二十年來臺灣生物醫學研究的省思

本文與 TRPMA 台灣研發型生技新藥發展協會合作，泛科學企劃執行

我們知道癌症是台灣人健康的頭號公敵。 為此，我們花了很多時間介紹最新、最有效的抗癌方法之一：免疫療法。

免疫療法中最重要的技術就是抗體藥物。科學家會人工製造一批抗體去標記癌細胞。它們就像戰場上的偵察無人機，能精準鎖定你體內的敵人——癌細胞，為它們打上標記，然後引導你的免疫系統展開攻擊。

這跟化療、放射線治療那種閉著眼睛拿機槍亂掃不同。免疫療法是重新叫醒你的免疫系統，為身體「上buff (增益) 」來抗癌，副作用較低，因此備受好評。

但尷尬的是，經過幾年的臨床考驗，科學家發現：光靠抗體對抗癌症，竟然已經不夠用了。

事情是這樣的，臨床上醫生與科學家逐漸發現：這個抗體標記，不是容易損壞，就是癌細胞同時設有多個陷阱關卡，只靠叫醒免疫細胞，還是難以發揮戰力。

但好消息是，我們的生技工程也大幅進步了。科學家開始思考：如果這台偵察無人機只有「標記」這一招不夠用，為什麼不幫它升級，讓它多學幾招呢？

這個能讓免疫藥物（偵察無人機）大進化的訓練器，就是今天的主角—融合蛋白（fusion protein）。

融合蛋白是什麼？

免疫療法遇到的問題，我們可以這樣理解：想像你的身體是一座國家，病毒、細菌、腫瘤就是入侵者；而抗體，就是我們派出的「偵察無人機」。

當我們透過注射放出這支無人機群進到體內，它能迅速辨識敵人、緊抓不放，並呼叫其他免疫單位（友軍）一同解決威脅。過去 20 年，最強的偵查機型叫做「單株抗體」。1998年，生技公司基因泰克（Genentech）推出的藥物赫賽汀（Herceptin），就是一款針對 HER2 蛋白的單株抗體，目標是治療乳癌。

這支無人機群為什麼能對抗癌症？這要歸功於它「Y」字形的小小抗體分子，構造看似簡單，卻蘊藏巧思：

• 「Y」 字形上面的兩隻「叉叉」是敵人偵測器，能找到敵人身上的抗原特徵，並黏上去，稱為抗體結合區「Fab 區域」。
  
• 「Y」 字形的「尾巴」就是我們說的「標籤」，它能通知免疫系統啟動攻擊，稱為結晶區域片段「Fc 區域」。具體來說，當免疫細胞在體內巡邏，免疫細胞上的 Fc 受體 (FcR) 會和 Fc區域結合，進而認出病原體或感染細胞，接著展開清除。

更厲害的是，這個 Fc 區域標籤還能加裝不同功能。一般來說，人體內多餘的分子，會被定期清除。例如，細胞內會有溶酶體不斷分解多餘的物質，或是血液經過肝臟時會被代謝、分解。那麼，人造抗體對身體來說，屬於外來的東西，自然也會被清除。

而 Fc區域會與細胞內體上的Fc受體結合，告訴細胞「別分解我」的訊號，阻止溶酶體的作用。又或是單純把標籤做的超大，例如接上一段長長的蛋白質，或是聚乙二醇鏈，讓整個抗體分子的大小，大於腎臟過濾孔的大小，難以被腎臟過濾，進而延長抗體在體內的存活時間。

偵測器（Fab）加上標籤（Fc）的結構，使抗體成為最早、也最成功的「天然設計藥物」。然而，當抗體在臨床上逐漸普及，一個又一個的問題開始浮現。抗體的強項在於「精準鎖定」，但這同時也是它的限制。

第一個問題：抗體只能打「魔王」，無法毀掉「魔窟」。 

抗體一定要有一個明確的「標的物」才能發揮作用。這讓它在針對「腫瘤」或「癌細胞本身」時非常有效，因為敵人身上有明顯標記。但癌細胞的形成與惡化，是細胞在「生長、分裂、死亡、免疫逃脫」這些訊號通路上被長期誤導的結果。抗體雖然勇猛，卻只能針對已經帶有特定分子的癌細胞魔王，無法摧毀那個孕育魔王的系統魔窟。這時，我們真正欠缺的是能「調整」、「模擬」或「干擾」這些錯誤訊號的藥物。

第二個問題：開發產線的限制。

抗體的開發，得經過複雜的細胞培養與純化程序。每次改變結構或目標，幾乎都要重新開發整個系統。這就像你無法要求一台偵測紅外線的無人機，明天立刻改去偵測核輻射。高昂的成本與漫長的開發時間，讓新產線難以靈活創新。

為了讓免疫藥物能走向多功能與容易快速製造、測試的道路，科學家急需一個更工業化的藥物設計方式。雖然我們追求的是工業化的設計，巧合的是，真正的突破靈感，仍然來自大自然。

在自然界中，基因有時會彼此「融合」成全新的組合，讓生物獲得額外功能。例如細菌，它們常仰賴一連串的酶來完成代謝，中間產物要在細胞裡來回傳遞。但後來，其中幾個酶的基因彼此融合，而且不只是基因層級的合併，產出的酶本身也變成同一條長長的蛋白質。

結果，反應效率大幅提升。因為中間產物不必再「跑出去找下一個酶」，而是直接在同一條生產線上完成。對細菌來說，能更快處理養分、用更少能量維持生存，自然形成適應上的優勢，這樣的融合基因也就被演化保留下來。

科學家從中得到關鍵啟發：如果我們也能把兩種有用的蛋白質，「人工融合」在一起，是否就能創造出更強大的新分子？於是，融合蛋白（fusion protein）就出現了。

