焚紙燒香，祈求平安卻求來汙染─節電嘉義市篇

本文與 研華科技 合作，泛科學企劃執行

我們都看過那種影片，對吧？網路上從不缺乏讓人驚嘆的機器人表演：數十台人形機器人像軍隊一樣整齊劃一地耍雜技 ，或是波士頓動力的機器狗，用一種幾乎違反物理定律的姿態後空翻、玩跑酷 。每一次，社群媒體總會掀起一陣「未來已來」、「人類要被取代了」的驚呼 。

但當你關掉螢幕，看看四周，一個巨大的落差感就來了：說好的機器人呢？為什麼大街上沒有他們的身影，為什麼我家連一件衣服都還沒人幫我摺？

這份存在於數位螢幕與物理現實之間的巨大鴻溝，源於一個根本性的矛盾：當代AI在數位世界裡聰明絕頂，卻在物理世界中笨拙不堪。它可以寫詩、可以畫畫，但它沒辦法為你端一杯水。

這個矛盾，在我們常見的兩種機器人展示中體現得淋漓盡致。第一種，是動作精準、甚至會跳舞的類型，這本質上是一場由工程師預先寫好劇本的「戲」，機器人對它所處的世界一無所知 。第二種，則是嘗試執行日常任務（如開冰箱、拿蘋果）的類型，但其動作緩慢不穩，彷彿正在復健的病人 。

這兩種極端的對比，恰恰點出了機器人技術的真正瓶頸：它們的「大腦」還不夠強大，無法即時處理與學習真實世界的突發狀況 。

這也引出了本文試圖探索的核心問題：新一代AI晶片NVIDIA® Jetson Thor™ ，這顆號稱能驅動「物理AI」的超級大腦，真的能終結機器人的「復健時代」，開啟一個它們能真正理解、並與我們共同生活的全新紀元嗎？

為何我們看到的機器人，總像在演戲或復健？

那我們怎麼理解這個看似矛盾的現象？為什麼有些機器人靈活得像舞者，有些卻笨拙得像病人？答案，就藏在它們的「大腦」運作方式裡。

那些動作極其精準、甚至會後空翻的機器人，秀的其實是卓越的硬體性能——關節、馬達、減速器的完美配合。但它的本質，是一場由工程師預先寫好劇本的舞台劇 。每一個角度、每一分力道，都是事先算好的，機器人本身並不知道自己為何要這麼做，它只是在「執行」指令，而不是在「理解」環境。

而另一種，那個開冰箱慢吞吞的機器人，雖然看起來笨，卻是在做一件革命性的事：它正在試圖由 AI 驅動，真正開始「理解」這個世界 。它在學習什麼是冰箱、什麼是蘋果、以及如何控制自己的力量才能順利拿起它。這個過程之所以緩慢，正是因為過去驅動它的「大腦」，也就是 AI 晶片的算力還不夠強，無法即時處理與學習現實世界中無窮的變數 。

這就像教一個小孩走路，你可以抱著他，幫他擺動雙腿，看起來走得又快又穩，但那不是他自己在走。真正的學習，是他自己搖搖晃晃、不斷跌倒、然後慢慢找到平衡的過程。過去的機器人，大多是前者；而我們真正期待的，是後者。

所以，問題的核心浮現了：我們需要為機器人裝上一個強大的大腦！但這個大腦，為什麼不能像ChatGPT一樣，放在遙遠的雲端伺服器上就好？

機器人的大腦，為什麼不能放在雲端？

聽起來好像很合理，對吧？把所有複雜的運算都交給雲端最強大的伺服器，機器人本身只要負責接收指令就好了。但……真的嗎？

想像一下，如果你的大腦在雲端，你看到一個球朝你飛過來，視覺訊號要先上傳到雲端，雲端分析完，再把「快閃開」的指令傳回你的身體。這中間只要有零點幾秒的網路延遲，你大概就已經鼻青臉腫了。

