写下这篇文章的时候，笔者的心是颤抖的，一半为激动，一半为感叹！
先说下标题中出现的两样东西：树莓派4 以及 Movidius Myriad 2。
树莓派，这可以说是全球使用范围最广的、性价比最高的单板计算机，可以联网娱乐，但更多的是用于学习编程以及开发。2013年发布第一代，距离目前最新的版本是2016年发布的第三代，也就是树莓派3（评测），而2017年没有更新，不出意外，今年2018年的3月，树莓派基金会将会推出树莓派4。有消息称，树莓派4在提升硬件性能的同时将会融入目前最火的AI技术，所以还是非常值得期待的，期待值甚至超过以前所有更新迭代的版本。
Movidius Myriad 2，官方称作视觉处理单元（Vision Processing Unit），简称VPU，但在笔者看来，更像一颗SoC，不但集成了12个实现机器视觉的128-Bit SHAVE Vector处理器以及众多硬件加速器、图像/视觉信号处理器，还集成了两个32位的RISC处理器、一系列可配置的外设如12 Lanes MIPI（每个Lane支持1.5Gbps数据带宽并且可以配置为CSI-2或者DSI）、I2C、SPI、I2S、PWM、USB3.0（集成PHY）、SDIO、Ethernet（1Gbit）等接口。
Myriad 2原先的公司为Movidius，2016年下半年的时候被Intel收购，不久前，Intel也在2018 CES上展示了基于Myriad 2 VPU的神经计算棒Movidius NCS（NCS有何神奇之处，点击查看评测），只需配合一个搭载Ubuntu系统的平台即可实现边缘的深度学习推理工作，可以说是入门深度学习最具性价比的平台。
结合前面说得两点，目前普遍认为树莓派3+Movidius NCS的组合是目前最具性价比的深度学习 入门/学习 开发平台，原本的发展势态非常良好，但即将发布的树莓派4就如一个搅局者，在这原本正常发展的轨迹上按上了一个不确定因素。
大家可以回顾下历届树莓派的更新换代史，除了基本的性能提升，很大程度上都是在因势而为。树莓派B出现是因为树莓派1代上的USB扩展接口太少，对于开发者来说不太方便；树莓派3是因为物联网的火爆，所以增加了WiFi/BT功能；而对于树莓派4，目前最火的技术无疑是AI，那融合AI技术可以说是大势所趋，最直接的做法就是硬件层面上彻底AI化，那Intel的这颗Movidius Myriad 2 VPU无疑是绝佳的代表，这可是一颗在大疆无人机，如晓Spark（评测、拆解）、Phantom 4、Google Clips AI相机、Google Project Tango平板等上都有实实在在应用的存在。
大疆晓Spark中的Movidius Myriad 2 VPU
Google Clips AI相机
其实，不难推断，树莓派4上集成AI技术已经是再无悬念了，问题在于是以何种方式集成进去。目前的树莓派4就是“程咬金”，如果，真如笔者预想的那样，树莓派4上搭载了Myriad 2，那Intel Movidius NCS无疑将成为历史...但对于本身玩树莓派的工程师来说，无疑是巨大的惊喜，至少笔者想想感觉已经要疯了。
小结
如果目前还没入手Intel Movidius NCS，那可以暂时观望，静候树莓派4发布后再做决定。
倘若已经入手，也不要急躁，毕竟Intel Movidius NCS可以随时匹配更多的平台，灵活性更高，就如爱板网之前的Up Squared Board+Movidius NCS的组合（评测），至少在性能上优势明显。（附图一张）
参考评测
- 树莓派+Movidius NCS神经计算棒=2018年最佳的AI学习平台？
- 入门AI就是这么简单，Up Squared Board +Movidius NCS评测
写下这篇文章的时候，笔者的心是颤抖的，一半为激动，一半为感叹！
先说下标题中出现的两样东西：树莓派4 以及 Movidius Myriad 2。
树莓派，这可以说是全球使用范围最广的、性价比最高的单板计算机，可以联网娱乐，但更多的是用于学习编程以及开发。2013年发布第一代，距离目前最新的版本是2016年发布的第三代，也就是树莓派3（评测），而2017年没有更新，不出意外，今年2018年的3月，树莓派基金会将会推出树莓派4。有消息称，树莓派4在提升硬件性能的同时将会融入目前最火的AI技术，所以还是非常值得期待的，期待值甚至超过以前所有更新迭代的版本。
Movidius Myriad 2，官方称作视觉处理单元（Vision Processing Unit），简称VPU，但在笔者看来，更像一颗SoC，不但集成了12个实现机器视觉的128-Bit SHAVE Vector处理器以及众多硬件加速器、图像/视觉信号处理器，还集成了两个32位的RISC处理器、一系列可配置的外设如12 Lanes MIPI（每个Lane支持1.5Gbps数据带宽并且可以配置为CSI-2或者DSI）、I2C、SPI、I2S、PWM、USB3.0（集成PHY）、SDIO、Ethernet（1Gbit）等接口。
Myriad 2原先的公司为Movidius，2016年下半年的时候被Intel收购，不久前，Intel也在2018 CES上展示了基于Myriad 2 VPU的神经计算棒Movidius NCS（NCS有何神奇之处，点击查看评测），只需配合一个搭载Ubuntu系统的平台即可实现边缘的深度学习推理工作，可以说是入门深度学习最具性价比的平台。