以假亂真：融合蛋白的HIV反制戰

融合蛋白的概念其實很直覺：把兩種以上、功能不同的蛋白質，用基因工程的方式「接起來」，讓它們成為同一個分子。 

1990 年，融合蛋白 CD4 免疫黏附素（CD4 immunoadhesin）誕生。這項設計，是為了對付令人類聞風喪膽的 HIV 病毒。

我們知道 T 細胞是人體中一種非常重要的白血球。在這些 T 細胞中，大約有六到七成表面帶有一個叫做「CD4」的輔助受體。CD4 會和另一個受體 TCR 一起合作，幫助 T 細胞辨識其他細胞表面的抗原片段，等於是 T 細胞用來辨認壞人的「探測器」。表面擁有 CD4 受體的淋巴球，就稱為 CD4 淋巴球。

麻煩的來了。 HIV 病毒反將一軍，竟然把 T 細胞的 CD4 探測器，當成了自己辨識獵物的「標記」。沒錯，對 HIV 病毒來說，免疫細胞就是它的獵物。HIV 的表面有一種叫做 gp120 的蛋白，會主動去抓住 T 細胞上的 CD4 受體。

一旦成功結合，就會啟動一連串反應，讓病毒外殼與細胞膜融合。HIV 進入細胞內後會不斷複製並破壞免疫細胞，導致免疫系統逐漸崩潰。

為了逆轉這場悲劇，融合蛋白 CD4 免疫黏附素登場了。它的結構跟抗體類似，由由兩個不同段落所組成：一端是 CD4 假受體，另一端則是剛才提到、抗體上常見的 Fc 區域。當 CD4 免疫黏附素進入體內，它表面的 CD4 假受體會主動和 HIV 的 gp120 結合。

厲害了吧。 病毒以為自己抓到了目標細胞，其實只是被騙去抓了一個假的 CD4。這樣 gp120 抓不到 CD4 淋巴球上的真 CD4，自然就無法傷害身體。

而另一端的 Fc 區域則有兩個重要作用：一是延長融合蛋白在體內的存活時間；二是理論上能掛上「這裡有敵人！」的標籤，這種機制稱為抗體依賴性細胞毒殺（ADCC）或免疫吞噬作用（ADCP）。當免疫細胞的 Fc 受體與 Fc 區域結合，就能促使免疫細胞清除被黏住的病毒顆粒。

不過，這裡有個關鍵細節。

在實際設計中，CD4免疫黏附素的 Fc 片段通常會關閉「吸引免疫細胞」的這個技能。原因是：HIV 專門攻擊的就是免疫細胞本身，許多病毒甚至已經藏在 CD4 細胞裡。若 Fc 區域過於活躍，反而可能引發強烈的發炎反應，甚至讓免疫系統錯把帶有病毒碎片的健康細胞也一併攻擊，這樣副作用太大。因此，CD4 免疫黏附素的 Fc 區域會加入特定突變，讓它只保留延長藥物壽命的功能，而不會與淋巴球的 Fc 受體結合，以避免誘發免疫反應。

從 DNA 藍圖到生物積木：融合蛋白的設計巧思

融合蛋白雖然潛力強大，但要製造出來可一點都不簡單。它並不是用膠水把兩段蛋白質黏在一起就好。「融合」這件事，得從最根本的設計圖，也就是 DNA 序列就開始規劃。

我們體內的大部分蛋白質，都是細胞照著 DNA 上的指令一步步合成的。所以，如果科學家想把蛋白 A 和蛋白 B 接在一起，就得先把這兩段基因找出來，然後再「拼」成一段新的 DNA。

不過，如果你只是單純把兩段基因硬接起來，那失敗就是必然的。因為兩個蛋白會互相「打架」，導致摺疊錯亂、功能全毀。

這時就需要一個小幫手：連接子（linker）。它的作用就像中間的彈性膠帶，讓兩邊的蛋白質能自由轉動、互不干擾。最常見的設計，是用多個甘胺酸（G）和絲胺酸（S）組成的柔性小蛋白鏈。

設計好這段 DNA 之後，就能把它放進細胞裡，讓細胞幫忙「代工」製造出這個融合蛋白。接著，科學家會用層析、電泳等方法把它純化出來，再一一檢查它有沒有摺疊正確、功能是否完整。

如果一切順利，這個人工設計的融合分子，就能像自然界的蛋白一樣穩定運作，一個全新的「人造分子兵器」就此誕生。

CD4免疫黏附素問世之後，融合蛋白逐漸成為生物製藥的重要平台之一。而且現在的融合蛋白，早就不只是「假受體＋Fc 區域」這麼單純。它已經跳脫模仿抗體，成為真正能自由組裝、自由設計的生物積木。

融合蛋白的強項，就在於它能「自由組裝」。

以抗體為骨架，科學家可以接上任何想要的功能模組，創造出全新的藥物型態。一般的抗體只能「抓」（標記特定靶點）；但融合蛋白不只會抓，還能「阻斷」、「傳遞」、甚至「調控」訊號。在功能模組的加持下，它在藥物設計上，幾乎像是一個分子級的鋼鐵蜘蛛人裝甲。

一般來說，當我們選擇使用融合蛋白時，通常會期待它能發揮幾種關鍵效果：

1. 療效協同： 一款藥上面就能同時針對多個靶點作用，有機會提升治療反應率與持續時間，達到「一藥多效」的臨床價值。
2. 減少用藥： 原本需要兩到三種單株抗體聯合使用的療法，也許只要一種融合蛋白就能搞定。這不僅能減少給藥次數，對病人來說，也有機會因為用藥減少而降低治療成本。
3. 降低毒性風險： 經過良好設計的融合蛋白，可以做到更精準的「局部活化」，讓藥物只在目標區域發揮作用，減少副作用。