現實世界的互動，需要的是「即時反應」。任何網路延遲，在物理世界中都可能造成無法彌補的失誤 。因此，運算必須在機器人本體上完成，這就是「邊緣 AI」（Edge AI）的核心概念 。而 NVIDIA  Jetson 平台，正是為了解決這種在裝置端進行高運算、又要兼顧低功耗的需求，而誕生的關鍵解決方案 。

NVIDIA Jetson 就像一個緊湊、節能卻效能強大的微型電腦，專為在各種裝置上運行 AI 任務設計 。回顧它的演進，早期的 Jetson 系統主要用於視覺辨識搭配AI推論，像是車牌辨識、工廠瑕疵檢測，或者在相機裡分辨貓狗，扮演著「眼睛」的角色，看得懂眼前的事物 。但隨著算力提升，NVIDIA Jetson 的角色也逐漸從單純的「眼睛」，演化為能夠控制手腳的「大腦」，開始驅動更複雜的自主機器，無論是地上跑的、天上飛的，都將NVIDIA Jetson 視為核心運算中樞 。

但再強大的晶片，如果沒有能適應現場環境的「容器」，也無法真正落地。這正是研華（Advantech）的角色，我們將 NVIDIA Jetson 平台整合進各式工業級主機與邊緣運算設備，確保它能在高熱、灰塵、潮濕或震動的現場穩定運行，滿足從工廠到農場到礦場、從公車到貨車到貨輪等各種使用環境。換句話說，NVIDIA 提供「大腦」，而研華則是讓這顆大腦能在真實世界中呼吸的「生命支持系統」。

這個平台聽起來很工業、很遙遠，但它其實早就以一種你意想不到的方式，進入了我們的生活。

從Switch到雞蛋分揀員，NVIDIA Jetson如何悄悄改變世界？

如果我告訴你，第一代的任天堂Switch遊戲機與Jetson有相同血緣，你會不會很驚訝？它的核心處理器X1晶片，與Jetson TX1模組共享相同架構。這款遊戲機對高效能運算和低功耗的嚴苛要求，正好與 Jetson 的設計理念不謀而合 。

而在更專業的領域，研華透過 NVIDIA Jetson 更是解決了許多真實世界的難題 。例如

• 在北美，有客戶利用 AI 進行雞蛋品質檢測，研華的工業電腦搭載NVIDIA Jetson 模組與相機介面，能精準辨識並挑出髒污、雙黃蛋到血蛋 
• 在日本，為避免鏟雪車在移動時發生意外，導入了環繞視覺系統，當 AI 偵測到周圍有人時便會立刻停止 ；
• 在水資源珍貴的以色列，研華的邊緣運算平台搭載NVIDIA Jetson模組置入無人機內，24 小時在果園巡航，一旦發現成熟的果實就直接凌空採摘，實現了「無落果」的終極目標 。

這些應用，代表著 NVIDIA Jetson Orin™ 世代的成功，它讓「自動化」設備變得更聰明 。然而，隨著大型語言模型（LLM）的浪潮來襲，人們的期待也從「自動化」轉向了「自主化」 。我們希望機器人不僅能執行命令，更能理解、推理。

Orin世代的算力在執行人形機器人AI推論時的效能約為每秒5到10次的推論頻率，若要機器人更快速完成動作，需要更強大的算力。業界迫切需要一個更強大的大腦。這也引出了一個革命性的問題：AI到底該如何學會「動手」，而不只是「動口」？

革命性的一步：AI如何學會「動手」而不只是「動口」？

面對 Orin 世代的瓶頸，NVIDIA 給出的答案，不是溫和升級，而是一次徹底的世代跨越— NVIDIA Jetson Thor 。這款基於最新 Blackwell 架構的新模組，峰值性能是前代的 7.5 倍，記憶體也翻倍 。如此巨大的效能提升，目標只有一個：將過去只能在雲端資料中心運行的、以 Transformer 為基礎的大型 AI 模型，成功部署到終端的機器上 。

