媽媽不能說的秘密：男胎比女胎容易流產？

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

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本文轉載自中央研究院研之有物，泛科學為宣傳推廣執行單位

• 整理報導｜劉韋佐、美術編輯｜林洵安

中研院演講精華

你還記得自己如何從花漾少年、少女，走到今日的三十而立嗎？中研院社會所推動的「臺灣青少年成長歷程」計畫，耗時近 20 年追蹤調查，描繪出本土的青少年成長歷程。在 2019 年 8 月中研院的知識饗宴演講，計畫主持人伊慶春分享了研究團隊的成果。本文摘錄演講的精采片段，特別是從家庭經驗影響層面，理解年輕世代的婚育行為。

臺灣青少年的成長歷程

「臺灣青少年成長歷程 (Taiwan Youth Project, TYP) 研究計畫的主旨，在了解當代臺灣年輕世代的成長軌跡。」中研院社會所特聘研究員伊慶春，在演講開場分享了計畫初衷：「美國青少年研究重視的往往是青少年吸毒、性關係等問題，但這是臺灣孩子的成長樣貌嗎？升學壓力、補習班或許才是他們第二個生活方式，因此我們希望建構本土化的青少年發展模式。」

TYP 自 1999 年開始啟動，邀請中研院和各大學的社會科學學者共同參與。從 2000 年起持續追蹤當年的國一和國三學生，一路調查、訪問蒐集資料，探索他們從青少年階段直至踏入社會、甚至結婚生子的生命歷程。

這個龐大的計畫自 1999 年至今恰為第 20 年，約可分為兩階段：第一階段探討青少年初期至成年初期的成長軌跡，試圖從家庭、教育和社區檢視。第二階段則聚焦於年輕成人的發展模式，從親密關係到結婚生育、從走出校園到進入社會，哪些社會機制型塑出年輕世代的生活輪廓？又，家庭與教育經驗如何影響他們的婚姻與生育？

家庭經驗對青少年的長期影響

研究計畫跨越 20 年，宛如一段漫長的縮時攝影，跟隨這群七年級生從求學到踏入社會。多數人從青澀國中生，完成學業、找到工作，而後結婚成家、生育子女。他們的成長軌跡，伴隨這些「轉大人」的傳統指標運作，運作的場域多數是在家庭中完成。也因此，家庭結構深刻地影響了青少年成長歷程的發展。

然而臺灣的家庭經驗、教育策略和西方世界大不相同。「我們的自立和歐美是很不一樣的，譬如孩子想讀書、家長又負擔得起，你要讀到 30 歲都是我的責任。」伊慶春道出許多臺灣爸媽的心聲，也突顯了有別於西方的家庭緊密性。

迥異於歐美社會的家庭脈絡，讓這項研究更顯珍貴。跨時程追蹤聚焦在「家庭經驗」的長期影響，子女的婚姻與生育受到哪些結構、關係、規範性因素左右。

所謂的家庭經驗，研究中關注的是「家庭結構」與「家庭關係」，試圖討論對子女的長期影響。

觀察國一樣本的家庭結構變化（圖 1），雙親家庭比例下降的原因包括雙親離婚／分居或死亡。在此基礎上，觀察樣本平均 31 歲時的學業成就（圖 2）便可發現：家庭結構仍為「雙親家庭者」有 58.29 ％ 最高學歷為大學或技術學院，高於「非雙親家庭者」的 54.98 ％，但兩者差距不大。若觀察碩士或高中職的比例就更為清楚了，雙親家庭者相較於非雙親家庭，相差近一成。這說明了「家庭結構」與子女教育成就的關連。

父母離婚，會影響子女不想結婚？還是提早結婚？

延續前述家庭經驗的影響，研究小組也針對早期父母離婚的非完整家庭 (non-intact family)，檢視子女成年後的親密關係與家庭組成。

臺灣的低生育率已不是新聞，但有趣的是，生育率其實並非一路走低。比如， 2000 年與 2012 年的總生育率特別突出──關鍵因素是這兩年為「龍」年。另外，孤鸞年結婚率低、虎年出生率低，可見得傳統價值觀對婚育決定仍具有文化規範的影響力。

