【與美國前能源部長朱棣文對談精華整理】綠能革新對於全球能源轉型機會與挑戰是什麼？

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減碳排與發展綠色能源成為國際間能源革命的主流，《科技報橘》邀請到前美國能源部部長、諾貝爾物理獎得主朱棣文博士於「新科技·新經濟」直播節目，與科技部長陳良基對談台美能源科技創新的可能性，找出綠能革新對於台灣能源轉型的機會與挑戰是什麼？

為了研究讓全球的碳排放量降低，物理學家朱棣文長期投入綠色能源領域研究。他於 1997 年獲得諾貝爾物理學獎的殊榮，在 2009 到 2013 年出任美國能源部長，負責美國聯邦政府能源政策制定、國家實驗室、先進研究計劃署（ARPA-E）及能源相關技術研發等重要工作，在能源領域具有全方位的視野。

改變美國能源部運作：把創新創業的冒險精神，帶進政府的能源科技研發政策

2013 年朱棣文從能源部辭職時，離開歐巴馬的內閣團隊時，華盛頓郵報這樣 評論 這個能源部歷史上第一位科學家部長：「在朱棣文之前，美國能源部很少關注能源。」在朱棣文之前，美國能源部更像核子武器部；朱棣文之後，美國能源部開始扮演美國綠色能源發展的研發啟動部門。

在與科技部長陳良基的對談直播上，朱棣文接受主持人提問，如何在短暫的內閣任期內，有效推動美國能源部的轉型？

朱棣文說，他相信許多能源科技如風能、太陽能，甚至是更新的充電技術在研究成果上已經有初步的成績出來，但是受限於建置成本仍然過高或是使用效率仍無法大量普及，因此社會應用也會受限。因此，大量投入研究加速能源科技創新是關鍵之一。在擔任能源部長期間，朱棣文最大的貢獻是將更多的研究與鼓勵創新資金，透過能源部的政策角色與資源能量，帶入能源科技研發。在他的主導下，能源部所屬的先進研究計劃署 ARPA-E 基金，開始大規模投資再生能源創新，投資對象包含新創、大學、能源實驗室、企業；投資的能源議題範疇則有綠色能源、核能安全、電池技術等等。

朱棣文提到， 政府必須要有 risk-taking（勇於冒險）的精神去投資研究，即指投資項目裡只有 20％ 會成功，也必須要加以鼓勵。投資的對象更不能只有傳統的能源產業，而是要讓產業、新創公司與學術研究都能夠互相結合。 相反的，台灣目前對於能源的研究投資規模仍小，陳良基也提到台灣接下來會加大對於綠能投資的幅度，研究綠能前瞻技術。

綠能科技大熱門「氫能」可不可以取代石油？

在綠能科技上，國際間有許多不同的研究面向。最熱門的就是被譽為會取代石油經濟的氫能。美國、中國、日本、冰島都在氫能上投注大量的研究資源，想要掌握這個未來的潛力能源技術。

氫能是利用氫氣經過化學反應後產生能量，不會產生廢氣，能量也可被儲存下來。氫能目前的挑戰是在於儲存氫能的基礎建設成本仍高，以及在發展氫能的同時必須要思考「原料」問題。

氫能來源可從風力、太陽能等乾淨能源產生，也可從燃燒天然氣的方式產生。朱棣文在專訪中提到，氫能要從風能或是太陽能這種乾淨能源取得，不然仍然會有二氧化碳排放問題。隨著風能與太陽能的技術成本變得更便宜，未來的確有可能更加廣泛應用。

想要降低全球碳排，甚至有把碳「捕捉起來」的能源技術

另外也有一種能源技術是把燃燒煤炭、天然氣後產生的物質捕捉起來，例如懸浮微粒、二氧化硫都可以透過過濾技術，預防散佈到大氣中。朱棣文也提到，目前相當熱門的「碳捕捉」技術，則是希望透過把二氧化碳捕捉起來，然後儲存到水底、地底下。不過朱棣文認為，台灣基於研發成本與身處地震帶的不穩定地理特色，並不適合發展這種技術。

風力發電產業是未來的能源行業

風力發電則是另外一個綠能熱門科技，因為零碳排成為國際市場新寵兒，但是風力發電非常吃地理條件。針對風力發電的使用，美國其實不陌生。朱棣文提到， 在愛荷華、德州等地有很好的陸地風場，農夫甚至會把農田出租給風力發電公司裝設風機，光靠租金賺得就比本業還多 。

至於最近在台灣討論得沸沸揚揚的離岸風電，朱棣文舉例提到，北歐是國際間發展離岸風電的最主要領導者。他說：「離岸風電業者會與老牌石油公司，例如殼牌，合作。因為石油公司有許多海上環境建設的技術。」英國因為有絕佳風場，所以已經積極在發展離岸風電。朱棣文提及，英國政府預估到 2040 年，不靠政府補助離岸風電的價格會跟天然氣的價格一樣。

他更強調 2040 其實聽起來不是那麼遠，因為能源科技的發展急遽加速中，為了要達到 2040 的目標，政府必須先設想 2020、2030 的能源計畫是什麼。

AI 可以加速電池技術發展到 5 分鐘充飽電嗎？

電動車科技也是朱棣文的研究主軸之一。世界上多國政府都下達政策在未來的一定時間內，要全面轉換成電動車。不過電池充電的速度影響著使用者意願，如果能研發出快充技術，只要 5、6 分鐘就能充電完成的電池，朱棣文相信會更加加速電動車普及，而且這樣的技術有望在未來十年問世。

電動車的電池技術要進步，很大一塊可以依靠 AI 來加速。陳良基表示，台灣在材料科學的創新領域有許多研究，目前可以利用機器學習去尋找不同物質的組合，加速材料科學的研發與測試速度，而且可以透過數位化的模擬加速 try and error 的速度。

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