NVIDIA Jetson Thor 的誕生，將驅動機器人控制典範的根本轉變。這要從 AI 模型的演進說起：

1. 第一階段是 LLM（Large Language Model，大型語言模型）：
   我們最熟悉的 ChatGPT 就屬此類，它接收文字、輸出文字，實現了流暢的人機對話 。
2. 第二階段是 VLM（Vision-Language Model，視覺語言模型）：
   AI 學會了看，可以上傳圖片，它能用文字描述所見之物，但輸出結果仍然是給人類看的自然語言 。
3. 第三階段則是 VLA（Vision-Language-Action Model，視覺語言行動模型）：
   這是革命性的一步。VLA 模型的輸出不再是文字，而是「行動指令（Action Token）」 。它能將視覺與語言的理解，直接轉化為控制機器人關節力矩、速度等物理行為的具體參數 。

這就是關鍵！ 過去以NVIDIA Jetson Orin™作為大腦的機器人，僅能以有限的速度運行VLA模型。而由 VLA 模型驅動，讓 AI 能夠感知、理解並直接與物理世界互動的全新形態，正是「物理 AI」（Physical AI）的開端 。NVIDIA Jetson Thor 的強大算力，就是為了滿足物理 AI 的嚴苛需求而生，要讓機器人擺脫「復健」，迎來真正自主、流暢的行動時代 。

其中，物理 AI 強調的 vision to action，就需要研華設計對應的硬體來實現；譬如視覺可能來自於一般相機、深度相機、紅外線相機甚至光達，你的系統就要有對應的介面來整合視覺；你也會需要控制介面去控制馬達伸長手臂或控制夾具拿取物品；你也要有 WIFI、4G 或 5G 來傳輸資料或和別的 AI 溝通，這些都需要具體化到一個系統上，這個系統的集大成就是機器人。

好，我們有了史上最強的大腦。但一個再聰明的大腦，也需要一副強韌的身體。而這副身體，為什麼非得是「人形」？這不是一種很沒效率的執念嗎？

為什麼機器人非得是「人形」？這不是一種低效的執念嗎？

這是我一直在思考的問題。為什麼業界的主流目標，是充滿挑戰的「人形」機器人？為何不設計成效率更高的輪式，或是功能更多元的章魚型態？

答案，簡單到令人無法反駁：因為我們所處的世界，是徹底為人形生物所打造的。

從樓梯的階高、門把的設計，到桌椅的高度，無一不是為了適應人類的雙足、雙手與身高而存在 。對 AI 而言，採用人形的軀體，意味著它能用與我們最相似的視角與方式去感知和學習這個世界，進而最快地理解並融入人類環境 。這背後的邏輯是，與其讓 AI 去適應千奇百怪的非人形設計，不如讓它直接採用這個已經被數千年人類文明「驗證」過的最優解 。

這也區分了「通用型 AI 人形機器人」與「專用型 AI 工業自動化設備」的本質不同 。後者像高度特化的工具，產線上的機械手臂能高效重複鎖螺絲，但它無法處理安裝柔軟水管這種預設外的任務 。而通用型人形機器人的目標，是成為一個「多面手」，它能在廣泛學習後，理解物理世界的運作規律 。理論上，今天它在產線上組裝伺服器，明天就能在廚房裡學會煮菜 。

但要讓一個「多面手」真正活起來，光有骨架還不夠。它必須同時擁有強大的大腦平台與遍布全身的感知神經，才能理解並回應外在環境。人形機器人的手、腳、眼睛、甚至背部，都需要大量感測器去理解環境就像神經末梢一樣，隨時傳回方位、力量與外界狀態。但這些訊號若沒有通過一個穩定的「大腦平台」，就無法匯聚成有意義的行動。

這正是研華的角色：我們不僅把 NVIDIA Jetson Thor 這顆核心晶片包載在工業級電腦中，讓它成為能真正思考與反應的「完整大腦」，同時也提供神經系統的骨幹，將感測器、I/O 介面與通訊模組可靠地連結起來，把訊號傳導進大腦。你或許看不見研華的存在，但它實際上遍布在機器人全身，像隱藏在皮膚之下的神經網絡，讓整個身體真正活過來。

