鋼鐵人的弧形反應器事實上超大

本文與 研華科技 合作，泛科學企劃執行。

每次 NVIDIA 執行長黃仁勳公開發言，總能牽動整個 AI 產業的神經。然而，我們不妨設想一個更深層的問題——如今的 AI 幾乎都倚賴網路連線，那如果哪天「網路斷了」，會發生什麼事？

想像你正在自駕車打個盹，系統突然警示：「網路連線中斷」，車輛開始偏離路線，而前方竟是萬丈深谷。又或者家庭機器人被駭，開始暴走跳舞，甚至舉起刀具向你走來。

這會是黃仁勳期待的未來嗎？當然不是！也因為如此，「邊緣 AI」成為業界關注重點。不靠雲端，AI 就能在現場即時反應，不只更安全、低延遲，還能讓數據當場變現，不再淪為沉沒成本。

什麼是邊緣 AI ？

邊緣 AI，乍聽之下，好像是「孤單站在角落的人工智慧」，但事實上，它正是我們身邊最可靠、最即時的親密數位夥伴呀。

當前，像是企業、醫院、學校內部的伺服器，個人電腦，甚至手機等裝置，都可以成為「邊緣節點」。當數據在這些邊緣節點進行運算，稱為邊緣運算；而在邊緣節點上運行 AI ，就被稱為邊緣 AI。簡單來說，就是將原本集中在遠端資料中心的運算能力，「搬家」到更靠近數據源頭的地方。

那麼，為什麼需要這樣做？資料放在雲端，集中管理不是更方便嗎？對，就是不好。

第一個不好是物理限制：「延遲」。
即使光速已經非常快，數據從你家旁邊的路口傳到幾千公里外的雲端機房，再把分析結果傳回來，中間還要經過各種網路節點轉來轉去…這樣一來一回，就算只是幾十毫秒的延遲，對於需要「即刻反應」的 AI 應用，比如說工廠裡要精密控制的機械手臂、或者自駕車要判斷路況時，每一毫秒都攸關安全與精度，這點延遲都是無法接受的！這是物理距離與網路架構先天上的限制，無法繞過去。

第二個挑戰，是資訊科學跟工程上的考量：「頻寬」與「成本」。
你可以想像網路頻寬就像水管的粗細。隨著高解析影像與感測器數據不斷來回傳送，湧入的資料數據量就像超級大的水流，一下子就把水管塞爆！要避免流量爆炸，你就要一直擴充水管，也就是擴增頻寬，然而這樣的基礎建設成本是很驚人的。如果能在邊緣就先處理，把重要資訊「濃縮」過後再傳回雲端，是不是就能減輕頻寬負擔，也能節省大量費用呢？

第三個挑戰：系統「可靠性」與「韌性」。
如果所有運算都仰賴遠端的雲端時，一旦網路不穩、甚至斷線，那怎麼辦？很多關鍵應用，像是公共安全監控或是重要設備的預警系統，可不能這樣「看天吃飯」啊！邊緣處理讓系統更獨立，就算暫時斷線，本地的 AI 還是能繼續運作與即時反應，這在工程上是非常重要的考量。

所以你看，邊緣運算不是科學家們沒事找事做，它是順應數據特性和實際應用需求，一個非常合理的科學與工程上的最佳化選擇，是我們想要抓住即時數據價值，非走不可的一條路！

邊緣 AI 的實戰魅力：從工廠到倉儲，再到你的工作桌

知道要把 AI 算力搬到邊緣了，接下來的問題就是─邊緣 AI 究竟強在哪裡呢？它強就強在能夠做到「深度感知（Deep Perception）」！

所謂深度感知，並非僅僅是對數據進行簡單的加加減減，而是透過如深度神經網路這類複雜的 AI 模型，從原始數據裡面，去「理解」出更高層次、更具意義的資訊。

以研華科技為例，旗下已有多項邊緣 AI 的實戰應用。以工業瑕疵檢測為例，利用物件偵測模型，快速將工業產品中的瑕疵挑出來，而且由於 AI 模型可以使用同一套參數去檢測，因此品管上能達到一致性，減少人為疏漏。尤其在高產能工廠中，檢測速度必須快、狠、準。研華這套 AI 系統每分鐘最高可處理 8,000 件產品，替工廠節省大量人力，同時確保品質穩定。這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。

