證據會說謊嗎？台灣爭議法醫鑑定案例（上）

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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前言：Somerton Man 是近代澳洲著名的懸案死者，於 1948 年底被人發現。過去幾十載，各國媒體不時報導案件曲折離奇的進展。然而，其真實身份一直到 2022 年 7 月才被確認。

1948 年 12 月 1 日，^[1-4]早晨 6 點 40 分，^[5]在南澳阿德雷市郊的 Somerton 海灘上，有一名男子躺在濱海大道旁的防波堤下。^{[1, 2, 4]}二名青少年見習騎師先前騎馬經過時，雖有看到他，但不以為意。^{[4, 6]}畢竟澳洲夏季的海邊，到處是隨地就寢的人。^[4]不過，現在他們已經從二公里外的地方返回，那人卻依然還在原處，這就不對勁了。見習騎師們決定一探究竟，其一跳下馬，把男子的一隻腿抬起來。死了！^{[4, 6]}旁人見狀趕緊報案。^[4]

這名白人男性死者，^[7]年約四十來歲，^[4]面容祥和，穿著褐色西裝和閃亮的新鞋，衣服上的標籤都被拆得一個不剩。他耳後夾著菸；另一根抽過的，則落在臉頰與西裝領之間。^[5]除此以外，隨身的個人物品不多：梳子、火柴、口香糖、其他香菸，以及用過的公車票和還沒搭的次等火車票各一張。^{[4, 8]}這些對辨識身份的幫助都不大。

於是，這位無名氏被以海灘命名，稱作「Somerton Man」。

車站的行李箱

1949 年 1 月 10 日，警方在阿德雷火車站的衣帽間，尋獲一只行李箱。^[9]這只箱子是在屍體被發現前寄放的，^{[4, 9]}裝著剪刀、鬍刷、靴油和帶鞘的刀子等雜物。^[4][註1]裏頭的衣服一樣無標籤，而且還有一綑澳洲沒販售的蠟線，^[4]跟拿來補男子身上，那條國產長褲口袋的縫線同款。^[9]有些物品上寫著「Keane」；其中一個缺了字尾變成「Kean」。^{[4, 7]}

從詩集撕下的字條

1949 年 3 月，一名阿德雷大學的醫學教授在檢驗屍體時，注意到 Somerton Man 身穿的長褲腰帶內面，其實有個暗袋，^[9]裏頭藏著一張印有「Tamám Shud」字樣的紙條。^{[4, 5]}那兩個字來自 12 世紀波斯作家奧瑪˙開儼（Omar Khayyám）的詩集《魯拜集》（The Rubáiyát），意思是末了或結束。^[5]詩詞描寫將人生活得淋漓盡致，並在尾聲了無遺憾。^{[5, 10]}

警方在當地的報紙刊登廣告，詢問誰擁有這本被撕了一個洞的詩集。^[5]隔天，^{[4, 9]}也就是 1949 年 7 月 22 日，^[11][註2]馬上有個叫做 John Freeman 的藥師，抱著證物赴阿德雷警局。^{[4, 12][註3]}Freeman 的住處離案發地點不遠。^[4]他說，1948 年 11 月 30 日把車停在 Somerton 海灘附近時，就知道詩集在自己的車子裡，只是後來完全忘了這回事。直到警方登報，他才想起來，^[9]他的連襟把詩集扔進車子的手套箱（前座抽屜），所以就聯絡後者。沒想到對方卻說，當初是在 Freeman 車裡撿到的，原以為這麼做是物歸原主。^[4]

警方在詩集裡，找到了新的線索：一組亂碼和二串電話號碼。^[4]

認識 Somerton Man 的護理人員

其中一串電話號碼，屬於時年 27 歲的 Jessica Ellen Thomson^[5]（別名 Jestyn^[9]、Jessie 和 Jo^[4]；娘家姓氏 Harkness；1921 – 2007 ^[9]）。她從事護理工作的 Somerton Home^[註4]，是個照顧肢體障礙兒童的機構，就位在案發地點的對面。^[9]Thomson 向警方承認，曾經持有一本《魯拜集》，不過已經在 1945 年贈與一名陸軍。警方為此去雪梨拜訪這名以修車為業的退伍軍人，但調查不了了之。後來每當遇到媒體騷擾，後者就拿出由 Thomson 題字，整本完好無缺的《魯拜集》來應付。^[9]

慈善團體救世軍（Salvation Army）和警方等單位，^[13]早已在 1949 年 6 月 14 日，^[9]將 Somerton Man 埋葬於 West Terrace 墓園。^[13]不過，此前翻模的半身像，仍可用來協助調查。^[3]1949 年 7 月 26 日，警方帶 Jessica Thomson 去看這個人像，^[9]害她幾乎昏了過去，卻又堅持自己不知道這個人。^[5]直到 2013 年《六十分鐘》電視節目訪問她的女兒 Kate Thomson，後者才表示母親生前曾坦承認識 Somerton Man，只是不願意揭露真相。^[4]

