組員怎麼那麼難搞？人的個性太百變，那就來研究一下蛋白質吧！(1)——《人類使用說明書》

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

編按：說到星際文明的發展程度，科幻愛好者必定會提到「卡爾達肖夫指數」，以使用的能源多寡，來區分文明發達程度。然而，除了從能源來評斷文明進程，其實還有其他的評判方式。

「宇宙文明演化史」系列，將在上篇回顧「卡爾達肖夫指數」，下篇介紹較少討論的「資訊量」與「微觀尺度」的評斷觀點。

資訊量的掌握層級

卡爾達肖夫指數是以「能量」作為文明分級的依據。同時，薩根（Carl Sagan）也有提出不同的分類法。他將文明所擁有的「資訊含量」作為依據，將文明分出「A — Z 級」。這些資訊量的定義很廣泛，語言、文字、影像都屬於資訊量的一部分。

在薩根的分類法中，「A 級」文明能掌握 10⁶ 位元的資訊，但目前人類史上的任何一個文明所掌握的資訊量都比這個數目還多。要超越一個 A 級文明相當簡單，比如：你只需要用「二分法」試探，例如判斷這個文明「是存在還是消亡的」。探問過二十次這樣的問題後，相當於掌握了 2²⁰ 種可能性，這個數字剛好略大於 10⁶。

也就是說，這已然囊括了一個 A 級文明的所有資訊，一旦通過了這個二分法測試，就可以被判定為 B 級文明。以此類推，當人類所擁有的資訊量每增加十倍、便對應到不同的字母分級，因此，在這個分類中最為先進的是「Z 級」文明、相當於能掌握 10³¹ 位元的資訊量。

資訊量的爆炸最早可以追溯至文字發明開始，書面文字使得人類得以記載當下、乃至於過去發生的一切歷史。古希臘時代所有的書面文物加總起來大概對應於 10⁹ 位元的資訊量，相當於薩根筆下的 C 級文明。1970、80 年代，薩根從全世界所有藏書館數以千萬計的藏書總量、頁數進行統計，我們人類從歷史上至當代所擁有的文字、語言、圖像等資訊含量總計大約是 10¹⁵ 位元，因此被歸類為「0.7 H」類文明。

而資訊量的第二次大爆炸莫過於網際網路的誕生。當網路普及後，無論是科學、經濟、政治、醫療、娛樂、藝術等包羅萬象的事物，都裝載在網際網路之中。2016 年，全球網路所涵括的總資訊量大概是 1.3 ZB （zettabytes），大約相當於 10²² 位元，對應於 Q 級文明。根據國際資訊公司（IDC）預測，人類所擁有的數據庫資訊總量在 2025 年可以達到 175 ZB，相當於 10²⁴ 位元——也就是說，當前人類正在往「S 級文明」邁進。

有趣的是，薩根推測人類初次接觸到的外星文明應當是 1.5 J 到 1.8 K 類的文明，通常他們已然克服恆星際旅行的瓶頸。至於卡爾達肖夫的第 II 型文明，大約對應於 Q 類文明；而得以掌控可觀測宇宙大部分星系的 III 型文明，則可以達到 Z 類文明的水平。畢竟掌握時空旅行需要相當複雜的計算與模擬，需要遠超越當今的人類設備所擁有的一切運算能力。

然而，從目前的角度來看，顯而易見地——我們早已超越了他所預測的第 II 型文明等級。這是因為薩根在當時提出這個分類法時，尚未預測到數十年後的今天資訊量會隨著網路的出現而劇增。即使在薩根指數定義的資訊量必須是「單一而不重複的」（比如 A 網站的圖片是從B網站引用來的、同時 C 網站也使用了該圖片，我們只能將該影像視為一組位元、而非三組），但這些資訊在枝繁葉茂的網路時代已然是幾乎不可能被估算的。

因此，薩根的這個分級法在網際網路出現後便可能無法作為合適的指標，但卡爾達肖夫指數目前依然能適用；換言之，資訊量急速暴增似乎也側面反映了「能量」對於人類而言比「資訊量」更難駕馭的事實。