此外，在智慧倉儲場域，研華與威剛合作，研華與威剛聯手合作，在 MIC-732AO 伺服器上搭載輝達的 Nova Orin 開發平台，打造倉儲系統的 AMR（Autonomous Mobile Robot） 自走車。這跟過去在倉儲系統中使用的自動導引車 AGV 技術不一樣，AMR 不需要事先規劃好路線，靠著感測器偵測，就能輕鬆避開障礙物，識別路線，並且將貨物載到指定地點存放。

當然，還有語言模型的應用。例如結合檢索增強生成 ( RAG ) 跟上下文學習 ( in-context learning )，除了可以做備忘錄跟排程規劃以外，還能將實務上碰到的問題記錄下來，等到之後碰到類似的問題時，就能詢問 AI 並得到解答。

你或許會問，那為什麼不直接使用 ChatGPT 就好了？其實，對許多企業來說，內部資料往往具有高度機密性與商業價值，有些場域甚至連手機都禁止員工帶入，自然無法將資料上傳雲端。對於重視資安，又希望運用 AI 提升效率的企業與工廠而言，自行部署大型語言模型（self-hosted LLM）才是理想選擇。而這樣的應用，並不需要龐大的設備。研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器，體積僅如後背包大小，卻能輕鬆支援語言模型的運作，實現高效又安全的 AI 解決方案。

但問題也接著浮現：要在這麼小的設備上跑大型 AI 模型，會不會太吃資源？這正是目前 AI 領域最前沿、最火熱的研究方向之一：如何幫 AI 模型進行「科學瘦身」，又不減智慧。接下來，我們就來看看科學家是怎麼幫 AI 減重的。

語言模型瘦身術之一：量化（Quantization）—用更精簡的數位方式來表示知識

當硬體資源有限，大模型卻越來越龐大，「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。這其實跟圖片壓縮有點像：有些畫面細節我們肉眼根本看不出來，刪掉也不影響整體感覺，卻能大幅減少檔案大小。

模型量化的原理也是如此，只不過對象是模型裡面的參數。這些參數原先通常都是以「浮點數」表示，什麼是浮點數？其實就是你我都熟知的小數。舉例來說，圓周率是個無窮不循環小數，唸下去就會是3.141592653…但實際運算時，我們常常用 3.14 或甚至直接用 3，也能得到夠用的結果。降低模型參數中浮點數的精度就是這個意思！ 

然而，量化並不是那麼容易的事情。而且實際上，降低精度多少還是會影響到模型表現的。因此在設計時，工程師會精密調整，確保效能在可接受範圍內，達成「瘦身不減智」的目標。

模型剪枝（Model Pruning）—基於重要性的結構精簡

建立一個 AI 模型，其實就是在搭建一整套類神經網路系統，並訓練類神經元中彼此關聯的參數。然而，在這麼多參數中，總會有一些參數明明佔了一個位置，卻對整體模型沒有貢獻。既然如此，不如果斷將這些「冗餘」移除。

這就像種植作物的時候，總會雜草叢生，但這些雜草並不是我們想要的作物，這時候我們就會動手清理雜草。在語言模型中也會有這樣的雜草存在，而動手去清理這些不需要的連結參數或神經元的技術，就稱為 AI 模型的模型剪枝（Model Pruning）。

模型剪枝的效果，大概能把100變成70這樣的程度，說多也不是太多。雖然這樣的縮減對於提升效率已具幫助，但若我們要的是一個更小幾個數量級的模型，僅靠剪枝仍不足以應對。最後還是需要從源頭著手，採取更治本的方法：一開始就打造一個很小的模型，並讓它去學習大模型的知識。這項技術被稱為「知識蒸餾」，是目前 AI 模型壓縮領域中最具潛力的方法之一。