自助洗衣店裡的教授

幾十年來，詩詞、亂碼和私人物品等，一切無助破案的線索，只是讓 Somerton Man 的身份愈顯神秘，人們甚至猜測他是蘇維埃間諜。^[7]1995 年的某一天，南澳阿德雷大學的教授 Derek Abbott，在自助洗衣店裡翻閱雜誌。^[8]專攻電機暨生醫工程的他，^{[5, 10]}被這則懸案的故事深深吸引。

Abbott 教授假設的人物關係

多年後，找了專家和警界人士幫忙的 Abbott 教授，從蒐集來的資料，推測出下列人物關係：Jessica Thomson 懷了 Somerton Man 的孩子 Robin（1947 – 2009），但嫁給知情而且剛離婚的車商 George Thomson。Robin 十六個月大時，Somerton Man 死在她家四百公尺外的沙灘上。^[5]長大後的 Robin Thomson 和澳洲芭蕾學校的同學 Roma Egan 交往。後來紐西蘭芭蕾舞團錄取他，兩人便一起出國。此時 Roma 意外懷孕了，不得已把兩人的女兒 Rachel Egan 送養。^[5]Rachel 二十幾歲的時候，^[3]生母透過社工跟她聯絡，於是她從紐西蘭越洋到澳洲昆士蘭尋親。^[5]

部份案件關係人受警方匿名保護幾十載，而且 Jessica 與 Robin 早在前者的姓名被公諸於世前，就分別於 2007 和 2009 年過世。^{[4, 5]}所以 Abbott 教授的臆測，根本死無對證。他唯一能做的，是寄一封信給移居昆士蘭首都布里斯本的 Rachel Egan。^{[3, 5]}

Abbott 教授和 Rachel Egan 在布里斯本的一家高級餐廳見面。Abbott 一下要檢查人家的耳朵和牙齒；一會兒又想採集 DNA 樣本。Rachel 非但沒有拒絕他的請求，他們的話題還從案件轉移到個人生活。隔天，Abbott 教授就向 Rachel 求婚，^[5]兩人於 2010 年結婚。^[14]戀情發展之迅速，嚇壞了 Rachel 的生母，以及跟 Abbott 合作的警探。他們都質疑 Abbott 是不是為了要對方的 DNA，才如此不擇手段。^{[3, 5]}

Somerton Man 的生理特徵

Abbott 教授在高級餐廳的失禮請求，其實具有非常確切的科學目的。他的團隊根據案發當年的驗屍報告和其他證據，判斷 Somerton Man 有幾個獨特的生理特徵。首先，他少了側門牙，犬齒因而和正中門牙並列。^[5]那個年代被診斷出缺牙症（hypodontia）的白人，可能不到其總人口的一成。^[15][註5]再來，他的耳甲艇（cymba），也就是耳朵中央偏上方的凹陷處，大於下面的凹槽，這種情形也不常見。至於，他線條明顯的小腿肌肉，讓 Abbott 聯想到舞者和長跑運動員。既然 Robin 擅長芭蕾，照片中又看得到前兩項特色，Abbott 教授自然也想知道 Rachel 遺傳到什麼。^[5]

此外，雖然從前的警察在辦理此案時，無法以牙齒和指紋，比對到任何吻合的紀錄，^[5]但現在還有 DNA 親子鑑定科技。唯一的問題是，光有 Rachel 配合還不夠。到底該上哪裏去找 Somerton Man 的樣本？收藏於南澳警察歷史協會（South Australian Police Historical Society）博物館的半身像，^[4]恰好黏著 Somerton Man 的毛髮。^[3]2018 年的時候，^[16]Abbott 教授興沖沖地拿三根毛囊完整的胸毛去檢驗。^[3]他的團隊發現死者有得自母親那邊，普及於歐洲的 H4a1a1a 母系單倍群，以及其他遺傳標記。^[7]接下來，Abbott 教授還需要來自父親方面的基因資訊。^[4]此時他想得到的方法，就只剩開棺驗屍了。

Abbott 教授估計此任務的花費，大概會是澳幣 2 萬元左右（約當時的新臺幣 44 萬元）。2018 年南澳政府針對他的申請，開出了一個條件：如果有人出得起經費，而且提出完善計劃，就允許執行。^[4]

