Какой язык наиболее актуален для переписывания нейросети с питона перед её размещением на робототехническом устройстве?
Обученная нейросеть это по сути алгоритм, с помощью которого решается реальная задача. Алгоритм может быть разным, но чаше всего - это в конечном итоге некая математическая формула. Причем живущая не сама по себе, а взаимодействующая с другими компонентами системы (например -  с системой управления того-же пылесоса, или системой управления автомобилями из ваших примеров).  В свою очередь это предполагает, что эти системы уже функционируют на некоторых процессорах, встроенных в объект. Отсюда ответ - Нейросеть "в режиме продакшн" может и должна быть реализована на том языке, на котором имеется компилятор для вашего процессора.  Как правило, это действительно "С", "С++" или "Go", но могут быть варианты. Надо смотреть и решать именно исходя из характеристик целевого вычислительного устройства (процессора).
P.S. Идеальный вариант, конечно, всегда ассемблер соответствующего  процессора, как язык, позволяющий писать наиболее эффективные на этапе выполнения решения. Но позволительна такая роскошь с точки зрения наличия соответствующих разработчиков,  стоимости, а также скорости разработки  -  другой вопрос. Наверное Тесла может себе такое позволить. А вот некий маленький стартап -  не уверен.
Что значит переписываются? Разберитесь для начала с пайплайном, ну допустим, на питоне у вас описан нейрон и топология сети, хотя это и не то что не быстро, не удобно и как правило на питоне писана лишь обёртка, что гораздо удобнее и гибче. Не суть, результат обучения есть топология, и коэффициенты, которые вполне переносимы, тк нейроны и их топологию можно хоть на ассемблере написать, а коэффициенты просто загрузить готовые.
Проблемы будут с точностью и правилами вычислений, которые могут различаться в системе обучения и на целевой платформе. И самый простой способ их избежать, учитывать особенности целевой платформа в процессе обучения.
Ну или стать настоящим сатанистом, ведь сайенс он не в инжениринге данных, а именно в понимании математики всей этой кухни. Открывающей широкие возможности оптимизации и извлечения данных из обученных сетей!
Например можно обучать на столько глубокие сети, что публичные средства уткнутся в затухании сигналов и шумах захлебнутся,  а потом оптимизировать это дело до возможности гонять в обычном GPU окружении без значимых потерь качества.
С контроллерами та-же шляпа, мне приходилось переносить даже на PIC с ATmega-ми, на сях писать-то можно что угодно, и есть библиотеки которые сделают вам математику, вопрос скорости и размера ;-) И по факту, что-бы реально делать такие фокусы, приходится делать свою математику, а что бы её делать, с ней приходится разбираться весьма фундаментальненько.