到目前為止，我們了解了融合蛋白是如何製造的，也知道它的潛力有多大。

那麼，目前實際成效到底如何呢？

一箭雙鵰：拆解癌細胞的「偽裝」與「內奸」

2016 年，德國默克（Merck KGaA）展開了一項全新的臨床試驗。 主角是一款突破性的雙功能融合蛋白──Bintrafusp Alfa。這款藥物的厲害之處在於，它能同時封鎖 PD-L1 和 TGF-β 兩條免疫抑制路徑。等於一邊拆掉癌細胞的偽裝，一邊解除它的防護罩。

PD-L1，我們或許不陌生，它就像是癌細胞身上的「偽裝良民證」。當 PD-L1 和免疫細胞上的 PD-1 受體結合時，就會讓免疫系統誤以為「這細胞是自己人」，於是放過它。我們的策略，就是用一個抗體或抗體樣蛋白黏上去，把這張「偽裝良民證」封住，讓免疫系統能重新啟動。

但光拆掉偽裝還不夠，因為癌細胞還有另一位強大的盟友—一個起初是我軍，後來卻被癌細胞收買、滲透的「內奸」。它就是，轉化生長因子-β，縮寫 TGF-β。

先說清楚，TGF-β 原本是體內的秩序管理者，掌管著細胞的生長、分化、凋亡，還負責調節免疫反應。在正常細胞或癌症早期，它會和細胞表面的 TGFBR2 受體結合，啟動一連串訊號，抑制細胞分裂、減緩腫瘤生長。

但當癌症發展到後期，TGF-β 跟 TGFBR2 受體之間的合作開始出問題。癌細胞表面的 TGFBR2 受體可能突變或消失，導致 TGF-β 不但失去了原本的抑制作用，反而轉向幫癌細胞做事。

它會讓細胞骨架（actin cytoskeleton）重新排列，讓細胞變長、變軟、更有彈性，還能長出像觸手的「偽足」（lamellipodia、filopodia），一步步往外移動、鑽進組織，甚至進入血管、展開全身轉移。

更糟的是，這時「黑化」的 TGF-β 還會壓抑免疫系統，讓 T 細胞和自然殺手細胞變得不再有攻擊力，同時刺激新血管生成，幫腫瘤打通營養補給線。

為了對抗這個內奸，默克在 Bintrafusp Alfa 的結構裡，加上了一個「TGF-β 陷阱（trap）」。就像 1989 年的 CD4 免疫黏附素用「假受體」去騙 HIV 一樣，這個融合蛋白在體內循環時，會用它身上的「陷阱」去捕捉並中和游離的 TGF-β。這讓 TGF-β 無法再跟腫瘤細胞或免疫細胞表面的天然受體結合，從而鬆開了那副壓抑免疫系統的腳鐐。

告別單一解方：融合蛋白的「全方位圍剿」戰

但，故事還沒完。我們之前提過，癌細胞之所以難纏，在於它會發展出各種「免疫逃脫」策略。

而近年我們發現，癌細胞的「偽良民證」至少就有兩張：一張是 PD-L1；另一張是 CD-47。CD47 是癌細胞向巨噬細胞展示的「別吃我」訊號，當它與免疫細胞上的 SIRPα 結合時，就會抑制吞噬反應。

為此，總部位於台北的漢康生技，決定打造能同時對付 PD-L1、CD-47，乃至 TGF-β 的三功能生物藥 HCB301。

雖然三功能融合蛋白聽起來只是「再接一段蛋白」而已，但實際上極不簡單。截至目前，全球都還沒有任何三功能抗體或融合蛋白批准上市，在臨床階段的生物候選藥，也只佔了整個生物藥市場的 1.6%。

漢康生技透過自己開發的 FBDB 平台技術，製作出了三功能的生物藥 HCB301，目前第一期臨床試驗已經在美國、中國批准執行。

免疫療法絕對是幫我們突破癌症的關鍵。但我們也知道癌症非常頑強，還有好幾道關卡我們無法攻克。既然單株抗體在戰場上顯得單薄，我們就透過融合蛋白，創造出擁有多種功能模組的「升級版無人機」。

融合蛋白強的不是個別的偵查或阻敵能力，而是一組可以「客製化組裝」的平台，用以應付癌細胞所有的逃脫策略。

Catch Me If You Can？融合蛋白的回答是：「We Can.」

未來癌症的治療戰場，也將從尋找「唯一解」，轉變成如何「全方位圍剿」癌細胞，避免任何的逃脫。

本文與 Perplexity 合作，泛科學企劃執行

「Hello. I am… a robot.」

在我們的記憶裡，機器人的聲音就該是冰冷、單調，不帶一絲情感 。它們的動作僵硬，肢體不協調，像一個沒有靈魂的傀儡，甚至啟發我們創造了機械舞來模仿那獨特的笨拙可愛。但是，現今的機器人發展不再只會跳舞或模仿人聲，而是已經能獨立完成一場膽囊切除手術。

就在2025年，美國一間實驗室發表了一項成果：一台名為「SRT-H」的機器人（階層式手術機器人Transformer），在沒有人類醫師介入的情況下，成功自主完成了一場完整的豬膽囊切除手術。SRT-H 正是靠著從錯誤中學習的能力，最終在八個不同的離體膽囊上，達成了 100% 的自主手術成功率。

這項成就的意義重大，因為過去機器人手術的自動化，大多集中在像是縫合這樣的單一「任務」上。然而，這一場完整的手術，是一個包含數十個步驟、需要連貫策略與動態調整的複雜「程序」。這是機器人首次在包含 17 個步驟的完整膽囊切除術中，實現了「步驟層次的自主性」。

