【Gene思書齋】大賣場裡的人文科學家

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）。

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…

• 導讀 / 黃相輔（國立中央大學地球科學系、英國倫敦大學學院科學史博士）
• 書籍作者 / 馬丁・魯維克 (Martin J.S. Rudwick)；譯者 / 馮奕達

導論二、大尺度與多樣性：看歷史與科學的另類方式 

許多人去過臺中的國立自然科學博物館，筆者也不例外。對一個把圖鑑裡所有恐龍名稱倒背如流的大男孩來說，科博館簡直是樂園天堂。其中，最具代表性的展場「生命科學廳」，即使我最近一次參觀已經是約二十年前了，鮮明的印象仍然恍如昨日。穿過眾妙之門後，地球生命三十幾億年的歷史在眼前一路展開，從生命的起源、演化、登上陸地，直到恐龍稱霸地球。這趟旅程在恐龍廳達到高潮──暴龍咆哮、腕龍垂著脖子從天而降，壯觀的化石骨架與活動模型足以讓孩子興奮不已。然而生命史的故事尚未終結，人類的遠祖悄然登場。露西凝視著遊客，遠處空中迴盪著披頭四的旋律。

這段地球與生命長河的史詩，是博物館常客或科普書籍書迷再熟悉不過的經典敘事。它之所以經典，不僅在於故事規模恢弘，也在於從科學的角度解答人類歷久不衰的大哉問：我們是誰？我們從何處來？我們在自然界中又處於什麼位置？它揭示了生命經過億萬年的演化，成為現今世上的芸芸眾生；而作為生命演化的地球舞臺，本身也歷經四十五億年的漫長歲月。

對今天的讀者而言，地球四十五億年的漫長歷史已是天經地義的「常識」。這個常識在科普敘事中，還常被用來彰顯人類理性克服宗教迷信的勝利。基督教認為神創造世間萬物，甚至有人曾精算出，從神創世到耶穌基督降生，地球僅有四千多年的歷史。這樣的宣稱在「民智已開」的當下，無疑荒唐可笑。正如哥白尼把地球從宇宙中心移走、達爾文將人類降格成受自然法則主宰的動物一般，對地球深歷史的認知，也成為科學進步的最佳例證。

然而，「大自然自有其漫長歷史」的道理，真的那麼顯而易見嗎？這個改變人類觀念的「革命」過程，真的如此水到渠成嗎？

英國科學史學者馬丁．魯維克的這本專書《地球深歷史》，就旨在回應上述問題。魯維克指出，人類對地球深歷史的認識，並不是那麼理所當然，而是歷經曲折複雜的路徑，才建構並確定今天的「常識」。在這個曲折的過程中，也沒有黑白分明的扁平臉譜，無論是科學家英雄還是阻礙知識進步的冥頑信徒。

基督教的線性歷史觀念

首先，不能不提魯維克的學術背景與經歷。他是資深的科學史研究者，曾在劍橋大學、阿姆斯特丹自由大學、加州大學聖地牙哥分校等機構任教，專長於十八至十九世紀的地質學、地球科學、野外與博物館相關科學領域的歷史。他並不是紙上談兵的純粹人文學者──在轉行從事科學史專門研究之前，他是受過科學訓練的專業地質學家，有豐富的野外工作經驗。他對達爾文以前的地球科學史的研究成果，被譽為「具有權威且對學界影響力深遠」。他的終身成就獲得許多獎項肯定，包括於二○○七年獲頒科學史學界最高榮譽的薩頓獎（Sarton Medal）。而本書《地球深歷史》也獲得二○一五年英國科學史學會獎勵年度最佳通俗專著的丁格獎（Dingle Prize）。

魯維克的背景使他處於一個得以綜觀全局的特別位置。由於曾經身為科研工作者，作者對地球科學領域的現狀及其知識規範（norm）自然相當熟悉，這使得他欲挑動──還不至於到挑戰或翻案，但至少是挑動與刺激──對現有標準敘事再思考的企圖能切中要害。書中常見這樣的調侃，例如對斯泰諾「疊置原理」及赫頓「地質學之父」頭銜的吐槽。作者也不時透露當年親身參與或旁觀的地球科學業界「八卦」，特別是談到二十世紀後半的發展時，使得本書除了通常的知識敘述外，還多了從當事人視角口述的個人觀點。

