社群行銷、小編福音！Canva AI 免費設計工具登場

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

在微軟設於荷蘭的資料中心裡，電腦發出整齊劃一的嗡鳴。在這片海埔新生地上，成排機架上的伺服器吐出陣陣暖風，伴隨著奇特的嗡嗡聲迴盪不絕。走近細聽時，音調越發清晰，完美的高音 B。

「你聽到的是 GPU 的聲音，」維修人員解釋：「那是用來執行AI軟體的圖形處理晶片。」在隔壁同樣擺滿伺服器的機房裡，這裡的音調降到了低音 E。放眼望去，整個空間充斥著電腦設備發出的嗡嗡聲。

光是這座資料中心，微軟每月就要汰換三千台伺服器，以全新設備替換舊機。這樣做代價不菲，卻是必要：這些伺服器一旦停擺，雲端服務就會中斷。這項服務需要使用者的信賴，使用者必須確信這個由超大型資料中心所組成的全球網絡能夠全年無休地穩定運作。它們絕不許出任何差錯。

雖然名為「雲端」，但它實際上比你想像的更貼近地面。很少人會想到，這些其實都藏在荷蘭一片平凡無奇的海埔新生地上。長久以來，沒有人需要思考這些服務背後的真實面貌，一切都像往常一樣運轉，直到一個肉眼看不見的病毒讓全球停擺。

疫情造成晶片荒

2020 年初，新冠疫情席捲全球。無論是否封城，都擋不住病毒的蔓延。公共生活陷入停滯，數位世界仍持續運轉。突然間，所有人都在家工作，都想同時開視訊會議，這導致微軟的雲端服務不時出現故障。Zoom、Teams 等原本鮮為人知的應用程式，因使用量暴增而備受關注。全球產生的資料量急速倍增，迫使微軟設在荷蘭的資料中心不得不動用卡車，搬運數千台額外的伺服器。這是維持 Teams 會議運作的唯一方法。隨著額外的算力、記憶體、GPU 的加入，機房中那個高音 B的聲調也越發響亮。

晶片需求暴增，引發一連串連鎖效應。不只資料中心的伺服器受到影響，筆記型電腦、螢幕、遊戲主機、Wi-Fi 路由器也被搶購一空，其他需要處理器、感測器、記憶體晶片的產業也出現短缺，汽車業受創最重。2020 年初，汽車製造商預期疫情會衝擊買車意願，紛紛縮減晶片訂單，後來證明這是個重大錯誤。

由於疫情已讓晶圓廠的產能滿載，汽車製造商的新訂單只能排在最後。晶片短缺的危機開始浮現。到了 2020 年底，數位儀表板、駕駛輔助系統、安全氣囊感測器的晶片都供不應求，生產線陸續停擺。想買新車要等一年以上，不然就只能退而求其次，選擇配備手搖窗戶而非電動車窗的車款。就像回到過去一樣，只能用人力來取代晶片。

台積電的不滿

在荷蘭，ASML接到一連串焦急的電話。對方傳達的訊息再清楚不過了：台積電非常不滿。

疫情爆發後，台積電面臨一項棘手難題：台積電肩負著供應全球半數處理器的重責；在最頂級的高階晶片方面，更須確保全球九成的供貨量。在這個供應短缺期，各國都意識到他們對台灣晶片生產的依賴，這種依賴關係導致國際局勢漸趨緊張。

台積電背負著來自全球的壓力，各國憤怒的政要都迫切希望本國汽車產業恢復運轉：德國總理梅克爾致電要求加快對德國車廠的晶片供應，美國總統拜登也要求台積電優先供應美國車廠。而台積電則是向 ASML 施壓，要求 ASML 協助擴充產能，而且要快！此時全世界才真正意識到，他們有多麼依賴這些機台所生產的晶片。每個人都需要這些機台持續不斷地運轉。

長久以來，ASML 只需要因應自然法則。但自 2018 年起，ASML 發現它必須面對一個新挑戰：變幻莫測的地緣政治角力。中國正緊追著西方世界的腳步。美國為了在技術上牽制中國，試圖阻止中國使用 ASML 的設備來建立獨立的晶片生產線。美國認為這攸關國家安全：在他們看來，中國生產的每顆晶片都可能用於軍事目的。面對這個生存威脅，美國決心在 AI 和精密武器領域維持領先地位。這使得半導體業別無選擇，只能配合這個政策。

