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空氣污染在這兒,防治標準在哪兒?

果殼網_96
・2013/12/18 ・9222字 ・閱讀時間約 19 分鐘 ・SR值 621 ・十年級

credit: CC by Dai Luo@flickr
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文/斯凱迪歪

每當霧霾又一次籠罩京滬穗等各大城市,或是「外企員工因為無法忍受糟糕的空氣而逃離北京」等新聞見諸媒體,對空氣污染的擔憂就再次成為中國民眾的集體焦慮。

各種權威機構的研究顯示,這種焦慮並非缺乏根據:中國城市空氣污染狀況非常嚴重,且仍在惡化。空氣污染帶來特定人群的早死或是健康壽命的損失,也已被研究證實。污染本身並不值得奇怪,縱觀世界各國發展歷史,除了個別旅遊聖地或是有其他獨特優勢的國家,絕大多數國家都無法避免這一過程。今日風光迤邐的萊茵河,曾經被稱為歐洲臭水溝,不僅河中魚蝦絕跡,政府甚至禁止居民下河游泳以免中毒。

在中國這樣一個「世界工廠」,而非靠旅遊資源發家致富的國家,走低環境損耗的發展道路固然是理想之選,「先污染後治理」則是更為現實的無奈選擇。作為前所未有的經濟增長速度和高歌猛進的城市化步伐的代價,中國城市空氣污染問題的嚴重性和複雜性令人瞠目:發達國家的空氣污染物問題是逐個出現、逐個解決;中國則是多種類污染物同時出現、高濃度爆發。這是一個集前現代的煙花爆竹、餐飲油氣;工業化時代的燃煤煙塵以及現代社會的汽車尾氣於一體的獨特環境困局。

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但不論是經濟的飛速發展還是城市化步伐加快,其本身都只是手段而非目標。根本目的,當是民眾乃至後代的安康與幸福。因此,儘管如此複雜,作為發展的副產品,空氣污染絕對是當下中國必須立即下決心去解決的問題。這顯然也是現階段民眾最為迫切的期待之一。能否拿出如多年來發展經濟般的決心與勇氣,繼而像經濟的跨越式高速發展一樣,以跨越式的速度盡快解決包括空氣污染在內的環境問題,則是這種期待的核心。

中國空氣污染現狀調查

2013年4月,內地民間環保組織「自然之友」發佈了《2012年中國環境綠皮書》。同往年一樣,「自然之友」在報告書中對2012年全國31個省會及直轄市城市空氣質量進行了排名。榜單很快引來媒體的競相追逐。「北京連續3年墊底末三」「成都直跌9名降至第二十八」,排名的升降及幅度均牽動著關注者的神經。

「自然之友」製作的這份榜單,以中國環保部發佈的數據為基礎,根據空氣質量達二級以上天數的多少排名。某地當日的各項空氣污染物指標,包括二氧化硫、二氧化氮、可吸入顆粒物PM10均不超過國家空氣質量標準二級限值,即認定該地當日的空氣質量在二級以上,屬於「優或良」級別。

根據上述標準,中國31個省會城市與直轄市中,海口、昆明、拉薩拔得空氣質量前三位,烏魯木齊、北京、蘭州包攬後三位。其中,海口2012年全年的空氣質量處於官方認定的「優良」狀態,而連年霸佔榜單倒數席位的北京則有84天處於「污染」狀態。

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無力接軌的環保標準

在更大範圍的城市空氣質量比較中,海口和北京一樣達不到及格線。2011年,世界衛生組織蒐集並公佈了規模前所未有的城市空氣質量數據彙總情況,其中一份名單以可吸入顆粒物PM10為空氣污染指標,對全球91個國家1081個城市進行了排名。收入其中的31個中國城市裡,表現最好的海口僅排在榜單第814位,它的污染物濃度相當於美國的貝克斯菲爾德市,但後者在名單收錄的300多個美國城市裡卻是空氣最差的。

整體空氣質量比中國還要差的國家,在名單裡只剩下蒙古、部分非洲國家,以及印度等南亞國家和伊朗等西亞國家。中國城市排名最末位的蘭州在國際榜單中名列第1058位,但它還不是空氣最差的城市,印度德里、蒙古烏蘭巴托、巴基斯坦伊斯蘭堡等城市空氣污染比蘭州還要嚴重。

