腦袋越大吃越營養!「已知用火」不只是人類演化關鍵,還讓我們空閒時間變多了
腦袋越大吃越營養!「已知用火」不只是人類演化關鍵,還讓我們空閒時間變多了

關於部分人族起碼早在一百萬年前已學會用火的證據,除了來自奇蹟洞穴這些地方留下的古老灰燼,迄今為止最有力的證據就是火對人類特徵的演化功不可沒:一百萬年前,人類大腦開始持續且迅速增長。哈佛大學演化考古學家理查.藍翰(Richard Wrangham)就是這個觀點的提倡者。

直到兩百萬年前,我們的南方古猿祖先的大腦,還未超越現代黑猩猩與大猩猩的腦容量範圍,介於四百到六百立方公分。人屬的第一個正式成員巧人,大概出現在一百九十萬年前;他們的大腦只比南方古猿稍大,平均容量為六百多立方公分。但化石證據顯示,他們和南方古猿的腦部構成不太一樣,而且有些特徵比較發達,具有現代人的某些特徵,譬如神經可塑性和更強大的認知能力(像是特別大的新皮質)。

腦袋越大,吃得越營養

最古老的直立人顱骨化石有一百八十萬年的歷史。他們的腦部遠比巧人大得多,顯示那時發生了促進直立人大腦迅速發展的事情。

然而,直立人以最聰明靈長類身分制霸地球的一百萬年,其腦部發育沒有很大的變化。可是從六十萬年前開始,大腦發育又出現另一次生長高峰,見證了海德堡人的出現,然後早期智人和尼安德塔人在幾十萬年後出現,他們大多數人的大腦比多數現代人還要大。

人們提出了許多不同的理論來解釋腦容量的兩次激增,可是其中只有一種解釋了用較大的新皮質發展與維繫較大的大腦,所造成的巨大能量需求。

我們的大腦僅占體重的百分之二,卻消耗約百分之二十的能量。黑猩猩的大腦約為人類的三分之一,其能量使用近百分之十二,而多數其他哺乳類則是介於百分之五到十。

靠採集取得的生食和植物來發展及維繫這麼大的大腦,絕對是不可能的事。即便大猩猩和紅毛猩猩每天睜開眼睛後分秒不停地進食,也沒辦法只靠由野果、樹葉和根莖類組成的飲食,滿足運作大小和人類相等的大腦所需的巨大能量要求。

若要滿足這些需求,就必須吃營養密度更高的食物。有充分的考古證據顯示,從巧人過渡到直立人的演化過程中,人類祖先更頻繁地食用這類食物。有鑑於直到五十萬年前,用火的考古證據寥寥無幾,烹飪很可能刺激了大腦的下一次重大成長。

人類祖先大腦容量對照圖
人類祖先大腦容量的對照圖
圖/ 八旗文化

各種肉類與組織臟器也許富含卡路里、氨基酸和其他營養素,可是它們也黏滑、堅韌,生食時難以咀嚼和消化。儘管工業世界的現代人很多都偏好吃瘦一點的肉類,但這主要是突顯了現代食品工業驚人的生產力,而不是那些部位的基礎營養價值。

狩獵採集者和二十世紀以前的多數人口都避吃菲力這種瘦肉部位,而偏愛更富含脂肪、更粗糙、更多內臟的部位,因為這些部位有更多營養。此外,每個狩獵採集者都會告訴你,若能先烹煮一下,吃多筋多脂的長肌腱或將水牛脛骨裡的骨髓取乾淨,會容易得多。

火的其他贈禮

烹飪不僅讓肉類變得更可口,還大幅拓展了我們能夠食用的植物的範疇。很多生吃無法被消化(甚至有毒)的根莖、葉子和水果,一旦煮熟會變得既營養又美味。

譬如,新鮮蕁麻(dioica)吃起來教人疼痛難耐,而將蕁麻煮熟後做成的湯卻健康又美味。因此,在喀拉哈里沙漠這樣的環境裡,當多數野生草食性動物仰賴大量食用少數幾種相關植物,芎瓦西人卻能用火把超過一百種不同的植物煮來吃(外加食用任何會移動的生物的肉),而且透過烹煮也能更省力地獲得更多能量。

異株蕁麻
早在三千年前的青銅時代,英國當地居民便用異株蕁麻燉成濃湯食用。如今,蕁麻湯常出現在挪威、瑞典、丹麥、伊朗、愛爾蘭以及歐洲東部。
圖/ Elleve

如果火幫助曾以植物為主食的原始人類(hominids)獲得肉類寶貴的營養,並發展出更大的腦容量,那麼火肯定也對現代人的生理機能的其他面向有所影響。

黑猩猩和大猩猩之類的靈長類動物,其腸子比人類要長得多。牠們需要更多的結腸組織,才能從樹葉的高纖飲食中汲取養分。藉由烹煮的過程,火預先讓食物變得易於消化,使消化系統的很大一部分功能變得多餘了。此外,烹飪也促使我們的臉部出現變化。食用較軟的熟食,代表擁有強而有力的下顎肌肉不再是天擇優勢。因此,當我們的老祖宗腦容量逐漸增加,下巴則越縮越小。

每天工作1~2小時,就能養活兩個人?