知識蒸餾（Knowledge Distillation）—讓小模型學習大師的「精髓」

想像一下，一位經驗豐富、見多識廣的老師傅，就是那個龐大而強悍的 AI 模型。現在，他要培養一位年輕學徒—小型 AI 模型。與其只是告訴小型模型正確答案，老師傅 (大模型) 會更直接傳授他做判斷時的「思考過程」跟「眉角」，例如「為什麼我會這樣想？」、「其他選項的可能性有多少？」。這樣一來，小小的學徒模型，用它有限的「腦容量」，也能學到老師傅的「智慧精髓」，表現就能大幅提升！這是一種很高級的訓練技巧，跟遷移學習有關。

舉個例子，當大型語言模型在收到「晚餐：鳳梨」這組輸入時，它下一個會接的詞語跟機率分別為「炒飯：50%，蝦球：30%，披薩：15%，汁：5%」。在知識蒸餾的過程中，它可以把這套機率表一起教給小語言模型，讓小語言模型不必透過自己訓練，也能輕鬆得到這個推理過程。如今，許多高效的小型語言模型正是透過這項技術訓練而成，讓我們得以在資源有限的邊緣設備上，也能部署愈來愈強大的小模型 AI。

但是！即使模型經過了這些科學方法的優化，變得比較「苗條」了，要真正在邊緣環境中處理如潮水般湧現的資料，並且高速、即時、穩定地運作，仍然需要一個夠強的「引擎」來驅動它們。也就是說，要把這些經過科學千錘百鍊、但依然需要大量計算的 AI 模型，真正放到邊緣的現場去發揮作用，就需要一個強大的「硬體平台」來承載。

邊緣 AI 的強心臟：SKY-602E3 的三大關鍵

像研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器，就是扮演「邊緣 AI 引擎」的關鍵角色！那麼，它到底厲害在哪？

一、核心算力
它最多可安裝 4 張雙寬度 GPU 顯示卡。為什麼 GPU 這麼重要？因為 GPU 的設計，天生就擅長做「平行計算」，這正好就是 AI 模型裡面那種海量數學運算最需要的！

你想想看，那麼多數據要同時處理，就像要請一大堆人同時算數學一樣，GPU 就是那個最有效率的工具人！而且，有多張 GPU，代表可以同時跑更多不同的 AI 任務，或者處理更大流量的數據。這是確保那些科學研究成果，在邊緣能真正「跑起來」、「跑得快」、而且「能同時做更多事」的物理基礎！

二、工程適應性——塔式設計。
邊緣環境通常不是那種恆溫恆濕的標準機房，有時是在工廠角落、辦公室一隅、或某個研究實驗室。這種塔式的機箱設計，體積相對緊湊，散熱空間也比較好（這對高功耗的 GPU 很重要！），部署起來比傳統機架式伺服器更有彈性。這就是把高性能計算，進行「工程化」，讓它能適應台灣多樣化的邊緣應用場景。

三、可靠性
SKY-602E3 用的是伺服器等級的主機板、ECC 糾錯記憶體、還有備援電源供應器等等。這些聽起來很硬的規格，背後代表的是嚴謹的工程可靠性設計。畢竟在邊緣現場，系統穩定壓倒一切！你總不希望 AI 分析跑到一半就掛掉吧？這些設計確保了部署在現場的 AI 系統，能夠長時間、穩定地運作，把實驗室裡的科學成果，可靠地轉化成實際的應用價值。

台灣製造 × 在地智慧：打造專屬的邊緣 AI 解決方案

研華科技攜手八維智能，能幫助企業或機構提供客製化的AI解決方案。他們的技術能力涵蓋了自然語言處理、電腦視覺、預測性大數據分析、全端軟體開發與部署，及AI軟硬體整合。

無論是大小型語言模型的微調、工業瑕疵檢測的模型訓練、大數據分析，還是其他 AI 相關的服務，都能交給研華與八維智能來協助完成。他們甚至提供 GPU 與伺服器的租借服務，讓企業在啟動 AI 專案前，大幅降低前期投入門檻，靈活又實用。

