本文與 Panasonic 合作,泛科學撰文
●以下科學研究內容作為知識分享,不直接與Panasonic A La Uno全自動洗淨馬桶產品功能連結
在做家務的痛苦排行榜上,「刷馬桶」絕對名列前茅。明明天天都在沖水,但過不了幾天,馬桶內壁邊角總會浮現黃黃的水垢、角落發黑的霉斑,甚至是那些刷掉又長出來的粉紅色污垢(黏質沙雷氏菌)。
許多市售衛浴設備常標榜「神奇抗污」或「永久不沾」,讓人誤以為安裝後便能永保潔淨。然而從材料科學的角度來看,世上並無能使污垢憑空消失的魔法。所謂「耐污」的實質機制,並非打造完全不沾染髒污的材質,而是調整表面的物理與化學屬性,使水垢和微生物難以強力附著。一旦降低了污垢與內壁之間的附著力,透過日常水流沖刷,便能輕易地將髒污帶走。
要搞懂為什麼某些特殊表面能做到「耐污」,我們得先像偵探一樣,拆解馬桶裡的髒污究竟是怎麼「抓緊」材料表面的。馬桶內壁的污垢主要有兩大難纏的元兇:

這兩大類污垢想要在材料上「落腳」,前提是它們必須能在表面找到足夠的附著點與黏合力。那麼,材料科學家是如何讓這些髒污「站不穩」的呢?答案就藏在「表面能(Surface Energy)」與「濕潤性(Wettability)」這兩個核心概念中。
當我們把水滴在某個表面上時,水滴會聚成一顆圓滾滾的水珠,還是迅速攤平開來?這取決於表面的特性:
如果要用攀岩來比喻:傳統粗糙的表面就像是有許多凹槽的攀岩牆,髒污就像攀岩者,需要找到落腳點並用力撐住才能攀附;而我們做的是抽掉把手點,或是在把手上塗上潤滑油,讓髒污找不到施力點,自然難以停留。

解決了水垢,下一個更棘手的對手是「細菌」。
馬桶內壁那些黑黑粉粉、摸起來滑滑的污垢,在微生物學中被稱為「生物膜(Biofilm)」。細菌並不是孤立生長的,當單顆細菌落在表面後,如果覺得環境舒適,它就會開始分泌胞外聚合物(EPS),這是一種天然的超強膠水。細菌們用這種膠水把自己與同伴緊緊黏在一起,並築起堅固的防禦堡壘,這時一般的沖水就很難把它們沖洗乾淨了。
根據《Nature Communications》與《Microsystems & Nanoengineering》的學術期刊研究指出,要阻止生物膜形成,除了化學上的抗菌,材料的「表面微幾何結構」扮演了至關重要的角色。
材料科學領域中有一個著名的「附著點理論(Attachment Point Theory)」:
當細菌發現自己在這個表面上連「手都握不緊」、隨時會被水流吹走時,它就無法順利定殖並分泌膠水築巢。此外,現代衛浴結構在設計時,也越來越強調「一體成形」與「無接縫工藝」。消除接縫與死角,等於直接拔除了細菌與水垢最喜歡的避風港。

了解了材料化學與微觀幾何,我們就能勾勒出一座現代耐污馬桶的完整防禦體系:【材料層(低附著力)】+【結構層(無縫平滑)】+【動態流體層(泡沫與水流剪切力)】= 高效清潔!
以市面上備受矚目的 Panasonic A La Uno 全自動洗淨馬桶為例,就是將材料科學、結構工程與流體力學發揮到極致的典型代表:
A La Uno 全自動洗淨馬桶採新開發的「有機玻璃系新素材」(以壓克力高分子為基礎研發的衛浴專用材料,這類高分子成形技術亦被廣泛運用於大型水族館高壓觀景窗與飛機機艙罩)。這種材料表面具備極佳的疏水性與耐水垢特性,水滴不易長時間攤平停留;材質堅固、不易破裂,耐刮、不易造成細小傷痕。通過實驗測試,這種素材配合泡沫洗淨,在沖洗後能有效沖刷掉高達 99.99% 的大腸桿菌,從源頭阻斷細菌定殖。
在宏觀結構上,A La Uno 全自動洗淨馬桶採用無水箱沖水與便器、溫水洗淨便座一體成型設計,減少傳統水箱與座體之間的結構層次及接縫,並搭配可動迴轉式排水系統完成沖洗。更貼心的是其「三重防護」設計:

