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解密社會創新:為了全人類,這件事你得知道

鄭國威 Portnoy_96
・2020/11/05 ・11782字 ・閱讀時間約 24 分鐘 ・SR值 566 ・九年級

本文由 社會創新實驗中心委託 委託,泛科學企劃執行。

你覺得世界正在變好,還是變差呢?

在 2020 年問這個問題,可能有比較高比例的人會給出悲觀的答案。我們在 2020 年學到,原來澳洲野火可以燒那麼久,燒到奪走 30 億哺乳類、爬行類、鳥類的生命;更別提亞馬遜跟加州、北極圈同樣在燃燒。我們也學到原來臺灣夏天可以這麼熱,熱到打破 124 年來的高溫紀錄;我們更學到原來一種新的冠狀病毒可以那麼難纏,難纏到讓全球經濟活動硬生生停擺,偉大的國界疆域被只有 120 奈米的病毒嘲笑,資源分配不均的問題,也隨著社會安全網被疫情撕開而更難以忽視。

澳洲大火燎原,許多野生動植物消殞,是2020年諸多憾事之一。圖/Wikimedia

這就是 2020 年的新日常。在 2015 年立下永續發展目標(SDGs, Sustainable Development Goals)的世界各國,儘管高瞻遠矚,也無法預測接下來的變化。正如湯馬斯·佛里曼在《謝謝你遲到了:一個樂觀主義者在加速時代的繁榮指引》一書中所說的,世界正被科技、全球化、氣候變異三股巨大而且還在加速變化的亂流推動,朝向不可知的未來。越不可知,我們的預測就越趨悲觀。然而又如漢斯·羅斯林在《真確》一書裡疾呼的,我們對世界面貌的陳舊與錯誤認知,過度悲觀,也可能讓資源的運用效率不彰。

聯合國SDGs包含17項目標,提升人類與環境共好的福祉。影片/Youtube

未來的確不可測,除非我們創造未來。這就是為何「社會創新」愈來愈重要且必要。但到底什麼是社會創新?這次泛科學來到位於臺北市仁愛路上的「社會創新實驗中心」,要來問問將社會創新從科技社群一路推進政府體系的行政院政務委員唐鳳。深入請教她怎麼把公私協力的精神展現在 COVID-19 的防疫工作、總統盃黑客松(及延伸出的許多開放資料計畫),與社會創新實驗中心的任務上。而這些令許多國家驚豔、詢問度爆高的案例,背後各自代表了哪些社會創新的意涵呢?

從《監控資本主義》談臺灣的防疫經驗

臺灣面對 COVID-19 疫情的表現足堪全球模範,特別是當不少國家的人民一邊擔心疫情,一邊還得擔心自己的政府跟科技公司(如 Google、Apple、Facebook、Amazon 等)會共同利用機會侵犯隱私、監控人民行動時。為了防疫,臺灣雖然佈下嚴密防線,以細胞廣播、智慧平安環等方式落實居家隔離,更以超快速度串連藥房、超商、健保卡進行公平的實名制口罩預購與分配,卻沒有造成社會疑慮。

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跨國公司掌握數億使用者的資訊,成為具高利用價值的大數據,恐有侵犯隱私的疑慮。圖/Pixaby

這其實非常不容易,畢竟我們活在「監控資本主義」的時代。監控資本主義一詞出自 2019 年出版,由哈佛大學教授祖博夫 (Shoshana Zuboff) 所著的一本備受關注與討論的著作《監控資本主義時代》(The Age of Surveillance Capitalism)。祖博夫認為,當數十億人類的一舉一動都在數據科技公司的掌握下,數據變成模型,模型提供預測,你我的下一步就成為可以被競標販售的產品,不管是給個讚的下一步、按下加入購物車的下一步、或是走入選舉投票亭的下一步。監控資本主義企業以多樣化的免費服務,在寬鬆甚至不存在的規管下貪婪地蒐集行為資料,進行交易,也引來了各國政府的覬覦。這次疫情對某些企業跟政府來說更是天賜良機,因為有了防疫的大義,監控更可以直接來

對此唐鳳表示,台灣這波防疫能免除過度監控的疑慮,首要關鍵是因為我們把病毒隔絕在境外,才能避免封城跟後續必然的嚴格管控。但除此之外,唐鳳透露這次台灣防疫模式之所以成功的大原則是「不去用疫情前沒用過的資料蒐集方法」,由藥局與藥師擔任中介。

政務委員唐鳳解析防疫期間的資料蒐集與運用,建立互信,達成公私協力。

唐鳳表示,這幾年來細胞廣播在過往發生淹水、地震等天災時,時常派上用場。要是有人沒收到簡訊,還會自己調侃自己為「國家級邊緣人」,代表細胞廣播的用途跟體驗已經為民眾熟悉。而從藥局藥師的角度來看,雖然系統不同,口罩實名制與既有慢性病連續處方箋的使用者體驗基本一致,這也讓由藥局販賣口罩的方案上路時能減少折騰。而在居家檢疫這部分,透過擁有社區信任感的里長與里幹事系統來關心大家的身心健康,而不是要求人人戴個陌生電子設備來分秒監控人們的生理訊號,也更容易被接受。

雖然這些方案沒有那麼高科技,甚至一開始聽到都讓人覺得「很手動」、「費時費工」,但背後的思維卻很深刻。唐鳳表示,若一項社會常規在疫情之前從未確立,僅在疫情發生後硬推成社會常規,正當性自然低,做什麼都會被質疑,資料被處理、利用的方式也會讓人擔心。但倘若蒐集資料的方式基本不變,只是將資料用在之前沒用過的地方,人們更能接受,也大致上能想像是怎麼一回事。

