消失4000年的長毛象將復活救地球?科學家估最快4年內實現,怎麼做到的?
消失4000年的長毛象將復活救地球?科學家估最快4年內實現,怎麼做到的?

上月13號,一群科學家與一群企業家宣布,他們共同成立了一間新公司「Colossal」,並且打算用基因工程技術「復活」在4,000年前就已經滅絕的長毛象,並將數以千隻的長毛象帶回西伯利亞的苔原,實現他們「減緩北極永凍土融化」的目標。

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圖/ Colossal

「對我們來說,這是個重要的里程碑,」來自哈佛大學(Harvard University)的生物學與遺傳學家邱奇(George Church)說,他八年來都帶領著一個小實驗團隊,研究要怎麼復活長毛象:「這將讓世界變得不同。」

「Colossal」目前已經獲得了1,500萬美元(折台幣約4億1,655萬元)的初始資金,這筆錢將用來支持邱奇的研究,並在它們位於美國波士頓(Boston)和達拉斯(Dallas)的辦公室同步展開相關實驗。

長毛象是「做」出來的?

邱奇團隊的前任成員之一海索利(Eriona Hysolli),則將負責監督「Colossal」編輯大象DNA的實驗,實驗團隊預計要在大象的DNA中添加長毛象的特徵,例如濃密的毛髮,以及可以抵禦寒冷的脂肪層,他們希望能在幾年內就製作出類似長毛象的大象胚胎,並在最終創造出整個物種族群。

「Colossal」在Twitter指出,它們復活長毛象的目的是為了要讓地球變得「更加健康」。

復活長毛象的念頭在2013年第一次被提出,當時邱奇在國家地理學會(National Geographic Society)的一場演講中闡述了相關的概念。

邱奇當時表示,現今的亞洲象(Elephas maximus)和已經滅絕的長毛象,在大約600萬年前有著共同的祖先,所以透過修改亞洲象的基因組合,可以製造出和長毛象相似、表現出同樣特徵和行為的物種。

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圖/ Pixabay

讓苔原變回草原

而且,除了滿足科學上的好奇心以外,邱奇認為復活長毛象還可以協助保護環境,因為長毛象曾經生活的西伯利亞和北美苔原正在迅速暖化,並釋放出二氧化碳、甲烷等溫室氣體。

在長毛象還存活的時候,苔原還不是苔原,而是草原。一些研究人員認為,長毛象其實是生態系統工程師,牠們會破壞苔蘚、樹木,然後用自己的排泄物滋養大地,並因此維護了草原的生態系統。

邱奇則進一步推論,復活長毛象將可以讓苔原變回草原,草原不只可以防止凍土融化、土壤被侵蝕,還可以吸收更多的碳、反射更多的陽光,從而減少大氣升溫,減緩氣候暖化的速度。

希望還能「去滅絕」其他物種

2017年,邱奇於哈佛大學的實驗室發表了一項成果,指出他們已經將 45個長毛象基因添加到亞洲象的基因組中;2019年,一間德州的人工智慧公司「Hypergiant」的創始人拉姆(Ben Lamm)找上了邱奇,表示自己對復活長毛象很有興趣。

最終,拉姆成立了科技公司「Colossal」支持邱奇的研究,從修改DNA的實驗做起,他們希望最終能將實驗成員海索利所謂的「功能性長毛象」帶到大自然野放。

拉姆向《華盛頓郵報》表示:「我們相信我們的努力會讓現在這個正在衰退的生態系統,復原成一個資源比較豐富的生態系統,就跟 1萬年前的苔原一樣。」

而且除了復活長毛象之外,他們還希望能夠「去滅絕」(de-extinct)——也就是「復活」其他物種,並建立一個瀕危物種的遺傳物質清單。

構成長毛象特徵的60個基因

目前,實驗成員海索利和她的實驗小組透過分析從化石收集而來的長毛象基因,列出了該物種和大象之間的關鍵差異,最終,他們集中研究了其中60個基因,認為這些基因對構成長毛象的特徵非常重要。

接下來,研究人員將嘗試製造出一個基因組合類似長毛象的大象胚胎。為此,他們需要從大象的卵子中取出DNA,並用類似長毛象的DNA取而代之。

然而,至今其實從未有人從大象身上取得卵子過,所以如果這個方法行不通,海索利和她的實驗小組打算從一般的大象組織中取得幹細胞,然後再誘導它們發育成胚胎。

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圖/ Colossal

還需打造人造長毛象子宮

當胚胎製作完成後,邱奇一開始打算要將它們都植入雌性的大象子宮中,讓牠們代為孕育「長毛象」,但他最終拋棄了這個想法:一來,從未有人幫大象做過體外受精;二來,如果要建立一個物種族群,他將需要非常多的代理孕母。

