CodeMonkey玩遊戲學寫程式,兒童也上手的遊戲化教學網站
CodeMonkey玩遊戲學寫程式,兒童也上手的遊戲化教學網站

我之前有一陣子在電腦玩物研究、推薦了幾個不同的「玩遊戲學寫程式」網站,他們各有特色,我先羅列如下:

而今天要補充介紹的「 CodeMonkey 」也是一個玩遊戲學寫程式的線上服務,他在 2014 年左右推出,來自於科技與新創熱門國度以色列,多年來發展得很好,也獲得不少獎項,目前有完整的簡體中文版,和部分的繁體中文化。

「 CodeMonkey 」和前面提到的「 CodeCombat 」有個共同特色,就是擁有一整套完整的、循序漸進的學程式遊戲關卡,適合從零開始慢慢學,而「 CodeMonkey 」又更輕鬆有趣,更適合小朋友來練習。

  • 這篇文章的前因後果:

「前因」:之前我介紹的「拚命玩遊戲就能學寫程式! CodeCombat 還有中文版」,很多朋友很喜歡,於是有正在教小朋友學程式邏輯的家長寫信推薦我也可以介紹「 CodeMonkey 」,他的理由是「 CodeMonkey 」更適合小小朋友(「 CodeMonkey 」設定的學習年齡是 9 歲以上),畫面更逗趣,有圖形化輸入方式,也不會「太過遊戲」。

「後果」:如果你喜歡這種遊戲化學習工具,我推薦你再閱讀我的這篇:「值得嘗試!10 款遊戲化學習 App 讓你更喜歡面對挑戰」。

CodeMonkey 」是從一隻要想辦法搶回香蕉的猴子的故事,來串聯起由淺入深的程式邏輯、程式語言、電腦科學學習歷程,從其故事設定就可以看出更偏向童書故事,更適合小朋友。

免費註冊的「 CodeMonkey 」帳號,可以試玩前面約 30 個關卡,而後面的進階關卡就要付費解鎖。

「 CodeMonkey 」有完整的簡體中文化,但繁體中文還有不少地方尚未翻譯,如果想要有中文教學說明,那麼可以在語言處切換到簡體中文。

「 CodeMonkey 」基本的關卡叫做「故事模式」,可以一關一關挑戰,而且下方會有很多圖形按鈕,告訴你主要指令的意思。對於完成沒有學過程式語言的人來說,是非常好的上手過程。

而且每一關在過關後,都會針對你設計的程式邏輯進行評分,甚至提示你有沒有更好的寫法,教會你更佳的程式思考方式。

另外「 CodeMonkey 」也有一些更進階的練習課程,例如練習創造一個小遊戲,當有一些基本程式概念後,就可以試試看這樣的練習。在這些關卡中,會挑戰你如何創造出更多的互動效果,以及如何讓人物的互動不打結,並且完成任務。

而且可以看到畫面左方有很多檢查機制,可以幫助我們主動挑出寫錯的地方,這對初學者來說是很方便的自學練習。

  • 如果你是搜尋而來,說不定你想找的,還想學的是:
  1. 遊戲化養成習慣:玩,很重要!我在 Habitica 跟真實人生玩遊戲的一年後心得
  2. 遊戲化練習記帳:記帳城市:最會遊戲化台灣團隊幫你「直接上癮」每日記帳習慣
  3. 遊戲化背單字:Quizlet 遊戲化背單字卡軟體教學,一億五千多萬學習集免費用

這類「玩遊戲學寫程式」的網站其實愈來愈多,但是CodeMonkey和我之前介紹的「 CodeCombat 」,是目前我嘗試過後,所認為的兩個「學習過程相對完整、學習步驟設計精良」的選擇,而「 CodeMonkey 」的童趣遊戲相對又更適合初學兒童,「 CodeCombat 」的戰鬥 RPG 更適合青少年,大家可以選擇自己適合的,或是有其他更好的推薦,都歡迎留言討論。

本文授權轉載自:電腦玩物

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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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