汽車塗料與石墨烯合作幫雷達除冰

本文與  益福生醫 合作，泛科學企劃執行

昨晚，你又在床上翻來覆去、無法入眠了嗎？這或許是現代社會最普遍的深夜共鳴。儘管換了昂貴的乳膠枕、拉上百分之百遮光的窗簾，甚至在腦海中數了幾百隻羊，大腦的那個「睡眠開關」卻彷彿生鏽般卡住。這種渴望休息卻睡不著的過程，讓失眠成了一場耗損身心的極限馬拉松 。

皮質醇：你體內那位「永不熄滅」的深夜警報器

要理解失眠，我們得先認識身體的一套精密防衛系統：下視丘-垂體-腎上腺軸（HPA axis） 。這套系統原本是演化給我們的禮物，讓我們在面對劍齒虎或突如其來的危險時，能迅速進入「戰鬥或快逃」的備戰狀態。當這套系統啟動，腎上腺就會分泌皮質醇 (壓力荷爾蒙)，這種荷爾蒙能調動能量、提高警覺性，讓我們在危機中保持清醒 。

然而，現代人的「劍齒虎」不再是野獸，而是無止盡的專案進度、電子郵件與職場競爭。對於長期處於高壓或高強度工作環境的人們來說，身體的警報系統可能處於一種「切換不掉」的狀態。

在理想的狀態下，人類的生理時鐘像是一場精確的接力賽。入夜後，身體會進入「修復模式」，此時壓力荷爾蒙「皮質醇」的濃度應該降至最低點，讓「睡眠荷爾蒙」褪黑激素（Melatonin）接棒主導。褪黑激素不僅負責傳遞「天黑了」的訊號，它還能抑制腦中負責維持清醒的食慾素（Orexin）神經元，幫助大腦順利關閉覺醒開關。

然而，當壓力介入時，這場接力賽就會變成跑不完的馬拉松賽。研究指出，長期的高壓環境會導致 HPA 軸過度活化，使得夜間皮質醇異常分泌。這不僅會抑制褪黑激素的分泌，更會讓食慾素在深夜裡持續活化，強迫大腦維持在「高覺醒狀態（Hyperarousal）」。 這種令人崩潰的狀態就是，明明你已經累到不行，但大腦卻像停不下來的發電機！

長期的睡眠不足會導致體內促發炎細胞激素上升，而發炎反應又會進一步活化 HPA 軸，分泌更多皮質醇來試圖消炎，高濃度的皮質醇會進一步干擾深層睡眠與快速動眼期（REM），導致睡眠品質變得低弱又破碎，最終形成「壓力－發炎－失眠」的惡行循環。也就是說，你不是在跟睡眠上的意志力作對，而是在跟失控的生理長期鬥爭。

從腸道重啟好眠開關：PS150 菌株如何調校你的生理時鐘

面對這種煞車失靈的失眠困局，科學家們將目光投向了人體內另一個繁榮的生態系：腸道。腸道與大腦之間存在著一條雙向通訊的高速公路，這就是「菌-腸-腦軸 (Microbiome-Gut-Brain Axis, MGBA)」，而某些特殊菌株不僅能幫助消化、排便，更能透過神經與內分泌途徑與大腦對話，直接參與調節我們的壓力調節與睡眠節律。這種菌株被科學家稱為「精神益生菌」（Psychobiotics）。

在眾多研究菌株中，發酵乳桿菌 Limosilactobacillus fermentum PS150 的表現格外引人注目。PS150菌株源於亞洲益生菌權威「蔡英傑教授」團隊的專業研發，累積多年功能性菌株研發經驗的科學成果。針對臨床常見的「初夜效應」（First Night Effect, FNE），也就是現代人因出差、換床或環境改變導致的入睡困難，俗稱認床。科學家在進行實驗時發現，補充 PS150 菌株能顯著恢復非快速動眼期（NREM）的睡眠長度，且入睡更快，起床後也更容易清醒。更重要的是，不同於常見的藥物助眠手段（如抗組織胺藥物 DIPH）容易造成快速動眼期（REM）剝奪或導致睡眠破碎化，PS150 菌株展現出一種更為「溫和且自然」的調節力，它能有效縮短入睡所需的時間，並恢復睡眠中代表深層修復的「Delta 波」能量。

