2018年可谓是人工智能从梦想走进现实的一年，众多针对边缘计算的AI产品落地，让人工智能产品化受到了普遍的认可。前不久关于人工智能的两件大事更是刷爆了朋友圈。一是Xilinx收购了仅成立两年时间左右的中国本土AI创业公司深鉴科技，二则是Google蓄谋已久的针对边缘计算AI芯片Edge TPU（介绍）横空出世，对于不同的人群，影响可谓是冰火两重天，但无疑，人工智能将是未来10年乃至更长时间内全球重点攻克的领域。
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为此，爱板网梳理了下截止到目前市面上推出的人工智能开发板，为广大AI爱好者提供了一个可参考的TOP排行榜，供那些对于人工智能方面有研究需求的用户一个选择。（因为离2018年结束还有一大段时间，所以后期如果有出色的AI开发板出现，榜单也会随时更新，另外，本次涉及的AI开发板排行都是基于边缘计算类的板子）
Top 10：Arduino 101（评测）/Curie Nano（评测）
属性：可能是最简单、也是最便宜的深度学习开发板了
看到这两款产品，可能不少人都会意外，这两款也是AI开发板？
是的。Arduino 101是一款中规中矩的Arduino官方推出的延伸系列产品，而Curie Nano则是由DFROBOT推出的一款创客板，两者的共同点都是基于英特尔Intel Curie模组，一个集成了128个neurons（神经元） 的SoC。
你没看错，只有128个神经元，这意味着神经元的记忆是非常有限的。比如我们平时所见到的图像、文本、视频，听到的声音等，这些源数据都需要通过传感器采集，然后从中提取出相应的特征向量，再通过neurons去学习、去认知做到记忆。128个神经元意味着记忆的特征向量最大长度不能超过128bytes，如果去采集一张超过128pixels的图片，就需要做二次甚至是三次采样来生成一个不大于128bytes的特征向量。
所以不难推测出，这两款板子虽然可以做深度学习，但仅限于简单的深度学习，至少在硬件层面上决定了它不可能很复杂，它的优势在于可以在极低的功耗下实现离线自主学习，可以应用在侦测新事物或者异常事物并报告状态等物联网产品中，算是初级人工智能的一个小尝试吧，可以玩玩，但真想往深度学习这方面走的同学，并不是很推荐。
Arduino 101
Curie Nano
Top 9：Google AIY Voice/Vision Kit（评测）
属性：小白也能玩转的AI产品
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由Google“冠名”的AI套件自然不用多说，相信工程师都比较熟悉。
前者AIY Voice Kit是一个语音套件，核心是Google自家的Google Assistant，硬件部分主要依赖声音前端采集的麦克阵列，说实话，这个AI套件主要还是体现在软实力上；而AIY Vision Kit则是实打实基于Intel Movidius Myriad 2 2450 VPU（AI芯片）的一款AI摄像头产品。
在国内，根据爱板网商城的销售数据显示，AIY Vision的用户明显要比AIY Voice的用户数量大。原因很简单，AIY Voice依托于Google的云服务，这导致了要正常使用首先需要科学上网支持，其次Google Assistant暂时不支持中文，所以开发套件本身也是基于英语的交互，并不适合国人使用，而AIY Vision则没有这种限制，故更为流行。
AIY Voice Kit
AIY Vision Kit
Top 8：GAPUINO Combo Kit（评测）
属性：全球首款基于开源架构RISC-V的边缘计算处理器
GAPUINO Combo Kit是由GreenWaves推出的一款针对边缘计算的物联网开发平台，核心基于全球首款开源架构RISC-V的边缘计算处理器GAP8，开发套件分为GAPUINO开发板、低功耗QVGA摄像头、GAPUINO传感器板。
GAPUINO Combo Kit尤其适用需要实现智能化的电池供电的物联网设备中，比如计算机视觉，运行目标检测识别的CNN网络，假设以每3分钟分类一张图片，那3.6Wh的电池可实现10年的运行时长；比如复杂的音频信号处理，如声音认知，波束成形等，GAP8可以应用在诸如可穿戴和消费电子产品中；又比如在机器的健康监测中，预测性维护需要多传感器分析：振动，润滑，电动机监测，红外线断层扫描和对准平衡等， GAP8具有自主传感器数融合嵌入式功能，可以减少传感器上传部署和运营成本，在合适的时间获得正确的维护信息。
GAPUINO Combo Kit
Top 7：HiKey970
属性：首批加入96Boards.ai计划的96Boards
HiKey970采用HiAI Silicon Kirin 970 SoC，具有HiAI架构和专用NPU。开发板搭载6GB LPDDR4X 1866MHz内存，64GB UFS 2.1存储，蓝牙，WIFI，GPS以及其它丰富的功能，可以帮助工程师实现大多数平台所不具备的AI加速功能！
