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近視族福音?不動刀、無傷口的「飛秒振盪器」視力矯正技術走到哪了?【挺健康】

PanSci_96
・2026/03/30 ・1978字 ・閱讀時間約 4 分鐘

本文由 AI 協助生成,內容經編輯審閱。

還記得 2018 年曾轟動一時的新聞嗎?當時各大媒體紛紛報導,美國哥倫比亞大學團隊研發出一項「不動刀」、「無傷口」且能「永久矯正」近視與遠視的神奇雷射技術。許多眼鏡族與隱形眼鏡重度使用者無不歡欣鼓舞,甚至有人預測隔年就能在診所看到這項技術。

然而,幾年過去了,這項技術似乎石沉大海,難道這只是一場學術界的超級大餅嗎?身為關注醫療科技發展的科學編輯,我們對這項名為「飛秒振盪器(Femtosecond Oscillator)」的非侵入式角膜交聯技術進行了深度追蹤。好消息是:這項技術不僅沒有夭折,反而正在經歷嚴格的商業化與法規驗證,準備迎接臨床挑戰!

拋棄「減法工程」:用光化學改變角膜形狀

要了解這項新技術到底有多神,我們得先看看現有的雷射近視手術。不管是傳統的 LASIK 還是近年的 SMILE 全飛秒,其核心邏輯都是「減法工程」——透過切削或移除部分角膜基質,改變角膜的弧度來矯正屈光度數。

但這種物理切削不可避免地會帶來一些副作用,像是切斷角膜神經造成的乾眼症,或是讓角膜變薄導致整體結構強度下降(約下降 15-25%),這讓原本角膜就偏薄或高度近視的患者只能望之興嘆。

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哥倫比亞大學 Sinisa Vukelic 教授團隊則提出了一個根本性的顛覆:我們能不能在不移除任何組織、不製造傷口的情況下,僅透過改變角膜的「材料屬性」來改變它的形狀?

「高頻低能」的魔法:水分子與膠原蛋白的共舞

關鍵在於雷射的選擇。傳統眼科雷射使用的是「飛秒放大器」,單發能量極高,會產生微型爆炸來物理切割組織。而 Vukelic 團隊改用當時極罕見的「飛秒振盪器」,特點是能量極低(納焦耳級别)但頻率極高(百萬赫茲級別)。

這種「高頻低能」的設定創造出一個溫和的「低密度電漿(LDP)」模式。雷射光束聚焦於角膜基質內,精準地將焦點處的水分子電離,產生微量且受控的「活性氧化物(ROS)」。這些短壽命的自由基會迅速與周圍的膠原蛋白纖維產生化學反應,形成新的共價鍵,這個過程稱為「光化學交聯」。

簡單來說,醫師可以像在角膜內部進行「3D 列印」一樣,透過繪製特定圖案(例如治近視畫同心圓、治散光畫橢圓),讓角膜局部收縮、變形,進而改變屈光度。而且,交聯作用還會讓角膜變得更堅固!這對於角膜太軟或太薄的患者來說,簡直是一大福音。

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消失的五年:深科技的「打怪練功」之路

那麼,為什麼從 2018 年發表於《Nature Photonics》後,這項技術就沒了聲音?這其實是「深科技(Deep Tech)」典型的研發週期。

從死豬眼睛推進到活體動物試驗,團隊面臨巨大的安全性挑戰。活性氧化物雖然能促進交聯,但過量會殺死細胞。團隊花了數年微調雷射參數,確保雷射既能改變度數,又不會造成細胞凋亡。

有趣的是,在等待眼科臨床資源的同時,團隊還把這項技術應用到「骨關節炎」的軟骨修復上。由於軟骨跟角膜一樣富含膠原蛋白,團隊利用飛秒振盪器「硬化」早期受損的軟骨。這不僅讓他們獲得了美國國立衛生研究院(NIH)的資金挹注,還累積了大量關於雷射安全性的寶貴數據,並成功築起專利護城河。

成立新創 ClearVision:現在走到哪了?

隨著基礎科學問題逐步解決,Vukelic 教授正式將這項技術分拆,成立了新創公司「ClearVision」。2024 年,他們在國際光電產業創業挑戰賽(SPIE Startup Challenge)中榮獲第二名;2025 年,更入選紐約中部生物科技加速器(CNYBAC)的醫療器材創新者計畫。

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這些活躍的動作表明,技術正在從實驗室的原型機,朝向符合醫療法規的臨床設備邁進。然而,市場上也有強勁的對手,例如羅切斯特大學開發的 Clerio Vision(LIRIC 技術)。不同於 ClearVision 是改變角膜「形狀」並增強硬度,Clerio Vision 是直接改變角膜的「折射率」(類似在眼球內寫入隱形眼鏡度數)。兩者各有千秋,但 ClearVision 在強化角膜生物力學上的獨特優勢,使其在薄角膜與病理性角膜治療上具備不可替代的潛力。

結語:我們什麼時候能用到?