台灣有著獨特的產業結構，從精密製造、城市交通管理，到因應高齡化社會的智慧醫療與公共安全，都是邊緣 AI 的理想應用場域。更重要的是，這些情境中許多關鍵資訊都具有高度的「時效性」。像是產線上的一處異常、道路上的突發狀況、醫療設備的即刻警示，這些都需要分秒必爭的即時回應。

如果我們還需要將數據送上雲端分析、再等待回傳結果，往往已經錯失最佳反應時機。這也是為什麼邊緣 AI，不只是一項技術創新，更是一條把尖端 AI 科學落地、真正發揮產業生產力與社會價值的關鍵路徑。讓數據在生成的那一刻、在事件發生的現場，就能被有效的「理解」與「利用」，是將數據垃圾變成數據黃金的賢者之石！

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• 本文轉載自科技大觀園，原文為《試問Siri與Jarvis的距離有多遠？》
• 作者 / 科技大觀園特約編輯｜姚荏富

近年來因為人工智慧、大數據、區塊鏈等應用科技快速發展，以及 Google 等科技公司大舉來到臺灣進駐並招聘大量軟體工程師，臺灣頂大的資工科系成為超熱門志願。不過大家對資工系的印象就是要學寫程式，也就是俗稱的 coding，但 coding 在解決什麼問題？今天我們訪問了臺大資工系的陳縕儂副教授，從老師的專業「自然語言處理」（Natural Language Processing，縮寫 NLP）做切入，來帶大家了解資工系究竟在解決什麼問題。

讓 AI 聽得懂人話，就是「自然語言處理」

陳縕儂老師的機器智慧與理解實驗室，主要是針對語言處理及對話系統相關技術進行研發，藉由機器學習技術，透過資料讓機器自動學習，理解人類語言並且進行適當的互動，目標是希望能讓機器的智能比肩人類，甚至超越人類。

「自然語言處理」是資工領域中的一個分支，名字聽起來很抽象，但其實這項學門的目標就是讓電腦可以「聽懂」人類說的話、「理解」語意並給予「回應」，就像鋼鐵人電影中的 AI 助理 Jarvis，鋼鐵人只要說如常說話就可以下達指令，讓 Jarvis 協助生活中各種大小事。

不過理想很飽滿現實卻很骨感，要做到像 Jarvis 這樣有求必應的 AI 助理並不容易，目前市面上的智慧助理如 Apple Siri、Google Assistant 及 Amazon Alexa 都已經隨著 3C 產品普及化了，但很多時候它們仍會說：「很抱歉，我聽不懂你的意思。」可見，從 Siri 到到 Jarvis 仍有很長的一段路要走，但為什麼這是條漫漫長路？——歡迎來到「自然語言處理」的思考領域。

• 延伸閱讀：喜歡教書、喜歡台灣自由的研究學風 ，要讓語音助理「賈維斯」成真——陳縕儂專訪

從「聽懂」到「回應」，AI 必須克服多項關卡

大家可以想像一下，今天要跟一個 AI 互動，通常是透過語音或者文字來下達指令，接著 AI 就會協助我們完成特定的任務，並解決特定的問題。

在這個過程中，有四個主要的環節必須克服，分別是語音辨識 （Automatic Speech Recognition; ASR）、語意理解 （Natural Language Understanding; NLU）、對話決策 （Dialogue Management）、以及語言生成 （Natural Language Generation; NLG），說的白話一點，就是接收你講的話、翻譯成 AI 能理解的指令、要如何處理指令，以及怎麼把回應翻譯成人類能聽懂的聲音或文字。

在這四個環節裡都有相當複雜的問題需要去解決，譬如語音辨識，在技術上通常是將語音訊號直接轉換成文字，讓 AI 去理解，但在將音訊輸入的過程中，就必須要排除掉我們口語中會用的「嗯」、「啊」、「喔」等贅字或不自然的停頓，又或者是新創的流行語、方言、口音……等等的問題必須先解決，才能讓 AI 真的能聽懂人類的自然語言。

