边缘 AI 通过支持在摄像头、传感器或边缘服务器等设备上直接进行实时本地化数据处理，从而改善零售业的客户体验。这减少了对云连接的依赖，最大程度地降低了延迟，并允许根据客户行为或商店状况立即采取行动。例如，配备边缘 AI 的智能货架可以在商品被拿起时检测到，并立即在附近的屏幕上显示个性化推荐。由于处理发生在本地，响应速度更快、更可靠，即使在互联网连接较差的区域也是如此。开发人员可以部署轻量级的机器学习模型（例如 TensorFlow Lite），处理诸如对象识别之类的任务，而不会耗尽设备资源。
一个实际应用是优化库存管理和结账流程。边缘 AI 摄像头可以实时监控库存水平，在商品需要补货时提醒员工。这确保客户能找到所需商品，减少沮丧感。同样，边缘 AI 支持无感支付系统：摄像头和传感器识别购物者购物车中的商品，并在他们离开时自动向其账户收费。Amazon Go 商店使用了这种方法，但边缘 AI 允许小型零售商无需昂贵的云基础设施即可部署类似的系统。开发人员可以使用 OpenCV 等开源框架进行计算机视觉，并使用 ONNX Runtime 等边缘优化推理引擎来设计这些系统，以平衡准确性和速度。
边缘 AI 还能改进店内分析，同时解决隐私问题。例如，具有设备端处理能力的摄像头可以跟踪客流量模式以优化商店布局，同时在本地匿名化数据以避免存储可识别的客户信息。实时生成的热力图有助于零售商调整商品摆放或人员配置。此外，试衣间的智能镜子可以根据顾客试穿的商品，利用边缘图像分析推荐服装尺码或款式，而无需传输敏感数据。通过将数据处理保留在本地，开发人员可以遵守 GDPR 等法规，同时仍能提供可行的洞察。NVIDIA 的 DeepStream 或 Azure IoT Edge 等工具提供了构建和高效部署这些解决方案的框架。