在巨頭環(huán)伺的邊緣計算市場上,，對于谷歌來說,，Coral 的吸引力不一定是收入，而是有關(guān)人工智能如何應(yīng)用到重要場景的信息與經(jīng)驗,。
Coral 是一個由谷歌硬件和軟件組件組成的平臺,，主打汽車和醫(yī)療健康場景,。盡管綁定谷歌生態(tài)以實現(xiàn)差異化競爭，但目前 Coral 的大部分訂單都是單個組件,，只有少數(shù)客戶以10K 起購,。
去年三月，谷歌推出名為 Coral 的本地終端 AI 平臺,，包含 TPU,、Coral Dev Board、USB 加速器和攝像頭等四個部分,。
平臺強調(diào)以低功耗水平提高出色的 ML 推理性能,，能夠以良好的功率表現(xiàn)執(zhí)行 MobileNet v2等最先進的移動視覺模型，且 fps 可達100以上,。
基于 Coral 平臺,，谷歌發(fā)布了五款設(shè)備,，分別是售價不到1000元人民幣的單板計算機「Coral Dev Board」（由 Edge TPU 模塊和 Baseboard 組成）、支持 Raspberry Pi 或 Debian Linux 計算機的 USB 加速器,、對應(yīng) Dev Board 的500萬像素鏡頭模塊,、 Dev Board 的系統(tǒng)模塊（SoM），和輕易將機器學(xué)習(xí)加速器 Edge TPU 與現(xiàn)有計算機系統(tǒng)整合的 PCI－E 加速器,。
備有 Edge TPU 機器學(xué)習(xí)加速的 Coral Dev Board
最初,，項目在選定地區(qū)推出了 Beta 版，經(jīng)過六個多月的反饋與改進,，去年10月,，Coral 從 Beta 版畢業(yè)，在更多地區(qū)推出面向全球發(fā)行的版本,。
1 Coral 起源
盡管 Coral 的目標(biāo)客戶是企業(yè),，但項目起源于谷歌「AIY」系列自助機器學(xué)習(xí)工具。2017年,，谷歌曾推出 AIY kit,，借由樹莓派 （Raspberry Pi） 電腦支持，任何人都可以自己制作智能音箱和智能相機,。
雖然項目在 STEM 玩具和制造商市場上取得了巨大成功,，但是 AIY 的團隊也很快就注意到，一些客戶只是想按照指示來制作玩具,，但也有一些客戶想把硬件改造成自己的產(chǎn)品原型,，為了迎合這些顧客,，Coral 應(yīng)運而生,。
2019年，已經(jīng)推出 Dev Board,、USB Accelerator 以及多款 PCIe Accelerator 產(chǎn)品組合,，已經(jīng)在全球36個國家進行部署。在今年的 CES 大展上,，谷歌進一步更新平臺,，推出多款產(chǎn)品，擴大應(yīng)用面,。
第一款新產(chǎn)品是 Accelerator Module 加速模組,，這款多芯片模組包括了 Edge TPU ASIC，并支持 PCIe 與 USB 接口,，可以嵌入定制的印刷電路設(shè)計,，是谷歌和日本電子零件制造商 Murata 共同打造的。
第二款產(chǎn)品則是 Dev Board Mini 開發(fā)板,，體積比 Dev Board 體積更小,，搭載 MediaTek 8167s SoC,，可達成720P 解析度影像編碼／解碼以及電腦視覺運用，功耗更低,、更加經(jīng)濟實惠,，兩者預(yù)計在2020上半年正式上市。
Google 亦打造不同版本的 Coral 系統(tǒng)模組（SoM）,，除了原本的1GB LPDDR4配置之外,，新增了2GB 與4GB 配置的版本。
人工智能的快速發(fā)展和日趨成熟,，已經(jīng)讓機器人得以執(zhí)行此前僅能由人類完成的各項任務(wù),。
為了在工廠產(chǎn)線上進行質(zhì)量控制，可以設(shè)置 AI 驅(qū)動的攝像頭發(fā)現(xiàn)缺陷,；為了高效處理大量醫(yī)療數(shù)據(jù),，人們可以借助機器學(xué)習(xí)識別潛在的腫瘤，幫助醫(yī)生預(yù)防和及時治療,。
不過,，這些應(yīng)用場景只有在數(shù)據(jù)處理足夠快速和安全的前提下才能完成。如果在工廠環(huán)境中,，AI 攝像頭需要數(shù)分鐘時間來處理圖像,，那就沒有實際意義。如果需要將患者數(shù)據(jù)傳送到云端,，必然會帶來醫(yī)療數(shù)據(jù)被泄露的風(fēng)險,。而谷歌的 Coral 項目正希望解決這些問題。
來自 （人工智能） 設(shè)備的數(shù)據(jù),，通常被發(fā)送到大型數(shù)據(jù)中心,，機器學(xué)習(xí)模型可以在這里得以高速運行。Coral 的產(chǎn)品經(jīng)理 Vikram Tank 解釋道,，Coral 是一個由谷歌的硬件和軟件組件組成的平臺,，可以幫助用戶構(gòu)建具有本地人工智能的設(shè)備，也就是說,，在邊緣設(shè)備上為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供硬件加速,。
像開發(fā)板（如上）一樣，Coral 的產(chǎn)品可以用于制作新 AI 設(shè)備原型,。
2兩大核心場景
