5大32位元開發板的Maker選擇指南
5大32位元開發板的Maker選擇指南
2014.09.19 | 技能

電子產品愈做愈小是不爭的事實,同樣的,電子工程所用的系統開發板(Development Board)也有愈做愈小的趨勢,例如2012年9月的樹莓派(Raspberry Pi)就只有信用卡大小,而Intel在2013年9月發表只有SD記憶卡大小的系統愛迪生(Edison),其開發板Galileo也只有7×10公分。

類似的,相關的系統與開發板、開發平台還有聯發科提出的LinkIt(也稱LinkIt One)平台,或北京君正科技(Ingenic)提出的牛頓(Newton)參考設計平台,或者是國產的香蕉派(Banana Pi)等。

這些新興的系統、系統開發板、參考平台,就Maker的角度當如何選擇呢?筆者嘗試從兩個角度提供分析與建議。

1.了解開發板定位訴求

首先是了解其定位訴求,Raspberry Pi的原初定位是提供學生平價的電腦教育學習系統,絕大多數的情況下是將Raspberry Pi當一般的電腦在操作,例如使用鍵盤、滑鼠、網路、螢幕等,當然也可以對硬體進行擴充延伸,電路板上有13×2的針腳,可用來連接其他的外部電子裝置,例如無線網路、攝影鏡頭等,使Raspberry Pi變身成其他的電子應用系統。


(Adafruit為Raspberry Pi開發專屬顯示器。)  

Raspberry Pi如此,Banana Pi也是相同的定位,差別是Banana Pi的硬體規格較佳,但價格也稍高,Raspberry Pi約25美元或35美元,但Banana Pi約45美元,且Banana Pi的13×2針腳(General Purpose Input/Output, GPIO)幾乎與Raspberry沒有差異,擺明鼓勵他人轉用Banana Pi進行相關發展。


(Banana Pi出於國人之手,希望讓不滿足於Raspberry Pi的玩家可以更上層樓。)  

簡單說,Raspberry Pi與Banana Pi多數情況是由USB埠供電,並固接使用,但另外三種平台(LinkIt、Edison、Newton)基本上都是訴求穿戴式與物聯網應用,是更嬌小的平台,其中LinkIt沒有言明尺寸,Edison則如前述,Newton的系統則僅22×38公釐,必要時以電池運作。


Newton開發板的尺寸最小,僅22×38公釐。  

2.晶片架構與軟體開發支援

第二是從晶片架構與軟體開發的角度來評估,先簡單列出5個平台的晶片架構:

五大32位元開發板處理器核心
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雖然全是32位元處理器,但卻有高低、新舊之別,其中ARM7、ARM11屬於古典、經典版的ARM架構,基本上英國安謀(ARM)公司不太推崇繼續使用舊架構,通常鼓勵改行Cortex-M系列(新架構)取代,且LinkIt所用的ARM7比ARM11更低階簡陋,連記憶體管理單元(Memory Management Unit, MMU)都缺乏,其開發幾乎與一般微控制器無異。至於Cortex-A7(Cortex-A系列,新架構)、Edison、Newton比較適合高階應用的開發。

了解架構後,也就了解其開發軟體支援性,其中ARM架構、Intel x86架構有較多的開發工具、作業系統、範例程式、驅動程式等軟體生態系統(Ecosystem)可支援,但MIPS就相對為少,雖然MIPS支持者也宣稱MIPS支援Linux、Android等,然就實務經驗,其Android的支援性較難完整,或雖支援但仍需較多最佳化心力。


(Intel Galileo已有不少延伸套件可用。)

雖然ARM、x86架構的支援軟體多,但x86的相關軟體多半較肥大(從個人電腦上的軟體精簡而來),如此較不易開發小型化的應用,因此就軟體開發角度而言,ARM架構最為合適小型化專案的開發。

最後,也當從晶片架構來考慮未來的換用自由度,x86架構晶片除Intel外僅有AMD、VIA供貨,但短期內無法提供與Edison(使用夸克Quark處理器)相同小體積、低功耗的方案;MIPS雖有廣泛授權,晶片供貨業者較Intel多,但MIPS已多年走弱,可選擇的晶片亦不多。

至於ARM架構的換用性最多,而ARM自2008年即開始推展Cortex-A(微處理器)、Cortex-R(即時處理的微控制器)、Cortex-M(微控制器)等新架構,若選用古典版ARM架構,隨著時間用的人將逐漸減少。


(LinkIt採用ARM7架構的核心,是較舊型的架構。)

依此觀察,LinkIt所用的ARM7EJ-S(MediaTek MT2502A)為2001年的架構,Raspberry Pi所用的ARM1176JZ-F(Broadcom BCM2835)也為2007年,均屬古典版ARM架構。若不在意開發的未來升級、相容延續性,以現階段管用為著眼,依然是理想的選擇。

本文出自創新曼波,作者為陸向陽,資通訊及電子領域資深媒體人及產業分析師,熟悉ICT技術及市場研究。

關鍵字: #開發者 #開源
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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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