這就引出了一個讓我們既興奮又不安的核心問題：我們究竟錯過了什麼？機器人是如何在我們看不見的角落，悄悄完成了從「機械傀儡」到「外科醫生」的驚人演化？

這趟思想探險，將為你解密 SRT-H 以及其他五款同樣具備革命性突破的機器人。你將看到，它們正以前所未有的方式，發展出生物般的觸覺、理解複雜指令、學會團隊合作，甚至開始自我修復與演化，成為一種真正的「準生命體」 。

所以，你準備好迎接這個機器人的新紀元了嗎？

只靠模仿還不夠？手術機器人還需要學會「犯錯」與「糾正」

那麼，SRT-H 這位機器人的外科大腦，究竟藏著什麼秘密？答案就在它創新的「階層式框架」設計裡 。

你可以想像，SRT-H 的腦中，住著一個分工明確的兩人團隊，就像是漫畫界的傳奇師徒—黑傑克與皮諾可 。

• 第一位，是動口不動手的總指揮「黑傑克」： 它不下達具體的動作指令，而是在更高維度的「語言空間」中進行策略規劃 。它發出的命令，是像「抓住膽管」或「放置止血夾」這樣的高層次任務指令 。
• 第二位，是靈巧的助手「皮諾可」： 它負責接收黑傑克的語言指令，並將這些抽象的命令，轉化為機器手臂毫釐不差的精準運動軌跡 。

但最厲害的還不是這個分工，而是它們的學習方式。SRT-H 研究團隊收集了 17 個小時、共 16,000 條由人類專家操作示範的軌跡數據來訓練它 。但這還只是開始，研究人員在訓練過程中，會刻意讓它犯錯，並向它示範如何從抓取失敗、角度不佳等糟糕的狀態中恢復過來 。這種獨特的訓練方法，被稱為「糾正性示範」 。

這項訓練，讓 SRT-H 學會了一項外科手術中最關鍵的技能：當它發現執行搞砸了，它能即時識別偏差，並發出如「重試抓取」或「向左調整」等「糾正性指令」 。這套內建的錯誤恢復機制至關重要。當研究人員拿掉這個糾正能力後，機器人在遇到困難時，要不是完全失敗，就是陷入無效的重複行為中 。

正是靠著這種從錯誤中學習、自我修正的能力，SRT-H 最終在八次不同的手術中，達成了 100% 的自主手術成功率 。

SRT-H 證明了機器人開始學會「思考」與「糾錯」。但一個聰明的大腦，足以應付更混亂、更無法預測的真實世界嗎？例如在亞馬遜的倉庫裡，機器人不只需要思考，更需要實際「會做事」。

要能精準地與環境互動，光靠視覺或聽覺是不夠的。為了讓機器人能直接接觸並處理日常生活中各式各樣的物體，它就必須擁有生物般的「觸覺」能力。

解密 Vulcan 如何學會「觸摸」

讓我們把場景切換到亞馬遜的物流中心。過去，這裡的倉儲機器人（如 Kiva 系統）就像放大版的掃地機器人，核心行動邏輯是極力「避免」與周遭環境發生任何物理接觸，只負責搬運整個貨架，再由人類員工挑出包裹。

但 2025 年5月，亞馬遜展示了他們最新的觸覺機器人 Vulcan。在亞馬遜的物流中心裡，商品被存放在由彈性帶固定的織物儲物格中，而 Vulcan 的任務是必須主動接觸、甚至「撥開」彈性織網，再從堆放雜亂的儲物格中，精準取出單一包裹，且不能造成任何損壞。

Vulcan 的核心突破，就在於它在「拿取」這個動作上，學會了生物般的「觸覺」。它靈活的機械手臂末端工具（EOAT, End-Of-Arm Tool），不僅配備了攝影機，還搭載了能測量六個自由度的力與力矩感測器。六個自由度包含上下、左右、前後的推力，和三個維度的旋轉力矩。這就像你的手指，裡頭分布著非常多的受器，不只能感測壓力、還能感受物體橫向拉扯、運動等感觸。

EOAT 也擁有相同精確的「觸覺」，能夠在用力過大之前即時調整力道。這讓 Vulcan 能感知推動一個枕頭和一個硬紙盒所需的力量不同，從而動態調整行為，避免損壞貨物。

其實，這更接近我們人類與世界互動的真實方式。當你想拿起桌上的一枚硬幣時，你的大腦並不會先計算出精準的空間座標。實際上，你會先把手伸到大概的位置，讓指尖輕觸桌面，再沿著桌面滑動，直到「感覺」到硬幣的邊緣，最後才根據觸覺決定何時彎曲手指、要用多大的力量抓起這枚硬幣。Vulcan 正是在學習這種「視覺＋觸覺」的混合策略，先用攝影機判斷大致的空間，再用觸覺回饋完成最後精細的操作。

靠著這項能力，Vulcan 已經能處理亞馬遜倉庫中約 75% 的品項，並被優先部署來處理最高和最低層的貨架——這些位置是最容易導致人類員工職業傷害的位置。這也讓自動化的意義，從單純的「替代人力」，轉向了更具建設性的「增強人力」。

SRT-H 在手術室中展現了「專家級的腦」，Vulcan 在倉庫中演化出「專家級的手」。但你發現了嗎？它們都還是「專家」，一個只會開刀，一個只會揀貨。雖然這種「專家型」設計能有效規模化、解決痛點並降低成本，但機器人的終極目標，是像人類一樣成為「通才」，讓單一機器人，能在人類環境中執行多種不同任務。

如何教一台機器人「舉一反三」？

你問，機器人能成為像我們一樣的「通才」嗎？過去不行，但現在，這個目標可能很快就會實現了。這正是 NVIDIA 的 GR00T 和 Google DeepMind 的 RT-X 等專案的核心目標。

過去，我們教機器人只會一個指令、一個動作。但現在，科學家們換了一種全新的教學思路：停止教機器人完整的「任務」，而是開始教它們基礎的「技能基元」（skill primitives），這就像是動作的模組。

