自由女神像——和平號在紐約的第二天│環球科學札記(33)

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

58 歲的印度裔蓋亞那女子忍無可忍，第 10 次通報騷擾案件。紐約警局也受夠了，把她送去位在布魯克林的互信醫療中心（Interfaith Medical Center）。^{[1][註1, 2]}

騷擾？幻聽？

女子原以看護為業，2014 年返家照顧母親。同時，開始「聽到」某單位的 5 名陌生男女，對她批評與貶低。2019 年她失去居家照護的保險給付，那些「聲音」隨之變得頻繁。無能為力之下，唯有盡量忽略。然而面對他們的高科技監控與溝通，又該如何是好？公寓絕對裝了晶片和監視器。每當她打開冰箱、啟動空調、旋轉水龍頭，錄影的音量就被放大。這些「溝通」又不僅發生在家裡，偶爾竟然也出現於公車、地鐵站及X光檢查室。女子認為母親不堪其擾，逼得她用手機把「聲音」錄下，然後連續狀告警局。^[1]

醫療團隊請她播放音檔。女子拒絕，並表示最好交由司法處理。^[1]

小腦與幻聽

醫師幫她照了頭部核磁共振，發現一個 8 x 6 mm 的鈣化性腦膜瘤（calcified meningioma）。^[1]腦膜瘤有充滿液體的囊腫、緊密成團的血管，以及鈣質累積等類型。通常從腦膜向內生長，壓迫腦部或脊髓；偶有向外的，則會增厚顱骨。^[2]這名女子的腦膜瘤擠到小腦，應該就是幻聽的肇因。^[1]

小腦僅佔成人腦部約一成的重量，卻擁有裏頭大半的神經元。肢體運動、自律神經，包含記憶、語言和情緒的認知功能，以及聽覺、視覺之類的感知能力等，諸多層面都與小腦有關。^{[1, 3]}所以毫不意外地有研究指出，注意力缺失（attention deficit）、泛自閉症障礙（autism spectrum disorders）、思覺失調症（schizophrenia）、雙極性疾患（舊稱「躁鬱症」；bipolar disorder）、創傷壓力症候群（post-traumatic stress disorder）等，都跟小腦病變脫不了關係。^[1]

在感知方面，小腦負責接收並處理訊號，且與大腦透過皮質－橋腦－小腦通路（cortico-ponto-cerebellar pathway）連結。^{[1, 4]}當人類受到聲音刺激，大腦皮質的顳葉和小腦的左半球，這兩處分別與聽覺相關的區域，都會十分活躍。小腦若有病變，像是中風或者受腫瘤壓迫，就可能因此將大腦皮質傳遞的內部訊號，誤判為來自體外，進而導致幻聽等精神病的症狀。^[1]

認知行為治療

精神醫師耐心地向女子介紹下列二者等多種治療：^[1]

1. 藥物治療：原個案報告未詳述考慮的藥物選項，但是大概不外乎第二代抗精神病藥物和鎮靜劑等，以對付幻聽與壓力。
2. 認知行為治療（cognitive behavioural therapy，簡稱CBT）：CBT 是心理治療的一種，透過正視並改變造成問題的想法或行為，提升病患的生活品質。^[5]醫師希望女子除了能學習如何與幻聽共處；還要練習現實檢驗（reality testing），明辨真實與虛幻。^{[1, 6]}

枉費醫師苦口婆心，女子對上述建議缺乏興趣，而且顯然毫無病識感的不只有她──連其母也表示，自己聽過手機裡的騷擾錄音。換句話說，要不是紐約警局和精神科團隊串通誣賴她們，就是兩人都相信脫離現實的事情，有著同樣的妄想（delusion），即罹患共有型精神病（folie à deux；相關故事請見延伸閱讀）。原個案報告沒說團隊拿她母親怎麼辦。不過，在醫師這麼好說歹說後，女子勉為其難地選擇 CBT，且治療成效顯著。^[1]

延伸閱讀

〈精神個案系列：「沾染」孿生姊妹的妄想？！〉

〈精神個案系列：母女共同的被害妄想〉

備註

1. 位於南美洲的蓋亞那，1834 年起引入印度勞工。目前該國有大量使用印度語和信仰印度教的人口。^[7]
2. Interfaith Medical Center 的「interfaith」，直譯應該是「跨宗教」。不過，紐約州政府的繁體中文公文，稱此單位為「互信醫療中心」。^[8]

參考資料

1. Manzoor S, Sangha L, Badh P, et al. (2021) ‘A Case Report of Perceptual Disturbances with Incidental Calcifications in the Cerebellum’. Case Reports in Psychiatry, 2680674.
2. ‘Meningioma’. (2017) American Brain Tumor Association.
3. Amore G, Spoto G, Ieni A, et al. (2021) ‘A Focus on the Cerebellum: From Embryogenesis to an Age-Related Clinical Perspective’. Frontiers in Systems Neuroscience, 15: 646052.
4. Palesi, F., De Rinaldis, A., Castellazzi, G. et al. (2017) ‘Contralateral cortico-ponto-cerebellar pathways reconstruction in humans in vivo: implications for reciprocal cerebro-cerebellar structural connectivity in motor and non-motor areas’. Scientific Reports, 7, 12841.
5. ‘What is Cognitive Behavioral Therapy?’. (JUL 2017) American Psychological Association.
6. American Psychological Association. ‘Reality Testing’. APA Dictionary of Psychology. (Accessed on 09 JAN 2023)
7. ‘Guyana country profile’. (18 OCT 2022) BBC News.
8. Cuomo AK.（05 JUL 2018）「活力布魯克林區（VITAL BROOKLYN）」New York State, U.S.

