科研遇欺凌，女性為何忍？

本文與 TRPMA 台灣研發型生技新藥發展協會合作，泛科學企劃執行

我們知道癌症是台灣人健康的頭號公敵。 為此，我們花了很多時間介紹最新、最有效的抗癌方法之一：免疫療法。

免疫療法中最重要的技術就是抗體藥物。科學家會人工製造一批抗體去標記癌細胞。它們就像戰場上的偵察無人機，能精準鎖定你體內的敵人——癌細胞，為它們打上標記，然後引導你的免疫系統展開攻擊。

這跟化療、放射線治療那種閉著眼睛拿機槍亂掃不同。免疫療法是重新叫醒你的免疫系統，為身體「上buff (增益) 」來抗癌，副作用較低，因此備受好評。

但尷尬的是，經過幾年的臨床考驗，科學家發現：光靠抗體對抗癌症，竟然已經不夠用了。

事情是這樣的，臨床上醫生與科學家逐漸發現：這個抗體標記，不是容易損壞，就是癌細胞同時設有多個陷阱關卡，只靠叫醒免疫細胞，還是難以發揮戰力。

但好消息是，我們的生技工程也大幅進步了。科學家開始思考：如果這台偵察無人機只有「標記」這一招不夠用，為什麼不幫它升級，讓它多學幾招呢？

這個能讓免疫藥物（偵察無人機）大進化的訓練器，就是今天的主角—融合蛋白（fusion protein）。

融合蛋白是什麼？

免疫療法遇到的問題，我們可以這樣理解：想像你的身體是一座國家，病毒、細菌、腫瘤就是入侵者；而抗體，就是我們派出的「偵察無人機」。

當我們透過注射放出這支無人機群進到體內，它能迅速辨識敵人、緊抓不放，並呼叫其他免疫單位（友軍）一同解決威脅。過去 20 年，最強的偵查機型叫做「單株抗體」。1998年，生技公司基因泰克（Genentech）推出的藥物赫賽汀（Herceptin），就是一款針對 HER2 蛋白的單株抗體，目標是治療乳癌。

這支無人機群為什麼能對抗癌症？這要歸功於它「Y」字形的小小抗體分子，構造看似簡單，卻蘊藏巧思：

• 「Y」 字形上面的兩隻「叉叉」是敵人偵測器，能找到敵人身上的抗原特徵，並黏上去，稱為抗體結合區「Fab 區域」。
  
• 「Y」 字形的「尾巴」就是我們說的「標籤」，它能通知免疫系統啟動攻擊，稱為結晶區域片段「Fc 區域」。具體來說，當免疫細胞在體內巡邏，免疫細胞上的 Fc 受體 (FcR) 會和 Fc區域結合，進而認出病原體或感染細胞，接著展開清除。

更厲害的是，這個 Fc 區域標籤還能加裝不同功能。一般來說，人體內多餘的分子，會被定期清除。例如，細胞內會有溶酶體不斷分解多餘的物質，或是血液經過肝臟時會被代謝、分解。那麼，人造抗體對身體來說，屬於外來的東西，自然也會被清除。

而 Fc區域會與細胞內體上的Fc受體結合，告訴細胞「別分解我」的訊號，阻止溶酶體的作用。又或是單純把標籤做的超大，例如接上一段長長的蛋白質，或是聚乙二醇鏈，讓整個抗體分子的大小，大於腎臟過濾孔的大小，難以被腎臟過濾，進而延長抗體在體內的存活時間。

偵測器（Fab）加上標籤（Fc）的結構，使抗體成為最早、也最成功的「天然設計藥物」。然而，當抗體在臨床上逐漸普及，一個又一個的問題開始浮現。抗體的強項在於「精準鎖定」，但這同時也是它的限制。

第一個問題：抗體只能打「魔王」，無法毀掉「魔窟」。 

抗體一定要有一個明確的「標的物」才能發揮作用。這讓它在針對「腫瘤」或「癌細胞本身」時非常有效，因為敵人身上有明顯標記。但癌細胞的形成與惡化，是細胞在「生長、分裂、死亡、免疫逃脫」這些訊號通路上被長期誤導的結果。抗體雖然勇猛，卻只能針對已經帶有特定分子的癌細胞魔王，無法摧毀那個孕育魔王的系統魔窟。這時，我們真正欠缺的是能「調整」、「模擬」或「干擾」這些錯誤訊號的藥物。

第二個問題：開發產線的限制。

抗體的開發，得經過複雜的細胞培養與純化程序。每次改變結構或目標，幾乎都要重新開發整個系統。這就像你無法要求一台偵測紅外線的無人機，明天立刻改去偵測核輻射。高昂的成本與漫長的開發時間，讓新產線難以靈活創新。

為了讓免疫藥物能走向多功能與容易快速製造、測試的道路，科學家急需一個更工業化的藥物設計方式。雖然我們追求的是工業化的設計，巧合的是，真正的突破靈感，仍然來自大自然。

在自然界中，基因有時會彼此「融合」成全新的組合，讓生物獲得額外功能。例如細菌，它們常仰賴一連串的酶來完成代謝，中間產物要在細胞裡來回傳遞。但後來，其中幾個酶的基因彼此融合，而且不只是基因層級的合併，產出的酶本身也變成同一條長長的蛋白質。

結果，反應效率大幅提升。因為中間產物不必再「跑出去找下一個酶」，而是直接在同一條生產線上完成。對細菌來說，能更快處理養分、用更少能量維持生存，自然形成適應上的優勢，這樣的融合基因也就被演化保留下來。

科學家從中得到關鍵啟發：如果我們也能把兩種有用的蛋白質，「人工融合」在一起，是否就能創造出更強大的新分子？於是，融合蛋白（fusion protein）就出現了。