當污垢降落在馬桶內壁時,A La Uno全自動洗淨馬桶 的動態流體科技便接手進行徹底打掃。其「雙效泡沫洗淨」會先釋放直徑約 5mm 的「毫米泡沫」包裹並帶走大塊髒污,再透過直徑約 60微米的「微米泡沫」深入微觀縫隙,徹底溶解殘餘的油脂與細微污垢。接著,配合高度清潔力的「漩渦型強力水流」,利用旋轉產生的流體剪切力,一口氣將附著力已被削弱的污垢剝離並沖走。此外,Panasonic A La Uno 全自動洗淨馬桶還搭襯了 nanoe™ X 健康科技,釋放氫氧離子有效抑制異味與髒污,維持空氣與內壁的良好衛生狀態。
從材料化學的低表面能設計,到微觀幾何的附著點控制,再到流體力學的水流沖刷,一座現代抗污馬桶的演進,縮影了人類如何運用基礎科學來解決日常生活痛點的智慧。
我們習慣將衛生清潔想像成一場與細菌髒污的硬碰硬死鬥。然而,A La Uno全自動洗淨馬桶 等現代衛浴技術的突破,展示了材料科學的另一種聰明思維:不靠強酸強鹼硬打,而是透過物理與化學邏輯,將「污垢固著」的機率降到最低。
當材料科學與現代衛浴技術結合,刷馬桶不再是一件令人頭痛的辛苦瑣事。透過這些前沿科技的加持,我們得以從繁重的家務勞動中解放,享受更加乾淨、舒適且有品質的日常生活。
*1 參考論文:A metallic anti-biofouling surface with a hierarchical topography containing nanostructures on curved micro-riblets
*2 參考論文:Brushing up functional materials
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過去,養雞農得在半夜走進雞舍,靠耳朵分辨雞隻有沒有出現「囉音」(呼吸道疾病的特有聲音);但農民時間有限,一天頂多進雞舍巡三次,而打噴嚏、咳嗽這類異常聲音,又常和背景噪音太相似、不夠明顯,「漏聽」幾乎在所難免。
如果有一套系統能全天候守在雞舍,不僅聽見異常聲音,還能透過影像觀察雞隻狀態、同步記錄體重,情況會不會有所不同?這正是「智慧監測走進畜牧業」的真實場景。
透過感測、影像辨識、聲音分析與 AI,畜牧養殖管理,已經逐步從仰賴人力巡視、憑經驗判斷,轉向以數據支撐的決策;智慧畜牧不只能提高生產效率,也能改善動物福利與整座牧場的生物安全。
本文從家禽到豬隻,採訪兩位長期投入智慧畜牧管理的研究者:國立中興大學生物產業機電工程學系蔡燿全副教授以及國立臺灣大學生物機電工程學系郭彥甫教授,探討科技如何成為畜牧業的最佳助手。

