原子藝術 — 瑞士國旗

本文與 TRPMA 台灣研發型生技新藥發展協會合作，泛科學企劃執行

我們知道癌症是台灣人健康的頭號公敵。 為此，我們花了很多時間介紹最新、最有效的抗癌方法之一：免疫療法。

免疫療法中最重要的技術就是抗體藥物。科學家會人工製造一批抗體去標記癌細胞。它們就像戰場上的偵察無人機，能精準鎖定你體內的敵人——癌細胞，為它們打上標記，然後引導你的免疫系統展開攻擊。

這跟化療、放射線治療那種閉著眼睛拿機槍亂掃不同。免疫療法是重新叫醒你的免疫系統，為身體「上buff (增益) 」來抗癌，副作用較低，因此備受好評。

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）。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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？

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」 。

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 。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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）。

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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。

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在上一集的【極光片語】中，博學多聞的IBM研究團隊以跨領域知識化解危機，順利地推出了磁碟機這項史上第一個商業化的隨機存取裝置，間接讓全球經濟逆風高飛，當時科學家們為了提高碟片的空間儲存密度，無不想盡辦法縮小磁軌，好在一張碟片上塞入更多資訊，當科學家終於把磁軌縮小到奈米等級後，卻面臨了新的難題：磁軌太細了，沒有儀器能夠測量這麼微小面積的磁力分佈，要怎麼繼續做研究呀？「你們的聲音，我都聽到了！」專門研究探針掃瞄的IBM科學家Jonathon (John) Mamin說，「快來試試我這台用原子力顯微鏡改裝成的磁力顯微鏡吧。」

磁力顯微鏡（magnetic force microscope, MFM）能夠偵測微小面積上的微弱磁力，是原子力顯微鏡（atomic force microscope, AFM）的變形，說到原子力顯微鏡，就不能不提到它的前身——掃描式穿隧電子顯微鏡（scanning tunneling microscope, STM），這項讓人「大開眼界」看到原子表面的發明，不僅開創了奈米科技紀元，也讓 Gerd Binnig 和 Heinrich Rohrer 兩位IBM科學家獲頒1986年的諾貝爾物理學獎。常理來說，如此高科技的STM應該誕生於頂級的精密實驗室，沒想到STM的搖籃，竟是Rohrer博士褲頭上的吊帶。

奈米科技的迷人之處在於微觀世界中的有別於宏觀世界的量子和表面性質。物質進入奈米尺度後，表面積佔體積的比例大大提升，一顆直徑20奈米的小金球只有6%的金原子分佈在表面，而直徑1奈米的小金球中99%的原子都暴露在表面，由於所有物質間的反應都發生接觸面，所以物質表面性質的研究是很重要的，而奈米物質的高表面積特性正提供了科學家研究原子的凡得瓦力、氫鍵、電荷等表面效應的大好機會，因此科學家極度渴望能夠觀測原子表面的超高倍率顯微鏡。

在1980年代，光學顯微鏡可以將數百奈米的視野放大到肉眼可見的大小，電子顯微鏡能觀測到數十奈米的微小物體，但都沒有實際方法能夠測出原子的樣貌，直到Binnig 和Rohrer發明了掃描式穿隧電子顯微鏡（STM），科學家才能探索這個小小世界的奇妙之處。STM的原理——量子穿隧效應——在1890年代就被法國物理學家貝克勒（Henri Becquerel）所提出，他也因此與居禮夫婦共同獲得1903年的諾貝爾物理學獎。根據量子穿隧效應，當一根極尖的金屬探針與樣品（需為金屬）距離僅僅數埃（Å，10^-10公尺）時，樣品表面的電子會被探針尖端吸引，並且有機會衝進探針，形成大約100皮安培（皮，10^-12）的穿隧電流，電流的大小在這個特定範圍內會隨著距離的負指數次方而改變。所以，理論上只要讓一隻細針在金屬樣品上穩定的水平移動，就能藉由穿隧電流的變化得知表面的高低起伏。