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例如用健保卡在便利商店買口罩,這樣的流程體驗跟繳納地價稅、所得稅是相同的,從便利商店萬能店員的角度來說,是他們本來就在做的事,「不用再學一萬零一個能力」唐鳳說。唯有如此,店員才能在第一線擔任起「轉介者」的角色,輔佐對數位不熟悉的長輩、移工等使用事務機,只要他們有健保卡。

唐鳳表示最初防疫中心有一個提案,就是利用行動支付跟記名票證來購買口罩,可是這樣做的話,由於行動支付滲透率有限,口罩就無法讓 ¾ 的人都買到,而且這麼做也創造出新的資料蒐集體驗,提高民眾心理門檻的同時,也降低正當性。另外一個提案是在便利商店用店內提款機,民眾可一面預購一面付款,這麼做理論上可以比用事務機少一個結帳的動作,但這同樣創造出一個新的資料蒐集體驗。

唐鳳強調,刻意不在資料「蒐集端」創新,避免徒增不必要的認知負荷,而在資料「利用端」創新,正是一種社會創新。

「只要 ¾ 的人都戴口罩,我們就贏了」她記得當時網路上有一位 25 歲的年輕朋友算出這個數字。當時擔任行政院副院長,同時具有公衛專業的陳其邁曾請唐鳳到他辦公室,親自算一次給唐鳳看,這個數字也有支持的研究論文,防疫指揮中心的人都讀過。

唐鳳說,從傳染病學的角度來看,重點不是拿到口罩的過程多簡單,而是能不能讓 ¾ 的人拿到口罩。「就算很不方便,只要 ¾ 的人都有,就贏了。即使只要按個鍵就可以拿到口罩,但只有 ¼ 的人可以拿到,那還是輸了,社區傳播難以避免。」唐鳳表示指揮中心接下來所做的一切就是配合這個最高目標:30 天內讓 75% 的人戴上口罩。

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如果當初用行動支付或其他方案,可能會發生的,或許是行動支付廠商想利用這個「剛需」,在過程中多做促銷或其他動作,帶來難以預料的變化。「而這些行動支付的廠商人員有沒有讓口罩好好被利用的專業呢?在地社區相不相信他呢?這都很難講。」唐鳳說。

如果不是交給某某 pay 或某某卡來解釋口罩怎麼購買,而是交給專業的藥師呢?唐鳳說,一來藥師具有專業身份,二來藥師在社區裡有很多人認識跟信任。讓 ¾ 的人有口罩是其一,拿到口罩後還得要願意戴、正確地戴才行,跟便利商店店員比起來,透過藥師之口來解釋口罩的用法跟用途,比較有說服力。再者,除了口罩,人人更要用肥皂洗手、使用酒精消毒等,這些資訊都需要藥師這樣的角色來傳達。

口罩配給過程中,藥師扮演重要的角色,與其專業和社會角色相關。
圖/Pxhere

總結來說,口罩實名制用健保卡並模擬持慢性病連續處方箋領藥的體驗,是為了降低所有人付出的認知成本,避免創造新的體驗,讓大家不願意拿口罩。另外就算拿到口罩,也需要有藥師這樣具有可信度、且親切、懂得解釋公衛知識的角色,搭配藥局的場景、信封袋,跟耳提面命,才能真正在每一個人心中建立防疫認知。儘管這過程辛苦了藥師,但唯有這樣傳染病的 R0 值才降得下來。若維持起初由便利商店店員來做這些事的方案,可能因說服力不足而產生漏洞。

唐鳳認為,用智慧型手機來監控疫情,乍想之下是個快速有效的做法,但其實有很多技術上的困難,而蒐集來的資料能否派上用場,準不準確(例如手機要怎麼知道我有沒有戴好口罩),更有太多疑慮,這些疑慮會降低人們推薦跟安裝這種方案在手機上的動力,結果就會讓這個看似創新的方案「R0 太低」,沒人用,就沒有用。這個提醒是所有社會創新解決方案都值得細思的。

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唐鳳提到新加坡後來採用一個類似「平安符」的做法,將該監控裝置放在身上,不像手機會有其他感測器,這樣的做法比起在手機上裝一個系統級的程式來的安全,畢竟它不會讀取簡訊或手機裡其他資料。即使程式碼有問題,也不會曝露出太多隱私。台灣不用考慮這個方案,是因為戴口罩的比率已經達到了 75%。

即使沒有額外蒐集過多資料或用新的方式來蒐集資料,資料的重新利用有些時候也會帶來隱憂,但台灣在這方面也沒撞上牆。關於這點,唐鳳表示真正的原因是因為台灣並沒有宣布緊急狀態。若政府宣布緊急狀態,就可不經立法院授權先行動,做了之後再由立法院追認。然而由於台灣從未宣布進入緊急狀態,因此政府一舉一動都需要在個資法架構下執行,不得違背。唐鳳表示儘管如此,在過程中,其實一直都有一部分人對防疫監控的做法提出質疑,她表示非常感謝這些人,雖然是少數,卻發揮了關鍵的監督力量,讓立法委員提出相關質疑,而防疫中心也負起責任回應跟說明。如電子圍籬主要架構師,行政院資安處簡宏偉處長,同時也是防疫指揮中心的資訊組長,當時就到國會說明電子圍籬架構圖,降低大家的疑慮,也持續透過媒體回應跟說明。顯然,當監督制衡的機制在,加上公開透明的執行,讓社會創新的信任基礎也更穩固。

