工業技術研究院

延續上期「觀念探索」報導，我們繼續為您介紹美國《麻省理工學院科技評論雜誌》（MIT Technology Review）所遴選出的「2014年十大跨時代科技」（10 Breakthrough Technologies 2014）。這些科技有助於重塑我們對於世界的認知以及互動的方式，假以時日，這些科技將成為維繫人類與環境永續共存的重要命脈。

行動協同合作

撰文╱泰德葛林瓦德（Ted Greenwald）

去年秋天的某個午後，大衛 '列文（David Levine）從他位於紐約下曼哈頓的辦公室搭地鐵至位於中城的洛克斐勒中心。他是一家名為Artivest的新創投資公司的資訊長，年方35歲。Artivest正與位於波士頓和克里特島的自由工作者一起合作一篇部落格文章。列文使用一個叫Quip的新應用程式在他的iPhone上編輯貼文，在紐約地鐵的F列車上，網路的訊號隨著地鐵路經隧道而時好時壞。Quip這個應用程式讓團隊可以更動、加上評論和同時使用文字聊天，全部的功能都展示在類似臉書動態牆的介面上。當網路訊號恢復時，Quip還會同步更新列文和其他人的進度，所以整個團隊編輯的進度都會是一致的。

若是他們是在傳統的Word程式上編輯的話，過程可能是不斷循環的E-mail訊息、不斷擴散的附件檔案、手動整理以及不同步的編輯過程。相反地，列文回憶道：「當我踏出地鐵時，貼文已經完成了。當我結束會議時，那則貼文已經被放到網站上去了。」
生產力工具軟體花了好一段時間，才追上在平板和手機上工作趨勢的腳步。現在有一些新應用程式讓使用者隨時隨地創作和編輯文件。在此同時，雲端的儲存服務像是Box、Dropbox、Google Drive和微軟的OneDrive，不但成本極低，使用率也越來越高，協助多個使用者同時編輯同一份文件並看到即時進度。有些雲端服務將使用者視為整體的檔案、分割為不同的路徑（包括段落、文字、甚至單一文字），放在易於操作的資料庫裡。此舉讓不同的使用者可以輕鬆地在不同時間追蹤和合併變更。

但是，新式行動協同合作不僅複製我們習慣在桌上型電腦上所使用的軟體，更強調以往辦公室內不獲重視的團體合作。溝通是協同合作的重要核心，而且，來來回回溝通的過程和溝通內容的本身同樣有價值，可以讓團體想法或做法一致，並讓後來加入的同事易於進入狀況並激發出新思維。

在傳統的Word軟體的編輯過程中，許多溝通的過程都散落在筆記、評論或E-mail中。但新式的編輯應用程式則攫取了協同溝通的精髓，並把其重要性提升到與過程的產出一般。Box的文件協同合作服務Box Notes在左邊邊框顯示虛擬化身的指標，以顯示誰貢獻了那些內容。CloudOn則是微軟文書軟體的行動編輯工具，提供對話（評論和訊息）以及工作項目（編輯、審核、同意）等的替代方案。至於Quip則是會顯示不斷更新的文字訊息。

Quip的創辦人暨執行長，也曾是臉書的前資訊長布萊特 '泰勒（Bret Taylor）說：「這就像是你走到某位同事的桌邊跟他說『讀一下這個，如果你有什麼問題再告訴我』一樣，這種體驗非常個人化、也非常親近，是自E-mail時代後就不復存在的感覺。」
透過把工作進度的訊息串流，這些應用程式反映了許多現行的溝通現象，溝通是越來越簡單、隨性且快速。泰勒說：「許多年輕人仰賴簡短的訊息來溝通，只會在比較正式的溝通中使用E-mail。」

對於列文這個起床前都要先發文的人來說（他的太太對這點很不滿），這種行動工作的方式與他的生活步調比較一致，讓他在有限的時間中多擠出一點生產力。列文說：「這讓我可以完成待辦事項而不至於中斷工作思緒。」即便當他身處地鐵中，也毫無後顧之憂。

智慧風力和太陽能發電

巨量資訊和人工智慧創造出超準確預測，讓我們將更多再生能源納入電力網中。

在美國科羅拉多州東部的開闊平原上，風力能源正迅速發展。沿著利蒙（Limon）北方的71號高速公路直行7英哩，再往東轉向3p縣道，不要幾分鐘，你就會被成排、綿延數英哩、高聳的風力發電機所環繞。

