鋼鐵人的弧形反應器事實上超大

本文與 美商德州博藝社科技 HEART 合作，泛科學企劃執行。

提到台灣令人焦慮的交通，多數人會想到都市裡的壅塞車潮，但真正致命的「塞車」，其實正悄悄發生在我們體內的動脈之中。

這場無聲的危機，主角是被稱為「壞膽固醇」的低密度脂蛋白（ Low-Density Lipoprotein，簡稱 LDL ）。它原本是血液中運送膽固醇的貨車角色，但當 LDL 顆粒數量失控，卻會開始在血管壁上「違規堆積」，讓「生命幹道」的血管日益狹窄，進而引發心肌梗塞或腦中風等嚴重後果。

科學家們還發現一個令人困惑的現象：即使 LDL 數值「看起來很漂亮」，心血管疾病卻依然找上門來！這究竟是怎麼一回事？沿用數十年的健康標準是否早已不敷使用？

膽固醇的「好壞」之分：一場體內的攻防戰

膽固醇是否越少越好？答案是否定的。事實上，我們體內攜帶膽固醇的脂蛋白主要分為兩種：高密度脂蛋白（High-Density Lipoprotein，簡稱 HDL）和低密度脂蛋白（ LDL ）。

想像一下您的血管是一條高速公路。HDL 就像是「清潔車隊」，負責將壞膽固醇（ LDL ）運來的多餘油脂垃圾清走。而 LDL 則像是在血管裡亂丟垃圾的「破壞者」。如果您的 HDL 清潔車隊數量太少，清不過來，垃圾便會堆積如山，最終導致血管堵塞，甚至引發心臟病或中風。

因此，過去數十年來，醫生建議男性 HDL 數值至少應達到 40 mg/dL，女性則需更高，達到 50 mg/dL（ mg/dL 是健檢報告上的標準單位，代表每 100 毫升血液中膽固醇的毫克數）。女性的標準較嚴格，是因為更年期後]pacg心血管保護力會大幅下降，需要更多的「清道夫」來維持血管健康。

相對地，LDL 則建議控制在 130 mg/dL 以下，以減緩垃圾堆積的速度。總膽固醇的理想數值則應控制在 200 mg/dL 以內。這些看似枯燥的數字，實則反映了體內一場血管清潔隊與垃圾山之間的攻防戰。

那麼，為何同為脂蛋白，HDL 被稱為「好」的，而 LDL 卻是「壞」的呢？這並非簡單的貼標籤。我們吃下肚或肝臟製造的脂肪，會透過血液運送到全身，這些在血液中流動的脂肪即為「血脂」，主要成分包含三酸甘油酯和膽固醇。三酸甘油酯是身體儲存能量的重要形式，而膽固醇更是細胞膜、荷爾蒙、維生素D和膽汁不可或缺的原料。

這些血脂對身體運作至關重要，本身並非有害物質。然而，由於脂質是油溶性的，無法直接在血液裡自由流動。因此，在血管或淋巴管裡，脂質需要跟「載脂蛋白」這種特殊的蛋白質結合，變成可以親近水的「脂蛋白」，才能順利在全身循環運輸。

肝臟是生產這些「運輸用蛋白質」的主要工廠，製造出多種蛋白質來運載脂肪。其中，低密度脂蛋白載運大量膽固醇，將其精準送往各組織器官。這也是為什麼低密度脂蛋白膽固醇的縮寫是 LDL-C (全稱是 Low-Density Lipoprotein Cholesterol )。

當血液中 LDL-C 過高時，部分 LDL 可能會被「氧化」變質。這些變質或過量的 LDL 容易在血管壁上引發一連串發炎反應，最終形成粥狀硬化斑塊，導致血管阻塞。因此，LDL-C 被冠上「壞膽固醇」的稱號，因為它與心腦血管疾病的風險密切相關。

高密度脂蛋白（HDL） 則恰好相反。其組成近半為蛋白質，膽固醇比例較少，因此有許多「空位」可供載運。HDL-C 就像血管裡的「清道夫」，負責清除血管壁上多餘的膽固醇，並將其運回肝臟代謝處理。正因為如此，HDL-C 被視為「好膽固醇」。

過去數十年來，醫學界主流觀點認為 LDL-C 越低越好。許多降血脂藥物，如史他汀類（Statins）以及近年發展的 PCSK9 抑制劑，其主要目標皆是降低血液中的 LDL-C 濃度。

然而，科學家們在臨床上發現，儘管許多人的 LDL-C 數值控制得很好，甚至很低，卻仍舊發生中風或心肌梗塞！難道我們對膽固醇的認知，一開始就抓錯了重點？

傳統判讀失準？LDL-C 達標仍難逃心血管危機

早在 2009 年，美國心臟協會與加州大學洛杉磯分校（UCLA）進行了一項大型的回溯性研究。研究團隊分析了 2000 年至 2006 年間，全美超過 13 萬名心臟病住院患者的數據，並記錄了他們入院時的血脂數值。

