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液壓動力機械手臂
「機器人」概念源自 1921 年文學，但工業上多以「機械手臂」稱呼。機械手臂廣泛應用於製造、商業與醫療，協助處理危險或精密工作。其動力來自人力或電動機，透過機構放大輸出，並能結合電腦或微處理器進行更精準的控制。
液壓手臂夾爪
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81101吳念軒生科學習歷程-下學期
81102李昀靜生科學習歷程-下學期
81103林子星生科學習歷程-下學期
81104林詠恩生科學習歷程-下學期
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伸縮門使用齒輪機構
學習歷程記錄以下：
1. 各人程式燒錄到Micro:bit , 且實驗伸縮門使用齒輪機構,
2. 各組組合伸縮門
伸縮門/剪刀門/摺疊門/手風琴門/安全格柵/蛇腹門/格子門/百葉窗/柵欄門/自動門組裝分解圖
常見的樂高齒輪
機械machinery
機械組成三要素：機件、 機構、機架。
修正帶就是一種簡易的機械：
機架：外殼
機件：修正帶、輪盤、回收輪、齒輪及使用時接觸紙張的塗抹頭。
機構：所有機件則構成運作的機構。
修正帶就是一種簡易的機械：
機架：外殼
機件：修正帶、輪盤、回收輪、齒輪及使用時接觸紙張的塗抹頭。
機構：所有機件則構成運作的機構。
機械，能讓我們更省力、省時、方便操作。主要由槓桿、輪軸、滑輪、斜面、螺旋和楔子等簡單機械組成。
機械運動的類型：
驅動機械之動力來源：馬達或引擎產生旋轉作為動力，然後透過機構組合將其轉換為不同的機械運動，以達到特定用途。
機構設計主要目的是「傳遞力量、產生特定運動軌跡、改變力量、改變方向或速度」。
凸輪機構：透過凸輪的旋轉或往復運動，驅動被動件進行指定的往復移動或擺動。
連桿機構：轉換運動型態和方向引導機件位置，並產生特定運動路徑。
曲柄機構：是一種連桿機構的變化，可將旋轉運動轉換為直線往復運動。傳統蒸汽火車車輪和遊樂園中的旋轉木馬上下運動，都是利用
曲柄機構傳動的例子。
汽車雨刷利用曲柄連桿機構，透過馬達旋轉帶動曲柄，再傳動至連桿與雨刷，使雨刷產生扇形左右擺動。
撓性傳動機構：撓性傳動機構（如滑輪系統、鏈條）是利用皮帶將旋轉動力傳至不同機構，來改變速度或力量。例如：家庭常見的洗衣機就是利用皮帶與皮帶輪來帶動滾筒旋轉。
齒輪機構：
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IBM
IBM 暴跌 13%，但多數人的解讀可能是錯的
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IBM 前天暴跌 13%。
創下 2000 年以來最大單日跌幅。
2 月份以來累跌 27%——快追上 1968 年最慘單月跌幅紀錄。
原因是 Anthropic 在部落格說了一件事：
Claude Code 這類 AI 工具，可以幫助 COBOL 系統現代化改造。
就這樣，沒有新產品發布，沒有拿到大客戶合約，只是一篇部落格。
市場把 IBM 砍掉了 13%。
部分人的解讀是：「AI 要幹掉 COBOL 工程師了。」
但這個解讀有些偏差。
讓我說清楚真正發生了什麼。
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COBOL 是什麼，它為什麼這麼重要？COBOL 是 1959 年誕生的程式語言，可能比你的父母還老。
但你知道它今天還在哪裡嗎？
- 你去 ATM 提款 → COBOL 在跑（美國 95% 的 ATM 交易跑在 COBOL 上）
- 你刷信用卡結帳 → COBOL 在跑
- 美國 Social Security 每個月發退休金 → COBOL 在跑
- 航空訂票、政府系統、金融核心——通通 COBOL
- 全球每天有數千億行 COBOL 程式碼在生產環境跑著
而這些運行的機器，絕大多數是 IBM 製造的。
IBM 的護城河不是技術領先——是這些日常交易，讓沒有任何人敢輕易說「我們換系統吧」。
換系統需要什麼？
一批懂 COBOL 的工程師（平均年齡超過 55 歲，很多已退休）、動輒數年的改寫計劃、稍有差錯就是金融系統崩潰的風險。
這個護城河不是產品好，是「換不掉」。
