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交通大學ISCI Lab創造服務型機器人的一片天!

馥林文化_96
・2013/04/28 ・3755字 ・閱讀時間約 7 分鐘 ・SR值 490 ・五年級

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採訪/謝瑩霖、黃渝婷

宋開泰老師與ISCI Lab的同學。

交通大學的智慧型系統控制整合實驗室(ISCI Lab)看到社會已慢慢走向老年化、且對於服務型機器人的需求日益增加的現況,研發出緊急照護機器人RoLA、運用Kinect視覺模組搭配機械手臂可用來抓取物品的阿拉丁、強調人機互動的輔助行走機器人Wal-bot、軟外表導覽機器人小狐以及其他類型的服務型機器人。

ISCI Lab目前為了符合各個層面的服務需求,積極地進行改良服務型機器人。

【研究契機】

由交通大學電機工程系宋開泰老師領軍的智慧型系統控制整合實驗室(以下簡稱ISCI Lab),便是以研究服務型機器人為出發點,研究開發出各式各樣機器人。

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宋開泰老師在比利時魯汶大學攻讀博士學位時是研究移動式機器人、製作工廠內的自動搬運機器人。宋老師說:「那時候時工廠內的搬運機器人只會沿著地上的磁導線移動,之後便考慮移除鋪設在地上的磁導線,希望讓搬運機器人的功能能更上一層樓。」在當時,機器人都要靠著磁導線來移動,磁導線對於機器人來說就像是火車的軌道一樣,只需將感測路徑的感測器裝在機器人的下方,機器人就能跟隨磁導線就能自然前進,但這也限制了機器人可行動(服務)的範圍;若是能夠開發出不用靠磁導線移動的機器人,那麼機器人可移動的範圍就能變得更廣、服務也能更自由。但相對來說,這樣的機器人在就會複雜許多,感測方式也要從原本的跟隨改成掃描環境的定位量測,在程式撰寫上的困難度也將隨之提高。

宋老師回國後,了解移動的機器人還有有許多問題可以去做深入地探討,於是開始將機器人從用於工廠的搬運機器人延伸到用於醫院或居家照護的服務型機器人,加上察覺到臺灣社會的老年化問題,因此鑽研服務型機器人這個領域,並於1991年在交通大學正式成立ISCI Lab,此實驗室目前已開發出可在家中巡航的緊急照護機器人RoLA、運用Kinect視覺模組搭配機械手臂可用來抓取物品的阿拉丁、強調人機互動的輔助行走機器人Walbot與少見的軟外表接待型機器人小狐。宋老師說:「其實能自由移動的搬運機器人可說是服務型機器人的前身。我們實驗室成立的宗旨及研究主軸在於『這些機器人能提供給人們什麼服務』,而不是強調『這些機器人是如何設計得的』。」宋老師藉由這樣的信念,教導及帶領學生進入服務型機器人的世界,並期許ISCI Lab能讓服務型機器人有更多元的服務及發展。

【軟體與硬體架構】

在硬體部分,ISCI Lab的四臺重點機器人在外觀上的設計,都可大略分成頭部與身體兩大部位,除了阿拉丁沒有裝設螢幕外,其他三臺機器人都有裝設觸控式螢幕,是其可與使用者進行互動。在感測器方面,機器人皆採用精準度較高的雷射測距儀來量測機器人周圍的障礙物,並且將測距儀設置在機器人身體下方,如此一來可避免因障礙物過低而無法偵測到的狀況。而宋老師實驗室採用自行研發的ZigBee,與市面上販售的不同點在於,宋老師在自製的ZigBee電路板上增設了加速度感應器,可用來測量人體動作的加速度,舉例來說,當人跌倒時,傾倒的速度較高,透過加速度感應器可判斷出是跌倒而不是臥躺;另外傳輸的範圍也較市面上來的小,大概只有10公尺的距離,但在家中使用也已相當足夠。

在軟體方面,宋老師採用的是C語言,雖然說C語言在傳承及閱讀上較為困難,但它能做的事情也比較多,記憶體也占的比較少。這樣說起來,相對耗費的資源也比較少,並且可讓學生們在做研究方面能更用心地研讀程式。宋老師希望讓學生學的愈多愈好,因為在求學階段學得愈多、碰到的問題愈多,未來當他們在面對未知的未來時,也就更有解決問題的能力。

