AI程序的选择取决于具体的应用场景和需求。以下是一些建议：
多核CPU：
对于需要处理大量数据和复杂算法的AI程序，多核CPU是基本的硬件要求之一。它可以提供更强大的计算能力，使机器人能够更高效地处理任务。
GPU：
在图像识别、深度学习等AI应用中，GPU拥有大量的并行处理单元，可以加速机器学习算法的训练和推理过程。NVIDIA的RTX系列显卡因其强大的CUDA核心支持而受到推荐。
FPGA：
在某些特定的AI应用中，如实时控制和信号处理，FPGA可以在硬件级别上实现自定义的逻辑功能，提供更低的延迟和更高的吞吐量。
摄像头和传感器：
AI程序通常需要摄像头和各种传感器来感知周围环境。高质量摄像头和传感器可以提高机器人的感知能力和工作效率。
电机和执行器：
AI机器人需要驱动电机和执行器来完成各种任务，如移动、抓取物体。高性能的电机和执行器可以提高机器人的运动精度和操作能力。
存储器：
AI程序需要存储大量的数据和算法模型。选择高速、大容量的存储器，以及支持快速存取的存储器，可以提高机器人的实时性能。
编程软件：
根据使用的AI框架和工具，选择适合的编程软件。例如，Python是AI领域最常用的编程语言之一，拥有丰富的AI库和工具，如PyTorch和TensorFlow。
AI插件：
可以使用一些AI插件来提高编程效率，例如GitHub Copilot、Cursor和Tabnine等，这些工具能够智能地完成编程任务，提供代码补全和建议。
总结来说，选择AI程序所需的装备时，需要根据具体的应用场景和需求来选择合适的硬件和软件。多核CPU、GPU、FPGA、高质量的摄像头和传感器、高性能的电机和执行器、高速大容量的存储器以及适合的编程软件和AI插件，都是提升AI程序性能和效率的关键因素。