然而，面對臺灣顯著的低生育率現況，年輕人為何缺乏結婚和生育動機？

研究小組試圖由家庭經驗的影響著手。伊慶春提到，從過往文獻可知，兒少時期若父母離婚、未離婚但有衝突等，子女都會受到負面衝擊 (negative impact)，並且延續至成年期。相關論述或因果關係有些共識，但研究小組更想進一步探問的是：在此負面衝擊下，青少年將會「比較不想結婚」或「反而提早結婚」？

以父母離婚時間點作為觀察的變因，將父母離婚的時間點分為「子女 12 歲以前」（兒童期）及「子女 13 歲以後」（青少年期）。

研究發現，「 12 歲以前父母離婚者」，在 19－20 歲時有約會對象的比例，顯著高於「 13 歲以後父母離婚者」和「雙親家庭」。值得注意的是，「 13 歲後父母離婚者」對未來沒有婚姻期望的比例，顯著高於「兒童期父母離婚者」、「雙親家庭」的同儕。

此一發現表示：如果父母在兒童期階段離婚，成年初期的子女較可能因缺乏雙親之一，而渴望發展親密關係，並有約會對象。相反的，若父母離婚時間點在青少年階段，則子女可能因為目睹父母離婚過程的負面經驗，而較不期待進入婚姻。如果進一步與「雙親在、但是父母衝突高家庭」相比，高衝突家庭的成長經驗，影響更類似「父母於青少年階段離婚」。換言之，

家庭結構的完整與否，會導致子女未來親密關係的發展。父母離婚時間點、父母關係的好壞，也對子女的婚姻期望和親密關係有明顯影響。

但研究也發現，家庭結構之外，「家庭關係─親子之間的依附感」也是需要考慮的重要因素。與父親的關係好、依附感強，子女婚姻期望會比較高；即便父母離婚，但時間點在早期（兒童期），並與母親的關係良好者，亦不會影響到婚姻期望的降低。

親子關係、父母關係，如何影響早婚？

TYP 第二階段聚焦在年輕成人樣本。 2011－2017 年間，這群七年級生步入年輕成人階段，從平均 25 歲進入 31 歲，其中有 7－40 ％ 的年輕人結婚了。研究由此深入分析，進一步觀察年輕世代實際的婚姻與生育行為。

2011 年時，這批 25 歲的樣本有 7 ％ 進入婚姻生活，平均初婚年齡是 23.7 歲，屬於早婚者。比較發現，這群早婚者已生育子女及婚後 7 個月內生育的比例，明顯高於在 28 歲及 31 歲才結婚的人。

這個狀況反映了臺灣仍存在「婚育包裹」（孩子必須出生在婚姻中，對未婚生子的接受度低）的現象，也就是說，早婚者更可能是因為奉子成婚。此外，早婚者的經濟狀況尚不穩定，也反映在與父母同住的高比例現象上。

那麼，家庭脈絡又是如何影響早婚呢？

TYP 研究分析指出，父母於青少年初期離婚者，有更高的婚前懷孕機率，但對於早婚與否則沒有產生顯著的效果。手足人數越多，也越可能婚前懷孕和早婚。

最值得注意的是，家庭衝突會因性質不同而造成相反作用。若父母和子女間的衝突越高，越可能在 25 歲時就早婚了；若衝突發生在父母之間（而非親子之間），子女早婚可能性反而更低。這或許是因為：親子衝突帶來離開原生家庭的推力，與組成自己家庭的拉力；經歷父母間的衝突，則會降低建立婚姻關係的期望。也就是說，

親子間衝突越高，會讓子女積極地想進入新的家庭關係，有較高的早婚可能。相反的，若父母間常衝突，則會削減子女走入婚姻的欲望，早婚比例較低。

換言之，家庭關係將會影響個體決定是否早早組成新家庭。質性訪談中便有受訪者直言，自己和父母關係不佳，想透過結婚逃離原生家庭，「我爸說，你唯一光明正大離開這個家的理由，就是嫁出去！」除此之外，奉子成婚、戀愛衝動也是早婚者走入婚姻的重要原因。

年輕世代婚姻與生育，兩性大不同

2014 年的調查，時值樣本平均 28 歲，較接近臺灣平均成家的年紀（男性初婚年齡為 32 歲、女性 30 歲），調查也顯示當中有近 20 ％ 的年輕人走入婚姻了。

