翻譯／連育德
遠端技術無所不在
疫情徹底翻轉了我們生活、工作與玩樂的方式，哪些轉變會成為常態？
獲選原因：新冠肺炎疫情催生一場線上生活的全球大實驗，未來將持續形塑我們的生活樣貌。
成熟期：現在。
在新冠肺炎疫情肆虐之下，我們的生活範圍縮短在家門之內，但居家防疫的同時，世界照樣運轉不停，開會、約會、慶祝節日、約朋友喝酒等等，一樣如常。唯一的差別在於，我們隔著螢幕進行這些活動。
要列出2021年改變世界的前十大科技，不能不提到日常生活的線上趨勢。疫情為大家上了一堂速成課：必要時，很多事都能改用遠端完成。疫情也讓人們看到，生活有些環節如果只能遠距進行，效果非常不理想。
儘管各個領域都出現轉變，但醫療保健與教育這兩個領域的成長最為明顯，大幅影響了人類的整體福祉與生活品質。對許多人來說，Zoom等線上工具突然成為救命法寶，不過最重大的變化不在技術本身，畢竟電話會議與遠距醫療已存在多年，而是在於我們的使用行為。
哪些技術奏效、哪些技術沒有用？哪些技術會成為常態、哪些技術只是暫時？我們又從中得到什麼心得，能夠更從容面對未來？亞洲與非洲的發展或許值得全球其他地方學習。
線上學習
疫情在2020年4月達到高峰時，全球超過170個國家紛紛關閉學校，近16億名學生受到影響。隨著全球多數地區的傳統教育轉為線上教學，亞洲還同步浮現另一股趨勢，線上家教服務的需求激增，香港業者Snapask即是一例。
Snapask目前營運範圍涵蓋亞洲9個國家，用戶逾350萬人，較疫情前的人數成長1倍。「我們成立5年以來累積的用戶人數，在疫情爆發第一年就達到同樣數目，」在2015年創辦Snapask的余佑謙（Timothy Yu）說。
亞洲市場的其他教育科技公司也出現類似成長。學習應用程式公司Byju是印度市值第二大的新創企業，在2020年3月全國關閉學校後，提供免費版應用程式，進而帶動用戶群大幅成長三分之一，總人數接近7,000萬人。引領中國大陸市場的線上學習平台「猿輔導」在去年初也採同樣做法，結果逾500萬人註冊，系統一度負荷不了而當機。
家教服務在中國大陸、南韓與新加坡等亞洲國家一向相當普遍，每10個小學生就有8個接受課後輔導。疫情期間，線上家教服務的曝光度大增，迅速成為許多學生的日常課程安排。
當時許多學校尚未具備線上教學的能力，在疫情爆發初期尤其如此，線上家教這時填補了教學缺口，還能聚焦在學生的個別需求。
余佑謙成立公司的宗旨在於提供「即時問答」服務，學生遇到不懂的作業問題時，只要拍下照片，隨時上傳到高人氣通訊軟體WhatsApp，30秒內就能從Snapask旗下的35萬名家教中得到協助。
研究家教現象的上海華東師範大學教授張薇說，家長往往認為這類服務比線上教學更方便。過去一年他以中國大陸、日本與丹麥為目標，研究疫情對家長、學生、線上家教公司的影響。
他常常聽到大家對線上教學的微詞是，家長「必須幫小孩登入課堂、克服技術問題、回覆老師、監督課業等等」。反觀線上家教服務簡單多了，包括Snapask與Byju在內的線上家教平台，許多已建置有豐富的教學影音庫，影片有活潑鮮豔的動畫、特效和影音效果，「對小朋友來說，這樣的課程更有趣、更有互動性，」張薇說。
儘管如此，要擴大線上教學與線上家教的規模，不平等仍舊是一大障礙。以印尼為例，根據2019年的數據顯示，只有56%的民眾能夠上網。即使是相對富裕的國家如南韓，有99.5%的人口有網路可用，但還是需要政府介入，出借電腦給低收入家庭的學生。
然而，學生如果位於發展相對落後的地區，確實能夠透過線上家教找到都會地區的好老師。張薇說，可能正是因為如此，中國大陸的中小城市即使已經重新開放學校，但部分學生仍維持上線上家教課程。線上家教也免除了家長接送的麻煩。