另外，为HiKey 970设计的HiAI框架以及其他主流的神经网络框架，不但支持CPU、GPU AI运算，还支持基于NPU的神经网络计算硬件加速，能效和性能分别可达CPU运算的50倍、25倍，能够让开发者进行深度学习算法、智能机器人、智慧城市领域的开发。
HiKey970
Top 6：DP-8000（评测）
属性：一个神奇的深度神经网络开发包
DP-8000是深鉴科技推出的一款基于Xilinx Zynq-7010 SoC系列开发平台，单看硬件配置的话和传统的FPGA开发板并没有明显不同之处，神奇的地方在于深鉴科技基于Zynq系列SoC开发的一套深度神经网络开发包DDNSDK。
DDNSDK是深鉴科技推出的一个面向 AI 异构计算平台DPU（Deep-Learning Processor Unit）自主研发的原创深度学习 SDK， 涵盖了神经网络推理阶段模型压缩、编译优化和高效运行时支持等各种功能需求，基于标准 C/C++高级语言的轻量级编程 APIs开发，可以为 DPU 平台各种深度学习应用开发和部署提供的一套高效全栈式解决方案。（注：DPU可以理解为深鉴科技即将自主推出的SoC平台，而目前为止主要的适配对象是Xilinx的ZYNQ-7020，ZU2， ZU3， ZU9，KU115等）
随着深鉴科技被赛灵思收购，相信这个神奇的DDNSDK将被更多人所了解。
DP-8000
Top 5：Lattice基于iCE40 UltraPlus的移动开发平台/基于ECP5的嵌入式视觉套件（评测）
属性：sensAI加持，秒实现AI产品应用
事实上，无论是基于iCE40 UltraPlus的移动开发平台还是基于ECP5的嵌入式视觉套件都是Lattice为自家的sensAI Stack推出的AI开发套件。iCE40 UltraPlus的移动开发平台是一套多传感器的物联网开发平台，而ECP5的嵌入式视觉套件是一套包括双摄像头采集、转换、输出多种功能合一的视觉套件，在加持了Lattice推出的sensAI新型全套开发生态系统后，可以快速的在这两个FPGA开发板上实现机器学习推理在大众物联网应用中的快速部署，sensAI它包括以下几个重要的方面：
- 底层硬件的开发平台，比如iCE40 UltraPlus，ECP5 FPGA嵌入式视觉开发套件
- 神经网络加速IP核，这也是Lattice的核心武器
- 从Caffe/TensorFlow 到 FPGA 的神经网络编译器工具，让神经网络通过转换支持上述Lattice的神经网络加速IP核
- 相关的应用、Demo
简而言之，sensAI就是Lattice提供的一个从硬件底层到上层应用生态完整的开发包，它提供给客户完整且极易上手的产品应用开发体验，比如在大众物联网应用的传感器桥接和数据融合中，增加更多智能以实现低延时、低功耗的计算，即客户手中有数据和样本，就可以在 FPGA 中做快速计算。
基于iCE40 UltraPlus的移动开发平台
基于ECP5的嵌入式视觉套件
Top 4：Movidius NCS（评测）/UP AI Core（评测）/角蜂鸟开发套件（评测）
属性：千娇百媚的图像推理加速芯片“Movidius Myriad 2 VPU”
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英特尔（Intel） Movidius 神经计算棒 购买链接>
AI Core mini-PCIe模块，基于Movidius Myriad 2 芯片 购买链接>
角蜂鸟Horned Sungem 购买链接>
Movidius NCS、UP AI Core、角蜂鸟开发套件这三者最大的共同点即都采用了Intel Movidius Myriad 2 VPU，但却又实实在在将这颗VPU应用到千娇百媚，当然这里可能也有Intel的影响，尽量不让相似的产品出现在市场上。
Movidius NCS是Intel官方推出的USB3.0 神经网络计算棒，主要应用在图像推理加速领域，可以适配在任何搭载Ubuntu 16.04系统的x86平台上以及部分基于Linux系统的单板计算机、FPGA开发板上，如果非要说缺点的话可能就是少了摄像头；
而UP AI Core是研扬科技推出的全球首款miniPCIe接口的嵌入式人工智能处理卡，几个比较鲜明的特色：1.全球首款超小型嵌入式AI处理卡，2.基于miniPCIe接口；可能有疑问的地方是AI Core为何要采用miniPCIe接口？其一，Intel官方已经推出了基于USB3.0接口的Movidius NCS，其二，UP AI Core的miniPCIe接口是配套研扬自家的UP Squared Board研发的，可以无缝连接，即是对Up Squared Board生态的一种扩展，又弥补了Up Squared Board在边缘计算领域的不足，这样，在原本就比较强悍的Intel x86平台上如虎添翼，实现边缘计算的加速，尤其可以应用于像机器人、无人机、智能相机、人脸识别等领域。