對於迫不及待想丟掉眼鏡的朋友,最關心的莫過於「何時上市」。由於這涉及改變人體組織的第三類醫療器材,FDA 的審查極為嚴格。

目前的進度正處於申請人體臨床試驗前的籌備期。樂觀預估,2026 至 2027 年可能會開展小規模的早期可行性研究(EFS);隨後需進行數百人的大規模臨床試驗。真正要獲得 FDA 批准並進入醫療市場,可能需要等到 2030 年之後。

雖然這項無痛無痕的視力矯正技術距離普及還有五到十年以上的路要走,但它絕對不是失敗的實驗,而是眼科醫學從「減法切削」邁向「材料改性」的顛覆性革命。在此之前,如果真的深受近視所苦,仍建議諮詢眼科醫師,尋求目前成熟的雷射手術或植入式晶片(ICL)等解決方案喔!

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AI 可以設計散熱,但誰敢讓它出貨?林唯耕談算力背後的物理現實
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2026/08/20 ・2819字 ・閱讀時間約 5 分鐘

本文由 高柏科技 合作,泛科學撰文

林唯耕剛回台灣任教時,曾在清華大學的實驗室裡用一立方公分的「氨」做實驗。沒想到氨氣意外洩漏,那股刺鼻的氣味瞬間瀰漫整棟大樓,引來眾多師生抗議。

「從此以後,我再也不敢在實驗室裡用氨了。」他在《思想實驗室》的訪談中,帶著笑意回憶這段往事。

這段插曲聽來像是一則工程師的寓言:在理論模型中,氨是太空熱控系統的理想介質;但在現實的辦公大樓裡,它首先是逼人逃竄的臭味。公式本身沒有錯,但現實世界永遠比公式更複雜——它包含了人、成本、風險,以及必須為後果負責的工程師。

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高柏科技技術專家、清華大學榮譽退休教授林唯耕 ,曾任職於美國 OAO 工程部熱流組,深耕電子構裝散熱與熱管技術多年。隨著 AI 浪潮席捲全球,他鑽研一輩子的老問題再次被推向科技產業的核心:當晶片運算速度無止境攀升,那股伴隨而生的熱,究竟該往哪裡去?

熱不會讀新品發表會

科技巨頭在發表會上熱衷於談論大型語言模型、GPU 規格與驚人的算力。這些詞彙在投影片上光鮮亮麗,彷彿進步毫無邊界。然而,每一次數位運算都紮實地發生在實體晶片上。晶片會發熱、材料會疲勞老化,一旦設備過熱,系統便會降頻保護。在物理現實面前,再動聽的發表會敘事也必須低頭。

晶片會發熱、材料會疲勞老化,一旦設備過熱,系統便會降頻保護 / 圖片:envato

回顧個人電腦發展早期,晶片幾乎不需專屬散熱元件。隨後,鋁製鰭片、風扇、熱管到均溫板逐一登場。這段歷程常被視為技術升級,其實更像是對空間的極限勒索:晶片功率翻倍,發熱源的面積卻沒變大,機箱空間也不可能無限擴張。

林唯耕指出,散熱設計的核心只有三要素:功率、熱源面積與空間限制。他舉例,在標準的 1U 機箱中,若發熱面積約為三十乘三十毫米,氣冷系統在達到八百瓦時就會面臨瓶頸。這並非固定的物理常數,而是取決於空間、面積與氣流的動態平衡。最現實的代價在於,風扇轉速提升的背後,是噪音、電力損耗與空間占用。

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因此,「液冷技術」的興起並非單純為了追求酷炫,而是算力密度提升後的必然選擇。它能更精準地帶走晶片廢熱,卻也將新的挑戰帶入機房:漏液風險、流道堵塞、材料相容性,以及維運時的難度。工程的進步,本質上鮮少是徹底消滅問題,更多時候是選擇一組「比較值得承擔」的新問題。