以假亂真：融合蛋白的HIV反制戰

融合蛋白的概念其實很直覺：把兩種以上、功能不同的蛋白質，用基因工程的方式「接起來」，讓它們成為同一個分子。 

1990 年，融合蛋白 CD4 免疫黏附素（CD4 immunoadhesin）誕生。這項設計，是為了對付令人類聞風喪膽的 HIV 病毒。

我們知道 T 細胞是人體中一種非常重要的白血球。在這些 T 細胞中，大約有六到七成表面帶有一個叫做「CD4」的輔助受體。CD4 會和另一個受體 TCR 一起合作，幫助 T 細胞辨識其他細胞表面的抗原片段，等於是 T 細胞用來辨認壞人的「探測器」。表面擁有 CD4 受體的淋巴球，就稱為 CD4 淋巴球。

麻煩的來了。 HIV 病毒反將一軍，竟然把 T 細胞的 CD4 探測器，當成了自己辨識獵物的「標記」。沒錯，對 HIV 病毒來說，免疫細胞就是它的獵物。HIV 的表面有一種叫做 gp120 的蛋白，會主動去抓住 T 細胞上的 CD4 受體。

一旦成功結合，就會啟動一連串反應，讓病毒外殼與細胞膜融合。HIV 進入細胞內後會不斷複製並破壞免疫細胞，導致免疫系統逐漸崩潰。

為了逆轉這場悲劇，融合蛋白 CD4 免疫黏附素登場了。它的結構跟抗體類似，由由兩個不同段落所組成：一端是 CD4 假受體，另一端則是剛才提到、抗體上常見的 Fc 區域。當 CD4 免疫黏附素進入體內，它表面的 CD4 假受體會主動和 HIV 的 gp120 結合。

厲害了吧。 病毒以為自己抓到了目標細胞，其實只是被騙去抓了一個假的 CD4。這樣 gp120 抓不到 CD4 淋巴球上的真 CD4，自然就無法傷害身體。

而另一端的 Fc 區域則有兩個重要作用：一是延長融合蛋白在體內的存活時間；二是理論上能掛上「這裡有敵人！」的標籤，這種機制稱為抗體依賴性細胞毒殺（ADCC）或免疫吞噬作用（ADCP）。當免疫細胞的 Fc 受體與 Fc 區域結合，就能促使免疫細胞清除被黏住的病毒顆粒。

不過，這裡有個關鍵細節。

在實際設計中，CD4免疫黏附素的 Fc 片段通常會關閉「吸引免疫細胞」的這個技能。原因是：HIV 專門攻擊的就是免疫細胞本身，許多病毒甚至已經藏在 CD4 細胞裡。若 Fc 區域過於活躍，反而可能引發強烈的發炎反應，甚至讓免疫系統錯把帶有病毒碎片的健康細胞也一併攻擊，這樣副作用太大。因此，CD4 免疫黏附素的 Fc 區域會加入特定突變，讓它只保留延長藥物壽命的功能，而不會與淋巴球的 Fc 受體結合，以避免誘發免疫反應。

從 DNA 藍圖到生物積木：融合蛋白的設計巧思

融合蛋白雖然潛力強大，但要製造出來可一點都不簡單。它並不是用膠水把兩段蛋白質黏在一起就好。「融合」這件事，得從最根本的設計圖，也就是 DNA 序列就開始規劃。

我們體內的大部分蛋白質，都是細胞照著 DNA 上的指令一步步合成的。所以，如果科學家想把蛋白 A 和蛋白 B 接在一起，就得先把這兩段基因找出來，然後再「拼」成一段新的 DNA。

不過，如果你只是單純把兩段基因硬接起來，那失敗就是必然的。因為兩個蛋白會互相「打架」，導致摺疊錯亂、功能全毀。

這時就需要一個小幫手：連接子（linker）。它的作用就像中間的彈性膠帶，讓兩邊的蛋白質能自由轉動、互不干擾。最常見的設計，是用多個甘胺酸（G）和絲胺酸（S）組成的柔性小蛋白鏈。

設計好這段 DNA 之後，就能把它放進細胞裡，讓細胞幫忙「代工」製造出這個融合蛋白。接著，科學家會用層析、電泳等方法把它純化出來，再一一檢查它有沒有摺疊正確、功能是否完整。

如果一切順利，這個人工設計的融合分子，就能像自然界的蛋白一樣穩定運作，一個全新的「人造分子兵器」就此誕生。

CD4免疫黏附素問世之後，融合蛋白逐漸成為生物製藥的重要平台之一。而且現在的融合蛋白，早就不只是「假受體＋Fc 區域」這麼單純。它已經跳脫模仿抗體，成為真正能自由組裝、自由設計的生物積木。

融合蛋白的強項，就在於它能「自由組裝」。

以抗體為骨架，科學家可以接上任何想要的功能模組，創造出全新的藥物型態。一般的抗體只能「抓」（標記特定靶點）；但融合蛋白不只會抓，還能「阻斷」、「傳遞」、甚至「調控」訊號。在功能模組的加持下，它在藥物設計上，幾乎像是一個分子級的鋼鐵蜘蛛人裝甲。

一般來說，當我們選擇使用融合蛋白時，通常會期待它能發揮幾種關鍵效果：

1. 療效協同： 一款藥上面就能同時針對多個靶點作用，有機會提升治療反應率與持續時間，達到「一藥多效」的臨床價值。
2. 減少用藥： 原本需要兩到三種單株抗體聯合使用的療法，也許只要一種融合蛋白就能搞定。這不僅能減少給藥次數，對病人來說，也有機會因為用藥減少而降低治療成本。
3. 降低毒性風險： 經過良好設計的融合蛋白，可以做到更精準的「局部活化」，讓藥物只在目標區域發揮作用，減少副作用。

到目前為止，我們了解了融合蛋白是如何製造的，也知道它的潛力有多大。

那麼，目前實際成效到底如何呢？

一箭雙鵰：拆解癌細胞的「偽裝」與「內奸」

2016 年，德國默克（Merck KGaA）展開了一項全新的臨床試驗。 主角是一款突破性的雙功能融合蛋白──Bintrafusp Alfa。這款藥物的厲害之處在於，它能同時封鎖 PD-L1 和 TGF-β 兩條免疫抑制路徑。等於一邊拆掉癌細胞的偽裝，一邊解除它的防護罩。