科學家發現，即便將 PS150 菌株經過特殊的熱處理（Heat-treated），轉化為不具活性但保有關鍵成分的「後生元」（Postbiotics），其生物活性依然能與活菌媲美 。HT-PS150 技術解決了益生菌在儲存與攝取過程中容易失去活性的痛點，讓這些腸道通訊員能更穩定地發揮作用 。

在臨床實驗中，科學家觀察到一個耐人尋味的現象：當詢問受試者的主觀感受時，往往會遇到強大的「安慰劑效應」，無論是服用 HT-PS150 還是安慰劑的人，主觀上大多表示睡眠變好了。這種「體感上的進步」有時會掩蓋真相，讓人分不清是心理作用還是真實效益。

然而，客觀的生理數據（Biomarkers）卻揭開了關鍵的差異。在排除主觀偏誤後，實驗數據顯示 HT-PS150 組有更高比例的人（84.6%）出現了夜間褪黑激素分泌增加，且壓力荷爾蒙（皮質醇）顯著下降，這證明了菌株確實啟動了體內的睡眠調控系統，而不僅僅是心理安慰。

最值得關注的是，對於那些失眠指數較高（ISI ≧ 8）的族群，這種「生理修復」與「主觀體感」終於達成了一致。這群人在補充 HT-PS150 後，不僅生理標記改善，連原本嚴重困擾的主觀睡眠效率、持續時間，以及焦慮感也出現了顯著的進步。

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重新定義深層睡眠：構建全方位的深夜修復計畫

睡眠從來就不只是單純的休息，而是一場生理功能的全面重整。想要重獲高品質的睡眠，關鍵在於為自己建立一個全方位的修復生態系。

這套系統的基石，始於良好的生活習慣。從減少睡前數位螢幕的干擾、優化室內環境，到作息調整。當我們透過規律作息來穩定神經系統，並輔以現代科學對於 PS150 菌株的調節力發現，身體便能更順暢地啟動睡眠開關，回歸自然的運作節律。

與其將失眠視為意志力的抗爭，不如將其看作是生理機能與腸道微生態的深度溝通。透過生活作息的調整與科學實證的支持，每個人都能擁有掌控睡眠的主動權。現在就從優化生活型態開始，為自己按下那個久違的、如嬰兒般香甜的關機鍵吧。

• 本文轉載自科技大觀園，原文為《讓敵人無所遁形的軍事鷹眼！以多頻譜影像處理演算法進行目標物偵測與追蹤》
• 作者 / 科技大觀園特約編輯｜曾繁安

戰場上，分秒之差就能是決定勝敗生死的關鍵。因此如何更迅速捕捉敵軍的動向蹤跡，便成為國防軍備的一大研發重點。多頻譜影像技術能確切捕捉到物體反射的光譜資訊，並已在衛星、醫學、動植物辨識領域取得可行的成果。來自中正大學的研究團隊，便致力於建立多頻譜影響處理演算法的資料庫，期望能應用在軍事目標物的偵測追蹤上，為前線戰士助一臂之力！

掌握物體的「本色」：多頻譜影像技術

色差，是日常生活中會碰到的困擾：不管是印刷品的呈色與預想不符，或是網購的衣服顔色與想象中有所落差。這與傳統的色彩影像量測技術，如電腦電視使用的 RGB 三原色光模式及彩色印刷的 CMYK 四分色模式，在不同裝置上檢測及重現時出現的差異有關。但是，只要回歸到視覺與色彩形成的根本——光線，我們可以解決這些問題。