雖然這項策略最初是由川普政府提出，但最終是拜登總統下令加強出口管制，以凍結中國的技術發展。然而，美國也明白，光這樣做還不夠。他們需要盟友也配合實施出口限制，尤其是荷蘭——也就是 ASML 的配合。

雖然 ASML 是在全球化的時代成長，但那個時代早已落幕。如今全球地緣政治的裂痕清晰可見，ASML 不得不審慎思考自己的立場。面對這種策略性的調整，沒有標準答案可循，一切抉擇都得自行承擔。

本文摘自《造光者：晶片戰爭中最神秘的關鍵企業，微影巨人ASML制霸未來科技賽局的崛起之路》，2025 年 09 月，天下雜誌出版，未經同意請勿轉載。

本文與美國穀物協會合作，泛科學企劃執行。

台灣將在 2040 年禁售燃油車。但別急，現在路上開的舊有車款不會馬上報廢消失，因為舊有的車輛會繼續開到年限結束。根據計算，當禁售燃油車的那一天來臨時，還有大約 60% 的車輛是燃油車。這時，在多數交通工具還是燃油的情況下，美國、歐盟等國已經開始使用酒精燃料來減少碳排放，那麼，台灣也能做到嗎？

你聽過 E3、E10 汽油嗎？

這是指在汽油中加入酒精，E3 代表有 3% 的汽油被酒精取代，而 E10 則是 10% 的汽油換成酒精。酒精是一種抗爆震性能更好的燃料，且比化石燃料更環保，因為它可以來自生質燃料，碳排放也較低。即便算上運輸和加工的碳足跡，用玉米製造的乙醇仍比傳統汽油的碳排放低了 43%。其實，在美國、歐洲、澳洲等地，E10 或更高比例的酒精汽油早已廣泛使用，這在我們之前的影片中也有提過。

現在，台灣有 14 間加油站可以加到 E3 汽油，而中油也正積極促使相關部門開放 E10 汽油的銷售。

不過，在推動這項改變之前，仍有許多民眾對酒精汽油有疑慮。大家最關心的問題是，把不是汽油的燃料放到引擎中，到底會不會對車輛引擎造成不良影響？例如會不會影響引擎運行，甚至影響里程數？
其實，換燃料確實會對引擎有影響，因為不同燃料燃燒後所產生的能量與副產物都不一樣。但別擔心，根據我們之前的討論，2011 年以後生產的所有汽車，還有大部分 1990 年代後期生產的汽機車，都能直接相容 E10 汽油。換句話說，除了少數舊車或特殊車型，約 95% 的汽機車都不需要擔心這個相容性問題。

E10 汽油在效能上的表現，會不會受到影響？

學過化學的人都知道，燃燒其實是一種氧化反應，可以用化學式表達。也就是只要汽缸的大小是固定的，就能算出空氣中能參與氧化反應的氧氣分子有多少，進而推算出每次汽缸燃燒時，應該搭配多少的燃料。

當引擎運作時，汽缸內的氧氣分子會與燃料反應，產生動力。為了最佳化效能，引擎的噴油嘴會精準控制每次的進油量，確保空氣和燃料的比例，稱為「空燃比」。接著調整噴油嘴的設定，讓出油量符合我們的需求。

每當空氣成分改變，燃料量或燃料的種類更換時，空燃比就會產生變化。在燃料相對空氣來說比較多時，我們通常稱為「富油」；相反的，如果燃料相比空氣來的少，就稱為「貧油」。如果我們把汽油換成百分之百的酒精，因為酒精每單位體積所需要的氧氣比較少，而且熱值比較低，因此會產生貧油現象，推力感受起來自然也會比較低。

要解決這個問題，方法其實不難，只要增加燃料量即可。而巴西早已證明，使用 E100 汽油是可行的。巴西近 50 年來推動 E85、E100 燃料車輛，並展示了彈性燃料引擎的優勢。

這類交通工具被稱為彈性燃料引擎，顧名思義，能很彈性的使用汽油、E100 酒精汽油、或是任何比例的甲醇、乙醇、汽油的混合物。彈性燃料引擎跟一般引擎最大的差別，就是內建了「燃料成分感測器」。能透過判斷燃料的種類與比例，調整噴油嘴的出油量設定以及點火正時，讓引擎的輸出動力維持在最佳狀態，確保引擎效能不受影響。

