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伴随着人工智能（ai）的快速发展和日趋成熟，已经让机器人执行此前仅能由人类完成的各项任务。在工厂的生产线上进行质量控制？想要通过ai驱动的摄像头来发现缺陷？如何高效处理大量医疗数据？通过机器学习就能帮助识别潜在的肿瘤，并帮助医生预防和及时治疗。

不过这样的应用场景只有在足够快速和安全的前提下才能完成。如果在工厂环境中，ai摄像头需要数分钟时间来处理图像，那么就没有太大的意义了。如果如果需要将患者数据传送到云端，那么必然会有医疗数据被泄露的风险。而谷歌的coral希望解决这些问题。

在发送给外媒the verge的电子邮件中，coral产品经理vikram tank解释道：擦鞋机“通常情况下，来自[ai]设备的数据会发送给大型计算实例中，这些实例位于中央数据中心，机器学习模型可以快速运行。cor茶叶al是google的硬件和软件组件平台，可帮助您使用本地ai构建设备--为神经络提供硬件加速安稳落地...在边缘设备（edge device）上。”

coral结合了必要的ai软件与硬件工具，目的是为了让企业或开发人员能够建立本地ai产品。谷歌表示有越来越多的行业已经认识到本地化ai的价值，因此本地化不仅可以节省带宽和云端计算成本，也能让资料存放在本地端，维护使用者的隐私。

该特性在生产加工阶段尤其重要

在2019年，coral已经推出dev board、usb a电缆卷筒ccelerator以及多款pcie accelerator产品组合，已经在全球36个国家进行部署。

在今年的ces大展上，coral推出了多款产品。第一款新产品是accelerator module 加速模组，这款多芯片模组包括了 edge tpu asic，好的服务依托着强大有益的团队并支持 pcie 与 usb接口，可以嵌入定制的印刷电路设计，是谷歌和日本电子零件制造商murata共同打造的。

第二款产品则是dev board mini 开发板，体积比dev board体积更小，搭载mediatek 8167s soc，可达成720p 解析度影像编码／解码以及电脑视觉运用，功耗更低、更加经济实惠，两者预计在2020 上半年正式上市。google亦打造不同版本的coral系统模组（som），除了原本的1gb lpddr4配置之外，新增了2gb与4gb配置的版本。