【智活星期二】林正敏 :「拈花惹草。玩竹編。談數位創意」

• 陳瀅州／國立陽明交通大學生命科學系暨基因體科學研究所助理教授

這幾年在大學教書，每逢金秋十月的諾貝爾獎季節，整個校園都彌漫著一股躁動與期待。尤其在生理醫學獎、物理學獎和化學獎公布前夕，各種猜測和傳聞紛紛出現，談論著獎項可能頒給合成生物學領域。這些傳言不僅在學生和老師之間流傳，甚至吸引了媒體的關注。有幾次，校方和記者會提前找到我，希望從我這打著合成生物學旗號的研究學者得到一些線索或看法。這樣的情境不僅凸顯了合成生物學在科學界的日益重要性，也充分反映了合成生物學打破學科界限，跨越不同領域的研究。事實上，合成生物學不僅僅在健康醫療領域取得進展，其創新技術和理論已悄悄滲入到每個人的日常生活中，包括永續環境、智慧農業、奈米科技，甚至是政府政策與法規的擬定，展現真正的跨領域合作。

二○二三年三月，美國白宮科學和技術政策辦公室公布了對生物技術的未來展望，明確標示出合成生物學在全球科學發展的關鍵角色，從氣候變遷到供應鏈韌性、從農業創新到人類健康，合成生物學的影響與應用已無所不在。而美國並非唯一看到這趨勢的國家。近年來，中國將合成生物學列為其戰略前瞻性重大科學領域和重點發展生物技術，反映出中國對於這門學科的高度重視。同時，在台灣，國家發展委員會近年也積極推動與合成生物學相關的研發策略，融入其六大核心戰略產業和五加二產業創新計畫中。這些策略決策不僅展現了各國政府對合成生物學的信心，也凸顯了它在全球科技發展中的核心地位。

當我們邁入二十一世紀，面對合成生物學這一革命性的學科成為我們日常生活中不可或缺的一部分，我們首先要回答的問題是：合成生物學到底是什麼？它為什麼如此重要，以至於受到如此多的關注和期待？合成生物學結合了生物探索、工程設計和跨領域的技術應用，致力於發展和構建新的生物系統。與傳統的基因工程不同，傳統的基因工程技術主要著重於研究及修改基因，從而修補或增強基因的某些功能。然而，合成生物學的範疇遠不止於此。

合成生物學的目標是全面理解生物系統的工作原理，並根據這些知識重新設計和構建具有特定功能的生物機器。它不只是在既有的生物框架上進行微調，還可以從零開始，系統性地設計和構建全新的生物系統。由於需要將複雜的生物元件進行重組和調控，近年結合人工智慧，使科學家能夠更精準地預測、模擬和控制生物系統，這是傳統基因工程難以實現的。這其中的挑戰遠超我們的想像，但所帶來的可能性也是前所未有的。

舉例來說，在精準醫療領域中，合成生物學已經開發出能夠生產新型藥物、治療遺傳性疾病，甚至對抗癌症的智慧細胞。在環境保護領域，我們可以設計微生物來處理汙水、減少溫室氣體排放或修復受汙染的土地。在農業上，合成生物學提供了更為高效、節水、高產的作物品種，這對於食品安全和全球糧食問題都具有深遠的意義，而這只是冰山一角。隨著技術的發展和研究的深入，合成生物學將在未來幾十年內帶來更多創新和驚喜。不難想像，在不遠的將來，我們的生活、工作甚至教育都將深受其影響。

合成生物學的發展確實為人類打開了無數的可能性，從創造具有特殊功能的生物，到解決困擾已久的醫學難題。但與此同時，我們也不能忽略合成生物學帶來的挑戰和風險。例如，如何確保這些被重新設計的生物體不會對環境和人類健康產生意想不到的影響？我們應該如何看待和處理因基因修改而產生的生物機器？這些問題需要我們集體思考和探索，並與各領域專家共同合作，確保合成生物學的發展能夠真正造福人類。

在課堂教授合成生物學時，我常以電影《侏羅紀公園》的離氨酸權變（lysine contingency）帶領學生反思當科技進步與人類控制意願之間出現衝突時可能會發生的事情。在侏羅紀公園中，為了防止恐龍逃出公園威脅全球生態系統，科學家亨利．吳（Henry Wu）進行了基因改造，使得恐龍無法製造其中一種必須氨基酸離氨酸（lysine）。此設計的初衷是讓恐龍只能依賴公園提供的離氨酸食物，進而防止它們逃離公園。這是一種典型的「安全措施」，旨在確保基因改造生物不會帶來無法預料的風險。然而，正如影片中所呈現，這種所謂的「完美」控制計畫卻遭遇了意外。雖然恐龍依賴離氨酸來生存，但它們找到了其他途徑來獲取這種氨基酸，這意味著即使在有限的條件下，生命也會找到生存下去的方法。