當中國「優良空氣」接洽國際標準「好空氣」,內地主要大城市的空氣質量普遍處在不及格水平。

在空氣質量達標與否的標準判定上,主要大國分歧明顯。比如在可吸入顆粒物PM10指標上,中國自1996年制定並沿用至今的空氣質量標準認定,年均濃度在100微克/立方米以下即為達標,而美國環保署將該數值定在40,世界衛生組織則將健康要求的準則值定在20,針對發展中國家另設有70的推薦最低限值。

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假若按照世界衛生組織的標準,中國PM10年均濃度最低的城市海口也未能滿足公眾健康的基本要求。2012年12月,亞洲開發銀行一項分析中國環境的報告指出,中國500個大型城市中,只有不到1%達到世界衛生組織推薦的空氣質量標準指導值。

2012年,中國環保部制定更嚴格的空氣質量標準,納入細顆粒物PM2.5等新的空氣污染物指標,與世界衛生組織為發展中國家推薦的第一階段過渡值靠攏。標準定於2016年正式實施,但自2013年元旦起,全國已有74個城市試點運行。2013年4月,環保部發佈第一季度74個城市空氣質量報告,新的官方結果前所未有地令人悲觀。74個城市空氣處於新標準污染狀態的天數,比未污染的天數還要多。這也驗證此前環境學界的判斷,「假若立刻執行新的空氣質量評價體系,全國將會有2/3的城市達不到空氣質量要求。」

空氣污染的「中國特色」

伴隨著高速的工業化和城市化進程,中國的空氣污染具備鮮明的「中國特色」。在2013年全國兩會上,環保部副部長吳曉青回應公眾改善空氣質量的呼籲時說,「現在面對的大氣污染成因複雜,既要治理和控制一次污染物,還要控制二次污染物;既要治理常規污染物二氧化硫、氮氧化物,還要治理PM2.5污染等新出現的大氣污染問題,難度和複雜性可想而知。 」

回顧歐美國家治理大氣污染的歷史,它們的確曾經歷循序漸進的過程。從1970年代到1990年代,歐美國家以治理二氧化硫、氮氧化物為主,90年代以後才開始轉向以治理細顆粒物PM2.5為主。由於大氣中的PM2.5一部分來自污染源的直接排放,更多的一部分來自於二氧化硫、氮氧化物等氣體污染物發生的物理和化學轉化,這種治理顯得水到渠成。

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PM,英文ParticulateMatter(顆粒物),大氣中的固體或液體顆粒狀物質。

PM10 指大氣中顆粒直徑小於或等於10微米的顆粒物。粒徑10微米以上的顆粒物,會被擋在人的鼻子外面;而粒徑小於10微米的顆粒物,卻能夠進入呼吸道。氣象專家和醫學專家認為,由細顆粒物造成的灰霾天氣對人體健康的危害甚至要比沙塵暴更大。

PM2.5 指大氣中直徑小於或等於2.5微米的顆粒物,也稱為可入肺顆粒物。顆粒物的直徑越小,進入人體呼吸道部位就越深,對人體的危害越大。粒徑在2.5微米以下的細顆粒物,直徑相當於人類頭髮1/10大小,被吸入人體後會進入支氣管,干擾肺部的氣體交換,引發包括哮喘、支氣管炎和心血管病等方面的疾病。這些顆粒還可以通過支氣管和肺泡進入血液,其中的有害氣體、重金屬等溶解在血液中,對人體健康的傷害更大。

「與發達國家經歷的空氣污染過程相比,我們國家的空氣污染現狀顯得非常特殊。國外的空氣污染物問題是逐個出現逐個解決,而國內現階段面臨的是,很多種類的污染同時爆發。」北京大學環境學院教授胡敏曾向《鳳凰週刊》記者說。

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這種需要治理眾多種類空氣污染物面臨的困境,集中體現在2012年前後環保部修改《環境空氣質量標准》的過程中。在2011年以前,學界以外極少有人知悉PM2.5這一空氣污染術語。2011年末的中國大範圍灰霾天,以及微博上廣為流傳的「美駐華使館PM2.5監測數據」,引爆了隨後舉國熱議PM2.5的環境事件。在前所未有的壓力下,環保部門開始向全社會公開徵求意見,並於2012年決定把PM2.5列入新的空氣質量監測體系。

