太平洋島嶼試驗養耕共生

本文與 Panasonic 合作，泛科學撰文 

●以下科學研究內容作為知識分享，不直接與Panasonic A La Uno全自動洗淨馬桶產品功能連結

在做家務的痛苦排行榜上，「刷馬桶」絕對名列前茅。明明天天都在沖水，但過不了幾天，馬桶內壁邊角總會浮現黃黃的水垢、角落發黑的霉斑，甚至是那些刷掉又長出來的粉紅色污垢（黏質沙雷氏菌）。

許多市售衛浴設備常標榜「神奇抗污」或「永久不沾」，讓人誤以為安裝後便能永保潔淨。然而從材料科學的角度來看，世上並無能使污垢憑空消失的魔法。所謂「耐污」的實質機制，並非打造完全不沾染髒污的材質，而是調整表面的物理與化學屬性，使水垢和微生物難以強力附著。一旦降低了污垢與內壁之間的附著力，透過日常水流沖刷，便能輕易地將髒污帶走。

為什麼污垢「黏不住」？ 

要搞懂為什麼某些特殊表面能做到「耐污」，我們得先像偵探一樣，拆解馬桶裡的髒污究竟是怎麼「抓緊」材料表面的。馬桶內壁的污垢主要有兩大難纏的元兇：

1. 水垢與礦物沉積*1：我們日常使用的自來水中含有鈣、鎂等金屬離子。當水滴在表面經歷反覆的濕潤與蒸發乾燥循環時，這些離子會逐漸結晶析出，變成硬度極高、緊緊「卡」在微觀縫隙裡的礦物質水垢。
2. 生物膜與有機物*2：包含尿液中的無機鹽、油脂殘留，以及細菌入侵後分泌出像超強膠水一般的聚合物，所組成的黏滑防禦大本營。

這兩大類污垢想要在材料上「落腳」，前提是它們必須能在表面找到足夠的附著點與黏合力。那麼，材料科學家是如何讓這些髒污「站不穩」的呢？答案就藏在「表面能（Surface Energy）」與「濕潤性（Wettability）」這兩個核心概念中。

當我們把水滴在某個表面上時，水滴會聚成一顆圓滾滾的水珠，還是迅速攤平開來？這取決於表面的特性：

• 疏水路線（Hydrophobic）*1：具備低表面能的疏水表面，能顯著減少水分子或污染物與表面之間的極性作用力與氫鍵。水滴在這種表面上會因為表面張力而收縮成水珠，當水珠滾動滑落時，就能順便把表面的灰塵與礦物質顆粒帶走，這就是著名的「自清潔效應」。
• 親水路線（Hydrophilic / Superhydrophilic）*2：相反地，極度親水的超親水表面則會強烈地吸引水分子，在材料最外層形成一層薄薄的「水化層（Hydration Layer）」。這層水化層就像是實體的液體盾牌，讓油污、蛋白質或細菌無法直接接觸到材料基底，只能漂浮在水膜上方。

如果要用攀岩來比喻：傳統粗糙的表面就像是有許多凹槽的攀岩牆，髒污就像攀岩者，需要找到落腳點並用力撐住才能攀附；而我們做的是抽掉把手點，或是在把手上塗上潤滑油，讓髒污找不到施力點，自然難以停留。

不給細菌「握手」的機會

解決了水垢，下一個更棘手的對手是「細菌」。

馬桶內壁那些黑黑粉粉、摸起來滑滑的污垢，在微生物學中被稱為「生物膜（Biofilm）」。細菌並不是孤立生長的，當單顆細菌落在表面後，如果覺得環境舒適，它就會開始分泌胞外聚合物（EPS），這是一種天然的超強膠水。細菌們用這種膠水把自己與同伴緊緊黏在一起，並築起堅固的防禦堡壘，這時一般的沖水就很難把它們沖洗乾淨了。

