（~~~排版格式啥的就不管咯~~~）

從左至右，效能逐漸增強;

(Arduino):圖中無，適合上手開發，熟悉庫函式操作，方便做很多有意思的應用；

51：89c52,適合入門學習，理解掌握暫存器操作；

物聯網32：小套件，可進行簡單物聯網應用demo開發；

32：f1,M，最受歡迎的微控制器,可做很多嵌入式控制的東西；

Raspberry Pi:3B、Zero,A53,最受歡迎的嵌入式板子，可做很多嵌入式系統控制的東西；

FPGA:Altera,Cyclone IV,FPGA開發學習，可作硬體加速器，開發難一些但高速且低功耗；

PYNQ：A9 + FPGA，可看做Raspberry + FPGA，arm上跑的東西可用FPGA加速，可跑一些中小型NN，如VGGNet_BNN；板子設計思路新穎巧妙，如：python使用FPGA;

加速棒：intel,npu,外接型NN加速裝置，可接在帶USB介面的裝置上，可跑中小型NN，如：YOLO Tiny、facenet;Raspberry Pi和PYNQ上接加速棒還不錯；

（麒麟970開發板）:圖中無，arm + npu,可跑中型NN，如18年Robomaster中有的隊用這個做目標檢測、識別；

（manifold）：圖中無，TK1—armA15+GPU,大疆的這個微機，用的Nvidia TK1處理器，可跑中型NN，（Robomaster中的）無人機適合用這個做視覺；

（其他微機）：圖中無，CPU（i5、7）、CPU + GPU；如turtlebot配套的微機是CPU（i5），無GPU；三維重建、自主導航、opencv一般影象檢測識別（如人臉）是可以實時做的，但跑NN就吃力了，就像你用自己i5、7的PC跑YOLO Tiny，卡。。。

Jetson TX2（armA57+GPU(Pascal_256core)）:挺好的板子，可以跑中大型NN,如實時跑個Fast RCNN等做目標檢測、識別、跟蹤啥的沒問題，做個（簡易）無人駕駛小車啥的感覺很不錯；

Jetson AGX Xavier(ARM_v8.2 + GPU(Volta_512core)):目前個人知道的最強的AI邊緣計算平臺，可訓練（！！！）+推理NN。。。想想一個無人機搭載這個東西，具備自學習能力，飛出去時基本啥都不會，到一個土匪窩裡轉悠了幾圈後返回基地；再次出發時，一個無人機編隊，迅速接近切入目標地，撒網式有目標地搜尋各個角落，精準、高速、致命的幹掉所有土匪！！！。。。說不定人質還沒反應過來，就被救並由無人機指引帶回了。。。

伺服器（雲、私有）：CPU（i7）+ (多塊)GPU(1080Ti) +（大）記憶體 +（大）SSD。。。往上壘，可以跑出Alphago。。。

其他處理器：TPU（ASIC）、類腦（自學習）晶片。。。。。。

Kinet2：開發就用作深度、RGB攝像頭 + （高品質）麥克風，作為三維重建、自主導航（+鐳射雷達）等的（影象）輸入，算高階（質）輸入器了；（當然這個一開始是用來打體感遊戲的。。。）

其他：

終端顯示屏—可放在移動終端如機器人上，不過移動終端機器人上一般也不帶這個（服務機器人倒是需要），往往圖傳回PC上監控；

開源無人機—自己調調飛控啥的玩玩，但是真正應用如航拍、軍事等還是用大疆吧；Yeelight—智慧（zhi zhang）語音助手，無聊時聊聊天、放個歌、定個鬧鐘啥的；這個上面跑的“小愛”+“小冰”，語音和文字識別已經做的很好了，影象還不太行。。。；

i7 + 860M—（還行，可以打“吃雞”~~~）做DL_CV的話，i7跑YOLO Tiny—小卡，860M跑YOLO Tiny—不卡、跑YOLO—卡，整體感覺這個PC還行~~~;

補充一下：A12  >  855  >  980。。。。。。基本是碾壓。。。。。。（apple的處理器本身就厲害，再加上IOS，無解。。。）

（揚聲器—藍芽，價效比可以；自己做個語音助手可以作為其揚聲器；G703—雙模（有線+無線）；？？？—猜是啥~~~。。。）