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但現在，語言已經不是問題了以前 COBOL 現代化最大的難題是：找不到人。懂 COBOL 的人愈來愈少，而且每個人的理解都不一樣。
但現在的 AI，不管你給它 COBOL、FORTRAN、Assembly，還是你公司自創的內部 DSL——
都能讀，都能寫，都能 debug，都能 maintain。
你想把 COBOL 翻成 Java、Go、Python？AI 架一個平行環境，輸入對比輸出，驗證邏輯一致，然後收工。
語言轉換，已經不是技術挑戰了。
那市場到底在怕什麼？
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真正的難關：40 年的業務規則，根本沒有文件你知道大多數銀行的核心 COBOL 系統是怎麼長成現在這樣的嗎？
1970 年，有人寫了第一個版本。
然後每年，有業務需求，就改一個 if-else。
有例外客戶，就加一個條件判斷。
有監管要求，就貼一段邏輯在上面。
有人離職，就把「她才知道的邏輯」一起帶走了。
五十年下來——
沒有 spec。沒有設計文件。沒有任何人說得清楚「這個系統的業務規則到底是什麼」。
那堆 COBOL 程式碼，本身就是業務規則的唯一存在形式。
要現代化？你得先把規則挖出來。
而挖規則，才是以前真正需要大批顧問、花上數年、耗費幾千萬美元的原因。
不是因為語言難，而是因為沒有人知道規則的邊界在哪裡。
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AI 真正在做的事，是這個所以 Claude Code 這類工具做的，不是「把 COBOL 翻譯成 Java」。那只是最後一步。
真正的工作流程是：
① AI 讀遍整個舊程式碼庫
不是為了翻譯，是為了理解：這個系統到底在做什麼決策？
② 萃取業務規則與分類
哪種客戶走哪條路徑？哪些條件觸發哪種計算？哪些邊界情況有特殊處理？哪些規則其實已經沒人在用了？
③ 把隱性規則顯式化
把 40 年藏在 if-else、資料欄位、例外處理裡的業務邏輯，整理成人看得懂的規則文件。
④ 讓業務人員驗證
「對，這個規則現在還在用。」或「等等，這個條件是 2003 年那個客戶的特殊案例，早就不適用了。」
⑤ 按照驗證後的規則重建新系統
⑥ 最後才是資料遷移
這不是程式碼翻譯，這是業務知識的考古與重建。
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換個角度看：那堆舊程式碼，其實是寶以前沒有人能系統性地讀那幾百萬行 COBOL。
對銀行來說，它只是「維護成本」、「風險」、「還好沒壞」的負擔。
但現在——
AI 第一次有能力把它讀完，並且問它：「你到底在做什麼決策？你的業務分類是什麼？」
那堆程式碼，從負債，變成了一份四十年業務決策的完整考古紀錄。
市場昨天看到的是什麼？
不只是「COBOL 要被換掉了」。
是「連業務規則萃取這件事，AI 都開始能做了」。
那才是真正讓 IBM 護城河開始動搖的訊號。
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這不只是 IBM 的事IBM 只是第一個被點名的。
背後的邏輯適用於所有靠「複雜度護城河」生存的企業：
- SAP / Oracle ERP：多久沒聽到「我們想換 ERP，但改不動」？
- 傳統 IT 顧問：有多少工時是在「搞懂舊系統的邏輯」？
- 法務合規：靠「讀懂複雜條文」當稀缺能力的事務所？
你的行業裡，有沒有這種東西——
一套跑了很久的流程，沒有人說得清楚它全部的規則，因為規則就活在老員工的記憶裡、活在那份沒人更新的 Excel 裡、活在那段「不要動這裡」的程式碼注解裡？
現在可以問的問題是：
如果 AI 能把它讀完，把規則挖出來——你打算拿那份規則做什麼？
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牛市的時候大家都在漲，熊市的時候才看出誰在建真正的東西。
IBM 跌，不是壞消息，是訊號。
那個訊號在說：AI 開始能做「理解複雜系統」這件事了。
下一個被重估的是誰？
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