這故事讓我們明白即使是最先進的技術，也不能保證完全的控制。當我們嘗試限制和控制生物，自然界總是有其應對方式。這對於合成生物學家來說是一個警示，因為我們在改造生命的過程中，必須充分考慮到潛在的不確定性和風險。面對快速進步的科技，我們必須問自己：我們是否真的準備好面對所有潛在的後果？在追求科學進步的同時，我們也應該謹慎行事，確保我們的決策不僅是基於技術的可能性，還要考慮到其對生態和人類社會的影響。

對於熱愛科學的我們來說，這是一個充滿機會的時代。每一次的科技進步都驗證了人類的智慧和創造力。透過這本書，我相信讀者將更深入地認識和理解合成生物學，體會其獨特魅力及即將面對的挑戰。我期望這本書能夠鼓勵大家抱持開放、謙虛且謹慎的態度面對科技的發展。同時，希望此書能激發更多人對科學和未來進行深入的思考，並鼓勵大家投入合成生物學的創新研究和人才培育之中。

——本文摘自《未來的造物者》，2023 年 11 月，臉譜出版，未經同意請勿轉載。

• 本文轉載自科技大觀園，原文為《人工智慧讓羽球訓練更聰明！》
• 作者／郭雅欣｜科技大觀園特約編輯

「啪！」「啪！」在臺南新豐高中的羽球場上，球拍強力揮擊的聲響不絕於耳，幾位選手正奮力廝殺著。但這場羽球賽有點不同，因為旁邊還架著一具電視螢幕，而選手手上的球拍也不太一樣。練習賽結束後，教練與選手聚集在螢幕前，對著螢幕上的揮拍速度、爆發力指數等數據，熱烈地討論了起來。

會出現這麼特殊的景象，是因為新豐高中的羽球隊從去年（2019年） 5 月起，開始做為科技部計畫「從中樞系統建構雲端 AI 運動訓練歷程分析與疲勞診斷系統：以羽球項目為例」（以下簡稱「AIOT 智能羽球訓練模式」）的實驗基地，而這個計畫由成功大學體育健康與休閒研究所特聘教授蔡佳良領軍，希望利用人工智慧，將羽球的訓練科學化，達到最有效精準的訓練效果。

這項計畫包含五個部分，包括智能球拍、智能手錶、高速攝影動作捕捉，以及雲端 AI 運算中心和顯示各項運動與生理數值的 APP。智能球拍、智能手錶、高速攝影負責收集運動資訊，將資訊以 Wifi 網路上傳到雲端的 AI 運算中心計算後，結果呈現在電腦螢幕及專用的手機 APP 上，讓教練與選手一目了然。 

 計畫中使用的雲端計算中心是成大電機系教授王振興所主持的人工智能數位轉型研究中心 ，智能球拍、手錶等裝置不斷上傳的資料，會持續訓練 AI 演算法自身，讓演算法變得愈來愈精準。

為了讓訓練過程面面俱到，蔡佳良組了一支跨領域的「黃金陣容」，除了專研腦波與眼動的自己外，還找了工程專業的成大電機系教授王振興、負責 AI 演算法的逢甲大學自動控制工程學系副教授許煜亮、專研運動傷害的成大物理治療系副教授蔡一如，每位成員的專業領域都不一樣，在計畫中各司其職。

聰明的智能球拍

計畫中的一大重點，就是選手手上那支「智能球拍」，它可以收集選手的揮拍力道、轉動角度等數值，經過計算後，能知道揮拍速度、軌跡，還能分辨出九個不同的球種，這是因為球拍的握把中藏了一個感測晶片。

在握把中放入感測晶片就能做到，聽起來很容易，但在羽球拍上卻沒那麼簡單。蔡佳良說：「羽球選手對球拍的重量可是很要求的，一般選手使用的球拍大約 80 幾克，重一點輕一點，手感就差很多了。」而一個晶片動輒 10 幾克，直接放上球拍，不但影響重量，還改變了球拍的重心位置，「這樣的球拍沒有人會想用。」蔡佳良說。

