Adobe經理~終止行動版Flash開發全因iOS不支援|數位時代 BusinessNext

Adobe宣布終止支援行動版本Flash技術，不僅讓業界一陣譁然，也讓大家想起賈伯斯先前對於行動技術的堅持。就在宣布決策數日之後，Flash平台開發者關係的首席產品經理（Principal Product manager），已經為Adobe Flash技術效力超過十年的Mike Chambers，率先在自己的部落格上說清楚、講明白，Adobe究竟如何看待Flash平台的未來發展呢？

Mike Chambers先說明了Flash平台會專注在Adobe AIR技術製作行動軟體，以及透過桌面瀏覽器（browser on the desktop）的Flash Player表現遊戲和影片的內容，其它部分就是將資源投注在HTML 5技術開發，以及不再支援行動版本的Flash Player。

Mike Chambers表示，停止研發行動版本Flash Player的主要考量，是因為Flash技術在行動設備的普及率無法達到和桌面平台的水準，造成這個結果的原因又是來自於市場上最大的蘋果iOS平台拒絕讓Flash Player技術進入，若想在行動裝置上享受多媒體，HTML 5將是最有效率的解決方案；白話的說，不管Adobe如何做，Flash Player都不會在蘋果iOS平台上出現，這就是放棄的主要原因。

再者，這兩、三年崛起的新一代智慧型手機和平板電腦，開發上採用比較新的轉譯引擎（Rendering Engine），開發者不需採用桌面平台的傳統瀏覽器，雖然先前Flash Player的目標是能在行動瀏覽器上和HTML 5互相抗衡，但是最後並未達成，也認清了未來也不可能會實現此目標，因此決定放棄。

另外，使用者在桌面平台和行動裝置的消費多媒體內容時，習慣大不相同，由於行動裝置和個人電腦的互動方式不同，行動網路頻寬限制了行動裝置的網頁下載內容，行動應用程式商店和行動系統的深度結合…等原因，行動用戶並不會在網頁中尋找內容，會以系統內建的軟體和應用程式商店取代，這也是Adobe停止開發行動版Flash技術的原因之一。

Mike Chambers並且表示，行動版Flash的資源需求遠超過預期，雖然Flash已經可以在桌面平台運行無礙，但是開發行動版本Flash就不是那麼一回事，需要和許多的行動作業系統業者（例如Google與RIM）、硬體業者（例如Motorola與Samsung）和零組件業者（例如NVIDIA）配合，只要有新設備、瀏覽器和作業系統發表，Flash技術的開發、測試和維運的所需資源都得追加。最後，關於業界謠傳許多的Flash技術負面消息，Mike Chambers重申Flash並不會走向死亡，會繼續支援桌面平台。

來源：Mike Chambers部落格

若將生成式人工智慧（GenAI）技術視為改變人與資訊互動的重要分水嶺，Physical AI（實體AI）則讓 AI 真正理解並介入真實世界：從機器人、自駕車到智慧製造，AI 正從「理解內容」走向「理解物理世界」，其中，自駕車被公認是 Physical AI 最具代表性的落地場域，也是目前最能驗證 AI 感知、推理與決策能力的應用，因為，不僅要控制車輛，還必須即時與人流、車流、道路設施及各類載具互動，需要極高的 AI 感知、推理與執行能力。

對深耕智慧移動多年的勤崴國際而言，Physical AI不只是 AI 技術演進，而是自駕車產業邁向下一個世代的重要轉折：從依賴規則控制（Rule-based）的自駕系統，逐步升級為具備感知、推理、學習與持續優化能力的智慧移動平台，讓全球自駕車產業競爭從單一技術比拚，走向資料、場域、生態系與 AI 能力的全面競賽。

Physical AI讓自駕車從「照規則開車」走向「理解世界」

過去，自駕車依靠高精地圖、光達（LiDAR）、攝影機等感測器，以及大量預先設定好的規則進行判斷，這種作法能處理相對固定的情境，但一旦遇到複雜且快速變化的交通環境，例如大量機車穿梭、行人突然穿越、不同國家的交通規則，系統很容易受到限制。

