在巨（jù）头环（huán）伺的边缘（yuán）计算（suàn）市场上（shàng），对于谷歌来说（shuō），Coral 的（de）吸引力不一（yī）定是收入，而是有（yǒu）关人工智能如何应用到重要场景的信息与经（jīng）验。

Coral 是一个（gè）由谷歌（gē）硬（yìng）件和软件组（zǔ）件组成的（de）平台，主打汽车和（hé）医疗健康场景。尽管（guǎn）绑定谷歌（gē）生态以实现差异化（huà）竞（jìng）争，但（dàn）目前 Coral 的大部分订单都是单个组件，只有少（shǎo）数客户（hù）以10K 起购。

去年三月，谷歌推出（chū）名为 Coral 的本地终端 AI 平台，包含 TPU、Coral Dev Board、USB 加速器和摄像头（tóu）等四个部分。

平台强调以低功耗（hào）水（shuǐ）平提（tí）高出色的 ML 推理性能，能够以（yǐ）良好（hǎo）的功（gōng）率表现（xiàn）执行（háng） mobilesNet v2等最先（xiān）进的移动视觉模型，且 fps 可达100以（yǐ）上（shàng）。

基于 Coral 平台，谷歌发布（bù）了五款（kuǎn）设（shè）备，分（fèn）别是售（shòu）价不到（dào）1000元（yuán）人民币的单板（bǎn）计算机「Coral Dev Board」（由 Edge TPU 模块和 baseboard 组成）、支（zhī）持 Raspberry Pi 或 Debian Linux 计算机（jī）的 USB 加速器、对（duì）应 Dev Board 的500万像（xiàng）素镜头模块、 Dev Board 的系（xì）统（tǒng）模（mó）块（SoM），和（hé）轻易将机器学习加速器（qì） Edge TPU 与现有计算机系统整合（hé）的 PCI－E 加速器。

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备有 Edge TPU 机（jī）器学习加（jiā）速的 Coral Dev Board

最初，项（xiàng）目在选定地区推出了 Beta 版，经过六个多月的反馈与改进，去（qù）年（nián）10月，Coral 从 Beta 版毕业，在更多地区推出面向全球发行的版（bǎn）本（běn）。

1Coral 起源

尽管 Coral 的目（mù）标客户（hù）是企业，但项目起源（yuán）于谷歌（gē）「AIY」系列自助机（jī）器（qì）学习工具。2017年，谷歌曾推出 AIY kit，借由（yóu）树莓（méi）派 （Raspberry Pi） 电脑支持，任（rèn）何人都可以自己制（zhì）作智能音箱和智能相机。

虽然项目在 STEM 玩具（jù）和制造商市场上取得了巨大成功（gōng），但是 AIY 的团队也很（hěn）快（kuài）就注意到（dào），一些客户（hù）只是想按照指示来制作（zuò）玩具，但也有一（yī）些客户想把硬件改造成自己（jǐ）的产品原型，为了迎合这些顾客（kè），Coral 应运而生。

2019年，已经（jīng）推出 Dev Board、USB Accelerator 以及多款 PCIe Accelerator 产品组合（hé），已经在全球（qiú）36个国家进行（háng）部署。在今年的 CES 大展上，谷（gǔ）歌进一步更新平台，推出多款产品，扩大应用面（miàn）。

第一款（kuǎn）新产品是（shì） Accelerator Module 加（jiā）速（sù）模组，这款（kuǎn）多（duō）芯片模组包括（kuò）了 Edge TPU ASIC，并支持 PCIe 与 USB 接（jiē）口，可（kě）以（yǐ）嵌入定制（zhì）的印刷（shuā）电（diàn）路设（shè）计，是谷（gǔ）歌和日本（běn）电（diàn）子零（líng）件制造商（shāng） Murata 共同打造的。

第二款产（chǎn）品（pǐn）则是 Dev Board Mini 开发板（bǎn），体积（jī）比 Dev Board 体积更小，搭载 MediaTek 8167s SoC，可达成720P 解析度影（yǐng）像编（biān）码／解码以及电脑视觉运用（yòng），功耗（hào）更低、更加经（jīng）济实惠，两者（zhě）预计在2020上半年正式上市。

Google 亦打造（zào）不同版（bǎn）本的 Coral 系统（tǒng）模组（SoM），除了原本的1GB LPDDR4配置之（zhī）外，新增了（le）2GB 与4GB 配（pèi）置的版（bǎn）本。