大家都知道，光源照射物體後，會根據物體特性產生反射、吸收和透射等現象，人眼接收了物體反射的光線，會經由大腦分析視網膜收到的電子訊號，產生視覺色彩的感知。光線是一種電磁波，不同顔色的光有不同的頻率。而所謂的頻譜，就是物體的反射頻譜、投射頻譜或發光頻譜。頻譜影像，顧名思義即是每個畫素都帶有頻譜資訊的影像。

號稱可以捕捉物體本色的多頻譜影像技術（Multi-spectral imaging），厲害之處在於它可以直接擷取畫面頻譜的反射值。這個反射值是唯一值，不會受到不同廠牌的擷取技術或光源影響，因此是十分準確的影像資訊。一般頻譜影像的波段範圍落在可見光範圍（380 – 780nm），在定義上高光譜影像（hyper-spectrum）泛指使用儀器設備所拍攝到的多頻譜影像資料；超頻譜影像，則是以演算法將影像進行計算所得。其所具備的豐富影像資訊，也成為近年來醫學影像判識（如早期癌症病變的診斷）及衛星遙測的一大福音。

從依靠人力，到交給演算法裝置代勞的自動目標識別演算法

自動辨識技術（Automatic target recognition，ATR）的源起，可以追溯至二戰前的雷達(註1)。雷達的操作原理，便是將電磁能量以定向方式發射至空間中，藉由接收空間中的物體所反射回來的電波，計算出物體的方向、高度及速度，並探測物體的形狀。過去的雷達偵測技術，仰賴訓練有素的操作員去解讀雷達訊號，如辨識戰機的大小、型號，以幫助戰場上的同胞第一時間掌握敵營的部署。

不過，人的經驗能力終究有限，因此軍方目標偵測系統也逐漸從人力辨識，逐步發展至交由演算法或裝置來代勞，即自動辨識技術 ATR。準確率更高、速度更快的 ATR，除了可辨識海陸空的軍武，也能偵測生物性目標如動物、人類和植被。目前軍事上通常僅利用一個波段，如近或遠紅外光的資訊來判別目標物，但利用多頻譜影像或超頻譜影像豐富的資訊來進行目標物識別，卻有待發展。

利用多頻譜影像技術，打造鎖定目標的軍事鷹眼！

如果能將多頻譜影響處理演算法帶來的豐富影像資訊，與 ATR 結合，將有望能提升偵測目標的準確率，在戰場上占盡先機。但這不是一件簡單的事：首先，軍武裝載空間有限，因此需以極精簡的光學裝置，來擷取到光路相同的不同波段影像；再來，多頻譜影像資料龐大，因此需整合不同波段的影像特性，以精確辨識俊基、船艦、坦克和建築等目標物；而如何將複雜的演算法轉化成運算夠快的晶片，應用在真實的武器上，也考驗科學家的能耐。

作為影像辨識技術領域的專業，來自國立中正大學的王祥辰教授研究團隊，就志在建立一套適於分析不同目標物特性的超頻譜影像資料庫、開發目標物偵測的多頻譜演算法程式庫，並打造一個方便高效的模擬及演算平台，讓軍方研究者可以進一步建立合適的 ATR 偵測法則。

這項計劃包含三個子系統，子系統 1 是建立多光譜及高光譜拍攝影像的資料庫。就像過去的雷達系統，是依賴熟練的操作員調度腦中記憶的資訊，去與雷達訊號進行比對辨識。要訓練機器裝置去指認出目標物，首先就得提供它一個可靠的影像資料庫作為基礎。為此，研究團隊在不同的天候條件下，拍攝不同波段下的各種目標物如電塔、水泥建築、海面船艦及空中飛行物，來建立一個涵蓋陸、海、空特性的多頻譜與高光譜影像資料庫。

接著，上述涵蓋不同波段的影像，可以經過子系統 2，進行超頻譜展開運算。在子系統 2 時，為了減少計算量，使用者可設定挑選效果最好的數個頻帶，讓目標與其背景的差異達至最大化。這個過程如同指導電腦來玩「大家來找碴」的游戲，讓電腦可以學會如何在不同的場景、天氣條件下，快速辨識出指定的目標物。