每幾秒鐘，那數百個發電機幾乎都會記錄風速和功率輸出。每5分鐘，這些發電機即將資料發送至遠在100英哩外博爾德（Boulder）的美國國家大氣研究中心（National Center for Atmospheric Research）中的高效能電腦。中心裡的人工智慧軟體會處理數據以及從氣象衛星、氣象站、州內其他風電場所傳來的資料。因此，科羅拉多州的風力發電預測可達到前所未有的準確度，讓該州得以用一般電力公司所難以想像的低成本來運用更多的再生能源。

這種預測能力可幫助電力公司解決風力發電最大的挑戰：間歇性（intermittency）。對於電力公司來說，使用少量的風力能源並不是個問題。他們已經很習於面對風能的變異性，畢竟電力的需求往往會隨著季節交替或是時間而變動。但是，若是他們想要使用大量的風力能源，他們就得需要備援電力以應付風力不足的時刻。這些備援電廠，通常靠化石燃料發電，不但造價昂貴而且汙染甚深。現在，藉著更為精確的預測，電力公司可以減少備援電廠必須儲存的電力，也降低備援電廠的重要性。

在準確的預測成真前，提供科羅拉多州大部分電力的卓越能源公司（Xcel Energy），還買下廣告反對一項要該公司至少使用10%再生能源的提案。卓越能源公司還對其用戶散發傳單，聲稱該項命令會增加發電的成本。有賴於預測的準確度提高，讓身為全美大型電力公司之一的卓越能源公司也改變立場。

美國國家大氣研究中心早期的預測系統是在2009年問世，但去年才是有重大突破的一年。不但預測的準確度大幅躍進，也替卓越能源公司省下等於過去3年花費的金額。現在美國國家大氣研究中心也正對太陽能進行類似的預測系統測試。

追風者

卓越能源公司的調度員戴頓 '瓊斯（Dayton Jones）比其他人都要了解將風力能源整合進電力網的挑戰。他的工作是讓科羅拉多州維持燈火通明，但這任務需要控制電廠電力供應的開關，以控制電力輸出以符合電力需求。若是輸出太多或太少的電力，都會傷害電器用品，嚴重的話，會讓整個科羅拉多州陷入黑暗。因此，風力發電供電的波動讓維持電力穩定供應更顯困難。

美國國家大氣研究中心的準確預測讓瓊斯對於風力發電有足夠的信心，並可關閉許多閒置的備援電廠。預測的確定性愈高，可關閉的電廠數量就愈多。若是天氣嚴寒溼冷，一旦風力發電機的葉片上結冰，就會減緩葉片的轉速甚至使之停止運作，此時瓊斯就會需要足夠的化石燃料備援電廠去取代風力發電。

讓化石燃料備援電廠維持運轉，就像「把碳直接往天上丟」，不但花錢而且有害環境。
卓越能源公司原先的預測只基於每個風力發電廠中一個或兩個氣象站的資料。現在，美國國家大氣研究中心可從幾乎每一台風力發電機上搜集資料。這些資料會輸入高解析度氣象模型（high-resolution weather model）中，並結合至另外5個風力發電預測內。

透過歷史資料，美國國家大氣研究中心的軟體可了解哪個預測可適用於哪個風力發電場，並據此給予不同的權重。利用每個風力發電機在特定風速下會產出多少電量的資料，美國國家大氣研究中心可告知卓越能源公司進行短為15分鐘長至一週的預測。

美國國家大氣研究中心和卓越能源公司未來的目標是要預測太陽能的發電量，但這個目標的難度比風力發電還要高。

其中一個問題是，卓越能源公司並不知道私人住家屋頂上的太陽能板發電量為何，也沒辦法預估在陰天時，會流失多少可用電量。美國國家大氣研究中心的新太陽能發電預測是利用從衛星、天空成像器（sky imager）、汙染監測器及公共的太陽能板所傳回的資料，以推斷發電量並預測發電量的變化。

虛擬實境Oculus Rift眼鏡

在虛擬實境的眼鏡和沈浸式虛擬世界問世30年之後，虛擬實境科技終於準備好要大展身手了。

在1992年《未來終結者》（The Lawnmower Man）這部電影上映時，帕瑪 '拉奇（Palmer Luckey）都還沒出生，但是當他看過這部電影後，其中對於電腦生成感官沈浸（computer-generated sensory immersion）技術的遠景，在他心中種下了對於虛擬實境研究熱情的種子。他想像著在虛擬的3D世界中打電玩，這樣的夢想促使他收藏了世界上最多的頭戴顯示裝置，並激勵他去製作一個屬於自己的頭戴顯示裝置。

