随着企业继续投资利用人工智能软件和平台功能的项目，预计全球在人工智能（AI）系统上的支出将保持强劲的增长轨迹。根据最近更新的国际数据公司（IDC）发布的【全球人工智能系统支出指南】里指出，到2023年，人工智能系统的支出将达到979亿美元，是2019年375亿美元支出的两倍半。同时IDC的专家表示：「人工智能（AI）已经远远超越了原型设计，进入了执行和实施阶段。「各行各业的战略决策者现在都在努力解决如何有效地进行AI规划的问题。
这也让更多的硬件厂商加入到这个领域，积极布局。此次ASUS发布的是基于Google®Coral Edge TPU处理器的全高半长PCIe Gen3 AI加速卡，可在边缘实现基于AI的实时决策过程。
目前已经开始上市销售，在售产品型号为：CRL-G18U-P3DF。内置8个Google®Coral Edge TPU M.2模块，兼容PCI Express 3.0 x16扩展插槽。采用双管风扇优化了散热设计，可以让用户在具有PCIe Gen3插槽的现有设备的基础上快速构建AI推理设备，降低用户的投入成本，加快人工智能设备改造，快速上线AI应用。
这个加速卡的规格如下：
ASUS加速卡支持TensorFlow Lite，无需从头开始构建模型。TensorFlow Lite模型可以编译为在Edge TPU上运行。每个Edge TPU协处理器能够使用2瓦功率每秒执行4万亿次操作（4 TOPS）。使用此PCIe卡中的8个Edge TPU，您可以通过几种方式将每秒的推理速度（32 TOPS）相乘，例如通过并行运行多个模型或在所有Edge TPU上流水线化一个模型。
用户还可以借助AutoML Vision Edge，轻松构建快速，高精度的自定义图像分类模型并将其部署到配有ASUS AI加速卡的终端设备。
AutoML Vision是Google开发的一款提供自定义图像识别系统自动开发的服务。也就是说，即使是没有机器学习专业知识的的小白，只需了解模型基本概念，也能借这项服务轻松搭建定制化的图像识别模型。
台湾富智康集团（FIH Mobile）2020年4月就决定在产在线导入AutoML Vision系统，着手构建AutoML Vision的自动化系统。由两个显微镜和X-Y工作台所组成的图像攫取器，透过机器学习模型，它可以快速地在移动印刷电路板组件上做品检。透过AutoML Vision，富智康成功将缺陷逸出率从40％降低到10％，连单一组件检查时间也显著减少到只要0.3秒。