PD-L1，我們或許不陌生，它就像是癌細胞身上的「偽裝良民證」。當 PD-L1 和免疫細胞上的 PD-1 受體結合時，就會讓免疫系統誤以為「這細胞是自己人」，於是放過它。我們的策略，就是用一個抗體或抗體樣蛋白黏上去，把這張「偽裝良民證」封住，讓免疫系統能重新啟動。

但光拆掉偽裝還不夠，因為癌細胞還有另一位強大的盟友—一個起初是我軍，後來卻被癌細胞收買、滲透的「內奸」。它就是，轉化生長因子-β，縮寫 TGF-β。

先說清楚，TGF-β 原本是體內的秩序管理者，掌管著細胞的生長、分化、凋亡，還負責調節免疫反應。在正常細胞或癌症早期，它會和細胞表面的 TGFBR2 受體結合，啟動一連串訊號，抑制細胞分裂、減緩腫瘤生長。

但當癌症發展到後期，TGF-β 跟 TGFBR2 受體之間的合作開始出問題。癌細胞表面的 TGFBR2 受體可能突變或消失，導致 TGF-β 不但失去了原本的抑制作用，反而轉向幫癌細胞做事。

它會讓細胞骨架（actin cytoskeleton）重新排列，讓細胞變長、變軟、更有彈性，還能長出像觸手的「偽足」（lamellipodia、filopodia），一步步往外移動、鑽進組織，甚至進入血管、展開全身轉移。

更糟的是，這時「黑化」的 TGF-β 還會壓抑免疫系統，讓 T 細胞和自然殺手細胞變得不再有攻擊力，同時刺激新血管生成，幫腫瘤打通營養補給線。

為了對抗這個內奸，默克在 Bintrafusp Alfa 的結構裡，加上了一個「TGF-β 陷阱（trap）」。就像 1989 年的 CD4 免疫黏附素用「假受體」去騙 HIV 一樣，這個融合蛋白在體內循環時，會用它身上的「陷阱」去捕捉並中和游離的 TGF-β。這讓 TGF-β 無法再跟腫瘤細胞或免疫細胞表面的天然受體結合，從而鬆開了那副壓抑免疫系統的腳鐐。

告別單一解方：融合蛋白的「全方位圍剿」戰

但，故事還沒完。我們之前提過，癌細胞之所以難纏，在於它會發展出各種「免疫逃脫」策略。

而近年我們發現，癌細胞的「偽良民證」至少就有兩張：一張是 PD-L1；另一張是 CD-47。CD47 是癌細胞向巨噬細胞展示的「別吃我」訊號，當它與免疫細胞上的 SIRPα 結合時，就會抑制吞噬反應。

為此，總部位於台北的漢康生技，決定打造能同時對付 PD-L1、CD-47，乃至 TGF-β 的三功能生物藥 HCB301。

雖然三功能融合蛋白聽起來只是「再接一段蛋白」而已，但實際上極不簡單。截至目前，全球都還沒有任何三功能抗體或融合蛋白批准上市，在臨床階段的生物候選藥，也只佔了整個生物藥市場的 1.6%。

漢康生技透過自己開發的 FBDB 平台技術，製作出了三功能的生物藥 HCB301，目前第一期臨床試驗已經在美國、中國批准執行。

免疫療法絕對是幫我們突破癌症的關鍵。但我們也知道癌症非常頑強，還有好幾道關卡我們無法攻克。既然單株抗體在戰場上顯得單薄，我們就透過融合蛋白，創造出擁有多種功能模組的「升級版無人機」。

融合蛋白強的不是個別的偵查或阻敵能力，而是一組可以「客製化組裝」的平台，用以應付癌細胞所有的逃脫策略。

Catch Me If You Can？融合蛋白的回答是：「We Can.」

未來癌症的治療戰場，也將從尋找「唯一解」，轉變成如何「全方位圍剿」癌細胞，避免任何的逃脫。

本文與 Perplexity 合作，泛科學企劃執行

「Hello. I am… a robot.」

在我們的記憶裡，機器人的聲音就該是冰冷、單調，不帶一絲情感 。它們的動作僵硬，肢體不協調，像一個沒有靈魂的傀儡，甚至啟發我們創造了機械舞來模仿那獨特的笨拙可愛。但是，現今的機器人發展不再只會跳舞或模仿人聲，而是已經能獨立完成一場膽囊切除手術。

就在2025年，美國一間實驗室發表了一項成果：一台名為「SRT-H」的機器人（階層式手術機器人Transformer），在沒有人類醫師介入的情況下，成功自主完成了一場完整的豬膽囊切除手術。SRT-H 正是靠著從錯誤中學習的能力，最終在八個不同的離體膽囊上，達成了 100% 的自主手術成功率。

這項成就的意義重大，因為過去機器人手術的自動化，大多集中在像是縫合這樣的單一「任務」上。然而，這一場完整的手術，是一個包含數十個步驟、需要連貫策略與動態調整的複雜「程序」。這是機器人首次在包含 17 個步驟的完整膽囊切除術中，實現了「步驟層次的自主性」。

這就引出了一個讓我們既興奮又不安的核心問題：我們究竟錯過了什麼？機器人是如何在我們看不見的角落，悄悄完成了從「機械傀儡」到「外科醫生」的驚人演化？

這趟思想探險，將為你解密 SRT-H 以及其他五款同樣具備革命性突破的機器人。你將看到，它們正以前所未有的方式，發展出生物般的觸覺、理解複雜指令、學會團隊合作，甚至開始自我修復與演化，成為一種真正的「準生命體」 。

