【2021 年搞笑諾貝爾：生物獎】鏟屎官們聽令！貓咪如何透過 20 種叫聲支配人類？

本文與 威力暘電子 合作，泛科學企劃執行。

想像一下，當你每天啟動汽車時，啟動的不再只是一台車，而是一百台電腦同步運作。但如果這些「電腦」突然集體當機，後果會有多嚴重？方向盤可能瞬間失靈，安全氣囊無法啟動，整台車就像失控的高科技廢鐵。這樣的「系統崩潰」風險並非誇張劇情，而是真實存在於你我日常的駕駛過程中。

今天，我們將深入探討汽車電子系統「逆天改運」的科學奧秘。究竟，汽車的「大腦」—電子控制單元（ECU），是如何從單一功能，暴增至上百個獨立系統？而全球頂尖的工程師們，又為何正傾盡全力，試圖將這些複雜的系統「砍掉重練」、整合優化？

第一顆「汽車大腦」的誕生

時間回到 1980 年代，當時的汽車工程師們面臨一項重要任務：如何把汽油引擎的每一滴燃油都壓榨出最大動力？「省油即省錢」是放諸四海皆準的道理。他們發現，關鍵其實潛藏在一個微小到幾乎難以察覺的瞬間：火星塞的點火時機，也就是「點火正時」。

如果能把點火的精準度控制在「兩毫秒」以內，這大約是你眨眼時間的百分之一到千分之一！引擎效率就能提升整整一成！這不僅意味著車子開起來更順暢，還能直接省下一成的油耗。那麼，要如何跨過這道門檻？答案就是：「電腦」的加入！

工程師們引入了「微控制器」（Microcontroller），你可以把它想像成一顆專注於特定任務的迷你電腦晶片。它能即時讀取引擎轉速、進氣壓力、油門深度、甚至異常爆震等各種感測器的訊號。透過內建的演算法，在千分之一秒、甚至微秒等級的時間內，精準計算出最佳的點火角度，並立刻執行。

從此，引擎的性能表現大躍進，油耗也更漂亮。這正是汽車電子控制單元（ECU）的始祖—專門負責點火的「引擎控制單元」（Engine Control Unit）。

ECU 的失控暴增與甜蜜的負荷

第一顆 ECU 的成功，在 1980 年代後期點燃了工程師們的想像：「這 ECU 這麼好用，其他地方是不是也能用？」於是，ECU 的應用範圍不再僅限於點火，燃油噴射量、怠速穩定性、變速箱換檔平順度、ABS 防鎖死煞車，甚至安全氣囊的引爆時機……各種功能都交給專屬的 ECU 負責 。

然而，問題來了：這麼多「小電腦」，它們之間該如何有效溝通？

為了解決這個問題，1986 年，德國的博世（Bosch）公司推出了一項劃時代的發明：控制器區域網路（CAN Bus）。你可以將它想像成一條專為 ECU 打造的「神經網路」。各個 ECU 只需連接到這條共用的線路上，就能將訊息「廣播」給其他單元。

更重要的是，CAN Bus 還具備「優先通行」機制。例如，煞車指令或安全氣囊引爆訊號這類攸關人命的重要訊息，絕對能搶先通過，避免因資訊堵塞而延誤。儘管 CAN Bus 解決了 ECU 之間的溝通問題，但每顆 ECU 依然需要獨立的電源線、接地線，並連接各種感測器和致動器。結果就是，一輛汽車的電線總長度可能達到 2 到 4 公里，總重量更高達 50 到 60 公斤，等同於憑空多載了一位乘客的重量。

另一方面，大量的 ECU 與錯綜複雜的線路，也讓「電子故障」開始頻繁登上汽車召回原因的榜首。更別提這些密密麻麻的線束，簡直是設計師和維修技師的惡夢。要檢修這些電子故障，無疑讓人一個頭兩個大。

汽車電子革命：從「百腦亂舞」到集中治理

到了2010年代，汽車電子架構迎來一場大改革，「分區架構（Zonal Architecture）」搭配「中央高效能運算（HPC）」逐漸成為主流。簡單來說，這就像在車內建立「地方政府＋中央政府」的管理系統。

可以想像，整輛車被劃分為幾個大型區域，像是車頭、車尾、車身兩側與駕駛艙，就像數個「大都會」。每個區域控制單元（ZCU）就像「市政府」，負責收集該區所有的感測器訊號、初步處理與整合，並直接驅動該區的馬達、燈光等致動器。區域先自理，就不必大小事都等中央拍板。