微觀尺度的操作層級

另一個有關文明的分級是由英國宇宙學家約翰．巴羅（John D. Barrow）所提出的，是基於人類對於「微觀尺度」的「操作程度」。他發現，科學史上人類似乎不斷朝著微小尺度的事物進行探索，從生活中隨處可見的宏觀機械裝置、顯微鏡下的分析、到分子原子尺度的研究，某種程度上，「探測尺度」似乎與文明發達程度成正比。他將文明發達程度區分為下列等級：

1. 負 I 型文明（機械文明）：
   該文明能操控與個體同等尺度的一切物件，比如採礦、建築樓房、使用機械裝置等等。
   
2. 負 II 型文明（生物工程文明）：
   該文明能操控基因序列，或者藉由移植組織、器官來改變生命體的特性。
   
3. 負 III 型文明（化學工程文明）：
   該文明能操控分子，比如透過改變分子鍵結創造新物質。
   
4. 負 IV 型文明（奈米文明）：
   該文明得以操控個別原子，實現奈米科技在原子尺度的應用，並可能透過科技創造出複雜的人造生命體。
   
5. 負 V 型文明（核子文明）：
   該文明得以操控原子核，並能自由改造組成原子核的質子、中子。
   
6. 負 VI 型文明（粒子文明）：
   該文明將能操控夸克、輕子等組成萬物的基本粒子，並且能隨心所欲聚集粒子、駕馭高能量。
   
7. 負 Ω 型文明（時空文明）：
   該文明將能操控普朗克尺度（10^-35 公尺）下的事物，比如量子泡沫（quantum foam）等微觀時空結構；他們將有能力透過負能量或者奇異物質控制、放大隨機漲落的蟲洞，從而具備實現時空旅行的能力。

顯而易見地，人類距離負 Ω 型文明依然來日方長。目前，人類能夠自由操控與我們相同尺度的機械物件，可以建築、採礦，也可以完成一些簡單的基因工程；在近一個世紀內，我們掌握了相對論、發明了人造衛星與 GPS，同時也因為量子力學的發跡，打造出各式各樣的電子產品。但我們尚未能夠自由改變分子鍵結、發明新物質的能力也是侷限的、更無法隨心所欲操控並改變原子結構，因此目前人類大概落在負 I 型文明與負 II 型文明之間。

從物理學的角度來看，「探測尺度」和卡爾達肖夫指數的「能量」其實也是可以呼應的。由於相對論告訴我們宇宙中萬物都有一個速限，也就是光速，這意味著無論是能量、溫度、尺度、甚至時間單位都有一個極限值，也就是「普朗克單位」。在歷史上各種對撞機實驗告訴我們一個事實：當對撞機的能量愈高，人類所能探測的尺度就愈小。

事實上，普朗克能量（約 1.96ｘ10^9 焦耳，相當於一輛車中 16 加侖汽油槽所提供的能量——貌似普通，然而這個值在微觀尺度下是相當大的，「焦耳」這單位在微觀世界大概相當於用「光年」換算人類尺度的距離）對應於一個普朗克質量黑洞的史瓦西半徑（約 10^(-35) 公尺，亦即普朗克尺度）；用通俗的語言來說就是：一旦對撞機能量值大於普朗克能量，相當於把對應的質量壓縮到了小於史瓦西半徑的尺度，從而產生「黑洞」——即使是微型黑洞，也意味著我們的探測將被黑洞視界所設限。

換句話說，普朗克能量相當於我們能探測普朗克尺度的所需能量；一旦超越了這個值，我們的探測將因為黑洞的產生而不再精確。因此，即使是一個無限發達的文明，普朗克長度將會成為探測尺度的最終極限，小於普朗克尺度的事物便不再具有物理意義——要注意的是，這些事實是基於目前「已知的物理理論」，假設未來文明已經掌握了結合量子場論與廣義相對論的萬有理論，這些極限值並不是沒有被推翻的可能性。

對於未來文明的展望

從最基本有機分子、形成碳基生命體、再演化成為人類這樣的智慧生命，這樣的機率可以說是趨近於零，也因為如此，才有「地球殊異假說」、甚至是「創造論」這些爭辯。我們必須剛好躲過演化史上的大滅絕事件，並且在安穩的自然環境下演化為智人。這段過程還要大概經過一、兩百萬年後，才開始有文明的誕生；而縱觀整個人類史，科學正式發跡至今其實也就只有幾百年。

