嵌入 (embeddings) 在边缘 AI 中被用于将图像、文本或传感器数据等原始输入转换为紧凑的数值表示，从而实现在资源受限设备上高效处理复杂数据。 这些向量捕获了数据的基本特征，使得边缘设备（例如智能手机、物联网传感器）上的轻量级模型能够执行分类、异常检测或相似性匹配等任务，而无需依赖基于云的系统。 例如，使用边缘 AI 的安全摄像头可能会从视频帧生成嵌入，以在本地识别可疑活动，从而减少延迟和带宽成本。 这种方法平衡了准确性和计算效率，这对于实时应用至关重要。
一个常见的用例是在设备上的自然语言处理 (NLP) 中。 边缘设备可以使用预先计算的词或句子嵌入来执行语音命令识别等任务，而无需运行大型语言模型。 例如，智能扬声器可能会将用户的语音查询转换为嵌入，并将其与一小组预先嵌入的命令模板进行比较，以触发播放音乐等操作。 类似地，在计算机视觉中，从移动优化的 CNN（卷积神经网络）提取的嵌入可以通过比较设备上存储的照片的特征向量来实现离线图像搜索。 这些嵌入通常使用为边缘部署设计的 MobileNet 或 EfficientNet 等模型生成。
为了优化边缘 AI 的嵌入，开发人员专注于降低其维度和计算成本。 量化（使用 8 位整数而不是 32 位浮点数）或剪枝（删除不太重要的向量维度）等技术可以在保持性能的同时缩小嵌入大小。 例如，工厂传感器可能会使用 PCA（主成分分析）将振动数据嵌入从 256 维压缩到 64 维，从而在微控制器上实现更快的异常检测。 TensorFlow Lite 和 ONNX Runtime 等框架也支持嵌入提取和推理优化，确保与边缘硬件的兼容性。 这些策略使嵌入成为在电力、内存或连接性有限的环境中部署 AI 的实用工具。