角蜂鸟开发套件是触景无限推出的一个基于USB type-C接口AI开发套件，可以说是这三者中功能最为全面的一个产品，它包含了图像采集的摄像头模组，并且有不少的实例demo供用户测试。
Movidius NCS
UP AI Core
角蜂鸟开发套件
Top 3：AIY Edge TPU Dev Board/Edge TPU加速器（介绍）
属性：横空出世，送给全球“凉凉”的AI芯片公司
AIY Edge TPU Dev Board以及Edge TPU加速器是Google最近才公开发布的两款产品，它们的横空出世确实让全球耕耘在边缘计算领域的AI芯片企业受到了暴击。AIY Edge TPU开发板可以说是在正面PK树莓派，它在树莓派的基础上完成了AI进化，可谓是青出于蓝而胜于蓝；而AIY Edge TPU加速器可以说是直接正面争锋Movidius NCS，但单论图像推理加速的性能可能不及Movidius，但胜在Google完善的AI生态布局：（密钥：1b9tgenqAs5ipPvB）
- 用于训练网络模型的高性能硬件：Google有自家的TPU3.0
- 优质庞大的数据：作为Google引以为傲的东西一直在向世人展示着
- 优秀的神经网络算法：众多的神经网络模型来自Google
- 出众的深度学习框架：TensorFlow谁与争锋/为移动以及嵌入式设备而生的TensorFlow Lite又符合用户需求
- 用于边缘计算的AI芯片：Google Edge TPU横空出世
AIY Edge TPU Dev Board
AIY Edge TPU加速器
Top 2：Jetson TX2 开发者套件
属性：可能是目前边缘计算中性能最强的AI开发板
Jetson TX2 开发者套件是英伟达推出的新一代AI 超级计算机，针对嵌入式领域。Jetson TX2 的处理器采用16nm工艺，有6个CPU核心，4个Cortex-A57、2个自研的Denver（丹佛）核心，GPU 则是 Pascal 架构，256个CUDA核心，搭配8GB LPDDR4内存，32GB eMMC容量，支持4K 60fps的编解码能力，功耗低于7.5W，可以构建更大型、更复杂的深度神经网络，适合机器人、无人机、智能摄像机和便携医疗设备等智能边缘设备。
另外，Jetson TX2还有一个重要的特性，具有非常好的开发环境，比如支持VisionWorks（包含在Jetpack 3.0当中），该软件其实是在OpenVX这个标准上实现了很多机器视觉的底层操作，还提供编程框架，可以进行快速的产品开发。
Top 1：AIR-T（介绍）
属性：融合无线电，兼具性能与创意的AI开发板
AIR-T全称Artificial Intelligence Radio - Transceiver ，即人工智能无线电收发器。AIR-T是由Deepwave公司推出的具有嵌入式高性能计算功能的软件定义无线电开发板，支持的频率范围从300 MHz到6 GHz。AIR-T通过允许AI引擎完全控制硬件，从而大大降低了无线电中实现自主信号识别，干扰抑制等功能所需的价格和性能瓶颈，从而实现完全自主的SDR。
板子上的重要功能实现主要包含了以下几个重要的器件：
- 双通道MIMO收发器Analog Devices 9371：实现SDR
- Xilinx Artix 7 FPGA：用于严格的实时操作环境
- NVIDIA Jetson TX2模块：用于高性能并行处理，用于控制、I/O口、DSP以及软件应用
可以说，AIR-T是高性能SDR与最先进的深度学习硬件无缝集成，它开启了SDR与AI结合的新篇章，这也可能是2018年最用心、最具创意的AI开发板！当然也可能是目前最贵AI开发板之一。
AIR-T
原创申明：本文为爱板网原创，谢绝转载！
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Top 10：Arduino 101（评测）/Curie Nano（评测）
属性：可能是最简单、也是最便宜的深度学习开发板了
看到这两款产品，可能不少人都会意外，这两款也是AI开发板？
是的。Arduino 101是一款中规中矩的Arduino官方推出的延伸系列产品，而Curie Nano则是由DFROBOT推出的一款创客板，两者的共同点都是基于英特尔Intel Curie模组，一个集成了128个neurons（神经元） 的SoC。
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所以不难推测出，这两款板子虽然可以做深度学习，但仅限于简单的深度学习，至少在硬件层面上决定了它不可能很复杂，它的优势在于可以在极低的功耗下实现离线自主学习，可以应用在侦测新事物或者异常事物并报告状态等物联网产品中，算是初级人工智能的一个小尝试吧，可以玩玩，但真想往深度学习这方面走的同学，并不是很推荐。
Arduino 101
Curie Nano
