海豚實驗的悲劇始末與藝術家描繪的「生下海豚」——15 萬赫茲的悲鳴（二）

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

• 文 胡潔曦｜黑潮海洋文教基金會 鯨豚保育研究員
• 本文轉載自黑潮海洋文化基金會《海洋綠洲——花紋海豚棲地利用分析》，歡迎喜歡這篇文章的朋友訂閱支持黑潮喔！

編按：海洋綠洲棲地利用調查截至 2023/10/19 共出航 56 趟調查、共計 435 小時，追蹤時間少於 30 分鐘的花紋海豚航跡將不會被納入此分析。

國際自然保護聯盟在 2016 年開始推動「海洋哺乳動物重要棲息地」（ Important Marine Mammal Areas, 下文將簡稱為 IMMAs ），以跨國界的尺度整合瀕危海洋哺乳動物的棲地分佈、移動路線與生存威脅等資料。截至 2022 年，世界上一共劃設了 200 多個 IMMAs（圖二），並且每年持續增加中！隨著能源轉型、貴金屬日益匱乏，新能源、採礦也漸漸由陸地發展到海洋，加上目前海上充斥著各式各樣的船隻、漁具、海洋廢棄物與各式汙染等。秉持「預防勝於治療」的精神，海洋綠洲第二階段的目標即是將東部海域的鯨豚生態資料彙整申請 IMMAs ，透過國際的認證，我們期望能喚起臺灣民眾、政府對鯨豚保育的重視。

要申請 IMMAs ，其中一項重要指標便是要瞭解鯨豚對於花蓮近海這片棲地是否具有休息、覓食與繁殖哺育的重要性，在這項指標下，我們鎖定了花蓮海域最常出現的老鄰居：花紋海豚（Grampus griseus）與飛旋海豚（Stenella longirostris），透過一年四季共 20 趟的調查，我們期望能瞭解長年在花蓮外海走跳的牠們，究竟在哪些區域哺育、繁殖、休息、覓食或社交，同時也希望藉由調查瞭解牠們的行為狀態是否會受到賞鯨、漁業活動的影響？在 2021 年 4 月的試航之後，我們正式展開了為期三年的調查，持續在海上蒐集資料；今年秋天的第一篇電子報，我們將要跟讀者分享這三年來在花紋海豚身上的新發現。

身為稱職的「護花使者」，不打擾的默默跟隨著！

棲地利用調查的範圍以鹽寮港為南界、和平溪口為北界，之間共劃設北、中、南三個重點調查區域（圖三），觀察花蓮近海最常見的飛旋海豚與花紋海豚的族群樣貌與行為狀態，為了要長時間追蹤鯨豚，一趟海上調查大約會落在 8 – 10 小時。

棲地利用的調查方法為「焦點群體採樣 Focal animal sampling 」，跟以往賞鯨點狀的紀錄不同，在海上我們的工作就像是「狗仔」，當我們在預計的重點調查區域範圍遇見飛旋海豚或花紋海豚時，我們會鎖定狀態較穩定的主要群體，以不影響鯨豚行為狀態的前提下，能跟同一群鯨豚多久就跟多久，最久甚至高達 7 小時呢！在調查過程中，辛苦的調查員們會記錄下牠們每 5 分鐘做了些什麼，同時海豚當下的泳向、下潛時間跟角度、個體間距與泳速等都會被詳盡地記錄下來，並搭配錄影、拍照作為判斷狀態的依據（表一）。為了要盡可能記錄鯨豚未受人為干擾的狀態，我們會盡量與鯨豚保持 200 公尺以上距離，用望遠鏡遠遠地觀察，只有最後蒐集水下聲音、拍攝特寫時才會靠近牠們。

下潛方式可以判斷花紋海豚準備要覓食？

在調查過程中我們有發現花紋海豚出現幾次嘗試覓食的行為——「魚雷式下潛」（圖五），這種下潛方式初次被描述於亞速爾群島（Azores）的研究，當地學者在花紋海豚身上裝置吸盤式資料蒐集器（Data TAG），發現花紋海豚魚雷式下潛時，能在短時間內更快地潛入深海，並且在下潛後，吸盤式資料蒐集器也有錄到花紋海豚搜尋獵物的喀答聲（Clicks）以及滋滋聲（Buzz），由於滋滋聲是齒鯨在最後嘗試覓食時會發出的，證明在魚雷式下潛過後，牠們有在水下嘗試覓食。而讓我們覺得振奮人心的是，我們居然也在花蓮近海紀錄到花紋海豚的魚雷式下潛，說明花紋海豚很有可能在這片海域覓食！