太空教他的,不是把答案搬回地面

太空熱控工程之所以迷人,是因為它剝奪了地球上最常見的散熱工具。在真空宇宙中,沒有空氣能讓風扇製造對流;受光面溫度破百度,陰影處卻極度嚴寒。工程師必須純粹仰賴熱傳導、熱輻射,以及熱管與環路型熱管(LHP)來搬移熱能。

熱管運作的關鍵在於「相變」——液體蒸發時吸收大量潛熱,冷凝後重回循環。林唯耕比較了銅與水的熱傳導能力:在他設定的特定條件下,實心銅塊約能傳導 120 瓦的熱能;但若每秒有一立方公分的水發生蒸發相變,移熱量可瞬間拉升至 2.4 千瓦(kW)。他強調「每秒」的觀念,因為散熱談的是動態流動速率,而非靜態的冷卻魔法。

儘管如此,太空科技並不能直接套用到地面。太空元件因考量重量、功耗與維修難度,偏好無馬達幫浦的被動式設計;但地面 AI 伺服器面臨更高的熱負載與環境溫度,往往仍需幫浦驅動流量。當年那場「氨氣洩漏」事故正是最好的提醒:技術是否「先進」,與它是否「適合」當下的場景,始終是兩回事。

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他強調「每秒」的觀念,因為散熱談的是動態流動速率,而非靜態的冷卻魔法。/圖片:envato

好論文,為什麼仍可能造不出好產品

學術研究致力於證明「可行性」,而工業現場則要求「可重複性」——不僅要能運作,還得確保每台出廠的設備都不漏水。林唯耕將此定義為「從 0 到 1」與「從 1 到 100」的差別。後者涉及良率、成本、公差與客戶信任。論文中那次最完美的實驗數據,在產線上往往未必管用。

他從不避談失敗。在高柏科技早期與學界合作時,也曾遇過實驗數據無法複製,或研究方向偏離產業需求。這未必是雙方努力不夠,而是彼此對「成功」的標準不同。為了解決這道鴻溝,高柏科技推動「柏苗啟航創新培育計畫」,每年投入逾千萬資金與成大、中山、台科大等校合作,並指派專業人才在過程中持續微調、校正,確保研發貼近產線現實。

他分享了近期一項液冷工質校正專案。團隊使用非侵入式的超音波流量計進行觀測,但由於儀器預設以「水」校正,換成其他化學流體後讀數便出現誤差。最初嘗試用幫浦壓差推算,卻發現缺乏重複性,數據甚至推導出不合理的蒸發率。最後團隊回歸基本面,改用秤重法搭配能量平衡進行交叉驗證,才讓數據成功收斂。

這個故事真正的價值不在於「產學雙贏」的口號,而在於那段不夠優雅的挫折:假設失效、數據混亂、方法砍掉重練。也正是在這種時刻,企業需要的不只是會算數的人才,而是能洞察研究何時「走鐘」,並有權力喊停、要求重來的關鍵決策者。

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林唯耕坦言,過去在校園裡總認為「技術第一、成本第二」,進入商界後才驚覺行銷與信任關係往往才是關鍵。這番話雖然不如科技突破那樣動聽,卻是產品能否進入市場的殘酷真相。再卓越的散熱設計,若無法穩定生產或贏得客戶信任,也僅止於一份精美的報告。

AI 會給答案,誰來負責出貨?

訪談尾聲,主持人國威提出了一個時代難題:假設 AI 能在彈指間生成散熱架構、材料配方與流道設計,企業該選擇全面擁抱 AI 的速度,還是保留緩慢但穩定的工程驗證,以規避潛在的失效風險?

林唯耕拒絕落入二選一的框架。他的觀點是:兩者並存。AI 擅長處理資訊、生成草案;但工程師仍須實作原型,進行嚴苛的性能與可靠度測試,最終由人決定是否出貨。這並非盲目崇拜人類直覺,而是基於一項事實:AI 的資料庫裡,通常沒記載下一次「意外洩漏」或「材料疲勞」的細節,且模型永遠無法為量產結果擔負法律與商業責任。

在 AI 時代,最稀缺的未必是熟練下指令(Prompt)的人,而是具備這種能力的人:能預判答案可能在哪裡出錯、能設計實驗將問題「逼」出來,並且願意為最終的量產品質負起責任。

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大眾習慣將雲端想像成輕盈、無重量的空間。但現實中,雲端是由龐大的機房架構而成,裡面裝滿了晶片、管線、泵浦與冷卻液。虛擬算力的每一次擴張,都會在實體世界留下發熱的足跡。散熱工程師的價值,就是不讓這筆物理帳單,被埋沒在光鮮亮麗的投影片背後。

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