現在，年方 21歲的拉奇為虛擬實境公司Oculus VR的創辦人。Oculus VR正準備推出一款針對超沈浸電玩而設計且價格親民的虛擬實境機。此外臉書也在今年春天出資20億美元買下這家公司。

Oculus VR已經吸引到超過 9,100萬美元的創投挹資，還有像是《毀滅戰士》（Doom）、《雷神之鎚》（Quake）和《狂怒煉獄》（Rage）等遊戲的程式設計師約翰 '卡馬克（John Carmack）也加入該團隊。但是臉書的這筆重金交易，更揭示市場對虛擬實境科技發展的信心。虛擬實境科技的發展已經夠成熟、價格也夠便宜，其強大潛力足以延伸至電玩以外的領域。將沈浸式虛擬實境與社群溝通結合是非常吸引人的點子，也可做為視訊會議、線上購物或更多被動式娛樂的有力工具。

電玩領域應該是虛擬實境會先大展身手的地方，但是改良的虛擬實境科技還可以應用在遙現（telepresence）、建築、電腦輔助設計、危機應變訓練和恐懼症治療等領域。

早期的商用虛擬實境眼鏡不普及的原因有幾點：其一，眼鏡的售價高達10萬美金，以至於一般大眾根本無力負擔；另外一點則是有些眼鏡戴起來不舒服，會讓人頭暈噁心。之前任天堂發行的低階虛擬實境遊戲Virtual Boy，就被玩家抱怨久了會產生噁心感。對其他玩家來說，虛擬實境帶來的驚喜和刺激會隨著時間而消退。

但現在情況大為不同了。雖然有些Oculus Rift的測試者還是抱怨使用後會頭暈噁心，但是Oculus VR保證最新版的裝置幾乎沒有這樣的問題。此外，現今的虛擬實境環境提供的保真度更高，可讓使用者著迷而渾然不覺時間流逝。藝術家也可利用該種技術創造出更能觸發感官體驗的世界，從超乎現實、抽象至如畫般的世界。

神經形態晶片

一個如腳掌大小、名為「先鋒」（Pioneer）的機器人，慢慢地向著地毯上的美國隊長（Captain America）公仔前進。雙方正在對峙中，而所處場景則是無線晶片製造商高通在預告片內所設置的簡陋小孩房模型中。機器人停了一下，就像是正在評估情勢，之後就用其前方鏟雪機般的裝備圍住美國隊長，轉身，再把它往前推向代表玩具箱的3支矮胖的柱子。高通的資深工程師張易悟（Ilwoo Chang; 音譯）向著應該收納玩具的柱子揮動雙手，先鋒用它的相機察覺這個動作，並遵照指示動作。接著，它又往回走，又看到另一個蜘蛛人的公仔。先鋒又在沒有人指引的狀況下，忽略身旁的西洋棋盤，順利地把蜘蛛人送到同一個柱子邊。

這項在高通位於美國聖地牙哥的總部裡進行的實驗，看似毫不起眼，但卻可讓我們一窺運算技術的未來。機器人現在可執行的任務，以往都需要強大、經過特別程式設計的電腦所執行，而且需要更多的電力。先鋒只經由一個搭載專門軟體的智慧型手機晶片提供動力，它可以辨識從未看過的物體，藉由他們與其他相關物體的相似度進行分類，且可自行導航將物體送到正確的位置。這樣的能力只是藉由實驗者展示物體該在的位置，而不是藉由繁複的程式設計所得。然而，機器人可以完成上述工作的原因是它會模擬人腦運作的方式，儘管程度有限。

今年高通將會公開將這項科技嵌入矽晶片的方法，而矽晶片是讓每種電子產品運作的必備元件。這些神經形態晶片（neuromorphic chips）是模仿人腦而成（也是其命名的由來），將用來處理感官資料，例如影像和聲音，並在不進行特殊程式設計的前提下，針對這些資料內的變動進行反應。神經形態晶片可加快十幾年來人工智慧發展斷斷續續的進程，並可發展至可以類似人類的方式了解並與世界互動的機器。醫學感應器和裝置可追蹤個人的生命徵象和對於治療的反應，時間一久，甚至可以調整用藥劑量或及早發現問題。
現在的電腦全都使用所謂的范紐曼（von Neumann）架構，在中央處理器和記憶晶片間以線性運算順序來回傳送數據。這個方法適合處理數字和精確執行寫好的程式，但是完全不適合用來處理圖像、聲音或理解意義。