另外，從書中許多細節，讀者不難體會魯維克本人是位虔敬的基督教徒。他對聖經典故與基督教知識的熟悉，使他得以比一般對宗教無感、甚至主張無神論的科學家，更理解部分宗教基要主義者的想法與修辭，而他對「創造論」運動的譴責（見附錄）也更能鞭辟入裡。宗教信仰與科學求真，並不總是像大眾想像的那般勢不兩立。魯維克個人的信仰，不妨礙他的科學史研究，反而使他能洞察基督教在現代科學與人文學發展過程中的遺產。

基督教帶給西方文化與學術最大的影響之一，就是線性歷史的觀念。魯維克在本書開頭便爬梳「世界有獨一無二的起點、無法逆轉方向的線性歷史」這種源自猶太教、在基督教與伊斯蘭教繼續發展的思想。線性歷史可謂亞伯拉罕諸教信仰的特色：從神創世開始，經過連串事件（例如舊約聖經中描述的故事），到救世主（彌賽亞）降臨、犧牲乃至回歸，迎接最終末日的審判。這種時間方向感強烈的世界觀，跟其他文化（例如古希臘哲人）的時間「循環觀」或宇宙「穩定狀態」觀，成鮮明的對比。

以中國來說，中國古代雖然早有連續且系統性的史學書寫實踐，但「史」的原義只是記錄所發生事件的官吏，強調的是史事紀錄，而不是像亞伯拉罕諸教傳統那種有始有終的線性時間。也因此中國傳統雖然有「過去」與「現在」的古今之分，卻沒有線性史觀。甚至，受陰陽家「五德終始說」解釋朝代更替，或是儒學、佛教裡類似思想的影響，較傾向某種循環論。相關的思想史或史學史探討，在杜維運、許倬雲、王汎森等前輩學者的著作已有深入討論，有興趣的讀者可另參照，在此不贅述。

魯維克指出，基督教的線性史觀對地球歷史的科學研究有深遠的影響。對近代早期的歐洲人來說，聖經裡記載的不是宗教神話，而是真實發生過的歷史事件。尤其當歐洲人接觸更多古文明如埃及、巴比倫與中國的文獻紀錄時，對聖經與這些域外記載的比較，就不得不調解兩造在時序早晚上的矛盾。也因此，本書開頭那位十七世紀編年史學者烏雪著名的理論──神造萬物於「主前四千零四年」──在今日的人們眼中或許荒唐可笑，但對當時的基督徒來說，卻是認真且符合「科學」定年的嘗試。烏雪用編年學方法，彙集並對比各種語言的聖俗文獻，試圖整理並重建詳細、精確的世界歷史時間線。

當我們把烏雪及同時代歐洲編年學者的嘗試，與其他地區的史家相比，就不難發現前者其實相當特別。中國古代的史學撰述雖然發達，也有《春秋》、《資治通鑑》等編年體裁的史書，但編年的起始有限，並非上溯至一個整體的、創世的起點。司馬遷的紀傳體通史《史記》雖然從上古傳說的五帝開始談起，卻不用某種絕對的量尺，去度量五帝事蹟在時間軸上「確切」的位置。可以說，西方編年學者追求精準量化定年的做法，固然有其宗教信仰驅動，卻也將史學研究提升到「歷史科學」的層次。

將世界的起點定在「主前四千零四年」在現今當然是已過時的揣測。姑且不以成敗論英雄，如果說科學是一種「系統性觀察、測量、實驗，並建構、測試、修正假設」的方法（在此我引用牛津英文辭典裡的定義），烏雪用編年學方法仔細考據並比較蒐集到的資料，很難說是不「科學」的思維與做法。後世鑽研地球歷史的科學家，儘管方法或技術上有所差異，其實和烏雪的志趣相同。

人文與科學的交互影響

十七世紀的編年學者努力整合跨文化、不同語言的文獻（包括他們視為最重要的史料《聖經》）來為人類歷史定年，依據的不僅是人工的文物，也利用彗星、日食等天文現象的紀錄。自然界本身也充斥著「文物」，像是化石、貝殼、寶石與礦物。讀者如果有去過博物館，就不難想像這些「自然文物」和人工器物及圖書文獻一樣，都是收藏家眼中的珍品。著名的大英博物館，原先也兼藏上述自然文物，是到了現代才將這部分拆分出去成獨立展館，即今日的倫敦自然史博物館。

