6-11 歲兒童接種新冠疫苗，有哪些需要注意的事？

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

菇類採集

在新冠肺炎（COVID-19）大流行後，馬斯洛「需求層次理論」裡的食品與安全在眾目睽睽下被抽離出來，變成後疫情時代最重要的兩個元素。對食物的焦慮點燃人們大腦中所有生存意志，於是大家開始恐慌性地購買，讓原本就已經脆弱、易受攻擊的現代糧食系統更岌岌可危。

值得慶幸的是，我們的祖先以前就經歷過這一切，留下來的經驗值得借鏡。菇類採集的興趣在艱難時期達到顛峰，這反映了人類本能上對未來產生的恐懼。¹ 無論是否有意，我們意識到需要找回擁有食物的主導權，循著古老能力的引導來找尋、準備我們自己的食物，如此才能應付食物短缺所產生的焦慮。

我們看見越來越多人以城市採集者的身分對野生菇類有了新的品味，進而找到安全感並與大自然建立起連結。這並不是說菇類採集將成為主要的生存方式，而是找回重新獲得自給自足能力的安全感。此外，菇類採集的快感就足以讓任何人不斷回歸嘗試。

在這個數位時代，菇類採集是讓我們能與自然重新連結的獨特活動。我們早已遺忘，身體和本能，就是遺傳自世世代代與自然和諧相處的菇類採集者。走出現代牢籠、進入大自然從而獲得的心理和心靈滋養不容小不容小覷。森林和其他自然空間提醒著我們，這裡還存在另一個宇宙，且和那些由金錢、商業、政治與媒體統治的宇宙同樣重要（或更重要）。

只有願意撥開遮蓋的落葉並專注尋找，才能體認到菇類的多樣性和廣泛分布。一趟森林之旅能讓人與廣大的生態系統重新建立連結，另一方面也提醒我們，自己永遠屬於生命之網的一部分，從未被排除在外。

腐爛的樹幹不再讓人看了難受，而是一個充滿機遇的地方：多孔菌（Bracket Fungi）──這個外觀看起來像貨架的木材分解者，就在腐爛的樹幹上茁壯成長，規模雖小卻很常見。此外，枯葉中、倒下的樹上、草地裡或牛糞上，也都是菇類生長的地方。

菇類採集是一種社會的「反學習」（遺忘先前所學）。你不是被動地吸收資訊，而是主動且專注地在森林的每個角落尋找真菌。不過度採集、只拿自身所需，把剩下的留給別人。你不再感覺遲鈍，而是磨練出注意的技巧，只注意菇類、泥土的香氣，以及醒目的形狀、質地和顏色。

菇類採集喚醒身體的感官感受，讓心靈與身體重新建立連結。這是一種可以從中瞭解自然世界的感人冥想，每次的發現都振奮人心，運氣好的話還可以帶一些免費、美味又營養的食物回家。祝您採集愉快。

計畫

菇類採集就像在生活中摸索一樣，很難照既定計畫執行，而且以前的經歷完全派不上用場。最好的方法就是放棄「非採集到什麼不可」的念頭，持開放心態走出戶外執行這項工作。菇類採集不僅是享受找到菇的滿足感，更重要的是體驗走過鬆脆的樹葉、聞著森林潮濕的有機氣味，並與手持手杖和柳條筐的友善採菇人相遇的過程。

你很快就會明白為什麼真菌會有「神秘的生物界」的稱號。真菌無所不在但又難以捉摸，採集過程幾乎就像玩捉迷藏，只不過你根本不確定自己在找什麼，甚至根本不知道要找的東西是否存在。但還是要有信心，只要循著樹木走、翻動一下原木、看看有落葉的地方，這個過程就會為你指路。一點點的計畫，將大大增加你獲得健康收益的機會。所以，讓我們開始吧。

去哪裡找？

林地和草原，是你將開始探索的兩個主要所在。林地底層提供真菌所需的有機物質，也為樹木提供菌根關係。橡樹、松樹、山毛櫸和白樺樹都是長期的菌根夥伴，所以循著樹種，就離找到目標菇類更近了。