部分人士質疑政府的防疫監控措施枉顧隱私,這樣的聲音發揮了監督作用。圖/Pixaby

唐鳳接著補充,另一個關鍵在於大家對於從中央到地方政府應對災害的措施已經有信心,知道不會被亂用。過往也從來沒有人因為之前收過細胞簡訊,資料被用到其他不該用的地方,因此收到精準促銷廣告之類的。「這是一個極強的社會常規。哪一個人敢這樣做,會被社會抵制」她說。

她提到,之前疫調(傳染病問卷調查)時有一位民眾說自己本來整天都宅在家、沒有朋友,後來改口說自己其實是酒店的專業工作者,為了要保護客戶的隱私所以一開始沒有透露。「這個實際案例其實非常好,因為實名制的資料蒐集跟專業倫理產生了衝突,大家都可以理解。」唐鳳表示當時事件一發生,本來要討論口罩的會議改為針對個案來討論,包括行政院長在內,防疫指揮中心共同討論,後來由指揮官也就是衛福部陳時中部長,做了一個很重要的決定。他並沒有動用刑罰,也沒有嚴令要是酒店工作者不配合疫調,就要把負責人抓去關,儘管當時若這麼做,其實有授權、也有社會正當性;但如果這樣做,社會對酒店工作者的污名化、對立化可能嚴重加劇,讓疫情傳播的不可預測性大幅提高

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減少污名化,促進合作與互信,酒店舞廳也可以是防疫的一環。圖/Pxhere

指揮中心裡許多專家,如疾管署羅一鈞副署長等人,對與同類型工作者做類似的調查,其實很有經驗,本身就是 HIV 患者 U=U 的推動者,很了解實際狀況。後來指揮中心甚至連開出罰鍰也沒有,而是想出一個非實名制的「實聯制」-只要能聯絡到人就可以。社交距離若是無法保持、但飛沫傳染要避免。指揮中心將科學癥結解釋清楚後,就讓地方政府去督促在地的酒店、舞廳,在能夠做到實聯制跟避免飛沫傳染之前,勸大家不要去消費,「是一個最軟的講法」唐鳳說。

在唐鳳看來,這是一個真正的社會創新,因為利害相關人士都可以提供辦法,而且目標是為了公共利益。後來實聯制辦法如留下代號與一次性 email、易付卡電話號碼,交際時戴上帽子、有透明隔板就可以喝酒等等…從來沒想過的創新不勝枚舉。解法出現後,有些地方就可以開放,「讓酒店舞廳也成為防疫國家隊」唐鳳認為要是當時只能由政府跟用政府要的方式來蒐集資料,沒辦法配合的地方就得一直歇業,反而會創造很多漏洞。許多鄰近國家就是因此而出現了第二波、第三波傳染。在台灣的情況下,客人更願意相信工作者保留職業秘密的操守,相信蒐集的資料不會被永久保存,同時經營者也有社會責任去落實上述這些社會創新。這就是社會部門與經濟部門互相幫忙,公部門則刻意不擔任資料蒐集者,不過度監控,反而讓事情做得更好。

從《甜甜圈經濟學》談總統盃黑客松

自從「開放政府」與「開放資料」浪潮以來,臺灣便在民間社群與政府人士積極推動與堪稱良性的互動下,開出燦爛的花朵。台灣除了曾在開放資料國際評比中獲得第一,公部門、國營企業不同層級單位也不斷學習民間社群(如 g0v)的黑客松精神,辦理自己內部或是開放外人參加的黑客松活動,目的不外乎是希望能導入社會創新。

總統盃黑客松。圖/總統盃黑客松官網

總統盃黑客松為臺灣此類活動最高層級,在 2020 邁入第三屆,並以永續發展為本屆主旨。唐鳳政委亦為總統盃黑客松的靈魂人物,讓官方、NPO、國營企業、社運組織、創業團隊能破天荒齊聚,應用開放資料來解決國內問題,甚至還將解法外銷他國,是社會創新精神的具體實現。

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但亮點背後也有陰影。有人認為這些活動讓原本草根的黑客松變質,有著政府收編意味。也有人認為這些「創新」往往難以落實,越不動搖原本運作體系的,反而容易被公務員接受,直指核心的提案則被束之高閣。若永續發展當真如此重要,且政府也真心想推動,就該大刀闊斧、為所應為,而不是小打小鬧。

對此唐鳳認為,收編與非收編最大的差別就是一場由政府主辦的黑客松在開始之前,主辦方是否預先認可黑客松結果的決策權跟政府是相當的。若結果出爐才決定採不採行該解決方案,那比較類似諮詢甚至採購;但如果預先說好,儘管不知道最後團隊會做出什麼,但就是要當作政策推動,就是一種更具互信的夥伴關係。「這就是為什麼在總統盃黑客松,要事先把獎盃設計成台灣的形狀,而且有個投影機能投出蔡總統承諾你這個計畫會在 12 個月內落地的影像」唐鳳表示,不管最後由哪些團隊出線,都象徵政府跟民間締結真正的夥伴關係,而不只是摸頭。另外,總統盃黑客松的評審團成員,來自社會部門的評審佔了 6 成,更採用了「平方投票法」(quadratic voting) 來讓真正的價值與喜好顯現,鼓勵理性投票,而非像目前的選舉投票,容易被迫投給極端選項或由激昂情感主導。這種投票法提供每位相同點數,以所得點數票選關心的各項議題。投票時以「票數的平方」計算所需點數,即投同一個選項的票數愈多,所花費的點數會愈高;舉例來說,投1票只需要1點,投2票需要4點,投3票則需要9點,依此類推。

