Google更新本地人工智能开发平台Coral，除了扩展平台兼容性、简化开发与改善设备的机器学习功能之外，还与物联网机群管理平台Balena合作，让Coral用户能够进行大规模的构建、管理和部署物联网应用程序。
Coral平台包含了开发人工智能设备必要的软硬件，开发人员可以在本地端设备先创建、训练和执行神经网络，先小规模的打造出想法雏形，并在之后将雏形扩展到生产阶段。Coral的开发板搭载Google的Edge张量处理器（Tensor Processing Unit，TPU）、SoM模块、内存与eMMC，并支持Wi-Fi和蓝牙无线传输协议。
Google更新了适用于Coral的操作系统Mendel Linux 5.0，现已支持Coral开发板以及SoM模块，提供更稳定的软件组件存储库，并且改进兼容性，加入新的GPU驱动程序。Google还将Edge TPU Runtime在GitHub上开源，其中包含了构建Linux和Windows函数库的脚本与说明，如此便可让那些，将Coral用于ARMv7和RISC-V等非官方正式支持平台的用户，可以自行编译Edge TPU Runtime开始进行试验，并使其更容易将Runtime集成到自定义的构建工作管线中。
在Coral软件堆栈的更新上，Google更新Edge TPU编译器到14.1版本，新加入的模型工作管线API，可让开发者将模型分散到多个Edge TPU上执行，而新的Colab笔记本，可使用TensorFlow 2.0重新训练分类模型。另外，Google还发布了人物分割新模型BodyPix（下图），这个模型过去仅适用于TensorFlow.JS，而现在可用在Coral中，即时地理解人物和人的各部位。
Google还和Balena合作实现大规模边缘人工智能应用，Google提到，在边缘执行大量机器学习设备的企业，需要持续部署安全修复程序以升级系统，保护资料、模型和硬件不受入侵，而且机器学习应用也需要不断的重新训练与更新，才能在更新的使用案例中维持高性能。
而Coral搭配Balena解决方案，可简化边缘机器学习项目的管理，使得配置、部署、更新和监控变得更简单，也协助开发者能将早期的应用原型，搬迁到大规模的生产环境中。
Google发布新的Windows驱动程序来补充现有的驱动程序，现在Coral用户可在Windows平台使用Mini PCIe和M.2加速器。开发者可以先用之前发布，适用USB加速器的Windows驱动程序，以Coral USB加速器在Windows上创建出雏型，之后于生产阶段转而使用Mini PCIe与M.2加速器。
