在過去的一年半里，我們看到有 20 多萬人在用我們的 Voice Kit 和 Vision Kit 產品進行構建、修改和創作。今天，我們在 Cloud Next 大會上發布了兩款新設備，其可以幫助專業工程師在處理器內核上構建支持設備端機器學習 (ML) 的新產品。這兩款新設備是：AIY Edge TPU Dev 開發板和 AIY Edge TPU 加速器，二者皆采用 Google 的 Edge TPU 芯片。新設備的問世，標志著我們在將 AIY 擴展為設備端 ML 實驗平臺的道路上邁出了第一步。
Edge TPU 是 Google 的特定用途 ASIC 芯片，專為在設備上運行 TensorFlow Lite ML 模型而設計。Edge TPU 的大小不及一美分硬幣，卻能在這兩個方面均有不俗表現。Edge TPU 可以加速設備上的 ML 推理，或與 Google Cloud 配對，創建完整的云到邊緣 ML 堆棧。不論在哪種配置中，本地 ML 加速器都可以通過在設備上直接處理數據來增強隱私性，消除持續連接的需要，減少延遲時間，并可以在低功耗下實現高性能。
AIY Edge TPU Dev 開發板是一體化開發板，可以用來對要求快速 ML 推理的嵌入式系統進行原型設計。其基板可提供您對設備進行高效原型開發所需的全部外設連接，包括一個可與各種電氣元件集成的 40 引腳 GPIO 接頭。其另一特點在于，當您準備好擴展后，可以將其可移動模塊化系統 (SOM) 子板直接集成到您自己的硬件中。
AIY Edge TPU 加速器是一個適用于您現有系統的神經網絡協處理器。這個小巧的 USB-C 設備可以連接到任何基于 Linux 的系統，執行 ML 推理加速。其外殼上有多個安裝孔，可以連接主機板（例如 Raspberry Pi Zero）或您的自定義設備。
設備端 ML 技術的發展方興未艾，我們迫不及待地想知道人們會如何應用這兩款產品來解決現實問題，例如提升制造設備的可靠性、檢測產品中的質量控制問題、追蹤零售客流量、構建自適應汽車傳感系統，以及更多超乎想象的應用領域。這兩款設備預計將于今年秋天在美國線上發售，在其他國家的發售也會緊隨其后。
在2017 年上半年，谷歌宣布了一個新的開源計劃--AIY Projects（AIY計劃），其目標是讓每個Maker（創客）都能DIY自己的 AI 人工智能產品，讓更多人能學習、探索并體驗人工智能。AIY 全稱是 Artificial Intelligence Yourself，顧名思義就是利用 AI 來進行的 DIY 功能套件。借助 AIY 項目，創客可以利用人工智能來實現更像人與人交流的人機交互。
谷歌目前為 AIY Projects 推出了兩款硬件產品--AIY Voice Kit 和 AIY Vision Kit。
AIY Voice Kit（語音套件） 作為一款語音開發工具，可以連接云服務，如 Google 的 Assistant SDK 或者 Cloud Speech API。用戶可在此基礎上創建虛擬語音助手、為自己的項目添加語音交互功能。
AIY Vision Kit（視覺套件）是一套簡單的計算機視覺系統，可運行 3 種基于 TensorFlow 的類神經網路模型應用程序。Vision Kit 谷歌首個在設備上提供神經網絡加速的項目，能在不連接到云的情況下提供計算機視覺支持，也就說，用戶可以離線使用。
值得注意的是，AIY Vision 套件中的 Vision Bonnet 采用了 Intel Movidius MA2450 處理器，它可以強化 Raspberry Pi 的視覺處理。
今年 4 月份，谷歌對這 2 款套件進行了配件更新，更新后的 AIY 套件各自增加了一套新樹莓派單板計算機（Raspberry Pi Zero WH），并且都預裝了 Micro SD 卡，其中 Vision Kit 還包含了一枚 Raspberry Pi 攝像頭。