例如，有負責走路的「移動」(Locomotion) 基元，和負責抓取的「操作」(Manipulation) 基元。AI 模型會透過強化學習 (Reinforcement Learning) 等方法，學習如何組合這些「技能基元」來達成新目標。

舉個例子，當 AI 接收到「從冰箱拿一罐汽水給我」這個新任務時，它會自動將其拆解為一系列已知技能的組合：首先「移動」到冰箱前、接著「操作」抓住把手、拉開門、掃描罐子、抓住罐子、取出罐子。AI T 正在學會如何將這些單一的技能「融合」在一起。有了這樣的基礎後，就可以開始來大量訓練。

當多重宇宙的機器人合體練功：通用 AI 的誕生

好，既然要學，那就要練習。但這些機器人要去哪裡獲得足夠的練習機會？總不能直接去你家廚房實習吧。答案是：它們在數位世界裡練習。

NVIDIA 的 Isaac Sim 等平台，能創造出照片級真實感、物理上精確的模擬環境，讓 AI 可以在一天之內，進行相當於數千小時的練習，獨自刷副本升級。這種從「模擬到現實」（sim-to-real）的訓練管線，正是讓訓練這些複雜的通用模型變得可行的關鍵。

DeepMind 的 RT-X 計畫還發現了一個驚人的現象：用來自多種「不同類型」機器人的數據，去訓練一個單一的 AI 模型，會讓這個模型在「所有」機器人上表現得更好。這被稱為「正向轉移」(positive transfer)。當 RT-1-X 模型用混合數據訓練後，它在任何單一機器人上的成功率，比只用該機器人自身數據訓練的模型平均提高了 50%。

這就像是多重宇宙的自己各自練功後，經驗值合併，讓本體瞬間變強了。這意味著 AI 正在學習關於物理、物體特性和任務結構的抽象概念，這些概念獨立於它所控制的特定身體。

不再是工程師，而是「父母」： AI 的新學習模式

這也導向了一個科幻的未來：或許未來可能存在一個中央「機器人大腦」，它可以下載到各種不同的身體裡，並即時適應新硬體。

這種學習方式，也從根本上改變了我們與機器人的互動模式。我們不再是逐行編寫程式碼的工程師，而是更像透過「示範」與「糾正」來教導孩子的父母。

NVIDIA 的 GR00T 模型，正是透過一個「數據金字塔」來進行訓練的：

• 金字塔底層： 是大量的人類影片。
• 金字塔中層： 是海量的模擬數據（即我們提過的「數位世界」練習）。
• 金字塔頂層： 才是最珍貴、真實的機器人操作數據。

這種模式，大大降低了「教導」機器人新技能的門檻，讓機器人技術變得更容易規模化與客製化。

當機器人不再是「一個」物體，而是「任何」物體？

我們一路看到了機器人如何學會思考、觸摸，甚至舉一反三。但這一切，都建立在一個前提上：它們的物理形態是固定的。

但，如果連這個前提都可以被打破呢？這代表機器人的定義不再是固定的形態，而是可變的功能：它能改變身體來適應任何挑戰，不再是一台單一的機器，而是一個能根據任務隨選變化的物理有機體。

有不少團隊在爭奪這個機器人領域的聖杯，其中瑞士洛桑聯邦理工學院特別具有代表性，該學院的仿生機器人實驗室（Bioinspired Robotics Group, BIRG）2007 年就打造模組化自重構機器人 Roombots。

有不少團隊在爭奪這個機器人領域的聖杯，其中瑞士洛桑聯邦理工學院（EPFL）特別具有代表性。該學院的仿生機器人實驗室（BIRG）在 2007 年就已打造出模組化自重構機器人 Roombots。而 2023 年，來自 EPFL 的另一個實驗室——可重組機器人工程實驗室（RRL），更進一步推出了 Mori3，這是一套把摺紙藝術和電腦圖學巧妙融合的模組化機器人系統。

Mori3 的核心，是一個個小小的三角形模組。別看它簡單，每個模組都是一個獨立的機器人，有自己的電源、馬達、感測器和處理器，能獨立行動，也能和其他模組合作。最厲害的是，它的三條邊可以自由伸縮，讓這個小模組本身就具備「變形」能力。

當許多 Mori3 模組連接在一起時，就能像一群活的拼圖一樣，從平面展開，組合成各種三維結構。研究團隊將這種設計稱為「物理多邊形網格化」。在電腦圖學裡，我們熟悉的 3D 模型，其實就是由許多多邊形（通常是三角形）拼湊成的網格。Mori3 的創新之處，就是把這種純粹的數位抽象，真正搬到了現實世界，讓模組們化身成能活動的「實體網格」。

這代表什麼？團隊已經展示了三種能力：

• 移動：他們用十個模組能組合成一個四足結構，它能從平坦的二維狀態站立起來，並開始行走。這不只是結構變形，而是真正的協調運動。
• 操縱： 五個模組組合成一條機械臂，撿起物體，甚至透過末端模組的伸縮來擴大工作範圍。
• 互動： 模組們能形成一個可隨時變形的三維曲面，即時追蹤使用者的手勢，把手的動作轉換成實體表面的起伏，等於做出了一個會「活」的觸控介面。

這些展示，不只是實驗室裡的炫技，而是真實證明了「物理多邊形網格化」的潛力：它不僅能構建靜態的結構，還能創造具備複雜動作的動態系統。而且，同一批模組就能在不同情境下切換角色。

想像一個地震後的救援場景：救援隊帶來的不是一台笨重的挖土機，而是一群這樣的模組。它們首先組合成一條長長的「蛇」形機器人，鑽入瓦礫縫隙；一旦進入開闊地後，再重組成一隻多足的「蜘蛛」，以便在不平的地面上穩定行走；發現受困者時，一部分模組分離出來形成「支架」撐住搖搖欲墜的橫樑，另一部分則組合成「夾爪」遞送飲水。這就是以任務為導向的自我演化。