但是，but，人生中最重要的就是這個but。理論是美好的，而現實是殘酷的，90年來都沒有人將穿隧電流做成顯微鏡一定是有原因的。科學家從理論走進現實後所面臨最大的魔王，是環境中難以抗拒的低頻振動。由於穿隧效應的性質，儀器只能在相當於5~10個原子的距離範圍內測到電流訊號，而自然界中無所不在的振動會輕易地將探針振動到有效距離之外，若無法避免振動擾亂訊號，穿隧電流顯微鏡的想法就無法實現。

「消除振動？可以用光學桌呀。」你心裡可能這麼想。頂級的光學桌有堅硬沈重的花崗石桌面和有彈簧性質的氣浮桌腳，可以過濾掉高於氣浮桌腳共振頻率的波，例如由人們走路、搬東西、關門等動作對地面造成的振動；但是除了這些人造的振動，建築物本身也會產生低頻振動，這卻不在光學桌的振動過濾範圍內。

每一棟建築都有不一樣的自然振動頻率，樓層高的頻率低，樓層低的頻率高，依照建築、結構又有所不同，但大抵都在0.1到幾個赫茲（Hertz, Hz）左右的範圍。人類耳朵可以聽到頻率在20~20000赫茲的聲波，大象、藍鯨等可以用低於20赫茲的次聲波溝通；波的頻率越低可以傳得越遠，大象0.5赫茲的叫聲能夠傳到20公里遠，同樣的，建築物結構的低頻振動也能遠播不易消失。建築的振動受到自然環境影響，高聳的建築受到風吹的力較大，許多高樓都有避震系統減輕風吹導致的搖晃，像是台北101大樓在92層樓下方懸吊的超大型金光閃閃阻尼球，就是全球最大的阻尼器，不僅可以吸引觀光客前往參觀，也可以吸收40%由風吹造成的晃動，避免觀景台上的情侶因暈船而搞砸浪漫約會。

為了排除這些光學桌無法吸收的樓房振動，STM的發明家如果遵循傳統的設計理念，思考出來的解決之道或許是找個地下室、礦坑之類的平穩場域來進行實驗。可是身處瑞士的Rohrer與Binnig，要上哪兒找礦坑做實驗呢？同時，當時STM的計畫純粹是他們倆的業餘興趣，沒有研究經費補助支持，他們也無法蓋一間豪華地底實驗室，這下他們該如何是好？

正當兩人思索這個問題時，空氣間隱隱傳出一道謎之聲：「If you cannot fight it, join it！」穿著吊帶褲的Rohrer博士低頭細細咀嚼這句話的玄外之意，眼神正好落在身上那條曾伴隨自己度過無數研究夜晚的吊帶，他頓時豁然開朗：「無所不在的地面振動源根本無法完全隔離；既然連光學桌都不能讓它固定不動，不如就讓整台儀器一起動唄！我身上這吊帶可看作是彈簧⋯⋯其實不就和光學桌的氣浮桌腳有異曲同工之妙嗎？」

Rohrer與Binnig立馬重新設計STM，將探針放置在一個緊密堅實的剛體（rigid body）結構內，再用吊帶將包含探針在內的STM剛體結構懸在天花板下方，就像像用Ｑ彈的橡皮筋吊著一顆堅硬的石頭，吊帶跟光學桌一樣可以過濾掉從環境傳入STM剛體結構的高頻振動，雖然吊帶會讓整台STM在空中晃動，但只要適當地設計新版本剛體結構STM中探針的共振頻率，就可以避免傳入的振動源影響針頭與樣品間的距離！

自穿隧電流被發現以來的90年，為解決振動問題，科學家不斷尋找更穩定的環境卻都枉然，Rohrer與Binnig用靈活的思路、基礎的知識，以概念翻轉的懸吊式光學桌，拉大儀器與環境的振動頻率差，成功催生世界上第一台STM，進而推動奈米研究的大躍進。「他們確實活用了基礎知識，所以我們開玩笑說這是第一次以力學成果得到的諾貝爾獎。」李老師說。

高靈敏度與大測量範圍如何兼得？

打敗了振動大魔王，科學家還得想辦法打破「精準度與測量範圍如魚與熊掌不可兼得」的鐵律。這種「有一好，沒兩好」的原則適用於所有人造測量儀器，例如智慧型手機裡的加速規，能夠測量人們行走時的加速度變化，但測量範圍一般只在1~2倍的重力加速度（我們稱之為1~2G）；而飛機上的加速規可以測量如美軍A10地面攻擊機轉彎時產生高達十幾G這種足以令人昏厥的強大加速度，此種等級的儀器雖然測量範圍廣，卻無法取得很高的加速度解析度。

