美國勞倫斯柏克萊國家實驗室（Berkeley Lab）於本月18日正式對外發表一款名為「MOSAIC」的可重組式顯微鏡系統。這套裝置將超過十種以上的先進成像技術，濃縮進一台緊湊的模組化儀器中，並能在兩到五秒內完成不同模式的快速切換。這項整合的關鍵意義在於，研究人員終於能在同一活體樣本上，同時進行多尺度的生物過程觀察與跨技術比較。然而，真正讓這項發表從實驗室技術升級為「產業里程碑」的，不是光學設計本身，而是他們解決了一個生物影像領域最頭痛的老問題：數據產出速度，遠遠超過科學家能處理的極限。

不是拍不到，是算不完：生物影像的「4TB黑洞」

MOSAIC 每小時最多能產生 4TB 的影像數據。這什麼概念？大概等於連續上傳兩千多部高畫質電影，而且是不間斷地、每一小時就來一批。傳統的生物實驗流程中，研究人員往往得手動篩選影像、逐格確認，再進行後續分析。當數據量從 GB 級跳到 TB 級，這條路就走不通了。

為了解決這堵高牆，柏克萊實驗室的團隊從一開始就沒有把顯微鏡當作「純光學設備」來設計。他們同步導入自家開發的運算工具，並串接國家能源研究科學運算中心（NERSC）的 Perlmutter 超級電腦。換句話說，MOSAIC 從硬體到軟體、從影像擷取到數據處理，是一次「全端式」的系統重構。

編輯觀點：從產業面來看，MOSAIC 的出現把顯微鏡的定義徹底拉高了一個層次。以前，我們談顯微鏡升級，談的是解析度、倍率、穿透深度；現在，頂尖實驗室比的是「數據吞吐量」和「即時處理能力」。這背後的訊號很清楚：未來生物醫學研究的核心競爭力，將不再是能不能拍到，而是能不能在數據洪流中即時找到答案。對臺灣的生技與影像相關團隊來說，這不是選配功能，是即將到來的生存門檻。

諾貝爾獎光環的技術落地：從10呎長桌縮進模組化機箱

MOSAIC 的核心技術，可以追溯到 2018 年由諾貝爾獎得主艾力克·貝齊格（Eric Betzig）與 Srigokul “Gokul” Upadhyayula 等人提出的自適應光學晶格光片顯微鏡。當時那套系統雖然展示了驚人的解析力，但缺點也很明顯：它需要占據一張 10 呎乘 4 呎的光學桌，體積龐大、造價高昂，且操作複雜到只有頂尖光學工程師才能駕馭。

MOSAIC 這次的突破，在於用模組化設計把整座「光學叢林」收進一台可重組的儀器。它共用同一組雷射、鏡片、相機與運算硬體，並透過自訂的光學切換系統來支援多種成像功能。這項技術已經在不同地點成功複製建置超過十次，團隊也公開分享超過 50 份研究授權與完整的建置文件。這代表的不只是技術成熟，更是一種「開源硬體」思維的實踐：科學儀器不再只能關在頂尖實驗室裡，而是有機會被複製、被改進、被更多人使用。

不只是顯微鏡，是「比較平台」：五種模式看同一顆細胞的意義

MOSAIC 的另一項核心價值，是它能夠在同一樣本上進行多種成像模式的比較。團隊在發表會上展示的案例中，令人印象深刻的是同一個正在分裂的人類視網膜色素上皮細胞（hTERT-RPE1），分別透過五種不同的成像模式呈現，每一種模式都提供了互補的視角。

這種「同台比較」的能力，對於研究複雜生物機制的科學家來說是巨大的福音。過去，你必須在不同儀器上跑不同實驗，再試圖把數據拼湊起來，中間的變數多到難以控制。現在，MOSAIC 讓研究人員可以直接在同一個樣本上、同一個時間點，取得不同維度的資訊。這就像把一支手機同時開啟廣角、望遠、夜視和顯微模式來拍攝同一個場景，讓你看見更多層次的細節。

團隊也透露，MOSAIC 結合了自適應光學技術，能有效修正活體組織造成的影像模糊，進一步提升訊號與解析度。這對於需要長時間觀察活細胞動態的實驗來說，是極為關鍵的技術門檻突破。

從數據牆到算力橋：MOSAIC 帶給產業的三大啟示

回顧 MOSAIC 的整體設計，我們可以歸納出幾個值得臺灣科研與生醫產業關注的策略方向：

• 硬體必須與算力並行設計：MOSAIC 的成功證明，光學設計再強，沒有對應的運算架構配合，最終只會產出一堆無法消化的數據孤島。
• 開源與模組化是加速創新的關鍵：團隊公開建置文件並釋出超過 50 份授權，這種「不藏私」的策略反而讓技術更快被驗證與採用。
• 跨尺度、多模式的比較平台將成為主流：單一成像模式的技術已經進入高原期，未來決勝點在於誰能把更多技術整合進同一套工作流程。

行動呼籲：MOSAIC 的啟示，臺灣的下一步該怎麼走？

MOSAIC 的出現，不僅是一篇論文或一台新儀器，它標誌著生物影像領域正從「硬體軍備競賽」轉向「數據處理能力」的全面升級。臺灣在半導體、光學元件與精密製造領域有深厚底蘊，但要切入這條新賽道，需要的不是更強的鏡頭，而是更積極的跨域整合：光學工程師、軟體開發者、數據科學家與生物學家，必須在同一個專案裡並肩作戰。

換個角度想，如果我們能將 MOSAIC 這類開放式架構的思維，複製到其他檢測與分析設備上，臺灣的生技產業將有機會在「設備製造」與「數據服務」之間，找到一條全新的附加價值路徑。這不是遙不可及的未來，而是現在就該開始布局的戰略選擇。你準備好了嗎？

本文改寫整理自公開新聞來源，原始報導由科技新報發布。

常見問題 FAQ

MOSAIC 顯微鏡主要解決了生物影像領域的什麼痛點？

它解決了生物影像數據「看得到算不完」的瓶頸，透過整合高速運算與超級電腦資源，讓每小時高達 4TB 的影像數據能被即時處理與分析。

MOSAIC 跟傳統顯微鏡最大的不同在哪裡？

傳統顯微鏡多為單一功能的大型設備，而 MOSAIC 是模組化、可重組的系統，能在 2 到 5 秒內切換超過十種成像模式，並在同一個樣本上進行多技術比較。

MOSAIC 的技術背景與研發團隊有哪些代表性人物？

MOSAIC 的技術源自 2018 年諾貝爾獎得主艾力克·貝齊格（Eric Betzig）與 Srigokul “Gokul” Upadhyayula 等人提出的自適應光學晶格光片顯微鏡，並由美國勞倫斯柏克萊國家實驗室與合作機構共同開發。

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