這項技術的終極願景，正是科幻中的概念：可程式化物質（Programmable Matter），或稱「黏土電子學」（Claytronics）。想像一桶「東西」，你可以命令它變成任何你需要的工具：一支扳手、一張椅子，或是一座臨時的橋樑。

未來，我們只需設計一個通用的、可重構的「系統」，它就能即時創造出任務所需的特定機器人。這將複雜性從實體硬體轉移到了規劃重構的軟體上，是一個從硬體定義的世界，走向軟體定義的物理世界的轉變。

更重要的是，因為模組可以隨意分開與聚集，損壞時也只要替換掉部分零件就好。足以展現出未來機器人的適應性、自我修復與集體行為。當一群模組協作時，它就像一個超個體，如同蟻群築橋。至此，「機器」與「有機體」的定義，也將開始動搖。

從「實體探索」到「數位代理」

我們一路見證了機器人如何從單一的傀儡，演化為學會思考的外科醫生 (SRT-H)、學會觸摸的倉儲專家 (Vulcan)、學會舉一反三的通才 (GR00T)，甚至是能自我重構成任何形態的「可程式化物質」(Mori3)。

但隨著機器人技術的飛速發展，一個全新的挑戰也隨之而來：在一個 AI 也能生成影像的時代，我們如何分辨「真實的突破」與「虛假的奇觀」？

舉一個近期的案例：2025 年 2 月，一則影片在網路上流傳，顯示一台人形機器人與兩名人類選手進行羽毛球比賽，並且輕鬆擊敗了人類。我的第一反應是懷疑：這太誇張了，一定是 AI 合成的影片吧？但，該怎麼驗證呢？答案是：用魔法打敗魔法。

在眾多 AI 工具中，Perplexity 特別擅長資料驗證。例如這則羽球影片的內容貼給 Perplexity，它馬上就告訴我：該影片已被查證為數位合成或剪輯。但它並未就此打住，而是進一步提供了「真正」在羽球場上有所突破的機器人—來自瑞士 ETH Zurich 團隊的 ANYmal-D。

接著，選擇「研究模式」，就能深入了解 ANYmal-D 的詳細原理。原來，真正的羽球機器人根本不是「人形」，而是一台具備三自由度關節的「四足」機器人。

如果你想更深入了解，Perplexity 的「實驗室」功能，還能直接生成一份包含圖表、照片與引用來源的完整圖文報告。它不只介紹了 ANYmal-D 在羽球上的應用，更詳細介紹了瑞士聯邦理工學院發展四足機器人的完整歷史：為何選擇四足？如何精進硬體與感測器結構？以及除了運動領域外，四足機器人如何在關鍵的工業領域中真正創造價值。

AI 代理人：數位世界的新物種

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本文轉載自中央研究院「研之有物」，為「中研院廣告」

• 採訪撰文／田偲妤
• 美術設計／蔡宛潔

迎接我們的是什麼樣的未來？

想像 30 年後，生活將發生什麼改變？行政院國家發展委員會於 2022 年 3 月 30 日公布「臺灣 2050 淨零排放路徑及策略」，針對能源、產業、生活與社會轉型提出多項政策，倡導人們逐步展開淨零新生活。中央研究院「研之有物」專訪《臺灣淨零科技研發政策建議書》諮詢委員──中研院經濟研究所蕭代基兼任研究員、臺灣大學國家發展研究所周桂田教授，從與生活最貼近的經濟及社會政策出發，深入剖析臺灣如何在淨零路徑上穩健前行。迎接我們的是什麼樣的未來？一起來關心！

時間來到 2050 年，一覺醒來，生活將發生什麼改變？望向窗外，鄰居的屋頂架設了太陽能板，馬路上一輛輛電動車川流不息。打開衣櫃，穿上隨租隨送的流行服飾。走進早餐店，煎台上的人造雞肉散發迷人香氣。打卡進辦公室，充滿朝氣的一天在高強度木竹構造大樓展開，固碳的木竹建材來自永續經營的森林。

上述情景啟發自行政院國家發展委員會的「淨零生活藍圖」，究竟什麼是「淨零」（Net zero）？推動的原因為何？又將對我們的生活產生什麼影響？

淨零風潮席捲全球，臺灣該如何因應挑戰？

在解開「淨零」謎團之前，我們先來看看聯合國政府間氣候變化專門委員會（IPCC）在 2018 年公布的全球暖化特別報告，當中預測 2030 年左右，地球表面均溫將比工業革命前高出 1.5℃。

如不在 2030 年前有效減碳、發展生質能源與除碳技術，並在 2050 年左右達到「淨零排放」，將引發更劇烈的極端氣候、糧食與水資源短缺、海平面上升等危機，嚴重威脅全人類與自然萬物的生存。

「淨零排放」指的是，在特定時間內，人為產生的溫室氣體（主要為二氧化碳）排放量，與人為移除量相互抵消，達到「淨零」目標。

為此，全球掀起一股淨零風潮，其中以 1994 年生效、多達 197 個締約國的「聯合國氣候變化綱要公約」（UNFCCC）最具指標性，各國領袖定期出席氣候變遷大會，做出減碳承諾，簽定了「京都議定書」、「巴黎協定」等重要協議。

臺灣雖然不是聯合國會員，也無法置身事外，隨著各國紛紛祭出碳邊境稅、綠色供應鏈等政策，出口導向的臺灣必須盡快做出應變。

另一個棘手問題是，臺灣的慣用能源、主要產業多偏向高碳排、高耗能、高汙染性質，養成高度碳鎖定的褐色經濟體質。產出的低附加價值商品，使勞工的薪資水準難以提升，生產過程造成的環境汙染更會損害人民健康。