Coral 不僅旨在幫助工程師和研究人員將新模型帶出數(shù)據(jù)中心并帶入設(shè)備,，從而在邊緣高效運行 TensorFlow 模型，本質(zhì)上,，它也是邊緣硬件在農(nóng)業(yè),，醫(yī)療保健到制造業(yè)等行業(yè)新應(yīng)用的核心。
試想一輛以每小時65英里行駛的汽車，穿越10英尺的距離僅耗時100毫秒,，這意味著任何延遲都會當(dāng)事人的生命風(fēng)險,，如果可以在設(shè)備端就進行數(shù)據(jù)分析和計算，而不必受限于緩慢的網(wǎng)絡(luò)延遲,，看到信號燈轉(zhuǎn)變紅色立刻停車,，當(dāng)事人會安全許多。
在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域,，將分析處理留在設(shè)備端,，也能很大程度改善隱私問題。特別是對于那些利用圖像識別對超聲圖像進行實時分析的醫(yī)療設(shè)備制造商來說,，將病患圖像發(fā)送到云端,，無疑成為黑客攻擊的一個薄弱環(huán)節(jié)，如果在設(shè)備上進行圖像進行分析,，這些敏感數(shù)據(jù)就不會超出醫(yī)生與病患的控制范圍,。
有市場分析師預(yù)測，到2020年,，邊緣端的 AI 芯片和搭載其的計算機將超過7．5億個／臺,，到2024年將增長到15億個。盡管其中大多數(shù)將安裝在諸如電話之類的消費類設(shè)備中,，但絕大部分將運用于行業(yè)中的企業(yè)客戶例如汽車和醫(yī)療保健,。
Coral 產(chǎn)品經(jīng)理明確表示，單身工程師們可以用這些硬件打造智能棉花糖分揀機或者喂鳥器,，但項目的長期重點客戶是汽車和醫(yī)療健康行業(yè),。
谷歌的 Edge TPU，也是大多數(shù) Coral 產(chǎn)品的核心,。
3綁定生態(tài)的差異化競爭
谷歌認識到,，有越來越多的行業(yè)已經(jīng)認識到本地化 AI 的價值，也確實在推動設(shè)備上的機器學(xué)習(xí),。
在今年的 I／O 大會上,，除了在 I／O 大會上展示的 Pixel 4設(shè)備上的語音識別模型外，他們還宣布了「本地家庭 SDK」,，允許連接的家庭設(shè)備無需與云端即可進行直接操作
但是，谷歌面臨的問題是,，有幾十家公司的目標(biāo)與 Coral 類似,。特別是巨頭們邊緣端 AI 布局的完善和實力正在進一步增強，邊緣端芯片市場競爭也因此變得更加激烈,。
比如,，這是蘋果從一開始就采取的策略，特別是 John Giannandrea 離開谷歌，擔(dān)任蘋果機器學(xué)習(xí)和人工智能主管之后,。最近,，蘋果又將 Xnor．a(chǎn)i 收入囊中。這家創(chuàng)業(yè)公司的重點是機器學(xué)習(xí)和圖像識別工具,，這些技術(shù)可以在低功耗設(shè)備上運行,，不需要依靠云計算架構(gòu)。在此之前,，蘋果收購了主打隱私的人工智能初創(chuàng)公司 Silk Labs,。
Jetson 是英偉達在面向嵌入式市場的產(chǎn)品線，正是對標(biāo)英特爾 Movidius,。區(qū)別于其他邊緣 SoC 的特點,，Jetson 家族強調(diào)并行運行多個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。截至目前,，Jetson 已發(fā)布四個系列,，主要部署在邊緣與終端應(yīng)用上，適用于機器人,、無人機和智能攝像頭等應(yīng)用,。
不過，繼英偉達最小邊緣超算后,，英特爾再推10倍提升 VPU,，與之抗衡。
在中國市場,，華為推出首款面向邊緣計算品牌昇騰,，除了瞄準(zhǔn)機器人、智能制造等終端智能產(chǎn)品,，同時也是華為在安防智能攝像頭和邊緣計算的重要布局,。
對此，Coral 團隊表示,，考慮到市場上有大量的競爭對手,，他們將硬件與谷歌的人工智能服務(wù)生態(tài)系統(tǒng)緊密整合，從而使自己與眾不同,。事實上,，芯片、云培訓(xùn),、開發(fā)工具等,，也一直是谷歌人工智能服務(wù)的關(guān)鍵優(yōu)勢。比如,，Coral 就有一個專門服務(wù)硬件編譯的人工智能模型庫,。
Coral 與谷歌的人工智能生態(tài)系統(tǒng)緊密結(jié)合,，以至于基于 TPU 的邊緣硬件只能與谷歌的機器學(xué)習(xí)框架 TensorFlow 兼容，對于市場潛在用戶來說,，這些深度綁定可能會適得其反,。
Kneron 在接受媒體采訪時曾表示，盡管谷歌進入這個市場驗證并推動了這個領(lǐng)域的創(chuàng)新,，但是,，Coral 產(chǎn)品專為谷歌平臺設(shè)計，而他們的產(chǎn)品支持市場上所有主要 AI 框架和模型,。
可以肯定的是,，谷歌肯定不會像推行云端 AI 服務(wù)那樣大力推廣 Coral。一位熟悉內(nèi)情的消息人士告訴媒體,，Coral 的大部分訂單都是某個組件 （例如 AI 加速器和開發(fā)板）,，只有少數(shù)客戶以10K 份起購。
不過,，在機器學(xué)習(xí)不可避免地從云端走向邊緣的過程中,，對谷歌來說，Coral 的吸引力不一定是收入,，而是提供了有關(guān)人工智能如何應(yīng)用到重要場景的信息與經(jīng)驗,。