雖然神經形態晶片的能力要追上人腦還有好一大段距離，但他們在處理知覺數據和從之學習方面的確比現行的電腦要快的多。人工智慧的領導人物，也是Palm第一台PDA Palm Pilot的發明人傑夫 '霍金斯（Jeff Hawkins）說：「在傳統的處理器上利用特殊的軟體試著仿真大腦，對於智能較高的機器來說太沒有效率了」。談到有效的人工智慧，他說：「你沒有辦法只在軟體裡做這件事，你必須要在矽晶片裡做。」

認知夥伴

高通對於神經形態晶片可將智慧型手機和其他的行動裝置轉換為「認知夥伴」的可能性特別感興趣──認知夥伴會注意你的行動和環境，並逐漸從你的行為中記住你的習慣。高通研究實驗室的業務發展執行長撒米爾 '庫瑪（Samir Kumar）說：「若你和你的裝置可以用同樣的方式感知外在環境，同樣的，你的裝置就更能了解你的意圖並預測你的需求」。簡而言之，葛羅伯說：「你的智慧型手機會有『數位第六感』。」

農業無人機

撰文╱克里斯 '安德森（Chris Anderson）

配備有先進感應器且相對便宜的無人機和成像能力，提供農夫增加產出和減少農作損害的新方法。

萊恩 '庫德（Ryan Kunde）是個釀酒師，他的家族在舊金山北邊的索諾瑪谷（Sonoma Valley）有個美景如畫的葡萄園。但是，他可不是一般的農夫，他是個無人機的操作員，而且他還有群志同道合的夥伴。庫德是一群農夫先鋒之一，他們使用從空中拍攝的照片，把以往屬於軍事航空的技術用來種植葡萄。這也是逐漸流行的趨勢，亦即使用感應器和機器人技術、將巨量資訊帶入精緻農業中。

對於庫德和愈來愈多使用無人機的農夫來說，「無人機」只是個低成本空中相機平台，就像小型固定翼飛機、或更常見的四旋翼無人飛機和其他多葉小型直升機一樣。這些飛機配備有使用GPS的自動駕駛和由自動駕駛控制的標準傻瓜相機，地面的軟體則可將空拍的照片「縫」進高解析度的馬賽克地圖。傳統無線電控制的飛機需要由地面駕駛來操控，而在庫德的無人機中（由3D Robotics所製造），則是由自動駕駛完成飛行任務，從起飛到降落都自動化。無人機的軟體會計畫飛行路徑、使覆蓋葡萄園的面積最大化並控制相機，以將影像最佳化供之後的分析之用。

這張低海拔影像（高度從距離植物幾公尺至約120公尺，這是美國聯邦航空總署針對沒有經過特殊清場無人機操作的高度規範上限）讓農夫有了前所未有的視野。相較於衛星成像，無人機影像的成本較低，但解析度卻更高。因無人機是在雲層之下拍攝，因此不受阻礙且隨時都可以拍攝。由有人駕駛的飛機進行農作物成像，1小時需要花費1,000美元，但無人機拍攝相較之下便宜許多。農夫可自行以不到1,000美元的價格購買無人機。

無人機可提供農夫關於農作物精細的3種不同視野，首先，由空中鳥瞰農作物可看出人眼所不能察覺的規律，像是灌溉問題、土壤差異甚至是蟲害和菌類感染。再者，空中相機可以拍攝多頻譜（multispectral）影像，由紅外光以及視覺光譜中捕捉資料，這些資料可以結合成強調健康和不健康植物差異的圖像，但光憑肉眼並無法察覺這些差異。最後，無人機可每週、每天甚至每個小時進行農作物勘測。若將影像結合，可創造出時間序列動畫，不但可以顯示農作物的變化，也可顯露出問題點和機會點，以做為農作物管理參考。

若我們可以把上述能力與分析土壤含水量的能力結合，時時刻刻主動去偵測灌溉或病蟲害的問題，以了解耕地的狀況呢？其重要性不言可喻。預期在2050年，地球上會有96億的人口，這些人都需要糧食。然而，農業是投入產出的問題，若是我們可以減少像是水和農藥的投入，卻可維持同樣的產出，我們將可克服一項核心的挑戰。