所以，你準備好迎接這個機器人的新紀元了嗎？

只靠模仿還不夠？手術機器人還需要學會「犯錯」與「糾正」

那麼，SRT-H 這位機器人的外科大腦，究竟藏著什麼秘密？答案就在它創新的「階層式框架」設計裡 。

你可以想像，SRT-H 的腦中，住著一個分工明確的兩人團隊，就像是漫畫界的傳奇師徒—黑傑克與皮諾可 。

• 第一位，是動口不動手的總指揮「黑傑克」： 它不下達具體的動作指令，而是在更高維度的「語言空間」中進行策略規劃 。它發出的命令，是像「抓住膽管」或「放置止血夾」這樣的高層次任務指令 。
• 第二位，是靈巧的助手「皮諾可」： 它負責接收黑傑克的語言指令，並將這些抽象的命令，轉化為機器手臂毫釐不差的精準運動軌跡 。

但最厲害的還不是這個分工，而是它們的學習方式。SRT-H 研究團隊收集了 17 個小時、共 16,000 條由人類專家操作示範的軌跡數據來訓練它 。但這還只是開始，研究人員在訓練過程中，會刻意讓它犯錯，並向它示範如何從抓取失敗、角度不佳等糟糕的狀態中恢復過來 。這種獨特的訓練方法，被稱為「糾正性示範」 。

這項訓練，讓 SRT-H 學會了一項外科手術中最關鍵的技能：當它發現執行搞砸了，它能即時識別偏差，並發出如「重試抓取」或「向左調整」等「糾正性指令」 。這套內建的錯誤恢復機制至關重要。當研究人員拿掉這個糾正能力後，機器人在遇到困難時，要不是完全失敗，就是陷入無效的重複行為中 。

正是靠著這種從錯誤中學習、自我修正的能力，SRT-H 最終在八次不同的手術中，達成了 100% 的自主手術成功率 。

SRT-H 證明了機器人開始學會「思考」與「糾錯」。但一個聰明的大腦，足以應付更混亂、更無法預測的真實世界嗎？例如在亞馬遜的倉庫裡，機器人不只需要思考，更需要實際「會做事」。

要能精準地與環境互動，光靠視覺或聽覺是不夠的。為了讓機器人能直接接觸並處理日常生活中各式各樣的物體，它就必須擁有生物般的「觸覺」能力。

解密 Vulcan 如何學會「觸摸」

讓我們把場景切換到亞馬遜的物流中心。過去，這裡的倉儲機器人（如 Kiva 系統）就像放大版的掃地機器人，核心行動邏輯是極力「避免」與周遭環境發生任何物理接觸，只負責搬運整個貨架，再由人類員工挑出包裹。

但 2025 年5月，亞馬遜展示了他們最新的觸覺機器人 Vulcan。在亞馬遜的物流中心裡，商品被存放在由彈性帶固定的織物儲物格中，而 Vulcan 的任務是必須主動接觸、甚至「撥開」彈性織網，再從堆放雜亂的儲物格中，精準取出單一包裹，且不能造成任何損壞。

Vulcan 的核心突破，就在於它在「拿取」這個動作上，學會了生物般的「觸覺」。它靈活的機械手臂末端工具（EOAT, End-Of-Arm Tool），不僅配備了攝影機，還搭載了能測量六個自由度的力與力矩感測器。六個自由度包含上下、左右、前後的推力，和三個維度的旋轉力矩。這就像你的手指，裡頭分布著非常多的受器，不只能感測壓力、還能感受物體橫向拉扯、運動等感觸。

EOAT 也擁有相同精確的「觸覺」，能夠在用力過大之前即時調整力道。這讓 Vulcan 能感知推動一個枕頭和一個硬紙盒所需的力量不同，從而動態調整行為，避免損壞貨物。

其實，這更接近我們人類與世界互動的真實方式。當你想拿起桌上的一枚硬幣時，你的大腦並不會先計算出精準的空間座標。實際上，你會先把手伸到大概的位置，讓指尖輕觸桌面，再沿著桌面滑動，直到「感覺」到硬幣的邊緣，最後才根據觸覺決定何時彎曲手指、要用多大的力量抓起這枚硬幣。Vulcan 正是在學習這種「視覺＋觸覺」的混合策略，先用攝影機判斷大致的空間，再用觸覺回饋完成最後精細的操作。

靠著這項能力，Vulcan 已經能處理亞馬遜倉庫中約 75% 的品項，並被優先部署來處理最高和最低層的貨架——這些位置是最容易導致人類員工職業傷害的位置。這也讓自動化的意義，從單純的「替代人力」，轉向了更具建設性的「增強人力」。

SRT-H 在手術室中展現了「專家級的腦」，Vulcan 在倉庫中演化出「專家級的手」。但你發現了嗎？它們都還是「專家」，一個只會開刀，一個只會揀貨。雖然這種「專家型」設計能有效規模化、解決痛點並降低成本，但機器人的終極目標，是像人類一樣成為「通才」，讓單一機器人，能在人類環境中執行多種不同任務。

如何教一台機器人「舉一反三」？

你問，機器人能成為像我們一樣的「通才」嗎？過去不行，但現在，這個目標可能很快就會實現了。這正是 NVIDIA 的 GR00T 和 Google DeepMind 的 RT-X 等專案的核心目標。

過去，我們教機器人只會一個指令、一個動作。但現在，科學家們換了一種全新的教學思路：停止教機器人完整的「任務」，而是開始教它們基礎的「技能基元」（skill primitives），這就像是動作的模組。

例如，有負責走路的「移動」(Locomotion) 基元，和負責抓取的「操作」(Manipulation) 基元。AI 模型會透過強化學習 (Reinforcement Learning) 等方法，學習如何組合這些「技能基元」來達成新目標。

舉個例子，當 AI 接收到「從冰箱拿一罐汽水給我」這個新任務時，它會自動將其拆解為一系列已知技能的組合：首先「移動」到冰箱前、接著「操作」抓住把手、拉開門、掃描罐子、抓住罐子、取出罐子。AI T 正在學會如何將這些單一的技能「融合」在一起。有了這樣的基礎後，就可以開始來大量訓練。

