很多时候去部署一个AI产品有很多问题，比如以下问题：

• 我的客户有没有GPU？CPU速度太慢了，GPU又带来了成本的问题以及体积和功耗的问题;
• 算法本身用什么框架做的，部署会有不同的问题，比如你如果caffe的模型，用caffe的cpu推理速度是及其慢的。
• 说到底还是效率带来的问题。

为了解决这个问题，OpenVINO是值得探索的一个方案。在最近的研究中发现，它的速度真的可以优化到极致，比起OpenCV dnn模块强很多，比起nccn等嵌入式推理框架，似乎强在支持的操作上，以及硬件支持，OpenVINO支持intel的u算力棒。intel的stick第二代比第一代的速度提高了8倍，个人认为，基本上可以当成一个小型的GPU来用了。
不知道在做的各位有没有自己测试过intel计算棒的速度, 有的话记得评论一下。OpenVINO的官方介绍是这样的：

OpenVINO stands for Open Visual Inferencing and Neural Network Optimization.

As the name suggests, OpenVINO is specifically designed to speed up networks used in visual inferencing tasks like image classification and object detection. Almost all DNNs used for solving visual tasks these days are Convolutional Neural Networks (CNN). OpenVINO speeds up computation by first optimizing the neural network model in a hardware agnostic way using a model optimizer followed by hardware-specific acceleration accomplished using the OpenVINO Inference Engine for the particular hardware.

大概意思大家都懂。待更新，后面会看看这个东西如何与opencv结合实现加速。

最近有一些机器人，比如cozmo，已经出了第二代产品，感觉很有灵气，不错的产品呀！可惜它的服务在国内用不了。
个人觉得还不错

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