Hailo vs Coral 邊緣 AI 推論平台

 Hailo 和 Coral 都是專為 邊緣 AI 推論 設計的加速器平台，適合在開發自駕車、IoT、影像處理等應用。

詳細的對比分析。

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🚀 Hailo vs Google Coral 邊緣 AI 加速器比對

項目	Hailo-8 / 8L	Google Coral (Edge TPU)
公司 / 原廠	Hailo（以色列）	Google / Coral
主要晶片	Hailo-8 / Hailo-8L	Edge TPU（Google 自研）
推論效能	🔥 高：26 TOPS（Hailo-8） / 13 TOPS（8L）	中高：4 TOPS（單精度 INT8）
功耗	2.5W ~ 4.5W（典型）	0.5W ~ 2W（視應用而定）
運算精度	INT8	INT8
模型格式支援	TFLite / ONNX / Pytorch (透過轉換工具)	主要為 TFLite（需量化）
工具鏈	Hailo SDK（Model Zoo + HailoRT）	Coral Dev Board / Edge TPU Compiler
模組類型	M.2 / Mini PCIe / USB / 模組板	USB 加速棒 / Dev Board / PCIe 模組
Raspberry Pi 相容性	✅（M.2、USB 版本可用）	✅（USB Accelerator）
TensorFlow 支援	間接支援（需轉為 TFLite 或 ONNX）	✅ 原生支援 TFLite
可視化與監控	Hailo GUI Profiler 工具	edgetpu_compiler 有基本輸出
軟體開發難易度	中～高（需要 Hailo 特定 SDK）	低（適合初學者，整合 TensorFlow）
應用強項	複雜 AI 模型（如多鏡頭影像辨識）	較輕量的即時影像分類、物件偵測
價格（參考）	Hailo-8L ~$60–$90 / Hailo-8 ~$150+	Coral USB ~$60 / Dev Board ~$150

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🔍 應用場景建議：

使用情境	建議選擇
想跑 多路鏡頭影像 / 複雜 CNN 模型（如 YOLOv5）	✅ Hailo-8 / 8L
初學者 / TensorFlow 開發者 / TFLite 為主	✅ Google Coral
使用 Raspberry Pi 為邊緣裝置、注重 功耗與效能比	✅ Hailo-8L 更適合
快速開發原型 / 教學用途	✅ Coral USB 或 Dev Board

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🧰 開發流程差異簡述

Hailo

1. 使用 Hailo Model Zoo 模型或轉換自己的模型（ONNX / TF）

2. 使用 hailo_model_optimizer 與 hailo_compile

3. 在裝置上用 HailoRT 執行推論

Coral

1. 使用 TensorFlow 訓練後轉為 TFLite（需量化）

2. 使用 edgetpu_compiler 編譯為 .tflite 加速版本

3. 在裝置上用 tflite_runtime + Coral 驅動推論

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