當多重宇宙的機器人合體練功：通用 AI 的誕生

好，既然要學，那就要練習。但這些機器人要去哪裡獲得足夠的練習機會？總不能直接去你家廚房實習吧。答案是：它們在數位世界裡練習。

NVIDIA 的 Isaac Sim 等平台，能創造出照片級真實感、物理上精確的模擬環境，讓 AI 可以在一天之內，進行相當於數千小時的練習，獨自刷副本升級。這種從「模擬到現實」（sim-to-real）的訓練管線，正是讓訓練這些複雜的通用模型變得可行的關鍵。

DeepMind 的 RT-X 計畫還發現了一個驚人的現象：用來自多種「不同類型」機器人的數據，去訓練一個單一的 AI 模型，會讓這個模型在「所有」機器人上表現得更好。這被稱為「正向轉移」(positive transfer)。當 RT-1-X 模型用混合數據訓練後，它在任何單一機器人上的成功率，比只用該機器人自身數據訓練的模型平均提高了 50%。

這就像是多重宇宙的自己各自練功後，經驗值合併，讓本體瞬間變強了。這意味著 AI 正在學習關於物理、物體特性和任務結構的抽象概念，這些概念獨立於它所控制的特定身體。

不再是工程師，而是「父母」： AI 的新學習模式

這也導向了一個科幻的未來：或許未來可能存在一個中央「機器人大腦」，它可以下載到各種不同的身體裡，並即時適應新硬體。

這種學習方式，也從根本上改變了我們與機器人的互動模式。我們不再是逐行編寫程式碼的工程師，而是更像透過「示範」與「糾正」來教導孩子的父母。

NVIDIA 的 GR00T 模型，正是透過一個「數據金字塔」來進行訓練的：

• 金字塔底層： 是大量的人類影片。
• 金字塔中層： 是海量的模擬數據（即我們提過的「數位世界」練習）。
• 金字塔頂層： 才是最珍貴、真實的機器人操作數據。

這種模式，大大降低了「教導」機器人新技能的門檻，讓機器人技術變得更容易規模化與客製化。

當機器人不再是「一個」物體，而是「任何」物體？

我們一路看到了機器人如何學會思考、觸摸，甚至舉一反三。但這一切，都建立在一個前提上：它們的物理形態是固定的。

但，如果連這個前提都可以被打破呢？這代表機器人的定義不再是固定的形態，而是可變的功能：它能改變身體來適應任何挑戰，不再是一台單一的機器，而是一個能根據任務隨選變化的物理有機體。

有不少團隊在爭奪這個機器人領域的聖杯，其中瑞士洛桑聯邦理工學院特別具有代表性，該學院的仿生機器人實驗室（Bioinspired Robotics Group, BIRG）2007 年就打造模組化自重構機器人 Roombots。

有不少團隊在爭奪這個機器人領域的聖杯，其中瑞士洛桑聯邦理工學院（EPFL）特別具有代表性。該學院的仿生機器人實驗室（BIRG）在 2007 年就已打造出模組化自重構機器人 Roombots。而 2023 年，來自 EPFL 的另一個實驗室——可重組機器人工程實驗室（RRL），更進一步推出了 Mori3，這是一套把摺紙藝術和電腦圖學巧妙融合的模組化機器人系統。

Mori3 的核心，是一個個小小的三角形模組。別看它簡單，每個模組都是一個獨立的機器人，有自己的電源、馬達、感測器和處理器，能獨立行動，也能和其他模組合作。最厲害的是，它的三條邊可以自由伸縮，讓這個小模組本身就具備「變形」能力。

當許多 Mori3 模組連接在一起時，就能像一群活的拼圖一樣，從平面展開，組合成各種三維結構。研究團隊將這種設計稱為「物理多邊形網格化」。在電腦圖學裡，我們熟悉的 3D 模型，其實就是由許多多邊形（通常是三角形）拼湊成的網格。Mori3 的創新之處，就是把這種純粹的數位抽象，真正搬到了現實世界，讓模組們化身成能活動的「實體網格」。

這代表什麼？團隊已經展示了三種能力：

• 移動：他們用十個模組能組合成一個四足結構，它能從平坦的二維狀態站立起來，並開始行走。這不只是結構變形，而是真正的協調運動。
• 操縱： 五個模組組合成一條機械臂，撿起物體，甚至透過末端模組的伸縮來擴大工作範圍。
• 互動： 模組們能形成一個可隨時變形的三維曲面，即時追蹤使用者的手勢，把手的動作轉換成實體表面的起伏，等於做出了一個會「活」的觸控介面。

這些展示，不只是實驗室裡的炫技，而是真實證明了「物理多邊形網格化」的潛力：它不僅能構建靜態的結構，還能創造具備複雜動作的動態系統。而且，同一批模組就能在不同情境下切換角色。

想像一個地震後的救援場景：救援隊帶來的不是一台笨重的挖土機，而是一群這樣的模組。它們首先組合成一條長長的「蛇」形機器人，鑽入瓦礫縫隙；一旦進入開闊地後，再重組成一隻多足的「蜘蛛」，以便在不平的地面上穩定行走；發現受困者時，一部分模組分離出來形成「支架」撐住搖搖欲墜的橫樑，另一部分則組合成「夾爪」遞送飲水。這就是以任務為導向的自我演化。

這項技術的終極願景，正是科幻中的概念：可程式化物質（Programmable Matter），或稱「黏土電子學」（Claytronics）。想像一桶「東西」，你可以命令它變成任何你需要的工具：一支扳手、一張椅子，或是一座臨時的橋樑。

未來，我們只需設計一個通用的、可重構的「系統」，它就能即時創造出任務所需的特定機器人。這將複雜性從實體硬體轉移到了規劃重構的軟體上，是一個從硬體定義的世界，走向軟體定義的物理世界的轉變。

更重要的是，因為模組可以隨意分開與聚集，損壞時也只要替換掉部分零件就好。足以展現出未來機器人的適應性、自我修復與集體行為。當一群模組協作時，它就像一個超個體，如同蟻群築橋。至此，「機器」與「有機體」的定義，也將開始動搖。

