人工智能允许机器执行过去只属于人类的各种任务 。需要在工厂生产线上进行质量控制?设置一个人工智能相机来发现缺陷 。如何解释医疗数据?机器学习可以通过扫描识别潜在的肿瘤并将其标记给医生 。
但是像这样的应用程序只有在快速和安全的情况下才有用 。一台需要几分钟时间处理图像的人工智能相机在工厂里用处不大，而且如果医疗数据被发送到云端进行分析，没有病人愿意冒险暴露自己的医疗数据 。
谷歌正试图通过一项名为Coral的鲜为人知的项目来解决这些问题 。
【Coral是谷歌的安静倡议 使人工智能没有云】Coral的产品经理维克拉姆?坦克(Vikram Tank)通过电子邮件向The Verge网站解释称:“传统上，(人工智能)设备的数据被发送到大型计算实例中，这些数据存储在数据中心，机器学习模型可以在那里高速运行 。”“Coral是一个由谷歌的硬件和软件组件组成的平台，帮助您构建具有本地人工智能的设备——为神经网络提供硬件加速……就在边缘装置上 。”
你可能以前没听说过Coral(它去年10月才“毕业”出测试版)，但它是快速增长的人工智能领域的一部分 。市场分析人士预测，到2020年，edge人工智能芯片和电脑的销量将超过7.5亿部，到2024年将增至15亿部 。虽然其中大部分将安装在像手机这样的消费设备上，但也有很多是为汽车和医疗保健等行业的企业客户设计的 。
为了满足客户的需求，Coral提供了两种主要的产品类型:加速器和开发板，用于新创意的原型设计，以及为智能相机和传感器等生产设备的人工智能大脑提供动力的模块 。在这两种情况下，硬件的核心都是谷歌的Edge TPU，这是一种经过优化的用于运行轻量级机器学习算法的专用集成电路芯片，与谷歌云服务器中使用的水冷式TPU相比，简直是小兄弟 。
尽管它的硬件可以被孤独的工程师用来创建有趣的项目(比如Coral提供如何建造人工智能棉花糖分类机和智能鸟食器的指南)，但Tank说，它的长期重点是汽车世界和医疗保健等行业的企业客户 。
作为Coral针对的问题类型的一个例子，Tank给出了一个自动驾驶汽车的场景，它使用机器视觉来识别街上的物体 。
他说:“一辆车以65英里每小时的速度行驶，在100毫秒内几乎可以行驶10英尺 。”“在设备上进行分析要比等慢速连接时才知道那是一个停车标志还是前面的路灯要安全得多 。”
Tank说，在改善隐私方面也有类似的好处 。他说:“考虑一家医疗设备制造商，他们希望利用图像识别对超声波图像进行实时分析 。”将这些图像发送到云端可能会成为黑客攻击的薄弱环节，但通过分析设备上的图像，患者和医生可以“确信设备上处理的数据不会超出他们的控制” 。
Tank表示，尽管Coral的目标客户是企业，但该项目实际上起源于谷歌的“AIY”系列自助机器学习工具 。AIY kit于2017年推出，由树莓派(Raspberry Pi)电脑支持，任何人都可以自己制作智能音箱和智能相机，在STEM玩具和制造商市场上取得了巨大成功 。
Tank说，AIY的团队很快就注意到，虽然一些客户只是想按照指示来制作玩具，但也有一些客户想把硬件改造成自己的产品原型 。珊瑚就是为了迎合这些顾客而设计的 。
谷歌的问题是，有几十家公司的目标与Coral类似 。这些要消耗从初创公司像西雅图Xnor,使人工智能摄像头高效足以在太阳能发电运行,像英特尔这样的强大的当权者,公布了第一批USB加速器为企业在2017年和去年12月支付了20亿美元的芯片制造商Habana实验室,以改善其边缘人工智能产品(在其他事物之中) 。
Coral团队表示，考虑到市场上有大量的竞争对手，他们将硬件与谷歌的人工智能服务生态系统紧密整合，从而使自己与众不同 。
这一系列产品——包括芯片、云培训、开发工具等——一直是谷歌人工智能工作的关键优势 。在Coral的例子中，有一个专门为其硬件编译的人工智能模型库，以及谷歌云上的人工智能服务，这些服务直接与个别的Coral模块集成，比如它的环境传感器 。
事实上，Coral与谷歌的人工智能生态系统是如此紧密地结合在一起，以至于它的Edge基于tpu的硬件只能与谷歌的机器学习框架TensorFlow兼容 。
AI edge公司的发言人Kneron在接受the Verge网站采访时表示:“Coral的产品是专门为他们的平台设计的，而我们的产品支持市场上所有主要的AI框架和模型 。”(Kneron表示，其评估“没有负面”，谷歌进入市场是受欢迎的，因为它“验证并推动了该领域的创新” 。)
但是珊瑚公司目前到底有多少业务是不可能说的 。谷歌肯定不会像其云人工智能服务那样大力推广Coral，而且该公司不会透露任何销售数据或集团目标 。不过，一位熟悉内情的消息人士告诉the Verge, Coral的大部分订单都是单机(例如AI加速器和开发板)，只有少数客户订购了10000台 。
对谷歌来说，Coral的吸引力不一定是收入，而是更多地了解它的人工智能如何应用到重要的地方 。在当今实用机器学习的世界里，所有的道路都将不可避免地走向边缘 。
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