規開發的事實?以前靠人現場查報,人情包袱卸不下、山區又遼闊,效果當然不好。從民國 87 年開始,水保局啟用衛星影像主動監測。減少人情世故、而且速度飛快。監測頻率則從先前每兩個月一次,今年開始改成一個月一次。「怪手開挖兩個月跟一個月差很多」,這樣就能及早阻止破壞,李鎮洋說。

由於雜訊、雲霧遮蔽、圖層位移等狀況,在電腦判釋之外,水保局也加入人工檢核,若發現違法開發,水保局就會把衛星影像結合地籍系統,發到縣市政府鄉鎮公所,再到現場拍照調查,加快處分。

除了違規開發,氣候變遷造成的超集中雨量也是水保局關注焦點。下一個可能發生小林村事件的地方在哪裡?能不能先找出來呢?水保局為了降低類似的大規模崩塌危害,利用經濟部中央地質調查所對全臺的光達(Lidar)掃描資料,製作出極為精準的地形圖,再請地質專家判斷高風險地點,確認周遭有沒有居民與聚落。

李鎮洋表示水保局積極利用科技打造山地防災減災網絡,努力的成果與經驗已經能夠外銷,傳授給同樣面對類似風險的國家。

「從 106 年開始,我們開始第一期的大規模崩塌防減災計畫。全臺灣可能發生大規模崩塌的,大概有一萬多處,但有保全對象的,目前篩選出來 186 處。我們再做風險評估,大規模崩塌指面積要達到十公頃,深度要十公尺,土方要十萬立方公尺,其中滿足一個條件,就列為大規模崩塌的潛在區域。比較危險的是 34 個。」李鎮洋說,這項計畫的第一期經費是 34 億元,而明年即將開始第二期的計畫經費為 50 億元。若完成後,可以大幅提高防護能力,降低至少 200 億元農損。

為了要了解一塊潛在崩塌地、地滑地目前的危險性,如崩塌大概多深、範圍多大,得找出滑動面,為此則要鑽探以監測地下水位、目前滑動量和速度等等基礎調查數據。然而,「這麼多資料,用什麼基準做為未來防災標準?如果要啟動預警疏散避難,要用什麼基準?是水位高、還是滑動距離?這要找專家來討論,因為全世界目前沒有像臺灣做這麼快。」

李鎮洋表示他蒐集全世界各地針對大規模崩塌的觀測資料,而且後來真的發生崩塌的可驗證案例,至今只找到義大利瓦伊昂大壩 1963 年的案例

「水越過壩頂,拱壩新蓋好,很堅固,壩沒壞,水往下游沖,七個村莊兩千人全都不見了。義大利政府就為了七個村莊蓋紀念館,我去參觀這個紀念館買了影片、書,看到書裡有監測資料,我覺得這資料很珍貴,目前也只收集到這個。」李鎮洋說。

儘管數據還不足,臺灣也不能等著災害發生。李鎮洋知道,任何預測都可能太保守或太樂觀,但他決定先請學者根據現有資料建立模型,如雨量,滑動速度跟加速度,加上現場觀測跟即時儀器監測,訂出應變啟動標準。

「鑽探很花錢、觀測儀器很花錢,觀測儀器還必須隨時都 ready,不能要用的時候沒電、故障。」李鎮洋回想起自己還是學生的時候,是以月為週期被老師吩咐去拿監測結果,但根本緩不濟急,因此要求水保局做到即時觀測、即時傳回,即時分析、即時反應,這樣才有用。目前水保局已建置了 21 座固定式、3 座行動式(全球首創),以及 17 座簡易式土石流觀測站,配有 CCD 攝影機、雨量計、水位計、土壤含水量感測器、鋼索檢知器及地聲檢知器,透過穩定的衛星訊號傳輸,即時傳入土石流防災資訊網,供防災人員跟我們所有人查詢。

大規模的研究計畫,水保局無法只靠自己,因此委託了臺大、成大、中興、屏科大等多所學校共同參與。目前在宜蘭大同鄉,水保局也正在進行「蘭台大規模崩塌潛勢示範區觀測科技整合研究」,由暨南國際大學團隊帶隊,結合更多研究單位,包括中央研究院。

「這個出來老實說,全世界第一套,最 top 的,日本都還沒這樣做。」李鎮洋很有自信地說:「因為臺灣人不能等,政治反應非常快速,就像你說的『有壓力』,讓我們要用更有效的方式。」