人工智（zhì）能的快速发展和（hé）日（rì）趋成熟，已经让机器（qì）人得（dé）以执行（háng）此前仅（jǐn）能（néng）由人类完（wán）成的各项任务。

为了在（zài）工厂产线上进行质量控制，可以设置（zhì） AI 驱（qū）动的摄像（xiàng）头发现缺陷；为了高效（xiào）处理大（dà）量医疗（liáo）数（shù）据，人们可以借助机器学习识别潜在的肿瘤，帮助医生预防和（hé）及时治疗。

不（bú）过，这些应用场景只有在数据（jù）处理（lǐ）足够快速和（hé）安（ān）全的前（qián）提下才能完成。如果（guǒ）在（zài）工厂环境中，AI 摄像头需要数分钟（zhōng）时（shí）间来处（chù）理图（tú）像，那就没有实际意义（yì）。如果（guǒ）需要将患者数据传送到（dào）云端，必然会（huì）带来医（yī）疗数（shù）据（jù）被泄（xiè）露的风险。而谷歌的 Coral 项目正（zhèng）希（xī）望（wàng）解决（jué）这些问题。

来自 （人工智能） 设备（bèi）的数（shù）据，通常（cháng）被发送到大（dà）型数据中心，机器学习模型可以在（zài）这（zhè）里得以高速运行。Coral 的产品经理 Vikram Tank 解释道（dào），Coral 是一个（gè）由谷歌的（de）硬件（jiàn）和软件组件（jiàn）组成（chéng）的（de）平（píng）台，可以帮助（zhù）用（yòng）户构建具有本地人工智（zhì）能（néng）的设备，也就（jiù）是说（shuō），在边缘（yuán）设备上为神经网络提供（gòng）硬（yìng）件加速。

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像开发（fā）板（如上）一样（yàng），Coral 的产品可以用（yòng）于制作新 AI 设备原型。

2两大核心（xīn）场景

Coral 不仅旨在帮助工程师（shī）和研究人（rén）员将新模型带出数据（jù）中（zhōng）心并带（dài）入设备，从而在边缘高效运行 TensorFlow 模型，本质上，它也是边（biān）缘硬件在农业，医（yī）疗保健到制（zhì）造（zào）业等行业新应用的核心。

试想（xiǎng）一辆以每小时（shí）65英里行驶（shǐ）的汽车，穿（chuān）越10英尺的距离仅耗时100毫（háo）秒，这意味着任何延（yán）迟都会当事人的生（shēng）命风险，如果（guǒ）可以在（zài）设备端就进行数据分析（xī）和计（jì）算，而不必受限于缓慢的网络延（yán）迟，看到信号灯转变红色立刻（kè）停车，当事人会安全许多。

在医学领域，将分析处理留在（zài）设备（bèi）端，也能很大（dà）程度改善隐私问题。特别是对于（yú）那些利用图像识别对超声图像（xiàng）进行实时分析的医疗（liáo）设（shè）备制造商来（lái）说，将病患图（tú）像发送（sòng）到云端，无疑成为黑（hēi）客（kè）攻击的一个（gè）薄（báo）弱环节，如果在设备上进行（háng）图像进行分析（xī），这些敏（mǐn）感数据就不会超出医（yī）生（shēng）与病（bìng）患的（de）控（kòng）制范围（wéi）。

有（yǒu）市场分析（xī）师预测，到2020年，边缘端的 AI 芯（xīn）片和搭载其的计算机将超过7．5亿个／台，到2024年将（jiāng）增长到15亿个。尽管其中（zhōng）大（dà）多数将（jiāng）安装（zhuāng）在诸如电话之类的消费类设备中，但（dàn）绝（jué）大部分将（jiāng）运（yùn）用于行（háng）业中的企业客户例如（rú）汽车和医疗保（bǎo）健。

Coral 产品经理（lǐ）明确表示（shì），单身工程师们可（kě）以用这（zhè）些硬件打造智（zhì）能棉花糖分（fèn）拣机或（huò）者（zhě）喂鸟器，但项目的长期重（chóng）点客户是汽车和（hé）医疗（liáo）健康行（háng）业。

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谷（gǔ）歌的 Edge TPU，也是大（dà）多数 Coral 产品的核心（xīn）。