草原上也會有大量菇類，但由於這裡的樹木多樣性和環境條件不足，所以菇類種類會比林地少許多。如果這些地點選項對你來說都太遠了，那麼可以試著在自家花園或在地公園綠地當中尋找看看。這些也都是尋菇的好地方。

澳洲新南威爾斯州奧伯倫

澳洲可以說是真菌天堂。與其他大陸隔絕的歷史、不斷變化的氣候以及營養豐富的森林，讓澳洲真菌擁有廣大的多樣性。澳洲新南威爾斯州（New South Wales）的奧伯倫（Oberon）就有一座超過四萬公頃的松樹林，是採集菇類的最佳地點之一。

在那裡，有廣受歡迎的可食用菌松乳菇（又稱紅松菌），據說這種真菌的菌絲體附著在一棵歐洲進口樹的根部，而意外被引進澳洲。 1821 年，英國真菌學家塞繆爾・弗里德里克・格雷（Samuel Frederick Gray）將這種胡蘿蔔色的菇命名為美味乳菇（Lactarius deliciosus），這的確名符其實，因為「Deliciosus」在拉丁語中意為「美味」。如果想要在奧伯倫找到這些菇類，秋天時就要開始計劃，在隔年二月下旬至五月的產季到訪。

英國漢普郡新森林國家公園

在英國，漢普郡的新森林國家公園（Hampshire’s New Forest）距離倫敦有九十分鐘的火車車程。它由林地和草原組成，當中有種類繁多的植物群、動物群和真菌可供遊客觀賞，甚至還有野生馬匹在園區裡四處遊蕩。

這片森林擁有兩千五百多種真菌，其中包括會散發惡臭的臭角菌（Phallus impudicus），它的外觀和結構就如圖鑑中描述般，與男性生殖器相似且不常見。還有喜好生長於橡樹上，外觀像架子一樣層層堆疊的硫色絢孔菌（Laetiporus sulphureus ，又稱林中雞）。該國家公園不允許遊客採收這裡的菇，所以請把時間花在搜尋、鑑別與欣賞真菌上。如果幸運的話，該地區可能會有採集團體可以加入，但能做的也僅限於採集圖像鑑別菇類，而非採集食用。

美國紐約市中央公園

甚至紐約市的中央公園也有採集菇類的可能性。雖然在 1850 年代公園建造之時並未刻意引進菇類物種，但這個占地八百四十英畝的公園現已登錄了四百多種菇類，足以證明真菌孢子的影響之深遠。

加里・林科夫（Gary Lincoff）是一位自學成才、被稱作「菇類吹笛人」² 的真菌學家，他住在中央公園附近，並以紐約真菌學會的名義會定期舉辦菇類採集活動。林科夫是該學會的早期成員之一，該學會於 1962 年由前衛作曲家約翰・凱吉（John Cage）重新恢復運作。凱吉也是一位自學成才的業餘真菌學家，並靠自己的能力成為專家。

進行菇類採集時，找瞭解特定物種及其棲息地的在地專家結伴同行，總是有幫助的。如果你需要一個採集嚮導，求助於所在地的真菌學會會是一個正確方向。

何時去找？

在適當的環境條件下（例如溫度、光照、濕度和二氧化碳濃度），菌絲體全年皆可生長。某些物種對環境條件較敏感，但平均理想溫度介於 15~24 ℃ 之間，通常是正要進入冬季或冬季剛過期間，因此秋季和春季會是為採集菇類作計畫的好季節。

當菌絲體從周圍吸收水分時，會產生一股破裂性的力量，讓細胞充滿水分並開始出菇。這就是菇類通常會出現在雨後和一年中最潮濕月份的原因。牢記這些條件，就可以引導你找到寶藏。但也要記得，因為菇類受溫度變化模式和降雨量的影響很大，所以每年採菇的旺季時間會略有不同。