「如何客觀量化健康指標,其實相當困難。」蔡燿全副教授指出,人工巡視的限制,在於「人不可能一直在現場」。以雞舍為例,雞隻體重反映健康狀況,但用「肉眼估算」並不精準,原因出在羽毛會隨當下溫濕度蓬鬆變化;至於雞隻的消化道疾病,則要看肛門與糞便,但「異常聲音」要在夜深人靜的半夜靠「人耳」去分辨,這些都是雞農單靠人力會存在的侷限。
養豬也是。郭彥甫教授指出,過去豬農評估一欄豬的健康狀態,多半是走進去、用肉眼看一下,母豬花多少時間吃料、站立、有沒有在哺乳,無法精確量化判讀。
靠肉眼、人耳判讀,既消耗人力、又不夠精準,因此,智慧畜牧把這些工作交給機器,透過感測器接手觀察,目標在於「及早發現」。
以雞舍為例,機器讀的是「身體徵象」。
蔡燿全副教授指出,透過「家禽監測系統」,在雞舍裝設麥克風、攝影機與秤重平臺,把叫聲、雞冠與雞眼的顏色、體重,連同溫濕度、風速、氣體等環境資料,一併轉成可判讀的數據。
以體重為例,當雞隻走上秤重平臺,秤出幾隻的總體體重後,平台上方的攝影機,再以AI影像辨識方式,辨識出秤重平台上的雞隻數量,進而換算出雞隻的平均體重,更進一步的做法是,只要在雞舍中央架一臺主機,建立「影像輪廓對應實際重量」的關係,雞舍的其餘角落,只需由上往下拍的攝影機(不必裝設秤重平臺),單靠影像就能推算體重。這也同步解決了動物福利的問題:不必再人工抓雞懸掛量重,對雞隻的干擾降到最低。
在豬舍方面,機器讀的則是「行為與姿態」的動態變化。
郭彥甫教授指出,只要在母豬分娩欄後方架設攝影機,以機器視覺與深度學習,辨識母豬的姿態,量化牠花多少時間進食、站立與哺乳,同時逐隻追蹤欄內仔豬的移動,把狀態分成哺乳、休息與活動三類。當母豬把乳頭壓住、遲遲不讓仔豬吸奶,又不太進食,系統就能標記出這頭母豬已接近生病,整欄仔豬可能跟著吃不到奶、活動力下降。這些畫面,都讓長期被關在窄欄、行動受限的母豬處境,能夠直接被機器紀錄、透過數據化被豬農看見。
但機器「看得到」只是第一步,「讀得懂」則要靠人與 AI 協作。
以豬舍的應用場景為例,郭彥甫教授指出,AI的機器學習過程,得先由「人」在影像裡,把豬一隻一隻單獨標註起來,累積上千張影像之後,提供給AI學習、訓練,確保AI能夠「讀懂」之後,之後就由機器接手,自動辨識每一隻豬;例如有些小豬在吃飼料、有些在喝水、有些在打架、互咬;郭彥甫教授指出,這套AI 辨識仔豬「日常行為」的準確率已達到91.36%,等於在100隻仔豬中,AI就能精準判讀出91.36隻的行為模式。
雞舍的場景也是同樣邏輯。蔡燿全副教授解釋,透過預先架設機器在雞舍,進行現場錄音,接著以濾波去掉雜訊、把聲音切成小段,再請專家逐段標註,哪些是正常叫聲、哪些是異常囉音,取出聲紋特徵之後,再餵給AI機器學習,訓練出辨識模型。
當機器學會判讀後,監測的價值就能直接從「記錄」,升級為「預警」。
舉例來說,雞舍的聲紋辨識系統,由於是24小時錄音,在農民尚未察覺、還沒記錄到異狀之前,系統就先發出「偵測到異音」的預警,不會等到農民到現場查看才發現。此外,影像辨識系統則可以預先偵測到人眼較難察覺的雞眼異常(雞眼異常後2至3天會出現較高死亡率),等於替農民爭取到提早3天處置的黃金時間。
預警換來實際效益。蔡燿全副教授表示,根據合作雞農的回饋,導入這項系統之後,育成率可提升約3%,因為透過系統24小時不間斷監控,農民更能做到「及早發現、及草治療」,提高雞隻「從飼養到出貨」生命週期的完整性。此外…….傳播途徑。蔡耀全副教授補充,傳統雞隻育成率大約落在80%,導入系統這幾年來,育成率持續提升,近年來已經逐步成長至85%至87%。此外,因為農民不再需要頻繁進出雞舍,也切斷了病原透過人腳、野鳥糞便帶入的傳播途徑。蔡耀全副教授補充,傳統雞隻育成率大約落在80%,導入系統這幾年來,育成率持續提升,近年來已經逐步成長至85%至87%。
豬舍也是。郭彥甫教授指出,量化母豬的姿態與哺乳行為,能夠提早判斷牠是否接近生病,另一方面,系統對仔豬群體活動力的追蹤,則讓農民能夠更早察覺「一頭母豬不好、整欄仔豬跟著受影響」的連鎖效應,進而提早做出相對應的準備措施。 科技帶來的好處,除了提前預警,減少人為疏漏,當農民的巡視工時下降、勞動強度減輕,也能間接讓更多青年農民,願意回鄉接手畜牧場。