結果發現，在那些沒有心血管疾病或糖尿病史的患者中，竟有高達 72.1% 的人，其入院時的 LDL-C 數值低於當時建議的 130 mg/dL「安全標準」！即使對於已有心臟病史的患者，也有半數人的 LDL-C 數值低於 100 mg/dL。

這項研究明確指出，依照當時的指引標準，絕大多數首次心臟病發作的患者，其 LDL-C 數值其實都在「可接受範圍」內。這意味著，單純依賴 LDL-C 數值，並無法有效預防心臟病發作。

科學家們為此感到相當棘手。傳統僅檢測 LDL-C 總量的方式，可能就像只計算路上有多少貨車，卻沒有注意到有些貨車的「駕駛行為」其實非常危險一樣，沒辦法完全揪出真正的問題根源！因此，科學家們決定進一步深入檢視這些「駕駛」，找出誰才是真正的麻煩製造者。

LDL 家族的「頭號戰犯」：L5 型低密度脂蛋白

為了精準揪出 LDL 裡，誰才是最危險的分子，科學家們投入大量心力。他們發現，LDL 這個「壞膽固醇」家族並非均質，其成員有大小、密度之分，甚至帶有不同的電荷，如同各式型號的貨車與脾性各異的「駕駛」。

早在 1979 年，已有科學家提出某些帶有較強「負電性」的 LDL 分子可能與動脈粥狀硬化有關。這些帶負電的 LDL 就像特別容易「黏」在血管壁上的頑固污漬。

台灣留美科學家陳珠璜教授、楊朝諭教授及其團隊在這方面取得突破性的貢獻。他們利用一種叫做「陰離子交換層析法」的精密技術，像是用一個特殊的「電荷篩子」，依照 LDL 粒子所帶負電荷的多寡，成功將 LDL 分離成 L1 到 L5 五個主要的亞群。其中 L1 帶負電荷最少，相對溫和；而 L5 則帶有最多負電荷，電負性最強，最容易在血管中暴衝的「路怒症駕駛」。

2003 年，陳教授團隊首次從心肌梗塞患者血液中，分離並確認了 L5 的存在。他們後續多年的研究進一步證實，在急性心肌梗塞或糖尿病等高風險族群的血液中，L5 的濃度會顯著升高。

L5 的蛋白質結構很不一樣，不僅天生帶有超強負電性，還可能與其他不同的蛋白質結合，或經過「醣基化」修飾，就像在自己外面額外裝上了一些醣類分子。這些特殊的結構和性質，使 L5 成為血管中的「頭號戰犯」。

當 L5 出現時，它並非僅僅路過，而是會直接「搞破壞」：首先，L5 會直接損傷內皮細胞，讓細胞凋亡，甚至讓血管壁的通透性增加，如同在血管壁上鑿洞。接著，L5 會刺激血管壁產生發炎反應。血管壁受傷、發炎後，血液中的免疫細胞便會前來「救災」。

然而，這些免疫細胞在吞噬過多包括 L5 在內的壞東西後，會堆積在血管壁上，逐漸形成硬化斑塊，使血管日益狹窄，這便是我們常聽到的「動脈粥狀硬化」。若這些不穩定的斑塊破裂，可能引發急性血栓，直接堵死血管！若發生在供應心臟血液的冠狀動脈，就會造成心肌梗塞；若發生在腦部血管，則會導致腦中風。

L5：心血管風險評估新指標

現在，我們已明確指出 L5 才是 LDL 家族中真正的「破壞之王」。因此，是時候調整我們對膽固醇數值的看法了。現在，除了關注 LDL-C 的「總量」，我們更應該留意血液中 L5 佔所有 LDL 的「百分比」，即 L5%。

陳珠璜教授也將這項 L5 檢測觀念，從世界知名的德州心臟中心帶回台灣，並創辦了美商德州博藝社科技（HEART）。HEART 在台灣研發出嶄新科技，並在美國、歐盟、英國、加拿大、台灣取得專利許可，日本也正在申請中，希望能讓更多台灣民眾受惠於這項更精準的檢測服務。

一般來說，如果您的 L5% 數值小於 2%，通常代表心血管風險較低。但若 L5% 大於 5%，您就屬於高風險族群，建議進一步進行影像學檢查。特別是當 L5% 大於 8% 時，務必提高警覺，這可能預示著心血管疾病即將發作，或已在悄悄進展中。

對於已有心肌梗塞或中風病史的患者，定期監測 L5% 更是評估疾病復發風險的重要指標。此外，糖尿病、高血壓、高血脂、代謝症候群，以及長期吸菸者，L5% 檢測也能提供額外且有價值的風險評估參考。

隨著醫療科技逐步邁向「精準醫療」的時代，無論是癌症還是心血管疾病的防治，都不再只是單純依賴傳統的身高、體重等指標，而是進一步透過更精密的生物標記，例如特定的蛋白質或代謝物，來更準確地捕捉疾病發生前的徵兆。

您是否曾檢測過 L5% 數值，或是對這項新興的健康指標感到好奇呢？

• 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。

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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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