進行分析後可知，臺灣社會貌似越來越開放，但結構性（居住地、家庭收入）、關係性（家庭關係）、規範性因素（家庭價值、性別角色）仍然大大影響年輕世代的婚姻和生育，其中還有明顯的性別差異。

以男性而言，青少年時期的家庭收入較高、與家人關係好、目前有工作者，較可能走入婚姻。但女性卻相反，青少年時期家庭收入高、目前有工作者，結婚的比例比較低。換言之，

經濟能力、早期正向的家庭經驗，是年輕男性結婚比例的助攻，但卻反而不利於年輕女性結婚的機率。

時間拉長到 2017 年，這群受訪者來到人生三字頭，平均 31 歲。研究小組持續追蹤，進一步觀察早期家庭經驗是否帶來「長期」的影響。

其中，家庭結構改變的另一個原因出現了：父母之一過世的比例約 11 ％。研究中發現，父母過世會明顯降低子女結婚的欲望，顯著度甚至比父母離婚還高。而父母在子女 6－17 歲（就學年齡）時離婚，對年輕成人的影響最大，尤其對男性更顯著，明顯降低其結婚的可能性。

家庭資源，是提升男性婚育率的可能解方

綜觀龐大而長時間的追蹤調查，伊慶春強調：「一般新聞可能偏重個人背景或短期效應，但做為社會學家，我們更關心結構因素和長期影響。」

她總結 20 年來團隊的各項研究，從家庭結構、家庭關係、文化規範來描繪青少年的成長軌跡。

一、以「家庭結構」的面向來看：子女在兒童期經歷父母離婚，成年後較有意願約會、較可能婚前懷孕，但非早婚。如果到青少年期才經歷父母離婚者，則可能使其不想結婚；但對女兒的影響反而可能是早婚且較早生育。

二、在「家庭關係」的面向，親子衝突較高者，子女有早婚的現象；父母間經常衝突，則子女較可能不想結婚，也不會早婚。這也暗示，上代衝突高的家庭關係可能影響到下一代進入親密關係的欲望；反之，若家庭關係較為融洽，家庭凝聚力較高，則會促使男性早婚與早育。意即，這些男性較能順勢接受傳統中成家的責任，而不會抗拒走入婚育生活。

三、值得注意的是，成長過程中家庭經濟較佳、家人關係較好、目前在就業者，對男性都是提高家庭組成機率的重要因素。然而相同的因素放在女性身上，反而降低結婚的可能性。此經濟模型的解釋與西方家庭研究可以比擬，顯示家庭脈絡對子女的性別差異影響，值得重視。

「至少從研究中能看到，如果政府想提高結婚、生育率，可以在家庭教育、家庭關係上著手，特別是對男性，讓他們有更高意願走入婚姻。」

耗時近 20 年的「臺灣青少年成長歷程計畫」，是難得一見追蹤期如此長的研究。不僅樣本有不同年齡層可相互比較，更有家庭結構、就學歷程、婚姻狀態等數據，提供研究者挖掘各種研究議題。除了前述家庭經驗的分析，計畫中也有關於青少年偏差行為、教育分流與教育成就的分析討論。

伊慶春表示，從這一份全面性的資料，體現出臺灣家庭仍然面臨傳統與現代的衝擊，價值觀與行為持續改變中。透過 TYP 計畫，除了期盼更多後繼研究者，看到臺灣社會與歐美截然不同的軌跡，建構理論時考量文化規範的作用；同時，也提供大眾對自己與下一代的成長樣貌有更多理解。

延伸閱讀

• 〈Early Marriage in Taiwan: Evidence from Panel Data〉Tsui-O Tai, Chin-Chun Yi, Chia-Hua Liu，《JOURNAL OF FAMILY ISSUES》，2019
• 伊慶春個人網頁
• 臺灣青少年成長歷程研究資料庫

本文轉載自中央研究院研之有物，原文為七年級生，你是如何「轉大人」的？從家庭脈絡看臺灣青少年的成長歷程，泛科學為宣傳推廣執行單位

「妳這胎是男是女？」這應該是每個懷孕媽媽必被問排行榜上的第一名，但很可惜，寶寶的性別並不是偉大的媽媽能夠決定的，所以一切都是天註定囉？那倒也不是，冥冥中似乎有個機制操作著寶寶的性別甚至是生死……