儘管線上家教在全球其他地區的普及度遠遠不及亞洲，卻因疫情促使該服務需求增加，這點足以提醒大家：如果教學內容符合學生個別需求，學生又能積極參與過程，往往能達到最佳的學習效果。
研究遠距教學的英國普利茅斯大學（University of Plymouth）客座教授魏勒（Steve Wheeler）認為，另一個重要的啟示是，應該鼓勵老師跳脫框架思考，創新教學方式。倘若學校體制能夠擁抱線上教學的優勢，採用新媒體與適時調整內容，「危機中就能看到轉機」。
遠端醫療保健
疫情爆發前10年，穆辛古吉（Davis Musinguzi）提出一個宏大願景，他希望在烏干達建立起一套醫療系統，民眾只要打免付費電話，就會有醫生回電問診。很多人覺得這個構想不切實際，但當時在首都坎帕拉（Kampala）就讀醫學系的穆辛古吉認為這一定可行。
2012年穆辛古吉與人共同成立「醫療服務小組」（Medical Concierge Group），現在回想起來，他坦誠當初成立得「太早了」。當時烏干達只有不到一半的民眾有手機。
這些年來，他們逐漸拓展營運內容，現在包括影片與WhatsApp訊息，還有一群醫療保健人員會騎機車到病患家中，進行血液檢查與運送藥物。服務範圍亦擴及肯亞與奈及利亞。
2020年爆發疫情時，用戶人數在3月到11月激增10倍。「疫情是轉捩點，」穆辛古吉說。
全球的遠距醫療使用率亦出現類似成長趨勢。「放眼全球各地，每家遠距醫療公司的用戶需求都大幅成長，消費者也對遠距醫療改觀，」他說。
遠端醫療如今蔚為風氣，其實不足為奇。遠端的視頻與電話問診在疫情前已經逐漸興起。多倫多大學全球數位醫療創新中心（Centre for Global eHealth Innovation）創辦人賈達德（Alex Jadad）說，醫療保健產業的改變往往很緩慢，但疫情加速了轉變過程，而且是「大幅度轉變」。
受到疫情的影響，全球各地醫院的醫療量能達到臨界點，病患或出於恐懼或不得不然而避免上醫院，許多人於是選擇遠距醫療。以美國為例，顧問公司麥肯錫（McKinsey）數據指出，使用遠距醫療的人數比重在2019年只有11%，一年後激增到46%。
烏干達與其他開發中國家往往面臨醫生人數不足的窘境，採取遠端醫療是出於必要，它們有其他國家值得借鏡的地方。「非洲的人口占全球約10%，疾病負擔（Disease Burden）占全球的25%，但醫生人數只有全球的3%左右，」穆辛古吉說，「所以我覺得遠距醫療正好能解決這個難題。」
跟遠端學習一樣，高速網路經常是遠端醫療的必要條件，但在開發中國家未必普遍。所幸，盧安達、肯亞、奈及利亞與部分非洲國家的手機普及率目前已超過80%。
Tattvan共同創辦人米席拉（Ayush Mishra）在印度18個城市經營線上診所。梵文意思為「保護五感」的Tattvan，經營獨樹一格的遠距醫療模式，以加盟線上診所為主，亦即在村落成立1、2個診間的診所，裡頭建置幾台電腦與一個大螢幕，病患前來看在地醫生，必要時也可以遠端求助專科醫生。
疫情使然，Tattvan亦在2020年10月推出遠距行動服務，由醫護人員背著醫療裝備，騎機車探訪偏鄉病患。
米席拉認為，這樣的遠距醫療模式結合了傳統實體醫療設施與線上醫療服務的優點，最終會勝過只靠線上醫療的模式。他說，遠距醫療的「最大關鍵是信任，能跟在地醫生面對面，自然會建立起信任感。」
儘管遠端看診的次數激增，但米席拉認為這只是短期趨勢，一旦解封，需求將會逐漸降低。
此外，並非所有情況都適用遠距醫療，「我們學到很多，知道遠端看診在哪方面有用、能發揮效率，在哪方面的效果不彰，」倫敦大學學院人機互動教授布蘭芙（Ann Blandford）說。