但有了大腦、有了身體，接下來的挑戰是「教育」。你要怎麼教一個物理 AI？總不能讓它在現實世界裡一直摔跤，把一台幾百萬的機器人摔壞吧？

打造一個「精神時光屋」，AI的學習速度能有多快？

這個問題非常關鍵。大型語言模型可以閱讀網際網路上浩瀚的文本資料，但物理世界中用於訓練的互動資料卻極其稀缺，而且在現實中反覆試錯的成本與風險實在太高 。

答案，就在虛擬世界之中。

NVIDIA Isaac Sim™等模擬平台，為這個問題提供了完美的解決方案 。它能創造出一個物理規則高度擬真的數位孿生（Digital Twin）世界，讓 AI 在其中進行訓練 。

這就像是為機器人打造了一個「精神時光屋」 。它可以在一天之內，經歷相當於現實世界千百日的學習與演練，從而在絕對安全的環境中，窮盡各種可能性，深刻領悟物理世界的定律 。透過這種「模擬-訓練-推論」的 3 Computers 閉環，Physical AI (物理AI) 的學習曲線得以指數級加速 。

我原本以為模擬只是為了節省成本，但後來發現，它的意義遠不止於此。它是在為 AI 建立一種關於物理世界的「直覺」。這種直覺，是在現實世界中難以透過有限次的試錯來建立的。

所以你看，這趟從 Switch 到人形機器人的旅程，一幅清晰的未來藍圖已經浮現了。實現物理 AI 的三大支柱已然齊備：一個劃時代的「AI 大腦」（NVIDIA Jetson Thor）、讓核心延展為「完整大腦與神經系統」的工業級骨幹（由研華 Advantech 提供），以及一個不可或缺的「教育環境」（NVIDIA Isaac Sim 模擬平台） 。

結語

我們拆解了那些酷炫機器人影片背後的真相，看見了從「自動化」走向「自主化」的巨大技術鴻溝，也見證了「物理 AI」時代的三大支柱——大腦、身軀、與教育——如何逐一到位 。

專家預測，未來 3 到 5 年內，人形機器人領域將迎來一場顯著的革命 。過去我們只能在科幻電影中想像的場景，如今正以前所未有的速度成為現實 。

這不再只是一個關於效率和生產力的問題。當一台機器，能夠觀察我們的世界，理解我們的語言，並開始以物理實體的方式與我們互動，這將從根本上改變我們與科技的關係。

所以，最後我想留給你的思想實驗是：當一個「物理 AI」真的走進你的生活，它不只是個工具，而是一個能學習、能適應、能與你共同存在於同一個空間的「非人智慧體」，你最先感受到的，會是興奮、是便利，還是……一絲不安？

這個問題，不再是「我們能否做到」，而是「當它發生時，我們準備好了嗎？」

研華已經整裝待發，現在，我們與您一起推動下一代物理 AI 與智慧設備的誕生。
https://bit.ly/4n78dR4

• 作者／賴昭正｜前清大化學系教授、系主任、所長；合創科學月刊

我們生活在一個高度依賴科學與技術的社會，但幾乎所有的人對科學與技術都一無所知。

——Carl Sagan（1934-1966）美國天文學家、科普作家

在「日常生活範式的轉變：從紙筆到 AI」一文裡，筆者談到 50 年來的科技發展完全改變了我們自己日常生活的方式，如筆者已經不再用紙筆寫文章、不在圖書館裡找資料、旅行不需要攜帶地圖、在家逛街購物、買股票不需要透過券商下單、與親友及科學月刊通訊都是瞬間達成、⋯⋯等等。最近人工智能的正式登場更可能讓人人成為寫文章高手，讓讀者懷疑這篇文章是不是筆者自己寫的。