中國人民大學環境學院在2013年一項空氣質量管理評估報告中指出,根據2012年新修訂的《環境空氣質量標準》,中國333個地級及以上城市中,不能達到二氧化硫、二氧化氮和PM10年平均濃度二級標準的城市數量分別為18個、51個和201個。即使不考慮PM2.5和臭氧污染的問題,也有216個城市的空氣質量不能達到年平均濃度國家標準,佔城市總數的2/3。這意味著,不管是新的PM2.5指標,還是舊的PM10指標,都難以準確涵蓋中國城市的空氣質量問題。中國的空氣污染防治,需要自主探索多種污染物整體達標的中國標準。

空氣污染的「中國特色」不僅體現在眾多的污染物本身,也相應地呈現在種類繁多的污染源清單上。工業廢氣、汽車尾氣、燃煤煙塵、建築揚塵已是眾所周知的空氣污染來源,它們排放的污染物對空氣質量影響舉足輕重,而其他一些污染源也已經貼上鮮明的中國標籤。

相比冬季燃煤供暖、露天垃圾焚燒,餐飲油氣與煙花爆竹則是相對不為人知或未被重視的「中國特色」空氣污染源。根據中國科學院大氣物理研究所王躍思的研究,北京2013年元月霾天期間,餐飲源對PM2.5的貢獻佔到13%,這一比重幾乎與北京地面揚塵和工業排放對PM2.5的貢獻總值相當。而且,北京市餐飲業的污染物排放近年來還在呈快速上升趨勢。

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「燃放煙花爆竹也能造成短時間內PM2.5濃度的暴增,這些污染物遭遇無風靜穩天氣時便會在大氣中飄浮
數小時,甚至可能成為引發地區性重霾的導火線。」王躍思告訴《鳳凰週刊》記者,他們詳盡分析了春節和元宵節期間各小時各類空氣污染物的濃度和成分。結果顯示,北京地區燃放的大量煙花爆竹,要為北京2013年2月霾天的部分重污染時段負責。

piYIPJJdkZagVKXT7cUnnLmcW6091f7wYTUg2M5gdNB2AgAAiQEAAEpQ2013年2月,吉林省吉林市一老人在松花江岸邊晨練。江對岸的煙囪濃煙滾滾,污染物排放達標與否難以獲知。可以肯定的是,當遭遇嚴重霾天時,老人小孩應該儘量避免戶外活動。

一損俱損的污染「連坐」

中國空氣污染不僅呈現出上述複雜一面,還體現在空氣污染波及面大,區域影響廣泛上。按照世界衛生組織的標準,中國空氣質量真正達到優良水準的地級以上城市屈指可數,而部分地區已出現成片城市的「淪喪」。

2012年10月,中國環保部發佈《重點區域大氣污染防治「十二五」規劃》,大氣污染防控重點從原來的「三區六群」正式擴展到「三區十群」,再次佐證這點。京津冀、長三角、珠三角、成渝地區、遼寧中部、山東半島、武漢及其周邊、湖南長株潭、台灣海峽西岸等9個區域是先前已經劃定的大氣污染治理重點。新規劃在此基礎上,又增加了山西中北部、陝西關中、甘寧、新疆烏魯木齊城市群4地。至此,大氣污染區域重點共涉及19個省、自治區、直轄市,面積超過130萬平方公里,佔據國土面積的1/7。

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2013年5月,中國氣象科學研究院等發表在《科學通報》上的結果顯示,霧霾問題已經覆蓋到整張中國地圖。研究指出中國已形成九大霾區,其中4個地區的區域性霾問題最嚴重。京津冀地區以及周邊山東、河南等地是華北一大霾區;華東霾區的主體是長三角地區,但已經涵蓋湖北、安徽等地;華南霾區則是以珠三角為中心,向兩翼的廣東、廣西蔓延;西南區的四川盆地則不幸成為中國的新霾區。

中國空氣污染區域化的加劇,也與空氣污染物的轉變有關。亞洲開發銀行2012年的一份報告顯示,從傳統污染物二氧化硫、氮氧化物等指標來說,中國的空氣質量在從1999年到2009年這10年期間有所改善。但這種單個氣態污染物指標的改善主要發生在經濟發展和人口增長速度較低的中小城市,大城市的空氣污染總體上要變得更為複雜和嚴重。