其他專家則樂觀以待，「我們看到的結果是，遠距醫療、最後一哩實驗室與送藥服務足以因應70%的一般看診需求，」穆辛古吉說。
遠端前景
無庸置疑，疫情使得許多民眾更樂於使用遠距醫療與遠端教育服務，這股趨勢可能再也不會消退。疫情終究會結束，但我們的習慣與喜好已隨著疫情逐漸轉變。
儘管遠端醫療與教育服務無法適用於每個情況，卻能讓許多人的生活更加便利、更有品質。疫情彷彿是遠端服務的壓力測試，如今證實能夠因應我們的需求，而且不受時間與地點的限制。隨著我們的生活逐漸恢復正常，很多環節未來將持續線上化，程度可能超乎預期。
「疫情教會大家的一課是，我們可以信賴在家進行的網路服務，不管是線上購物還是遠端醫療，」穆辛古吉說：「宅生活將是後疫情時代的常態。」
多技能人工智慧
人類智慧源自於五感與語言能力的結合，同樣的道理或許也適用於人工智慧。
獲選原因：人工智慧如果懂得感知又能說話，將更有能力因應新挑戰、與人類共事。
成熟期：現在
2012年底，人工智慧科學家首度研發出「看得到」的神經網絡，證實了一點：有了能夠略微模擬人腦的軟體，既有電腦視覺系統的效能可以大幅改善。往後幾年，人工智慧領域持續精進，神經網絡已能模仿人類的推理、聽覺、說話與書寫方式。
然而，儘管人工智慧處理特定工作時愈來愈像人類，甚至達到超人類的地步，卻仍舊無法像人腦一樣靈活。我們從某個情況中學到技能後，懂得舉一反三應用在別的情況，人工智慧就不同了，儘管DeepMind公司的博奕演算法AlphaGo打敗全球圍棋大師，在棋盤外的世界卻無用武之地。換句話說，深度學習演算法找出模式的功夫了得，但仍不了解、也無法適應變化萬千的人類世界。
針對如何解決這個問題，研究人員提出許多假設，其中有個理論愈來愈受到重視。小孩子透過五感和說話來認識這個世界，兩者互相結合似乎是學習的關鍵。小孩子開始將單字連結到視覺、聽覺和其他感官資訊時，便能夠描述愈來愈繁複的現象，判斷出哪些事情是因果關係、哪些事情只存在相關性，進一步建構出人類世界的複雜模型。這個模型有助於小孩因應陌生環境，將新的知識與經驗結合已知事物。
反觀人工智慧系統，上述的事情一次只能做一件。電腦視覺與語音辨識演算法能看能聽，卻無法訴諸語言形容。自然語言模型可以處理文字，但這些文字卻與感知現實脫鉤。倘若人工智慧能夠結合感知與語言，以人類的方式蒐集並處理新資訊，最後能不能認識人類世界呢？
專家希望藉這樣的「多模態」系統學習人類智慧的感知與語言，催生出更為精良的人工智慧，能夠更輕鬆因應新的情況或問題。這類演算法可以幫助我們解決更複雜的問題，或者應用在機器人身上，讓它在日常生活中跟我們溝通與合作。
語言處理演算法（如OpenAI的GPT-3）的最新進展有助於提升人工智慧。研究人員現在知道如何複製語言使用能力，讓它結合感知能力後，能有更多潛在用途。首先，研究人員使用人工智慧領域最早做到的感知能力，亦即電腦視覺，進而研發出簡單的雙模態模型，也就是「視覺語言人工智慧」（Visual-Language AI）。
過去一年，這個領域出現幾項令人振奮的研究結果。2020年9月，艾倫人工智慧研究所（Allen Institute for Artificial Intelligence，簡稱AI2）建構出一套模型，能夠從文字說明生成影像，證實這套演算法有能力將文字連結視覺資訊。11月時，北卡羅萊納大學教堂山分校（Chapel Hill）的研究人員研發出將圖像整合於既有語言模型的方法，進而加強了語言模型的閱讀能力。