從「實體探索」到「數位代理」

我們一路見證了機器人如何從單一的傀儡，演化為學會思考的外科醫生 (SRT-H)、學會觸摸的倉儲專家 (Vulcan)、學會舉一反三的通才 (GR00T)，甚至是能自我重構成任何形態的「可程式化物質」(Mori3)。

但隨著機器人技術的飛速發展，一個全新的挑戰也隨之而來：在一個 AI 也能生成影像的時代，我們如何分辨「真實的突破」與「虛假的奇觀」？

舉一個近期的案例：2025 年 2 月，一則影片在網路上流傳，顯示一台人形機器人與兩名人類選手進行羽毛球比賽，並且輕鬆擊敗了人類。我的第一反應是懷疑：這太誇張了，一定是 AI 合成的影片吧？但，該怎麼驗證呢？答案是：用魔法打敗魔法。

在眾多 AI 工具中，Perplexity 特別擅長資料驗證。例如這則羽球影片的內容貼給 Perplexity，它馬上就告訴我：該影片已被查證為數位合成或剪輯。但它並未就此打住，而是進一步提供了「真正」在羽球場上有所突破的機器人—來自瑞士 ETH Zurich 團隊的 ANYmal-D。

接著，選擇「研究模式」，就能深入了解 ANYmal-D 的詳細原理。原來，真正的羽球機器人根本不是「人形」，而是一台具備三自由度關節的「四足」機器人。

如果你想更深入了解，Perplexity 的「實驗室」功能，還能直接生成一份包含圖表、照片與引用來源的完整圖文報告。它不只介紹了 ANYmal-D 在羽球上的應用，更詳細介紹了瑞士聯邦理工學院發展四足機器人的完整歷史：為何選擇四足？如何精進硬體與感測器結構？以及除了運動領域外，四足機器人如何在關鍵的工業領域中真正創造價值。

AI 代理人：數位世界的新物種

從開刀、揀貨、打球，到虛擬練功，這些都是機器人正在學習「幫我們做」的事。但接下來，機器人將獲得更強的「探索」能力，幫我們做那些我們自己做不到的事。

這就像是，傳統網路瀏覽器與 Perplexity 的 Comet 瀏覽器之間的差別。Comet 瀏覽器擁有自主探索跟決策能力，它就像是數位世界裡的機器人，能成為我們的「代理人」（Agent）。

它的核心功能，就是拆解過去需要我們手動完成的多步驟工作流，提供「專業代工」，並直接交付成果。

例如，你可以直接對它說：「閱讀這封會議郵件，檢查我的行事曆跟代辦事項，然後草擬一封回信。」或是直接下達一個複雜的指令：「幫我訂 Blue Origin 的太空旅遊座位，記得要來回票。」

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AI 代理人正在幫我們探索險惡的數位網路，而實體機器人，則在幫我們前往真實的物理絕境。

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全台第一、更是唯一專為表揚女科學家卓越貢獻的「台灣傑出女科學家獎」已邁入第 16 年。2007 年台灣萊雅聯合吳健雄學術基金會共同發起設置「台灣傑出女科學家獎」，以樹立典範，啟發並推動更多女性投入科學領域，促使科學界多元參與及發展，此獎項多年來的方向與成果更接軌國際聯合國永續發展目標（SDGs）之性別平等目標。

有台灣「女性諾貝爾獎」之美名的台灣傑出女科學家獎，截至 2023 年，本獎項共表揚傑出獎及新秀獎共計 49 位優秀台灣女性科學家。參照全球傑出女科學家獎模式的主辦單位，台灣萊雅總裁師逸樺表示，希望透過表彰台灣傑出女科學家，社會大眾看見多位女性科學家不但在科學界擔任團隊領導者，對科學研究領域有傑出成就，更在推動友善人才制度進步和培育科研領域人才發展均深具貢獻。

2023 年第 16 屆「台灣傑出女科學家獎」由中央研究院化學研究所特聘研究員陳玉如博士獲得最高榮譽「傑出獎」^[1]之殊榮。為支持優秀年輕女科學家而設立的「新秀獎」，則頒發給中央研究院天文及天文物理研究所研究員林俐暉博士及臺灣大學電機工程學系電子工程學研究所副教授胡璧合博士。鼓勵具科學潛力之年輕博士班學生的「孟粹珠獎學金」，則由中央大學物理研究所博士班謝妮恩同學(目前任職於日本北海道大學低溫科學研究所博士後研究員)獲得。

「傑出獎」得主 中央研究院化學研究所陳玉如特聘研究員

• 由美國與全球 13 個國家合作的「癌症登月計畫」，台灣隊由她領軍

在中研院化學所任職，專長儀器設計、質譜分析的陳玉如博士，因深受蛋白質體學的奧秘所吸引，跨領域由生物分子的分析，轉換跑道長期投入蛋白質體的探索，她的研究成果不僅創造領先國際之分析技術，在台灣建立世界級的蛋白質體研究技術，也提供生醫研究全新的研究路徑及轉譯經驗，進而獲得重大疾病關鍵突破。

陳玉如團隊開發了以質譜儀全面性定量細胞膜蛋白體的方法，可幫助科學家了解膜蛋白質如何造成疾病的機制，更進一步建立第一個癌症病人個人化的分析，開發疾病檢測或是藥物標靶蛋白質。以癌症為例，現在使用的癌症標識分子（biomarker）大多數是膜蛋白質。

陳玉如博士首創全世界第一個「奈米探針質譜檢測技術」，發現癌症中血清蛋白多重結構變異作為新型癌症標誌物的實用性，成為首例以單一蛋白質多重異構物結合演算法作為新型癌症檢測技術，應用於早期癌症檢測，該技術於 2022 年獲得國家新創獎。