後來，蔡佳良找了勝利體育公司合作，在以碳纖維為材料的握把中納入晶片，並盡量減少晶片重量，才做出了目前的智能球拍。蔡佳良說：「不過我們還是想再縮小晶片的重量，看看是否能讓晶片的電池小一點，希望能將球拍再減少 5 公克左右。」

你累了嗎？疲勞狀態對訓練來說很重要！

有了能收集選手打球狀況的智能球拍還不夠，蔡佳良還希望能將選手的「疲勞狀態」也納入訓練的參考，這也是接下來 AIOT 智能羽球訓練模式的發展重點。

蔡佳良與蔡一如指出，疲勞分成「中樞神經疲勞」與「周邊神經疲勞」，中樞神經疲勞反應在腦的專注力、心理上的鬥志等，例如比賽時間過長，或是選手心態上已經認輸等，這可以從選手的腦波及眼動訊號來判斷；而周邊神經疲勞則反應在肌肉的動作，例如選手的移動腳步可能變慢、揮拍動作變小等。此外，長時間受訓練的選手也可能慢性疲勞，儘管身體好像沒怎麼樣，但可能一早起床就覺得特別累，不想練球等。

分析選手的疲勞狀態，還可以進一步預防選手受傷，在選手有一點點受傷徵兆時，例如動作稍微改變時，就及時察覺，讓選手休息或就醫，這對於延長選手的運動生涯來說是很重要的。

你的疲勞，AI 比你先發現

為了偵測選手的肌肉疲勞狀況，重建選手的動作也是這次計畫的重點之一。蔡佳良說：「一般來說，我們是用『光學式動作捕捉系統』來重建選手的運動姿態。」這是一套專門的系統，選手的身上會貼滿光點，由四面八方的攝影機拍攝光點的移動，來重建選手動作。「不過這套系統太昂貴了，」蔡佳良說：「因此我們希望用一般的高速攝影機來取代。」方法是先以光學式動作捕捉系統找出界定選手疲勞與否的標準（稱為黃金標準），再將黃金標準與高速攝影機的影像共同輸入電腦，訓練電腦以高速攝影機的影像重建選手動作，並判別選手疲勞狀態。

 蔡佳良補充說：「等到我們把高速攝影機這一塊做起來，就會推廣到一般球館。」換句話說，未來一般民眾在運動中心等球館打球時，或許就能透過場館附設的高速攝影機，看見自己的動作及打球狀態，雖然不是職業選手，也可以研究自己的動作，享受運動科技帶來的好處。

智能手錶則由選手整天佩戴著，記錄選手日常的心跳及睡眠狀態，教練可以據此觀察選手生理狀況，也能輔助判斷疲勞狀態。計畫中使用的智能手錶由王振興研發，蔡佳良表示：「我們自己研發而不採用市面上的手錶，這樣可以依據我們的需求來收集資訊，也可以避免個資外洩的問題。」 

至於中樞神經的疲勞，可以透過腦波與眼動的狀態來發現，這也是蔡佳良的研究專長。但是蔡佳良說：「我們若要收集這些訊號，得讓選手戴上特製眼鏡，並在頭上貼特殊的貼紙，這會對選手打球造成影響。」因此，蔡佳良希望先將腦波及眼動的訊號，和智能球拍的感測訊號做連結，找出彼此的關聯，建立一個演算法，再將這個演算法寫入智能球拍的晶片中，「如果我們的演算法夠強，球拍感測訊號與腦波、眼動的關聯準確性夠高，就能直接從球拍的訊號，計算出選手的中樞神經疲勞狀況。」

學術與運動的跨領域溝通

AIOT 智能羽球訓練模式發展到目前的階段，已經可以從智能球拍的訊號，計算出個別選手的最快揮拍速度、最大擊球力道，以及爆發力、攻擊力、反應力等指數，蔡佳良笑說：「我們和教練也有一段磨合的過程，因為我們做研究的，想的都是怎樣的數據合適發表，卻不一定是教練真正需要的。」

 新豐高中羽球隊的教練李宜勳也對此舉例：「一開始蔡教授的團隊提供過一個數據叫做『積極度』，判別的方式就是一場雙打比賽中擊球次數多的，就是比較積極。可是事實上，我們比賽的時候，會故意將球打給比較弱的選手，所以他們的擊球次數自然比較多，這不代表他們比較積極。」