大概是因為我們許多人都把烹飪當一件苦差事,所以鮮少有人關注火的諸多贈禮當中,或許是最重要的一項大禮:它為我們創造了空閒時間。火不僅帶來人類歷史上第一次重大的能量革命,它也是第一個讓人節省勞動力的科技。

由於大猩猩的飲食不是特別富含營養,牠們若要保持健康,每天得吃下約等於自身體重15%的食物。這讓大猩猩沒有太多時間可以打架、交配或嬉戲。因此,大型靈長類的研究者若想目睹任何比較有趣的行為,就得花數不盡的時間坐看研究對象有條不紊地覓食與進食。

我們知道,多數大型靈長類每天約花八到十小時覓食與進食,相當於每週工作五十六到七十小時。咀嚼、消化,以及處理樹葉、木髓和根莖也是費時費力的事。其餘的時間,牠們基本上都拿來睡覺和慵懶地替彼此梳毛。

人類最後一個具有猿類外貌的祖先,也就是南方古猿,其生活大概也是大同小異。

網路meme 已知用火
已知用火到了現代成為網路謎因,揶揄對方落後或消息不靈通等等。
圖/ 網路迷因

面對吃到飽自助餐時,我們的胃口有時彷彿不輸靈長類近親。但以狩獵採集社會的飲食來看,智人每天只需要吃約體重百分之二或三的食物就能過得很好。

如果芎瓦西人之類的族群值得參考的話,我們知道,一年中多數時候,一名活躍地從事經濟活動的成年智人生活在相對惡劣的環境中,每週工作十五到十七小時,通常就能餵飽自己和一名不具生產力的親屬。這等於每天工作一到兩個小時,和其他大型靈長類動物花在覓食的時間相比顯得微不足道,和我們多數人花在工作上的時間相比也是少之又少。

如果直立人因為懂得用火和烹飪,以更少的體力勞動換取了更多的能量收益,那麼隨著腦容量增長,他們將智力與精力用在覓食、進食和消化之外的活動的時間也變多了。

關於人類祖先怎麼使用熟食為他們帶來的空閒時間,考古資料並沒有遺留太多線索。我們知道腦容量增加後,他們製作工具的能力也大增,而且他們大概也有更多時間可以交配。除此之外,一切都得靠臆測。

本文授權轉載自《為工作而活》第四章〈火的其他贈禮〉p.116-p.120,八旗文化出版

責任編輯:張庭銉

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用數據串起亞洲市場,Vpon 為品牌開啟跨境成長新航線
用數據串起亞洲市場,Vpon 為品牌開啟跨境成長新航線
2025.10.29 |

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Vpon 威朋
威朋大數據(Vpon)執行長 篠原好孝
圖/ 數位時代

以數據助攻國家戰略:從 Cool Japan 到 Cool Taiwan

憑藉在數據整合與分析上的深厚實力, Vpon 成功引起日本政府與企業的關注和採用,包括日本政府觀光局(JNTO)、關西觀光本部、大阪觀光局、AEON MALL 等,皆導入 Vpon 數據解決方案進行精準行銷。

日本政府在 2010 年開始推動 Cool Japan 戰略,在政策推進過程中,適逢 Vpon 進軍日本市場,與日本觀光局合作進行大數據分析,藉由 Vpon 數據解決方案整合與分析海外旅客的觀光旅遊數據,不僅吸引更多海外旅客造訪日本,也帶動日本百貨業者、日本特色食品與文化商品的海外銷售業績成長。近年來,日本觀光局更依據 Vpon 的數據洞察結果精準投放廣告,推動海外遊客到東京、大阪或京都等知名景點以外的地區旅遊,促進地方觀光與產業均衡發展。

Cool Japan 的成功經驗,讓 Vpon 看見跨境數據應用的巨大潛力。因此於 2024 年啟動 Cool Taiwan 計畫,此計畫的兩個重點,一是吸引外國觀光客來台旅遊,二是支援海外企業佈局台灣市場,持續以數據為核心,打造更緊密的亞洲經濟網絡。

篠原好孝舉例指出,若日本品牌要在台灣舖設實體通路,可以透過 Vpon 數據庫了解各個商圈的人流特性、消費習慣與潛在顧客的生活圈,進而判斷哪些地點最適合開設新店。「從店舖開設前的市場評估、選址決策,到開幕後的廣告行銷與宣傳活動,都能藉由 Vpon 的數據洞察持續優化。」篠原好孝強調。

更重要的是,這套數據應用機制不僅能「順向操作」,協助日本品牌登台拓點,也能「逆向操作」,協助台灣企業前進日本市場,同時提升入境(inbound)和境外(outbound)的收入。像佳音英語在佈局日本市場時,便借助 Vpon 的廣告與數據專業,在日本主要城市的戶外看板投放廣告,成功建立品牌知名度。另外,桃園觀光局也與 Vpon 合作,於日本實體展會進行宣傳與曝光,吸引日本民眾來台旅遊。

從第三方到第一方: Vpon 以 CCDP 助企業重掌數據主導權

除了以數據串聯亞洲市場, Vpon 更進一步透過可組合式顧客數據管理平台(Composable CDP;CCDP),推動企業「回到自身」,善用自有數據資產,打造內部數據的增值循環。

篠原好孝表示, Vpon CCDP 以 Google Analytics 4(GA4)技術為核心,協助企業收集網站與 App 的使用者行為數據,並整合品牌自有的會員數據庫。如此一來,企業就能更全面掌握顧客的數位行為軌跡,據此進行更精準的分眾分群,進一步去提升會員活躍度與終身價值。

目前包括中國信託、遠東商銀、ABC Mart 等零售與金融業者,皆已導入 Vpon CCDP 解決方案,在符合法規與隱私保護要求的前提下,有效整合分散的數據資產,並透過 AI 模型進行預測與建模,找出轉換率最高的潛在客群,或是進行個人化商品推薦、優化廣告投放策略等,實現更精準且高效的行銷決策。

展望未來, Vpon 將持續「以數據串起亞洲」的願景,深化在日本、台灣、香港等東亞市場的整合布局,並計畫於東京上市,以取得更多資源推動全球化發展,例如:拓展、越南、歐洲等東亞地區以外的新市場,打造連結亞洲、放眼世界的數據生態版圖。

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