註解

1. Sonya Sachdeva, Marla R Emery and Patrick T Hurley, ‘Depiction of wild food foraging practices in the media: Impact of the great recession’, Society & Natural Resources, vol. 31, issue 8, 2018, <doi.org/10.1080/08941920.2 018.1450914>. ↩︎
2. 譯注：民間傳說人物。吹笛人消除了哈梅林鎮的所有老鼠，但鎮上官員拒絕給予承諾的報酬，於是他就吹奏著美麗的音樂，把所有孩子帶出哈梅林鎮。 ↩︎

——本文摘自《真菌大未來：不斷改變世界樣貌的全能生物，從食品、醫藥、建築、環保到迷幻》，2023 年 12 月，積木文化出版，未經同意請勿轉載。

通過患者主導的研究和患者主導的行動主義，
患者似乎正在編寫第一本關於長新冠的教科書

（Amali Lokugamage, 2020 而後被世衛總幹事引用¹）

時空回到 2020 年 5 月下旬，台灣的新冠疫情頭條新聞是國內新冠肺炎疫情趨緩，連續超過一個月沒有本土確診病例，然而全球確診數卻已衝破 500 萬大關 ²。那是台灣全民和網路社群每日為 +0 歡欣鼓舞的日子，清零台灣很難想像其他國家在疫情狂飆下的生活樣貌。

全球大部分國家在封城與疫情無法控制的脈絡下，原本防疫科學辭典裡沒有的名詞，在 2020 年春季歐美英語使用者的網路社群中漸漸流傳開來。由於網路社群媒體允許患者在封鎖與身體狀態不佳的限制下，在網路社群中相互尋找和資訊交流，產生共鳴與共識進而發展出一個共通術語，也就是我們現在熟知的「長新冠（Long COVID）」或國內較不熟悉的另一個相似詞「長途運輸者（Long-hauler）／長途運輸的新冠 （long-haul COVID） ³」。

我們現在知道的「長新冠」已不是網路世界中的虛擬事件，而是科學家和國際組織認定的「科學物件 （scientific object）」。世界衛生組織正式定義：新冠後症狀（Post COVID-19 condition ），簡稱長新冠（Long COVID） 是指在初次感染新冠病毒三個月後繼續或出現新症狀，症狀持續至少兩個月，無法用其他診斷來解釋的病症 ⁴。長新冠患者的發病率也從早期研究的 10%，20% 至近期《自然》期刊《科學報告》⁵ 所敘述的 30-60% 。此篇論文主要提出感染新冠兩年後仍對免疫系統造成不良影響，再次令人不僅感嘆新冠的長尾還真是長，不過我們關注的焦點是論文中的這段敘述：

“有趣的是「長新冠」一詞是由倫敦大學考古學家艾爾莎・佩雷戈（Elsa Perego）在推特上推廣來自患者創造的術語而興起的。”

這個來自 2020 年春天「患者創造的術語」， 2021 年 10 月 6 日世衛公布長新冠的正式定義，雖然使用的是「新冠後症狀（post COVID-19 condition）」，但長新冠仍是最通用的術語。在今年（2023）的 7 月 31 日美國衛生與公眾服務部（Health and Human Service, HHS）宣布正式成立「長新冠研究與實務辦公室 （the Office of Long COVID Research and Practice）」，同時也啟動了長新冠的臨床試驗 ⁶。這場網路社群的公眾參與科學論述理念，由下而上的草根運動，進而引起廣泛群眾社會良知並驅動科學家研究，最後促成相關政策組織的成立過程，即是社會學家所稱的「公民科學（citizen science）」⁷ 。

那麼我們不禁好奇，這一切是如何開始的？

現在若按照世衛的「長新冠」定義，感染三個月後持續二個月症狀合計至少五個月的病程，那麼文獻上 2020 年 5 月這個時間點，反應了歐美國家初期大規模感染後，累積一定數量患者在確診後「理論上康復」但卻持續有各種症狀困擾的情形。當時各國的衛生當局和醫療機構尚未認識到新冠感染造成長期後遺症的可能性，而世衛最初資訊亦表示新冠輕症感染者的病程平均持續兩周。