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【功能各異的服務型機器人】

照護機器人RoLA

首先從RoLA(Robot of Living Aid)這臺機器人開始,它是在Easy Bot這臺家用伴侶機器人之後所研發出來的居家照護機器人,移動方式與Easy Bot相同都採用雙獨力驅動輪搭配一個自由轉向輪來進行各方向的移動。而我們可從名稱上來得知這臺機器人主要功能是給予使用者在生活方面的協助,而對象特別鎖定在年紀稍長的老年使用者。搭配保全機器人既有的巡邏概念,讓機器人能在家中自由移動,當發生事故時,透過配戴在使用者腰間的ZigBee姿態感測器,可感測到使用者的姿態變化,並作出相對應的動作,且快速移動到使用者求救的位置,並發送求救訊號給出門在外的其他家中成員。

舉例來說,當老年人(使用者)單獨在家,不小心跌倒時,RoLA一偵測到事件的發生(跌倒的姿態),便會使用裝設在距機體下半部的雷射測距儀來閃避障礙物,在短時間內自主移動到老年人身旁,一抵達老年人身邊後,便會使用裝設在頭部的攝影機拍攝影像,並傳送簡訊到家中成員的手機或者利用3G網路傳送即時影像到家中其他成員的智慧型手機中。另外,由於鏡頭是可遙控的,家中成員可以遙控攝影機鏡頭的方向來取得更多的環境資訊。在偵測人體姿態的ZigBee方面,宋老師的學生們目前已開發出包含:站、坐、走、臥、跌倒與上下樓梯共七種動作姿態,而為了要分辨走與跑、臥躺與跌倒這種看似相同的動作,在ZigBee中增加了加速度感測器,以速度的不同來分辨出不同的姿態。

具有輔具功能的Wal-bot

在研發出可偵測老年人跌倒並傳送求救訊息的RoLA後,ISCI Lab之後又研發出可預防老年人跌倒,也可當成輔具來輔助使用者行走的Wal-bot。機器人外觀上與RoLA著顯著的不同點在於,Wal-bot裝設了一組造型特殊的扶手,讓每位使用者能以各自習慣的扶握方式來使用,並且預防老年人在家跌倒的機率,希望提高老年人的生活安全度。

Wal-bot結合握把、雷射測距儀和力量感測器,變成一臺可帶著使用者前進到想去的位置的機器人。使用者在扶上扶手時,輕輕推一下,Wal-bot就會帶著使用者移動。藉由力量感測器的協助,也讓老年人用較少的力量就可推動Wal-bot行進。Wal-bot跟ROLA一樣可以藉由雷射測距儀自主閃避障礙物,而Wal-bot的顯示畫面圖中的左上角框框可顯示出周圍的環境,紅線愈長表示前方的空間愈空曠。ISCI Lab也實際展示了Wal-bot的安全性,教室外面的走廊布置成一個充滿障礙的環境,再以蒙眼方式親身測試Wal-bot的避障功能。

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而Wal-bot的在移動方式則採用四個不同馬達各別控制四個全向輪,以不同的旋轉方式來進行前後左右各個方向的移動。另外Wal-bot可在上坡時提供額外的力道讓使用者有種如履平地的感覺,相對地在下坡方面也會稍稍提供阻力,讓移動速度不致於過快。

另外Wal-bot還有一項功能,它可以使用程式規劃出家中環境移動的路徑,當使用者想在家中移動時,只要點選螢幕設定起點與終點,Wal-bot便會自動規劃最短路徑,讓使用者用最短且最省力的方式完成移動。

有手臂的阿拉丁

與前兩臺機器人相比,阿拉丁在外觀上有顯著的不同,它的機身設計得較高,並有裝上兩隻擁有七個自由度的手臂,能協助使用者來拿取物品,舉例來說,老年人想要拿到高處的藥罐,不易拿取時就能呼叫阿拉丁來協助完成。阿拉丁也能透過同樣裝設在機體下方的雷射測距儀來偵測障礙物,進而讓完成取物動作的機器人能自行避障,流暢地完成整個協助的動作。

