Loading [MathJax]/extensions/tex2jax.js

0

6
0

文字

分享

0
6
0

看不見的歐若拉——物理學家解釋火星上極光的成因

Ash_96
・2022/07/05 ・4548字 ・閱讀時間約 9 分鐘

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

極光。圖/envato elements

形成極光的要素有三,其中之一就是磁場。地球具有覆蓋全球的磁場,可以在兩極地區生成北極光和南極光;然而,火星沒有覆蓋全球的磁場,因此火星上的極光並非出現在兩極,只能在特定區域生成。

近期,愛荷華大學領導的研究團隊,根據美國航空暨太空總署(NASA)火星大氣與揮發物演化任務(MAVEN)探測器的數據,確認了火星離散極光是由太陽風和火星南半球地殼上空殘存的磁場相互作用所生成

極光三要素:大氣、磁場、高能帶電粒子

在介紹火星前,讓我們先把鏡頭轉到地球,談談地球上的極光在哪裡形成,以及如何形成。

地球極光出現的區域稱為極光橢圓區(auroral oval),涵蓋北極與南極地區,但並非以兩極為中心;換句話說,極光橢圓區也涵蓋了極圈以外的部分高緯度地區。另外,極光橢圓區的寬度與延伸範圍,會隨著太陽黑子 11 年的循環週期而變動。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

當太陽風和地球磁層的高能帶電粒子被地球磁場牽引,沿著磁力線加速往高緯度地區移動,最後和大氣中的原子碰撞時,就會形成多采多姿的極光。

綜合以上所述,可以得知極光的三個要素是:大氣、磁場、高能帶電粒子。

地球上這些「指引我們美妙未來的魔幻極光」,若屬於可見光波段,就能用肉眼觀測,並以相機記錄這夢幻舞動的光線。

極光橢圓區與地理北極、地磁北極相對位置圖。其中紅色實線表示極圈範圍,綠色區域則為極光橢圓區。圖/National Park Service

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

火星的大氣層、磁場以及離散極光

在介紹離散極光之前,得先介紹它的幕後推手——行星際磁場(Interplanetary Magnetic Field,IMF)。IMF就是太陽風產生的磁場,在行星際空間主導著太陽系系統內的太空天氣變化,並阻擋來自星際間的高能粒子轟擊。

那麼 IMF 是如何產生的呢?當太陽風的高能帶電粒子從太陽表面向外傳播,會同時拖曳太陽的磁力線一起離開;太陽一邊自轉一邊拋射這些粒子,讓延伸的磁力線在黃道面上形成了螺旋型態的磁場。

以蛋糕裝飾來說明的話,太陽就像是在轉盤上的蛋糕,太陽風粒子就是擠花裝飾;而當蛋糕一邊以固定速度自轉,擠花逐漸向外擴散的同時,就會在蛋糕產生螺旋狀的軌跡。

因為太陽一邊自轉,一邊拋射太陽風的關係,IMF的磁力線會扭曲呈現如圖的螺旋狀。圖/維基百科
蛋糕的螺旋狀擠花。影片/Youyube

對太陽風和 IMF 有基本認識之後,讓我們把鏡頭轉向火星,談談火星的大氣層和磁層和地球有什麼不同。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

相較地球來說,火星的大氣層非常稀薄。這是因為太陽風的高能粒子轟擊火星大氣層,強大的能量將大氣層的中性原子解離為離子態,導致大氣層的散失;該過程稱作濺射(sputtering),發生在火星大氣層的濺射主要透過兩種方式達成—–第一,在 IMF 的作用之下,部分的離子會環繞磁力線運動,隨著 IMF 移動而被帶離火星;另外一部份的離子則像撞球一般,撞擊其他位於火星大氣層頂端的中性原子,引發連鎖的解離反應。 

MAVEN 任務的領銜研究員 Bruce Jakosky 說明,根據團隊研究的成果,太陽風的濺射效應會將火星大氣層中的惰性氣體氬解離,並將這些氬離子從大氣層中剝離。火星大氣層內氬的同位素(質子數相同,但是質量不同的元素)以氬-38 以及氬-36 為主,後者因為質量較小而較容易發生濺射。

藉由氬- 38 和氬-36 的佔比,Jakosky 的團隊推估火星約有 65% 的氬已經散逸至外太空。基於該研究結果還可以推算出火星大氣層中其他氣體的散逸情形;其中又以二氧化碳為焦點,畢竟行星需要足夠的溫度才能維持液態水的存在,而二氧化碳在溫室效應有很大的貢獻。