因此,他最終決定要製造一個人造的長毛象子宮:「我不會做出大膽的預測,認為這將會非常容易......但所有事情到了這個時間點,已經都變得相對容易——所有我們需要的動物組織,我們都有製作的方法了。」

而為了達成這個目標,實驗團隊必須製作出一個人造子宮,能夠容納200磅(約91公斤)重的胎兒長達兩年。

但另一方面,有許多科學家對於「Colossal」能否實現這個目標感到懷疑。即使成功了,「Colossal」也將面臨嚴重的道德問題:畢竟,製造出一個人類對其生物學特徵了解甚少的物種,是否是一件符合人道的事?

在倫敦政治經濟學院(LSE)研究動物感知與福利的博士後研究人員布朗寧(Heather Browning)便認為,即使長毛象可以對苔原帶來任何好處,也必須先衡量牠們在被製造出來時可能會經歷的痛苦。

「如果牠們和大象相似的話——大象有著格外強烈的母嬰連結,而且會持續非常長的一段時間,但你卻沒辦法提供一個母親給牠們,」布朗寧說:「一旦有一隻或兩隻年幼的長毛象誕生了,誰來確保牠們有被好好照顧著?」

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圖/ Colossal

利用新取得的基因工程和生殖技術賺錢

除此之外,「Colossal」的投資人也有疑問:長毛象可以怎麼賺錢?但創辦人拉姆預測,他們將可以從復活長毛象的實驗過程中,取得新形式的基因工程和生殖技術:「我們對從中產生的新技術抱持著希望和信心,我們可以為此成立單獨的業務部門。」

「但短時間內,我們的重點只會放在可以加速過程和效率的技術上,這些技術不只能夠復活長毛象,還能讓長毛象重新回歸野外。」

根據科技新聞網站「TechCrunch」報導,拉姆認為「Colossal」目前的資金應該足以讓它們開發出一個成功的長毛象胚胎,它們預計在未來的四到六年內生產第一批「長毛象」。

本文授權轉載自:地球圖輯隊

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責任編輯:傅珮晴、錢玉紘

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把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?
把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?

曾是台灣製造業重要根基的塑膠射出產業,如今正面臨人才斷層危機。尤其桃園聚集大量工業區與製造業者,老師傅退休、新人才接不上的現況,更是許多工廠正在面對的現實難題。

從汽車零組件、網通設備、醫療器材到半導體載具,許多產品都離不開射出成型。智穎智能創辦人暨執行長張詠翔指出,全球塑膠射出市場規模超過 3000 億美元,每年仍以約 3% 至 4% 的幅度成長。需求並未消失,只是製造基地從台灣、中國逐步往東南亞等地移動。但機器可以搬、訂單可以轉,老師傅數十年累積的經驗卻很難複製。

這道人才缺口,正是 2020 年成立的智穎智能切入市場的機會。團隊從桃園中原大學的研究能量出發,歷經近十年研究與工廠驗證,嘗試把老師傅腦中的射出經驗,轉化成可以計算、保存與持續學習的 AI 模型,解決產業第一線面對到的挑戰。

把老師傅經驗交給 AI,射出成型從「導航」走向「自駕」

「餐廳沒有廚師是不行的。有再好的設備,不會做的人還是會把它做失敗。」張詠翔如此比喻射出成型的技術門檻。當模具完成後,生產現場仍得依產品、材料與機台特性,調整溫度、速度、壓力、位置等條件;即使使用同一種塑料,不同產品的調整方式也可能完全不同。

而老師傅的珍貴之處,不只是記住參數,而是知道面對材料、機台與環境變化時如何修正。智穎智能要做的,就是把這些難以傳承的「火候」拆解成可以運算的製程邏輯。目前其 AI 解決方案已應用於超過 200 種材料、50 多種產品類型。

把老師傅的經驗轉化為製程邏輯後,第一步就是讓 AI 協助操作人員找到合適的成型條件。智穎智能為此開發智能成型導引系統,工廠只要輸入材料、機台規格、產品尺寸等資訊,sMolding 便能計算第一組成型參數;若試模後出現產品缺陷,再由 sTroubleshooting 提供修正建議。

用手機即可查看系統狀況
圖/ 智穎智能提供

「它就像導航。我今天告訴你要從 A 點到 B 點,但不知道路怎麼走,導航會把路徑算給你。」張詠翔說。對射出成型而言,這條「路徑」就是溫度、速度、壓力與位置等參數如何組合。以半導體載具試模為例,傳統方式需 7.5 小時,導入系統後縮短至 2 小時,材料使用量從 23 公斤降至 8.7 公斤,整體試模成本降低 64%。