淨零轉型政策有助挽救瀕臨崩潰的地球環境，更是臺灣百年難得一遇的經濟綠色轉型契機！

2022 年 3 月 30 日，在眾人的期盼下，行政院國家發展委員會公布了「臺灣 2050 淨零排放路徑及策略」，預計在 2030 年前編列約 9 千億預算，執行能源、產業、生活、社會四大轉型策略，以及科技研發、氣候法制兩大治理基礎，並輔以十二項關鍵戰略，計畫於 2050 年與世界同步邁向淨零目標。

然而，比較可惜的是，當中並沒有納入「碳定價」制度，也沒有針對「社會公正轉型」提出細緻的規劃，這些都是推動產業轉型、兼顧民眾權益的重要政策。

有鑑於此，中央研究院召集各界專家研擬《臺灣淨零科技研發政策建議書》，其中〈經濟與社會促成因素〉一章由多位經濟與社會學者集思廣益而成。

研之有物專訪中研院經濟研究所蕭代基兼任研究員、臺大國家發展研究所周桂田教授，就經濟與社會政策提出建言。究竟臺灣的產業現況如何？有哪些推動淨零的誘因工具？如何降低淨零轉型對民生的衝擊？

我們必須先面對什麼問題？

臺灣現在比較大的難題是，我們是高碳排的國家。根據臺大風險中心的調查，2019 年臺灣十大溫室氣體排放企業中，有 6 家是石化業、2 家是鋼鐵業，排放總量約 1.034 億公噸，約佔當年度全國溫室氣體總排放量 36.05%。

雖然現在畫出淨零排放路徑，2020 年也宣示發展六大核心戰略產業，還是要以 2050 年為新目標，盤點臺灣產業正面臨的困境與價值。

例如石化業除了要思考如何解決高碳排問題，還需討論要留下什麼價值？畢竟在短鏈經濟時代，石化業是各國關注的戰略產業。否則就要形成區域的經濟聯盟，透過各國的資源交換來維持經濟發展。這都有賴針對產業現狀進行問題盤點，才能討論未來的發展藍圖。

如何兼顧淨零轉型與產業發展？

我國政府長期的產業政策在於幫助產業降低生產成本，因此將許多能源價格維持得很低。例如汽油價格調整的原則之一是保持「亞洲鄰國最低價」，讓業者用較低的成本生產物美價廉的商品，保有與他國競爭的優勢。

然而，長年的低價策略卻導致賺得利潤、附加價值也連帶偏低，而附加價值內很大一塊便是薪資，因此人民的薪資水準難以提升，跟過度的產業保護政策脫不了關係。

國家與產業競爭力大師 Michael Porter 在 1991 年提出「波特假說」（Porter hypothesis），他觀察 1970 年代以來，美國、英國、德國、日本等國的環保政策對產業的影響，發現嚴格的環保政策能促使產業創新，不但減少污染，還能提高生產效率與競爭力。

所謂溫室裡的花朵沒有競爭力，有一個發人深省的故事：美國亞利桑那州有一處佔地廣闊的人造溫室「生物圈二號」（Biosphere 2），宛如另一個自給自足的地球。溫室裡有一棵非常高大的樹木，從小到大沒碰過風，導致枝條橫向生長且越來越長，最後支撐不住、硬生生斷掉！

大自然存在各種壓力，會讓樹木為了生存而長得更堅韌。環保政策就是外在壓力，能促使產業思考，如何在環保與減碳成本增加的情況下，發展新的競爭優勢。

徵收碳費，但不徵收碳稅——差別是什麼？

國際上常見由政府制定「碳定價」措施，包含：碳稅費、能源稅、碳排放交易等制度，能讓氣候暖化的外部成本轉化成需付費的內部成本，促使企業主動減少碳排量。

我國政府預計 2024 年開始向排放者徵收「碳費」，而原訂徵收的「碳稅」則因財政部有重複課徵疑慮而暫緩。究竟碳費、碳稅有何差別？

首先，兩者的相同之處在於，皆是針對化石能源、商品或服務所產生的碳排放量來課稅，目的為促使排放者自願減量。

不同之處在於徵收機關與用途限制，碳稅由財政部徵收，用途沒有特別限制，為政府財政收入的一部分；碳費則由環保署徵收，只能專款專用於相關污染防治。

照理來說，政府收「費」是為了提供服務，例如收垃圾處理費是為了幫民眾處理垃圾。然而，如今徵收目的是要促使排放者自願減量，為了降低成本壓力，轉而從事綠色投資以推動產業轉型。不應該由政府收了錢去幫排放者做減量，因為政府做不到、也做不好減排！

建議未來要課徵「碳稅」，而不是只收「碳費」。因為碳稅的用途不受限制，能落實污染者付費原則，促使排放者肩負起減碳責任。同時也要完善碳排放交易機制，讓業者可以交易總量管制下的排放額度，增加減碳誘因。

善用「森林碳匯」，不只減碳，更要除碳！

政府除了利用各種政策工具促成排放者主動減少溫室氣體排放量，還要鼓勵大家移除大氣中的溫室氣體，才能達成淨零排放。

現行除碳技術主要有：生物質吸收、自然界無機化學反應、大氣中直接移除。當中最便宜的除碳技術就是「森林碳匯」，透過新植造林、更新造林、永續森林經營，讓植物與土壤發揮固碳功效。

臺灣有多達 60% 土地是森林，應將森林視為再生資源，經營「永續林」。政府可用除碳費帶頭收購森林碳匯，讓業者有誘因將農地改成林場，並在樹木最佳固碳年齡時砍下，同時種植一批新樹，收穫的木材應拿去製成可持久利用的家具和建材。