而「中央政府」則由車用高效能運算平台（HPC）擔任，統籌負責更複雜的運算任務，例如先進駕駛輔助系統（ADAS）所需的環境感知、物體辨識，或是車載娛樂系統、導航功能，甚至是未來自動駕駛的決策，通通交由車輛正中央的這顆「超級大腦」執行。

乘著這波汽車電子架構的轉型浪潮中， 2008 年成立的台灣本土企業威力暘電子，便精準地切入了這個趨勢，致力於開發整合 ECU 與區域控制器（Domain Controller）功能的模組化平台。他們專精於開發電子排檔、多功能方向盤等各式汽車電子控制模組。為了確保各部件之間的溝通順暢，威力暘提供的解決方案，就像是將好幾個「分區管理員」的職責，甚至一部分「超級大腦」的功能，都整合到一個更強大的硬體平台上。

這些模組不僅擁有強大的晶片運算能力，可同時支援 ADAS 與車載娛樂，還能兼容多種通訊協定，大幅簡化車內網路架構。如此一來，車廠在追求輕量化和高效率的同時，也能顧及穩定性與安全性。

萬無一失的「汽車大腦」：威力暘的四大策略

然而，「做出來」與「做好」之間，還是有差別。要如何確保這顆集結所有功能的「汽車大腦」不出錯？具體來說，威力暘電子憑藉以下四大策略，築起其產品的可靠性與安全性：

1. AUTOSAR ： 導入開放且標準化的汽車軟體架構 AUTOSAR。分為應用層、運行環境層（RTE）和基礎軟體層（BSW）。就像在玩「樂高積木」，ECU 開發者能靈活組合模組，專注在核心功能開發，從根本上提升軟體的穩定性和可靠性。
   
2. V-Model 開發流程：這是一種強調嚴謹、能在早期發現錯誤的軟體開發流程。就像打勾 V 字形般，左側從上而下逐步執行，右側則由下而上層層檢驗，確保每個階段的安全要求都確實落實。
   
3. 基於模型的設計 MBD（Model-Based Design）： 威力暘的工程師們會利用 MatLab®/Simulink® 等工具，把整個 ECU 要控制的系統(如煞車)，用數學模型搭建起來，然後在虛擬環境中進行大量的模擬和測試。這等於在實體 ECU 誕生前，就能在「數位雙生」世界中反覆演練、預先排除設計缺陷，，並驗證安全機制是否有效。
   
4. Automotive SPICE (ASPICE) ： ASPICE 是國際公認的汽車軟體「品質管理系統」，它不直接評估最終 ECU 產品本身的安全性，而是深入檢視團隊在軟體開發的「整個過程」，也就是「方法論」和「管理紀律」是否夠成熟、夠系統化，並只根據數據來評估品質。

既然 ECU 掌管了整輛車的運作，其能否正常運作，自然被視為最優先項目。為此，威力暘嚴格遵循汽車業中一本堪稱「安全聖經」的國際標準：ISO 26262。這套國際標準可視為一本針對汽車電子電氣系統（特別是 ECU）的「超嚴格品管手冊」和「開發流程指南」，從概念、設計、測試到生產和報廢，都詳細規範了每個安全要求和驗證方法，唯一目標就是把任何潛在風險降到最低

有了上述這四項策略，威力暘確保其產品從設計、生產到交付都符合嚴苛的安全標準，才能通過 ISO 26262 的嚴格檢驗。

然而，ECU 的演進並未就此停下腳步。當ECU 的數量開始精簡，「大腦」變得更集中、更強大後，汽車產業又迎來了新一波革命：「軟體定義汽車」（Software-Defined Vehicle, SDV）。

軟體定義汽車 SDV：你的愛車也能「升級」！

未來的汽車，會越來越像你手中的智慧型手機。過去，車輛功能在出廠時幾乎就「定終身」，想升級？多半只能換車。但在軟體定義汽車（SDV）時代，汽車將搖身一變成為具備強大運算能力與高速網路連線的「行動伺服器」，能夠「二次覺醒」、不斷升級。透過 OTA（Over-the-Air）技術，車廠能像推送 App 更新一樣，遠端傳送新功能、性能優化或安全修補包到你的車上。