這個「更有效的方式」,甚至還能外銷。李鎮洋說水保局已經開始輸出臺灣經驗到東南亞,亦透過國合會等管道初步接觸非洲跟中南美洲。以泰國為例,透過臺泰農業合作會議的平台,水保局將水土保持教室整套帶到泰國,提供當地農業主管機關與農民友善環境、減災防災的開發方式。臺灣也與越南透過第三方簽訂合作備忘錄,傳授監測土石流的技術,協助分析資料,還提供軟硬體。

一個插曲或許展示了為何臺灣經驗適合移植。李鎮洋說前陣子越南方回報莫名的資料遺失問題,水保局馬上請他們派人到現場巡邏,看是否被偷接電。而結果的確如此。「因為他們山區比較偏遠,有電很不容易,百姓就自己偷接了。我們為什麼會知道?就是臺灣曾經發生過。」李鎮洋笑說,日本等國的方案太先進了,需要很多基礎建設,但我們這條路剛走過,所以可以一步一步幫助越南等國向前走,面對各階段的壓力測試。

就跟臺灣這片土地面臨板塊擠壓、颱風侵襲、旱澇交替,進行了百萬年的壓力測試一樣,21 世紀的水保局為了負起保育國土的責任,也面對各種壓力,但我想局長與水保局的同仁大概會說工程人員扛習慣了,是吧?

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「融合蛋白」如何全方位圍剿狡猾癌細胞
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/11/07 ・5944字 ・閱讀時間約 12 分鐘

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(fusion protein)/ 圖片來源:wikipedia

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。

「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」/ 圖片來源:shutterstock

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。

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 / 圖片來源:wikipedia

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。

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)」/ 情境圖來源:shutterstock

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。

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解密機器人如何學會思考、觸摸與變形
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/09/09 ・6820字 ・閱讀時間約 14 分鐘

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」 。

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 。 / 圖片來源:shutterstock

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。

2025 年5月,亞馬遜展示了他們最新的觸覺機器人 Vulcan / 圖片引用:https://www.aboutamazon.com/news

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。

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。/ 圖片來源:shutterstock

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。

2023 年來自 EPFL 的另一個實驗室—可重組機器人工程實驗室(RRL)推出了 Mori3 © 2023 Christoph Belke, EPFL RRL

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。

立即點擊專屬連結 https://perplexity.sng.link/A6awk/k74… 試用 Perplexity吧! 現在申辦台灣大哥大月付 599(以上) 方案,還可以獲得 1 年免費 Perplexity Pro plan 喔!(價值 新台幣6,750)

◆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…

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深海發現大型礦場和「暗氧」!是能源危機的希望還是潘朵拉之盒?
PanSci_96
・2024/09/21 ・2334字 ・閱讀時間約 4 分鐘

深海的暗氧:無光環境中的神秘氧氣生成

深海,被譽為地球最後的未開發疆域,隱藏著許多不為人知的奧秘。數千公尺深的海底沉積了數量龐大的多金屬結核,這些礦物因含有大量珍貴金屬,對現代技術,尤其是能源轉型,至關重要。然而,科學家在探索這些結核的過程中意外地發現了一種神秘的現象:暗氧,即在無光的深海環境中生成氧氣的過程。這一發現不僅可能改變我們對海洋生態系統的理解,還可能重新定義地球早期生命起源的故事。

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長期以來,科學界普遍認為氧氣的生成依賴於光合作用。光合作用是植物、藻類及一些細菌透過陽光將水和二氧化碳轉化為有機物並釋放氧氣的過程。這一過程主要發生在地球表層和淺水區域,是維持大氣和海洋中氧氣含量的核心機制。根據這一觀點,只有在陽光能夠到達的區域,氧氣才能被生成。因此,對於深達數千公尺的深海區域,我們的認識是,氧氣主要來自於表層水透過洋流輸送到深處。

然而,深海中缺乏光源,光合作用無法進行,這意味著氧氣在深海中的供應受到限制。雖然洋流能夠在一定程度上將氧氣輸送到深海,但這一過程極其緩慢,往往需要數百年甚至上千年才能完成一次循環。因此,科學家一直認為深海是一個缺氧的環境。

多金屬結核的發現,是新能源的關鍵,還是海洋生態的災難?