而阿拉丁這款機器人,宋老師認為還是有許多可改進的空間,因此繼續開發出阿拉丁二代,將一些功能做更進一步的提升與更新。首先將手臂的自由度由七個減少為六個,如此一來不但不會減少手臂的靈活度,還可以減少馬達帶來的重量;再來是將新開發的四驅輪移動模式裝設在二代上。四驅輪移動模式與一般輪移動模式不同,每一顆輪子分別由一組馬達來控制轉向角度與前進後退,因此移動起來能更平穩,而且在動力損失上,並不會像先前使用全向輪時,因為輪子的角度問題損失較多的能量,移動起來也更平穩快速。

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外表可愛的絨毛小狐

製作小狐的動機為宋老師考慮到有許多的高中生喜歡到交通大學電機系參觀,但用人來進行接待已是相當普遍的方式,便與學生討論製作一臺與眾不同的接待型機器人,

小狐擁有兩個特色:第一,小狐能與來訪賓客進行互動遊戲。舉例來說,來系上參觀的學生能與小狐玩互動遊戲,讓學生了解到電機系在製作機器人方面的樂趣。第二,宋老師將小狐做成可增加好感度的軟外表,也設計成可以用觸摸的方式與小狐進行互動遊戲,甚至,小狐也會因為觸摸力道的不同而有不同的反應!相較於原本金屬外表的機器人,這顛覆了以往機器人給人外表冰冷的刻板印象,而有著可愛外表與柔軟表皮的小狐,也縮短了原本人與機器人間的距離感,讓人在互動時感到更為自在且愉快。

另外小狐待機時,頭上的耳朵會像小狗一般微微晃動,當使用者走到面前時,可透過脖子上的三個超音波感測器,藉由感測使用者的位置來轉動頭部來面對使用者。而當使用者觸摸小狐身上不同部位時,小狐也產生不同的對應方式來發出聲音。真是期待未來看到小狐在電機系館的門口為大家進行更多功能的服務呢!

【結語】

在ISCI Lab見到了許多從「服務人」為出發點的機器人,果真科技始終來自於人性!四臺機器人的專精技術、開發的領域與功能都不相同,期望未來有一天能夠將這幾個領域技術全部整合成一臺,塑造出功能更廣、性能更優的全方位家用型機器人。這樣照護老人再也不用聘請全天候看護,打掃家裡也不必找尋仲介公司雇用外傭,只要一臺機器人就萬事搞定!可以想見在未來的家庭生活,會更有科技感。

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參考連結:交通大學智慧型系統控制整合實驗室

文章原文刊載於《ROBOCON》國際中文版2013/5月號

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馥林文化_96
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馥林文化是由泰電電業股份有限公司於2002年成立的出版部門,有鑒於21世紀將是數位、科技、人文融合互動的世代,馥林亦出版科技機械類雜誌及相關書籍。馥林文化出版書籍http://www.fullon.com.tw/

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想不出企劃?讓 AI 幫你整理資料!Notion + Zapier 超詳細教學!
泛科學院_96
・2024/06/03 ・5054字 ・閱讀時間約 10 分鐘

今天來分享我們用 notion 做知識管理的實作過程與心得,不過,我們發現這樣還不夠用,生為 AI 懶人 YOUTUBER,最好有天上掉下來的題目跟素材,所以還串了 zapier 做自動化 AI 新聞收集!

不過在分享實做過程跟心得前,想先跟大家分享我跟 AJ 有在用的筆記工具,這樣你會知道為什麼我們最後選擇用 notion 了。

如果你只想看 notion 自動收集資料,可以直接下滑教學。

Notion

首先是 notion 端,我們先把 papaya 的模板 複製過來。

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調整一下資料表格式,後面主要會用到的是名稱、URL、標籤、狀態。

首先,我們先點選標籤,

新增你想要自動化的youtube頻道名稱。

然後到狀態,把原本 index 改名成 youtube 自動串連。

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這樣就完成 notion 端的設定。

Zapier

接著來到 zapier,登入後點 create。

進到自動化流程的編輯畫面,你會看到上面有一個 AI 協作的對話框。

輸入「特定 youtube channel 發布影片後,會把影片標題跟連結傳送到 notion 的資料庫」

這樣流程 flow 就出來啦!