唐鳳表示,期待看到台灣能踏上最高階的公民參與,也就是「公民控制 citizen control」,讓公民擁有全部議題的主導權。要建立公部門與社會部門之間的夥伴關係,要先有一定的基礎,接著就是要讓政府在不是那麼核心的議題上,慢慢習慣授予權力,最終才能到公民控制。要在緩坡拾階而上,而不是從高空迫降,「不然就摔死了」,或被許多人擔心的「民粹」或「暴民」問題絆倒。

唐鳳更不認為這些方案是一時一地的小打小鬧,而是能在全球架構下推行的。在本屆總統盃黑客松許願池或是提案階段,提案跟許願者至少要勾選一個與永續發展有關的項目,這就讓每一個提案都連結全球共同的重要議程。

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總統盃黑客松——唐鳳專訪。影片/Youtube

除了總統盃黑客松中出線的方案,其他社會創新計畫,這幾年來也陸續都連結了 SDGs。唐鳳表示在 103 年當時行政院核定「社會企業行動方案」時,聯合國永續發展目標還在草案階段,兩者之間沒有對接,因此社會企業「只要覺得自己有意義就可以了」。但到了 107 年的「社會創新行動方案」,就明確強調推動社會創新之目的在於達成 SDGs 各項願景。因此,社會創新方案皆契合 169 項 SDGs 細項目標當中的部分,而 GDP 在眾多目標中,只是公共利益中的一小部分,而不是終極價值。

「這跟早期社會企業還在 GDP 邏輯裡不一樣。」唐鳳表示台灣的社會創新解方因為跟 SDGs 扣連,創造了一個索引,與世界有共通語言,因此台灣的外館、駐外代表處可以接力傳播,或透過聯合國周邊組織,如 SDSN 永續發展解決方案網絡盡可能分享這些案例。2019 年唐鳳便邀請兩個優秀的總統盃黑客松團隊到聯合國大會周邊與大家分享。

「對台灣人來說,『民主深化』跟『國際參與』,是不管什麼立場都不反對的事。」唐鳳精準地指出,在這樣的前提下,在台灣,創新不是只有工商業可以創新,而是社會上任何人都可以創新,這就相當於民主深化。同時,雖然不是聯合國會員,但台灣透過這些社會創新展現出的主張,是普世的價值。也因此不會有解決方案只是自掃門前雪–追求自己覺得好像很重要的目標的問題,而是對社會跟環境都有好處。

這與《甜甜圈經濟學》一書中,作者拉沃斯(Kate Raworth)對傳統經濟學的看法相呼應。身為經濟學者的拉沃斯認為源自 19 世紀的經濟學正在殺死 21 世紀的地球,儘管很多人人的確獲得更好的生活條件,壽命也延長,卻讓全人類籠罩在貧富差距、環境浩劫的風險中。因此作者提出七項思考經濟的新方向,如改變 GDP 至上的追求,以及將經濟看成複雜的系統,而非錯誤擬仿牛頓力學,忽視諸多變因。

過往追求GDP的思維模式,往往犧牲了環境,也忽略人類整體福祉。圖/Wikimedia

過去一世紀延續至今的線性經濟從生產到消費,以最大化 GDP 為目標,忽略了地球的極限、也忽略了人類整體的福祉,甜甜圈經濟學就是借用甜甜圈的形象告訴大家,向上不該超過地球的限度,往下不該侵蝕人權的基礎,環繞著 SDGs 的精神發展,莫再做那個 GDP 永恆向上、不切實際的夢。然而問題就在於改變極為困難,人類猶如赤壁大戰時環環相扣的曹軍連環船,駛向燒燬的敗局。社會創新則如江上的小舟,雖然小、但多樣化也靈活。

唐鳳也循著甜甜圈經濟學的脈絡補充表示,台灣扣合 SDGs 的社會創新,不會使(人類福祉)內層加厚,結果擠壓到(地球環境)外層,或反之。而是互相補強,這也讓「什麼樣的企業算是社會企業」的定義爭論可以休止。

唐鳳認為,社會創新就像雜草,有韌性,傳播也快。森林大火之後,木本植物可能很慘,但雜草卻能快速恢復。當環境劇烈改變,台灣中小企業的特色就是擁有超級客製化能力,乍看之下不太有規模經濟,也不掌握全世界產業鏈,但若是從甜甜圈經濟學的角度來說,這才是未來世界需要的。

她說線性經濟發展破壞力太大,那麼多的破壞,需要缺什麼補什麼的能力,然而從大財團的角度看,去補這些邊邊角角興趣缺缺;但是對雜草般的社會創新組織來說,卻是很好的機會。她以社創組織 CircuPlus 開發的「奉茶 App」為例。這樣一個幫大家快速找飲水機的社會創新,除了獲得行政院環保署支持,更因為連結傳統文化、或有地方創生可能性,讓中小企業的店家非常願意加入。試想,若台灣皆為大財閥控制,要怎麼找到店家合作?就是因為台灣有雜草型的生態圈,才有各種社會創新在各角落萌芽。

「這就是為什麼我們每年的亞太社會創新合作獎不是頒給特定的團隊機構,而是頒給一段『夥伴關係』。」唐鳳表示以前說「Made in Taiwan」,想的是特定的產品或服務,但社會創新不只是產品也不只是服務,而是一段跨域與跨界、原本想都想不到的合作關係。

這種合作關係的概念傳播非常快,往往一聽就懂。唐鳳以成功走向國際的社會企業芙彤園為例,他們在台東建立的自然農法香草原創沐浴產品還沒賣出國,概念已先行,例如加拿大的原住民在溫哥華也可以仿效。又像是從台灣誕生的珍奶,除了已世界風行,前陣子在社群媒體上還出現了「奶茶聯盟」這種衍伸的鬆散夥伴關係(XD)。