不過，李宜勳認為將 AIOT 智能羽球訓練模式納入訓練，對選手的練習的確有幫助，「有時候教練說破了嘴，還不如數據直接攤開來看。」李宜勳笑說。看到明確的數據，選手之間也會有正向競爭，覺得不想輸給同儕，對於自己的動作或缺點也有更明確的認識。

運動訓練科學化

儘管 AIOT 智能羽球訓練模式還未真正完成，但蔡佳良對於這項研究的未來發展深具信心，他說：「我們的研究成果在其他有球拍的運動上都可以應用，例如網球。」

蔡佳良並且認為，運動科技的蓬勃發展下，未來的運動訓練一定也都會走向科學化。「其實我一開始做運動科學時，接觸過一些國家級的教練，他們對運動科學有點排斥，認為運動科學發展起來之後，會搶了他們的教練工作。但其實運動科學只是用數據輔助訓練，真正的訓練專業還是在教練身上。」蔡佳良希望現在還在起步階段，就有機會經歷科學訓練的選手，未來若是成了教練，可以經由自己的經驗，明白如何運用科技，讓訓練變得更有效率。

「我們還希望我們的成果也能普及到一般民眾，因為運動科學的市場是很大的。」蔡佳良希望將智能球拍研發完整後，普及到一般運動用品店，讓民眾也能買來使用。他說：「即使是一般民眾，若能看看自己今天打球的狀況，也是很好玩、很有趣的事情。我相信會有人想買這種智能球拍的。」

本文由 交通部鐵道局 委託，泛科學企劃執行。

悠遊卡「嗶」一下上公車、 eTag 不需等待就能收取高速公路通行費、防疫期間進出公共場所「掃」一下完成實聯制登記，甚至買完高鐵車票後還能用手機取得專屬 QR CODE 快速通關！隨著科技進步和智慧型手機的興起，人們開始以電子票證取代傳統紙本票卷，只要一支手機或是一張卡就能到達任何你想去的地方。

臺灣目前常用的電子票證主要有兩大類，高鐵、台鐵 APP 訂票取票後的專屬 QR CODE ，和使用無線射頻辨識 RFID 的感應交通票卡（像是悠遊卡、一卡通），究竟這兩種方便又快速的電子票證技術是怎麼運作的呢？ 

「掃」出資訊海—— QR CODE

QR 為 Quick Response 的縮寫，最早在 1994 年，由日本汽車零件業者 Denso Wave 的技術室長原昌宏發明，他認為一維條碼能夠包含的資訊量太少，一件產品都要印上數十個條碼才足以應付需求，對當時追求商品小型化的日本很不方便。原昌宏的團隊便將兩個一維條碼疊加在一起，讓 X 軸、 Y 軸都帶有訊息，進化成二維條碼，不只可以更快速追蹤產線上的產品， QR CODE 還有多角度辨識、容錯能力高等優點。

QR CODE 三大優點：高存量、高容錯、易辨識

QR CODE 呈現正方形黑白兩色，每一格黑白格子都是一個位元，黑色方格代表 1 ，白色方格代表 0 ，掃碼時機器只要判斷反光與否，就能將黑白圖像轉換為二進位數、數字、字母、日語假名等訊息組合，經過轉譯後就能代表一串代碼、一句話或是一個網址。 QR Code 發展至今一共有 40 種版本，以結構、尺寸和校正標記位置區分，每一種版本的儲存密度都不完全相同，最大的版本 40 為 177×177 模組，可容納高達7089字元。

在 QR CODE 的 3 個角落有像「回」字的正方圖案是幫助解碼軟體定位的座標，以鮮少出現在印刷品的特殊比例 1：1：3：1：1 作為定位標記，只要掃描裝置偵測到這個特殊比例就能算出條碼位置，使用者不需像傳統一維條碼一樣必須精確對準條碼才掃得到， QR CODE 以任何角度掃描都能正確讀取資料，加速識別作業。

除了中規中矩的黑白 QR CODE， 你一定也有看過插入商標或是特殊形狀的二維條碼，為什麼缺了一角的 QR CODE 還能掃描的到呢？因為 QR CODE 有很高的容錯能力，當某部分資訊缺失的時候，解碼系統會透過里德-所羅門碼（Reed-solomon codes）的原理自動填補缺失的部分，讓整體資訊依然可以完整辨識，容忍錯誤發生。 QR Code 的容錯能力分為 4 個等級，條碼圖形面積愈大就能分割出更細緻的里德 – 所羅門碼區塊，避免單一區塊「猜」太多密碼，容錯等級最高甚至可修正 30 %的缺失條碼。