從一份芬蘭舊教會的紀錄分析顯示，在生活艱困的年代中女胎的比例明顯高於男胎，男胎的存活率會隨著環境壓力變大而提高；但在子宮中男胎的死亡率卻比女胎高，嚴寒的氣候、地震、自然災害甚至是紐約市911恐怖攻擊都加劇了這些差異，異常高壓的情形在持續數月後，男女胎的比例會失衡且遠低於標準比例105：100。

生物學家長期以來認為，女性自發性的將較虛弱的男胎流產，是為了將身體資源留給下一個可能較為健康的寶寶。（在環境壓力較大時期女性的繁殖機會大於男性，流產可能是將機會留給女胎或更健康的男胎。可以參考〈饑荒改變性別比例〉一文）美國加州大學（the University of California）經濟人口統計學家羅恩．李（Ron Lee）表示：「基於扶養小孩是項龐大的投資，選擇留下哪個胎兒對於將來的收益關係重大。此種選擇模式提供了一種演化上的解釋，這可能是種適應化的結果。」2006年美國加州大學的人口健康研究人員拉爾夫．卡塔拉諾（Ralph Catalano）和提姆．布魯克納（Tim Bruckner），從人類死亡數據中發現了這個趨勢：在外在環境壓力較大時，選汰結果下的男胎較為健康。

布魯克納想知道，在男女比例平衡時期胎兒數量是否會上升，他請教了英國謝菲爾德大學（University of Sheffield ）生物學家維爾皮．盧瑪（Virpi Lummaa），她量化了芬蘭教會紀錄中有關家族史和每個新生兒出生紀錄的文件，並根據1790到1870年間新生兒的性別比，統計出有多少男胎存活至嬰兒時期去推測胎兒的健康程度，以及有多少孩童順利生長至青春期。他們發現，中間有近16年男胎的存活率遽降，甚至在18世紀末還一度掉到男女性別比79 : 100，當中只有約12%的男嬰活過一歲，但這些存活下來的男性的確比其他年代的同齡男性來的優秀。布魯克納、盧瑪和他們的同事將這項研究發表在《英國皇家學會期刊B冊》（Proceedings of the Royal Society B ）中，這份數據也顯示，在大部分的極端例子中，相較於生在男女比例平衡時期的男性，環境壓力較大時期存活下來的男性在日後擁有多出8.7%的後代。

倫敦大學（University College London）的心理學家威廉．詹姆斯（William James）並沒有參與這項研究，但他認為這份研究對「男胎比女胎較易產生流產，且流產的男胎往往較為體弱」的論點提供了進一步的釋疑。目前，研究人員還不確定在環境壓力較大時期，懷孕女性面對何種壓力（如飢餓），不過這些數據顯示，在懷孕期間周遭的環境會形塑男性的未來，布魯克納表示：「正常來說，男性的壽命較女性短5、6年，我們正試著要了解造成人類壽命上性別差異的成因和助力，而釐清體弱的男胎究竟在子宮內發生了什麼事，是研究方向的第一步。」

美國鹽湖城的猶他大學（University of Utah）生物人口統計學家肯．羅伯特．史密斯（Ken Robert Smith）表示：「這個研究非常耐人尋味，因為它涵蓋了一段父母無法掌控胎兒性別的時期，性別機率影響了生物與環境壓力的相互關係。比較男女比例平衡時期和母體主導性別機率時期，可以幫助我們確定男性的確在任何環境下都較穩健。」李則好奇有沒有任何方法可以知道，流產的胎兒是否換來了兄弟姊妹更好的照顧或更健康的母親，他認為評估兄弟姊妹的存活率能更加強化這項研究結果，他表示：「生命初期形成的影響造成了重要的後果。」

參考資料：

• Why women’s bodies abort males during tough times.ScienceNow[11 December 2014]
• Bruckner, T. A., Helle, S., Bolund, E., & Lummaa, V. (2015). Culled males, infant mortality and reproductive success in a pre-industrial Finnish population.Proceedings of the Royal Society of London B: Biological Sciences, 282(1799), 20140835.