不過，這種美好願景也將帶來全新的挑戰：資安風險。當汽車連上網路，就等於向駭客敞開潛在的攻擊入口。如果車上的 ECU 或雲端伺服器被駭，輕則個資外洩，重則車輛被遠端鎖定或惡意操控。為了打造安全的 SDV，業界必須遵循像 ISO 21434 這樣的車用資安標準。

威力暘電子運用前面提到的四大核心策略，確保自家產品能符合從 ISO 26262 到 ISO 21434 的國際認證。從品質管理、軟體開發流程，到安全認證，這些努力，讓威力暘的模組擁有最高的網路與功能安全。他們的產品不僅展現「台灣智造」的彈性與創新，也擁有與國際大廠比肩的「車規級可靠度」。憑藉這些實力，威力暘已成功打進日本 YAMAHA、Toyota，以及歐美 ZF、Autoliv 等全球一線供應鏈，更成為 DENSO 在台灣少數核准的控制模組夥伴，以商用車熱系統專案成功打入日系核心供應鏈，並自 2025 年起與 DENSO 共同展開平台化量產，驗證其流程與品質。

毫無疑問，未來車輛將有更多運作交由電腦與 AI 判斷，交由電腦判斷，比交由人類駕駛還要安全的那一天，離我們不遠了。而人類的角色，將從操作者轉為監督者，負責在故障或斷網時擔任最後的保險。透過科技讓車子更聰明、更安全，人類甘願當一個「最弱兵器」，其實也不錯！

為什麼貓這麼喜歡貓薄荷呢？

原來是貓薄荷裡的荊芥內脂導致貓咪吸了貓心大悅，不住翻滾、流口水、打呼嚕。

但是，貓薄荷不是對所有貓都有用。不到六個月的小貓似乎不會有反應，而且有的貓喜歡，有的貓不喜歡……咦，這還和遺傳有關係嗎？

想要同時驅蚊，又讓貓貓情不自禁饞你身子嗎？那你一定要試試貓薄荷！

荊芥內脂不只會讓貓咪快樂似神仙，也會活化蚊子體內的受體蛋白，接觸到的蚊子會產生搔癢和刺痛感。哈哈小蚊子，你也來嘗嘗癢癢痛痛的痛苦！

給你的貓貓來點刺激的快樂草吧！

延伸閱讀

人與動物之間的溝通一直是科學界和哲學界十分引人關注的一個議題。傳統觀點認為，人類和其他動物之間的溝通受到生物學和語言能力的限制，因此很難實現真正的互相理解。然而，近年來，科學家們對這個問題的看法已經開始轉變，並且有一些跡象表明跨物種溝通有望成為現實。

為什麼科學家認為跨物種溝通即將成真？從海豚到水豚、從蜘蛛到山豬，人工智慧能成為所有生物的萬能「翻譯蒟蒻」嗎？當人類真的破解了另一物種的溝通方式，未來會發生什麼事呢？

為什麼動物溝通，備「獸」關注？

從古代神話、經典傳說，到熱門動漫影視，都有不少能說人話、化為人形的動物，像是美猴王孫悟空、馴鹿喬巴、還有火箭浣熊，這些擬人化的角色雖然外表參雜獸的特質，卻往往更有人性，故事也著重呈現人與獸人如何從誤解到包容，讓我們為之動容。

在當代台灣的漫畫作品中，許多優秀的新一代漫畫家探討了擬人化動物和人類之間的隔閡、衝突以及理解，呈現了多元化的故事情節。其中，有一些引人入勝的作品，例如《瀕臨絕種團》，故事描述了被路殺後轉生成人類的石虎、黑熊和水獺，當上 YouTuber 還成為高中女生的故事。這個作品提供了獨特的視角，探討了不同物種之間的互動和冒險。

另一部作品是《海巫事務所》，它將魔法元素融入生物學，講述了一個迷茫的廢業青年與擬人化海洋動物相遇並相互療癒的故事。還有一個短篇漫畫《IVE》，通過科幻的方式，描述了某種深海雌鮟鱇的繁殖和誘導機制，卻將目標對象設定為人類男性的謎般生物，及她和科學家之間的異色關係。