「社會企業畢竟還是要賣產品跟服務,會有市場區隔侷限,也需要投資人認可市場可以擴大。但社會創新可以像雜草般到處生長,不會因為我們是小國,我們發展出來的概念就不能用,聽過防疫 Taiwan Model 的人,都可以拿自己覺得有用的地方去用。例如用一隻可愛的柴犬來當防疫代言人,這個聽到馬上可以用。」唐鳳說道。

衛生福利部的「總柴」可愛形象替防疫資訊吸睛。
圖/衛生福利部臉書

總統盃黑客松出線的提案或台灣遍地開花的社會創新方案,的確無法如無限寶石搭配手套一樣,讓人一彈指就改變現況。「但當我做出一個更好的東西,能讓其他人想學。」唐鳳微笑說,就像是日本的饒舌音樂人寫了歌傳唱台灣的防疫成效跟 IT 大臣。她謙稱其實功勞跟自己沒有關係,而且有點變成動漫人物了(XD),但這就是社會創新。

唐鳳說,舊的經濟模式是零和的,有人賺就有人陪,往往經濟賺,環境就要賠,利益從上涓滴而下。但是在甜甜圈經濟學裡,我們可以同時照顧社會發展跟經濟發展,不是靠一兩個大財團,而是靠社會創新;「當我們不非得要犧牲某個部門(經濟、政府、或社會)才得以傳播創新,創新的『基本再生數』就特別高。」她這麼說。

從《激進市場》談社會創新的未來動能

全球疫情不見盡頭,經濟衝擊對人民的影響不亞於病毒對人體的直接危害。雖然牛津大學最近的調查,認為台灣是全球疫情衝擊下,經濟受創最小的國家,既兼顧防疫,又保住經濟。儘管如此,許多規模不大的社會創新組織,不管是企業、合作社或是NPO、營收來自於販售或募款,仍受到不小衝擊。值此之際,培育社會創新的社會創新實驗中心,能做些什麼呢?而企業社會責任(CSR)、大學社會責任(USR)、社會企業、地方創生等力量,又能如何互相支援?這些都是社會創新圈關注的議題。

上述所說的社創動能,都有政府在背後,某個角度來說,是扮演孵化器跟加速器;但換個角度,有人質疑,這些動能是真實存在或是被擠出來的?社會創新一旦沒有政府預算支持,一切是否就會回歸沈寂?我們的制度是否擁有自己的動能呢?

由唐鳳政委寫序文推薦的《激進市場》一書,也回應了這樣的問題。這本由韋爾 (E. Glen Weyl) 與波斯納 (Eric A. Posner) 推出的思想界重要著作,回應了當前富裕國家分配不均、經濟政策捉襟見肘、民粹威脅民主自由秩序等問題,提出了數個以解放資產壟斷、突破決策困境的激進 (radical) 機制設計。包括前面提到的「平方投票法」、財產自行定價並作為納稅基礎、以及針對移民、企業控制權、個人數據勞務的種種解方,極具前瞻性的同時,也企圖讓被預設制度綁架的現代社會在邁向未來的同時,實踐「貨暢其流、物盡其用、人盡其才」的長久想望。

以此書主旨來看,若改變預設規則,應該可以創造出一個共好的新常態,不用非要維持來自政府的外力來推動社會創新。對此,唐鳳認為建立規則就是目前社會創新行動方案在做的事。

社創良品 Buying Power」計畫舉例,這個活動連結了具規模的企業跟社創組織,讓彼此對接。唐鳳認為該計畫早已跳出政府推銷的窠臼,是整個社創行動方案裡花費最少的,甚至真正的開支只有部長跟她出席頒獎,連獎座都是以零廢棄的循環材料製作,也沒有獎金。企業對社會創新組織的產品採購到某個金額,才能獲得榮譽獎。

「我們就是不希望大家依賴這個獎、或是其他獎助方案,這樣容易變成看題目寫作文。」唐鳳認為,若把社會企業定義成某個很窄的東西,要幫忙解決國家的重要需求,或許還是會有很強的社會企業、社會部門也會參與,但這樣一來,別的題目就沒有資源。

因此唐鳳強調台灣的做法是「你行你來」。「你覺得這邊社會有需要,那就把他補上吧,若能扣合 SDGs,就讓你免費刊登在社創良品的採購手冊上。同時,透過鼓勵社創組織公開章程,就能納入共同供應契約。她表示這些都不需要政府出什麼錢,而是如《激進市場》裡所說的「規則設定」。

唐鳳強調台灣的做法是「你行你來」。

當社創組織章程越揭露,能加入共同供應契約,越能給出交代,在資料庫就排名往上,越能在型錄上先被看到,就是有用的規則。除此之外,「我們在頒獎時,若你是一家大銀行來參與 Buying Power,我們就邀請金管會主委來頒獎。你越在意誰,我們就找誰來頒獎。頒了幾次,真的有用。」她微笑說。

唐鳳表示接下來,政府將繼續透過規則制定,在公司治理層面,讓一定規模的企業都得依照 SDGs 的指標「給社會交代」。這麼一來,對企業最好的方法就是將這些肩負 SDGs 任務,有一兩年以上經市場考驗的社創組織,整合進他們的供應鏈。

「雖然第一年 Buying Power 的時候,像是月餅禮盒等 CSR 購買還是過半,但是後來BD (商業開發) 接手,進入供應鏈的類型就過半了。」唐鳳以 Youtuber 兼飲料店創業者滴妹為例,她會在他跟哥哥阿滴開直播時,大讚經由群募誕生的社會企業鮮乳坊,就是供應鏈整合社創價值的結果。