在「語意理解」上，要讓 AI 去分析語言或文字的脈絡、理解關鍵字，再找出對應的資料（搜尋資料庫）；而「對話決策」更是困難，前面理解了人類的語言或文字表意後，AI 應該要如何回應？可能使用者給的資訊不完整，AI 要追問使用者以釐清問題？又或者在語意理解上有聽不懂的字，得要再次詢問並確認？

這還只是 AI 面對人類自然語言時，其中幾個回應的選項，真實的對話情境可能更加複雜，而且整個對話過程只要有一個環節正確度不夠高，那 AI 後續也很難準確的回應，只要有一步錯了，就會對後續對話體驗造成負面影響。

不過好消息是，現在的深度學習技術已經相當成熟，只要餵資料給電腦時，告訴他怎麼樣是對、怎麼樣是錯，基本上電腦都可以不斷修正（餵的資料也要夠多），再加上現行語言代表模型的優化，智慧 AI 在特定領域的應用上都有蠻不錯的成果。

Jarvis 仍遙遠，AI 的新突破是精準翻譯

聊到這幾年 AI 的重要突破，老師提到三年前 Google 所開發的語言代表模型 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers），當時 BERT 一出現市面上所有自然語言處理的模型都改採用了它的運作邏輯。相較於過去的語言模型，通常都是餵指定任務的文字來訓練電腦，BERT 是在給電腦任務前，先餵它吃很多的文章或書，接著再提供任務給它。

以翻譯為例，這就好像讓一般人翻譯，跟讀過很多書的人來翻譯一樣，讀過很多書的人懂得字彙跟用法，自然翻譯出來的成品更流暢。

而 BERT 的技術確實也得到相當好的成效，所以擊敗了當時許多正在開發的語言模型，成為了當前語言模型的基礎。有趣的是，BERT 的前身是一個名為 ELMo（Embeddings from Language Models，與芝麻街角色名字相同）的語言模型，所以 BERT 的開發者們就用芝麻街的角色，來為他們開發出來的語言模型命名。

• 延伸閱讀：別意外！Google 真的聽得懂「人話」：BERT 自然語意演算法如何提升關鍵字理解能力？

當前 AI 發展的目標，為它建立「人的常識」

雖然說 NLP 領域在商業與學術上都有相當大的發展空間，但陳老師認為，目前要達到人的「common sense（常識）」對 AI 來說還是非常困難，舉例來說，今天我們跟智慧助理說我今天要跟某某人吃晚餐，這個時候如果是人類的助理，我們可能會聯想到「吃什麼」、「要不要聯絡某某人」、「交通方式是？」……等等與飯局相關的問題，但 AI 目前並沒有辦法執行這麼複雜的互動，還得必須跟 AI 說「幫我訂位」、「幫我叫車」，仍在一個指令一個動作的狀態，這種 AI「common sense」的建立，可說是目前非常有挑戰性的項目。

• 延伸閱讀：剖析霍金的「代言人」：人機如何透過語音互動溝通？

AI 的開發方向——人類的工作輔具

身為 AI 的設計者，陳縕儂老師認為 AI 會成為輔助人類的一部分，雖然說現階段許多人對於 AI 可以執行我們的工作感到彆扭，但實際上 AI 正在減輕我們的工作量，舉例來說，像是目前醫院已經有在使用協助診斷的 AI，但這樣的 AI 並不會取代醫生的工作，因為 AI 只是提供醫生診斷的相關依據，實務上對於病患的判斷最終還是得由醫生來做。

雖然 AI 已在產業中被廣泛利用，但基本上仍以「人機協作」為大宗，雖然能取代部分人力，但像是創造類型的工作 AI 就幾乎無法獨自完成。至於大家想像中，AI 恐對人類造成威脅的情節，基本上不會發生，因為 AI 是不會憑空出現意識的，AI 威脅人類的可能，比較會是人類不當利用造成的風險，所以在未來 AI 的開發上，基本上會往輔助人類的方向去做應用。