OpenAI接著採納這些構想，拓展GPT-3語言模型。2021年初，該實驗室發表2款視覺語言模型，其中一個將圖片的物品連結到圖片說明文字，另一個根據所學到的概念生成圖像。比方說，我們可以要求模型生成「水豚在日出時坐在田園中的手繪圖」。模型可能從來沒有看過這副景象，卻能混合搭配它已知的手繪圖、水豚、田園與日出等概念，產生出數10種結果。
隨著多模態系統更加精良，機器人助理的功能亦有機會更加先進（不只是語音助理Alexa而已，更像是機器人管家）。目前的人工智慧機器人借重視覺數據認識環境，並與環境互動，適合在受限的環境中完成簡單任務，例如在倉庫處理訂單，但AI2這類實驗室正在研究如何加入語言與更多感知輸入（例如語音與觸覺數據），讓機器人了解指令，從事更複雜的工作，例如聽到有人敲門時去開門。
放眼長期，多模態技術一旦有所突破，有助於克服一些人工智慧的最大侷限。專家認為，人工智慧還無法了解人類社會，也是它有時失靈或被騙的原因，例如一張圖像經過特別更改後，人類可能難以察覺差異，但人工智慧可能判定是完全不一樣的圖像。人工智慧如果更有彈性，不僅能創造出新的應用面，也能加強安全性。比方說，透過這類演算法篩選履歷，就不會把性別與種族等特徵視為能力的跡象；自駕車開到陌生環境，就不會迷失方向，在黑夜或下雪的天氣中撞車。有了多模態系統，我們或許真的能夠把生活託付給人工智慧。
綠色氫能
以再生能源生產的氫能，可望成為達到碳中和的乾淨能源，歐洲目前是相關領域的領頭羊。
獲選原因：綠色氫能可以取代船舶、卡車、公車、汽車等交通工具的常見能源，例如天然氣、柴油與汽油等等。
成熟期：現在
氫氣是一種具有吸引力的燃料，1公斤氫氣產生的能量約是等量柴油或汽油的3倍。倘若製氫過程乾淨又低廉，氫能將有助於整治許多有害環境的關鍵產業。
目前的人造氫氣製程主要是結合天然氣與高溫蒸氣，過程高度耗能，而且會排放大量二氧化碳，是導致氣候變遷的溫室氣體元兇。但有一小部分的氫氣則是透過水電解而來，也就是水通電後分解成組成元素。電解過程同樣需要大量能源，但如果電力源自於風能或太陽能等再生能源，其過程中所產生的有害排放物極少。
這就是所謂的綠色氫能（以下簡稱綠氫），生產成本目前是天然氣製氫的3倍（天然氣主要由甲烷組成，其分子由1個碳原子與4個氫原子鍵結而成），但相比10年前已降低一半。此外，隨著風能與太陽能成本持續滑落，再加上綠氫日後達到規模經濟，綠氫的價格可望更加低廉，屆時有機會成為低碳未來的核心燃料之一。同時，在碳捕捉（Carbon Capture）技術日益精進的背景下，天然氣製氫過程的碳排放量也能降低。
氫能之所以寶貴，多元用途是其中一個原因，可替代煤炭、石油與天然氣等化石燃料。化石燃料燃燒時都會產生二氧化碳，反觀以渦輪燃燒純氫只會產生水蒸氣，但是過程需要高溫，因此會催化出有害的氮氧化物。氫能的另一個用途則是燃料電池，結合氫氣與氧氣產生水和電力，也就是逆電解，過程不會產生氮氧化物。
無論是氫燃料電池還是直接燃燒氫氣，氫能可以驅動汽車、公車、火車、飛機等交通工具。燃燒氫氣亦能產生零碳熱能，可應用於鋼鐵廠、水泥廠與其他產業。此外，在煉油廠與肥料廠被當作原料的氫氣，未來也能用綠氫取代，進而降低碳排放量。氧氣是製氫過程的副產品，也可用於鋼鐵廠與化工廠等工業據點。
不管是採取何種製氫技術，氫能儲存與運輸的安全性與成本仍是一大挑戰，對部分具有發展潛力的應用尤其如此，航空即是一例（如興登堡飛船失火而發生空難）。正因為如此，另一個可能的製程是結合氫氣與從大氣捕捉而來的碳（透過「空氣捕獲」過程或從煙囪捕捉），產生液態合成碳氫燃料，比氫氣更容易處理。這類液態燃料能夠取代汽油或柴油，更為乾淨。
氫氣也能用來儲存再生能源廠產生的電能，待風勢或日光不足、或是需求增加時，再轉換回電力，回饋電網。