把地球 46 億年的歷史濃縮在一份年曆上，人類進入舊石器時代大概對應於 12 月 31 號晚上 11 點，大概跨年前 25 秒才進入新石器時代，而從文藝復興、大航海時代、科學革命至今，在這年曆的尺度下其實根本還不到一秒鐘。這還僅僅只是地球史的尺度——如果考量到 137 億年的宇宙史尺度，科技文明的興起根本是連一瞬間都還不到的事，可見人類的科技目前還算是相當稚嫩的。

科幻作品中那些搭乘星艦、遨遊星際空間的劇情，大多數便是 II 型文明；至於可以利用曲速引擎穿越時空的，或許是 III 型文明才能實現的。對於 II 型文明而言，他們或許能夠透過「戴森球」（Dyson sphere）控制恆星能量的輸出。當一個文明的工業發達到一個程度，便能夠駕馭恆星能量，搭建一系列能源板或人造衛星，從而環繞著恆星本體、調控能量的輸出，這種大規模的人造結構便稱為「戴森球」。

要建造這類型的結構，目前所知的方法大概就是藉由太空梭或者人造衛星在行星軌道上搭建一圈能源板，並可能需要碳纖維或者更堅韌且輕便的材料。

最基本的構造大概是建構一圈「戴森環」，再來是更多戴森環組裝成的「戴森雲」，或者可以透過光壓與重力的平衡打造出更完整的「戴森泡」；如果科技更發達，則有機會建造出完整且均勻的球殼包覆著恆星以及周圍的行星，也就是「戴森殼」，這類型結構基本上可以完全駕馭母恆星的能量、並且可以將球殼內層表面改建為太空殖民地——但這以目前人類科技水平、或者資金限制等各層面而言，數百年內是不太可能實現的。

2015 年，恆星 KIC 8462852 的光變曲線一度成為天文學界的謎團，因為當時天文學家們觀測到該恆星的光譜有異常，且這一異常用傳統模型（比如周邊小行星帶、彗星雲氣等理論）是無法解釋的，因此，有一部份天文學家猜測該恆星的光度變化可能源於「人造巨型結構」；也就是說，能造成光譜像觀測結果那樣異常變化的原因，唯一合理的可能性就是「戴森球」的環繞與掩蔽。

這項研究吸引了當時不少外星愛好者的興趣，畢竟這顆恆星很可能正被高等外星文明所搭建的一系列巨大人工建築圍繞著！然而，根據 2019 至 2021 年的最新研究，發現了這顆恆星其實有一顆「伴星」在外圍，而系外衛星的殘骸大規模地遮蔽了恆星、致使光度出現異常。因此，目前並沒有證據指出戴森球這種人工結構真實存在。

綜上所述，人類文明目前還算是新生兒，也或許，宇宙中還沒有更先進的文明出現。但在躍升為第 I 型文明之前，我們恐怕會經歷各種挑戰，而有些已經發生過、有些則或許正在醞釀，例如——宗教戰爭、糧食危機、核武威脅、氣候災難等等。

從目前看來，氣候變遷便是當務之急：人類過度排放溫室氣體，溫室效應導致了海平面上升、全球暖化，間接引發了各地氣候的異常、熱浪、饑荒，並一再落入惡性循環。此外，在二戰期間人類發明並使用了核子武器，其毀滅性更是不容輕忽的。我們尚不需考慮火山、地震這些自然災害，若無法擺脫上述這些境況，人類很有可能會在蛻變為 I 型文明前便自取滅亡。

因此，在未來數十年內，除了科技的提升以外，人類的當務之急是避免氣候災害與核武戰爭的發生。而人類對於星系文明的好奇與嚮往從未間斷，誠如 1977 年發射至太空的航海家金唱片中、美國總統吉米．卡特所提及的：

「我們正邁步度過我們的年月，好讓我們得以共生於你們的時代。我們期望有朝一日，能夠共同解決彼此所面臨的難題，並且聯合組成一個星系文明共同體。」

＂We are attempting to survive our time so we may live into yours. We hope someday, having solved the problems we face, to join a community of galactic civilizations.＂