資工領域瞬息萬變，「喜歡新知」很關鍵

談到什麼特質適合來讀資工系，陳縕儂老師認為，數學或是邏輯只是基礎，重要的是「喜歡接受新知」的特質，因為在資工領域瞬息萬變，資訊更新的相當快速，隨時都會有新東西出來，如果不喜歡吸收新知識，讀資工系可能會比較痛苦一點。另外，資工在應用上時常會和不同領域的人做合作，你必須了解對方的需求跟他們的條件，才能設計出能夠幫別人解決問題的方法，而這也是資工有趣的地方。

陳縕儂老師也和我們分享了在他眼中臺灣學生和外國學生的差異，他認為臺灣學生應用網路資源自學的能力非常強，而外國學生則是勇於在課堂上和老師提問並討論，各有各的優點，不過教授也認為由於臺灣學生擅長自己找答案，所以在協作與表達上的可能相較於外國會比較弱一些，但如果這一塊能做到加強，臺灣的學生其實是非常有競爭力的。

最後老師還告訴我們，當初大學時機器學習與 NLP 領域並不是資工領域的主流，一開始只是選擇了自己有興趣的領域，也沒想到近幾年 NLP 會變成現在的顯學，他認為自己真的非常幸運，可以一路延續自己熱愛的主題。

最後的最後，陳縕儂老師建議有意投入資工領域的學員們，可以先了解這個領域需要的先備知識，像是 coding 要用到的程式語言、跟 AI 相關的內容則會牽涉到數學，最後當然就是對知識的熱情和態度，了解之後才比較能判斷這個領域適不適合你，千萬不要因為從眾而選擇。

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如果你是一個動漫迷，一定曾經夢想變身超級英雄，但這似乎終究只能是幻想──直到科技把想像化為現實。

隨著科技快速演進，人類終於可以製造出模擬各種超能力的裝備，像是讓上班族變身蜘蛛人的攀牆手套、只比超人視力差一點的千里眼隱形眼鏡等，擁有超能力不再是癡人說夢。

不過，這些裝備的發明並非如同漫畫情節：由億萬富翁為了懲奸除惡而打造；而是科學家和醫學專家為改善人類生活而研發。舉例來說，專家研發出能夠加速人體組織再生的植入體，雖然不可能像金鋼狼一樣迅速讓傷口癒合，卻可降低感染機率和醫療成本；另外還有能夠偵測周遭障礙物的特製服裝，用處不在增加超級英雄的第六感，而是為了幫助視障人士安全地行走。

這些新奇科技有些仍在研發階段，但也有一些已經實際問世。美國國防承包商雷神公司（Raytheon）已經交貨給美國陸軍一套讓士兵力大無窮的鋼鐵人裝；許多造船廠也用類似概念的外骨骼機械裝，協助工人操作重型機具。如果你有興趣，甚至可以在家自己拼裝超能力裝備。紐約羅徹斯特大學的學生，就運用唾手可得的現成材料，打造出一具隱形透視鏡。

雖然目前的科技還無法讓每個人都穿上紅色披風飛天入地，但透過本期為你介紹的高科技裝置，我們或許可以窺知未來擁有類似超能力的世界，甚至預先規劃好自己的超級英雄祕密基地。

蜘蛛人攀牆術

黏性手套的靈感來自壁虎的腳。

如果可以像蜘蛛人一樣發射蜘蛛絲，徒手攀爬辦公大樓，一定會讓上班變得更有趣。不過這套都市輕功服和蜘蛛的關係不大，是從壁虎的四隻腳得到靈感而發明出來的。

史丹佛大學學生模擬壁虎腳上的細微毛髮，開發出特製的乾式黏性手套，讓普通人透過類似的黏著原理來垂直爬行。然而，技術上的困難在於壁虎只有幾公克重，若要支撐體型相對龐大的人類，得另有對策。研發團隊利用加裝特殊簧片來平均分散人施加在手套上的重量，讓整組裝置可以承受高達91公斤的成人體重。另一方面，人類的上半身不像壁虎那樣強而有力，因此還需要一組活動式繩梯，將部分攀爬作用力轉移至雙腳，以減輕雙臂負荷。這副手套的初步測試相當順利，目前學生們正與美國航太總署噴射推進實驗室（Jet Propulsion Lab）合作，評估是否能把相關技術應用到太空船的機械手臂，以回收太空垃圾。