根據《Nature Communications》與《Microsystems & Nanoengineering》的學術期刊研究指出，要阻止生物膜形成，除了化學上的抗菌，材料的「表面微幾何結構」扮演了至關重要的角色。

材料科學領域中有一個著名的「附著點理論（Attachment Point Theory）」：

1. 粗糙與微孔洞表面：如果材料表面存在許多微小的裂縫、氣孔或微米級凹洞，細菌（體積通常約 1 到 3 微米）就會興高采烈地鑽進這些小凹槽裡。這些凹槽不僅提供了極佳的機械咬合支點，還能幫細菌擋掉水流的沖刷。
2. 極致平滑與微結構表面：相反地，如果材料表面做到極致平滑，完全沒有微米級的缺陷；或者反過來設計出尺寸遠小於細菌的奈米結構，細菌的足跡構造（如鞭毛或纖毛）就無法在表面找到穩固的「接觸附著點（Contact Points）」。

當細菌發現自己在這個表面上連「手都握不緊」、隨時會被水流吹走時，它就無法順利定殖並分泌膠水築巢。此外，現代衛浴結構在設計時，也越來越強調「一體成形」與「無接縫工藝」。消除接縫與死角，等於直接拔除了細菌與水垢最喜歡的避風港。

當材料、結構與流體科技組隊聯防 

了解了材料化學與微觀幾何，我們就能勾勒出一座現代耐污馬桶的完整防禦體系：【材料層（低附著力）】+【結構層（無縫平滑）】+【動態流體層（泡沫與水流剪切力）】= 高效清潔！

以市面上備受矚目的 Panasonic A La Uno 全自動洗淨馬桶為例，就是將材料科學、結構工程與流體力學發揮到極致的典型代表：

1. 材料層：有機玻璃系新素材

A La Uno 全自動洗淨馬桶採新開發的「有機玻璃系新素材」（以壓克力高分子為基礎研發的衛浴專用材料，這類高分子成形技術亦被廣泛運用於大型水族館高壓觀景窗與飛機機艙罩）。這種材料表面具備極佳的疏水性與耐水垢特性，水滴不易長時間攤平停留；材質堅固、不易破裂，耐刮、不易造成細小傷痕。通過實驗測試，這種素材配合泡沫洗淨，在沖洗後能有效沖刷掉高達 99.99% 的大腸桿菌，從源頭阻斷細菌定殖。

2. 結構層：無接縫工藝與三重防濺防護

在宏觀結構上，A La Uno 全自動洗淨馬桶採用無水箱沖水與便器、溫水洗淨便座一體成型設計，減少傳統水箱與座體之間的結構層次及接縫，並搭配可動迴轉式排水系統完成沖洗。更貼心的是其「三重防護」設計：

• 泡沫防護：在水面上製造一層充沛的泡沫緩衝層，有效抑制男性站立小便時的尿液與污水飛濺；
• 外圍防護：馬桶邊界特別設計了高約 3mm 的水檔，防止液體延著外壁滴落至地板；
• 測漏防護：便座與馬桶本體採用不外露的防護設計，避免液體從縫隙飛濺滲漏。

3. 動態流體層：雙效泡沫洗淨、漩渦水流與 nanoe™ X

當污垢降落在馬桶內壁時，A La Uno全自動洗淨馬桶 的動態流體科技便接手進行徹底打掃。其「雙效泡沫洗淨」會先釋放直徑約 5mm 的「毫米泡沫」包裹並帶走大塊髒污，再透過直徑約 60微米的「微米泡沫」深入微觀縫隙，徹底溶解殘餘的油脂與細微污垢。接著，配合高度清潔力的「漩渦型強力水流」，利用旋轉產生的流體剪切力，一口氣將附著力已被削弱的污垢剝離並沖走。此外，Panasonic A La Uno 全自動洗淨馬桶還搭襯了 nanoe™ X 健康科技，釋放氫氧離子有效抑制異味與髒污，維持空氣與內壁的良好衛生狀態。

