非洲靈長類動物瘧疾可能正在跨越物種

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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• 文／林翰佐　銘傳大學生物科技學系副教授，本刊總編輯。

「一波未平，一波又起。」正當這個世界仍為嚴重特殊傳染性肺炎（COVID-19）疫情疲於奔命之際，猴痘（monkeypox）疫情似乎也有逐步升溫的趨勢。我們該以何種心態面對新的未知疫情？或許這篇文章能提供讀者一些方向和理性。

猴痘病毒的近親——造成數十億人喪命的天花

猴痘是由猴痘病毒（monkeypox virus, MPV）感染所引起，猴痘病毒在分類上有個赫赫有名的同屬——造成天花（smallpox）的天花病毒（variola virus）。

天花是一種能透過空氣傳播、致死率約 30％ 的病毒，且疾病痊癒後仍會在病人身上留下難以磨滅的坑疤，令人聞之色變，更是人類疾病歷史上最黑暗的篇章。據歷史記載，在 735 至 737 年間，一場爆發於日本的天花流行，一共奪走了 100～150 萬人的生命，約相等於當時日本總人口數的 1/3，足見其威力。

諷刺的是，天花也是人類第一個戰勝的疫病。由英國醫師詹納（Edward Jenner）推行的牛痘（cowpox）接種技術，意外開啟生命科學中的免疫學篇章，使疫苗成為對抗病毒性傳染病最有效的武器。1980 年代，在世界衛生組織（World Health Organization, WHO）防堵策略的運用下，曾經造成人類歷史上約數十億人喪命的天花，在地球上徹底地被根除。

猴痘的病毒結構與傳播能力

繼承表親天花病毒的威名，猴痘疫情似乎顯得山雨欲來。

其實，痘病毒科（Poxviridae）的親戚一直存在於脊椎動物的族群當中。這類病毒的基因組由雙股 DNA 所組成，長達 186 千鹼基對（kb），記錄著 180 多個基因訊息，是感染哺乳動物的病毒當中體型最大，最為複雜的病毒。

相較於目前大家最為熟知的新型冠狀病毒（SARS-CoV-2）基因體長度大約只有 2 萬 6000 至 3 萬 2000 個核苷酸（nucleotides）所組成，透過分子機轉可以生產約 20 種左右的結構性蛋白（structural protein）及非結構性蛋白（nonstructural protein），在巨大的天花病毒前面顯得單純許多。

而更多種蛋白質的生產力也意味著病毒的「能力」愈強，所以天花病毒一直以來都被譽為是最狡猾的病毒，它具備多套欺騙免疫系統的機轉，使人防不勝防。

猴痘，顧名思義是一種流行於靈長類的流行病。1958 年，在研究用的猴子中首度被發現，而人類被感染的首起案例發生於 1970 年，之後在中非及西非偏遠地區也陸續發現零星案例。

根據流行病學的調查研究，猴痘主要透過嚙齒類、靈長類野生動物傳染給人類，是一種人畜共通傳染疾病。不過猴痘的傳播一直以來都是不慍不火，即便目前有升溫的趨勢，流行病學專家也相信它的「基本再生數」（basic reproduction number，俗稱 R₀ 值）介於 2 和 3 之間，遠低於目前肆虐的新型冠狀病毒 Omicron 變異株（R₀≈10～15），意味著只要有適當的防疫作為，疫情不會像 COVID-19 一樣來得又快又猛。

猴痘的傳播途徑有哪些？

目前已知猴痘人傳人的途徑主要以皮膚、口對口或體液等與患者有密切接觸的方式傳染，其中也包括接觸被患者汙染過的物品以及衣物等。不過具體相關細節仍有賴後續的研究，包括患者實際具備感染能力的時程，以及是否造成胎兒垂直感染的可能性等。不過由於人類對抗天花具有相當完善的經驗，對於應付猴痘來襲，一些估算總不至於差得離譜。

若是不慎感染猴痘，需要多久才能痊癒？

猴痘的症狀類似天花，具有明確的病癥，包括發燒、頭痛、肌肉酸痛、背痛、疲倦及淋巴結腫大，此外隨著病程的演進也會在皮膚上出現丘疹。

猴痘的病程通常持續兩到三週，多數健康的人可以自行痊癒。不過部分患者包括嬰兒、兒童，以及免疫缺陷病友，可能會面臨更嚴重的症狀，甚至死亡。有關猴痘的死亡率依照不同地區呈現相當大的差異，預估值從 1～10％，甚至於更高的數值都曾經被提出，不過死亡率也與當地的公衛條件和醫療支援程度息息相關，不排除被高估的可能。