魯維克在本書呈現的另一個重要觀點，便是人文（歷史）學與自然科學的交互影響。他指出，歐洲近代早期的「鴻儒」（那時候還沒有「科學家」這種現代概念），挪用歷史學家的工具，尤其是編年學的觀念及方法，將研究對象從文化領域轉移到自然界，奠定此後探索地球歷史的基礎。既然人工文物能用來重建人類的歷史，沒理由說自然文物不能作為自然界歷史的佐證。山川湖海與寄寓其間的生物，不僅是人類歷史大戲固定不動的布景，還自有其劇烈變化。歐洲近代早期的博物學家（研究自然史的人）運用自然界的文物，反覆辯證地球歷史及聖經敘事的合理性，進而認識地球的過去比原本以為的更加漫長，甚至人類在其中很晚才登場。這個時間跨度從烏雪宣稱的幾千年之譜，逐漸展延至百萬年、千萬年，最後到今日公認「常識」的四十五億年。

以上這段曲折，作者於本書中多所鋪陳，在此亦不重複。我們可以從作者的敘述中了解，博物學的發展多麼受到人文學科及歷史學方法的啟發。博物學與探究造成自然現象之因素及法則的「自然哲學」，一起構成西方近代科學的兩大部門。生物學、地質學等專門領域，即是從博物學的傳統出發而分化。在現代科學分科專精化之前，至少在那些「鴻儒」的時代，學科彼此的範疇並未嚴格區分，人文與自然科學的交疊相當普遍。

達爾文就是一位以地質學研究起家的博物學者。本書雖然不是專門談達爾文演化論，生物物種的演化與地球的深歷史，這兩種問題自十七世紀以降總是相輔相成，儘管前者由於達爾文的聲名大噪而更引起大眾關注。當演化論於十九世紀中葉起逐漸被西方智識階層接受，演化及進步（progress）等科學的話語又回頭滲透人文學各種領域，包括歷史學。我們能夠從作者旁徵博引的綜述，一窺不同學科知識體相生相伴、互相關連的網絡。

即便在自然科學內部，不同學科領域或門派各有其立場，對同一事物的詮釋也可能天差地遠。例如，物理學家曾經對地質學家動輒上億的地球年齡估算嗤之以鼻，認為牴觸了地球從太初熾熱而逐漸冷卻的物理速率。達爾文的摯友萊爾與同時期學者的爭論，在本書中也有精彩的剖析。萊爾繼承赫頓等人的看法，主張在我們周圍無時無刻不存在的水流侵蝕、沉積、風化等細微作用，在久遠的過去也同樣存在，這些「現時因素」塑造了一切地質景觀，使地球處於均衡的穩定狀態。這種「均變論」（或譯成漸變論，然而「均變」更切合其核心思想的精髓）對達爾文影響極深，以至於達爾文思考物種演化時，也認為此過程是世代累積的細微改變，而不是突然發生的劇烈「突變」。萊爾提倡均變論，是有意識地對抗「災變論」，後者認為地球歷史中曾有超越現今規模的劇烈作用，例如巨大的海嘯或火山噴發，造成今日的地球環境。災變論容易令人聯想到聖經所提的大洪水，而這正是崇尚人類理性、亟思改革的萊爾欲除之而後快的。

由於萊爾在今日地質學教材中的顯赫地位，加上他與達爾文緊密的同盟關係，我們很容易忽略的事實是：像萊爾及達爾文這樣堅持均變論的人，在當時的地質學界反而是少數。正如魯維克指出，其他人也不是笨蛋，而是有很好的理由反駁均變論。許多地質學家留心地層間不連續的介面，認為是發生重大事件使前後環境改變的證據，並劃分各種地質年代來表記（就像歷史學家記錄不同朝代或時期，這又是人文學和自然科學相仿的例子）。古生物學家也易於傾向災變論；在他們眼中，化石證據不但暗示演化的方向，還顯示突然的大滅絕或生物物種急速的大爆發是確實發生的。這使得古生物學家即便接受演化論，也對達爾文式「世代緩慢改變」的演化模型存疑。況且，按均變論的說法，保持恆定均衡的地球，其過去只有平淡的漫長時間，根本就沒有跌宕多姿、充滿事件的線性「歷史」。這幅圖像難以說服大部分地質學家，以及企圖以化石重建生物演化譜系的生物學者。

