Intel 端出新款Alder Lake處理器！性能提昇30%、會是追上蘋果M1的關鍵嗎？|數位時代 BusinessNext

Intel 端出新款Alder Lake處理器！性能提昇30%、會是追上蘋果M1的關鍵嗎？

Intel在架構日活動上，披露了最新的處理器架構Alder Lake，採用混合架構設計令性能、效能皆大幅強於過往產品，也被視為追逐蘋果M1腳步的關鍵。

挑戰Apple M1？Intel混合架構處理器登場，可用於三種電腦產品

去年蘋果推出M1處理器，結束與Intel 10多年來在Mac電腦處理器上的合作，也喚醒了Intel的危機意識，大動作替換執行長、進軍晶片代工領域、揭露製程發展路線圖，目標2025年擊敗台積電、三星。

這次公佈的Alder Lake處理器架構，被認為是Intel精簡產品組合的一個重要舉動。先前因為製程技術遇上瓶頸，以及生產過程中的延宕，導致處理市占率逐漸被AMD侵蝕，晶片製造方面也被台積電及三星超越。

另外，Alder Lake也被認為是證明Intel是否有機會追上蘋果M1晶片的重要戰役，這次採取了類似ARM big.LITTLE架構的設計，這也是蘋果在M1晶片中使用的方法。

Alder Lake使用的性能核心代號為「Golden Cove」，有著比第11代處理器Tiger Lake高出19%的性能。外媒《Cnet》估計，倘若再加上製造技術帶來10%至15%提昇，Alder Lake最多可較前一代產品性能提昇至多30%，遠高於過去每年不到10%的性能增幅。

而代號「Grace Mont」的效能核心則可以在與Skylake架構同樣功率的情況下，提昇40%的效率，或者在不到40%的耗能提供同樣效率，並透過Thread Director技術，將不同任務依據需求分派給性能或效能核心，進而提昇性能或節省用電量。

事實上，過往Intel也曾推出過混合架構的處理器，去年發表的Lakefield便具有一個性能核心及4個效能核心，但僅支援少數行動設備，而這次發表的Alder Lake則具有更大潛力，能夠貫串從桌機、主流筆電到輕薄筆電等三種需求截然不同的產品。

台積電拿下Intel訂單，兩項產品將委外生產

另外，雖然先前才叫陣台積電，宣稱2025年超越其技術，這次公佈的產品陣容中，也不乏由台積電代工生產的產品。例如，新推出的GPU Ponte Vecchio晶片將使用台積電5nm及7nm製程生產。

Ponte Vecchio瞄準的使用場景是資料中心，可提供高效的AI運算或者用於AI訓練上。高級副總裁科杜里強調，Ponte Vecchio在處理特定任務時，效率比Nvidia的產品更好，並向對手發出戰帖，「過去10年來我們放任他們不管，但到此為止了。」

而新推出的顯卡品牌「Arc」旗下Alchemist繪圖晶片，也會使用台積電6nm製程技術生產，這是Intel睽違多年重返顯卡戰局，與Nvidia、AMD直接競爭的一個信號。

另外，計畫在2023年登場、採用Intel 4製程技術的Meteor Lake架構，也預計會有部份晶片塊（tiles）由台積電生產。Intel目前約有20%的產品都是委由外部代工生產，也是台積電的大客戶之一，他們強調會為每項產品挑選最適合的製程技術。

根據《VentureBeat》報導，HotTech分析師阿爾特維拉（Dave Altavilla）指出，這種將部份產品委由代工廠生產，妥善運用產能的作法，是Intel力求發展IDM 2.0非常重要的一環。

責任編輯：錢玉紘

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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。