边缘AI设备通过结合本地存储解决方案、优化数据处理和选择性保留策略来处理数据存储。这些设备通过直接在其生成数据的硬件上处理数据，优先考虑效率和速度，从而减少对外部系统的依赖。存储通常使用板载内存（如RAM或闪存）和嵌入式存储模块（例如eMMC、SD卡或NVMe驱动器）进行管理。例如，带有边缘AI的安全摄像头可能会在RAM中临时存储视频帧用于实时对象检测，然后仅将相关片段（如运动触发事件）保存到持久存储中。这最大限度地减少了保留的数据量，同时确保关键信息得到保留。
边缘AI设备的存储架构通常采用分层方法来平衡成本、速度和容量。高速内存（RAM）用于处理期间的临时数据，而闪存或microSD卡则存储中间结果或模型。对于存储限制更严格的设备，数据可能会在写入持久存储之前进行压缩或下采样。例如，工业传感器可能会随时间汇总温度读数，并记录每小时的平均值，而不是原始数据。一些设备还会利用外部存储选项，例如网络驱动器或云备份，但仅用于非时间敏感数据。自动驾驶汽车就是一个例子：它们使用板载GPU实时处理传感器数据，但在连接可用时将诊断日志或异常事件卸载到集中式服务器。
数据生命周期管理至关重要。边缘AI设备通常会实施自动化保留策略来删除过期或冗余数据，确保存储不会不堪重负。智能恒温器可能会保留房间占用模式一周，然后进行覆盖，而医疗可穿戴设备可能会在与安全服务器同步之前，在本地加密并存储生命体征。诸如静态加密（例如AES-256）等安全措施可保护存储的数据，一些设备使用硬件支持的安全元件来保护加密密钥。开发者必须设计这些系统来处理存储限制，同时又不牺牲性能——例如，优化模型推理以避免过多的日志记录，或者配置SQLite等边缘数据库以高效管理结构化数据。