「我不抽菸，為什麼也會得肺癌？」這是許多亞洲國家肺癌患者共同的疑問。肺癌是全球癌症死亡的主因，即使藥物治療近年有長足的進展，存活率仍低，長期為我國癌症死亡的頭號殺手。肺癌傳統上被認為與吸菸畫上等號，但在東亞地區，不吸菸者患病的比率卻遠高於吸菸者。

為釐清不吸菸肺癌患者可能的致病機轉，2017 年，陳玉如博士主持推動與美國臨床蛋白基因體學腫瘤分析聯盟（CPTAC）合作的「台灣癌症登月計畫」，讓我國成為該計畫首度國際合作國家之一。

陳玉如認為，癌症研究的跨國分享非常重要，因為即使是同一種癌症，也會因為地域、人種及生活型態而有所差異，因此預防、檢測、治癌和預後方式可能不同。

陳博士發揮善於溝通、整合資源的人格特質，整合學術、政府資源及與醫院臨床合作，建立東亞第一個肺癌之蛋白基因體大數據，解析亞洲不吸菸肺癌患者的致病機制，開發新穎癌症精準醫療策略。該計畫利用深度蛋白質基因體技術和多體學數據整合分析，解析台灣不吸菸病人與西方不同的基因突變特徵、尋找內生性與外在環境致病機轉，並發現癌症早期出現的類晚期蛋白質分子特徵，為全世界第一個完整剖析東亞肺癌的研究。研究論文已發表於頂尖期刊《細胞》（Cell），並榮登當期封面，享譽國際。

陳玉如博士曾任中研院化學所所長，也是有史以來第一位女所長；於 2019 年獲選全世界最大的國際性蛋白質體學術組織（HUPO）理事長，為該組織 20 年來最年輕，更是亞洲第一位女性理事長，為台灣爭取第 15 屆世界蛋白體組織會議及亞太蛋白體組織會議；2020 年受邀為分析化學領域排名第一國際期刊 Analytical Chemistry 的副主編至今，是台灣有史以來唯一獲此榮譽職位者。她也見證了各國代表在台灣宣示啟動癌症登月計畫之歷史時刻，協助台灣成為質譜學及蛋白質體學社群交流重鎮。

陳玉如博士的學術歷程及成就凸顯了唯有基礎數理研究的突破，方能以創新的分子視野揭露人類複雜疾病的成因與進展，開啟生醫學界及產業發展新穎癌症檢測的新策略。

• 不設限、敢冒險，學習與溝通打通一關又一關

年少時喜愛作家三毛的陳玉如博士，從國中開始即養成寫日記的習慣，大學時期曾一度憧憬寫作的美好世界，成為科學家後，「寫作基因」帶給陳玉如博士敢於想像與冒險的念頭，讓她從設計質譜儀到分析 DNA，進而再挑戰以質譜儀開發更好的蛋白質體分析法，從摯愛的化學與跨領域到應用面、執行癌症醫學相關研究。

陳博士笑著說：「科學研究也是一種寫作，陳述一個完整的故事，讓人願意讀下去。」

除了如寫作敘事般建構規劃與想像，陳博士在研究上也發揮她善於溝通的特質，陳玉如博士表示，癌症研究是整合型的分析，需要蛋白體和基因分析技術、資訊分析、臨床醫學等各領域的專家跨領域合作，但要整合這麼多領域的領袖談何容易？陳玉如努力學習基因，並理解臨床醫師想問的問題及研究基因體學的科學家在做什麼，然後一起把基因和蛋白質的數據、以及臨床症狀整合、連貫起來，並不斷與不同領域的專家溝通，讓彼此互相了解，才打通一關又一關，取得研究成果。在學生眼中，積極熱情、樂於學習且執行力高的陳博士，是他們的精神領導，也是像媽媽和朋友的溫暖存在，永遠抱持正向開放的態度，鼓勵並協助他們堅持直至成功。

「新秀獎」得主 中央研究院天文及天文物理研究所林俐暉研究員

• 用光學及電波望遠鏡觀測宇宙奧秘，她是入選台灣女科學家新秀獎的首位天文學者

林俐暉博士於中央研究院天文及天文物理研究所擔任研究員，研究著重在大尺度環境對於星系演化的影響，包括星系之間的交互作用以及星系團中星系的性質。利用多波段的天文觀測，有系統地探討星系與星系碰撞的頻率、星系交互作用期間對於恆星形成之效應，以及星系碰撞與大尺度環境的相關性。

而近年來，林俐暉博士結合地面最大電波望遠鏡 ALMA 以及光學史隆巡天計畫第四代的「艋舺」（MaNGA）觀測計畫，領導近三十位國際天文學家，進行 ALMaQUEST（ALMA-MaNGA QUEnching and STar formation）的國際合作計畫。林俐暉博士是第一位入選台灣女科學家新秀獎的天文學者。

• 「當你覺得別人都很厲害的時候更應該欣喜，表示自己還有進步的空間，這個世界可以更好！」正向態度讓她隨心選擇不設限

受雙親為物理學者的家庭環境薰陶，林俐暉博士雖自小接觸物理領域，但林博士的志向卻未因此設限。學生時期的她，除了是數理資優生，也喜歡古典文學，兼具理性與感性的她，一路從探索物理科學、宇宙星系到中國文學，累積了廣泛的興趣，豐富她的人生，也讓她對下一代的教育，延續原生家庭保持自由且開放的態度。此外，林博士分享印象很深刻的一句話：「當你覺得別人都很厲害的時候更應該欣喜，表示自己還有進步的空間，這個世界可以更好。」對林博士來說，有學習典範是科研路上一件很棒的事情。

近年來，林俐暉博士擔任台灣物理學會女性委員會的成員之一，為培育下一代女性科學家盡一份心力。她鼓勵有志從事科學的女性學子，除了培養足夠的熱情和興趣，更重要的是，永遠保持正向的態度。她特別感謝同事的支持，讓她投入家庭的同時，仍然可以從事研究工作。