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如果 AI 給你的長這樣,要把中間的 get report 刪除。

這邊簡單說一下,畫面上看到的這一串,叫「flow」。

「flow」的最上面是「trigger 觸發器」,是啟動 flow 的條件,

其餘的叫「action」,trigger 觸發後會依序執行下面的 action。

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我們先點進第一個 trigger 進行設定,

在這邊確認 event 是 new video in channel。

然後在 account 這邊,串聯你的 youtube 帳號,用哪個沒差,除非你是頻道主要觀察自己的數據。

接下來就到了重頭戲 trigger 啦,這邊要填的是 channel ID。

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提醒,channel ID 不是網址後面這串,

你可以到想要抓的頻道首頁,按 ctrl+U 開啟原始碼,再按 ctrl+F 尋找這串文字,

後面那串亂碼就是 channel ID 了。

貼回去按 refresh,

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如果有成功抓到,下面的 countinue 就會亮起來,

按下去進到測試頁面 test trigger 按下去。

成功的話,你就會看到他把影片資料抓過來嘍,下面是選後面用的測試資料,選哪個都可以,選完點 countiune。

就會進到 notion 設定,確認一下 event 的設定是不是 create database item,

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確認完按下一步,account 這邊設定連接到你的 notion 帳號,連完一樣按下一步。

重頭戲又來啦,action 這邊是設定 youtube 資料要怎麼存進 notion?

我們先點開 database,選擇剛剛整理過的資料庫,

然後就會跑出很收熟悉的選項,沒錯,這就是剛剛在notion設定好的資料表欄位,現在只要告訴他要把資料放入哪個欄位就好。

名稱,放影片的 title。

標籤,放剛剛設定好的頻道名稱標籤。

URL,就選影片連結的 URL。

狀態選 youtube 自動串連。

這樣新影片就會出現在 notion 頁面的左邊自動呈現囉。

這樣就完成啦,又可以點 countinue 了,不過我自己還會在 content 這個欄位選 description,把影片描述也放入 notion。

點完 countine 進入測試環節,

按 test step。

成功的話,就會看到 test step 變成 publish,

這時回去看 notion 的資料庫,你會發現多一筆剛剛測試的數據。

最後按下 publish,這樣就完成啦。

之後就坐等別人發片,再跟風就好!想企劃就是這麼簡單。

結語

最後來分享一下實做心得吧!

這次實做讓我體會到 notion 的美妙之處,之前都單純把他當成昇級版的 evernote,但跟 Zapier 之類的自動化服務串聯後,馬上變成不同檔次的東西,集前台後台於一身,甚至還能做網站!

這自由度真的是只有想不到,沒有做不到,沒程式基礎的人也能輕鬆入門,難怪會紅。

最後,想問大家會想用 notion 跟 zapier 來做什麼呢?

如果看到有趣的留言,我會試著做做看,有其他想要看的 AI 工具測試或相關問題,也可以留言分享喔!

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泛科學院_96
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我是泛科學院的AJ,有15年的軟體測試與電腦教育經驗,善於協助偏鄉NPO提升資訊能力,以Maker角度用發明解決身邊大小問題。與你分享人工智慧相關應用,每週更新兩集,讓我們帶你進入科技與創新的奇妙世界,為未來開啟無限可能!

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電子信箱串連 Line 通知?再也不怕漏收重要信件!信件自動化篩選、通知,詳細教學!
泛科學院_96
・2024/05/19 ・4129字 ・閱讀時間約 8 分鐘

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上次 notion + zapier 做完後,開會總算沒挨罵了,自動化服務真的讚!

