边缘 AI 设备通过结合无线 (OTA) 更新、模块化软件设计和版本控制系统来处理更新和升级。这些设备通常在连接性和计算资源有限的环境中运行，因此更新必须高效并最大限度地减少停机时间。 OTA 系统通常用于将固件更新、安全补丁或改进的机器学习模型直接推送到设备。例如，具有边缘 AI 的安全摄像头可能会通过 OTA 接收更新的对象检测模型，而无需物理访问。版本控制确保如果出现问题，可以回滚更新，而模块化架构允许独立更新推理引擎或驱动程序等组件。
具体技术包括增量更新（仅传输更改的代码或模型参数）以减少带宽使用。例如，使用边缘 AI 进行导航的无人机可能会下载一个小补丁来改进其避障模型，而不是重新下载整个神经网络。 Docker 等容器化工具也用于在隔离环境中打包更新，确保与现有硬件的兼容性。此外，某些设备使用 A/B 分区，其中更新应用于辅助存储分区，并且设备仅在验证后才切换到该分区。如果更新失败，此方法可避免设备变砖。 Mender 或 BalenaOS 等工具为管理嵌入式系统中的这些工作流程提供了框架。
挑战包括平衡更新频率和设备稳定性，尤其是在医疗设备或工业传感器等关键应用中。更新必须在部署前在模拟环境中进行严格测试——例如，工厂中的温度监控边缘 AI 系统可能会针对历史数据验证新的异常检测模型，然后再上线。安全性是另一个优先事项：更新通常使用加密密钥进行签名以防止篡改，并且安全启动机制可确保仅运行经过验证的代码。资源约束也起作用；内存有限的边缘设备可能需要压缩更新或剪枝机器学习模型。开发人员必须设计考虑到这些因素的更新系统，同时保持实时性能。