伴隨著人工智能（AI）的快速發展和日趨成熟，已經讓機器人執行此前僅能由人類完成的各項任務。在工廠的生產線上進行質量控制？想要通過AI驅動的攝像頭來發現缺陷？如何高效處理大量醫療數據？通過機器學習就能幫助識別潛在的腫瘤，并幫助醫生預防和及時治療。

不過這樣的應用場景只有在足夠快速和安全的前提下才能完成。如果在工廠環境中，AI攝像頭需要數分鐘時間來處理圖像，那么就沒有太大的意義了。如果如果需要將患者數據傳送到云端，那么必然會有醫療數據被泄露的風險。而谷歌的Coral希望解決這些問題。

在發送給外媒The Verge的電子郵件中，Coral產品經理Vikram Tank解釋道：“通常情況下，來自［AI］設備的數據會發送給大型計算實例中，這些實例位于中央數據中心，機器學習模型可以快速運行。Coral是Google的硬件和軟件組件平臺，可幫助您使用本地AI構建設備--為神經網絡提供硬件加速。。。在邊緣設備（edge device）上。”

Coral結合了必要的AI軟件與硬件工具，目的是為了讓企業或開發人員能夠建立本地AI產品。谷歌表示有越來越多的行業已經認識到本地化AI的價值，因此本地化不僅可以節省帶寬和云端計算成本，也能讓資料存放在本地端，維護使用者的隱私。

在2019年，Coral已經推出Dev Board、USB Accelerator以及多款PCIe Accelerator產品組合，已經在全球36個國家進行部署。

在今年的CES大展上，Coral推出了多款產品。第一款新產品是Accelerator Module 加速模組，這款多芯片模組包括了 Edge TPU ASIC，并支持 PCIe 與 USB接口，可以嵌入定制的印刷電路設計，是谷歌和日本電子零件制造商Murata共同打造的。

第二款產品則是Dev Board Mini 開發板，體積比Dev Board體積更小，搭載MediaTek 8167s SoC，可達成720P 解析度影像編碼／解碼以及電腦視覺運用，功耗更低、更加經濟實惠，兩者預計在2020 上半年正式上市。Google亦打造不同版本的Coral系統模組（SoM），除了原本的1GB LPDDR4配置之外，新增了2GB與4GB配置的版本。