火星的大氣層因為太陽風的濺射效應逐漸被剝離。圖/NASA

接著,讓我們一探究竟火星磁場與地球有何不同。地球能形成全球磁場的奧秘是什麼呢?這要先從行星發電機理論開始說起,該理論指出行星要維持穩定的磁場有三個要件——導電流體、驅動導電流體運動的能量來源、科氏力。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

以地球為例,地核內部保留了地球形成初始的熱能,約有 4000°C 至 6000°C 的高溫。位於地核底層的高溫液態鐵,因為密度下降而上升至地核頂端,接觸到地函時,這些液體會喪失部分熱能而冷卻,因為溫度比周圍環境低,密度變高而下沉;如此不斷的熱對流循環下,讓帶有磁力的流體不斷運動,進而形成電磁感應。另外,科氏力的作用讓地球內部湧升的流體偏向,產生螺旋狀的流動效果,有如電流通過螺旋線圈移動的效果。

在火星所發現的地殼岩石證據顯示,火星在數十億年前曾經和地球一樣具有全球的磁場。科學家對火星磁場消失的原因還不是很清楚,其中一種假說認為可能跟火星質量較小有關,在火星形成之初散熱較快,造成火星外核液態鐵短時間內就凝固,無法像地球一樣,保留高溫地核使液態的鐵和鎳因為密度的變化,不斷從地核深處上升至地函,再冷卻下降,持續進行熱對流。

火星地核內部缺乏驅動導電流體的原動力,導致火星內部的發電機幾乎停止運轉,無法形成全球的磁場。話雖如此,火星仍然具備小區塊的磁場,主要分布在火星南半球留有殘存磁性的地殼上空。

行星發電機理論中科氏力影響行星地核內熱對流的導電流體偏向。圖/Wikipedia

磁層與大氣層相互依存,火星在太陽風不斷吹襲之下,大氣層愈趨稀薄;火星內部又缺乏發電機的動力,無法形成完整的磁層。火星缺乏厚實的大氣層保護,就難以阻擋外太空隕石的猛烈攻勢,因此如今呈現貧瘠乾燥又坑坑疤疤的外貌。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

既然這樣,看似缺乏極光形成要素的火星,又是如何形成極光的呢?

雖然火星沒有覆蓋全球的磁層作為保護,但火星南半球仍帶有區域性的磁場。在那裡,磁性地殼形成的殘存磁場與太陽風交互作用,滿足了極光生成的條件。這種極光被稱為「離散極光」,與地球上常見的極光不同,有些發生在人眼看不見的波段(比如紫外線),所以也更加提升了觀測難度。

那麼,研究團隊是怎麼發現這種紫外線離散極光的呢?那就是藉由文章首段提到的 MAVEN 探測器所搭載的紫外成像光譜儀(Imaging Ultraviolet Spectrograph,IUVS)!

該團隊的成員 Zachary Girazian 是一位天文及物理學家,他解釋了太陽風如何影響火星上的極光。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

火星離散極光的發現

研究團隊根據火星上離散極光的觀測結果,比較以下數據之間的關係——太陽風的動態壓力、行星際磁場(IMF)強度、時鐘角和錐角[註 1] 以及火星上極光的紫外線,發現在磁場較強的地殼區域內,極光的發生率主要取決於太陽風磁場的方向;反之,區域外的極光發生率則與太陽風動壓(Solar Wind Dynamic Pressure)關聯較高,但是太陽風動壓的高低則與極光亮度幾乎無關。

N. M. Schneider 與團隊曾在 2021 年的研究發表提到,在火星南緯 30 度至 60 度之間、東經 150 度至 210 度之間的矩形範圍內,當 IMF 的時鐘角呈現負值,如果正逢火星的傍晚時刻,較容易觀測到離散極光;也就是說在火星上符合前述的環境條件很可能有利於磁重聯(Magnetic Reconnection)——意即磁場斷開重新連接後,剩餘的磁場能量就會轉化為其他形式的能量(如動能、熱能等)加以釋放,例如極光就是磁重聯效應的美麗產物。

未來研究方向:移居火星

因為火星上離散極光的生成與殘存的磁層有關,而磁層又關乎大氣的保存。所以觀測離散極光的數據資料,也能作為後續追蹤火星大氣層逸散情形的一個新指標。愛荷華大學的研究成果,主要在兩個方面有極大的進展——太陽風如何在缺乏全球磁層覆蓋的行星生成極光;以及離散極光在不同的環境條件的成因。