除了這些有形的日常生活方式的改變外,事實上還有一些無形、沒有改變我們生活方式的科技正在我們家中發生的。其中最明顯的就是電視, 我們看電視的方法還是一樣, 但年輕的讀者可能不知道不管從軟體或硬體來看, 電視機已經完全不再是 1970 年代的電視機了。我們在這裡就來談談這些偷偷摸摸進入我們家庭生活的三大無形改變吧，免得被名科幻小說及科普作家薩根（Carl Sagan）嘲笑：我們生活在一個高度依賴科學與技術的社會，但幾乎所有的人對科學與技術都一無所知。

電視機

早期的電視機是由真空管及陰極射線管（CRT）組成的，體積膨大。1940 年代，半導體器件的發明使得生產固態電子器件成為可能，它比熱真空管更小、更高效、更可靠、更耐用、更安全、更涼爽、更經濟。從 1960 年代中期開始，熱電子管可以說完全被晶體管取代。然而直到 21 世紀初，陰極射線管（也是一種真空管）仍然是電視監視器和示波器的基礎。

1982 年，愛普生（Seiko Epson）發布了第一台用液晶（liquid crystal）當平面顯示器（display）的液晶電視（LCD TV）；1984 年，愛普生又發布了第一台全彩袖珍液晶電視。夏普（Sharp）於 1988 年推出第一台商用液晶電視；第一台電漿（plasma）電視於 1997 年出現。電漿電視畫面是透過顯示器上面畫素（Pixel）點發光，不是像液晶電視機在畫面後面照光，因此在畫質方面比液晶顯示器強多了，但因在價格上沒辦法競爭，早已被淘汰掉了，最近被類似的有機發光二極體（organic light emitting diode, LED）電視機取代。

除了硬體外，電視影像訊息的傳播編碼（coding）也大異於前：早期使用類比訊號（analog signal）編碼，現在則使用數字（digital）。後者在其開發時就立即被認為是自 1950 年代彩色電視出現以來，電視技術上之一項創新進步的重大變革。類比廣播到數字廣播的轉變始於 2000 年左右；經過多次及多年的拖延，美國終於於 2009 年 6 月 12 日正式取消無線類比電視廣播，台灣也已於 2012 年 7 月全面廢除無線類比電視廣播,改用數位電視。詳情請參見高畫質數位電視。

電燈泡

我們一般都將發明燈泡的功勞歸於愛迪生（Thomas Edison），事實上早在他 1879 年申請專利之前，英國發明家就已經知道用弧光燈當燈泡。但愛迪生不但將白熾燈泡商業化，並發明了將電力帶入住家所需的整個系統——發電機、電線、保險絲、燈的開關。1904 年出現了取代碳絲燈泡之更亮的新型鎢絲燈泡，1913 年發現在燈泡內放入氮氣等惰性氣體可以提高壽命，沿用至今。 

電燈照明的原理是因為任何溫度不為絕對零度的物體，總是不停地對外放出各種頻率的輻射能（見「科學家如何找到黑體輻射光譜，引發 20 世紀初的量子革命？」）。不幸的是：這些不同頻率的輻射能中只有非常少的一部分是可見光，因此利用鎢絲加熱來照明的電燈效率非常低（見「電燈的效率」）。

筆者在「太陽能與光電效應」裡探討了「二極體」（diode）的物理，其用途甚廣（如整流器及控制器等）。它可以透過光來發電製造太陽面板；它也可以透過電來發光——「發光二極體」（light emitting diode, LED）——製造上面提到之有機發光二極體電視機及二極體燈泡。因我們可以用不同材料來控制發出來之輻射在可見光範圍，所以二極體燈泡效率比傳統鎢絲燈泡高得非常多：例如前者只需 18 瓦特就可達到後者 100 瓦特（W）的亮度。加上它不使用高溫，壽命也因之比較長；但因其製造成本高，所以直到最近美國才宣布禁售傳統鎢絲燈泡，強迫使用二極體燈泡¹。