然而,儘管智慧畜牧的技術持續進步,但要真正落地應用並普及化,目前仍有待跨越的門檻。
「因為農民沒有 IT 部門。」蔡燿全副教授點出了智慧畜牧最大的門檻:推廣難度高。
他解釋,老一輩農民對科技熟悉程度較低,一旦網路不穩、甚至插頭沒插上的小狀況,原廠可能就得親自跑一趟畜牧場,服務成本相當高,再加上臺灣市場規模有限,負責落地推廣、技術轉移的農業科技公司,意願自然不高。
此外,「農民投入意願」也是一大門檻。「如果這個科技一定可以幫他賺到錢,他就會樂意接受。」郭彥甫教授觀察,豬農評估導入系統的關鍵,在於能不能幫他「賺到更多錢」,而非只是「節省時間和勞力」,「如果只是省下勞力,農民多半會傾向自己來、或是另外聘請人力。」臺灣雖然在2020年就從口蹄疫除名,但近年來面對周邊國家持續存在的非洲豬瘟等疫情風險,豬農對外部人員(智慧農業團隊、農業科技廠商等)進出格外謹慎,都讓智慧畜牧的應用落地,還需要更多溝通與推廣。
換句話說,智慧畜牧的技術本身,其實已經備妥,唯獨產業與市場的節奏,還需要時間跟上。
從雞舍到豬場,感測與 AI 接手了「看」這件過去只能靠人力與經驗撐著的工作,效率、動物福利與疫病防線,也因此被重新畫過一遍。
值得一提的是,兩位研究者不約而同都將「最後一道判斷」留給了人:雞隻該不該投藥、母豬難產怎麼處置,這類牽涉責任的決定,仍由農民與獸醫拍板,AI 負責的是更精準的監測、讓異常更及早被發現。
隨著愈來愈多養殖現場,開始累積這些數據,郭彥甫教授預測,「資料治理」將是畜牧業下一步的趨勢。他解釋,當養殖場規模擴大、不常親臨現場的經理人將更依賴簡單直觀的報表,掌握場內狀況;而這些累積下來的數據,還能推估產量、預估禽隻出場時機,同時對接市場價格,做出更合適的決策。
資料來源
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本文轉載自中央研究院「研之有物」,為「中研院廣告」
每到颱風天或寒流來襲,農作物損害的新聞常攻佔各大版面。在極端氣候影響下,農民需承擔的受災風險加劇!我們常羨慕氣候條件相對穩定的地區,但該處的受災風險真的比較小嗎?
中央研究院「研之有物」專訪院內經濟研究所莊雅婷助研究員,以世界糧食出口大國印度作為研究田野,剖析降雨量的變化對不同地區、不同類型農民的生計影響。跟著莊雅婷走一趟印度農村,以經濟學視角探索意想不到的農村經濟樣貌!