儘管許多合作一開始是 CSR (企業社會責任) 甚至為了 PR (公關),唐鳳認為在後來企業發現社創組織的產品品質真的不錯,又是透過群眾募資等共創形式誕生的,能夠給企業帶來社會正當性。「不管是不是缺社會正當性,多一點總沒錯。」唐鳳表示,這樣與社創的合作就不再只是「交陪」,而是業務發展。相較於容易因景氣而起伏的 CSR 或 PR 預算,企業投資在業務開發的預算通常是增加的。所以整套 Buying Power 的設計,就是要自然地長出這樣一種互相支持的生態系,而不須政府砸錢。

透過群眾募資,能夠提升社會正當性。圖/Pixaby

正如在《激進市場》一書中,兩位作者希望打破左派右派的框架,才提出多項有利於社會創新的激進制度設計;唐鳳認為,台灣特別具有把兩極往中間推的強勁氛圍,因此才有不斷的爭辯。若社會部門貧弱,就根本吵不起來,而是會直接偏聽經濟部門的。「能吵,就是因為我們社會部門的正當性不弱於經濟部門,有個健康的張力。」她表示。而我想社會創新正需要這樣的張力,搭配政府以正確思維重新設計市場規則,才能源源不絕。

人類世的關鍵抉擇

從上述討論,我們知道社會創新不只是社會企業家以特色商業模式獨領風騷、也不獨尊前沿科技。而是在將地球與人類行為視為一體的前提下,讓對的人與組織,透過豐沛的網絡、開放的平台,加快發現問題與解決問題的正回饋,同時避免或消除過去人類行為遺留的「外部性」,例如環境污染、貧富差距等。

事實上,我們一直把這些「人為後果」稱為外部性,彷彿就刻意忽視了系統(也就是社會運作機制)本身設計該與時俱進。社會需要創新,而創新也需要社會。

科學家認為,近百年來人類對地球環境的影響,已經足以在地層中留下我們的印記,因而創造了全新世之後的「人類世」。而這也逼我們正視人類無節制的所作所為,已超越環境極限,正在替人類在地球上的日子預定終止時間。因此,與其問世界正在變好或壞,彷彿我們只是隨波逐流的一片葉子,不如問「我們接下來打算怎樣改變世界」。

相較於大財團或主流政治對 GDP 根深蒂固的執著,社會創新或許只如雜草般的角落生物。此外,不同於也誕生自邊陲的「破壞式創新」,社會創新是具有修復能力的創新。台灣現代史上常常出現以花為名的社會運動,例如野百合、太陽花,推動著台灣民主大步前進,如今社會創新這朵乍看之下容易被忽視,也不激昂綻放的蒲公英,正將種子輕柔地擴散得更遠,遠至對台灣毫不熟悉的國度;也更近,近至你我每日的食衣住行。

「只要你的行動能夠感動超過 1 個人,R0 大於 1 就成功了。」唐鳳最後這麼對我說。我想,比起動用黑科技控制腦波來改變世界,社會創新帶來的影響將更有效、也更長效,不是嗎?(好吧,可能我被腦控了……)

#Promo 隨地亂扔的飲料瓶、飄在海上的微塑膠、農地上的違章工廠、通訊 App…

PanSci 科學新聞網發佈於 2020年10月27日 星期二
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是那種小時候很喜歡看科學讀物,以為自己會成為科學家,但是長大之後因為數理太爛,所以早早放棄科學夢的無數人其中之一。怎知長大後竟然因為諸般因由而重拾科學,與夥伴共同創立泛科學。

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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。

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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)

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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?

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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 。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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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把握 2050 淨零轉型契機!了解「產品碳足跡」提升企業 ESG 績效
宜特科技_96
・2024/10/06 ・5540字 ・閱讀時間約 11 分鐘

圖/宜特科技

邁向 2050 淨零轉型,當企業在面對客戶價值鏈要求時,導入 ESG 早已成為提升營運績效的重要指標。而「產品碳足跡」是企業在品質、價格、規格之外,貼近客戶價值鏈、爭取國際品牌廠青睞的重要關鍵。透過本文一起深入探討,如何有效率地開展產品碳足跡計算與報告領域。

本文轉載自宜特小學堂〈把握淨零轉型契機 用產品碳足跡提升 ESG 績效〉,如果您對半導體產業新知有興趣,歡迎按下右邊的追蹤,就不會錯過宜特科技的最新文章!

全球氣候變遷早已成為國際間重要環境議題,目前不同國家和地區具有針對碳足跡的要求和指南,例如:法國的 ADEME(環境和能源管理署)指南和日本的碳足跡計劃;而國際大廠(包含 Microsoft 及 Bosh 等車電大廠等)也積極推動供應商碳足跡管理,以降低整體供應鏈的碳排放,致力於實現其永續發展目標(Sustainable Development Goals,簡稱 SDGs)。臺灣也針對「2050 淨零轉型」提出四大策略及兩大基礎。

臺灣 2050 淨零排放路徑及策略總說明。圖/國家發展委員會

企業導入產品碳足跡可以幫助其成為客戶 ESG(Environmental, Social, and Governance)發展策略中重要合作夥伴,促進長期合作關係。然而,在企業開始進行碳足跡計算時,常常會面臨邊界設定、數據收集與量化等方面的各種問題,不知道該從何下手導致進展受阻。

宜特科技已有為數百家企業提供輔導服務的豐富經驗,成功協助客戶獲得多項增值認證,順利進入國際產業供應鏈。在本文中,我們將分享透過實例經驗,並深入探討如何有效率地開展產品碳足跡計算與報告領域,滿足客戶在 ESG 需求,從而幫助企業在國際供應鏈中保持競爭優勢!