發光二極體需要在直流電下運作，一般家用二極體燈泡設計在低電壓 1.2－3.6V 之間。然而，為了變壓方便及減少輸送過程中的能量浪費（見「高壓危險」），全世界電力公司都用高電壓的交流電輸送電力，到住宅區附近的變電所後再減壓到 120-240V，因此二極體燈泡的設計非常不同於傳統燈泡：它的首要任務是將高電壓交流電降壓整流為低壓的直流電。除此之外，因固態線路特性，它也必須考慮電壓及電流的穩定、散熱等問題，因此在設計上比鎢絲燈泡複雜多了，成本也貴得多。

家庭電話

與電視機及燈泡相比，家庭電話可以說是改變最少的；事實上自從行動電話普及後，許多家庭已不再使用固定的家用電話，改變了我們日常生活的方式。但仍有不少像筆者一樣頑固的長者保留家用電話的，他們將發現：雖然現在的電話機比以前的加了很多功能，如來電顯示、留言、無線分機等,但其基本結構還是保留在 1962 年世界博覽會上首次以商品名「按鍵音（Touch-Tone）」推出的按鈕撥號（也就是說 1970 年代的電話現在還是可以用的，也還可以在市面上買到）。

傳統電話系統通話依賴於兩個節點間的直接物理連接，在通話中這條線是不能斷的。為了覆蓋廣泛的地區，任何兩點間都直接連線當然是不可能的，因此出現了稱為「電路交換」（circuit switching）的呼叫切換技術。早期的呼叫切換是由電話接線員來完成的，但隨著電話覆蓋範圍的擴大，美國電話及電報公司（AT&T）開始推出機械交換系統，人們可以從家裡手動撥打其它號碼，不再需要人工操作員接通。到 1978 年左右，完全自動化終於消滅了電話接線員這一職業。

自從互聯網（Internet）及一種可用寬頻連線進行語音通話的互聯網協定語音（voice over internet protocol, VoIP）出現後，網路語音（VoIP）電話開始慢慢侵食傳統的家庭電話。不像電視機及燈泡，事實上傳統的家庭固定電話是有其優點，如不受斷電及不穩定網路的影響等，但因網路語音電話成本較低及較高彈性，美國聯邦通訊委員早在 2022 年 8 月就宣布不再要求美國電信公司提供銅線固定電話服務，因此相信傳統的電話系統不久將在美國消失了²。

電路交換技術的一大缺點是：兩點一旦連接在一起，別人便不能再使用那整條電路³，浪費了有限的資源。現在網路語音電話的交換網絡依賴於「分組交換」（packet switching）技術。分組交換概念是波蘭裔美國工程師巴蘭（Paul Baran）於 1960 年代初提出，首先使用於美國國防部的阿帕網（ARPANET）。使用者透過網路傳送檔案時，先將檔案分割為較小的數位「資料包」（packet）形式來進行傳輸。每個資料包都有一個包括來源位址、目標位址、資料包數量和序號等的資料包頭，因此它們可以各走其獨立路線(網路節點負責指揮交通)，發送者和接收者之間沒有必要（也從未）直接連接在一起，可以充分且更有效率地利用傳輸媒體。數位資料包到達目的地後，經組合再透過數據機（modem）將數位數據轉回電話線的類比訊號，傳到傳統的電話上。

以前傳統電話因為要用實體電線接到區域交換總機，所以可以從區域號碼知道這支電話的所在地；網路語音電話只要連接到任何一個網路節點就可以，所以家用電話號碼可以隨搬家移動到別的區域（例如台北的 02 區域電話號碼可以在阿里山出現），因此區域號碼已經失去其區域的意義。

結論

這些悄悄來的家庭科技中，改變最多的是電視：在軟體（數位訊號傳輸）及硬體方面（平面顯示器）都完全擺脫了舊科技，以全新的面貌在家庭中出現；接觸過舊電視的讀者，應該不難發現影像的改進不可同日而語。燈泡則只改變硬體（二極體燈泡），網路語音電話只改變軟體（分組交換訊號傳輸）。