人類一直以來懷抱著移居外太空的夢想,火星是目前人類圓夢的最佳選擇;但是在執行火星移民計畫之前,火星不斷逸散的大氣層是首要解決的課題。缺乏覆蓋全球的大氣層保護,生物將難以在貧瘠的土壤存活。或許透過火星上極光觀測的研究成果,科學家們將發掘新的突破點;期許在不久的將來,我們能找到火星適居的鑰匙。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
  • 註1:IMF 的時鐘角(Clock Angle)與錐角(Cone Angle)

如何判定 IMF 的角度呢?因為磁場空間是立體的關係,我們測量 IMF 方向切線與 X、Y、Z 軸之間的夾角——也就是運用空間向量的概念,來衡量 IMF 的角度。時鐘角是指 Y、Z 軸平面上,IMF 方向與 Z 軸的夾角;而錐角則是在 X、Y 平面上,IMF 方向與 X 軸之間的夾角。

IMF 時鐘角和錐角示意圖。圖/ResearchGate

參考資料

  1. Science Daily. Physicists explain how type of aurora on Mars is formed.
  2. Z. Girazian, N. M. Schneider, Z. Milby, X. Fang, J. Halekas, T. Weber, S. K. Jain, J.-C. Gérard, L. Soret, J. Deighan, C. O. Lee. Discrete Aurora at Mars: Dependence on Upstream Solar Wind Conditions. Journal of Geophysical Research: Space Physics, Volume 127, Issue 4.
  3. Michelle Starr. Mars Has Auroras Without a Global Magnetic Field, And We Finally Know How. ScienceAlert.
  4. Michelle Starr. For The First Time, Physicists Have Confirmed The Enigmatic Waves That Cause Auroras. ScienceAlert.
  5. Southwest Research Institute. SwRI Scientists Map Magnetic Reconnection In Earth’s Magnetotail.
  6. 呂凌霄。太空教室學習資料庫
  7. 頭條匯。火星上的「離散極光」是如何形成的?物理學家有新發現,帶你揭秘
  8. Wilson Cheung。【北極物語】承載北極文化──極光。綠色和平
  9. 大紀元。火星上的極光是如何形成的? 科學家解謎
  10. BBC News 中文。北極光:美國科學家首次在實驗室驗證北極光產生原理
  11. 明日科學。科學團隊藉由 NASA 的太空船所收集的資料得知火星大氣層的流失可能肇因於強烈的太陽風
  12. 台北天文館。NASA 首次繪製火星周圍電流分布圖,證實火星有磁場。科技新報。
  13. 交通部中央氣象局太空天氣作業辦公室。太空天氣問答集
  14. Denise Chow. In an ultraviolet glow, auroras on Mars spotted by UAE orbiter. NBC News.
  15. NASA. NASA Mission Reveals Speed of Solar Wind Stripping Martian Atmosphere.
  16. NASA Goddard. NASA | Mars Atmosphere Loss: Sputtering.
-----廣告,請繼續往下閱讀-----
文章難易度
Ash_96
2 篇文章 ・ 2 位粉絲
外交系畢業,很多人看成外文(是不是又回頭看一次? ) 常常在外向與保守的極端之間擺盪;借用朋友說的詞彙,我屬於營業式外向。 喜歡踩點甜點店和咖啡廳,大概是嚮往那種文青都會女子的感覺,或是純粹愛吃。 喜歡k-pop ,跳舞的時候會自動設定為開演唱會模式,自我催眠現在我最帥。

0

17
4

文字

分享

0
17
4
為機器人換上「物理大腦」:一場終結AI數位囚禁的革命
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/09/03 ・5732字 ・閱讀時間約 11 分鐘

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

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。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

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?

新一代AI晶片NVIDIA® Jetson Thor™ ,這顆號稱能驅動「物理AI」的超級大腦 / 圖片來源:研華科技

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。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

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?

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
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? / 圖片來源:shutterstock

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 。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

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

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
  • 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:

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
  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 。

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 / 圖片來源:研華科技

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?

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

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 。

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 / 圖片來源:shutterstock

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

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
文章難易度

討論功能關閉中。

鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
231 篇文章 ・ 316 位粉絲
充滿能量的泛科學品牌合作帳號!相關行銷合作請洽:contact@pansci.asia

0

6
2

文字

分享

0
6
2
這些太空垃圾會不會阻礙我們太空旅行?太空垃圾怎麼清? 
PanSci_96
・2024/05/29 ・5682字 ・閱讀時間約 11 分鐘

人類上太空的夢想會被我們親自摧毀嗎?

