嵌入 (embeddings) 在边缘计算中的使用，是通过将复杂数据转换为紧凑的数值表示，从而实现高效的本地化处理。 在边缘环境中——传感器、相机或物联网设备等设备在计算能力和连接性有限的情况下运行——嵌入减少了机器学习 (ML) 任务的计算量和带宽需求。 例如，分析视频流的智能相机可以使用轻量级神经网络将原始像素转换为嵌入，从而无需将完整视频流式传输到云端即可检测对象或异常情况。 这种方法最大限度地减少了延迟并保护了隐私，同时保持了边缘硬件的可管理资源使用量。
嵌入在边缘计算中的一个关键优势是它们能够将原始数据抽象为更小、语义上有意义的向量。 这减少了设备上 ML 模型的计算负载。 例如，智能手机上的语音助手可能会在本地将语音转换为文本，然后生成嵌入来解释用户意图，而无需依赖云 API。 同样，监控设备的工业传感器可以将振动或温度数据转换为嵌入，以使用本地模型预测故障。 通过将数据预处理为嵌入，边缘设备避免了传输大型原始数据集，从而节省了带宽和功耗——这对于电池供电设备至关重要。 还可以通过量化（例如，使用 8 位整数而不是 32 位浮点数）或剪枝等技术来优化边缘硬件的嵌入，从而进一步提高效率。
嵌入还在边缘系统中增强了隐私和安全性。 由于敏感数据（例如，视频、音频或健康指标）在本地处理，因此嵌入充当了模糊原始信息的抽象层。 例如，可穿戴健康设备可以将 ECG 信号转换为嵌入，以在设备上检测心律失常，从而确保个人数据永远不会离开用户的设备。 在联邦学习场景中，边缘设备使用本地嵌入来训练共享 ML 模型，汇总更新而无需暴露原始数据。 这种分散式方法符合 GDPR 等限制数据移动的法规。 通过将效率与隐私相结合，嵌入使边缘计算适用于实时监控、自动驾驶汽车和智能医疗保健等应用，在这些应用中，低延迟、资源限制和数据保护是不容商量的。