參考文獻 / 延伸閱讀

1. Kardashev, N.S. (1964). Transmission of information by extraterrestrial civilizations. articles.adsabs.harvard.edu.
2. 加來道雄，《穿梭超時空》，台北：商周出版，2013
3. 加來道雄，《平行宇宙》，台北：商周出版，2015
4. 卡爾．薩根，《宇宙・宇宙》，台北：遠流出版事業股份有限公司，2010
5. 史蒂芬．霍金，《胡桃裡的宇宙》，台北：大塊文化，2001

編按：說到星際文明的發展程度，科幻愛好者必定會提到「卡爾達肖夫指數」，以使用的能源多寡，來區分文明發達程度。然而，除了從能源來評斷文明進程，其實還有其他的評判方式。

「宇宙文明演化史」系列，將在上篇回顧「卡爾達肖夫指數」，下篇介紹較少討論的「資訊量」與「微觀尺度」的評斷觀點。

地球數以萬億計的物種中，人類算得上是最具高等智慧的生物。

但假設——遙遠的某顆行星上也有「智慧生命」的存在，那麼，對方是否有可能比我們先進？他們能透過量子力學的應用而發明電子產品嗎？他們能掌握陽光、電磁等能源嗎？他們是否有完善的醫療、教育、經濟、社會結構？又或者，他們是否已然可以達成人類難以觸及的瞬時旅行？

智慧生命的演進

誠如在這篇文章所提過的，碳基生命自發形成的機率極為渺小，從有機分子組合成蛋白質、基因序列、細胞、再到個體的行程，這個機率相當於「一陣龍捲風掃過垃圾場、從中隨機拼湊出一架波音 747」那樣渺茫，更何況是演化成像人類這樣的「智慧生命」。

我們不僅僅具有生物體的基本特徵，還具有思考能力、邏輯、記憶力、甚至是預測與規劃未來的能力，這些可以說是人類與其他生命體最與眾不同之所在。人類之所以成為「智慧生命」，便是因為擁有了自己的語言、文字，使資訊得以保留並傳承。回溯到百萬年前，從演化論的角度來看，當時人類與其他靈長類動物差異並不大；然而，我們的老祖先發現了「火」，並且懂得如何生成並且控制「火」，使得我們不再像其他動物那樣直接生食獵物；另一方面，我們開始懂得用遮羞布、乃至於之後縫製衣服。

此外，我們能表達自己的情緒，能輕易地展現喜怒哀樂溝通，進行交際活動——這些都是人類得以成為智慧生命的原理。

順帶一提，根據物理學家加來道雄（Michio Kaku）所提出的「穴居人原理」（caveman principle），我們人類依然存有百萬年前老祖宗們「原始慾望」的影子——換句話說，數十萬年來人類雖然不斷演化，然而我們的人格依然保有原始穴居人的基因本質。舉例而言：即使有先進的電腦把文件處理完善，我們仍習慣把文件影印成紙本，之所以如此，係因原始人類捕獵動物時要求「獵殺證明」，習慣取信於親眼所見的事實。

同理，我們傾向於參與音樂會或去電影院體驗現場氛圍，而非一味觀賞電子螢幕前的動態；我們習慣社交與打扮，因此多數重要聚會並不容易被虛擬會議所取代；而在古代社會，小道消息的流通會幫助某些人們知悉高層的行動，因而扮演著一定程度重要性——而這也呼應了我們周遭充斥著娛樂與八卦的報刊，畢竟這些事物總會激起人性深處的好奇心。另一方面，穴居人法則似乎也意味著藝術、娛樂並不會因為科技發展而消失，因為這些事物能滿足人類的需求與愉悅，而這並非科技所能取而代之的。

回歸根本，可以發現，身為智慧生命，必然要有「視力」的存在、而非像螞蟻那樣透過觸角溝通，包含情緒的表達、語言的交流，這方面可以歸功於「大腦」的演化；再者，人類的「腳趾」的演化也是關鍵，這使得人類得以直立行走、改變對世界的視角與行動；此外，「前肢可握物」也扮演著重要角色，亦即靈活的手指——這使得人類可以精準地操作物件、製造工具。