佩雷戈在 2020 年 5 月 20 日（英國時間）是目前文獻上記載最早的長新冠推文，後續網路社群媒體陸續出現如圖一所標示與長新冠有關的主題標籤。佩雷戈與其他科學家 2020 年 9 月發表了一封公開信，標題是「為什麼我們需要患者所提出的『長新冠』術語」，說明長新冠一詞強調了當時輕症卻持續超過二周以上的多種後遺症，這個術語有助於認識新冠發病機制本身具有特異性，而術語本身的簡單性和力量則有助於在全球範圍內爭取公平認可，並確保公眾在接觸新冠風險時，瞭解感染的潛在長期影響 ⁸。

圖二摘要描述 2020 年自 5 月起長新冠公民科學形成的過程，主要依據佩雷戈與英國格拉斯哥大學人文地理學教授菲麗西蒂・卡拉德（Felicity Callard）、英國劍橋、牛津等大學研究學者梅洛迪・特納（Melody Turner）等人記錄這場 2020 年公民科學發展過程的三篇論文 ^{9, 10, 11}。

以 2020 年自 5 月的第一條推文，推特社群與其他網路媒體（如臉書、 Slack 和 WhatsApp 社群）快速構建，並在此過程中引入了長新冠作為一種社會條件，導致在短短的三個月內被世衛確認長新冠為一種醫療狀況：世衛國際疾病分類（International Classification of Diseases 11th Revision, ICD-11）正式定義長新冠為新冠後症狀，圖二最後以《自然》期刊編輯於該年 10 月發表的公開呼籲做結：「長新冠：讓患者協助定義長新冠症狀」副標題：長新冠症狀的術語以及康復的定義必須納入患者的觀點。

「從一條相當不起眼的推文（引入了一個新的主題標籤，最初只被『點讚』一次），在短短三個月內轉變為世衛使用的詞」佩雷戈回憶說明， #longcovid 的使用呈指數級增長。一週內從社群媒體轉向印刷媒體，短短一個月醫學期刊從討論、呼籲、科學家開始下定義、到「長新冠」的引號在主流媒體與科學期刊內容消失，直接使用長新冠一詞，三個月後 2020 年 8 月 21 日在世衛新冠技術負責人瑪麗亞・范克爾霍夫 （Maria Van Kerkhove）聯繫英國的長新冠 SOS 組織（LongCovidSOS）了解宣導者要求後，世衛組織總幹事在線上會議與長新冠宣導者討論這一個疾病。

患者症狀故事：新冠不只影響肺部

佩雷戈與卡拉德指出，長新冠患者在網路社群的公民運動中通過與其他經歷長期後遺症患者集體分享而出現，提供了後來科學的新知，其貢獻包括：口頭、書面、視覺敘述、證詞和論點以及宣傳和政策干預，對傳統科學提出了挑戰，例如在大流行初期的新冠公眾資訊傳遞過程中僅限對肺部影響的討論，長新冠網路社群則協助擴大範圍。

2020 年 4 月一篇廣為流傳的推文，而後經由報紙專欄強調這位患者的後遺症「純粹是胃部症狀」而不是肺部系統，其他患者的多重器官後遺症則陸續在各種平台上，各自分享自身的醫學檢查，要求醫療單位進行更深入調查並向傳統研究團體致電等。現在這些「症狀故事」已在許多科學期刊的出版物中得到驗證，換言之，這些患者不僅提供了早期複雜的症狀，更有助於修正新冠損害的範圍，強調了需要關注所有潛在的面相，並提供有關疾病的機制和治療方法的假設。

特納等人 2023 年發表的研究，在論文中提到是特納本人經歷長新冠症狀後與其他研究人員著手展開的。她反思自己的經歷如何影響她的研究，並質疑患者如何以及為何能在各種醫療機構前識別出長新冠，進而質疑傳統實證醫學的過程。他們蒐集整理 3 萬多筆帶有 #longcovid 和 #longhauler 標籤推文，進一步語意分析 974 條推文內容中的關鍵字後歸納指出：推特使用者最初將長新冠描述為一種無情、多器官、致殘的疾病，卻也因當時公眾和醫療機構缺乏認知，這些推特使用者面臨著恥辱和歧視的不公平待遇。但這些長新冠的早期推特使用者，後來被研究記錄為長新冠最初經歷的科學實證者，藉由此次的集體社會運動 （collective social movement）對長新冠患者的醫療保健需求建立共識。