中國空氣污染的這種複雜性幾乎能令專業之外的人士瞠目,一地焚燒秸稈甚至能跨省市地影響空氣質量。2012年6月,武漢、南京等地先後出現空氣呈黃色的嚴重霾天。6月初,武漢坊間一度傳言空氣刺鼻是當地化工廠爆炸所致,而官方對此隱瞞不報。當地政府起初一再澄清未發現有工廠爆炸,但表示「污染原因有待查明」。事後調查發現,武漢、南京連續出現黃色霧霾,是周邊地區大量焚燒秸稈,加上當地氣象條件不利於污染物擴散所致。但很多人當時並不相信此解釋。

《鳳凰週刊》記者當時曾在環保部網站上連續數日查看秸稈焚燒遙感監測日報,並向業內人士作請教,結論基本與官方解釋相符,「山東、河南、安徽三地是那幾天秸稈焚燒的重災區,湖北武漢、江蘇南京等地的環保部門背了黑鍋。」學者研究顯示,在初夏深秋季節,中國農村地PM2.5貢獻顯著,常引發區域性的大範圍霾污染。在長三角地區,5、6月間和9、10月間短期內大範圍的秸稈燃燒,不但影響跨省市的空氣質量,甚至成為跨國界的空氣污染源。

河南焚燒秸稈可能引起一場湖北的灰霾天,而烏魯木齊的一場沙塵暴完全可以影響到上海。復旦大學教授莊國順課題組長期關注「中國大氣污染物氣溶膠的形成機制及其對城市空氣質量的影響」,這一項目剛剛榮獲2012年度國家自然科學獎二等獎。復旦大學的研究表明,除了生物質燃燒、機動車尾氣,中長途傳輸的沙塵同樣是我國沿海大城市大氣污染的主要來源。2007年5月,源自中國西北塔克拉瑪乾沙漠的一場沙塵暴被帶到數千米的高空,在13天內繞地球走了一圈多。2010年3月,來自塔克拉瑪乾沙漠和蒙古戈壁區域的塵沙,不僅造成北方地區嚴重的大範圍沙塵天氣,還導致上海、福建、廣東等省市,甚至韓國、日本等地的大氣污染加重。

城市污染進化史

中國城市當下的空氣污染嚴重而複雜,但這種污染經歷了長達三四十年的發展和進化。中國首起受迅速邁向工業化和城市化,同時也帶到廣泛關注的空氣污染事件發生在來大量的二氧化硫和煙塵排放。此

70年代,蘭州西固地區一場致使居民眼睛受刺激流淚的空氣污染,加快了中國大氣污染研究的步伐。隨後的研究查明了污染原因,煉油、石油化工、熱電基地空氣污染物排放嚴重,以及當時居民取暖普遍採用排放大量污染物的有煙煤。80年代初,科研機構、大專院校以及企業聯袂展開西固地區空氣污染的防治研究,包括中國環境科學研究院、北京大學、蘭州大學、蘭州煉油廠等單位均有參與合作。參與的研究者接受媒體採訪時曾稱,「首次感覺到深入研究大氣污染及優化控制的緊迫性。」

正是從80年代開始,賴以評價污染物是否超標,控制和改善空氣的科學基礎——中國的環境空氣質量標準開始出台並歷經修改。1982年,我國制定並發布了首個環境空氣質量標準《大氣環境質量標準》。1996年進行第一次修訂,並更名為《環境空氣質量標準》。2000年在該標準的基礎上略有修改,降低了部分污染物指標的達標值。2012年,新的《環境空氣質量標準》引入PM2.5指標,則是距標準破冰後30年內的第三次修訂。

自1991年起,環保部門開始發佈每年一度的《中國環境狀況公報》,這也成為觀察中國大氣污染狀況官方判斷的權威資料。翻開最早的公報大氣篇章,首句話是,「1991年,全國城市大氣污染仍呈煤煙型污染,冬春季重於夏秋季,北方城市重於南方城市,大中城市重於小城鎮。」這也是之後十餘年可以持續延用的寫照。借助於煤炭的大量消費,中國迅速邁向工業化和城市化,同時也帶來大量的二氧化硫和煙塵排放。此後20年間,這些排放物對應的若干項指標-二氧化硫、煙塵中的總懸浮顆粒物TSP,以及可吸入顆粒物PM10,成為《環境空氣質量標準》中各城市環保部門追蹤的對象。