筆者雖然喜歡新科技，但因一則較貴，再則可能不穩定，而不願做新技術的天竺鼠（實驗對象），對新技術的接受總是很遲的；即使如此，筆者的家庭也已經全面「現代化」了。但是內人除了發現電視機不同及燈泡比以前更接近太陽光⁴外，根本不知道老公花了多少心血將狗窩現代化。

註解

1. 事實上美國早在 2007 年就頒布白熾燈泡禁令，但被川普政府撤銷，該規則於今年（2023 年）8 月 1 日才又生效。台灣經濟部宣佈 2011 年底全面禁售白熾燈，五年內全面更換成二極體燈泡。
2. 但在台灣還不流行。根據名市場研究公司 Future Market Insights 分析：全球住宅網路語音服務市場規模預計將從 2023 年的 221 億美元增至 2033 年的 678 億美元；在預測期內（2023 年至 2033 年），全球住宅網路語音服務需求預計將以 11.9% 的複合年增長率增長。
3. 只要電話不掛斷（如找資料暫停通話），電路就不會、也不能斷；因此原則上如果夠多人在同時用電話，將會將所有的電路線都佔罄了。
4. 太陽表面的溫度約在 6000^°C，鎢絲燈泡大都在 3000^°C 左右操作以增加壽命。

延伸閱讀

• 《我愛科學》（華騰文化有限公司，2017 年 12 月出版）。本書收集筆者自 1970 年元月至 2017 年 8 月在科學月刊及少數其它雜誌所發表之文章，包括本文中所提到之高壓危險（科學月刊，1976 年 5 月）、電燈的效率（科學月刊，1979 年 4 月）、太陽能與光電效應（科學月刊，2013 年 4 月）、高畫質數位電視（科學月刊，2013 年 11 月）等。
• 「科學家如何找到黑體輻射光譜，引發 20 世紀初的量子革命？」，科學月刊，2022 年 7 月號。
• 「日常生活範式的轉變：從紙筆到 AI」，泛科學，2023 年 3 月 8 日。

不活潑的「氬」

氬和氦、氖一樣，不容易和其他物質產生化學反應，在元素之中，被稱為稀有氣體。老是發呆，似乎沒什麼優點。

可是，氬常被注入水銀燈、日光燈和燈泡內。氬可以提高日光燈燈光的穩定性，防止白熾燈的燈絲氧化。而且，因為和氖氣味相投，有時氬會摻入霓虹廣告看板內，負責發出藍色和綠色的霓虹燈光。

雖然氬身為稀有氣體之一，可是其實並沒有那麼罕見。氬在空氣中約占百分之零點九，以極為懸殊的差距僅次於氮和氧，是大氣中第三多的氣體。也因為氬可以用相對較便宜的價格取得，因此受到廣泛的運用。

發現氬的科學家們為氬取了一個不太值得驕傲的名字「不活潑的物質」，然而，其「不活潑」的特性正是它的功能所在。

醫療雷射的用途

氬可以做為手術用的雷射刀，由於肉眼能看見光，所以十分方便好用，也可以透過光纖，甚至在水中使用也沒有問題，氬又有止血作用，深受醫療界重用。此外，牙科醫生有時也會用氬做牙齒美白。氬的特質是不需太高溫就能得到強光。在牙齒表面塗上藥劑再以雷射照射，牙齒馬上煥然一新。令人遺憾的是，牙齒美白的療程並沒有健保給付。

【常溫狀態】氣體　　【原子量】39.948

【熔點】-189.35˚C 【 沸點】-185.85˚C

【密度】0.00017837 g/cm3

【發現】1894 年，英國化學家藍塞

【語源】希臘文 Argon，意思是不工作的。

——本文摘自《原子有話要說！元素週期表》，2023 年 4 月，漫遊者文化出版，未經同意請勿轉載。