勤崴國際認為，Physical AI 的出現正改寫自駕車的發展模式：透過更強大的 GPU 算力，結合世界模型（World Model）、數位孿生（Digital Twin）與模擬器（Simulator），AI 能先在虛擬世界完成大量交通情境模擬，再將學習成果快速部署到真實道路，不僅大幅縮短訓練與驗證時間，也讓自駕系統持續學習與進化。

「在 Physical AI 賦能下，自駕車將從依照規則開車轉變成能理解環境、預測意圖，再做出最佳決策。」勤崴國際副總經理林映帆表示，例如當系統看到路邊有人揮手，不只是辨識動作，而是能推論對方有搭車需求；當機車快速切入車道，也能提前預測可能路徑，而非等事件發生後才反應。

這也意味著，自駕車的競爭已從「規則設計」走向「AI學習能力」的競爭：自駕車不僅是智慧移動的新載具，更是觀察 Physical AI 是否真正成熟的重要指標；換言之，Physical AI比拚的不是演算法，而是誰能持續累積真實場域、建立與完善資料庫，讓 AI 在每一次行駛中不斷學習、持續進化，形成下一波智慧移動競爭的關鍵。

七年累積三十個場域，勤崴國際打造台灣智慧移動新能量

相較於 Waymo、Tesla 的優勢來自數百萬輛車持續累積道路資料，勤崴國際的策略是透過不同場域的長期營運，建立屬於台灣的智慧移動資料庫。

自2019年投入自駕車商業化應用以來，勤崴國際不僅持續深耕高精地圖、自駕系統、車聯網及自駕運輸技術、於全台完成超過30個自駕場域部署，累積自駕行駛里程突破38萬公里、服務超過80萬人次，更逐步建立台灣少數具規模的智慧移動資料庫；為進一步加速自駕車產業價值鏈發展，勤崴國際也攜手車廠、路側設備，感測器、AI 平台、車聯網、客運與場域業者打造完整的自動駕駛生態系。

以台積電南科園區的自駕巴士服務為例，由於路線涵蓋園區內外道路，自駕車不僅要與物流車、叉車及一般車流共存，離開園區後更須面對台灣特有的高密度機車交通環境，對 AI 的感知與決策能力形成高度挑戰；截至今日，該服務已累積超過92,435人次搭乘、自駕行駛里程超過83,542公里，接駁率高達96.7%；此外，勤崴國際也於廠區內導入自駕接駁車與自駕載貨車，累積服務超過216,794人次，驗證自駕技術在智慧工廠場域的落地能力。

除了工業場域，勤崴也將自駕技術延伸至觀光應用，例如今（2026）年6月在南投埔里福興溫泉區推出「啡嚐咖心」觀光自駕車服務；林映帆指出，相較於工業場域重視效率，觀光應用更重視人車互動與乘車體驗，遊客只需一鍵即可啟動自駕接駁，系統除了安全辨識行人與周遭環境，也能透過語音互動提升搭乘安心感，證明自駕車不僅適用於產業應用，更可成為偏鄉觀光與高齡化社會的新一代公共運輸解決方案。

接下來，勤崴國際將憑藉著在南部科學園區、南投與新北市的落地運行經驗，攜手產業夥伴、針對未來對自駕公車有需求的城市，協助客運業者解決公車缺工等議題。

林映帆說：「我們的目標是提供自駕全方位解決方案。」在累積物流、廠區接駁、觀光、無塵室搬運等多元場域經驗後，勤崴逐步發展出「一個平台、多種載具、多種場域」策略：將共通技術平台模組化，再依不同客戶需求進行客製化調整，讓每新增一個場域，都成為下一個場域快速且安全部署的重要養分。

勤崴國際副總經理林映帆表示，將以「一個平台、多種載具、多種場域」策略，攜手自駕車產業鏈夥伴，協助AI自駕車等智慧移動落地應用，以及打造「國家隊」前進海外市場。

圖／數位時代

隨著Physical AI的成熟與落地，未來智慧移動的競爭，不再只是比誰擁有更大的模型，而是比誰能持續累積場域、建立完整資料庫，以及串聯完整生態系；在這個關鍵時刻，勤崴國際除因應不同場域客戶需求提供自駕車解方，也希望攜手更多產業夥伴，共同打造具有國際競爭力的智慧移動國家隊，讓台灣在全球自駕與 Physical AI 的新賽局中，占有一席關鍵位置。