同時另一個推特標籤 #researchrehabrecognition （#研究康復認知）也引起了世衛總幹事譚德賽的注意，最後承認長新冠問題並力促解決，特納等人解釋，長新冠患者賦予疾病經歷的含義在很大程度上被理解為有價值的知識形式，可以更全面地認識和治療病情及其影響，這些公民知識通過塑造臨床醫生與患者討論診斷的方式來直接影響臨床實踐，提高了就治療方案和任何建議的生活方式改變達成共識的能力。

長新冠公民運動：衛生服務部門的具體回應

佩雷戈與卡拉德提到的另一個網路社群運動也使得英國政府不得不採取具體行動。 2020 年 7 月，患有長新冠的英國南安普敦大學公共衛生教授尼斯林・阿爾萬（Nisreen Alwan）發起了社群媒體活動「＃計算長新冠（#CountLongCovid）」，強調迫切需要正確的康復病例定義、收集數據的標準化方法以及大量基於人群的樣本資料，呼籲政府全面收集監測長新冠。

9 月，網友結合「六個月前」脈絡在推特上集合紛紛留下個人長新冠前後的對比故事。現在我們可藉由應用程式 Thread Reader App 將此推文串合併，一窺當時網路社群如何串連長新冠的個人經歷 ¹²。 2020 年底英國國家統計局公布，「長新冠」監測數據，證實了真實患病率可能比以前認為的要高得多、患者症狀持續三個月或更長時間 ¹³。

另外針對兒童和青少年的長新冠症狀， 2020 年的 #兒童長新冠（#LongCovidKids）運動亦促成了英國國會跨黨派國會新冠小組（All-Party Parliamentary Group on Coronavirus in the UK）在 2021 年 1 月舉行的兒童長新冠公聽會，今（2023）年 2 月 16 日世衛也公布了兒童和青少年版長新冠的正式定義 ¹⁴。

特納等人綜合歸納 #longcovid 推文標籤的六個主題：

1. 個人長期恢復
2. 看不見的疾病，例如考慮最初對長新冠缺乏認識可能是一種孤立和無形的體驗
3. 意外族群，如參與者對觀察結果表示驚訝和擔憂，許多長新冠患者很年輕而且以前「身體健康」
4. 通過量化進行驗證，如對疫情統計資料和醫療系統有限投入的憂慮，強調最初兩週的定義的不足，要求通過監測計算患者發病率來了解病情
5. 支持和研究的需要，如推特使用者擔心由於知識的缺乏，醫療機構可能無法充分提供醫療保健服務或投資長新冠的研究，因此使用 #researchrehabrecognition，最後獲得世衛的重視
6. 衛生服務部門的認可

如推文中參與者評論醫療機構如何逐漸意識到長新冠與受到官方醫療保健的認同，如當時的美國首席醫療顧問安東尼・福奇以及世衛譚德塞，從而創造了衛生服務部門的具體行動以及為社會和科學新的認識契機。

網路社群媒體的開放性

網路社群在 2020 年經歷了所謂的醫療煤氣燈（medical gaslighting）效應，當他們處於科學對長新冠不確定性的大環境時，經常覺得被敷衍或誤診，就像是 1944 年經典電影《煤氣燈下》（Gaslight）明明房間裡煤氣燈忽明忽暗，但影片中的老公卻堅持一切正常，這些求助無門的人們，經歷許多令人沮喪的醫療保健挫折，藉由網路群眾的長新冠公民運動，將確診後揮之不去的各種後遺症和醫療狀況與具有相同經歷的人們聯繫起來，以尋求資訊、支持和認可，最終獲得了疾病的驗證和社會的支援 ¹⁵。