科技讓生活變輕鬆，但物理法則依然誠實

從材料化學的低表面能設計，到微觀幾何的附著點控制，再到流體力學的水流沖刷，一座現代抗污馬桶的演進，縮影了人類如何運用基礎科學來解決日常生活痛點的智慧。

我們習慣將衛生清潔想像成一場與細菌髒污的硬碰硬死鬥。然而，A La Uno全自動洗淨馬桶 等現代衛浴技術的突破，展示了材料科學的另一種聰明思維：不靠強酸強鹼硬打，而是透過物理與化學邏輯，將「污垢固著」的機率降到最低。

當材料科學與現代衛浴技術結合，刷馬桶不再是一件令人頭痛的辛苦瑣事。透過這些前沿科技的加持，我們得以從繁重的家務勞動中解放，享受更加乾淨、舒適且有品質的日常生活。

*1 參考論文：A metallic anti-biofouling surface with a hierarchical topography containing nanostructures on curved micro-riblets

*2 參考論文：Brushing up functional materials

• 本文轉載自《科技大觀園》，原文連結
• 何楷平｜科技大觀園特約記者

過去，養雞農得在半夜走進雞舍，靠耳朵分辨雞隻有沒有出現「囉音」（呼吸道疾病的特有聲音）；但農民時間有限，一天頂多進雞舍巡三次，而打噴嚏、咳嗽這類異常聲音，又常和背景噪音太相似、不夠明顯，「漏聽」幾乎在所難免。

如果有一套系統能全天候守在雞舍，不僅聽見異常聲音，還能透過影像觀察雞隻狀態、同步記錄體重，情況會不會有所不同？這正是「智慧監測走進畜牧業」的真實場景。

透過感測、影像辨識、聲音分析與 AI，畜牧養殖管理，已經逐步從仰賴人力巡視、憑經驗判斷，轉向以數據支撐的決策；智慧畜牧不只能提高生產效率，也能改善動物福利與整座牧場的生物安全。

本文從家禽到豬隻，採訪兩位長期投入智慧畜牧管理的研究者：國立中興大學生物產業機電工程學系蔡燿全副教授以及國立臺灣大學生物機電工程學系郭彥甫教授，探討科技如何成為畜牧業的最佳助手。

科技接手觀察，補上人力巡視極限

「如何客觀量化健康指標，其實相當困難。」蔡燿全副教授指出，人工巡視的限制，在於「人不可能一直在現場」。以雞舍為例，雞隻體重反映健康狀況，但用「肉眼估算」並不精準，原因出在羽毛會隨當下溫濕度蓬鬆變化；至於雞隻的消化道疾病，則要看肛門與糞便，但「異常聲音」要在夜深人靜的半夜靠「人耳」去分辨，這些都是雞農單靠人力會存在的侷限。

養豬也是。郭彥甫教授指出，過去豬農評估一欄豬的健康狀態，多半是走進去、用肉眼看一下，母豬花多少時間吃料、站立、有沒有在哺乳，無法精確量化判讀。

靠肉眼、人耳判讀，既消耗人力、又不夠精準，因此，智慧畜牧把這些工作交給機器，透過感測器接手觀察，目標在於「及早發現」。

以雞舍為例，機器讀的是「身體徵象」。

蔡燿全副教授指出，透過「家禽監測系統」，在雞舍裝設麥克風、攝影機與秤重平臺，把叫聲、雞冠與雞眼的顏色、體重，連同溫濕度、風速、氣體等環境資料，一併轉成可判讀的數據。

以體重為例，當雞隻走上秤重平臺，秤出幾隻的總體體重後，平台上方的攝影機，再以AI影像辨識方式，辨識出秤重平台上的雞隻數量，進而換算出雞隻的平均體重，更進一步的做法是，只要在雞舍中央架一臺主機，建立「影像輪廓對應實際重量」的關係，雞舍的其餘角落，只需由上往下拍的攝影機（不必裝設秤重平臺），單靠影像就能推算體重。這也同步解決了動物福利的問題：不必再人工抓雞懸掛量重，對雞隻的干擾降到最低。