隨著火箭成本降低,人人都能把衛星丟上太空,現在,當你晚上抬頭看天空,你看到的星星可能不是星星,而是人造衛星。你看到一閃而過的的流星,可能只是墜入大氣的太空垃圾。

這些多到不行的太空垃圾已經成為隱憂,更可怕的是,這些以超音速飛行的太空垃圾可能摧毀其他衛星,在衛星軌道上製造更多不可預期的致命飛彈。有人擔心,人類終有一天會無法穿過這片垃圾雲,天空永遠被自己封閉。 終於,有人提出清理太空垃圾的方法了,但這些方法真的可行嗎?

現在的太空垃圾有多少?

最大的太空垃圾可能是整節火箭!

所有在繞行地球的軌道上失去功能的東西,都會成為太空垃圾,最大的包含壞掉的衛星、和大量運送衛星上太空的第二節推進火箭,例如 1960 年代太空競賽時大量發射的火箭,有許多至今還在宇宙遊蕩,每一個都像公車一樣大。而小東西,則包含太空人在太空漫步時遺忘的東西,或是太空垃圾互相碰撞後產生的碎片,最小可能只有數毫米,小的像隻蚊子。但不論太空垃圾來自哪裡,只要缺乏妥善的管理和追蹤,就可能成為其他運作中設施和儀器的致命血滴子。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
所有在繞行地球的軌道上失去功能的東西,都會成為太空垃圾,最大的包含壞掉的衛星、和大量運送衛星上太空的第二節推進火箭。
圖|PanSci YouTube

為什麼說太空垃圾真的很危險?

為了不被地心引力拉入大氣,墜向地球,在軌道上繞行地球的物體大多都以非常快的速度在移動,包括現在還在運作的衛星與各種設施。舉例來說國際太空站位於距離地球表面四百公里高的近地軌道(Low Earth Orbit),以大約每秒 7 ~ 8 公里的速度高速移動,是地表音速的 20 倍。也就是說,太空上的車禍可嚴重多了,來自不同方向或不同傾角的物體,可能會以超過每秒 10 公里的相對速度發生碰撞。別說公車大小的太空垃圾了,只要直徑超過 1 公分的碎片就足以對太陽能板或玻璃造成損害。更麻煩的是,大小在 10 公分以下的物體,大多還因為尺寸過小難以追蹤。

那麼,我們的頭上有多少太空垃圾呢?

根據歐洲太空總署 ESA 的資料,目前軌道上有 6800 個運作中的衛星,相對的有超過 3 萬 2千個可追蹤的太空垃圾。但如果估計所有無法追蹤的物體,大於 10 公分的物體可能有超過 3 萬 6 千個,介於 1 公分到 10 公分的則高達一百萬個。

根據歐洲太空總署 ESA 的資料,目前軌道上有 6800 個運作中的衛星,相對的有超過 3 萬 2 千個可追蹤的太空垃圾。但如果估計所有無法追蹤的物體,大於 10 公分的物體可能有超過 3 萬 6 千個,介於 1公分到 10 公分的則高達一百萬個。
圖|PanSci YouTube

在這些太空垃圾中,大多數大型太空垃圾就是來自發射衛星後,一起留在太空的第二節推進火箭,小型太空垃圾則來自火箭爆炸或各種大大小小碰撞所產生的碎片。

太空上曾發生過嚴重的太空垃圾碰撞事件?

歷史上比較嚴重的一次撞擊事件發生在 2009 年,銥衛星公司運作中的通訊衛星,重量 700 公斤的 iridium 33,和失效、重 900 公斤的蘇聯軍用衛星 kosmos 2251,在 789 公里的高空,兩台衛星以每秒 11.7 公里的相對速度直接撞上,化成了兩團在軌道上繞行的碎片團。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

NASA 估計,這單一次的碰撞產生了超過 2000 片可追蹤的碎片,雖然許多碎片受地球引力慢慢墜入大氣燒毀,但直到到 2023 年 2 月的統計,大約還有一半,也就是 1000 片碎片留在軌道上。過往也曾經觀察到碎片從距離國際太空站僅 100 多公尺的位置驚險掠過。

如何解決太空垃圾的問題?

太空垃圾又多又危險,真的有辦法清除嗎?