均變論及災變論，誰對誰錯？或許兩派都對了、也都錯了，端視從什麼角度（或尺度）來看。兩派都有些見樹不見林的毛病，或者像摸著大象的盲人，都摸索出了部分的「真相」，卻指責對方看不清全貌。

看歷史、宗教及科學的新方式

值得讀者注意的是，本書做為一本通俗的「科普」作品，卻有意避免、甚至高調反對「輝格式」（Whig）的科學史書寫方式。所謂的「輝格」原本指英格蘭歷史上的輝格黨，其支持者樂於將英國政治史描寫成一部議會民主憲政的進步史──簡單的說，將歷史人物分成推進或妨礙民主憲政進步的好人或壞人，並基於此價值觀來評判歷史事件。

科學史的書寫也經常落入「輝格式」的窠臼，渲染成推動或阻礙科學進步這兩者之間的對決。經典的「科學革命」敘事即為一例，將哥白尼、克卜勒、伽利略與牛頓視為同一「道統」傳承，突顯這些科學偉人（甚至有些還是殉道者）為啟蒙進步貢獻的價值，而忽略其學說在歷史上的內容及脈絡，可能與今日的認知有極大出入。「科學」與「宗教」的對立，也往往在輝格式的詮釋中被無限放大。魯維克認為，仔細檢驗歷史後，就能發現這種「科學與宗教之間一再發生本質上的衝突」的看法經不起考驗。前面也提過，作者多次對「○○○之父」這樣書寫偉人的方式表達異議，就是批評坊間科普書及科學體制內對科學先輩的標準敘事。

魯維克提醒讀者要釐清基要主義者塑造的迷思。這裡所謂「基要主義」，不僅是宗教陣營的，也包括科學界裡的無神論基要主義，兩者在作者眼中都是一樣極端。當然，作者在此的論斷自然有其宗教信仰立場，讀者可以自行判斷其書寫是否符合他想達到的不偏不倚。

總之，《地球深歷史》不僅是講述人類如何認識地球漫長歷史的科普書，也是一部以多元視角探討地球科學學科領域發展的歷史。在這個曲折複雜的知識探索過程中，各種跨文化、跨學科的知識資源被整合，不同的知識群體也以各自的觀點與方法參與其中，交互辯證或影響。「歷史」的意義也隨之擴大。原本「歷史」專指人類過去活動的事蹟，特別是以文字紀錄為史料來源的信史。自從人們將編年的觀念挪用至自然界，探究地球與生命的發展歷程，大幅擴展了地球的時間跨度，並認知到自然界自有其歷史，人類僅僅在這齣戲劇的最後一幕才登場。對人類起源的追尋，又使「史前史」的概念與範疇應運而生。

這一套整合了地球（甚至宇宙）深歷史、生命演化、人類史前史與信史的宏觀敘事，是科學界與博物館習慣解讀世界的方式，現代的歷史學界反而少談。近年來，歷史學界亦有人稱之「大歷史」（Big History）並加以宣傳（注意不要和知名華裔學者黃仁宇的「大歷史觀」混淆。這裡所謂的「大歷史」由美國歷史學家大衛．克里斯欽〔David Christian〕提倡，克里斯欽並撰寫多部書籍闡釋此理念，臺灣亦有發行中文版。）。然而由本書可知，這種宏觀敘事其實不是什麼新鮮玩意，至少在十七世紀的編年學家試圖重建從創世至今的時間軸時，就踏出探索世界的一小步了。

《大賣場裡的人類學家：用人文科學搞懂消費者，解決最棘手的商業問題》（The Moment of Clarity: Using the Human Sciences to Solve Your Tougest Business Problems）的中文書名其實一丁點也不名符其實，因為這本書並非討論「人類學家」而已，而是探討人文科學（human sciences）這個對台灣讀者而言應該相當陌生的學科。

「人文科學」這學門，迄今在維基百科仍未有中文條目，而日文則把「Human sciences」譯作「人間科學」，而日本從七十年代起就陸續有大學設立人間科学部或人間科学科。

雖然「人文科學」這領域在台灣可能沒幾多少人瞭解，可是讀完《大賣場裡的人類學家》，你就會發現，搞不好這個學科可以改善台灣的經濟困境。怎麼說呢？台灣過去極為重視製造業，因為為台灣賺取大量的外匯，近幾十年尤其高度重視高科技業，可是卻仍然以代工為主，迄今還未創出多少令人驚艷的品牌和產品。