而這次介紹 MAKE 串 LINE 做重要信件通知,也源自於我遇到的問題。

如果你不想聽故事,可以往下看教學。

Line Notify

首先,我們會用到 line notify 的服務,要先到官網登入申請。

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登入後如果完全沒用過,會直接進到登錄服務畫面。

這邊除了 email 以外可以隨便填,email 之後要收確認信用的,請用你常用的 email。 然後提醒一下,網址跟 callback URL 不要用 google 之類常見的網址,會沒辦法通過,請隨便打一串看起來正常的網址。

設定完成後按登錄。

這時回去剛剛填的 email 收通知信,開通剛設定好的 line notify。

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大功告成,這時點右上角的「管理登入服務」,就會看到剛剛設定好的 line notify,這樣 line 的部分就設定好了,可以去 make 做自動化串連。

Make

接著登入 make,如果是第一次使用,他會問你很多廢話。

不用管他隨邊點,直到你看到這個畫面。

點右上角 creat a new senario。

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一進去會看到的這個圓圈,這個圓圈跟之前 Zapier 說的 trigger 是一樣的東西,可以手動自己設定流程 flow。

但我們還是叫 AI 幫我們啦,點右下角的 AI Assistant,對話框選選 creat or edit a senario。

輸入「if my gmail get a new email, then send LINE notification」

然後得到畫面上的 flow,左邊是 Gmail watch email,右邊是 line send a notification。

如果你用中文輸入類似的內容,常會跑出很複雜的 flow,這種 flow 裡面有很多有趣的功能。

但這集用不到,我們還是先回到正確的 flow 上。

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點開 gmail,連上要整理的信箱。

連接完成後進入設定,先點選藍色的 click here to choose folder。

這邊會出現你在 gmail 裡做的標籤分類,由於我完全沒有按照規則整理,就直接選 inbox,對所有郵件進行分析。

filter type 用 simple filter。

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下面的 Criteria 選 all emails 就好了,我們後面會再用 filter 細分。

然後這個,選 no。

選擇 yes 會把偵測過的 email 變成已讀,我不想這樣。

然後這邊是每次執行 flow 時,會抓取多少筆最新的 email 到 line 上發布通知。

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免費的 make 是 15 分鐘執行一次 flow,請自己評估每 15 分鐘會收到多少封有用的信件,設定太多你的 LINE 通知會炸裂。

我自己測試後,設定為 5 就差不多了。

設定好點下 OK,會跳出從哪封 email 開始抓資料,用 from now on 就好,之後的新郵件就會自動讀取了。

按下OK,接下來就可以來設定 filter 啦。

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點連接線旁邊的板手會跳出選單,選第一個 set up a filter。

進入 filter 設定畫面,上面的 label 是幫這個 filter 上標籤,填你喜歡的就好。

然後點 condition 下面的輸入框,選 subject 標題跟 text content 內文。

然後在 text operator 這裡,選擇 contains。

contains 是在特定字串中如果包含某個關鍵字,就可以通過。

這邊說的特定字串,就是上面欄位設定的標題跟內文。

接下來,在下面空格打上關鍵字,就完成啦。

如果有多個關鍵字要篩選,點選 add OR rule 設定其他關鍵字,不能多個關鍵字打在一起。

按下OK,你會看到板手變成一個漏斗,這樣 filter 就設定完成。

接著點開 line,他會要你輸入 notify API。

回到 line notify 的「管理登入服務」頁面,點擊剛剛設定好的服務,進入服務細節的頁面,複製上面的 client ID。

回到 Make 複製貼上按SAVE。

接著會進到這個頁面,這邊是設定你要在哪個聊天室發送通知,你可以設定在工作群組發送,我這邊先設定我自己就好。

然後進入 line 推播訊息的設定頁面。

message 這欄可以打成這樣,這樣就不會丟一個不知道在做什麼訊息,你也可以發揮創意寫一些幹話進去,增添趣味。

下面的設定用不到,我們直接按OK就完成了。

接下來就要測試啦,我先分別寄三封信件到公用信箱中,分別是:

  1. 標題有關鍵字
  2. 內文有關鍵字
  3. 沒有關鍵字

寄完後,按下 run once。

成功的話就會在 line 上收到通知,果然,沒有把不含關鍵字的信件傳到 line 上,測試成功。

現在把下面的 scheduling 打開,就完成所有設定了。

以後再也不用擔心自己漏接公用信箱的重要信件啦!