來點翻譯蒟蒻吧——看看花紋海豚都在做些什麼？

本次分析採用了 38 群花紋海豚，總共約 84 小時的調查航跡，並使用 3×3 km² 的網格¹ 分析各個行為狀態的使用區域。透過過去三年的資料來看，我們發現花紋海豚最常在花蓮近海游走，範圍主要在立霧溪以南至芭崎離岸約 15 公里的範圍內，並且在北邊也有少量高比例區域；至於第二常見的社交行為狀態，大略可以分為三個核心區域，由北至南分別是大濁水溪、崇德以及芭崎的外海離岸約 5 公里的範圍內；花紋海豚休息的位置主要位於立霧溪出海口約 7 公里以內的範圍；繞圈徘徊主要在七星潭外海、鹽寮外海約 7 公里以內的範圍；覓食則位在花蓮溪出海口至鹽寮外海約 10 公里以內的範圍。同時我們也發現目擊的花紋海豚群次，有 45.8 % 有出現母子對，而這也代表我們調查的範圍內是花紋海豚育幼的重要區域。

由於調查船追蹤鯨豚時，是平行地跟隨在鯨豚側邊，透過分析船隻追蹤期間的速度，我們也可以概略得知鯨豚的平均泳速。在分析追蹤群體的泳速後，我們發現花紋海豚整體泳速介於 0.5 – 4 節² ，繞圈徘徊的速度較快，介於 2 – 4 節；而在五種狀態中最慢的為休息，介於 1.2 – 3 節間；覓食跟游走的速度範圍廣，介於 0.5 – 4 節。我們也希望可以了解花蓮近海頻繁的賞鯨活動是否對花紋海豚會造成影響？透過獨立出賞鯨船靠近的航跡，我們發現泳速並無太多變化，但在少數賞鯨船靠近的經驗中，我們發現群體的行為狀態會有些變化，例如群體泳向變得不一致、或賞鯨船離開後群體變得更加分散，甚至也有最後下潛離開的案例。

透過棲地利用分析，我們初步瞭解了花蓮近海花紋海豚的關鍵生命週期活動，同時也發現到部分花紋海豚群體有受到賞鯨船的影響，未來我們將會彙整這些分析的數據，並對於保育策略提供更實際的經營管理建議，同時根據本次分析成果，我們也呼籲讀者支持提倡友善賞鯨的商家，讓花蓮近海的老鄰居們持續優游於此。海洋綠洲棲地利用調查需要長時間且耐心的觀察，能累積到今日的成果，我們要向所有參與調查的調查員、合作的船家以及船長表示最誠摯的感謝，同時我們也感謝捐款支持黑潮的企業、民眾、和政府單位，讓海洋綠洲計畫能夠順利執行。

註解

1. 我們在分析前將花蓮近海切成棋盤方格狀的「網格」，分析每一格中各個狀態所佔的百分比。 ↩︎
2. 「節（Knot）」為速度單位， 1 節等於 1 海里/小時、或 1.852 公里/小時。 ↩︎

參考資料

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5. Mann, J. (1999). Behavioral sampling methods for cetaceans: A review and critique. Marine Mammal Science, 15(1), 102–122. https://doi.org/10.1111/j.1748-7692.1999.tb00784.x
6. 游文志. 2000. 花蓮縣石梯海域賞鯨船對鯨豚行為之影響。國立東華大學自然 資源管理研究所 碩士論文。59pp。

• 文 胡潔曦｜黑潮海洋文教基金會 鯨豚保育研究員
• 本文轉載自黑潮海洋文化基金會《揭開鯨豚傷疤的秘密——花紋海豚體表傷疤分析》，歡迎喜歡這篇文章的朋友訂閱支持黑潮喔！

現今海洋中存在許多船舶與漁業活動，每年在世界各地造成許多鯨豚受傷與死亡，而臺灣也不外乎如此，根據 2019-2022 年海保救援網（MARN）的擱淺報告，扣除掉無法辨識原因的擱淺鯨豚個體，疑似因為誤捕死亡的鯨豚比例均在第一、第二名之間徘徊，也有少比例個體可能是因為受到船隻撞擊事件致死，海洋中的人為威脅確實是我們需要持續追蹤且改善的。

除了透過擱淺的個體瞭解人類對鯨豚的影響程度外，我們能否有機會能從活體鯨豚身上獲得相關的資訊呢？事實上，國外已有研究者透過 Photo-ID 方法，進一步推測造成鯨豚身體上傷疤的原因，部分研究發現，鯨豚身上出現的傷疤可能跟人們在海上的漁業、船舶活動，或海洋廢棄物有關。藉由體表傷疤分析，我們能更瞭解鯨豚可能遭受到的環境威脅為何，與受威脅的個體比例有多少，也能更深入思考，未來劃設鯨類保護區後要如何制訂合適的經營管理規範。