根據世界衛生組織公開的資料顯示，近期受到猴痘疫情影響的國家及地區，迄今並未出現死亡案例。

目前有針對猴痘開發的疫苗或是藥物嗎？ 

由於新藥開發的速度較慢，多數新興傳染病很難有可以立即使用的「特效藥」。但目前包括美、英、加拿大等國的藥物管理局，已陸續核准將天花的藥物特考韋端（tecovirimat）用於猴痘治療。特考韋端能干擾天花病毒細胞膜蛋白的合成，阻斷病毒在人體內複製散播的機率、降低病情的發展，在實驗室中的研究證明它對猴痘病毒的複製也能有效地進行干預，不過臨床上的效果仍有待後續研究證實。

基於猴痘與天花的同源性，接種牛痘疫苗也可以提供有效保護，多項研究表明曾接種過牛痘疫苗者，發病率可降至約 4～21％。根據臺灣衛生福利部疾病管制署的說明，臺灣目前仍保有一定數量的第一代牛痘疫苗戰備存量，可以因應緊急時所需。另外，由於牛痘疫苗的製程屬於活毒疫苗，具有相當長效的保護效力，在 1979 年前出生的民眾皆有施打牛痘疫苗，因此他們也對猴痘有較佳的抵抗能力。

疫病的可怕性來自於高傳染率、致死率，以及人類對該疾病的理解程度。由上述已知條件看來，猴痘並不是那麼可怕，可避免過度恐慌。不過衛生習慣的培養與防疫知識確實仍是趨吉避凶的基礎，願大家出入平安。

• 〈本文選自《科學月刊》2022 年 8 月號〉
• 科學月刊／在一個資訊不值錢的時代中，試圖緊握那知識餘溫外，也不忘科學事實和自由價值至上的科普雜誌。

延伸閱讀

1. 台灣科技媒體中心，猴痘最新研究解析記者會新聞稿，2022年7月。https://smctw.tw/13545/
2. 天平疫病大流行，2021年11月5日，維基百科，https://reurl.cc/j1XR4m

尾巴幾乎是脊椎動物的標配，它能幫助魚類游泳、爬蟲類爬行、鳥類飛翔。在哺乳類動物身上，尾巴的功能更是包羅萬象，狗狗用尾巴表達情緒、草食動物用尾巴驅趕蚊蟲，我們的猴子表親甚至能用尾巴抓握東西。

功能多變又實用的尾巴，就好像動物身上的瑞士刀一樣，根本是「居家旅行必備良品」。這麼棒的東西，為什麼人類偏偏沒有呢？這一切還得從人類的起源說起。

人類是從猴子演化而來的嗎？

在大約 6600 萬年前，也就是恐龍經歷隕石浩劫後的 1000 萬年內，具有靈長類生理機能的小型哺乳動物就出現了。牠有一條又長又結實的尾巴，這也許能幫牠在枝條間捕捉昆蟲時，更容易保持平衡。 

隨著時間推移，原始的靈長類動物逐漸演化成雜食性的猴子。這類生物的尾巴特別的靈活又有力，幾乎就像是手腳以外的「第五肢」，使得這群動物在樹梢上的生活更加活動自如。

然而，生物的演化從不停止。大約在2000 萬年前，猴子當中出現了「沒有尾巴」的一支——人猿。牠們的後代包括長臂猿、紅毛猩猩、大猩猩、黑猩猩，當然了，也包含我們人類。配合下圖，你可以看出，人猿在演化成真正的人類以前，尾巴這個構造已經消失了數百萬年，所以人類理所當然長不出尾巴。

人類真的沒有尾巴嗎？

生物學上，總有些令人印象深刻的例外會發生。有些人類嬰兒（通常是男性）出生時還帶著小小的胚胎尾巴，這通常不會造成健康上的問題，甚至在有些案例中，這個小尾巴具有肌肉，而且可以動作！

在巴西就有一名 35 週早產的男嬰，出生時長著一條長達 12 公分的細長尾巴，尾巴末端還有一個 4 公分寬的肉球。醫生進行檢查後發現，這個構造僅由組織和脂肪組成、完全沒有骨頭，排除了先天性脊椎畸形的可能，認為這是罕見的「人類尾巴」，在醫學史上大約只有 40 個相同病例的記錄。^[2]

事實上，每個人都曾擁有過尾巴，只不過，那時你還在媽媽肚子裡。在妊娠期的第 31 至 35 天左右，尾巴長度就會達到人生巔峰，尺寸大概佔胚胎長度的六分之一左右。不久後，尾巴就會停止生長，其中一部分尾巴會被身體吸收掉，另一些部分則退化、癒合成尾椎骨。