在豬舍方面，機器讀的則是「行為與姿態」的動態變化。

郭彥甫教授指出，只要在母豬分娩欄後方架設攝影機，以機器視覺與深度學習，辨識母豬的姿態，量化牠花多少時間進食、站立與哺乳，同時逐隻追蹤欄內仔豬的移動，把狀態分成哺乳、休息與活動三類。當母豬把乳頭壓住、遲遲不讓仔豬吸奶，又不太進食，系統就能標記出這頭母豬已接近生病，整欄仔豬可能跟著吃不到奶、活動力下降。這些畫面，都讓長期被關在窄欄、行動受限的母豬處境，能夠直接被機器紀錄、透過數據化被豬農看見。

專家教會 AI 讀懂異常，監測從記錄升級為預警

但機器「看得到」只是第一步，「讀得懂」則要靠人與 AI 協作。

以豬舍的應用場景為例，郭彥甫教授指出，AI的機器學習過程，得先由「人」在影像裡，把豬一隻一隻單獨標註起來，累積上千張影像之後，提供給AI學習、訓練，確保AI能夠「讀懂」之後，之後就由機器接手，自動辨識每一隻豬；例如有些小豬在吃飼料、有些在喝水、有些在打架、互咬；郭彥甫教授指出，這套AI 辨識仔豬「日常行為」的準確率已達到91.36％，等於在100隻仔豬中，AI就能精準判讀出91.36隻的行為模式。

雞舍的場景也是同樣邏輯。蔡燿全副教授解釋，透過預先架設機器在雞舍，進行現場錄音，接著以濾波去掉雜訊、把聲音切成小段，再請專家逐段標註，哪些是正常叫聲、哪些是異常囉音，取出聲紋特徵之後，再餵給AI機器學習，訓練出辨識模型。

當機器學會判讀後，監測的價值就能直接從「記錄」，升級為「預警」。

舉例來說，雞舍的聲紋辨識系統，由於是24小時錄音，在農民尚未察覺、還沒記錄到異狀之前，系統就先發出「偵測到異音」的預警，不會等到農民到現場查看才發現。此外，影像辨識系統則可以預先偵測到人眼較難察覺的雞眼異常（雞眼異常後2至3天會出現較高死亡率），等於替農民爭取到提早3天處置的黃金時間。

預警換來實際效益。蔡燿全副教授表示，根據合作雞農的回饋，導入這項系統之後，育成率可提升約3％，因為透過系統24小時不間斷監控，農民更能做到「及早發現、及草治療」，提高雞隻「從飼養到出貨」生命週期的完整性。此外…….傳播途徑。蔡耀全副教授補充，傳統雞隻育成率大約落在80％，導入系統這幾年來，育成率持續提升，近年來已經逐步成長至85％至87％。此外，因為農民不再需要頻繁進出雞舍，也切斷了病原透過人腳、野鳥糞便帶入的傳播途徑。蔡耀全副教授補充，傳統雞隻育成率大約落在80％，導入系統這幾年來，育成率持續提升，近年來已經逐步成長至85％至87％。

豬舍也是。郭彥甫教授指出，量化母豬的姿態與哺乳行為，能夠提早判斷牠是否接近生病，另一方面，系統對仔豬群體活動力的追蹤，則讓農民能夠更早察覺「一頭母豬不好、整欄仔豬跟著受影響」的連鎖效應，進而提早做出相對應的準備措施。 科技帶來的好處，除了提前預警，減少人為疏漏，當農民的巡視工時下降、勞動強度減輕，也能間接讓更多青年農民，願意回鄉接手畜牧場。