這些作品在畫風和故事情節方面都各有特色，無論你是一位一般漫畫愛好者還是偏愛條漫，你都可以在 CCC 追漫台找到它們，享受不同的視覺和情感體驗。

而這幾部作品的共通核心問題就是：如果動物能用人類的語言跟我們溝通，會怎樣？即使牠們能跟我們說話了，我們就能理解彼此嗎？要取得那唯一的真相，除了請出《不可知論偵探》海麟子（也是 CCC 追漫台 上的熱門作品），科學家還有一個辦法：就讓動物自己說話吧！今年 7 月 Science 期刊上發表了一篇觀點文章，標題為《用機器學習解碼動物溝通》表示新方法有望帶來全新的洞見，也有助於保育。不過在打電話給露洽露洽之前，我們得先了解什麼是動物溝通？

什麼是動物溝通？

首先要有一個清楚的認知，那就是人類跟所有其他的動物，都各自受限於自己的感官，活在不同的「環境界」(Umwelt)，這個德文的意思是說每一種生物都活在獨有的感官泡泡裡，所見、所聞、所聽、所嚐、所觸都跟其他生物截然不同。你想想，連人與人之間都會因為家庭背景、生活環境、媒體教育而對同一件事物有天差地遠的詮釋了，對跨物種來說，不同的感官體驗讓彼此如同身處完全不同的世界。

例如，海龜和許多鳥類能感知地球的磁場，藉此進行長距離遷徙；而響尾蛇具有紅外線感覺器官，能夠在黑暗中感知幾公尺外的獵物體溫。蝙蝠則使用回音定位來捕捉飛蛾等獵物，每秒發射兩百次超音波脈衝，並根據百萬分之一秒的時間差距來精準定位目標。斑海豹則依賴其特殊的鬍鬚來察覺魚游過的流體動力，猶如水中留下的軌跡。角蟬使用震動通信，能夠透過植物表面傳遞信息給其他角蟬，即使對人類來說是聽不見的。至於我們的忠實夥伴狗，它們的世界主要由氣味構成，能夠分辨地下埋藏的松露、潛藏的地雷、古蹟、毒品甚至主人身體內的腫瘤等各種氣味。

那麼，海龜要如何跟我們這些沒有磁場感應的人類解釋牠們的感覺呢？蜂鳥又要怎樣才能描述它看到的一億種顏色呢？這真的是雞同鴨講，甚至比牛頭更不對馬嘴！

但有越來越多科學家認為，隨著人工智慧（AI）的快速進步，破譯動物的溝通方式不再是不可能的事情。AI 能幫上什麼忙呢？首先，機器不具備人類的偏見，因此能幫助研究者更理解動物溝通系統的結構和功能，同時辨識我們和動物之間的差異。

其次，機器學習技術能夠辨識那些對於人類難以想像或無法感知的動物感官訊號，這些包括聲音、振動、光線、化學物質等。機器可以幫助分析這些訊號，並幫助我們理解動物想要傳遞的訊息。

最後，AI 還可以基於動物訊號，開發出預測動物行為的模型。例如預測動物的交配行為或遷徙模式，或何時可能需要尋找庇護避免捕食者。

此刻的我們對於深度學習能完美辨識圖像語音，以及 GPT-4 或 PaLM 2 等大型語言模型能生成語言，甚至跟我們交談，完全不覺得奇怪，但可能僅僅 10 年前，這都還像是天方夜譚。那麼將這份能力運用在動物身上，也將變得理所當然……嗎？

現在科學家已經做到什麼程度？破解了哪些動物語言呢？

科學家正在使用人工智慧來解讀各種物種的動物溝通方式。

例如烏鴉：英國聖安德魯斯大學的科學家 Christian Rutz 長期研究南太平洋的新喀里多尼亞烏鴉( New Caledonian Crow )，牠們是少數能夠製造工具的鳥類，會把樹枝的葉子拔掉，做成鉤子來釣蟲，不同群體的作法也有差異。他發現島上不同烏鴉群體有不同的叫聲，可能是文化得以傳播的關鍵。身為烏鴉專家的他加入了 ESP 地球物種計畫，研究二十年前已經野外滅絕，現在只剩圈養個體的夏威夷烏鴉，他們用機器學習來比較圈養跟野生烏鴉的錄音，了解圈養是否改變了烏鴉的詞彙，例如注意威脅、求偶等重要的叫聲，是否已經在圈養環境中失去了，如果我們破譯這些叫聲，可能可以幫助這些烏鴉重新野化。