1991年,城市大氣中TSP日均值高的可達1433微克/立方米,北方城市日均為429微克/立方米,均處於嚴重超標狀態。TSP污染嚴重的城市有延安、寶雞、濟南等地。城市大氣中二氧化硫日均值高的可達351微克/立方米,超出現行標準2倍。二氧化硫污染嚴重的城市有重慶、貴陽、太原、烏魯木齊、青島、長沙和石家莊等。1991年,酸雨仍限於局部地區,但出現酸雨的城市越來越多,長沙、南充、宜賓、重慶和衡陽等地的酸雨出現頻率超過75%。此後10年間,空氣質量整體惡化。2000年的環境狀況公報只是對惡化的速度放緩抱以樂觀,「中國城市空氣質量惡化的趨勢有所減緩,部分城市空氣質量有所改善,但整體污染水平仍較嚴重。」從1991年到2000年,酸雨區的面積已經由當年的「局部地區」擴展至約佔國土面積的30%,部分地區二氧化硫污染極其嚴重。而在大多數城市,TSP和PM10依舊是影響城市空氣質量的主要污染物。值得欣喜的是,2000年,42個重點城市通過央視等新聞媒體開始發佈空氣質量日報,公眾瞭解空氣質量的途徑得以打通;同年《大氣污染防治法》也開始正式實施,此後空氣污染防治有了明確、嚴格的規定。

步入新世紀以後,空氣質量標準中的二氧化硫等傳統污染物得到有效控制,每年一度的中國環境公報也沒有了TSP的身影。但此時,各城市的空氣污染不再是單純的煤煙型污染類型,越來越多的大城市陷入煤煙與汽車尾氣並重的複合型污染困境,治理難度也遠超從前。包括北京、上海、廣州等地,各地依舊陷入在空氣質量標準中與PM10為主的污染物的纏鬥中。雖然PM2.5此時尚未提上議程,但對於急速膨脹的大城市,針對PM10的治理已是步履蹣跚。

以舊有標準中的二氧化硫、TSP、PM10指標看,1999年到2009年間,全國範圍內的空氣質量的確有所改善。1999年,340個監測城市中約40%的空氣質量達不到三級標準。到2009年,612個監測城市中空氣質量劣三級的城市基本被消滅。在這11年間,空氣質量達到一級和二級的城市比例穩步上升,從1999年的33%上升到2009年的82%。然而,總體趨勢掩蓋了城市之間的差別。從1999年到2009年,空氣質量出現改善主要是經濟發展和人口增長速度較低的中小城市。總體上,大城市的空氣污染比中小城市嚴重得多。

大城市已成污染重災區

在污染成分愈發複雜而污染物衡量指標依然陳舊的狀況下,大城市的污染嚴重程度顯然被低估。汽車尾氣是大城市空氣污染環節中重要的一項。由於包含氮氧化物、一氧化碳、碳氫化合物和可吸入顆粒物等污染物,機動車尾氣會導致嚴重的空氣污染。2008年,中國機動車尾氣排放的氮氧化物約為552萬噸,佔氮氧化物排放量的34%,可吸入顆粒物排放量為57萬噸,佔總排放總量的6.4%。這是環境學者10年前完全難以預料到的。

在汽車保有量較大的北上廣等大城市,機動車的污染近年愈發嚴重,這可能一定程度上抵消了上述地區工業減排等措施對空氣質量做出的改善。2011年,胡敏曾告知《鳳凰週刊》記者,根據他們團隊的研究,北京市PM2.5近年來一個明顯的趨勢是,汽車尾氣在北京市PM2.5來源中所佔的比重越來越高,大約已經佔到1/6的比例。王躍思等人的研究表明,機動車在重污染時期已經成為北京市PM2.5的最大來源,約佔1/4。在遭遇大霧天氣引發交通擁堵導致汽車低速行駛時,北京城市的機動車污染排放可增加5至10倍,造成PM 2.5濃度的急劇上升。

從PM2.5等新的空氣質量指標看,大城市的空氣污染也表現出加劇的趨勢。2012年官方發佈的《環境空氣質量標準編制說明》反映了這一點。說明中提到,「以煤炭為主的能源消耗大幅攀升,機動車保有量急劇增加,經濟發達地區氮氧化物和揮發性有機物(簡稱VOCs,有上萬種類)排放量顯著增長,京津冀、長江三角洲、珠江三角洲等區域PM2.5和臭氧污染加重,灰霾現象頻繁發生。」

