边缘 AI 可以通过在数据生成源进行实时数据处理和决策，减少对集中式系统的依赖，从而改善灾害管理。边缘 AI 指的是直接在传感器、无人机或摄像头等设备上运行机器学习模型，而不是将数据发送到云端。这在通信网络可能中断、需要立即采取行动的灾害中至关重要。例如，在洪水易发地区，搭载边缘 AI 的传感器可以在本地分析水位，触发警报，并激活防洪闸，而无需等待服务器响应。同样，在地震期间，搭载板载 AI 的无人机可以处理航空影像，识别被阻塞的道路或被困的幸存者，从而更快地为第一响应人员提供可行的见解。
一个关键应用是通过去中心化分析增强态势感知能力。在野火期间，搭载边缘 AI 的摄像头即使在互联网连接中断的情况下，也能实时检测烟雾模式或热特征。这些设备可以通过本地警报器或 Mesh 网络向附近的社区发出警报。开发者可以在 Raspberry Pi 或边缘服务器上部署轻量级模型（例如 TensorFlow Lite），用于对灾害相关事件进行分类，例如地震后图像中的倒塌建筑物。边缘设备还可以在将摘要传输到指挥中心之前过滤和优先处理数据，从而节省带宽。例如，智慧城市中的边缘节点网络可以分析地震传感器数据，在几秒钟内精确定位震中并估计受损区域，从而实现更快地分配资源。
边缘 AI 还支持自适应响应系统。例如，搭载跌倒检测算法的可穿戴设备可以在灾区识别受伤人员，并将其位置转发给附近的救援队伍。搭载边缘导航的自主机器人可以在人类干预风险较高的不稳定环境（例如核事故）中运行。开发者可以实施联邦学习技术，在不共享原始数据的情况下协作更新边缘模型，从而确保拥挤疏散场景中的隐私。此外，边缘 AI 可以在灾害期间通过在中央控制不可用时本地平衡可再生能源来优化电网。通过专注于低延迟、离线可用的解决方案，开发者可以构建在不可预测的灾害条件下可靠运行的系统。