子系統 2 將原本有限頻段的多頻譜影像，轉換為特定目標物適用的超頻譜影像，作為子系統 3 的輸入。在這個友善而直覺的圖形化人機介面，軍事研究人員可以在複雜的影像資料庫及法法則程式庫中不斷進行模擬，找出不同目標物的最佳化演算法則，縮短軍事研發所需的時間，提高所開發武器的效能。

如今，王教授的研究團隊已完成三個子系統的建設。此項研究成果，預計可以應用在各式對地、對空及對海飛彈，以及各式影像偵蒐系統的 ATR 設計開發上，成為新一代的鷹眼。而該研究的系統，也能幫助縮減開發測試的時間，對演算法和超頻譜頻帶最佳化都將有所助益。

【注解】

1.雷達（Radio Detection and Ranging，縮寫為 RADAR），是始於二戰前的偵測技術，其原理是利用將電磁能量以定向方式發射至空間中，藉由接收存在於空間中的物體所反射回來的電波，就可以計算出該物體的方向、高度及速度，並探測物體的形狀。

參考文獻

• 多頻譜影像處理演算法資料庫及應用其之軍事目標物偵測與追蹤技術開發（105 年）
• 多頻譜影像處理演算法資料庫及應用其之軍事目標物偵測與追蹤技術開發（106 年）
• 多頻譜影像處理演算法資料庫及應用其之軍事目標物偵測與追蹤技術開發（107 年）
• 國立中正大學-王祥辰教授-應用超頻譜影像辨識癌病變方法
• 應用超頻譜影像辨識癌病變方法
• Automatic target recognition
• Multispectral image
• Hyperspectral imaging

自動駕駛，減少交通事故的福星？

從客觀的統計數據來看，人們實在稱不上是好駕駛。美國每年平均有三萬人死於車禍事件，而台灣每年則約有三千多人死於交通事故。與人類相比，機器至少不會酒駕、不會邊開車邊講電話，也能在短時間內處理更多的訊息並作出反應。Google 在 2008 年提出發展無人駕駛車輛的構想，以過去 6 年實際上路測試的統計數據來看，一共發生過 11 起事故，不過全部都是人類駕駛開車去撞無人駕駛車，諸如追撞或闖紅燈撞上等。

「自主學習」的車輛，從經驗中學習如何應變

車輛的中央運算系統必須即時處理各項觀測儀器回傳的資料，並分析周遭各種移動物體，例如其他汽車、行人等等。在程式撰寫上，有些程式指令是寫死在軟體中，例如看到紅燈就一定要停車。不過道路上情況瞬息萬變，光靠程式設計師要把所有的情形都納入並不實際，因此程式設計師賦予車輛「自主學習」的能力，從之前的駕駛經驗中學習該如何反應。舉例而言，Google的車輛已經學會辨認以及回應下列幾種情況：

• 右線道有台烏龜車，它後方的車輛有高度可能性會超車。
• 路上的坑洞或障礙物代表其他汽車駕駛有高度可能性會繞過它。
• 左線道壅塞時，駕駛有高度可能性會切換到右側車道。

隨著駕駛里程累計，車輛會試著在面對各種情形中，測試可行的解決方案，此外所有車輛的資訊與經驗也會交流，最終車輛會學會遇到特定狀況最佳的反應方式，甚至學習在偵測特定狀況發生的徵兆時，進一步去避免它。

Google 無人駕駛車，用到了哪些技術？

實際上，Google 無人駕駛車輛使用的技術大部分都在既有的車輛、或其他的應用領域中十分常見，這些技術我們多半並不陌生，且已通過實際測試，讓 Google 的無人駕駛車顯得更為可行。Google 無人駕駛所使用到的技術包括了以下幾種：

