AI 機器人平台戰場擴大：高通推出 Arduino VENTUNO Q 挑戰 NVIDIA
過去 10 年，AI 多數運行在雲端資料中心，但隨著機器人、自動化設備與智慧裝置快速發展，AI 正逐漸從雲端走向邊緣裝置，直接進入實體世界。Arduino 宣布推出新一代單板電腦 VENTUNO Q，鎖定 AI、機器人與自動化控制應用，反映出邊緣 AI 平台競爭正逐漸升溫。
根據 Arduino 官方說明，VENTUNO Q 採用高通的 Qualcomm Dragonwing IQ8 系列處理器，內建可達 40 TOPS 的神經網路處理器（NPU），並搭配 16 GB RAM 與最高 64 GB 儲存空間，可用於執行本地 AI 推理與多任務運算。平台同時支援 Ubuntu 或 Debian Linux 系統，並提供 Wi-Fi 6、Bluetooth 5.3、2.5 Gb Ethernet，以及多組 MIPI-CSI 相機介面等功能，鎖定機器人、視覺 AI 與邊緣運算場景。
AI 與即時控制整合的「雙大腦架構」
VENTUNO Q 的最大特色，是採用 Arduino 所稱的「雙大腦架構」（dual-brain architecture）。系統一方面由 Qualcomm Dragonwing IQ8 處理器負責 AI 推理與高效能運算，另一方面則整合 STM32H5 微控制器，用於處理低延遲的馬達控制與即時裝置操作。
這種架構試圖將 AI 推理與物理控制整合在同一平台。《Elektor Magazine》指出，這之所以重要，是因為機器人、機器視覺節點或智慧工業子系統不只需要「思考」，還要能即時做出反應。Arduino 就指出，透過這種設計，開發者可以在單一裝置上完成感知、決策與動作三個步驟，使機器不只是「理解世界」，也能直接「對世界採取行動」。
在典型的機器人系統中，AI 運算與控制系統往往分別運行在不同硬體。例如視覺辨識可能在高效能運算板上執行，而馬達與感測器則由微控制器或 PLC 管理。VENTUNO Q 則試圖將這兩種角色整合在同一平台，降低開發複雜度。
此外，該平台也支援 ROS 2（Robot Operating System）工作流程與多種機器人開發工具，並可直接搭配 Arduino UNO shields、Qwiic 感測器與 Raspberry Pi HAT 等硬體模組，延續 Arduino 原有的開發者生態系。
Arduino 從 Maker 平台走向 AI 機器人平台
Arduino 過去長期被視為 Maker 與教育市場的重要平台，其開發板被廣泛用於原型設計與嵌入式系統學習。但 VENTUNO Q 的定位已明顯不同。
官方將其描述為「AI、機器人與自動化控制平台」，顯示 Arduino 正試圖將自身角色從 Maker 工具轉型為 AI 機器人開發平台。
VENTUNO Q 也預先整合多種 AI 模型，包括語音辨識（ASR）、文字轉語音（TTS）、姿態辨識、物件追蹤與視覺語言模型等，並可透過 Qualcomm AI Hub 與 Edge Impulse 平台部署 AI 應用。這些功能允許開發者在裝置端執行 AI 模型，而不需依賴雲端運算。這種離線 AI 能力對於機器人與工業設備尤為重要，因為在實際應用中，延遲、網路連線與資料隱私都可能成為限制。
《Elektor Magazine》指出這不只是產品新聞，也是一個值得觀察的產業訊號：嵌入式開發正朝向子系統高度集中、更高度整合的邊緣 AI 平台，以及更低的機器人與智慧控制實驗門檻發展。
Edge AI 平台競爭正在升溫
VENTUNO Q 的推出，也被視為邊緣 AI 開發平台競爭的一部分。目前 AI 機器人開發領域，NVIDIA Jetson 系列透過 CUDA GPU 生態與 AI 軟體工具，成為許多機器人與自動化系統的主要開發平台。VENTUNO Q 則代表另一條技術路線：透過 Qualcomm Dragonwing AI 處理器與 Arduino 的開發者社群，Qualcomm 正試圖建立新的 Edge AI 生態系。
近年 Qualcomm 積極布局邊緣 AI 軟體與開發工具，包括 Edge Impulse 等平台，使 AI 模型能更容易部署到嵌入式裝置。VENTUNO Q 的推出，被視為這一策略的硬體基礎之一。
VENTUNO Q 或許只是一塊新的開發板產品，但它背後所反映的，是一場正在形成的 Edge AI 平台競爭。隨著 AI 應用逐漸從資料中心走向現實世界，誰能建立完整的邊緣 AI 開發生態系，將可能在未來的機器人與智慧裝置市場中占據關鍵位置。Arduino 表示，VENTUNO Q 將於近期推出，預計在 2026 年稍晚更廣泛上市。
＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：Arduino、《elektor Magazine》、《Engadget》、《eeNews》，首圖來源：Arduino