在這樣的背景下,科學家對深海進行了更深入的探索,並發現了錳結核(英語:Manganese nodules),又被稱為多金屬結核這一珍貴資源。多金屬結核是富含金屬的岩石,其主要成分包括鈷、錳和鎳等金屬。這些結核廣泛分佈於全球深海區域,尤其是太平洋海域,儲量高達數兆噸。這些金屬對綠色能源技術,如電池生產,具有極高的價值,吸引了全球各國的關注。

然而,這些結核不僅是地球資源的寶藏,它們還隱藏著另一個重要的發現。2013 年,科學家安德魯·斯威特曼(Andrew Sweetman)在太平洋克拉里昂-克里珀頓區域進行深海研究時,意外地發現,在封閉的深海水域中,氧氣濃度竟然有所增加。這一現象引發了科學界的極大關注。

科學家探索深海的多金屬結核時,意外發現「暗氧」的存在。 圖/envato

暗氧的生成機制

斯威特曼的研究團隊推測,深海中的多金屬結核可能在某些化學條件下,充當了天然電池。這些結核通過電化學反應將水分解為氧氣和氫氣,從而在無光的環境中產生了氧氣。為了驗證這一假設,團隊在實驗室中模擬了深海環境,並確實觀察到氧氣從結核生成的現象。

不過,這一過程並非如想像中簡單。根據實驗數據,某些海底結核表面的電壓僅為 0.95 伏特,卻能夠生成氧氣,這與理論上需要的 1.6 伏特電壓不符。研究團隊進一步推測,這可能與結核的成分有關,例如含鎳的錳氧化物可能起到了催化作用,降低了反應所需的能量。此外,結核表面的不規則排列及空隙可能也促進了電子轉移和水的分解。

暗氧的發現挑戰了我們對氧氣生成的傳統理解。過去我們認為,地球上的氧氣主要來自於光合作用,但這一現象表明,甚至在無光的深海環境中,氧氣也能通過無機物的電化學反應生成。這意味著,我們對於地球早期氧氣循環及生命演化的認識可能存在重大疏漏。

尤其值得注意的是,多金屬結核的形成需要氧氣,而這些結核大量出現在深海中,是否表明早期地球上就已經存在非光合作用的氧氣生成機制?如果是這樣,暗氧是否可能推動了地球上生命的起源?這一問題仍然未有定論,但暗氧的發現無疑為生命起源的研究開闢了一條新的途徑。

未來的挑戰:開採深海資源還是守護地球最後的「淨土」?

除了科學研究的價值,多金屬結核也吸引了全球對於深海資源開採的興趣。這些結核富含稀有金屬,特別是對電池生產至關重要的鎳和鈷。然而,大規模的深海開採可能會對海洋生態系統造成嚴重破壞。

對於發現的深海資源,是要開採?還是選擇守護海洋生態? 圖/envato

首先,深海採礦可能導致噪音和光污染,破壞深海生物的棲息地。此外,採礦過程中產生的懸浮物可能對海洋生物,尤其是水母等生物造成生理負擔。研究顯示,水母在模擬的採礦環境中會因應對懸浮物而消耗大量能量,這可能削弱其免疫系統並降低生存率。

因此,雖然深海資源的開採看似能解決當前的能源危機,但國際間對此議題的爭議仍然持續。全球已有32個國家支持暫停或禁止深海採礦,呼籲進行更多的生態影響研究以確保環境保護。

暗氧的發現,不僅為科學研究帶來新的挑戰,也為深海資源的開採提出了更高的要求。在能源危機與生態保護之間,我們需要尋找平衡點。未來的技術或許能夠在不破壞環境的情況下,模擬自然過程生成多金屬結核,從而實現可持續的資源開採。

此外,暗氧現象的發現也為探索外星生命提供了新的思路。當我們在其他行星上發現氧氣時,不一定意味著那裡存在光合作用生物,可能是類似多金屬結核的無機反應在默默進行。這一發現或許將改變我們對地外生命的定義與尋找方式。

深海的秘密仍在不斷被揭開。從暗氧的發現到多金屬結核的開採,這片未開發的疆域將在未來的科學探索與資源爭奪中扮演至關重要的角色。無論是能源危機的解決還是生態系統的保護,我們都應以謹慎且負責任的態度面對這一未知的領域,避免打開潘朵拉之盒。

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