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產品碳足跡-基於生命周期評估(Life Cycle Assessment,簡稱 LCA)

碳足跡是一種特定的環境指標,用於量化某個活動、產品或服務在生命周期內,直接和間接產生的溫室氣體排放量,通常會以二氧化碳當量(CO2e)來表示。而產品碳足跡是基於 ISO 14040  和 14044 所定義之系統化的方法,針對整個生命周期中對暖化的影響加以評估,這其中包括從原材料的獲取、製造、使用到最終處置的各個階段排碳量。

( 一 ) ISO 14040:生命周期評估原則與框架(Life Cycle Assessment-Principles and Framework)提供了 LCA 的總體框架和原則,涵蓋了 LCA 的基本概念、應用範圍和限制,以及進行 LCA 的基本步驟和程序。

ISO 14040 產品生命周期評估原則與框架。圖/宜特科技

( 二 ) ISO 14044:生命周期評估需求與準則(Life Cycle Assessment-Requirements and Guidelines)描述了 LCA 各階段的技術要求,包括數據收集、數據品質、影響評估方法和解釋結果的方法。ISO 14044 對 LCI(Life Cycle Inventory,生命周期清單) 的實施提供了全面指導和技術要求,LCI 作為 LCA 的一個關鍵階段,在 ISO 14044  的框架下進行,可以確保其數據的品質和結果的可靠性。常見 LCI 如下:

ISO 14044 下常見的 LCI(生命周期清單)。圖/宜特科技

綜合上述 LCA 提供了一個全面的環境影響評估,可以幫助企業和決策者了解各種環境影響並進行綜合決策;LCA 涵蓋了多種環境影響指標(如暖化效應、臭氧層破壞、資源消耗、酸化效應、生態毒性等),而碳足跡是則聚焦於暖化效應。

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產品碳足跡系統邊界設定:

設定產品碳足跡盤查範疇(Boundary)是準確量化碳足跡的關鍵步驟。此過程包括確定哪些生命週期相應階段、活動和排放源應被納入碳足跡計算,並據此推動相關減排措施。基於生命週期的產品碳足跡,通常會涵蓋以下幾個主要階段:

  1. 原材料獲取:從自然資源中提取和加工原材料。
  2. 生產:製造和裝配產品的過程。
  3. 運輸和配銷:產品從生產地運輸到消費地的過程。
  4. 使用:產品在其使用壽命期間的階段。
  5. 最終處理階段:產品使用壽命結束後的處理,包括回收、再利用或廢棄處置。

完成生命週期設定後,需要進一步定義產品系統的邊界,包括哪些過程和活動應該納入盤查範疇。例如對於包材,應涵蓋包材的生產、製程中的能源消耗以及廢棄包裝的處理等完整階段,以供後續執行數據分配,如下圖所示:

生命週期之產品碳足跡主要階段。圖/宜特科技

若屬於 B2C 產品將涵蓋上述完整五個階段,而 B2B 產品則只包含上述前兩階段;下圖是 B2C 產品碳足跡的案例。

B2C 產品碳足跡案例。圖/工研院

量化產品碳足跡:依據 ISO14067 產品碳足跡來量化要求與指引

ISO 14067 提供了關於如何量化產品碳足跡的詳細指引,產品碳足跡計算基於「活動數據」與「排放係數」,下圖為相關案例。

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ISO 14067 產品碳足跡計算案例。圖/工研院

( 一 ) 如何蒐集活動數據

基於生命週期的不同階段,說明如下:

  1. 原材料階段

  • 原材料(包含輔材與包材)使用量:每種原材料的數量和重量。
  • 原材料製造過程的排放:包括從自然資源提取和加工過程中的溫室氣體排放。
  • 運輸數據:原材料從提取地點到加工廠的運輸距離和運輸方式(如貨運、海運等)。

  2. 生產階段

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  • 能源消耗:生產過程中使用的電力、燃料(如天然氣、汽柴油)等能源的消耗量。
  • 製程排放:生產過程中直接排放的溫室氣體(如化學反應產生的排放)。
  • 廢棄物管理:製造過程中產生的固體廢棄物、廢水和廢氣的處理過程中,涉及燃燒、分解等清理方式之處理量。

  3. 運輸和分銷階段

  • 運輸距離和方式:產品從生產地到消費地的運輸距離和運輸方式。
  • 運輸工具的能源消耗:運輸過程中運輸工具的燃料消耗量和類型。

  4. 使用階段

  • 使用過程中的能源消耗:產品在使用過程中消耗的能源(如家電使用的電力,車輛使用燃料等)。

  5. 最終處理階段

  • 廢棄物處理方式:產品生命終期(End of Life)不同處理方式(如焚燒、掩埋)對應之處理量。

( 二 ) 蒐集與應用排放係數

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藉由排放係數(Emission Factors,簡稱EF)可將活動數據(如能耗、材料使用等)轉換為溫室氣體排放量。ISO 14067 提供了量化產品碳足跡相關指引,幫助企業有效地收集和應用排放係數。以下是收集和使用排放係數的步驟和建議:

1.選擇排放係數來源

  • 官方資料庫:使用來自政府和國際組織的標準化排放係數,例如: United States Environmental Protection Agency(EPA)的排放係數資料庫、European Environment Agency(EEA)的排放係數、國際能源署(IEA)的能源數據以及台灣碳足跡資料庫。
  • 供應商提供的一手數據(Primary Data):來自供應商自行盤查的數據。
  • 第三方商業資料數據:市售第三方商業數據庫和工具,如 Ecoinvent(Simapro)和 GaBi。