2023 年三月,NASA 發表一篇研究,整理了關於各種清理太空垃圾的方法與成本,包含從地面或太空發射雷射推動垃圾改變軌道,或是直接物理性撞擊改變軌道,還有透過捕捉垃圾,直接在太空將垃圾循環利用,作為燃料或其他用途的再利用等方法。

透過捕捉垃圾,直接在太空將垃圾循環利用,作為燃料或其他用途的再利用。
圖|PanSci YouTube

清理不同大小的物體,要用的方法跟產生的效益也不同,因此他們評估了針對兩種策略。第一種策略將會優先處理目前最大、最具威脅性的 50 個太空垃圾,例如完整的第二節火箭或是失去功能的完整衛星。第二種策略則是優先移除 1 到 10 公分的十萬個小型垃圾。NASA 分別評估處理這兩種目標帶來的效益,恩,所謂的效益,就是預估能減少多少因為太空垃圾碰撞而產生的損失。

要如何移除太空垃圾呢?

移除大型垃圾主要的方法主要是再入大氣層(re-entry),簡單來說就是讓垃圾落入大氣層燒毀。這個方法預計讓運送任務完成的火箭載具,透過剩餘的推進燃料,順手將其他大型垃圾帶下來。移除這 50 個大型垃圾預計總共會花費 10 億美金,但在移除 30 年後所帶來的效益,將會超過花費的成本,非常划算。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

至於小型太空垃圾,主要使用的方法將會是成本較低的雷射。藉由雷射產生的微弱動能來改變垃圾的軌道,將它們送入大氣層或推離常用的軌道。發射雷射的裝置可以設置在地面或是太空中,單純以使用效率來說,設置在太空所需要的能量較低,但是設置在地面維護和管理比較方便。然而這也衍伸了許多爭議,主要圍繞在這個清除垃圾的雷射也可以作為武器使用,例如在戰爭爆發時用雷射攻擊敵國的衛星。不過如果順利設置的話,清除十萬個小型垃圾後大約只要十年就可以達到等同於成本的效益,比移除大型垃圾能更快回收成本。

至於小型太空垃圾,主要使用的方法將會是成本較低的雷射。藉由雷射產生的微弱動能來改變垃圾的軌道,將它們送入大氣層或推離常用的軌道。
圖|PanSci YouTube

方法有了,但我們真的能讓太空再次乾淨嗎?

太空垃圾問題有解嗎?

現在的太空有多擁擠?

如果把歷史發射資料整理出來,會發現近五年人類的衛星發射數量幾乎是直線攀升,2012 年一整年全世界也只發射了 200 多顆衛星,到了 2022 年已經成長到一年 2000 多顆衛星。而且絕大部分都是來自於美國的衛星,想當然很大一部份都來自於 SpaceX 的星鏈計畫。而受益於獵鷹九號的高成功率和可回收造就的低廉成本,也能夠發射更多的中小型衛星,像是我們臺灣也發射了不少自主研發的立方衛星上太空,例如 2021 的「飛鼠」和「玉山」以及最近才剛發射的珍珠號立方衛星。

如果所有的衛星與火箭都會變成太空垃圾,我們清理垃圾的速度又不夠快,還有可能發生凱斯勒現象(Kessler syndrome),也就是碰撞產生的碎片引發連鎖反應,造成更多撞擊和更多碎片,讓不可控的太空垃圾快速增加,直到新的火箭與衛星都難以穿越,我們將無法前往太空,被自己的創造出的人造物封鎖在地球。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
如果所有的衛星與火箭都會變成太空垃圾,我們清理垃圾的速度又不夠快,還有可能發生凱斯勒現象(Kessler syndrome),也就是碰撞產生的碎片引發連鎖反應,造成更多撞擊和更多碎片,讓不可控的太空垃圾快速增加,直到新的火箭與衛星都難以穿越,我們將無法前往太空,被自己的創造出的人造物封鎖在地球。
圖|PanSci YouTube

治標也要治本,我們對於即將發射進太空的人造物能有套管理辦法嗎?

1967 年在聯合國通過並簽署的《關於各國探索和利用包括月球和其他天體的外太空活動所應遵守原則的條約》,簡稱為《外太空條約》。這個條約制定了各國在外太空活動所應該遵守的原則,其中和人造衛星有關的原則主要有三個:

  1. 國家責任原則:各國應對其航太活動承擔國際責任,不管這種活動是由政府部門還是由非政府部門進行的
  2. 對空間物體的管轄權和控制權原則:射入外空的空間物體登記國對其在外空的物體仍保持管轄權和控制權
  3. 外空物體登記原則:凡進行航太活動的國家同意在最大可能和實際可行的範圍內將活動的狀況、地點及結果通知聯合國秘書長