哺乳類的另一個成員鯨魚更是重點研究對象，2020年成立的 CETI，由 40 多名科學家、跨15 個機構組成，是最受關注的鯨語破譯團隊。他們除了駕船出海用水下麥克風偷聽鯨魚對話，也使用無人機從上方監看，更計畫在加勒比海海底安裝三個監聽站，從遠處捕捉離海岸 12 英里處抹香鯨聊天的喀噠咔嗒聲。以前啊，抹香鯨的聲音被比擬為單純的二進位代碼，但其實更為複雜，而機器學習可以重新辨識這些聲音。圖靈獎得主，加州大學柏克萊分校西蒙斯計算理論研究所所長莎菲·戈德瓦塞爾( Shafi Goldwasser )受訪時就說， CETI 的目標就是要像 ChatGPT 一樣，能預測鯨魚會說什麼，甚至反過來和鯨魚對話。

這些只是 AI 解讀的眾多物種中的一部分，其他還有不少鳥類、靈長類、海豚、蜘蛛、螞蟻、蜂類，或與人親近的貓、狗、豬等，也都是目前被科學家認為有機會破譯其「語言」的生物。

如果我們成功解讀出了動物的語言，我們又該從什麼角度與動物溝通？我們所「理解的語言」真的一樣嗎？

就算解讀動物溝通，能避免擬人化的陷阱嗎？

儘管機器學習在許多情況下表現出令人印象深刻的準確性，但動物的聲音、姿態和其他訊號往往具有多義性，也就是同一個訊號可能有多個意思，很難正確解釋它們的含義。此外，機器學習再強，目前也存在限制，特別是我們尚未完全理解的感知機制，如電感、磁感和費洛蒙等。

在漫畫《瀕臨絕種團》跟《海巫事務所》中，動物跟人類除了偶爾吵架之外，基本上相處得極為融洽，這也是我們人類想像中希望的情境，就是能與動物友善地、無惡意地溝通。而在《 IVE 》這部異色科幻作品中，則提出更現實的問題。汪幼海博士認為 IVE 為了與人接觸，如鮟鱇魚一般的餌球竟然為了吸引人類而變成人形，甚至可以與人溝通。雖然令人驚喜，但這也意味 IVE 的目的就是要讓人類成為其血肉的一份子，獲取其基因，因此也使用類似費洛蒙的物質吸引人類男性。對鮟鱇魚或 IVE 來說，這是很自然、毫無惡意的，但對人類來說，就是一種恐懼的殺戮。大自然中本來就有許多「愛」是以殺為結局，包括蜘蛛、螳螂等。人類又要如何在對事物理解前提完全不同的情況下，與動物更深度溝通呢？

在科學研究上，我們情不自禁地把動物擬人化更是個麻煩且不容易解決的問題，要是過於擬人化地認為動物跟人類共享一樣的情感，可能導致研究者在實驗設計和解釋結果時受到情感干擾，使研究不客觀。此外，擬人化也會使研究者更容易面臨到底是該保護動物權益，還是進行實驗研究之間的衝突，陷入倫理的困境。

但若反過來，要是有科學家認為動物跟人類完全不同，因此缺乏同情心，不尊重動物權益，倫理問題只會更嚴重。現在大家對動物福祉很關注，尤其是在涉及動物實驗和野生動物保護的時候，研究人員對動物無感情的態度反而可能導致研究受到質疑。更重要的是，這會讓科學家缺乏共鳴和洞察力，忘記我們也是動物。因此啊，如何拿捏分寸，在過分擬人跟缺乏同情的兩端之間找到適當的位置，也是動物溝通研究者的重要問題。

人類會將破譯動物溝通的能力拿來善用嗎？怎樣算是善用呢？

在石虎、黑熊跟水獺轉生變高中女生、IVE 開始對人類有興趣之前，機器學習的確可幫助我們監控和保護瀕臨絕種的野生物種，透過解讀其溝通方式，更了解牠們的需求和行為，制定更有效的保育策略。也能夠幫助我們理解圈養動物的情感和需求，從而改進在人類照顧下的生活品質。

然而，當播放動物聲音以吸引它們或干擾它們時，會不會對它們的行為產生不可預測的影響？甚至不可逆地改變群體的文化，從而威脅它們的生存和生態系統的平衡？假訊息在人類世界已經夠麻煩的了，想像一下，若連動物世界也都被假訊息入侵時，會發生什麼事呢？

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