考量氫能的潛在用途多元，國際能源總署（IEA）預估，氫能在2050年前將占全球能源需求超過1成，每年生產逾1,100萬GWh電力，這個過程需要有生產、儲存、運輸等基礎建設，投資金額超過4兆美元。
歐洲目標在2030年前建置完成40GW的電解產能，約占國際能源總署2050年預估的2%。「自2020年初以來，相關商機如雨後春筍般冒出，有很多符合現實的大型計畫陸續上路，」德國集團蒂森克虜伯（ThyssenKrupp）旗下子公司伍德氯工程技術公司（Uhde Chlorine Engineers）的綠氫業務主管諾瑞斯（Christoph Noeres）說。
綠色氫谷
所謂氫谷（Hydrogen Valley），是指建置電解廠以因應多項工業應用面的區域型計畫，目前在歐洲逐漸成形。德國北部接近漢堡市的地方就有一座氫谷，由蒂森克虜伯集團（ThyssenKrupp）參與的綠氫聯盟所推動，投資金額高達8,900萬歐元（1.07億美元），由政府補助3,000萬歐元。這項計畫包括興建一座煉油廠、一座水泥廠、數座發電廠與一座離岸風電場。
營運初期，綠氫將取代煉油廠使用的部分灰氫（亦即天然氣提煉的氫氣）。蒂森克虜伯集團接著計畫從水泥廠捕捉二氧化碳，與氫氣反應，進而製造出甲醇（化學原料）與合成航空燃油。
往西南方約240公里處，另一個綠色氫能聯盟將改造退役的天然氣管，用來輸送氫氣。此聯盟計畫興建一座產能達100MW的電解槽，將氫氣輸送到以工業為主的魯爾區（Ruhr），管道網絡總長130公里。
倘若管道改建工程奏效，代表日後只要將電解槽連通到舊管道，就能輸送綠氫，供應德國幾乎所有主要產業，屆時將可減緩電網的沉重負荷，亦能提供備用電力，因應日照與風勢不足的時期。
其他國家也陸續啟動類似的大型工程，包括荷蘭、義大利、西班牙、法國、英國、加拿大、澳州、日本與中國大陸。這些工程的初期將面臨高昂的製氫成本，但根據顧問公司麥肯錫（Mckinsey）預估，2030年前，綠氫的成本將跟灰氫一樣低廉，這是因為電解與再生能源電力的成本降低，同時碳成本逐漸攀升。
前景看俏
倘若氫能的發展潛力得以實現，公共政策將扮演關鍵的角色。首先，主管機關或立法單位必須制訂政策，允許既有的天然氣管也能輸送氫氣，亦即所謂的「混輸」（Blending），並強制要求降低碳排放，藉此創造氫能需求。
這樣的願景已經逐漸落實。德國去年底推動一項重大變革，免除綠氫業者的部分電力附加費，也就是說，政府已把綠氫看成是風能與太陽能的延伸。德國乃至於歐洲正在研議的法規還包括要求煉油廠、鋼鐵廠與其他重工業降低碳排放，以期符合歐洲執委會（European Commission）的再生能源指令（Renewable Energy Directive）。
加州大學爾灣分校（Irvine）先進電力與能源計畫（Advanced Power and Energy）副主任布羅爾（Jack Brouwer）表示，美國有必要推動類似的綠氫政策，但目前鮮少有人討論。
歐洲各國政府要求天然氣管輸送綠氫（荷蘭甚至要求綠氫占比高達12%），但美國天然氣廠的立場相反，通常反對混輸。
布羅爾說，業者阻擾氫氣混輸是推動綠氫的一大障礙。根據加州目前的規定，燃料電池車充氫站所供應的氫氣，有三分之一必須來自於再生能源，但目前綠氫取得不易。布羅爾說，如果能採用既有天然氣管當作輸送網絡，業者就能在多風、多日照的偏遠地區打造更多電解槽，並從中獲利。
目前尚有許多技術障礙有待克服，若要達到全區域的電解廠網絡，需要有龐大的風能與太陽能規模。布羅爾舉證歷歷，說明永續發展的未來勢必少不了氫能，而他所言可能不假。