蜘蛛人超感應

對超級英雄來說，預知壞蛋來襲是必備的能力之一，而如今我們只要穿上感應裝，也能具備相同的能力。雖然就造型而言，它沒有緊身蜘蛛裝那麼酷，但這套「蜘蛛感應裝」卻能感應方圓152公分內的障礙物或接近的人，並向穿戴者發出警告。整套裝備包含多項感測模組，由一個測距儀和一具伺服馬達所構成。測距儀會不斷發射聲納波，當聲納波遇到物體反彈回來，便可由感測器計算出距離。一發現障礙物，伺服馬達──即遙控飛機上常見的那種馬達──便啟動推桿，對穿戴者的皮膚施加壓力。越接近障礙物，推桿壓力會越大，藉此讓使用者判斷物體遠近、作出反應。發明者維克托．麥特維席（Victor Mateevitsi）表示，開發這項技術的目的是希望造福視障人士；此外在昏暗環境下，像是濃煙密布的火場，也可以用來確保消防人員的安全。

超級戰鬥裝

披風和小褲褲不夠看，真正的超級英雄都穿外骨骼機械裝。

鋼鐵人的超能力不是因為被輻射蜘蛛咬到，也不是被伽瑪射線照到而突變；鋼鐵人裝說穿了，就是透過精密的工程設計──加上很多的錢──所打造出來的。既然如此，當然我們也可以如法炮製，事實上，現在已經有業者開發出類似的裝備了。

國防製造商雷神替美軍研發了一款超強外骨骼機械裝（Robot Exoskeleton）。士兵只要穿上這套裝備，就能在高液壓系統的輔助下，大幅提升力量、靈敏度和持久作戰能力，即使進行劇烈活動也不至於疲勞和受傷。雖然目前的版本必須連接到內燃液壓引擎以作為動力來源，但未來可望在2020年推出不需要外接線路的獨立外骨骼機械裝。

不只軍方需要外骨骼機械裝，洛克希德．馬丁公司也設計了一款專供重機械操作員使用的機械裝FORTIS，它可以承載大部分的機具重量，讓操作人員可以長時間作業，減少因為肌肉疲勞所需的休息時間和次數。

自製隱形斗篷：讓你看穿物體的簡單透鏡組

隱形和透視都是相當熱門的超能力，但你可能不知道，這兩種能力早已經成為現實，而且一般人在家裡就能辦到。羅徹斯特大學的學生利用市面上現有的便宜材料，設計出一組遮蔽裝置，可以讓光線繞過物體，製造出物體憑空消失的神奇效果。要製造出這種錯覺，需要四組焦距不同的透鏡，並將透鏡相隔特定距離擺設。當光線進入第一組透鏡時，會先聚焦，然後發散，因而繞過位於遮蔽區的物體。但此時後方景象是顛倒的，所以還需要另外一組透鏡，再把影像翻轉回來。這套裝置的遮蔽能力不限特定視角，也就是說不管從透鏡的任何角度看過去，都能清楚呈現物體後方的景象。

這套簡單裝置的遮蔽範圍其實只有透鏡內部，亦即類似甜甜圈的環狀區域內。不過研究團隊也研發出了另一套更為複雜的透鏡裝置，可以達到完全遮蔽的效果。

研發團隊希望這套「羅徹斯特斗篷」（Rochester Cloak）可以在醫療領域發揮作用，讓外科醫生在手術時，能更清楚地看到開刀部位，或是協助卡車司機繞過車輛的死角，察覺周遭狀況。

磁性第六感

這種彈性極佳的人造皮膚能感應地球磁場，讓路癡也不迷路。

鳥和鯊魚沒有GPS也能找到方向，但許多超級英雄仍需輔助裝置，才能正確且即時地找到壞蛋巢穴。科學家現在發明了一種電子皮膚，能夠透過偵測地球磁場來協助指認方向，讓衛星導航和Google地圖都成為過去式。

這種人造皮膚是一層鈷和銅的金屬薄膜，在磁場環境下可以感應電阻的變化。只要測量電阻差異，就可以計算出磁場距離，再把這個資料傳送到液晶顯示幕上，就能清楚判斷方位和距離。

