边缘 AI 通过直接在网络边缘的设备（如传感器、摄像头或嵌入式系统）上实现实时数据处理和分析，从而增强远程诊断。 边缘 AI 不会将原始数据发送到集中式服务器或云，而是在本地处理信息，从而减少延迟并降低对稳定互联网连接的依赖。 这在需要即时反馈的场景中尤其有价值，例如监控工业设备或医疗设备。 通过在设备上运行机器学习模型，边缘 AI 可以更快地做出决策，这对于在问题升级之前识别和解决问题至关重要。
例如，在医疗保健领域，具有边缘 AI 的可穿戴设备可以持续分析患者的生命体征（如心率或血氧水平），并在无需将数据传输到远程服务器的情况下标记异常。 这不仅加快了潜在健康问题的检测速度，而且通过将敏感数据保留在本地来节省带宽并确保隐私。 同样，在制造业中，机器上配备边缘 AI 的传感器可以检测指示设备故障的振动或温度变化。 这些系统可以触发维护警报，甚至可以自主关闭操作，从而防止代价高昂的停机。 另一个用例是在农业领域，配备机载 AI 的无人机可以在飞行期间实时分析作物健康状况，使农民能够立即发现疾病或灌溉问题。
但是，为远程诊断实施边缘 AI 需要仔细优化。 开发人员必须设计轻量级模型，以平衡准确性和计算效率，因为边缘设备通常具有有限的处理能力和内存。 像模型量化（降低数值精度）或剪枝（删除冗余神经网络节点）这样的技术有助于实现这一点。 TensorFlow Lite 或 ONNX Runtime 等框架提供工具来转换和部署针对边缘硬件优化的模型。 此外，边缘系统需要强大的数据预处理来过滤噪声并在本地提取相关特征。 尽管存在硬件限制等挑战，但边缘 AI 提供及时、本地化见解的能力使其成为改善各行业远程诊断的实用解决方案。