1. 光達（LIDAR）判逼近物體：光達（Laser Illuminating Detection and Ranging, LIDAR）主要用於建構3D的立體地圖，讓車輛探測周遭環境並能趁早發現潛在的威脅。光達會發射雷射光束，並藉由量測光束反射回來的時間，判斷車輛本體和周遭物體的遠近。
2. 雷達加強判定逼近物體的「速度」：縱使光達已經能偵測周遭物體距離，然而光達卻無法即時準確衡量周圍物體的移動速度與方向，在道路上車輛皆為高速移動的情形下十分危險。因此 Google 在汽車的前後保險桿上各安裝了兩台雷達，讓車輛得以避開可能的撞擊。
3. 高畫質攝影機提供立體視覺：目前市面上許多車輛都已經裝配有攝影機且功能各異，在 Google 車上，攝影機則是用來提供周圍影像，透過多台攝影機稍微不同的拍攝角度差異，能提供諸如景深以及物體的各種角度等影像，此功能就像人類左眼右眼的視差所造成的立體視覺。
4. 聲納創造更多交叉比對資料：聲納與前述幾項技術目的相同，都是用於偵測周遭環境以防止碰撞，不過聲納限制較多，像是較窄的探測範圍與較短的有效距離。然而聲納與其他系統合作，能提供更完整的資料交叉比對。
5. 定位系統：不過即便有各種防撞的安全機制，如果無人駕駛車不知道自己在哪裡也是徒然。Google 使用自己的地圖系統、GPS 衛星、慣性感測器等設備來監測車輛的實際移動速度，同時結合前述的攝影機，車輛能透過拍攝周圍的環境與 GPS 資料作比對。藉由上述技術的合作，Google 車輛定位系統的誤差能縮小到幾公分之內。

未來挑戰：如何讓無人駕駛真正安全？

在無人駕駛車真正「大行其道」前，仍然有許多障礙有待跨越。

在技術上，感測元件在豪大雨、下雪等天候不佳時，可能會運作失常，例如光學元件無法正確判讀紅綠燈等狀況，就必須在天候異常時避免開車上路。另外，由於車輛會將偵測到的物體像素化，車輛雖然會避開一個過馬路的小孩，但一團飛過道路的報紙也會有同樣的結果。因此無人駕駛車接下來的首要瓶頸，會是如何提升其各種觀測儀器的運轉穩定性與偵測準確性。

在系統上，各種不同的觀測系統的整合會是一大挑戰。正如 Google 試著讓車輛能夠自主學習，車商必須克服系統間相互干擾的問題，車輛之間的通訊是否真能如上述所說能順暢交流各自的道路經驗也備受考驗。

在環境上，目前的圖資精確度還無法滿足無人駕駛車的需求。Google 無人駕駛車輛使用的地圖相當精細－細到連路肩的高度、車道的寬度都必須仔細記錄，才能讓車輛辨識自己的位置而不至於開到人行道上。為了進行測試，Google 已經繪製約 3200 公里的詳細道路地圖，測試期間優良的安全紀錄絕大部分歸功於這份過於精細的圖資。不過，要繪製如此精細的國家尺度道路地圖實際上並不容易，美國全國公路長達六百萬公里，即便是台灣公路長度也有四萬公里，皆遠超過現有的圖資規模。

在市場上，「價格」也就是最根本和最現實的問題。以 Google 自動駕駛車為例，各項額外設備總價達 7 萬美元（約新台幣 210 萬），如此天價無法使無人駕駛車輛普及大眾化，反將淪為少規模生產的炫耀性財貨。話雖如此，無人駕駛車仍然是值得期待的科技，一旦各項觀測元件與整合技術發展成熟，隨著生產成本降低，無人駕駛車有朝一日仍可能走向商品化，讓原本只存在於科幻電影中的夢幻車輛實際駛入生活當中。

（本文由科技部補助「新媒體科普傳播實作計畫－智慧生活與前沿科技科普知識教育推廣」執行團隊撰稿）

責任編輯：鄭國威｜元智大學資訊社會研究所
審校：陳妤寧

本文原發表於行政院科技部-科技大觀園「科技新知」。歡迎大家到科技大觀園的網站看更多精彩又紮實的科學資訊，也有臉書喔！