未來資料中心會在哪?微軟把它移到深海裡!
未來資料中心會在哪?微軟把它移到深海裡!
2016.02.02 | 科技

充滿前瞻性、革命性的特殊實驗計畫,其實不僅Google做得到,前日微軟釋出旗下進行超過半年的特殊計畫Project Natick,希望把未來的運算資料中心,都轉移到海平面底下。

圖說明

我們每天使用的網路服務,背後很大佔比都是靠好幾座資料中心運作,來呈現前端的服務應用,包含影像串流、電子郵件、社群平台等等,然而當運作過度、機器過熱時,就可能發生當機、服務故障的狀況,因此許多科技大廠每年其實花上大筆金錢,在資料中心的冷氣電費上。

電的來源,或許可以依靠全新替代能源,如風力、太陽能等發電以追求地球永續環境經營,但隨著愈來愈多企業把基礎架構轉移到「雲端」的同時,資料中心的需求卻也不斷創新高。

Project Natick誕生於微軟內部的創新激盪活動ThinkWeek,提案者之一的詹姆士(Sean James),曾經服役於海軍、在潛水艇環境下工作3年,他說,當我看到複雜結構的電子裝置已經被帶到海面下,阻擋鹽水的侵蝕而正常運作,那為何不試試資料中心呢?深海的低溫,有可能能夠幫助資料中心的溫度控制,進而減少能源消耗、降低成本。

這個破格思考的提案受到微軟實驗室NExT中,領導特殊計畫的懷特克(Norm Whitaker)注意,不久之後,便開始著手進行測試。

圖說明

資料中心在海平面下運作的概念,需要應用科學加上工程專業知識,但最大的挑戰,其實在「人」。人的操作促使資料中心運作,但人卻也佔了一定的空間,更需要氧氣、舒服的環境、燈光、工作換班等輔助條件。

種種考慮下,Project Natick決定設計一個能夠自我運作、維繫運算條件的資料中心,不需要人力操作。去年8月,第一款Project Natick在美國加州中海岸,入海進行運作測試,由位在加州Redmond的微軟工作人員,利用鏡頭與其他感應器,監控並收集溫度、濕度、電力消耗等資料。雖然目前還在實驗階段,但是一切數據都指向正面回饋。

大海現象成發電新可能,海底資料中心傳送速度也能比現在更快

圖說明

以資料中心的溫度來說,一般設在陸地上的資料中心都需要花上大筆金錢,來維持資料中心運作,但如果設在深海,深海的低溫環境反而能夠幫助維持溫度,節省一定的營運成本。

一開始的實驗模型選在海岸邊不遠之處,其團隊也發現使用海浪、潮汐等能源作為運算能源的可能性,這有可能幫助創造不須外接電力,靠大海能源就能獨立運作的資料中心。

此外,當資料中心離人們居住的環境愈近時,資料與資料傳送的速度就能更快、減少延誤狀況發生。世界上相當多人口都居住離海邊不遠的地方,這個條件也可能讓海底資料中心的概念,未來更加普及化。

現在,這個團隊正在進行下一步階段計畫,打算放大規模,打造比現在大上4倍的容器,能提供20倍的運算能力;另外他們也在挑選一個新測試地點,打算引入大海的替代能源,希望這次一下水就能進行長達一年的測試。

資料來源:MicrosoftThe New York TimesBuisness Insider

關鍵字: #微軟 #資料中心
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Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?

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。

#2 Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
勤崴國際以廠區自駕接駁車與自駕載貨車服務,協助製造業者實現智慧工廠願景。
圖/ 勤崴國際

「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。

#3 Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
勤崴國際在南投埔里福興溫泉區推出「啡嚐咖心」觀光自駕車服務。
圖/ 勤崴國際

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。

#0 Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
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。

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