黑潮的解說員們時常提到：「花紋海豚會用身體寫日記」，這是因為牠們在受傷癒合之後容易留下淺色的傷疤，因此年紀越大的花紋海豚身上通常也會有越多疤痕，而這些傷疤對我們來說是相當重要的線索，能讓我們瞭解在牠們生命歷程中曾有哪些遭遇，包含自然的與人為的。為了完成後續的傷疤分析，我們從黑潮資料庫中選擇長期追蹤的 50 隻花紋海豚，以亞成年與成年的個體為對象，在長年由江文龍船長所提供的照片當中蒐集其身體左右兩側、從頭至尾幹出水面的清楚照片。

透過花紋海豚體表傷疤，揭示人類對鯨豚所造成的威脅

傷疤分析的第一步，我們希望能先瞭解小型齒鯨身上可能會出現哪些人為傷疤，在蒐集了數篇國外對小型鯨豚的傷疤研究後，我們從中彙整了 11 種可能因為人為因素所造成的傷疤（表一），包含了 8 種背鰭上的傷疤、 2 種位在體幹上的傷疤與 1 種出現在嘴角的傷疤，除了位置與外觀之外，我們也將文獻中所推測的致傷原因與各類型傷疤結合。在上述工作完成了之後，接下來就是要仔細地從每隻花紋海豚的各個角度找出這些傷疤，並將辨識結果詳盡地記錄下來。

在分析的 50 隻花紋海豚中，我們發現其中有 19 隻（38%）身上有出現疑似人為活動所留下的傷疤，而這些傷疤主要出現在鯨豚身體中後段的背側，包含背鰭。為了更進一步瞭解哪些人為傷疤在花紋海豚身上較常見，我們將本次發現到的 7 種疑似受到人為因素產生之傷疤計算盛行率（表二），發現花紋海豚有兩種傷疤是較常見的：[1] 背鰭前端切口（Fc）、[2] 身體上的線狀勒痕（Gn），而根據文獻所描述，這兩種傷疤成因與漁業網線纏繞或是船舶螺旋槳可能有密切關聯。

「大目流刺網」與「延繩釣」是花蓮海域需要持續關注的漁法

為了進一步確認花蓮本地漁業對鯨豚的潛在威脅，我們訪談了幾位花蓮海域目前或是過去曾操作相關漁法的討海人。過程中討海人有提到，花紋海豚時常被抓旗魚、曼波魚的「大目流刺網」纏繞或割傷，在表二傷疤當中除了嘴角缺角（Hs）外，其他傷疤均有被指認可能與大目流刺網有關，在本次分析的 50 隻花紋海豚中就有 18 隻（36%）身上出現疑似刺網留下的傷疤。而在訪談中，討海人也有提到過去曾有目擊刺網誤捕飛旋海豚（Stenella longirostris）、偽虎鯨（Pseudorca crassidens）、弗氏海豚（Lagenodelphis hosei）與吐血鯃──小抹香鯨屬（genus: Kogia）的鯨豚，而多數遭誤捕的鯨豚最後都因無法至水面上換氣死亡。

除大目流刺網之外「延繩釣」也頻繁地被討海人提及，他們提到有兩種傷疤可能與延繩釣有關，分別是：嘴角缺角（Hs）與背鰭後深切口（Dc），包含上述兩種傷疤的個體共有 2 隻（4%）。因早期魷魚、透抽價格較便宜，時常被漁民當作延繩釣的餌料，吸引中大型鮪魚、鬼頭刀上鉤，而花紋海豚以頭足類動物如魷魚、花枝與章魚為主要獵物，也可能因捕食餌料而中鉤，在掙脫後會在嘴角或唇邊留下缺角的傷疤。同時也有討海人提到，曾目擊鯨豚尾部纏繞到延繩釣的主繩，因主繩堅固不易斷裂，有可能會纏繞在鯨豚尾幹，留下較深的纏勒痕跡。就現階段瞭解，鯨豚身上出現人為傷疤可能與漁業、船舶活動、海洋廢棄物等有密切關係，而漁業行為又以延繩釣和大目流刺網有較高的關連性，但目前探究僅能說明東海岸相關的漁業活動對鯨豚有潛在影響，至於影響的程度和確切成因仍需進一步探討，也需擴大追蹤更多不同年齡層的花紋海豚個體，是我們未來需要持續關注的。

線上瀏覽圖鑑

本次 50 隻花紋海豚的體表傷疤分析分析成果，已委由人氣圖文作家「玉子日記」的巧手，繪製成花紋海豚傷疤圖鑑，接下來就讓我們一同探索花紋海豚傷疤的秘密吧！

致敬多年來提供黑潮影像資料的多羅滿賞鯨船長 江文龍、鯨豚顧問 余欣怡、作家 玉子日記與協助傷疤辨識的夥伴 江彥瑩。
致謝多年來贊助與補助海洋綠洲計畫的各單位，與捐款者。

參考文獻

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