也就是說,雖然各國需要將太空活動回報給聯合國統計,但實際上在制定規範和進行管制的還是各國本身。以美國來說,分別需要和 FAA 聯邦航空總署申報火箭發射和再入大氣層的計畫,以及向 FCC 聯邦通訊委員會申報衛星的通訊規格,至於要如何避免在太空發生碰撞,是發射單位要自己負起責任,公部門只提供有追蹤的物體軌道資料。

如何避免在太空發生碰撞,是發射單位要自己負起責任,公部門只提供有追蹤的物體軌道資料。
圖|PanSci YouTube

不過對於衛星任務結束後的處置,FCC 倒是有相關的規定和罰鍰。因為如果衛星有動力系統,可以在任務結束時就控制墜入大氣層或飛離常用軌道,進到所謂的死亡軌道(Graveyard Orbit),而通常在申請發射衛星時,也需一併提供任務結束後的處置方式。

去年,衛星電視業者 Dish Network 沒有按照它在 2012 年所制定的衛星處置計畫,將衛星從離地 36000 公里的地球同步軌道再往外推 300 公里。這顆衛星在移動的半途中就燃料耗盡失去了動力,只離開原本的軌道 120 公里,FCC 因此對衛星電視業者開罰了 15 萬美元。這起首次針對太空垃圾的開罰,對於太空垃圾的管制具有重大的意義,代表著對太空垃圾危害性的重視,也代表著清理太空垃圾的商機正在逐漸成長。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

清除太空垃圾能有商業價值?

隨著商業化的太空活動逐漸熱絡,如何讓清理太空垃圾不只是空談也成了一個重要的問題。如果軌道上的垃圾減少,受益的會是所有使用軌道的衛星。就與現存的回收與垃圾處理方式一樣,我們可以規定所有衛星的生產者都必須繳交「太空垃圾處理費」,如果在發射的過程中產生額外的太空垃圾,則必須提高費率。相對的,如果一家公司提供清理太空垃圾的服務,則可以獲得這些「太空垃圾權」並換成對應的金額。

我們可以規定所有衛星的生產者都必須繳交「太空垃圾處理費」,如果在發射的過程中產生額外的太空垃圾,則必須提高費率。相對的,如果一家公司提供清理太空垃圾的服務,則可以獲得這些「太空垃圾權」並換成對應的金額。
圖|PanSci YouTube

另外,雖然目前對於在軌道上進行捕捉再回收的直接經濟效益並不突出,但如果未來在太空可以建立起專門的處理設施,或許可以作為一個長期的太空垃圾處理機制,沒想到吧,人類要成為跨行星文明的第一步,竟然是得先成立太空垃圾清潔隊。

不過話說回來,要讓各國政府願意砸大錢在太空垃圾回收產業可能還需要一點時間。畢竟相較於直接影響到生活的全球暖化,太空垃圾的危害並不那麼可怕,大型垃圾的撞擊也可以預測並提前避開,因此短時間內也還不會有明顯的感受,但如果你是需要觀測的天文學家,可能就覺得垃圾好礙眼了。

最後想問問大家,你覺得處理太空垃圾最好的辦法會是什麼呢?

  1. 向所有太空公司徵收處理費,培育回收業者,資本的事情資本解決。
  2. 從技術研發著手,火箭能回收,想必衛星回收技術很快也能做出來。
  3. 都別處理了,就等人類把自己鎖死在地球,宇宙垃圾就不會再增加了!

歡迎訂閱 Pansci Youtube 頻道 獲取更多深入淺出的科學知識!

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

0

5
2

文字

分享

0
5
2
馬斯克不屑一顧;比爾蓋茲卻視若珍寶!氫能源會成為永續發展的救世主嗎?
PanSci_96
・2024/02/04 ・5542字 ・閱讀時間約 11 分鐘

馬斯克的「氫能愚蠢說」被打臉了嗎?

馬斯克曾多次斷言發展氫能是個愚蠢的決定,更說氫氣不會自然出現在地球上。

然而今年 7 月,美國新創公司 Koloma 從比爾蓋茲與其他投資者手中,獲得了總計 9100 萬美元的融資,準備開採地下氫氣。今年 9 月,地質學家更是直接在法國的地底下發現大量氫氣,總量估計有 4,600 萬噸。
而且比起需要搭配綠能或是熱裂解設備才能製造的綠氫與灰氫,這些氫氣價格將會十分低廉,難道,氫氣的時代要到來了嗎?為了環保,我們得挖呀挖呀挖?

地球上真的還有氫氣嗎?