我有些朋友在高科技公司工作進行產品設計，他們指出工程師在設計產品時，主要面對的其實並非消費者，而是主管和通路，只要他們說服了老闆和通路，管消費者的體驗去死。可是自從蘋果（Apple）推出了令人驚艷的iMac、MacBook Air、iPod、iPhone和iPad後，很多工程師才發現，怎麼消費者不去挑選按鈕和功能多到爆的產品，反而花更高的價錢去挑蘋果極簡風格的產品。過去，對很多大企業聰明絕頂的工程師，可能從來只會埋頭於打造他們阿宅心目中功能最強大的產品，從來沒有真正關心過消費者在何種情境下使用，更甭提會產生什麼樣的體驗。

可是，現代社會已經開始進入體驗當道的經濟了，尤其像台灣，大學生畢業的新鮮人只有22K薪水，根本不可能購買房子和汽車，可是花在智慧手機上的錢大多不會少。為何智慧手機對年輕人那麼重要？無非是智慧手機讓我們能一手創造出許多豐富的體驗，例如上社群網站看八卦，和朋友打屁，順便拍照上傳和打卡，在捷運公車上聽音樂、看影片或玩遊戲等等，全部都是各種各樣的體驗。

雖然現在看似大數據當道，可是《大賣場裡的人類學家》卻要告訴大家，「量化」儘管很重要，可是「質」（quality）卻比「量」（quantity）重要。一味盲信大數據，可能還會犯錯。爆紅日劇《半澤直樹》（半沢直樹）裡就有一位擅長以平板電腦做數據分析，極端偏重理論的融資部次長福山啓次郎，在和半澤直樹對決時，半澤直樹憑藉認真而耐心的親身觀察，KO了福山；一味講求市場統計分析、數量化模式、KPI 管理、財務分析評價的SONY，就敗給了不按牌理出牌的賈伯斯（Steve Jobs，1955－2011）領導的蘋果（請參見〈索尼高層語出驚人：績效考核毀了索尼！〉）。

《大賣場裡的人類學家》指出，要用現象來描述問題，透過對「使用現象」的描述，細微觀察消費者使用產品或服務時的情境與感受，才能看清消費需求變化的脈絡，而非光憑堆積如山的報表、市場分析和海量資料。雖然研究「現象」的方法，並非量化的方法，看似個很「軟」的學科。然而，《大賣場裡的人類學家》的兩位作者麥茲伯格（Christian Madsbjerg）和拉斯穆森（Mikkel B. Rasmussen）卻認為，這種結合人類學、社會學和心理學，以及藝術、哲學與文學的質化研究比較能夠應付前述「未見過」、「沒理論基礎」的新現象，避免企業界過去慣用的用狹隘觀點、僵固模式來瞭解人類的行為，對人的理解充滿了謬誤，因為人並非一味是可預測且理性的決策者，也沒有一直有效綜合整理個人偏好來做出最佳判斷，而我們的很多「選擇」，大多是在有意識但不自覺的情況下完成的。

《大賣場裡的人類學家》指出，「使用者意會」（sensemaking） 是個真正能幫助瞭解人類行為的方法 ，並提到英特爾（Intel）、 可口可樂（Coke）、康樂保（Coloplast）等企業如何運用人文科學的方法，有效解決各種問題，包括：為公司尋找新的發展方向、驅動成長、改善銷售模式、瞭解組織的真實文化，在新市場找到立足點等。

《大賣場裡的人類學家》舉了許多大企業的例子來說明「使用者意會」的效力，例如三星（Samsung）不再思考「如何賣出更多電視」，而是了解「電視擺在家中會產生什麼樣的現象」，因而發現，在消費者眼中，電視機不是電子產品，而是傢俱；樂高（LEGO）在2000年初期面臨銷售下滑的困境，在新任執行長的帶領下，樂高透過新的思維，研究人員花時間觀察孩子怎麼玩積木，理解孩子玩耍的目的與體驗，重新看見遊戲對兒童的意義，才意會出樂高積木的核心價值（請參見〈【GENE思書軒】樂高玩具盒裡的創新〉）；愛迪達 （Adidas）也運用使用者意會， 發現公司的核心訴求不再是職業運動員，而是想要擁有更健康、更美好生活的所有人。