灰霾天氣是反映PM2.5污染狀況的典型指標,胡敏曾在2011年透露,從他們在國內開展研究的幾個城市來看,北京、廣州、深圳等地現在都呈現出一個不好的趨勢,灰霾天氣所佔比例越來越高。北京的空氣質量變化可能就是世界衛生組織推薦以年平均濃度來衡量空氣污染危害,即使中國PM10年均濃度最低的省會城市海口,其空氣質量也達不到世界衛生組織的健康要求。

大城市空氣污染近年變化的範例。從舊的空氣質量標準看,北京過去10年的空氣污染狀況有改善,比如PM10濃度年均值從超過170降至120微克/立方米,二氧化硫等污染物濃度大幅消減。但從空氣質量標準新增的PM2.5和臭氧指標來看,北京過去數年的空氣質量很可能是在惡化。

王躍思團隊的監測結果則顯示,過去的十年中,受益於道路揚塵、建築揚塵的減少和燃煤排放的控制,北京的PM 10濃度雖然每年有略微下降,但PM2.5濃度基本沒有好轉甚至某些年份還有增加。考慮到PM2.5能進入人體的呼吸系統和心血管系統,相比PM10等污染物,它對人體的健康危害更嚴重,北京的空氣污染對健康的威脅可能實際上已經變得比以前還要嚴重。

從空氣污染的年均值看,大城市空氣污染的長期傷害則更加令人不安。2013年年初霧霾天,北京市原環保局長杜少中在微博上感言,「北京空氣質量按年算從未達過標,按天算時好時壞已成定論。」這點出另一個嚴峻的事實,由於人群在空氣污染下分短期暴露和長期暴露狀態,對於PM10的濃度水平規定分為日平均濃度和年平均濃度,而長期危害更值得警惕,對後者的要求也更嚴格,因此世界衛生組織推薦以年平均濃度來衡量空氣污染危害。但如前所述,即使中國PM10年均濃度最低的省會城市海口,其空氣質量也達不到世界衛生組織的健康要求。

「官方評估」漏掉了什麼

官方公佈的「空氣質量評估」亦是長期飽受爭議的話題。數據是評估的基礎,空氣質量監測數據也是評估一地空氣污染狀況的基本科學依據。但不同的分析方式,卻可能導致在面對一地的空氣質量時,出現大相逕庭的解讀。

2013年前常見諸各地環保部門表述中的「藍天指數」,即是公眾眼裡「看不懂的官方評估」代表。從2009年到2010年,北京市民盧為薇和范濤歷時一年拍攝了《北京藍天視覺日記》,在她們拍攝的365張照片中,北京只有180天的天空呈現藍色,而官方公佈的2009年全年「藍天」數量是285天。民間的統計結果比之少了105個藍天。

這種巨大的差距,是由於環保部門統計的「藍天」,指的是空氣質量在二級以上的天數,是每天對二
氧化硫、二氧化氮、PM10等多項污染物監測後的空氣質量達標天。這時的「藍天指數」,是官方每年公佈的空氣質量指標,也是環保部考核各省市空氣質量任務完成的依據。由於灰霾天的主要指標PM2.5當時尚未列入日常監測範圍,的確可能出現,公眾眼中的灰霾天越發頻繁,而官方表述中的「藍天」數也在增多的情況。

2013年以後,隨著空氣質量新標準的出台,空氣質量評估方式迎來久違的進步。環保部考核各省市空氣質量時,新標準不再提「一級天」、「二級天」、「藍天數」等不夠科學的說法,而直接以污染物的年均濃度比較,「藍天指數」的時代宣告終結。目前,74個城市的民眾已經可以查詢包括PM2.5在內的各項污染物實時數據,瞭解城市裡各監測點實時的具體污染狀況,而非像以前只能查看孤零零的每日城市污染平均值「空氣污染指數」。

但短期內空氣質量無法得到較大改善,官方空氣質量評估低估空氣污染嚴重程度的問題依舊存在。中國人民大學環境學院教授宋國君告訴《鳳凰週刊》記者,雖然新的環境空氣質量標準令人振奮,但現在依舊沒有規定監測數據的處理方法,而環保部門此前的處理方法存在嚴重問題。比如,雖然各監測點的數據要更有意義,但環保部門熱衷於計算各監測點污染物濃度的算術平均值,作為業績指標的污染物「日均值」也會掩蓋部分時段的超標現象。