聯合國政府間氣候變遷專門委員會(IPCC)於 2022 年發表最新《氣候衝擊、調適與脆弱度報告》(Climate Change 2022: Impacts, Adaptation and Vulnerability),當中指出如在 2030 至 2052 年間失守 1.5°C 溫升防線,世界各地將面臨多重氣候災害,導致自然環境難以修復的局面。
在第 27 屆聯合國氣候變遷大會(COP27)中,多國持續響應 2050 年全球淨零排放目標,聯合國更重申人類社會必須強化面對極端氣候的調適能力,透過跨領域的資訊共享與合作,建立環境、經濟、社會等各面向韌性。
在各類生產者中,看天吃飯的農民最擔心極端氣候影響收成,農產歉收也將導致糧食短缺、物價上漲,並影響民生經濟。因此,了解氣候變遷對農民的影響,有助及早研擬因應對策。
中研院經濟研究所莊雅婷助研究員以環境經濟學為研究方法,選擇印度作為實證區域,研究降雨量的變化對不同地區、不同類型農民的生計影響,從中探索農民因應天災所發展出的生存之道。

印度是世界糧食出口大國,廣大的國土包含熱帶、亞熱帶、溫帶等不同氣候風貌,再加上各省份的風俗民情各異,塑造出多樣的地理環境、天氣型態及文化特色,有利降低研究取樣上的偏差。
此外,印度在 1970、1981 及 1998 年進行了大規模的農業人口普查,對於各種農業及非農業收入有詳細的統計數據。
莊雅婷共採用 230 個村莊、30 年跨度的印度農業人口普查數據,以及美國德拉瓦大學(University of Delaware)氣候研究中心 1900 至 2008 年蒐集的印度月降雨量和月均溫數據,並請益農業氣候科學家後得知:
6 月平均氣溫、6 至 9 月季風降雨(雨季)是影響印度農作收成的關鍵時期,而「溫度」及「降雨量」是科學家了解氣候變遷如何威脅農業收益的重要指標。

其中,美國德拉瓦大學氣候研究中心數據的優點是,能透過經緯度比對地理區位及空間資料,運用當期降雨量與 20 年歷史氣候資料同期平均值之偏差值,來表示當年雨量與歷史趨勢的差異。
此外,為了確定農民收入與氣候條件之間的連動性,排除與其他變因的交互影響,研究中設定的固定變因包括:家庭規模、村莊人口、戶主年齡及教育程度、農業經驗及替代技能等;環境固定變因則包括:種植模式、土壤類型、村莊特性及農村到城市距離。
藉由上述變因設定,控制非農業工作的可及性、不同區域勞動價格的內生變因,降低歷史天氣模式與非農業收入的交互影響。

臺灣諺語常以「風頭水尾」形容農業條件欠佳的環境,令人好奇的是,對比長年風調雨順的地區,哪類環境下的農民較能調適氣候變遷帶來的威脅?
莊雅婷發現,與以往研究結果類似之處在於,降雨量的變化對印度農民的農業收入有顯著影響,而農民傾向透過收入多樣化來調適降雨衝擊(rainfall shock)。
然而,在分析歷史降雨量變化並實地訪談後卻有意外發現:
歷史降雨量變化較小的地區,雖有氣候穩定優勢,一旦降雨驟變,農業收入與總收入的下降程度卻遠高於降雨量變化大的地區!
莊雅婷進一步根據土地大小及經濟規模,將農民分成:有自耕地的大農、中農、小農,以及無自耕地的農民,並初步分析 4 類農民面對降雨衝擊的收入狀況。
大農與中農通常具備較佳的經營管理能力與資源,例如能建置完善的儲水灌溉系統,因而農業收入雖受到降雨衝擊,但下降程度不大。
小農在一般情況下,靠著耕作小規模農地過著自給自足的生活,但相對缺乏其他替代收入,一旦面臨降雨衝擊,收入反而下降最多。
無自耕地的農民類似臺灣租地耕作的佃農,在農作收入較不穩定的情況下,已習慣兼差非農業工作貼補家用,比方投入村莊附近的建築營造工作。因此,在面對降雨衝擊時,較能迅速調整工作型態,收入下降程度比小農低。

