脊椎裡的小電腦,讓癱瘓者重新站起來行走
脊椎裡的小電腦,讓癱瘓者重新站起來行走

人類面臨著許許多多的不治之症。

癱瘓,就是其中之一。無論是因為先天的小兒麻痺、漸凍症,還是後天的中風或意外外傷⋯⋯病人一旦癱瘓,受影響的肢體部位幾乎沒有機會恢復正常工作。

癱瘓當中最為恐怖的,應該就是脊髓損傷(Spinal Cord Injuries)所導致的半身不遂和高位截癱。

一旦不幸癱瘓,意味著患者接下來的人生幾乎完全失去行動和自理能力,還有很大機率罹患繼發性疾病、危及生命安全。

一直以來,脊髓損傷所導致的癱瘓都被專家視為不治之症,復原可能性幾近於零。

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圖/ PingWest

但就在最近,美國專家透過實驗探索出了一種全新的癱瘓治療法。

將一種神奇的小機器植入到體內,再經過一段時間的訓練之後,患者已經能夠正常地站立,並且依靠自己的意志緩慢地操縱雙腿、走路前進。

「醫生告訴我走路是不可能的,但我把不可能變成了可能!」受試者之一的凱利·托馬斯(Kelly Thomas)興奮地表示。

近日,這項治療試驗的結果發表在美國《新英格蘭醫學雜誌》上,包括試驗的大量醫學資料和影片記錄。

透過這些資料,我們得以親眼目睹:在這場讓癱瘓者重獲自由的戰鬥中,專家如何對一個不可思議的小機器進行改造,把它變成了對抗癱瘓的利器。

脊髓損傷:輕易受傷,永難恢復

世界衛生組織指出,脊髓損傷的主要原因是道路交通事故、跌傷和暴力。其實日常生活工作中,的操作都可能導致脊髓損傷。

遺憾的是,這麼輕而易舉的損傷,卻能給患者帶來極大的身體和精神打擊。

對於本次試驗的幾位受試者來說,癱瘓來的太過於突然,太早就奪走了他們的行動能力。

19歲那年,凱利·托馬斯(下圖左)開車時操作不慎導致車輛側翻,在翻滾過程中她的頭以很大的力量撞到了車頂,脊柱壓縮對脊髓的C5造成了嚴重損傷,最終導致她雙腿失去知覺,必須使用輪椅行動,按照美國脊髓損傷學會ASIA評級為B。

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圖/ PingWest

傑夫·麥基(Jeff Marquis)熱愛山地自行車,一次騎車過程中摔下車,同樣傷到了脊椎T1,ASI評級為B,腰下部位完全失去運動功能——也即完全無法站立或行走,無法自主控制腿部運動。

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圖/ PingWest

「電擊療法」派上用場

你有沒有這樣的印象:對於蛇或者昆蟲之類的動物,如果你把它的頭切斷,會發現肢體仍然可以動,有的甚至能保持很久。簡單來說,很多動物的神經系統遍布全身,切斷了中樞,剩餘的神經仍然可以繼續控制肢體活動。只是缺了主心骨,肢體只能亂動而已。

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圖/ PingWest

人跟這些動物不完全一樣,卻也有相似之處。

研究人員發現:即便人的脊髓已經因損傷失去功能,如果對其進行電信號的刺激,仍然可以驅動他們所對應的肢體行動。

而且別說,市面上還真的有這種產品。

因為很多病症都會帶來疼痛,有些嚴重到攝入、注射性的藥物無法抑制。於是,有人發明了脊髓電刺激療法,透過手術的方式,將一個小裝置(本質上是一組電極)放到病人的脊椎內,釋放脈衝電流。

這種裝置利用了人體的一些特殊機制,簡單來說,就是讓大腦沒有能力處理疼痛的訊號,從而減弱甚至消除疼痛。下圖中的RestoreAdvanced SureScan MRI,就是這樣的一款神經刺激器。

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圖/ PingWest

這個神經刺激器,是醫療器材公司Medtronic開發的。

如前述,它的主要功能是對疼痛神經放電來中和痛感。根據官網,它的特性在於充電間隔(也就是續航時間)長,在過去主要幫助腰椎間盤突出、頸椎,以及脊椎相關手術失敗等患者鎮痛。

來自美國路易斯維爾大學肯塔基脊髓損傷研究中心的研究人員開始思考一個問題:

如果對這種神經刺激器重新編程,對不同的神經進行特定頻率和電流大小的刺激,是不是就能重新激活已經無法使用的脊髓,讓患者重新站起來、走起來?