結論

最後分享一下實做心得:

比起 zapier 跟 ifttt,make 用起來更有寫程式的感覺,對完全沒有程式背景的人,Zapier 跟 ifttt 會比較好上手,但在免費版的情況下,make 能做到比 zapier 更複雜的自動化功能。

像前面有出現過的複雜流程圖,就可以用 router 做出複數條件判斷的流程,例如前面抓gmail的流程,加上 router 後就不只能傳送提醒到line,還能自動回復罐頭訊息給符合條件的郵件,這如果要在zapier做,就要做兩個流程才能達成了。

另外如果你的公司信箱不是使用Gmail,前面的模組可以從Gmail改成Email,Connection type選用Microsoft系列。

理論上只要這邊按 save,就可以選擇你要串連的microsoft帳號。我串完之後還是抓不到信件,但 make 跟 microsoft 帳戶上,都顯示授權成功,如果有人知道這是什麼問題,請一定要留言告訴我⋯⋯

這次的分享就到這邊,如果有其他想看的 AI 工具測試或相關問題,可以直接留言 ,或給加入 Discord 跟我們一起討問喔。

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少子加高齡,「這代」最不幸?
鄭國威 Portnoy_96
・2022/01/28 ・4563字 ・閱讀時間約 9 分鐘

YouTuber Iku 老師這支談論台灣少子化原因的新熱門影片,以及底下清一色支持的留言,你看過了嗎?

在影片裡,Iku 老師把台灣少子化的原因歸咎於「房價」,想必是很多人的心聲,起碼在底下留言的人都這麼說。然而我想趁著這機會,補充一點不討喜的個人意見。

看人口數字是我的興趣。每個月月中,我總是迫不及待到內政部戶政司,下載上個月的戶籍人口統計速報來閱讀。這些數據就像預知未來的水晶球,非常準確,有憑有據。

這個興趣,受到台灣越來越多關於少子高齡化的討論(例如 IKU 老師這則影片、或這類 PTT 文),以及《真確》作者漢斯・羅斯林(Hans Rosling)的論述所刺激,而漸漸養成。

例如他在 2010 年時的這則 TED 演講中,他以每個 IKEA 的箱子比喻 10 億人口,表示若能讓生活條件處於全球最低的 25% 人口的兒童存活率跟教育水準提升,全球總人口有望控制在 90 億人,利於永續發展。

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他在另一場精彩的 2015 年演講以及《真確》一書中則是預測全球人口最高峰不會超過 110 億,而且根據聯合國數據,全球兒童的數量在 2000 年前便已經達頂。每年全球新生兒數量最高為 2014 年的 1 億 4000 萬,一段時間後開始下降。趨勢是亞洲的兒童數量下降,非洲的兒童數量上升,美洲跟歐洲則大致持平;全球人口增長至 110 億的原因,主要來自於非洲跟亞洲的高齡人口,而非新生兒。演講還有很多精彩亮點,就留給各位自己觀看了。

引用漢斯羅斯林在演講中說的一段話:

「當非洲最窮困人口依舊看著孩子早夭、村子沒學校、需要小孩幫忙工作,他們就不會用避孕措施。(諾貝爾和平獎得主)馬拉拉說她們因為得工作養家沒去上學。當狀況是這樣,他們就會要多生孩子……」「……有些男人會自豪於有 7個、8個、9個小孩,而不是孩子過得好不好…這是陳舊父權思考。男人應該為自己的孩子過得如何、生活是否開心而自豪。這就是我引以為傲的。」

截圖取自 Why the world population won’t exceed 11 billion

過去:回歸現象起點——1976-85 的回聲嬰兒潮

我今年 40 歲,根據內政部戶政司的統計,與我一樣在 1981 年出生的有 41.5 萬人,作為比較,去年 2021 年的出生人口只有 15.3 萬,較 40 年前少了 63% 的新生兒。然而這不是一天造成的,台灣的兒童人口(0-14 歲)早在 1972 年就達到峰值 583.3 萬人,之後再也沒有超過。2021 年的台灣兒童人口是 289 萬人,不到峰值的一半,是幾十年前就註定的結果。

就像眾多遊客湧向特定景點,創造了消費,蓋起了旅館跟遊樂園,但也留下大堆垃圾跟難以收拾的環境破壞。我們這一代(1981上下五年出生,六年級後段跟七年級前段班)的人太多了,有如在時間線上冒出一大批不守規矩的遊客,若照美國的用語,我們這代人就是「回聲嬰兒潮世代(Echo Boomers)」,指的是嬰兒潮世代的孩子,如今是人數最龐大的一個世代。

