微軟發表AI開發系統Project Volterra！卯足火力支援開發者，看準Arm Windows市場？|數位時代 BusinessNext

微軟開發者大會Microsoft Build在5月24日揭開序幕，微軟在這場發表會上，難得端出了全新硬體產品，一款與高通聯手打造的ARM架構AI開發硬體「Project Volterra」。

微軟瞄準AI運算，攜手高通發表全新開發工具

外型上，Project Volterra有如一台辦公用的小型電腦，類似於Mac mini。外媒《The Verge》指出，Project Volterra背後擁有3個USB插槽、一個DisplayPort，以及一個乙太網路接孔，側面還有兩個USB-C插槽，並且整個設備是回收海洋塑膠垃圾製成。

Project Volterra是一款專為Windows開發者打造，基於ARM架構的開發工具，希望協助打造可供電腦上使用的AI服務。
目前AI晶片在手機等行動裝置中已經相當普及，並且逐漸有電腦開始採用，例如M1晶片系列的Mac電腦、微軟Surface Pro X SQ1等都導入了AI運算技術，微軟也希望藉由提供開發者更多幫助，加速AI應用程式的發展。

微軟產品長帕諾斯．帕奈（Panos Panay）指出，他們認為神經網路處理器將更廣泛地使用在運算裝置之中，我們會透過在端對端的Windows平台支援神經網路處理器，讓開發人員能夠更輕鬆地使用這些功能。

微軟還沒有揭露Project Volterra的詳細規格，不過他們強調這項新產品將搭載擁有頂尖AI運算能力的神經網路處理器，核心晶片是由高通基於ARM架構打造，讓開發者能夠運用高通新推出的Windows神經處理SDK（軟體開發套件），製作出ARM原生的AI App。

《TechCrunch》指出，該Windows神經處理SDK讓開發者能夠在使用Snapdragon處理器的電腦上，調整、分析及執行神經網路，並將神經網路整合到其他App當中，並有針對不同性能、配置的處理器的API。

另外，Project Volterra還有一個雲端功能，讓開發人員能夠選擇在雲端或者本地電腦上執行AI應用程式，打造出跨越雲端、終端設備的AI服務。微軟在介紹中提到，他們希望未來用戶在終端設備及雲端間的運算切換，就像現在切換Wifi及蜂巢式網路（如4G、5G等行動網路）一樣便利。

「我們希望你能打造雲端原生的AI App。」帕奈表示，他們希望藉由發布包括Project Volterra在內等多樣新工具，幫助開發者踏出第一步。

微軟已經預告，Project Volterra支援的Visual Studio 2022、VSCode、Visual C++、Net 6、Windows Terminal、Java……各種開發工具將在未來幾週內陸續揭露預覽版本。

曾被批給予開發者支援不足，微軟想成就ARM架構必須提供更多幫助

微軟與高通已不是第一次在開發工具產品上有所合作，早在2018年時雙方就共同發表Vision Intelligence Platform，結合Azure ML及Azure IoT Edge等雲端服務，方便開發者運算各種AI模型。

去年微軟也與高通推出了ARM架構的Windows開發設備，希望能夠推動開發人員為使用高通Snapdragon的電腦打造ARM架構的App。

微軟其實早從多年前就已開始耕耘將ARM帶入桌機，然而卻沒有取得太大成果，不像決定投入自研電腦晶片的蘋果，成功以基於ARM架構的M1晶片驚豔世人。

當時微軟被認為最大的問題，就在於給予開發人員的支持不夠充足，被批評其開發工具缺少原生ARM支援，對開發者使用上非常不便利，迫使開發者使用X86架構，而不是ARM Windows。

「只要在ARM Windows上的開發體驗較為差勁，開發者就會選擇X86，因為它有著最一流的支援，微軟永遠不會提供ARM Windows比肩X86的支援。」科技媒體《ZDNet》曾如此評論。

這也或許是今年微軟仍舊將重點放在提供開發者更好的支援、更便利的開發環境上，這次的Project Volterra及相應的各種開發工具就是微軟向開發人員釋出的誠意，希望藉此挽回開發人員芳心，為Windows打造更多ARM原生的應用程式。

資料來源：TechCrunch、The Verge、ZDNet

責任編輯：吳秀樺

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。