林博士談到，期望將台灣萊雅致力推動多元共融、堅信多元化與包容性的企業精神也帶入學術界，有朝一日讓所有的女性研究員，都能無後顧之憂地投入科研工作。

「新秀獎」得主 臺灣大學電機工程學系電子工程學研究所胡璧合副教授

• 讓人類的世界更加安全便利，她獲台積電張忠謀親自頒獎

「你在英雄電影裡看見的未來高科技，就是我們想做的事情！」胡璧合博士的研究領域為前瞻奈米電子元件及記憶體電路設計，透過元件及電路的共同最佳化，使下世代電子元件及記憶體電路表現高密度、低功耗及高能效等特性。

談到最難忘的學術成就，胡博士於交通大學智慧型記憶體及晶片系統實驗室擔任助理研究員期間，擔任國科會計畫主持人，研究鍺通道鰭式場效電晶體靜態隨機存取記憶體之讀取寫入輔助電路設計，於 2014 年獲得台灣半導體產業協會頒發博士後研究員半導體獎，並由台積電董事長張忠謀博士頒發，該獎項給予胡博士在學術研究旅程中莫大的鼓勵。

半導體產業是台灣的支柱與優勢產業，為國家經濟與安全的基石。胡博士於頂尖國際會議及重要國際期刊的發表，展現其團隊豐沛的研究能量，研究成果具學理創新及前瞻性。在產業發展部份，胡博士持續與台灣半導體科技公司執行產學合作計畫，透過加強學界與業界的接軌，在電子元件及記憶體領域持續研發創新，共同培育未來半導體產業高階人才。

• 她是科學家，也可以是三寶媽！

胡璧合博士出生於台灣彰化，父母皆從事傳統產業。她感謝母親與婆婆的大力支持，讓她可以在孩子幼年時當假日母親，平日則全心投入研究工作。胡博士分享：「我們一直在做調整，在孩子2歲後接回身邊，由先生負責孩子上學，再由我接送放學，在實驗室，把兩張椅子併在一起，小孩也可以睡午覺。」這是身為女科學家，努力在工作與家庭之間取得平衡的生活面貌。

累積在中央大學與台灣大學任教的經驗，胡博士發現，碩士畢業後，許多學生會選擇投入產業端工作，繼續攻讀博士的人則越來越少。即使支持學生未來發展的選擇，但多數碩士人才都投入業界的情況也形成隱憂：「台灣的半導體產業有良好的發展環境，但需要有人不斷做研究找出方向，才能往前帶動整個市場持續蓬勃發展。」

另一方面，胡博士觀察到女性在成績和研究表現上都非常好，鼓勵女學生應保持自信和平靜的心態，關注自身的狀態和成長。同時也鼓勵女性加入實驗室，相信女性細心的特質，可以帶動實驗室的工作氛圍越來越好。

孟粹珠獎學金：中央大學物理研究所博士班謝妮恩同學

• 研究一氧化碳冰晶光脫附作用，她為天文學界提供嶄新視角

謝妮恩同學於大學三年級即進行星際冰晶在真空紫外光與 X 射線照射下的光脫附作用與光化學反應之專題研究，並在天文學相關議題研究上的表現卓越，於 2019 年獲得科技部博士生千里馬計畫與台西計畫的補助，前往西班牙馬德里皇家天文生物研究中心進行訪問研究。

期間，她師承 Dr. Muñoz Caro 進行二氧化碳紅外光譜之詳細探討，提供完整光譜數據庫與星際冰晶生成溫度歷史之參考，對於天文觀測中的分子結構標定是不可或缺的。2022 年，以第一作者身分發表論文，建立一個描述生長溫度對於一氧化碳冰晶光脫附作用影響的模型。此模型指出分子的真空紫外光吸收截面、能量傳遞深度、單層冰晶的光脫附貢獻量與有效表面積等參數須同時考慮，方能提供冰晶分子光脫附一個嶄新的視角。

謝妮恩博士展現優秀的團隊管理能力，協助指導多名碩士生和專題生，帶領團隊解決研究上的難題，並逐一完成論文。謝博士參與研討會的經驗豐富，除了台灣物理年會之外，也在國際研討會上多次獲選為口頭報告講者，曾於 2020 年第五屆亞洲分子光譜年會榮獲 LiHong Xu Award 之殊榮。優異的研究成果榮獲 2019 年吳健雄獎學金及 2021 年中技社科技獎學金(研究組)，在學生眾多的理工領域獲得這份殊榮實屬不易，更是對於謝博士的一大肯定與鼓勵。

關於台灣傑出女科學家獎

16 年來，本獎項共表揚傑出獎及新秀獎共計 49 位優秀台灣女性科學家，包括 2 位前、現任中研院副院長、多位中研院院士及大專院校教授及研究中心研究員等。

根據教育部的數據顯示，女性投考科學類組的比例持續成長，從 2007 年到 2021 年，大專院校科技類女學生占比上升了 5.5%。然而在男女受教權均等的台灣，女性投入科研領域成為科學家的比例，與全球女性科學家占比同樣只有不到三分之一，性別比例尚有很大的差距，因而仍需要持續推動鼓勵女性參與科學，盼透過「台灣傑出女科學家獎」鼓舞更多有志科學的女性投入科研，促進科學界多元發展，加速台灣科技精進。

了解更多台灣傑出女科學家獎

• 台灣傑出女科學家獎設置沿革及歷屆得主

2023 年第十六屆台灣傑出女科學家獎得主簡介

• 傑出獎-陳玉如博士
• 新秀獎-林俐暉博士
• 新秀獎-胡璧合博士
• 孟粹珠獎學金-謝妮恩博士後研究員
• 2023 年第十六屆傑出獎得主-陳玉如博士介紹影片

[1] 依據遴選辦法規定，按公元單雙數年，交替輪選物質科學、數學、與資訊科學領域（公元單數年）或生命科學（公元雙數年）領域的傑出研究者。今年為公元單數年，本屆各類獎項得主皆從「物質科學、數學、與資訊科學」領域的女科學家中選出。