QR Code 的快速掃描和容錯能力，能夠廣泛地運用在產品追蹤、物品識別和文件管理方面，使識別作業更便捷，「車票」也是其中之一！高鐵發售的每張電子票證都含有一個獨一無二的 QR Code ，經過閘門條碼感應區解碼就可以直接通關，享受快速方便又環保的乘車體驗！

「嗶」一下，扣款成功—— RFID

RFID (Radio Frequency IDentification) 全名為無線射頻辨識，是透過無線電訊號識別特定目標並讀取相關數據的無線通訊技術，我們日常所用的各式電子票卡多半都使用這種技術，或是其衍伸用於智慧型手機的感應式電子票證 NFC（Near-field communication，近距離無線通訊）。

RFID 最早出現在第二次世界大戰時期同盟國和德軍的敵友識別系統（Identification Friend or Foe，IFF）。以應答機（Transponder）偵聽詢問信號，然後回覆識別暗號，軍隊以此技術識別飛機、車輛或友軍部隊，並確定受詢問方的方位和距離。儘管當時 RFID 已被廣泛使用於軍事、航空用途，人們日常生活還是很難接觸到 RFID ，直到 2003 年美國最大零售商 Walmart 宣布他們的前 100 家供應商將被要求在所有進貨的貨箱和托盤上貼上 RFID 標籤以減少盤點貨物的時間，其他企業、零售商紛紛開始效法，使 RFID 頓時成為商品管理的新模式。RFID 發展至今，包括日常使用的悠遊卡、門禁卡、商品防盜標籤和寵物晶片，都是使用 RFID 的技術。

你是否曾疑惑：悠遊卡沒電池，為何能付款或是傳送資訊？

我們常用的電子票卡多半屬於無電源的被動式標籤，利用感應器（Reader，像是公車讀卡機）發送特定頻率的電磁訊號，當訊號夠強時，就會觸發感應範圍內的 RFID 標籤（Tag），RFID 標籤內部為電路板和天線的組合，標籤接收電磁波後會藉由電磁感應產生電流，供應 RFID 標籤上的晶片運作並發出電磁波將特定編碼回應給感應器。感應器若成功解碼，則回傳主機（Host）請求驗證資料再給予回應。RFID 系統以「辨識」為主要功能，接收到「有效回應」才算驗證成功，就像拿悠遊卡靠近公車讀卡機可以扣款，而你的公司門禁卡不行，是因為讀卡機無法解開公司門禁卡回傳的編碼，無法驗證有效性就會顯示扣款失敗。

相對於傳統條碼， RFID 標籤帶有遠距離讀寫、具穿透性、可同時讀取多個標籤和重複利用等優勢。透過調整感應器發送的電磁波頻率，來選擇觸發特定頻帶的標籤和控制讀取範圍：像是悠遊卡、一卡通是 13.56MHz 的高頻帶（HF）標籤，感應器可讀取在 1 公尺以內的 RFID 條碼；高速公路 eTag則是採用特高頻帶（UHF）標籤，不僅可讀取範圍增加到 5 ～ 10 公尺，還能同時讀取 1000 個RFID 條碼，就算中間有其他物質阻擋（像是卡片放在錢包裡、颱風天上高速公路），RFID一樣都可以讀取。

RFID 標籤最大的優勢其實是重複利用，過往的條碼都是一對一的組合，只要印刷上去就無法更改，使用過後必須報廢，而 RFID 可以更新電路板內儲存的資料，讓同樣一個標籤衍生出不同的編碼，拓展用途。當然這也代表有心人士可以串改標籤中的資料，因此大多數電子票卡會多加一層密鑰保護內部資料。除此之外，由於 RFID 標籤無須直接與感應器接觸，使用者也有可能在不知情的情況下被他人讀取標籤內儲存的資訊，構成安全隱憂。

目前，高鐵除了能用「T Express」APP 訂位立即取得專屬 QR CODE 快速通關，也開放悠遊聯名卡或一卡通聯名卡這兩款 RFID 電子票證來搭乘自由座喔！

參考資料：

1. Denso Wave
2. Wikipedia – QR CODE
3. Cool3C – QR Code發展與歷史介紹：運作原理、特色、編碼結構分析
4. 台灣高鐵
5. Wikipedia – Radio-frequency identification
6. YouTube – What is RFID? How RFID works? RFID Explained in Detail
7. Walmart and RFID: The Relationship That put RFID on the Map