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以下列出這波回聲嬰兒潮的出生人數(根據內政部戶政司)
民國 65 年 (1976) 年:425,886
民國 66 年 (1977) 年:395,260
民國 67 年 (1978) 年:413,270
民國 68 年 (1979) 年:423,266
民國 69 年 (1980) 年:413,177
民國 70 年 (1981) 年:415,808
民國 71 年 (1982) 年:403,143
民國 72 年 (1983) 年:382,313
民國 73 年 (1984) 年:370,078
民國 74 年 (1985) 年:344,101

從人口金字塔也可以看得很清楚,我們這代人就是中間突出的那幾根橫槓。

截圖取自國發會人口推估統計查詢系統


比起我們的上一代,我們這代兒童死亡率更低、受教育時間更長、平均壽命(應該)也會更長。所以我們這些橫槓會持續往上、老去,壓著下面的世代。

我們這代人數量之多,成長到了一個年齡段,就在那個時間創造出新的社會問題;但是,我們一離開該年齡段,原本為了解決問題而趕工出來的設施、做法、人力,又突然沒足夠多的人用了,變成另一堆問題。

例如廣設大學就是一個例子。對我的上一代(1940-1960初 出生)來說,念大學是超級窄門,學習壓力非常大,社會階級流動機會少,所以他們決定廣設大學。到了我這一代,想念大學簡單多了。但我們這波過了之後,大學就變得太多了,知識更是爆炸到大學無法負荷,多到讓這個體制的存在價值不再明顯,只好透過 USR(大學社會責任)來證明自己。

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(注意:我不是說知識、教育、或教授失去存在價值,而是傳統的「大學」體制。)

我們這一代的人太多了,其中很多離開家鄉到都市念大學。受教育的時間繼續延長、加上離家東南西北漂、大多在高消費的都市工作、娛樂、學習。由兩、三人組成的核心家庭戶數快速增加,都會住房的需求大增,結婚生育的動機則大減。同時地方偏鄉逐漸凋敝,也才有了「地方創生」的口號跟需要。

未來:當回聲嬰兒潮變成老人潮——老齡化最嚴重的時期

接下來,由於醫療持續進步,我們這代人(1980 年前後出生)不需要特別幸運,都還會活上好幾十年,而現在在談的「未來老齡化最嚴重的時期」,就是我們這一代變老造成的。

以數據來說,根據國發會人口推估查詢系統,到了 2050 年,也就是我 68 歲的時候,台灣 65 歲以上人口將達 745 萬人,這是台灣有史以來 65 歲以上人口最高的數字,佔總人口的比例推估是 36.6%。

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過了 2050 年,65 歲以上人口數就開始下降,但佔總人口的比例將持續增加,最高將在 2069 年達到 41.8%,那時我如果還活著,已是行將就木的 87 歲。如果現在我們覺得台灣醫療跟長照的壓力已經很重,到時候更難以想像,因為台灣仰賴的東南亞國家年輕人力也已老去、新生的年輕人力自己國內都不夠用。

那時候的我就是壓力本身。但只要我們這一代過世,壓力又會迅速減低。可以想像到時許多醫療跟長照的設施會面臨如現在學校一樣的問題——當然,前提是社會真的願意投入那麼多資源在我們這些老人身上。

現況:正值壯年的回聲嬰兒潮,該為下一代留下適合生存的世界

根據教育部統計處 2019 年的「大專院校大學1年級學生人數預測分析報告」,今年(2022)年入學的大學生將跌破 20 萬,約為 19.3 萬人,其中技職體系佔 10.2 萬人,一般體系佔 9.1 萬人。然後大概起起伏伏到 2034 年。按照人口推估,之後大學新生會快速下探到 14 萬以下。對非常多新進的大學老師來說,從現在起算的職涯年限會短於 15 年,更別說許多人根本就沒有辦法取得教職。跟我同一代念到博士的,極少能在大學卡位取得正式教職,大學生跟教授的年紀差距繼續拉大。