特納等人分析推特如何促進集體社會運動的形成社會共識，通過社群媒體的公開和開放的系統，推特的社交網絡使得以前互不相干的使用者能夠分享這些情緒、資訊與交換知識，從普通公民、醫生、科學家到世衛總幹事等知名人士。推特與其他社交網站（如臉書和 Slack ）使用方法不同，後者的長新冠社群多是封閉群組，限制公開分享；推特則在長新冠的推文中具有「去中心化」的特性：如沒有單一的意見領袖、使用者間訊息自由流動等。

例如推特使用者廣泛分享了 #research 、 #rehabilitation 和 #recognition 等單獨術語。 最終，使用者將這三個術語合併成 #researchrehabrecognition ，此標籤的演變展示了集體決策的過程，旨在挑戰長新冠患者由最初缺乏醫療認可和醫療保健規定而面臨的公民知識需求和認可狀態。

長新冠患者的知識因民眾直接地發起參與研究自己或社區、社群的環境和健康危害，提高學界醫界對新冠的新認識，知識從患者通過媒體傳播到正規的臨床和衛生政策管道，就像特納等人的分析，長新冠從一種看不見的疾病轉變為一種公認的疾病。

這些網路社群推文積極的行動，達成的集體共識足以令人信服地向包括世衛在內的醫療機構證明，儘管缺乏傳統的實證醫學，但長新冠是一種真實的疾病。一群網路公民在 2020 年集體編寫了第一本關於長新冠的教科書，此刻我們見證了網路社群的群眾力量，不僅促成了現實世界的真實變化，確保對醫療保健供應的認可，也揭開了科學研究的新序幕。

1. Lokugamage A, Rayner C, Simpson F, Carayon L. We have heard your message about long covid and we will act, says WHO. The BMJ. Published September 3, 2020. ↩︎
2. Yahoo News：國際新冠肺炎疫情還在燒 全球確診數破 500 萬大關 ↩︎
3. 目前已知「長途運輸者」在佩雷戈論文中引用來自 2020 年 6 月的推文：「長途運輸新冠戰士」的患者召集人艾咪・沃森（Amy Watson） ，她從她接受測試時戴的卡車司機帽子中衍生出來：https://twitter.com/katemeredithp/status/1277316840453267456 ↩︎
4. WHO：https://www.who.int/europe/news-room/fact-sheets/item/post-covid-19-condition ↩︎
5. López-Hernández, Y., Monárrez-Espino, J., López, D.A.G. et al. The plasma metabolome of long COVID patients two years after infection. Sci Rep 13, 12420 (2023) ↩︎
6. HHS News： https://www.hhs.gov/about/news/2023/07/31/hhs-announces-formation-office-long-covid-research-practice-launch-long-covid-clinical-trials-through-recover-initiative.html ↩︎
7. 泛科學、左岸文化 (2018/05/17)，什麼是公民科學？誰是公民科學家？ ↩︎
8. Perego, Elisa, et al. “Why the patient-made term ‘long covid’ is needed.” Wellcome Open Research 5.224 (2020): 224. ↩︎
9. Callard, Felicity, and Elisa Perego. “How and why patients made Long Covid.” Social science & medicine 268 (2021): 113426 ↩︎
10. Perego, Elisa, and Felicity Callard. “Patient-made Long Covid changed COVID-19 (and the production of science, too).” (Feb. 2021) ↩︎
11. Turner, Melody, et al. “The# longcovid revolution: A reflexive thematic analysis.” Social Science & Medicine (2023): 116130. ↩︎
12. Thread Reader App＃計算長新冠（#CountLongCovid）與“六個月前”結合的網頁: https://threadreaderapp.com/convos/1308678318821199872 ↩︎
13. 英國獨立報 The Independent (16 December 2020) ，https://www.independent.co.uk/news/health/coronavirus-long-covid-ons-data-b1774821.html ↩︎
14. WHO：A clinical case definition for post COVID-19 condition in children and adolescents by expert consensus, 16 February 2023 ↩︎
15. Russell, David, et al. “Support amid uncertainty: Long COVID illness experiences and the role of online communities.” SSM-Qualitative Research in Health 2 (2022): 100177 ↩︎