開發AI影像辨識或是深度學習等專案的時候，採購需要的零件往往耗費不少時間與精力。Sipeed MAix Go Kit 幫你把初步開發所需要的基礎零件都準備好了，除了MAix Go這片包含相機模組的邊緣運算開發板，上面附有LED、麥克風、喇叭、拇指旋轉開關等基礎零件，套件中還包含了鋰電池、2.8吋的螢幕、壓克力外殼等，協助使用者能更快速的開發邊緣運算裝置。Sipeed MAix Go 採用能做影像辨識及學習的 RISC-V 64 bit 雙核 Kendryte K210 晶片，能夠不依賴電腦獨立運作，也可以使用C/C++或是micropython開發。它支援 tiny-yolo、mobilenet-v1、以及TensorFlow Lite 訓練出的模型，並承諾未來會建立模型交易平台供使用者交換彼此訓練好的模型。
相較於之前發文過的HuskyLens，Sipeed MAix Go Kit也同樣使用了Kendryte K210 晶片，鏡頭模組也跟基礎款一樣選用OV2640，照這樣的趨勢，之後可能會有使用相同零件的類似產品出現。但它們的目標客群是不太一樣的，HuskyLens的目標客群比較接近AI影像辨識的體驗裝置，而 Sipeed MAix Go Kit 則是讓原本有完成訓練的辨識模型的進階使用者開發硬體裝置更方便。
值得注意的是 Sipeed MAix Go Kit 已經上市，並且官方有提供不斷更新中的資源如Youtube影片或是Github程式協助使用者上手。相關資源連結如下：
最後附上相似產品比較表，以官方提供文字內容為主，整理出四種鏡頭模組比較表如下 [1] [2] [3] [4]，若內容為空代表沒有提及，可以參考模組選用的零件的文件來判斷官網沒有提及的效能或規格。在製作不同專案時會有對應的不同需求，可以參考下列比較表做出最適合的選擇。
[3] HuskyLens 群眾募資：