以往的農業輔導政策較常聚焦在氣候變遷劇烈、生產條件不佳的地區,但莊雅婷的研究指出:
過去氣候條件穩定、甚少災荒澇旱的地區,反而容易受到氣候變遷的影響,其弱點在於農民缺乏應變經驗,難以在短時間內應對氣候變遷帶來的生計衝擊。
至於歷史降雨量變化較大的地區,多數農民已藉由代代相傳的生活經驗,建立起農業以外的收入來源、工作技能與求職人脈,降低氣候不佳對收入的影響。
該研究點出過往農業政策忽略之處,提醒在強化氣候變遷適應力的準備工作中,應考量農民行為與當地歷史氣候條件的交互影響,引導農民保有居安思危的觀念,及早研擬因應氣候變遷的對策。

大膽假設、小心求證,向來是做研究應秉持的原則。莊雅婷在進行量化分析時,也輔以工作坊、現地訪談等方法,過程中不僅獲得許多設立假說的靈感,更能得到深入剖析社會現象的觀點。
在印度進行田野調查時,恰巧其他印度研究團隊也在同一區域進行農民收入調查,兩方同時觀察到:當時年不佳時,大農地主通常以低於平時的工資雇用農民。
印度研究團隊認為,這是大農地主趁機剝削受雇農民,但莊雅婷在訪談農民後卻得到完全相反的答案。
原來這是地區社群的互助默契,大農地主在乾旱或澇災時提供工作機會,受雇農民也願意在農作欠收時降低工資,彼此相互體諒、一起度小月。
如何不帶偏見探討現象背後的成因,是莊雅婷走入田野時經常自我提醒的一點。

在偌大的經濟學領域中,莊雅婷選擇環境經濟學、發展經濟學、行為經濟學作為研究領域。在求學過程中了解到環境對人類行為的影響力,藉由分析個人和群體的經濟行為後,能將統計數據回饋到政策執行面上,有助改善環境和社會管理方式。
「經世致用」是經濟學有趣迷人之處,更讓莊雅婷維持源源不絕的研究熱情!
回憶起與印度的不解之緣,源自在印度工作半年多期間,接觸到發展中國家的實際狀況,親眼見到當地貧富差距之大,讓莊雅婷在心中埋下關心貧窮議題的種子。
就讀碩士班期間,在柬埔寨進行農村貧戶家計與微型貸款研究時,更聽聞無力擺脫貧窮的家庭想將女兒送給同行的美國研究人員,此舉讓她深受震撼!「我總會自問:我的研究能為當地人帶來什麼幫助?」
因著生命中的種種機緣,莊雅婷將研究能量聚焦在環境、貧窮及性別等具公益性的議題上,隻身前往東南亞多國農村進行研究,這不僅要抱持不怕困難的勇氣,更培養出因地制宜的反應力。
要在人生地不熟的異國做研究並不容易,需要與熟悉當地生態的「地頭蛇」建立良好關係,再經由他們連結在地人脈,讓農民願意暫時放下手邊工作來配合訪談。
莊雅婷曾遇到一位退休的老先生願意不收分文擔任翻譯,只因得知有遠自臺灣來的朋友,想要傾聽這群無名小農的故事。
一路走來並非總是一帆風順,但喜歡與人交流的莊雅婷牢記每一次與受訪者互動的美好經驗。對研究的熱情、人們釋出的善意,使她面對各種艱難挑戰時,得以發揮超強耐力,更是疲憊至極時「滿血復活」的最佳養分。
2018 年美國耶魯大學經濟學教授諾德豪斯(William D. Nordhaus)、紐約大學經濟學教授羅默(Paul Romer)以總體經濟學模型,找出氣候變遷與經濟成長的關係,同獲諾貝爾經濟學獎。在此之前,誰能料到「環境經濟學」會成為一門顯學。
這讓莊雅婷相信,在研究領域中無需為了追求潮流而惶惶不安,重要的是堅持自己的初衷,盡心耕耘終能有所收穫!
