作者：陸向陽
物聯網(IoT)一詞最早可追溯至2005年、由ITU提出，但熱潮真正開始是2013年Intel在其技術年會上提出，以及2014年台積電(TSMC)張忠謀也認為IoT是件大事；雖如此說，但2017年Intel轉變風向，停止了物聯網、穿戴式等相關晶片開發。
另一件事是2010年Apple iPad開始熱銷，許多非iPad系統商也積極跟進，連帶刺激晶片商投入Pad (平板)晶片的發展，不過數年後Pad總體出貨開始走緩，Pad晶片需要新的銷售出路，而2012年樹莓派開始嶄露頭角，故許多Pad晶片轉攻與樹莓派定位相仿的單板電腦市場。
雖然Intel停止對IoT的熱情，但手機晶片商卻持續積極，因為全球智慧手機出貨也逐漸趨緩，故手機晶片的主要業者如美國高通(Qualcomm)、台灣聯發科(MediaTek)等均積極轉向IoT領域。
具體例證是Qualcomm在今年2月正式提出新的晶片系列Dragonwing，因為IoT晶片業務已佔該公司10%以上營收，雖然手機晶片Snapdragon系列依然有50%左右營收，但IoT已是第二大業務，其餘的車用晶片、WoA晶片等的份量依然不夠，故依然沿用手機的Snapdragon系列名稱，尚無單獨名稱。
另一是MediaTek於2022年提出Genio系列晶片，此系列也是針對IoT市場而推，IoT方面的業務或許可以歸到MediaTek的智慧邊緣(Smart Edge)業務領域，此方面2025年第一季有39%營收佔比(但包含其他諸多系列晶片)，手機晶片與Qualcomm類似在50%左右，具體為56%。
Radxa的NIO 5A
近期業界即有兩片系統板使用Genio系列晶片，一是瑞莎科技(Radxa)在COMPUTEX上展示NIO 5A系統板，該板使用MediaTek的Genio 520晶片(編號MT8371)，屬於Genio整體系統的中階晶片，上有7xx系列、12xx系列，下有1xx系列、3xx系列。
圖1：瑞莎科技使用MediaTek Genio 520晶片的單板電腦NIO 5A（圖片來源：CNX Software）
NIO 5A其實外觀設計非常類似Raspberry Pi 5，不僅有歷代樹莓派都有的GPIO接腳，也有Raspberry Pi 5才有的PCIe介面，且與之相容，很明顯這又是RPi Alternative (樹莓派替代板)。比較特別的是Genio 520是原有500的升級，內建的神經協同處理器效能更佳，原有500約為0.7TOPS（官網資料），520則為10TOPS。
記憶體方面支援LPDDR5，也比500原系列使用LPDDR3為佳，而NIO 5A具有16GB記憶體容量，此也與最新版的Raspberry Pi 5平起平坐。附帶一提的是Radxa公司也會推出另一片NIO 12L板，晶片將使用目前最高規的Genio 1200系列。
VIA的AI Transforma Model 1
台灣威盛電子(VIA)的系統板Transforma Model 1約在去(2024)年8、9月就有若干資訊，但在今(2025)年才逐漸有媒體披露，如1月的CES展、5月的COMPUTEX展等，Transforma Model 1 (以下簡稱Model 1)使用Genio 700晶片(編號MT8390)。
圖2：威盛電子使用MediaTek Genio 700晶片的單板電腦AI Transforma Model 1（圖片來源：威盛電子）
Model 1的電路板面積較大、I/O配置也較多，推測是用在IoT閘道器或工控電腦領域，但Model 1也有與樹莓派相同的GPIO接腳、DSI連接器、CSI連接器，所以也可視為比較大片的RPi Alternative。
Model 1有8GB LPDDR4X記憶體，Genio 700的AI效能則有4TOPS，還有2個M.2插槽，主要用來擴充通訊功能，如Wi-Fi、藍牙、手機行動網路，其他也有MicroSD記憶卡插槽、SIM卡插槽。
圖3：威盛電子AI Transforma Model 1的功能方塊圖（圖片來源：威盛電子）
比較特別的是，VIA不僅提供電路板硬體，也針對其推出客製的Linux作業系統，使用Debian 12的核心來實現。而既然使用MediaTek Genio晶片，因此很自然也能使用MediaTek提供的軟體開發工具NeuroPilot (始於2018年)，該工具主要用來開發Edge AI相關應用。
其他資訊如Model 1在通路商的報價為299美元，需要八週的出貨時間，Model 1可能需要80瓦左右的供電器供其運作。
結語
最後，各位可能會對4TOPS、10TOPS的AI推論效能感到「略低」，這其實是因為近期大語言模型(LLM)熱潮，以及Microsoft主張AI PC應有40TOPS以上效能等設定所影響，因而覺得4～10略低。
然就Edge AI實務應用而言，即便是電腦視覺(CV)相關應用，很多都只需要10TOPS以下的推論效能，例如擴增實境、監控系統或汽車後方影像等，而臉部識別更可能只要1TOPS不到的效能，至於聲音類的AI應用、感測數據類的AI應用就更是只要少量AI推論運算力即可。
整體而言，這類型尺寸的單板電腦有非常廣泛的應用，可以嵌入到數位看板內，可以用來做視訊機頂盒(STB)，可以拿來做瘦身型用戶端電腦(Thin Client)，可以做Wi-Fi路由器等，端看各位創客如何想像、轉化與實踐了。
延伸閱讀：
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