先進文明的分級

因此，我們假定這些智慧生命都擁有這些生理構造與功能，他們可以溝通、可以發明器物。那麼，有沒有一個指標能告訴我們一個「文明」究竟能多發達？

1964 年，蘇聯科學家卡爾達肖夫（Nikolai Kardashev）提出了一個度量文明先進程度的指標——「卡爾達肖夫指數」（Kardashev Scale）。經由天文學家卡爾．薩根（Carl Sagan）修正過後，可以歸結為下列公式：

其中 K 代表卡爾達肖夫指數，P 代表文明所消耗的總能量。基本上，我們可以將文明依據「駕馭能量」的量級區分成三大類型：

1. I 型文明（K=1）：
   該文明能駕馭 10¹⁶ W 的能量，相當於掌握所處行星的能量，因此又稱「行星文明」。這類型的文明可以控制天氣、調節海洋、並且到地底深處採礦，徹底運用星球資源；並且，這一類文明將能任意造訪附近行星，並在後期發展出接近光速的太空旅行。
   
2. II 型文明（K=2）：
   該文明能駕馭 10²⁶ W 的能量，相當於掌握所處恆星系統的能量，因此又稱「恆星文明」或「星際文明」。這類型的文明能夠透過戴森球（參見下文）或相關科技、徹底利用恆星系統的能量；他們可在各個行星、恆星之間任意穿梭，並且相繼朝往其他恆星系統殖民。
   
3. III 型文明（K=3）：
   該文明能駕馭 10³⁶ W 的能量，相當於掌握所處星系的能量，因此又稱「星系文明」。這類型的文明不再受限於附近的恆星系統，他們將能夠隨心所欲駕馭整個星系、甚至宇宙尺度級別的能量，並可以在星系之間來去自如；他們甚至已熟悉時空物理、得以透過蟲洞或先進技術穿越時空。

作為宇宙文明的分級，文明所駕馭的總能量可以視為一個標竿。宇宙中的能量是無所不在、甚至可以說是取之不盡用之不竭的。因此，能妥善利用這些能量到什麼程度，便可以視為文明「先進與否」的標準。當然，還有一些人把這列表往下延伸，諸如宇宙文明（IV 型）、多重宇宙文明（V 型）、神靈文明（VI 型）、未知文明（VII 型）等等——不過這些級別距離目前人類還算是遙不可及，我們甚至無法保證在宇宙 137 億這年齡下是否已有這麼先進的文明誕生。

就目前而言，顯然，人類縱使歷經工業革命、資訊革命，也開發出原子能、得以進行太空探索——但似乎尚未能被列入其中之一——我們尚未有能力操控天氣、就連地底結構也都是透過震波才得以探知的。那麼，人類目前究竟處在哪一階段？讓我們簡單計算一下：根據世界能源消耗量的統計，截至 2021 年底，人類所消耗的能量約為 176,431 TWh（百萬兆瓦時），相當於 20.14 TW（百萬兆瓦），代入卡爾達肖夫指數公式：

可以直接得出卡爾達肖夫指數 K≈0.73 ——因此，人類目前約是落在「0.73 型文明」，依然位在「第零型文明」的階段。

目前人類的能量來源主要仍是石油、煤炭、天然氣；除此之外還有傳統生質能、水力發電、以及核能。在數十年內，風力發電、太陽能、生質能會慢慢取代化石燃料，而核融合技術很可能帶領人類走向 I 型文明。

當人類開始進行太空殖民、並且能妥善運用母恆星（太陽）所供應的能量後，才會慢慢朝向 II 型文明發展；而在 I 型或者 II 型文明階段，另一個能催動科技進展的很可能就是反物質（antimatter）的製造與普及。加來道雄認為，我們有機會在本世紀末或是兩百年內躍升成為 I 型文明；到達 II 型文明需要數千年；至於到達可以隨心所欲駕馭時空的 III 型文明，可能還需要數十萬至百萬年。

參考文獻 / 延伸閱讀

1. Kardashev, N.S. (1964). Transmission of information by extraterrestrial civilizations. articles.adsabs.harvard.edu.
2. 加來道雄，《穿梭超時空》，台北：商周出版，2013
3. 加來道雄，《平行宇宙》，台北：商周出版，2015
4. 卡爾．薩根，《宇宙・宇宙》，台北：遠流出版事業股份有限公司，2010
5. 史蒂芬．霍金，《胡桃裡的宇宙》，台北：大塊文化，2001