在製作 AI 邊緣運算專案，對於單板電腦的選擇中，大家第一個想到的不外乎就是最為出名且屹立不搖的 Raspberry Pi。或是想到 AI 就會下意識聯想到的NVIDIA Jetson Series。但這兩項產品皆屬於 ARM 架構，不同於一般的 x86 架構，對於工程師來說使用不同的平台做開發，早已司空見慣。可是對於習慣在筆電或桌機運行 Windows 的使用者來說，轉換上有些難度。
以一般的初學者為例，ARM 架構的電腦大多都是運行 Linux 系統，光是要熟悉新系統的操作可能就得花上一段時間，更不用提安裝一些套件或軟體上，會出現不相容的情況，只能多 Google 或是詢問 ChatGPT，並期望下完指令後，終端機視窗會回應我們 success 的訊息，而不是一堆看不懂問題在哪的紅字。
換句話說，若是手上的單板電腦也是 x86 架構，最好還能裝上 Windows 系統，問題就可以大幅下降了對吧？
沒有錯，其實這類型的單板電腦也不少，你可以想像自己的桌機縮小到一個便當盒的大小，同樣是 Intel 的 CPU，裡面可能也裝載著Windows 系統，接上螢幕、電源、網路與鍵盤滑鼠後，熟悉的感覺就跟使用自己的電腦沒有什麼差別，在自己電腦上測試成功的程式，轉移到這個便當盒內，同樣也能執行，有夠方便。
隨著去年 OpenVINO 2022.1這個超棒版本的出現，大大降低了使用 Intel 執行 AI 推論的部屬與操作時間，除了使用上更為親民，效果也異常的優秀。
小編有幸借到研揚的 UP Squared Pro 7000 Edge 來進行實測，測試的重點主要會放在製作一台簡單的模型自駕車為主，運用 YOLOv8 Instance segmentation 的模型，來分割攝影機拍攝到的畫面，找到道路上的一些特徵，作為自駕車行進方向的依據。過程中會透過OpenVINO 加速後，加強模型推論的效率，讓自駕車運行得更順暢。
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