所謂的點火正時，指的是火星塞點火的時機。不同的燃料，化學反應的速度與膨脹的體積不同，當然會對應不同的點火時機。

但是 E100 其實也不是純酒精？

大家都知道，蒸餾酒需要經過多次反覆蒸餾，為什麼不能只蒸餾一次就好呢？原因在於，酒精與水的沸點雖然不同，但它們不完全互斥，會產生交互作用。在蒸餾過程中，即使酒精的沸點較低，水仍然會在加熱的過程中，隨著酒精部分蒸發進入容器中。

事實上，當酒精濃度達到 95.63% 時，不論再怎麼蒸餾，濃度也不會再上升。這是因為當酒精濃度接近這個比例時，酒精與水的沸點非常接近，這種現象稱為「共沸」，意思是酒精和水的混合物會一起沸騰，無法再進一步蒸餾分離。

共沸現象的結果，就是為什麼市面上銷售的藥用酒精，濃度最高都是 95%，而非 100%。因為更高濃度就必須使用脫水劑等方式處理，成本會提高，或是因為有添加物而不符合藥用標準。所以當然，E100 汽油裡面，實際上使用的也是濃度 95% 的酒精，而不是 100%。

解決迷思：酒精汽油是否容易因吸收水分，而產生油水分離？

事實上，酒精和水是高度互溶的，這使得高比例的酒精在汽油中有更高的水分耐受性。簡單來說，進入油箱的水氣，會溶在酒精汽油中而不會產生油水分離。

根據美國國家可再生能源實驗室的研究，即使在高溫高濕的極端環境下，E10 酒精汽油也需要經過三個月才會出現明顯的油水分離。而三個月也是一般汽油建議最長的保存時間，因為汽油放太久就會氧化。

也就是說，酒精與水混和物的特性，不是把酒精和水的相加除以二那麼簡單，它們的交互作用更加複雜。

一篇刊登在《國際能源研究期刊》的研究指出，在可變壓縮比引擎中的實驗結果，加入酒精後，引擎的功率會逐漸升高，在 E10 酒精時為最佳比例效果。

當然，實際情況和實驗室當然不能直接類比。大多數汽車和機車並未專門為酒精汽油做調整，那這樣會有多大影響呢？根據英國政府的官方結論，直接使用 E10 汽油與一般汽油相比，每公升的里程數大約會降低 1%，但在日常駕駛中，這個差異幾乎不會被察覺。實際上，載貨量和駕駛習慣對油耗的影響，遠遠大於是否使用 E10 汽油的影響。

更好的一點是，酒精其實是一種常見的工業用品，以每美國為例，在過去一年中，酒精的離岸價格實際上都比汽油還低，因此不用擔心酒精會讓油價變貴。

此外，經過調校的引擎也不必擔心推力問題。事實上，F1 賽車從 2022 年開始使用 E10 作為燃料，納斯卡賽車更早在 2011 年就採用了 E15 燃料，運行上沒有太大問題。

最重要的是，使用 E10 燃料的好處明顯更多。由於酒精和烷類燃料的分子式不一樣，酒精分子式中多了一個氧原子，這使得燃燒過程中反應會更完全，能夠產生更多二氧化碳而非有毒的一氧化碳，同時降低一氧化氮和二氧化氮等氮氧化物的產生。

最關鍵的一點，酒精與化石燃料相比，能夠更快速地幫助減碳。只要確保使用永續農法、不與糧食競爭土地的前提下，所製造的玉米乙醇，碳排量就是比化石燃料還要低。

E10 低碳汽油是填補減碳缺口的最快方案，挑戰只在接受度

英國引入 E10 後，每年減碳 75 萬噸，相當於減少 35 萬輛汽車的碳排量。而台灣呢？目前根據政策規劃，台灣 2040 年起將新售的汽機車全面電動化。依照這個目標進程，在 2025 年將達成減碳 288.6 萬噸的目標。然而，這距離運輸部門須減少 487 萬噸碳排量目標，還差 198 萬噸。

如果燃油車全面改用 E10 低碳汽油，則能減碳 202 萬噸，幾乎能完全彌補缺口。這項方案的優勢在於，E10 與一般汽油性質相近，不需更換新的引擎設計或架設特規加油站，執行門檻低。

實際上，目前推動低碳汽油最大的瓶頸，大概就是民眾對於這個新燃料的接受度了吧！如果接受度提升，購買量上升，成本也有機會進一步再下降。