雖然人類的尾椎骨退化、失去了大部分原有的功能，但可別以為它是無用的器官！尾椎的前後兩面都有肌肉與韌帶附著，這些構造將骨盆底部的開口大部分封住，避免腹腔內的器官往下掉、造成疝氣，也具有避免失禁的功能。出力時，這些肌肉與韌帶能提高腹腔內的壓力，輔助排尿、提重物、嘔吐、前傾身體等動作。

我們的祖先是怎麼失去尾巴的？

人體內有些基因被認為是「自私的基因」，它們平時唯一的功能便是自我複製，比如 Alu 序列（Alu element）就是個典型的例子，它本身沒什麼用，卻在人類基因裡複製了超過一百萬份，佔據了人類基因組中約 10.7% 的空間，有時還會插進有功能的基因片段裡，造成人體病變或異常。然而某些時候，它們卻能以獨特的方式發揮作用。紐約大學最近的一篇研究就表明，我們的祖先會失去尾巴，就是因為有一段 Alu 序列插入。

這回，被插入的對象是 TBXT 基因，這個基因對於胚胎發育非常重要，它與脊索（脊椎的前身）發育有關。紐約大學的研究團隊發現，無尾的猿類與有尾的猴類有個關鍵的基因差異，那就是 TBXT 基因的其中一段（exon 6）被 AluY 與 AluSx1 前後夾住，形成一個環狀結構，使得 exon 6 基因片段無法正常表現——這很可能就是猿類沒有尾巴的原因！

為了證實這個假設，科學家剔除小鼠基因裡的 exon 6 片段，果真發現小鼠會出現無尾或短尾的特徵！值得注意的是，exon 6 片段被剔除的小鼠表現出了胚胎脊髓畸形的現象，這個現象在人類新生兒身上，也有約千分之一的機率出現，情形嚴重的話會造成下肢癱瘓或大小便失禁，可見沒有尾巴風險極高，但也能合理推測此特徵也伴隨巨大的優勢，否則就無法在殘酷的天擇中延續下來，只不過，科學家對於尾巴消失究竟帶來什麼樣的演化優勢還沒達成共識。

所以，如果人類保留了健全的尾巴會怎樣？

如果現代人的尾椎延長、超出身體一大截，搭配上（與其他動物相比）幾乎「衣不蔽體」的體毛，那看起來就像「在屁股上掛串白腸」，畫面太美我不敢看。

想要一條功能健全的尾巴，那肯定需要周遭肌肉、韌帶與骨骼的固定與驅動，但是，你還記得尾椎附近的肌肉與韌帶拿去做什麼了嗎？它們在骨盆底部承托著腹腔！我想，如果將它們調離原本的崗位，失禁與疝氣的機會也許會上升，或許人類將不再能夠直立著軀幹追趕跑跳，只能像大多數動物一樣，平時將軀幹水平匍匐於地面，避免肚子裡的東西靠向脆弱的骨盆底部。

現實中難道就沒有尾巴發達、又能常常直立活動的靈長類動物嗎？有的，那就是狐猴！

雖然大多數狐猴是屬於樹棲性的物種，但有些狐猴能在兩樹之間連續側跳一百公尺 ^[3]。另外，還有喜歡生活在地面上的環尾狐猴，牠們每天早晨都會或站或坐，朝向太陽張開雙臂，花些時間將體溫升高，然後成群穿梭在草原上，取食花、果實、葉子或種子，偶爾也吃吃葷，取食昆蟲、小鳥、變色龍，甚至是蜘蛛絲 ^[4]，雜食的習性就和我們的猿猴祖先一樣。

看來，直立活動跟發達的尾巴也是能夠兼得的！如果人類真的有尾巴，或許尾巴高度會成為地位的象徵，於是人們開始用髮蠟把尾巴尖端的毛抓翹，往尾巴噴香水求偶或宣示主權；長輩會要求晚輩放低尾巴，情侶們逛街時也改用勾尾巴取代牽手，這樣就不用擔心流手汗造成尷尬了。

1. The genetic basis of tail-loss evolution in humans and apes | bioRxiv
2. A true human tail in neonate – ScienceDirect
3. Ring-tailed lemur – Parc Animalier d’Auvergne (parcanimalierdauvergne.fr)
4. ADW: Lemur catta: INFORMATION (animaldiversity.org)
5. What if Humans Had Kept Their Tails? (sciencealert.com)
6. Archicebus – Wikipedia
7. Alu element – Wikipedia
8. TBXT gene: MedlinePlus Genetics
9. 猿 – 維基百科，自由的百科全書 (wikipedia.org)
10. 尾骨痛的成因與治療 (chiropractors.com.hk)
11. Lemurs (Lemuridae) | Encyclopedia.com