資料來源/教育部統計處

除了大學近乎徒勞無功地往高中搶越來越少的學生、到國外招生(甚至搞出這類情事),產業也往大學搶人才,例如產學合作、預定就職、甚至與產業合辦學院。然而半導體以外,台灣政府規劃發展的六大核心戰略產業都需要人才,但光是半導體就把大部分的人吸走了,讓其他產業叫苦連天,包括一般服務業。更何況這六個戰略產業也不只台灣要發展,每個國家都在發展,都在搶人,迎來大招募時代

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再者,已經很嚴重的生態破壞、垃圾污染、能源問題,基本上都是我們這一代人過度消費造成的。例如過去 40 年人類產生出的碳排放比 1750 年工業革命後兩百年加起來還多。相較於我們這一代,上一代人曾經窮過,沒有那麼浪費資源,而下一代人則沒有那麼多人,也不像我們這代那麼浪費。綜合上述,我想強調的就是:我們這代人的問題,就是我們自己。

全球平均每月二氧化碳濃度趨勢圖。資料來源/美國全球變遷研究計畫

而我認為,我們這代人在認清自己就是問題之後,該努力扮演問題以外的角色。我們如今 40 歲上下,正式承接臺灣社會骨幹、不管在政治、經濟、文化各領域都開始獲得當家實權,我們必須從「問題」變成「問題解決者」,把自己這代人造成的問題自己解決掉。

少子化,也許是另一種解決方案

我曾在另一篇評論裡寫過,我不把台灣人生育率低看作壞事或好事,而是視為一個機會,這其實也受漢斯羅斯林「可能性主義者」的態度所影響。我在該文的重點有二:

  1. 即使各種讓生育率下降的因素,如房價、工時、養育成本、性別分工都逐漸減少、降低、消失,台灣的生育率不會回漲多少。全球 131 個國家的總和生育率在 2.1 以下,未達世代更替水平,連孟加拉、印尼、越南都已經低於 2.1。
  2. 我們這代人太多了,消費資源的方式過劇,台灣的環境承載不了。但我們沒有動用強制且不人道的方式降低人口壓力,如漫威電影裡的薩諾斯、《進擊的巨人》裡的吉克、或是現實世界的中國,而是接近自願的減少生育。這是我們這代人少有的好抉擇。

我們這代人必須做出更多好抉擇。2050 年的時候,如果台灣的民主制度仍在,還是一人一票,那麼跟我一樣 60-70 歲的人可以用票數輾壓一切決策。

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如果我們不現在就改變認知與態度,不認清台灣所有重大問題的根源就是我們自己,依舊只為了我們這人數過多一代的爆量需求設想、抱怨,那未來的年輕人肯定會恨死我們這些老人,因為「民主」對他們來說將一點意義都沒有,他們將放棄參與,更不抱持任何進步的希望。

我們這一代需要趁現在解決我們造成的問題,不然這些問題就會解決我們。不用擔心到時的年輕人會把我們老人扛到深山丟棄,他們人手不夠、自顧不暇。

如果我們這一代人想留下什麼 Legacy,只剩下 10 年左右的時間。若拖到 20 年,我們就太老了,更何況我們這代因為人數過多,必須要比上一代更早把實權交棒給下一代——起碼我們當中一大部分人得知道這件事有多重要,並且真的這麼做。

我只有一個女兒,她跟我差 30 歲。我希望當她這一代人到我現在這個年紀的時候,不會陷入愁雲慘霧,對我跟我這代 (老) 人充滿無盡怨懟,只因我們以前什麼都沒做。

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我認為,我們是幸運的一代,因為我們有機會做出巨大的貢獻。我們比我們上一代有餘裕思考未來,也比我們下一代有改變未來的迴轉空間。科學、教育、人才都是泛科學的守備範圍,也是改變未來重要的關鍵。針對這三大主題,去連結這一代最厲害、最有心的專家夥伴,留下一個更好的台灣給下一代,是我未來 10 年打算做的事,因為沒有別的更重要的事了。

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所有討論 12
鄭國威 Portnoy_96
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是那種小時候很喜歡看科學讀物,以為自己會成為科學家,但是長大之後因為數理太爛,所以早早放棄科學夢的無數人其中之一。怎知長大後竟然因為諸般因由而重拾科學,與夥伴共同創立泛科學。