以穿隧電流為原理的STM非常靈敏，可以測出幾顆原子等級的距離變化，卻只能測量樣品表面5~10埃的高低起伏。由於穿隧電流的強度與距離的指數次方呈負相關，只要探針與樣品之間的距離稍微縮短一個原子長度，穿隧電流就會瘋狂增加。但是穿隧電流只在兩物體相距5~10埃時發生，只要樣品表面稍微粗糙一點，就會導致水平移動的掃描探針撞牆或遠離樣品而失去訊號，因此測量範圍非常侷限。

「這種問題的解決方法都是一樣的。」李老師說。在STM的案例中，若固定探針的高度，而直接以穿隧電流的強度高低推算樣品與探針間的距離來描繪樣品表面地圖，測量範圍當然會受限於5~10埃的表面起伏；若探針能隨著樣品表面高度移動並維持固定距離，即使樣品表面有10埃以上的起伏也不怕了，但是探針與樣品間的距離如此微小，光是測量就不容易了，要怎麼維持他們的距離呢？

聰明的科學家巧妙地將STM的靈敏特性轉換成擴大測量範圍的工具：敏感的穿隧電流可以讓固定探針與樣品間距離的回授機制更加精準。由於穿隧電流對距離的反應非常靈敏，當穿隧電流增加時，就代表樣品正在逐漸靠近探針，這時儀器會立即通電到探針懸臂上的壓電材料，壓電材料通電後會改變長度，懸壁稍微縮短後就可以保持探針與樣品間的距離，最後讓儀器本身記錄驅動壓電材料的電壓，再換算出探針移動的距離，即可繪出樣品表面的樣子，如此一來，STM可測量的距離範圍就能遠遠大於穿隧電流所限制的5~10埃啦。「利用敏感的電流變化控制探針高度，就像是擁有一雙靈敏的雙眼，眼睛看得清楚後，雙手就能控制得精準。」李老師補充說明。

科學家藉由偵測穿隧電流強度來控制探針高度的方法，與外科醫師執行顯微手術大同小異。人們的頭髮直徑大概是80~125微米，拔下一根頭髮放在眼前細細端詳，光是將眼睛焦距調整在髮絲上就會讓人變鬥雞眼，而面對僅僅數微米粗的神經纖維，外科醫師竟能直接用雙手進行縫合！其實醫師執行顯微手術的法寶是那架在眼前的顯微鏡，當視覺的解析度增加，手眼協調的準確度就會放大。「從加速規等感應子的設計到微創手術用的顯微鏡，都是以靈敏的感應子（Sensor）來提高反應的精準度，這些道理是一通百通的！」李老師說。

Just do it！ 不試怎麼知道行不行得通？

1981年，IBM蘇黎世研究院的Rohrer博士以及他所提攜的Binnig博士共同發明了掃描式穿隧電子顯微鏡STM，成功測量出金屬表面奈米等級樣貌，因而在1986年獲得諾貝爾物理學獎，這年，Binnig博士進駐了IBM位於美國加州的阿爾馬登研究中心（Almaden Research Center），並且與史丹佛大學的Calvin Quate教授、IBM蘇黎世研究實驗室科學家Christoph Gerber三人共同發明了第一台原子力顯微鏡（AFM），這是一項衍伸自STM的發明，適用的樣品種類也擴增到STM無法測量的非金屬物質。

穿隧電流是STM測得出金屬表面奈米構造的原理，「有什麼性質是非導體也適用的呢？」Binnig博士心想，「對了，那萬物間無所不在的凡得瓦力！」原子間存在著凡得瓦力、氫鍵、共價鍵等微小的作用力，當物體越小，這些原子間作用力的影響會相對放大，當兩個物體逐漸靠近，凡得瓦力會讓彼此互相吸引，但當兩者相距最小距離時，凡得瓦力又讓彼此互相排斥。因此探針與樣品在特定距離時會產生快速的上下振動，只要測量探針的移動，就能得出樣品的表面特性。