技術到位、市場未到，智慧畜牧的應用挑戰

然而，儘管智慧畜牧的技術持續進步，但要真正落地應用並普及化，目前仍有待跨越的門檻。

「因為農民沒有 IT 部門。」蔡燿全副教授點出了智慧畜牧最大的門檻：推廣難度高。

他解釋，老一輩農民對科技熟悉程度較低，一旦網路不穩、甚至插頭沒插上的小狀況，原廠可能就得親自跑一趟畜牧場，服務成本相當高，再加上臺灣市場規模有限，負責落地推廣、技術轉移的農業科技公司，意願自然不高。

此外，「農民投入意願」也是一大門檻。「如果這個科技一定可以幫他賺到錢，他就會樂意接受。」郭彥甫教授觀察，豬農評估導入系統的關鍵，在於能不能幫他「賺到更多錢」，而非只是「節省時間和勞力」，「如果只是省下勞力，農民多半會傾向自己來、或是另外聘請人力。」臺灣雖然在2020年就從口蹄疫除名，但近年來面對周邊國家持續存在的非洲豬瘟等疫情風險，豬農對外部人員（智慧農業團隊、農業科技廠商等）進出格外謹慎，都讓智慧畜牧的應用落地，還需要更多溝通與推廣。

最後一道判斷留給人，「資料治理」智慧畜牧下一步

換句話說，智慧畜牧的技術本身，其實已經備妥，唯獨產業與市場的節奏，還需要時間跟上。

從雞舍到豬場，感測與 AI 接手了「看」這件過去只能靠人力與經驗撐著的工作，效率、動物福利與疫病防線，也因此被重新畫過一遍。

值得一提的是，兩位研究者不約而同都將「最後一道判斷」留給了人：雞隻該不該投藥、母豬難產怎麼處置，這類牽涉責任的決定，仍由農民與獸醫拍板，AI 負責的是更精準的監測、讓異常更及早被發現。

隨著愈來愈多養殖現場，開始累積這些數據，郭彥甫教授預測，「資料治理」將是畜牧業下一步的趨勢。他解釋，當養殖場規模擴大、不常親臨現場的經理人將更依賴簡單直觀的報表，掌握場內狀況；而這些累積下來的數據，還能推估產量、預估禽隻出場時機，同時對接市場價格，做出更合適的決策。

資料來源

1. 中興大學生物產業機電工程學系蔡燿全副教授
2. 臺灣大學生物機電工程學系郭彥甫教授

原文連結：https://pse.is/9k7pkt

本文與 新北市青年局 合作，泛科學 協助刊登

前言

「2025 VentureStar新北新創之星挑戰賽」以競賽結合輔導，扶植並激發青年的創業能量，為期半年的賽事歷程，決賽獲勝的3組團隊獲得為期三個月的「創投陪跑」機會。創投導師變身為「指導教練」，給予公司發展、商業模式和募資規劃等具體建議，幫助團隊接軌市場，把夢想變現。

延續首屆「新北新創之星」競賽，今年邁入第二屆，新北市青年局局長邱兆梅表示，雖然活動以「競賽」為名，但過程反而更像是為新創團隊串接資源，成為創業加速的起點。有鑑於全球數位轉型與氣候變遷趨勢，2025新北新創之星聚焦AI與綠能，鼓勵青年創業者以新北為基地，有了政府資源的挹注，無後顧之憂開發新技術、推動產業升級，並建構台灣新創生態系。

「台灣有很好的科技人才，我們觀察到許多技術創業者都先累積了一些工作經驗、在市場上看見某些未解的問題，於是在30多、40歲選擇創業，自己打造一個創新產品或服務來解決他看見的問題。」邱兆梅說，科技創業必須從初期就思考規模化，必須透過持續與產業鏈合作來驗證產品、更新技術，擴展影響力，而規模化的關鍵就是「投資」。因此，去年起，新北市政府青年局與創投公會合作舉辦「新北新創之星挑戰賽」，實際練兵把募資流程搬上舞台。