繪製人腦圖譜

撰文╱柯特尼．韓福瑞斯（Courtney Humphries）

耗費10年繪製的人腦新圖譜，展示了前所未見的人腦神經細微結構，使得神經科學家在探索複雜腦結構過程中，有更精密的解剖參考。

神經科學家近年來在了解大腦運作上有顯著的突破。未來幾年，歐洲的「人腦研究計畫」（Human Brain Project）將試圖利用電腦模擬人腦，另一方面美國的「大腦活動圖譜計畫」（The BRAIN Initiative）也將著手繪製一個大腦活動的廣角圖像。這些遠大的計畫將會因一個新的資源而受益：一個更精細完整的腦結構以及分區立體圖像。

在歐洲人腦研究計畫下，由德國和加拿大科學家帶領的國際研究團隊製作出一個比以往清晰50倍的大腦立體圖像。這個圖像花費了10年完成，期間研究人員需先將大腦切割成上千薄片，然後再利用超級電腦數位接合還原。最終這個大腦圖像能夠顯微至20微米，其微小程度相當於許多人體細胞的大小。這樣的顯微圖像是人腦3D立體解剖的重大進展。

為了要完成大腦的數位重建， 由凱特琳． 阿穆茲（KatrinAmunts）所帶領的德國Jülich 研究中心的研究團隊利用核磁共振攝影解析了一位65 歲女性的大腦，這個大腦隨後被切成許多的超薄切片。科學家們先將這些切片染色，然後利用平台掃描器把染色後的切片製作成影像。但由於大腦組織切片過程中，細胞組織會被彎曲、剝離、撕裂，所以科學家們下一步需要去修正這些影像－－將每一切片影像重新對齊，還原到每一切組織切片於腦中的相對位置。這項工作由蒙特婁神經科學研究所（MontrealNeurological Institute）的亞倫．伊凡斯（Alan Evens）和他的夥伴來完成，最後伊凡斯分析編輯了7,404 張影像，彙整成大約一兆位元組（1 TB）大小的檔案。 重新編修完成後的影像令人嘆為觀止：一個可以讓我們自由地「穿梭」其中，並且還可拉近或拉遠顯示細胞和組織排列的大腦立體模型。

20 世紀之初，德國的神經解剖學家柯比尼安．布羅德曼（Korbinian Bordmann）透過描繪顯微鏡下看到的腦結構與組織分布，將大腦皮質分成50 個區域。伊凡斯說：「那個大腦分區圖已經被參考了百年之久，」現在他和他的工作伙伴正重做當年布羅德曼的工作，運用最新的科技，把大腦分區與交界區（分區邊緣）重新畫分出來，結果顯示人腦大概可細分成100 到200 個區域。對於研究人腦多樣功能的科學家來說，這等於給了他們更加精準的參考圖。

「我們希望在未來能有一個解析度精準到細胞大小的大腦參考圖，」阿穆茲說，希望能從目前的20 微米進步到1 至2 微米的解析度。但以目前的科技來說，這是個艱鉅的任務，原因有二。首先是運算力的侷限，伊凡斯表示，這樣的一個大腦圖像可能包含了數個千兆位元組（Petabytes）的資料，以當今的電腦運算能力還無法即時瀏覽如此龐大的資料，但他也樂觀的相信這樣能即時處理數千兆位元組資料的電腦應指日可待。另外則是物理上的限制：一顆腦就只能被切片到這麼薄（無法切更薄供顯微研究）。

新科技的進展使科學家能以非常高的解析度，看到細胞與神經纖維在一個完整人腦中的排列。阿穆茲正在研發這樣的一個技術，利用偏光（polarized light）顯微重建腦組織中神經纖維的立體結構。而由史丹佛大學神經科學家兼生物工程師卡爾．戴瑟羅（Karl Deisseroth）所研發的技術「Clarity」（清晰）則能讓科學家直接看到腦中神經元與神經迴路的真實結構。人腦也如同身體的其他的細胞組織一樣，因細胞中的脂質遮擋光線而不透明，而Clarity 透過溶脂再回填特殊凝膠的手法，可以保持腦細胞結構的完整並呈現透明的狀態。

然而， 人腦尺寸對目前的Clarity 技術來說還是太大。儘管Clarity 已可成功應用在透視老鼠大腦，但現階段仍無法完整透視人腦。不過戴瑟羅說，相較於過往僅能完整透明呈現腦的薄切片部分，Clarity可透視人腦組織多個區塊，讓科學家更容易重建立體圖像，也減少還原成像過程中的失真機率。伊凡斯也進一步提到，拜Clarity 和偏光顯微成像技術所賜，現階段我們已能以比過往精細數千倍的驚人解析度來還原呈現人腦的小部分結構，而且「未來我們希望這樣的技術可以擴大應用到整個人腦上。」