科學家把磁場感測材料黏在PET軟性膠膜上──類似透明投影片的材質──然後再將它貼以彈性膠帶，好讓人造皮膚可以自由伸縮。一平方公尺的感測膠膜只有不到3公克的重量，厚度僅兩微米，比人髮的十分之一還要細，因此人造皮膚可以貼附在人體上，甚至植入皮膚下方，而不至於造成不適。

快速自體療癒：讓骨肉再生的智慧型植體

除了全身擁有強化金屬骨骼，以及金鋼爪之外，金鋼狼還有一項特異功能，那就是快速的自體療癒。其實人體本身就已經有不錯的修復功能，但和X戰警第一男主角的再生能力相比，卻是差得遠了。不過現在這個差距，正在逐漸縮小。

有業者開發出內含大量生長因子的醫療用植體，其中的組織再生分子可以有效提升人體自我療癒的速度。雖然跟金鋼狼的超能力比起來仍舊略遜一籌，不過對於皮膚或骨頭受傷的患者來說，已經能大幅縮短癒合的時間。

除了加速自體療癒，FeyeCon公司所研發的智慧植體還有幾項聰明的特色。首先，它是由可生物分解的材料所製成，因此等到傷口復原後，它會逐漸分解成對人體無害的自然成分；此外，它還可以事先添加抗生素，以減少身體組織排斥外來物質時的發炎機率。目前研究人員仍在微調成分，為的是更適應身體各部位組織，但預估在不久的將來就可以正式推出。

千里望遠鏡：一眨眼就能放大遠方物體的超強眼鏡

超人的千里眼可以隨時看見哪裡有麻煩，不過現在普通人也能擁有類似的能力，儘管目的大不相同。老年性黃斑病變是全世界老年人失明的罪魁禍首，而致病的原因是主管視覺敏銳度的黃斑部位細胞受損。

為了幫助患有此病的老年人提升視物能力，聖地牙哥和瑞士的科學家研發出具有望遠功能的隱形眼鏡，它能將視覺影像放大2.8倍。這種硬式隱形眼鏡比普通隱形眼鏡更大一些，但和過去用來矯正黃斑病患視力的厚重眼鏡相比，已經是一大進步。配戴者仍須戴上由三星3D眼鏡改造而成，且具備精巧操作功能的特製眼鏡。

鏡架上的感測器讓配戴者只須眨動單眼，就能在普通和望遠視力之間切換。眨右眼，便開啟2.8倍放大功能，眨左眼，則會關閉。瑞士聯邦科技學院的研究團隊負責人艾利克．川布雷（Eric Tremblay）表示：「目前這種眼鏡仍處於研究評估階段，但我們期待未來能夠實際生產，嘉惠黃斑部受損的病患。」

念力波動：用腦波控制一切

如果光用念力就能移動物體，確實可以讓生活方便許多，可惜所謂的隔空移物始終只是科幻小說裡的虛構情節。不過，在現代科技的協助下，我們還是可以利用腦波做到很多事情。

真正的腦波控制技術是利用安裝在頭顱上的腦電波感測器（EEG sensor）來偵測大腦活動。當穿戴者專注於某個物體時，額頭後方的大腦前額葉會激發神經元，產生腦電波。這種腦電波足以引起腦波感測器的電位差，再由電腦演算法分析轉譯為電子訊號，下達指令給連接的裝置設備。

透過這個原理，航太技術廠Tekever已經開發出透過腦波操作的無人機。操作員須戴上腦波感測帽，且事先接受訓練，學習透過專注力來讓電腦螢幕上的圖示向上或向下移動，藉以指揮無人機向左或向右轉；當腦波感測器偵測到大腦特定部位的活動後，便可以傳送相對應的指令給無人機。業者希望這套技術未來能夠應用於更大型的飛行器，減少飛行員的工作負荷，或是讓身障人士也能一圓飛行夢。

本文節錄自《How It Works知識大圖解 國際中文版》第16期（2016年01月號）

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