「現行官方的空氣質量評估模式存在高估空氣質量水平的現象。」宋國君說,他們團隊曾在東北一座工業城市做過相關調查。結果顯示,如果嚴格按照環境空氣質量標準的定義計算,2011年該市空氣質量在二級及以上天數隻有235天,全年有130天空氣質量不達標。這與他們所做問卷調查結果裡,居民對空氣質量的滿意度低,兩者相一致。但按照該市環境質量報告書的結果,空氣質量達標的天數要足足多出80到160天。

「因為缺少相關的規範,現在的城市環境質量報告書沒有嚴格按照空氣質量標準定義或計算。」宋國君說,一個城市有很多的空氣質量監測點,所有城市都是把各個監測點的值平均之後再跟標準比。由於計算平均值時會把峰值削掉,所以官方最終結果實際上高估了空氣質量水平,實際的二級天數根本沒有報告書所
說的那麼多。

相比污染物指標PM2.5、PM10的達標限定值與國外的差距,中國環保部門對達標與否的判定方式才是真
正的問題所在。按照美國的空氣質量管理目標,美國環保署清晰界定達標區和超標區的標準,且要求超標地區提交改進方案並加以實施。美國的達標數據處理規定,對於某種污染物,當且僅當所有時間尺度下的濃度均達到標準,才可判定該污染物達標;判定某一日的空氣質量是否達標,當且僅當該區域內所有監測站點所有污染物24小時平均、8小時平均、3小時平均和1小時平均都達標;且以上標準都是針對單個監測站,一個區域內任何監測站任何污染物濃度超標,這個區域即劃入超標區。

「中國空氣污染物指標在平均計算完以後,還會再超標,可見要求跟國外比實際上是非常低的,」宋國君解釋說,「環保部門平均計算的做法顯然缺乏依據。但實際上如果不平均,北京有那麼多監測點,任何監測點任何檢測物超標,北京的空氣質量每天都可能沒法達標。環保部門做出來的報表也不好看。」

 

轉載自果殼網

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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)

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融合蛋白(fusion protein)/ 圖片來源:wikipedia

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。

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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。

「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」/ 圖片來源:shutterstock

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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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 / 圖片來源:wikipedia

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。

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)」/ 情境圖來源:shutterstock

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。

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解密機器人如何學會思考、觸摸與變形
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/09/09 ・6820字 ・閱讀時間約 14 分鐘

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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。

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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?

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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」 。

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 。 / 圖片來源:shutterstock

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 。

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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。

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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。

2025 年5月,亞馬遜展示了他們最新的觸覺機器人 Vulcan / 圖片引用:https://www.aboutamazon.com/news

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。

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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。

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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。

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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。

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。/ 圖片來源:shutterstock

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。

2023 年來自 EPFL 的另一個實驗室—可重組機器人工程實驗室(RRL)推出了 Mori3 © 2023 Christoph Belke, EPFL RRL

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

從開刀、揀貨、打球,到虛擬練功,這些都是機器人正在學習「幫我們做」的事。但接下來,機器人將獲得更強的「探索」能力,幫我們做那些我們自己做不到的事。

這就像是,傳統網路瀏覽器與 Perplexity 的 Comet 瀏覽器之間的差別。Comet 瀏覽器擁有自主探索跟決策能力,它就像是數位世界裡的機器人,能成為我們的「代理人」(Agent)

它的核心功能,就是拆解過去需要我們手動完成的多步驟工作流,提供「專業代工」,並直接交付成果。

例如,你可以直接對它說:「閱讀這封會議郵件,檢查我的行事曆跟代辦事項,然後草擬一封回信。」或是直接下達一個複雜的指令:「幫我訂 Blue Origin 的太空旅遊座位,記得要來回票。」

接著,你只要兩手一攤,Perplexity 就會接管你的瀏覽器,分析需求、執行步驟、最後給你結果。你再也不用自己一步步手動搜尋,或是在不同網站上重複操作。

AI 代理人正在幫我們探索險惡的數位網路,而實體機器人,則在幫我們前往真實的物理絕境。

立即點擊專屬連結 https://perplexity.sng.link/A6awk/k74… 試用 Perplexity吧! 現在申辦台灣大哥大月付 599(以上) 方案,還可以獲得 1 年免費 Perplexity Pro plan 喔!(價值 新台幣6,750)