但找到正確參數只是第一步,真正進入量產後,工廠面對的「路況」還會持續改變。溫溼度、材料批次與機台耗損,都可能讓原本設定好的製程條件產生偏移。智穎智能因此進一步開發 StabMolding 成型穩定模組,透過射出壓力數據持續監控品質,並依生產狀態自動補償關鍵參數。換言之,AI 不只在試模階段提供一條正確的「導航路徑」,進入量產後還能因應製程變化持續修正,進一步朝「自駕」邁進。

從產線驗證到海外布局,桃園如何助攻智穎智能跨過0到1?

但要讓 AI 真正走進工廠,智穎智能採取 SaaS 訂閱模式,將核心運算留在雲端持續學習與更新,降低中小型製造商一次投入大量資金的門檻。另一項差異則是「跨廠牌」。現實中的射出工廠往往同時擁有台灣、日本、歐洲不同品牌與年份的設備,因此智穎智能的方案既能導入既有設備,也能與射出機、控制器業者合作,在新機出廠時直接整合。「一個工廠不會只有一個廠牌,就像你家的車庫不會永遠只放同一品牌的車。」張詠翔說。

對智穎智能而言,AI 真正走進製造現場的關鍵,在於不同世代、不同品牌的設備都能導入。只是對工業 AI 而言,降低導入門檻還不夠,更關鍵的是能否取得真實產線反覆驗證。對從中原大學研究成果衍生創立的智穎智能而言,桃園不只是公司所在地,也提供了技術走向市場的第一塊試驗場。「對新創來說,第一個就是要經費、要人才、要場域,再來就是客戶與合作夥伴資源。」張詠翔說。

成立初期,團隊透過桃園市政府研發補助、新創競賽與基地進駐等資源,降低早期研發與營運負擔。更重要的是,桃園密集的製造業聚落,本身就是智穎智能最直接的潛在市場。透過市府串聯工業區與在地企業,智穎智能在創業初期接觸到位於桃園的「良器」,成為公司第一個客戶。從概念驗證、產品調整到實際導入,合作一路延續至今。對必須進入產線反覆驗證才能成熟的工業 AI 而言,第一個願意開放場域的客戶,意義遠超過第一筆營收。

如今,從桃園製造現場磨出的解決方案也開始往海外走。「日本這一次,完完全全都是桃園市政府帶著我們去做這件事情。」張詠翔表示,透過市府帶領團隊前往日本神戶,智穎智能接觸當地官方與企業資源。在市府引薦下,團隊成功對接了神戶知名加速器,更取得日方針對外資新創設立公司與拓展市場的兩階段實質補助資訊。目前團隊正籌備日本布局,為下一階段海外市場拓展做準備。

智穎智能在 TaipeiPLAS 2026 台北國際塑橡膠工業展,展示 AI 智慧製造成果,現場商洽氣氛熱烈,成功吸引產業關注。
圖/ 智穎智能提供

AI 解決「怎麼生產」後,下一步是「替誰生產」

當 AI 開始解決「怎麼生產」,張詠翔看到的下一個問題,是「替誰生產」。部分製造商提高生產效率後反過來問他,如果我的產能多了 20%,但沒有多 20% 的訂單,我何必要做那麼快?

這個問題催生了智穎智能下一階段的製造媒合平台構想。隨著供應鏈分散至不同國家,品牌要在海外重新尋找符合特定規範與製程能力的供應商,也愈來愈困難。團隊因此希望串聯既有使用 AI 方案的製造商,讓品牌端能依條件尋找供應商,也讓製造端的閒置產能有機會被看見。團隊預計 2027 年上半年推進平台服務,初期規劃串聯超過 200 家製造商與破千台機器。

從中原大學的研究,到桃園工廠提供第一個實際驗證場域;從把老師傅經驗變成 AI「導航」,再走向能自行修正製程的「自駕」,智穎智能試圖數位化的,是製造業最難被保存的資產:人的經驗。而當全球供應鏈持續移動、製造基地愈來愈分散,這套從桃園工廠磨出的 AI,下一步不只要替老師傅找到數位接班人,也要重新連結散落全球的製造能力。
而「Meet 桃園+」也期盼持續透過計畫的媒體報導與宣傳資源,將更多像智穎智能這樣扎根在地、走出海外的創業故事傳遞出去,讓外界看見桃園豐沛且具實戰力的創新動能。

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