3绑（bǎng）定生态的差异化竞争

谷歌认识到，有越来越多的行业已经认识（shí）到（dào）本（běn）地（dì）化 AI 的价值，也确（què）实在（zài）推动设备上的机器学习。

在今年的 I／O 大会上，除了在（zài） I／O 大会上展示（shì）的 Pixel 4设备上（shàng）的语音（yīn）识别模型外（wài），他们还（hái）宣布了（le）「本地家庭 SDK」，允（yǔn）许连接（jiē）的家（jiā）庭设备无（wú）需与云（yún）端即可进行（háng）直接操作（zuò）

但是，谷（gǔ）歌面（miàn）临的问题是，有几十家公司的目标与 Coral 类似。特别是巨头们边缘端 AI 布局（jú）的完善和实力正（zhèng）在进一步增强，边缘端芯（xīn）片市（shì）场竞争也因此变得更加激烈。

比如，这是苹（píng）果从一（yī）开始就采取的策略，特别是 John Giannandrea 离开（kāi）谷歌，担任苹果机器学习和人工智能主（zhǔ）管之后。最近，苹果又将 Xnor．ai 收入囊（náng）中。这（zhè）家创业公司的重点是机器（qì）学（xué）习和图像识别工（gōng）具，这些技术可（kě）以在低功（gōng）耗设备上运行，不需要依靠云计算架构。在此（cǐ）之前，苹果收购了（le）主打隐（yǐn）私的人（rén）工智能初（chū）创公（gōng）司 Silk Labs。

Jetson 是英伟达在面向（xiàng）嵌（qiàn）入式市场的（de）产品线（xiàn），正（zhèng）是对标英特尔（ěr） Movidius。区别于其他边缘 SoC 的（de）特点，Jetson 家（jiā）族强调并行运行多个神经（jīng）网络。截至（zhì）目前，Jetson 已发布四个系（xì）列，主要部署在边缘与（yǔ）终端应用上，适用于机器人（rén）、无人（rén）机（jī）和智能摄像头等应用。

不过，继英伟达（dá）最小边（biān）缘超算后，英特尔（ěr）再推10倍（bèi）提升 VPU，与之抗（kàng）衡。

在（zài）中国（guó）市场，华为推出首（shǒu）款面向（xiàng）边缘计（jì）算（suàn）品牌N腾，除了瞄准机器人、智能制造等终端智能产品，同时也是华为（wéi）在（zài）安（ān）防智能摄像头和（hé）边缘（yuán）计算的重（chóng）要布局（jú）。

对此，Coral 团队表示（shì），考虑到市场上有大量的竞争对手，他（tā）们将硬件与谷歌的（de）人工（gōng）智能（néng）服务（wù）生态（tài）系统紧密整合（hé），从而使自己与众不同（tóng）。事实上，芯片、云培训（xùn）、开发工（gōng）具（jù）等（děng），也一直是谷歌（gē）人（rén）工智能服务的关键优势。比如，Coral 就有一个专门（mén）服务硬件编译（yì）的人工智（zhì）能（néng）模型库。

Coral 与谷歌的（de）人工智能生态系统（tǒng）紧密结合，以至于基于（yú） TPU 的边缘（yuán）硬件只能与谷歌的机（jī）器学习框架（jià） TensorFlow 兼容，对于（yú）市场潜在用户来说，这些（xiē）深（shēn）度绑定可（kě）能会适得其反（fǎn）。

Kneron 在（zài）接受媒体采访时曾（céng）表（biǎo）示，尽管谷歌进入这个市场验证并（bìng）推动了这个领域的创新，但是，Coral 产品专为谷歌平台设（shè）计，而他们的产品支持（chí）市场（chǎng）上所（suǒ）有主要（yào） AI 框（kuàng）架和模（mó）型。

可以肯定（dìng）的是，谷歌（gē）肯（kěn）定不会像推行云端 AI 服务那样大力推广 Coral。一位熟悉内情的消（xiāo）息人（rén）士告诉媒（méi）体（tǐ），Coral 的大部分（fèn）订单（dān）都是某（mǒu）个组件 （例如 AI 加速器和开发板），只有少数客户以10K 份起购。

不过（guò），在（zài）机（jī）器（qì）学习不可避（bì）免地从云端走向边缘的过程中，对谷歌来说，Coral 的（de）吸引力（lì）不一定是收入（rù），而是提供了有关人工智能如（rú）何（hé）应用到（dào）重要场景的信息与（yǔ）经验。