AI 繪製的肖像

群眾募資的同時，^[4]Abbott 教授又想出新的花招：邀請《星際爭霸戰：發現號》（Star Trek: Discovery）的視覺藝術家加入團隊。COVID-19 疫情期間較為空閒，這名藝術家藉機熟悉 AI 繪圖軟體的各種運用。他參考 Somerton Man 屍體與半身像的照片，用電腦繪製肖像，希望能勾起某些人的記憶，進而破案。^[10]可惜這份努力後來好像未曾激起什麼漣漪。

正式開棺

一切資源與準備終於就緒，南澳政府於 2021 年 4 月批准開棺驗屍。^[7]同年 5 月 19 日清晨 6 點，^[1]承辦此任務的警察和專家團隊正式開挖，整天下來忙了 12 個小時。^[17]

Somerton Man 當年下葬的時候，其實是跟墓地租約過期的兩具前輩，共享一個坑。^[1]因此，撿骨的過程，搞不好會是一場混戰。開棺團隊先用挖土機和推土機撬開堅硬的表土，在墓旁架設工作帳棚，然後拿木刮刀與刷子，小心翼翼地把遺骨一一取出來。很幸運地，Somerton Man 身上的辨識標籤依然完好。^[17]

DNA 的保存狀況

Somerton Man 的屍體曾經過防腐處理，^[1]而防腐藥劑福馬林（formaldehyde）會破壞 DNA。^[18]所以研究人員起先十分擔心會沒有足夠的樣本。更何況就算份量充足，最後也未必能在現有的資料庫中，比對出個結果來。^[17]Abbott 教授的團隊使用的資料庫，是近年流行的基因族譜網站。^[16]儘管這種網站本來的用途是尋親，但卻也被運用在辦案和審核保險資格等層面。^[19]上回那三根胸毛的檢驗結果，已經把範圍縮小到分佈於美洲和澳大利亞的四千多人。^[12]這次他勢在必得。

Somerton Man 的身份

2022 年 7 月 23 日，Abbott 教授的團隊總算成功了。^[12]

原來 Somerton Man 是名為 Charles Webb（暱稱 Carl）的電機工程師，1905 年 11 月 16 日出生於維多利亞州的 Footscray，查無官方死亡紀錄。他可能從連襟 Thomas Keane 那裏獲得二手衣物，所以上頭寫著對方的名字。^[12]1941 年 10 月 4 日，時年 35 歲的他與 21 歲的 Dorothy Jean Robertson 結婚。^[20]1951 年 10 月 5 日，維多利亞州的報紙廣告版，出現一則 Dorothy 指控他「拋棄」的公告。內文警告他如果 29 日前未至法庭報到，就會被判離婚，而且可能得支付相關費用。^[21]顯然 Dorothy 完全不曉得丈夫早已於 1948 年底過世。

除此之外，Abbott 教授的團隊查到 Charles Webb 的父母分別為 Richard August Webb（1866 – 1939）和 Eliza Amelia Morris Grace（1871 – 1946），並與現存的後代親屬聯絡。他們本來希望藉此獲得更多資訊，可惜年代久遠，家族裡沒有人記得 Charles Webb，也找不到他的照片。^[12]

懸案緣未了

確認 Charles Webb 就是 Somerton Man，並不代表結案。根據 1949 年 7 月的驗屍報告，儘管體內檢驗不出毒物，他還是被懷疑死於中毒引起的心臟衰竭。胃部和腎臟都嚴重充血，脾臟則是正常尺寸的三倍。^[5]此外，曾參與此案的退休警佐，於 1977 年接受 ABC 電視臺訪問時，承認在海灘上找到一支針筒，卻沒解釋為何證據未被警方納入考量。隔年節目播出，這段對話被減掉，僅存《皇家澳洲歷史學會期刊》（the Journal of the Royal Australian Historical Society）的研究等記載。^[9]

死因尚待釐清之餘，Abbott 教授表示，此刻還有歷史等著被挖掘。他想瞭解這名男子的過去，以及造成這種人生處境的原因。^[12]另方面，DNA 鑑定的結果把 Rachel Egan，排除在死者的家族之外。^[12]就像 Abbott 教授曾說的，真相未必會帶來「童話般的結局」，^[5]然而「Somerton Man 造就了今天的我」。^[3]正是這個懸案賦予了他美滿的婚姻和三個孩子。^[5]