這張照片就能證明地底中含有氫氣?

這拍攝於澳洲的珀斯盆地,大大小小的圓圈被稱為仙女圈,在仙女圈內沒有植物生長,甚至向內凹陷形成鹽湖。當科學家調查這些仙女圈,他們意外發現土壤中竟然含有氫氣。氫氣與仙女圈之間的確切關係還未知,有人推測可能氫氣抑制了植物或是微生物菌落的生長,使得該區光禿甚至土壤流失。

我們知道氫氣是世界上最輕的氣體,一旦進入大氣,就會向上飄散,直至被拋至太空,離開大氣層。然而地球的大氣層中還是有少量的氫氣被束縛住,大氣濃度約為 0.55 ppm ,是臭氧的 13 倍。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
圖/pexels

但只要沒有進入大氣,還是被封在地底的氫氣因為不容易溢散,至今存量還很豐富。不只在澳洲,世界各地都觀察到了氫氣從地底向地表洩漏的情形。

第一炬奧運聖火至今還在燃燒?

位於土耳其奧林匹斯山山谷,就在希臘火神赫菲斯托斯的神廟廢墟上方,大大小小的火焰從土石間冒出,就好像赫菲斯托斯至今都還存在在該處一樣。該地的冒火處有十幾個,總燃燒面積高達 5000 平方公尺。

根據地質學家推估,這片火焰已經燃燒了 2500 年,根據史料比對,很有可能就是最早奧林匹克聖火的發源地。

圖/wikipedia

地質學家調查了這股火焰的形成原因,發現從岩石中噴出的氣體,除了含有 87 % 的甲烷以外,還含有百分之 7.5 到 11 是氫氣。這股持續 2500 年間不斷冒出的氣體,根據地質學家推估,與石油、天然氣成因不同,並不是因為遺骸或微生物等生物原因才產生的。而是大地之母地球源源不斷提供給我們的,這又是怎麼一回事?

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

氫氣知多少:哪來這麼多地底氫氣?

地底的氫氣怎麼來?

這與岩石的變質作用息息相關,我們知道火成岩、沉積岩會在高溫高壓下產生變質作用,轉為性質截然不同的變質岩。而富含鎂與鐵的矽酸鹽類礦物,例如橄欖石、輝石,當他們在高溫環境下與水作用,會轉為蛇紋石、水鎂石、磁鐵礦等礦物,這個過程稱為蛇紋石化作用。

圖/wikipedia

這種作用是一種化學反應,會將大量的水吸入岩石,讓岩石的密度下降。在反應結束後,除了礦物特性產生變化以外,還會生成副產物,也就是氫氣。如果地層中又剛好有二氧化碳存在,就會在高溫的環境下進一步甲烷化,將氫氣與二氧化碳轉成甲烷。

目前科學家認為,大部分地層中非生物性原因產生的的氫氣與甲烷,多是由這樣的過程產生的。奧林匹斯山的聖火,推測也是這樣產生的。

而對於地質學家來說,也代表尋找天然氫氣這一目標,也可以從盲目搜尋,轉為限縮在尋找有經歷過蛇紋石化作用的地層上。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
圖/usgs

但除了蛇紋石化作用以外,大自然還有兩種生產氫氣的主要方式:深層蘊藏與水的輻解。

地球內的氫氣

在地底深處,推測蘊藏著大量氫氣。它們深達地底,甚至可能存在於地函與地核之中。

我們現在的技術當然無法直接來個地心探險開採這些氣體,但科學家陸續從美國、俄羅斯、東歐等地的岩石鑽探結果可以觀察到,在越深的地方氫氣濃度越高。因此地質學家推測這些氫氣可能來自更深的地方,並正從橄欖岩緩緩地擴散,進入靠近地表的岩層之中。

然而,因為我們還無法進入地底,因此即便我們知道它們存在,但對於這些氫的形成原因目前還未有結論。有些科學家放眼整個太陽系的形成過程,推測在原始地球形成時,整顆行星包含地核之中就有氫的存在。而也有人認為,地核中的鐵元素與水反應,形成氧化鐵與一氫化鐵兩種物質型態,將氫存在地核之中。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

這個問題的解答,就等待地球科學家為我們帶來解答吧。而且了解這些元素存在於地核、地函的形式,也可以解開許多未知謎團,例如地核的詳細組成分、地函存在異常低電阻區的原因、改善地函動力學模型,以及找出哥吉拉到底在哪裡等等。

圖/giphy

輻射也能產生氫氣?