◆Perplexity 使用實驗室功能對 ANYmal-D 與團隊的全面分析 https://drive.google.com/file/d/1NM97…

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從「衛生紙」開始的環保行動:一起愛地球,從 i 開始
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/12/03 ・1592字 ・閱讀時間約 3 分鐘

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你是否也曾在抽衛生紙的瞬間,心頭閃過「這會不會讓更多森林消失」的擔憂?當最後一張衛生紙用完,內心的愧疚感也油然而生……但先別急著責怪自己,事實上,使用木製品和紙張也能很永續!只要我們選對來源、支持永續木材,你的每一個購物決策,都能將對地球的影響降到最低。

二氧化碳是「植物的食物」:碳的循環旅程

樹木的主食是水與二氧化碳,它們從空氣中吸收二氧化碳,並利用這些碳元素形成枝葉與樹幹。最終這些樹木會被砍伐,切成木材或搗成紙漿,用於各種紙張與木製品的製造。

木製品在到達其使用年限後,無論是被燃燒還是自然分解,都會重新釋放出二氧化碳。不過在碳循環中,這些釋出的二氧化碳,來自於原本被樹木「吸收」的那些二氧化碳,因此並不會增加大氣中的碳總量。

只要我們持續種植新樹,碳循環就能不斷延續,二氧化碳在不同型態間流轉,而不會大量增加溫室氣體在大氣中的總量。因為具備循環再生的特性,讓木材成為相對環保的資源。

但,為了木製品而砍伐森林,真的沒問題嗎?當然會有問題!

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從吸碳到固碳的循環

砍對樹,很重要

實際上,有不少木材來自於樹木豐富的熱帶雨林。然而,熱帶雨林是無數動植物的棲息地,它們承載著地球豐富的生物多樣性。當這些森林被非法砍伐,不僅生態系統遭到破壞,還有一個嚴重的問題–黃碳,也就是那些大量儲存在落葉與土壤有機質中的碳,會因為上方森林的消失重新將碳釋放進大氣之中。這些原本是森林的土地,將從固碳變成排碳大戶。

不論是黃碳問題,還是要確保雨林珍貴的生物多樣性不被影響,經營得當的人工永續林,能將對環境的影響降到最低,是紙漿和木材的理想來源。永續林的經營者通常需要注重環境保護與生態管理,確保砍下每顆樹木後,都有新的樹木接續成長。木材反覆在同一片土地上生成,因此不用再砍伐更多的原始林。在這樣的循環經營下,我們才能不必冒著破壞原始林的風險,繼續享用木製品。

人工永續林的經營者需要注重環境保護與生態管理,確保砍下每顆樹木後,都有新的樹木接續成長。

如何確保你手中的紙張來自永續林?

如果你擔心自己無意中購買了對環境不友善的商品,而不敢下手,只要認明FSC(森林管理委員會)認證與 PEFC(森林認證制度)認證標章,就能確保紙漿來源不是來自原始林。並且從森林到工廠、再到產品,流程都能被追蹤,為你把關每一張紙的生產過程合乎永續。

只要認明 FSC(森林管理委員會)認證與 PEFC(森林認證制度)認證標章,就能確保紙漿來源不是來自原始林。

家樂福「從 i 開始」:環境友善購物新選擇

不僅是紙張,家樂福自有品牌的產品都已經通過了環保認證,幫助消費者在日常生活中輕鬆實踐環保。選擇 FSC 與 PEFC 標章只是第一步,你還可以在購物時認明家樂福的「從 i 開始」價格牌,這代表商品在生產過程中已經符合多項國際認證永續發展標準。

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「從 i 開始」涵蓋十大環保行動,從營養飲食、無添加物、有機產品,到生態農業、動物福利、永續漁業、減少塑料與森林保育,讓你每一項購物選擇都能與環境保護密切相關。無論是買菜、買肉,還是日常生活用品,都能透過簡單的選擇,為地球盡一份力。

選擇 FSC 與 PEFC 標章只是第一步,你還可以在購物時認明家樂福的「從 i 開始」價格牌
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