備註

1. 關於行李箱被寄放在車站的日期，《皇家澳洲歷史學會期刊》認為是案發當天；^[9]ABC News 則寫前一天。^[5]
2. 《皇家澳洲歷史學會期刊》和 ABC News 都說，警方在登報的隔天取得被撕過的《魯拜集》， ^{[4, 9]}前者還特別說明公告是在 1949 年 7 月 22 日刊登的。^[9]不過，根據南澳司法局官網的說法，警方在 1949 年 7 月 22 日收到證物。^[11]
3. 有些報導說找到詩集的是個不具名的生意人，但當年承辦該案的退休警員向 ABC News 透漏，那個人是 chemist。^[4]此英文單字可以指藥師或化學家，不過既然在做生意的，筆者推測應為藥師。
4. 《皇家澳洲歷史學會期刊》提到「Somerton Home」；但筆者比對文獻後，覺得官方名稱可能是「Somerton Crippled Children’s Home」。它成立於 1939，鄰近 Somerton 海灘，專門照顧罹患小兒痲痺的孩子。從 1951 年起，也收容其他神經肌肉疾病兒童。該機構於 1976 年，停止營運。^[22]
5. 2004 年《歐洲齒顎矯正期刊》的研究，從 1930 到 1990 年代的 42 篇論文中，分析白人兒童與青少年被診斷出缺牙症的比例。裏頭引用的文獻數據，差距甚大，小至百分之 0.1，大到稍微超過一成的都有。不過，大部份都在一成以下。^[15]基於科學發展日新月異，一般專業醫療寫作傾向不使用年代久遠的資料。這裡的做法，只是為了呈現案發當年可能的樣貌。

參考資料

1. Keane D, et al. (19 MAY 2021) ‘Bones found as Somerton Man exhumation continues in hope of solving decades-long mystery’. ABC News.
2. Daniel Keane. (24 APR 2021) ‘Somerton Man to be exhumed by police in attempt to solve mystery of his identity’. ABC News.
3. Jessica Bineth. (02 JAN 2018) ‘Somerton Man: One of Australia’s most baffling cold cases could be a step closer to being solved’. ABC News.
4. Daniel Keane. (01 DEC 2018) ‘Unlocking the secrets of the Somerton Man’. ABC News.
5. Cheshire B & Chenery S. (04 NOV 2019) ‘Marriage and a mystery: Somerton Man’s romantic twist’. ABC News.
6. Cheshire B, et al. (6 SEP 2021) ‘Beyond the Grave | ‘The Somerton Man’’. ABC News.
7. Daniel Keane. (20 JUL 2022) ‘Somerton Man has long been riddled with Russian spy speculation, but is it a red herring?’. ABC News.
8. James Fettes. (29 OCT 2013) ‘Professor’s 15-year search for answers seeks to crack the secret code to the death of the ‘Somerton man’ found on an Adelaide beach’.
9. Rowan Holmes. (2018) ‘New Perspectives on An Old Case: ‘Somerton Man”, Sydney, and the Far Right’. The Royal Australian Historical Society, 104, 2, pp. 125 – 144.
10. Dillon M & Keane D. (08 OCT 2020) ‘Somerton Man brought back to life in new animation by Star Trek special effects artist.’ ABC News.
11. ‘”But what poison?” The Mystery of the Somerton Man’. (2016) Attorney-General’s Department, the Government of South Australia.
12. Keane D & Marchant G. (27 JUL 2022) ‘Somerton Man identified as Melbourne electrical engineer, researcher says’. ABC News.
13. Lynton Grace. (03 JUL 2014) ‘Has part of the mysterious Somerton Man code been cracked?’ The Advertiser.
14. Ben Cheshire. (14 OCT 2019) ‘Dancing with the Dead’. ABC News
15. Mattheeuws N, Dermaut L, Martens G. (2004) ‘Has hypodontia increased in Caucasians during the 20th century? A meta-analysis’. European Journal of Orthodontics, 26, 1, pp. 99-103.
16. Keane D & Burnie R. (20 MAY 2021) ‘The Somerton Man’s remains have been exhumed — so what happens next?’. ABC News.
17. Mullins S & Keane D. (20 MAY 2021) ‘Somerton Man remains exhumed after dig in Adelaide’s West Terrace Cemetery’. ABC News.
18. Kawanishi M, Matsuda T, Yagi T. (2014) ‘Genotoxicity of formaldehyde: molecular basis of DNA damage and mutation’. Frontiers Environmental Science, 2, 36.
19. Contreras JL, Schultz K, Teerlink CC, et al. (2020) ‘Legal terms of use and public genealogy websites’. Journal of Law and the Biosciences, 7, 1, lsaa063.
20. ‘Derek Abbott’s research into Somerton Man’s identity rules out link to wife Rachel Egan, but uncovers new coincidence’. (30 JUL 2022) ABC News.
21. ‘Advertising’. (05 OCT 1951) The Age, p. 15. (Retrieved from Trove on 03 SEP 2022)
22. ‘Somerton Crippled Children’s Home (1939 – 1976)’. Find & Connect. (Accessed on 01 SEP 2022)