2.評估和選擇排放係數

  • 地理相關性:確保排放係數與產品生產和使用的地理位置相關。例如,電力生產的排放係數在不同國家或地區可能差異很大。
  • 時間相關性:使用最新的排放係數數據,因為技術更新可能會影響排放量。

 3.應用排放係數

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  • 計算流程標準化:在計算產品碳足跡時,應建立標準化計算流程來應用排放係數,確保一致性和可比性。
  • 善用軟體工具:使用專門 LCA 軟體工具來管理和應用排放係數,如 SimaPro、GaBi 等。
  • 數據整合:將排放係數整合到產品碳足跡的計算公式中,與活動數據(如能源使用、材料消耗等)相結合,以計算總的溫室氣體排放量。

確保碳足跡量化數據品質

ISO 14067 對數據品質管理提出了明確的要求,以確保產品碳足跡量化準確性和可信度。以下是 ISO 14067 對數據品質管理的主要要求:

  1. 數據品質的評估指標
  • 代表性(Representativeness):數據應該反映真實的情況,包括地理範圍、時間範圍的相關性。
  • 一致性(Consistency):應使用一致的方法和假設來收集和處理數據,確保不同數據集之間的可比性。
  • 可靠性(Reliability):數據應該來自可信的來源,並經過適當的驗證。
  • 精確度(Accuracy):數據應該盡可能準確,減少誤差。
  • 完整性(Completeness):數據應該包含生命週期各階段重大排放,確保碳足跡計算的全面性。
  • 可追溯性(Traceability):數據來源和處理方法應該可追溯至原始單據,以便審查和驗證。

   2. 管控數據品質

  • 內部稽核:定期進行內部查核,評估數據品質,確保數據的準確性和可靠性。
  • 外部驗證:在必要時,進行外部驗證,確保數據和碳足跡計算結果的可信度。

   3. 執行數據敏感度分析

  • 碳足跡的敏感度分析是確保碳足跡計算結果的可靠性和準確性的重要步驟。敏感度分析有助於識別和理解不同參數對碳足跡數據的影響,從而幫助決策者進一步優化產品環境表現。
  • 執行方式為識別在碳足跡計算中使用的所有主要參數(能源消耗、材料用量、排放係數)等。選擇那些對結果有較大影響或存在較大不確定性的變量進行分析。
  • 執行方式為單因素分析(逐一改變每個變量,在保持其他變量不變的情況下,逐一調整每個變量的值,計算並記錄每次調整後的碳足跡結果)或多因素分析(同時改變多個變量,評估這些變量之間的交互作用及其對碳足跡結果的綜合影響)。
  • 根據敏感度分析結果,提出具體的改進方案,例如替換高碳排放材料、提高能源效率等。

 4. 持續改善和更新

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  • 持續改進:定期檢討和改進數據收集和處理流程,採用最新的技術和方法,提高數據品質。
  • 數據更新:根據最新的技術、方法和排放因子,定期更新數據,確保碳足跡計算的準確性。

ISO 14067 對數據品質管理的要求涵蓋了數據收集、評估、管控、改進的各個方面。通過遵循這些要求,企業可以確保其產品碳足跡計算的數據是準確、可靠和透明的,從而提高碳足跡報告的可信度和科學性。

碳足跡與產品環境宣告(Environmental Product Declaration):

產品碳足跡和產品環境宣告(Environmental Product Declaration,簡稱 EPD)是兩個相關但不同的概念,它們都提供產品的環境衝擊資訊,以幫助企業與消費者做出更可持續的選擇。

產品環境宣告是根據 ISO14025 國際標準所編制的技術文件,提供產品在生命周期內的環境影響資訊。EPD 基於生命周期評估(LCA)數據,可申請第三方認證。產品碳足跡通常是 EPD 中的一部分數據,尤其是在全球變暖潛勢(GWP)方面。EPD 包含了更廣泛的環境影響數據,而碳足跡專注於溫室氣體排放,相關範例如下:

產品環境宣告案例。圖/Fujitsu

運動飲料上針對碳足跡的標誌。圖/公視

產品碳足跡和產品環境宣告(EPD)兩者都是評估和傳達產品環境影響的重要工具。產品碳足跡專注於溫室氣體排放,而 EPD 則提供全面的環境影響資訊。兩者結合使用,可以幫助企業和消費者做出更可持續的選擇,推動環境保護和可持續發展。除了 ISO14067 外,溫室氣體議定書(GHG Protocol)也提供了計算產品碳足跡的詳細指導方針和方法。

自 2011 年起,宜特透過經濟部技術處科技專案「產品碳足跡與節能減碳資訊服務平台暨工具開發計畫」,積累輔導國內指標企業導入碳足跡的豐富經驗。我們認為,供應商碳排占比與減量機會,都是彰顯「產品環境績效」之關鍵,這正是導入碳足跡的重要目的之一。

因此供應商實地盤查至關重要,尤其針對排放貢獻占較大的本土供應商,宜特已定義出約 30 種盤查指標,企業可利用相關數據,偕同供應商建構減碳價值鏈。

我們輔導的客戶中包含全球知名代工龍頭廠、半導體設備製造廠、IC 設計廠商、光電業、電子元器件製造業、電子系統廠、傳產等國內上市櫃公司。在 ESG 輔導方面,亦有協助溫室氣體盤查、產品碳足跡、氣候相關財務揭露建議(TCFD)及 SBTi (科學基礎減量目標倡議,Science Based Targets Initiative)與 ISO 50001 能源管理與節能等相關輔導服務。

宜特科技可協助企業進行的 14 個輔導面向。圖/宜特科技

本文出自 宜特科技

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