為了讓探針受到微小的原子間作用力後可以自由振動，探針的懸臂必須相當柔軟，第一代的探針懸臂（cantilever beam）使用了鋁箔紙作為材料，鋁箔紙不僅夠軟，而且還是金屬！為什麼要特別強調鋁箔是金屬？只有當懸臂是金屬，第一代AFM探針的振動才可以用STM來測量。

這時AFM的研究速度已如海浪般難以抵擋，利用STM測量鋁箔紙探針懸臂起伏的第一代AFM很快就被後浪推倒在沙灘上，因為用這種方法測量懸臂振動還是太複雜了，取而代之的是光學槓桿法。只要打一束雷射光在探針懸臂上，讓雷射光的反射角度隨著懸臂的移動而改變，再用四象限光學感測器測量雷射光反射的偏移，就可以換算出懸臂的高度變化。當初光學槓桿的想法曾受到很大的質疑，因為理論上干擾因素太多了，然而實際上在AFM的微小空間中卻是可行的，現在的AFM也都採用光學槓桿測量。「我們常常設想太多而做太少，還以為什麼都不可行，而真正嘗試後才發現其實行得通。『just do it!』在很多時候都是成功的機會。」李老師說。

「當技術的基礎平台被開發後，衍伸的應用會發展神速。」李老師接著說。自AFM在1989年上市後，各式各樣由AFM衍伸出的儀器如雨後春筍般蹦出，沿用AFM的架構，只要改變探針材料就能用來測量不同的物質和作用力——金屬探針藉由穿隧電流測量金屬表面；利用凡得瓦力的吸力或斥力的原子力顯微鏡（AFM）可以測量一般的元件；帶靜電的探針可以測量原子等級的帶電量，這個方法也就構成了靜電力顯微鏡（electrostatic force microscope, EFM)；將AFM的探針改成鈷製探針可以建構出磁力顯微鏡（magnetic force microscope, MFM）來測量磁場分布……。

在那個磁碟機產業與技術均蓬勃發展的年代，當IBM的John Mamin博士首次於國際會議上發表新發明的磁力顯微鏡（MFM），台下聽眾無不低頭猛抄筆記，會後紛紛出去打電話，以當時最快速的方式傳遞這重大消息。不到一週的光景，全世界的公司都知道如何生產MFM，同時也有許多公司推出MFM儀器來販售，由於當時磁碟機是個八百億美金的市場，龐大的產業需求直接加速了MFM的普及。

科技，始終起於人性

Rohrer博士在諾貝爾獎感言中提到了在IBM的日子：「在IBM蘇黎世研究實驗室的那些年裡，我特別感謝那自由的研究氛圍，讓我能盡情投入在讓我著迷不已的領域。」自由的研究環境和同儕間的砥礪讓 Binnig 與 Rohrer 兩人有靈活的思維和既深又廣的基礎知識，能跳脫框架，做出上個世紀數一數二的重要發明。

STM和其衍伸出的AFM、MFM、EFM等各式奈米級顯微鏡，誕生於發明者的求知慾，不僅讓探索微觀世界和研究尖端科技的科學家道具升級，也餵飽他們好奇的腦袋；有別於這些讓人熱血沸騰的發明，日本的科學家用科技所滿足的，是人性中渴望陪伴的需求。柴田崇德博士（Takanori Shibata）在2003年開發了超萌療癒系機器小海豹「Paro」，它有毛絨絨的可愛外表，可以與人進行簡單的互動，雖然它不會每日向人道聲「喔嗨呦～」，也不會幫忙做家事，Paro卻有神奇的魔力，讓養老院的爺爺奶奶心頭暖暖並重展笑顏。究竟，機器人撫癒人心的公式是如何推導？與它們建立的情感又能否計算？我們下回見。:）

【極光片語】專欄收錄李世光老師的訪談，每一段小故事、小物件的背後，都有饒富趣味的科學道理。吉光片羽比喻殘存的珍貴文物，象徵李世光老師在科學研發的高昂志氣和人生智慧；傳說見到極光會帶給人一輩子的好運，期待讀者在本專欄得到的啟發，都能像看見極光般感動。