科學家從「全宇宙最冷」的樂高積木,發現建造量子電腦潛力
科學家從「全宇宙最冷」的樂高積木,發現建造量子電腦潛力

風行全球,大人小孩都喜愛的樂高積木,科學家從中看見改變未來的曙光。英國蘭卡斯特大學近期發表一項新研究,研究人員將樂高積木冷卻至逼近絕對零度(攝氏-273度),發現用於打造量子電腦的可能性。

樂高誕生於1947年,是款橫跨各個年代的暢銷玩具。現在蘭卡斯特大學的超低溫物理研究團隊想要更進一步,探索其在極低溫環境下的特性。

放入極冷環境實驗,發現樂高的隔熱特性

研究人員將疊成4塊的樂高積木,以及一個樂高人偶放入稀釋冷凍器(dilution refrigerator)中,降溫至70mK至1.8K(0K代表絕對零度)的環境裡,觀察樂高積木的熱傳導效果。

dilution refrigerator
蘭卡斯特大學的稀釋冷凍器可達到只比絕對零度高千分之一度的極低溫。
圖/ YouTube

根據蘭卡斯特大學介紹,他們的稀釋冷凍器是全球最強悍的冷卻裝置,可以達到逼近絕對零度的低溫,按照科學家們的比喻,如果稀釋冷凍器的溫度是一塊樂高積木,那麼外太空的溫度就是一座30公尺塔樓,室溫則是一座3,000公尺的高山。

超低溫物理研究團隊透過這項研究發現, 樂高積木在逼近絕對零度時,是極佳的隔熱材料,可作為昂貴隔熱材料的廉價替代品,大大降低製造成本

lancaster lego
研究人員認為,樂高能成為當前昂貴隔熱材料的廉價替代品。
圖/ 蘭卡斯特大學

研究人員指出,光是一塊100平方公分Vespel(聚醯亞胺)塑膠薄板的價格,就可以購買一套完整的ABS樹脂(樂高原料)3D列印設備,根據《Wired》的計算,一塊樂高積木成本只要約10分美元。

隔熱又耐重,樂高能成為量子電腦的材料?

藉由這項研究,研究人員發現的一個可能性便是,樂高或許可以用於建造量子電腦。

高低溫物理學教授喬治.皮克特(George Pickett)表示,當處於室溫狀態,物質內的原子都太過活躍,唯有在極低溫環境原子才會變得「寧靜」,處於幾乎靜止的狀態,這正是量子電腦所需。

Quantum computer IBM1.jpg
量子電腦需處在近乎絕對零度的狀態下,才能維持量子疊加的狀態。圖為IBM量子電腦IBM Q。
圖/ IBM

量子電腦必須在接近絕對零度下,才能維持量子疊加的狀態,為實現極低溫的環境,就需要近乎熱絕緣的隔熱材料,樂高這項特性賦予它成為建造量子電腦材料的潛力。

另外,樂高也擁有優秀的承重能力,一塊小小的積木可以承受300公斤重量而不致變形,是種非常高強度的材料,有相當大的發揮空間。

有趣的是,樂高或許不會是第一款讓你驚訝的量子電腦材料。「牙線」在低溫下優秀的隔熱能力,以及不致嚴重收縮的特性,讓它成為IBM捆綁量子電腦大量管線的工具。

長久以來,樂高一直是備受研究人員青睞的實驗道具。樂高有著規格統一、高精密度製造的特性,從世界各地任選兩塊積木,都能緊密貼合。過去麻省理工學院(MIT)也曾利用樂高積木,打造出一款可代替精密器材「微流控晶片」的實驗道具。

有中文字幕

資料來源:NatureGizmodo蘭卡斯特大學

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責任編輯:陳映璇

關鍵字: #量子電腦
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
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1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

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