地殼中的釷、鈾等放射性元素,在漫長的衰變過程中,會緩慢地將地層中的水分子鍵結破壞,形成氧氣與氫氣。例如一顆 1 MeV 的 α 粒子,平均足以讓 10 個水分子解離。而當岩石擁有更高的孔隙率, α 粒子會更有機會與水分子產生作用,會有更高的氫氣產量。

但其實,考慮到衰變的速度以及放射性元素存在於地底的超低含量,這個方式的效率並不高,而且實際上 α 粒子用來解離水分子的能量只消耗了 1 % ,剩餘的能量都還是被附近的岩層吸收,以熱的形式消耗掉。

除了產量不高以外,理論來說在輻射發生的地方,應該要能看到氫氣與氧氣同時存在,但目前實地調查的結果,都只有發現氫氣。氧氣是否進一步參與了其他反應,或是已經逸散,或甚至這個理論需要再做調整,還需要更多的研究。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

好的,我們知道氫氣是怎麼產生的,那麼重點是,我們到底有多少氫氣能用呢?

地底有多少氫氣?

世界各地都有發現自然氫氣的存在。對了,雖然這張地圖看起來氫氣的發現地點都集中在北亞與東歐,但這只是因為目前的探勘都聚集在這邊,並不代表真實的氫氣分布。

這些來自地底的氫氣,我們稱為地質氫,如果用顏色來分類,則稱為白氫或是金氫。如果氫氣的開採規模能像天然氣一樣龐大,白氫的價格,預計會落在每公斤 1 美元。

相比之下其他的氫氣生產方式,例如我們上次提到,由蒸汽重組產生的灰氫,售價約為 0.9~3.2 美元。由綠能生成的綠氫則是 3~7.5 美元。因此,如果白氫正式被大量使用,將大幅降低現在的氫氣價格,甚至帶動氫氣運輸、儲存、發電機組等產業鏈的發展,連帶降低其他顏色氫氣的隱含成本。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

比爾蓋茲與氫能產業

與馬斯克看衰氫能不同,比爾蓋茲不僅投資白氫的開發,也投資了不少氫能產業。

例如他就投資了西班牙公司 H2SITE ,一間致力於氫能運輸與氫氣製造的公司。因為現在運輸氫氣的成本是製造氫氣的三倍,如果能降低運輸成本,將有助於整個氫氣產業的發展。在開採方面,各國也都開始投入地質氫的調查與開採技術研發。

美國地質調查局初步估計,全球地底下可能藏有百億噸的氫氣等著被開發,能滿足全人類數千年的能源需求。當然,這個數字並沒有考慮到開發的困難度,只是單純地以全球存量作分析。

但也有人正打算轉個念頭,何不將熱水注入富含鐵的岩層中,促使更多的氫氣產生?類似於地熱發電會使用的增強型地熱系統,只是我們獲得的不是直接的熱能,而是氫氣。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

什麼?氫氣也是溫室氣體?

話說回來,氫氣真的會成為救世主嗎?先等等,事情可能沒那麼簡單。

氫氣作為最輕的氣體,存在於大氣的壽命大約只有兩年。但氫氣在存在的這段時間中,會與大氣中的羥自由基和其他氣體作用,產生一系列的反應。造成的結果包含增加甲烷停留在大氣的時間、臭氧的增加、與平流層中水氣的增加。

圖/wikipedia

因此,氫氣屬於一種「間接」溫室氣體,氫氣的一百年全球暖化潛勢 GWP 100 ,被評估為 11.6 ,也就是以 100 為區間進行評估,氫氣的溫室效應是二氧化碳的 11.6 倍。

此外,我們對氫氣的研究還太少,所以才到現在才發現它就在我們的身邊。而就跟我們上次提到的一樣,大量使用天然氣,就意味會有許多天然氣洩漏。而伴隨著氫氣被大量開採,一定會有更多的氫氣被釋放到大氣之中。這對我們的大氣是否會產生負面效應,甚至於弊大於利,都還需要更多研究。

最後想問問大家,馬斯克與比爾蓋茲,對氫能的看法十分兩極。你呢?你認為氫能會改變未來的能源形式嗎?

  1. 會,不論是什麼顏色的氫,大家都很認真的在進行研究,一定很快就有好結果。
  2. 不會,氫能運輸、儲存成本怎麼看都還太高
  3. 不論有沒有氫能,人類懂不懂得節制,才是關鍵中的關鍵

歡迎訂閱 Pansci Youtube 頻道 獲取更多深入淺出的科學知識!

-----廣告,請繼續往下閱讀-----