除了在 AIY Projects 網站可以下載視覺套件的預訓練模型，谷歌也推出了基于 TensorFlow 框架的 TensorFlow.js，有了這項工具，即使不是機器視覺領域的專家，大家也可以實現很多應用場景，比如在瀏覽器中訓練自己的寵物臉辨識系統，在自家的監視系統中使用等等。
Edge TPU 是 Google 的特定用途 ASIC 芯片，專為在設備上運行 TensorFlow Lite ML 模型而設計。Edge TPU 的大小不及一美分硬幣，卻能在這兩個方面均有不俗表現。Edge TPU 可以加速設備上的 ML 推理，或與 Google Cloud 配對，創建完整的云到邊緣 ML 堆棧。不論在哪種配置中，本地 ML 加速器都可以通過在設備上直接處理數據來增強隱私性，消除持續連接的需要，減少延遲時間，并可以在低功耗下實現高性能。
AIY Edge TPU Dev 開發板是一體化開發板，可以用來對要求快速 ML 推理的嵌入式系統進行原型設計。其基板可提供您對設備進行高效原型開發所需的全部外設連接，包括一個可與各種電氣元件集成的 40 引腳 GPIO 接頭。其另一特點在于，當您準備好擴展后，可以將其可移動模塊化系統 (SOM) 子板直接集成到您自己的硬件中。
AIY Edge TPU 加速器是一個適用于您現有系統的神經網絡協處理器。這個小巧的 USB-C 設備可以連接到任何基于 Linux 的系統，執行 ML 推理加速。其外殼上有多個安裝孔，可以連接主機板（例如 Raspberry Pi Zero）或您的自定義設備。
設備端 ML 技術的發展方興未艾，我們迫不及待地想知道人們會如何應用這兩款產品來解決現實問題，例如提升制造設備的可靠性、檢測產品中的質量控制問題、追蹤零售客流量、構建自適應汽車傳感系統，以及更多超乎想象的應用領域。這兩款設備預計將于今年秋天在美國線上發售，在其他國家的發售也會緊隨其后。
在2017 年上半年，谷歌宣布了一個新的開源計劃--AIY Projects（AIY計劃），其目標是讓每個Maker（創客）都能DIY自己的 AI 人工智能產品，讓更多人能學習、探索并體驗人工智能。AIY 全稱是 Artificial Intelligence Yourself，顧名思義就是利用 AI 來進行的 DIY 功能套件。借助 AIY 項目，創客可以利用人工智能來實現更像人與人交流的人機交互。
谷歌目前為 AIY Projects 推出了兩款硬件產品--AIY Voice Kit 和 AIY Vision Kit。
AIY Voice Kit（語音套件） 作為一款語音開發工具，可以連接云服務，如 Google 的 Assistant SDK 或者 Cloud Speech API。用戶可在此基礎上創建虛擬語音助手、為自己的項目添加語音交互功能。
AIY Vision Kit（視覺套件）是一套簡單的計算機視覺系統，可運行 3 種基于 TensorFlow 的類神經網路模型應用程序。Vision Kit 谷歌首個在設備上提供神經網絡加速的項目，能在不連接到云的情況下提供計算機視覺支持，也就說，用戶可以離線使用。
值得注意的是，AIY Vision 套件中的 Vision Bonnet 采用了 Intel Movidius MA2450 處理器，它可以強化 Raspberry Pi 的視覺處理。
今年 4 月份，谷歌對這 2 款套件進行了配件更新，更新后的 AIY 套件各自增加了一套新樹莓派單板計算機（Raspberry Pi Zero WH），并且都預裝了 Micro SD 卡，其中 Vision Kit 還包含了一枚 Raspberry Pi 攝像頭。
除了在 AIY Projects 網站可以下載視覺套件的預訓練模型，谷歌也推出了基于 TensorFlow 框架的 TensorFlow.js，有了這項工具，即使不是機器視覺領域的專家，大家也可以實現很多應用場景，比如在瀏覽器中訓練自己的寵物臉辨識系統，在自家的監視系統中使用等等。
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