• 作者 / 張之傑

和平號第一○一回約有乘客一千人，不少已七老八十，年紀最大的一位已九十四歲，一百多天下來，難道沒人有個三長兩短？有倒是有，不過沒人喪亡。我們臨下船時，有位船上的職員說：「你們一○一回真幸運！」

六月四日，風浪很大，整天覺得暈暈的。晚餐到四樓進餐，有四位台灣團員在門口等候，我們一起進去，八人的桌子我們佔了六席。一位團員告訴我，行動不便的C先生，因前列腺問題，尿不出尿來，他們同室的三位年輕人（也六十幾了）把他抬到醫務室，導尿後已躺了一天。

七月二十九日，午餐後在八樓散步，發現有位日本畫家中村洋一用毛筆為人畫像。我們過去了解一下，才知道要領號碼牌。我們拿到十二號，當時他正為二號作畫。請他畫像要自備紙張，到小賣部去買，已賣完了，只好用複印地圖的反面充當畫紙。時間還早，內人要去上日語課，約定下午三時由我帶著號碼牌和畫紙到八樓會合。

我們到達時，早已過了號。中村先生作畫極快，畫一張小畫不過三、四分鐘，我們拿出那張 A3 的銅板紙，他並沒拒絕。狼毫落紙有聲，不到五分鐘就勾勒出兩人的神情，還落上款，寫上日期。有位北京畫家曾對我說，用毛筆作素描最難，沒想到在船上遇到了。中村先生臨下船才為人作畫，而且只畫一天，我們剛好趕上，不是緣分是什麼？

我們剛取到畫作，突然響起廣播：「有人因急症，將在硫磺島海域送醫，八至十樓甲板關閉，以便直升機降落。」這是啟程以來從沒遇到過的事，不免引起大家關注。急症病人應該是日本人，如果是華人，我們應該有所耳聞。事後才知道，果然是位日本老先生，他午餐時心臟病發作，已送往醫務室。

同一天惜別晚宴，船上的所有工作人員，包括我們的管家、常見的餐廳服務生等，和從沒見過的廚物人員，都唱著歌，揮著手，出來和大家告別。是的，一○三天旅程即將結束，已是勞燕分飛的時候了。

晚宴後響起廣播：「因天候不佳，送醫行動延至明晨六時。明日清晨八至十樓甲板關閉，以備救難直升機降落。」翌日（七月三十日），不到清晨六時就響起廣播：「救援行動已結束，和平號將繞行硫磺島一周，然後繼續航行，抵達橫濱時間不變。」

救援行動不許靠近，有位游先生以長鏡頭錄下整個救援過程，秀出錄影給我看。和平號八樓甲板太小，不能降落，國際救援組織的直升機垂吊下一人，病人早已躺在擔架上，直升機將救援者和擔架一起吊到機內，隨即飛往硫磺島急救，再轉往日本。游先生對我說，這趟救援一百萬日元跑不掉。

吃過早餐，約七時四十分，到八樓甲板，發現和平號向南航行，已繞到硫磺島西側，島上的火山口清晰可見。海濱噴氣口噴出的氣體，似乎可以聞到硫磺氣味。有位日本乘客站在船舷窗前，合十對著硫磺島膜拜。二戰時美日曾在此血戰，雙方傷亡慘重，日軍戰死二三七八六人。和平號完成救援工作繞行硫磺島一周的目的已不言可喻。

從海上救援，想起每月一次的逃生演習。四月二十日我們一上船，還沒收拾好行李就響起逃生訓練（演習）的廣播。此後乘客每月演習一次，工作人員每週演習一次。雖屬例行工作，但不怕一萬，就怕萬一，如果發生船難，這樣的演習應可發揮作用。

逃生演習所有乘客必須參加，各人取下房間衣櫃頂層的救生衣，穿綁整齊，到八樓指定地點集合。管家負責將各個房間的人清空。經過刷ID卡，確認所有的乘客皆已到齊，響過幾次逃生警報後結束，整個過程約一小時。環球期間我們作過四次逃生演習，但從沒真正登上過救生艇。

和平號的救生演習，悉依「國際海上人命安全公約」（SOLAS公約）的規定執行。SOLAS公約的訂定，和鐵達尼事件有關，一九一二年鐵達尼號擦撞冰山沉沒，二二二四名人員死難一五一四人，此事引起國際關注。一九一四年，通過SOLAS公約，經過多次修訂和補充，已擴展至郵輪安全的各個方面，要求極為嚴格。

SOLAS公約規定，郵輪配置的救生設備數量，必須為滿載人數的百分之一百二十五；水密艙高度需延伸至最高一層連續水密艙壁甲板；所有的救生艇必須能在發出棄船信號三十分鐘內，載足全部乘客和用具降落水面。鐵達尼號事件死亡眾多的主要原因，是救生艇不足，水密艙高度太低，以及船員和乘客欠缺逃生演練所致。

和平號的救生艇懸掛在九樓船舷外側，每側封閉式二艘，敞開式五艘，都有螺旋槳，這些救生艇是供乘客逃生用的。技術工人每天不停地在救生艇及其懸掛架爬上爬下，作各種檢查和上漆工作。六月十一日我們參觀八樓船頭的駕駛艙時才知道，船上掛著的滾筒狀設備，原來是塑膠救生筏，卸除外殼，落入海中就會自動充氣張開，這是供船員們用的。

如今科技進步，藉著雷達和聲納，只要小心謹慎，就可以防止觸礁、撞船或撞冰山一類的事發生。藉著氣象雲圖和天氣預報，可避開颱風或颶風。唯有意外事故所引發的火災難以避免，這從SOLAS公約有關防止火災的條款特別多、特別細可以看出端倪。