他們展開了試驗。

第一階段:肌肉運動功能恢復。受試者在跑步機上慢速行走,每天2小時,一周五天,持續兩個月,以激活長期無法運動的關節和肌肉組織,

第二階段:手術植入裝置。L1到S1–S2段的脊髓上植入一組共16枚電極,連接神經刺激器,導線連接到受試者腹部肌肉,術後恢復20天左右;

第三階段:在裝置開啟和關閉時訓練受試者進行基礎運動,包括跑步機慢走,平地站立以及平地行走等,每組1小時,每天1-2組。

經過長達一年的試驗,研究人員得到了他們希望看到的結果。

受試者托馬斯和麥基成功適應了這個神奇的小裝置以及研究人員設計的療法。

在裝置開啟、電極對神經進行刺激的狀態下,他們不但站了起來,還可以使用助行器緩慢行走了!

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圖/ PingWest

經過長期訓練後,受試者(紅衣)已經自主保持長時間站立:

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圖/ PingWest

癱瘓者重獲自由是一種怎樣的體驗?

托馬斯對能夠重新依靠自己的意志站起來、走起來感到特別的興奮。不過,佩戴這種裝置走路的感覺,還是跟她曾經熟悉的不太一樣:

「它並沒有治好我的癱瘓,也不是說打開開關我就立刻回到以前了。我必須搞清楚怎樣借用它的力量,怎樣重新控制我的身體。」

本質上,這台機器是將脊髓損傷斷掉的那段神經,透過一種繞路的方式重新連接起來。

也正是因為這個繞路,過程中很多東西都和受試者癱瘓之前不一樣。

這其實和汽車改裝挺像:汽車裡也有一台小電腦叫做ECU。如果更換了汽車的零部件,可能需要重新調校ECU才能讓它適應新的部件。

在這種治療方法中,電擊刺激器和因受傷和中樞神經「失聯」的那段脊髓,就是 ECU,它們需要重新學習操控肢體運動的方式。

而對於受試者,長達一年的學習和適應,才能讓他們勉強站起來。

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圖/ PingWest

而且,托馬斯和麥基只是幸運者,另有兩位脊髓受損更嚴重的受試者沒能成功站起來,不過倒是恢復了一定程度的運動功能。

這是一個同樣可喜可賀的結果,因為這意味著繼發性疾病(深靜脈血栓、尿道感染、肌肉痙攣、骨質疏鬆、褥瘡、慢性疼痛和呼吸道併發症等)發病的可能性顯著降低了。

接下來呢?   首先需要明確的是,儘管試驗中所「借用」的那款電擊刺激器通過了美國食藥監局的認證,這種治療方法卻仍處在極為初級的階段。

其次,這種治療方式的可複製性,或者說規模化能力,還是有待考驗的。因為成功的受試者都可以用雙手操控這台裝置,而很大比例的癱瘓者甚至無法控制雙手。

這意味著研究人員還需要進行更大規模和包容性更高的測試:引入更多不同癱瘓級別的患者,建立測試對照組等等。

以及,她們還需要尋找更有財力和影響力的機構、人士支持,以加速這種治療方法的推廣——前提是它最終被科學證明有效。

希望答案是肯定的。因為全球數以千萬計的癱瘓者,將因此重獲新生。

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圖/ PingWest

本文授權轉載自:PingWest

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關鍵字: #智慧醫療
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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。 依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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