「這個計畫正是我們推動加速新創落地、獲得資金的重要方式。」邱兆梅指出，有別於傳統競賽的形式，挑戰賽模擬真實創投情境的設計，讓新創團隊真正接觸到創投與市場的需求。除了獎金之外，另邀請頂尖創投專家，進行一對一實體輔導，可針對痛點、盲點即時回饋，解決創業難題。創投陪跑機制可協助團隊在實戰中學習與提升，而且競賽全程陪跑，一路手把手的陪伴，協助團隊更快「接地氣」進入市場。

新北新創之星的比賽原型借鏡新加坡，有效連結相關資源，對新創產業發展帶來極大助益，未來將一步步升級為具國際影響力的平台。邱兆梅說，從首屆賽事到今年第二屆，建置新創生態系，進而啟動創業再到陪伴團隊成長，過程真的非常難得。今年以最火紅的「AI人工智慧」與「綠能永續」兩大概念為主題，號召全台具潛力的新創團隊參賽，共吸引全台72組新創團隊參賽。經過層層考驗，「歐姆佳科技」獲得評審青睞奪得冠軍！

第一名「歐姆佳科技」

聚焦於半導體與通訊領域的量測、校正與測試服務，其「陣列快速校正演算法」核心技術可大幅縮短測試時間，從過去的數小時壓縮至數分鐘。這項技術的關鍵在於利用AI演算法自動比對多組感測數據並預測誤差分佈，再透過機器學習修正量測模型，讓設備能自行完成高精度校正。這樣的自動化流程，不僅能節省人力與能源，也呼應「綠色製造」的趨勢──以智慧化取代耗能式的反覆測試，讓產線更有效率、更環保。歐姆佳科技以實驗室研發出身，展現了AI在硬體產業鏈的實際應用：AI不僅生成內容，也能優化製造。

第二名「應援科技」

打造一站式金流雲端平台的「應援科技」，協助各式組織與個人整合捐款贊助、活動報名售票與周邊商品銷售，大幅降低政黨、宗教、演唱會等公眾活動的經營模式，可省下高昂的行政、法遵及行銷成本，並進一步優化營運流程管理。

這個平台的背後，是一套AI交易風險偵測與自動化金流監控系統，可即時比對交易異常行為，預防詐騙與帳務錯誤。此外，他們也導入「碳足跡計算模組」，讓大型活動的金流資料能反向轉換成能源消耗與碳排估算，提供主辦單位「綠色帳本」參考。這樣的AI＋Fintech結合，示範出數位金流如何跨入永續領域，成為新創中最具社會創新的典範之一。

第三名為「恰口科研」

致力於食農與事業廢棄物循環加值的「恰口科研」，以微生物發酵與AI監測技術處理農業與食品廢棄物，將其轉化為高值化肥料與生質材料。團隊研發的感測系統能即時監控發酵槽內的溫度、pH與氣體濃度，讓AI演算法調整曝氣量與養分比例，達成最佳化分解效率。這樣的智慧循環系統，不僅減少廢棄物焚化造成的碳排，也能讓農友用上低成本、環境友善的改良土壤資材。恰口科研的模式體現了「AI＋綠能＝農業再生的下一步」。

包括獲獎的3組團隊在內，入圍的10組團隊都含括了AI與永續兩大主題。邱兆梅表示，新北市擁有超過26萬家中小企業及百萬青年人口，青年更是城市的核心力量。這次賽事與創投公會合作，從徵件開跑、Pitch Day、10堂輔導課程及一對一實體訪視，希望解決新創產業的業務開發與溝通痛點。「得獎不是目的，而是實際將輔導過程中獲得的經驗實際運用。」許多去年獲獎的新創團隊，發展都已超出參賽預期，這也是新北市的新創能量的循環。

無論是半導體AI校正、智慧金流管理，還是生質循環材料，這三組新創都從AI與綠能交會點出發，實踐科技落地與永續的雙重願景。這不只是創業競賽的亮點，更象徵AI正在滲透製造、金融、農業等多元領域，為新北的新創能量注入「知識密度」與「綠色韌性」。