《大賣場裡的人類學家》提出人類學和民族誌研究的價值，讓跨國企業能夠掌握進軍市場的文化。作為來自東南亞的華僑，我還想要分享的，是近年來的見聞。由於諸多因素，例如全球貿易談判以及能源價格的上漲等等，區域性經濟的整合，將會是大趨勢。東南亞諸國，雖然除了新加坡堪稱東方小瑞士，大多為比台灣落後的發展中國家。可是在積極參與自由貿易，以及進行政治、經濟體制改革後，東協各國的經濟和社會發展將會是蒸蒸日上。東南亞一些國家也曾是富裕國家，像菲律賓和緬甸就曾經比日本還富裕，迄今也仍有相當豐沛的天然資源。如果台灣能積極參加東南亞諸國的發展，將會對台灣的經濟成長注入一劑強心劑！

而台灣要能夠擴展在東南亞的市場，台灣實施好幾十年的僑務政策就會是良好的助力！因為台灣各大專院校有許多來自馬來西亞、印尼和緬甸的僑生，在語言文化上能夠和台灣人作很好的溝通，也能夠和東南亞在地文化接軌。台灣也有大量的移工，台北車站前陣子為印尼移工搭舞台歡慶開齋節，也將在他們心中對台灣留下很好的印象和感動。雖然東南亞各國仍落後，可是卻隱藏著許多台灣可以趁虛而入的商機，加上未來更受重視的是體驗式經濟，因為文化上較相近，以及有大量僑生可協助，不僅可能洞燭先機，甚至也可能比歐美日的大企業更靈活有彈性！

舉個實例，我幾年前去印尼旅行，到了爪哇南部的日惹（Yogyakarta），導遊是位印尼土生土長的華僑，他為我們解說了許多當地的文化等等。他跟我們說，大多數印尼人存到錢最想買的東西之一，是機車。而日本的一家企業因為先洞燭先機，所以在新機車市場的市佔率達六七成之高！那家公司是本田（Honda）！雖然印尼是馬來西亞鄰國，可是不到那，我都還不知原來Honda也做小型機車耶。我想，你我也都曉得，全球最擅長小型機車的製造商，其實就在台灣啊！印尼國土廣袤，可是由於基礎設施有限，高速公路和鐵路非常少，機車是最佳代步工具，市場非常龐大！如果台灣能進軍這個有2億4千萬人口的大市場，將會為台灣的GDP有顯著貢獻。據說台灣有家機車製造商已經打算積極進軍印尼了。

除了機車，高科技產品例如通訊產品和光電產品真是台灣的強項。現在不僅流行體驗經濟，也就是科技產品的利基可能不在功能而已，而是創造出的消費者體驗。而許多發展中國家，甚至還以已開放國家想像之外的方式，很有創意地來使用科技產品。例如，有許多新興的非洲、南亞和東南亞國家，其通訊發展就直接跳過了地線，直接使用手機。有些落後的村莊，整個村就集資購買一支手機，把它當公共電話使用，他們需要的不是多了不起的酷炫智慧手機，而是便宜又耐用的手機。雖然薄利，可是在人口爆多的國家，就是非常可觀的數量；在非洲，也因為鋪設電線實在太貴了，有些村莊在經濟上有餘力後，就跳過傳統輸配電系統，直接利用太陽能或風力發電！

這些新興市場充滿的機會，以上提到的不過是已知的冰山一角而已。有一個著名的故事，是一家鞋公司派了兩個人去非洲考察，一個回來說非洲人都不穿鞋，沒有市場。另一個回來卻說，非洲人還沒穿鞋，所以市場是無限大！另尋新的市場，靠的是新的智慧，並結合過去從未有的知識和經驗。這些智慧、知識和經驗，也需要靠跨領域的通力合作。過去只要理工人才就能設計出好用的手機，可是要進入這些深具潛力的藍海市場，還需要結合社會人文的人才，才能夠更清楚地瞭解新市場的內在需求，並且利用旅遊和網路收集資訊，這對於習慣使用網際網路並且喜愛自助旅行的新世代大學生，正好是最擅長的！

讀了《大賣場裡的人類學家》，再找位僑生同學帶你們到僑地居深度旅遊吧！