假設輪伐期是 60 年，我們就能循環經營 60 座森林。而森林生長的過程，對空氣品質、水土保持、生物多樣性等都有莫大好處。

過去 30 年來，政府推行國有林禁伐政策，讓森林健康及永續林經營受到很大限制，連帶影響森林碳匯的預估值。

行政院在「臺灣 2050 淨零排放路徑及策略」中，規劃碳匯將從 2019 年 21.4 百萬公噸成長到 2050 年 22.5 百萬公噸，等於 30 年來只成長 1.1 百萬公噸的碳匯量，是相當保守的做法。如改成經營永續林，加入造林誘因及持久利用木材，應可增加更多碳匯量。

如何落實淨零轉型政策？

淨零轉型政策的研擬需仰賴「社會強健性知識」（Socially robust knowledge），意指在生產跨領域、高度複雜的政策時，必須讓各領域專業人士參與，賦予政策強健的知識基礎。

英國早在 2008 年依據《氣候變遷法》（Climate Change Act）成立「氣候變遷委員會」，這是一個獨立的監督機關，由自然和社會科學領域的專家組成，有權編列各部會的減碳預算、審查減碳計畫，再送交國會複審。

如成立監督機關行不通，可參考歐盟成立「氣候諮詢委員會」，雖然沒有審核碳預算的職權，卻具備監督和專業諮詢的智庫功能。

我國行政院預計將淨零排放督導工作交給國家永續發展委員會，但為了強化執行力道與效率，建議行政院建立具備預算權的「氣候會報」，由行政院長總指揮各部會，畢竟氣候變遷是需要跨部會一起解決的問題。

此外，還要建立鼓勵公民參與的「轉型行動溝通平台」，當中包含中央與地方政府、各領域學者、文史工作者、非營利組織等各方人士。先由政府提出政策、廣邀各界參與討論、檢視現況與問題，最後回饋意見並調整政策方向。

碳定價政策可能導致減碳成本被納入生產成本，造成民生物價上漲，建議採取什麼配套措施？

2023 年初修法通過的《氣候變遷因應法》有條文提到：「依二氧化碳當量，推動溫室氣體排放之稅費機制，以因應氣候變遷，並落實中立原則，促進社會公益。」

「中立原則」意指，推動新的稅費機制時，為了不增加人民負擔，會從其他地方減稅，或將新增的碳稅費收入還給人民，使得政府總稅收不增不減。

建議還稅於民的措施加上排富條款，將這筆錢集中移轉給低所得者，有助改善所得分配不均的問題，提升民眾對政策的支持。

應執行還稅於民措施的原因在於，碳稅費是有累退性質的間接稅，會讓所得分配惡化。因為高所得者新增的碳稅費稅負佔所得的比例遠小於低所得者，而且低所得者的有限收入大部分用於民生消費，易受碳稅費引發的物價上漲影響。這就是為什麼要將稅收拿來彌補低所得者增加的花費。

適應淨零新生活的方法

如果擔心影響民生物價，民生用電可制定徵收級距、或暫緩調漲，但工業界的電價沒道理不調漲！這樣的整體思維將擱置臺灣的轉型進度。

事實上，臺灣現階段非常緊張，整個能源轉型進度遲滯，跟不上國際要求的 2030 年減碳 55% 進度，也難以因應各國祭出的碳邊境稅、綠色供應鏈等政策。

因此，業界現在多不會反對淨零轉型政策，反而希望政府趕快制訂規則，業界盡快配合調整內部作業。但目前政府考量民眾觀感，不敢大動作調漲能源價格、推動碳定價政策。

制定改變民眾習慣的政策時，應採取「行動取向的制度主義」，循序漸進設計出人民容易遵守的規定。

以限塑政策為例，從量販店、便利商店、飲料店等開始停供免費的塑膠袋與塑膠餐具，如自備環保餐具可享有優惠，逐漸養成民眾自備環保杯、購物袋的習慣。

淨零轉型政策相對來說更敏感，例如很多弱勢家庭為了省電費，晚上讓孩子到便利商店唸書，或只買得起耗電的二手家電，這些都需納入政策考量，可廣邀企業投身公益，和政府一起補貼弱勢家庭更換節能家電。

留給下一代「零碳未來」

你可能覺得淨零轉型議題遙不可及，但淨零排放路徑告訴我們，只剩不到 30 年的時間守住 1.5℃ 溫升防線，而臺灣起步的時間較他國晚了許多，更要急起直追落後的進度，否則我們將錯失產業轉型契機，承受大自然更殘酷的反撲。

根據臺大風險中心 2020 年民調顯示，臺灣民眾對能源轉型政策的公平性、計畫性、迫切性，平均感受只有 3.83 分，且獲知能源訊息頻率以「一年一次或很少聽到」的 25.5% 最高，顯示政府尚需加強宣導淨零觀念，將零碳理念紮根於教育，提升社會對永續價值的認同。

好消息是，62% 民眾接受因推動能源改革而調漲電價，56.7% 民眾可接受因徵收碳稅而調整油價。整體看來，約一半的民眾願意配合加稅與漲價來節能減碳，雖然多數能接受的幅度不大（約 1-5%），但已是好的開始。

淨零排放路徑的公布只是一個開端，尚需建構完善的治理框架以促成公私協力，許自己與未來世代一個零碳未來！

延伸閱讀

• 中央研究院《臺灣淨零科技研發政策建議書》
• 臺灣 2050 淨零排放路徑及策略總說明
• 聯合國政府間氣候變遷委員會 2018 年全球暖化 1.5℃ 特別報告
• 【研之有物】斷開碳鎖定的鎖鏈！面對國際競爭，減碳才有活路
• 蕭代基、傅俞瑄、林師模、黃琝琇（2020）。減碳政策在臺灣：補貼或課稅？綠色經濟期刊，第 6 卷，頁 A1-23。
• 臺大風險中心對淨零碳排路徑政策建議聲明
• 2020 能源轉型公眾感知度調查報告