边缘 AI 解决方案通过在设备或边缘服务器上本地处理数据，而不是仅仅依赖于集中式云基础设施，从而提高网络效率。 这种方法减少了通过网络传输的数据量，最大限度地减少了延迟，并优化了资源利用率。 通过在更靠近数据源的地方执行计算，边缘 AI 避免了因将原始数据发送到遥远的云服务器而造成的瓶颈，这对于需要实时响应或在带宽受限环境中运行的应用程序尤为重要。
一个关键优势是降低了带宽消耗。 例如，考虑一家使用物联网传感器来监控设备健康的工厂。 如果没有边缘 AI，原始传感器数据（例如，振动或温度读数）将持续流式传输到云端进行分析，从而消耗大量带宽。 借助边缘 AI，传感器可以在本地分析数据以检测异常情况（例如，异常振动），并且仅将警报或汇总的见解传输到云端。 这种选择性数据传输可以成数量级地减少网络流量。 类似地，使用边缘 AI 的视频监控系统可以在设备上处理镜头以识别安全威胁，发送元数据（例如，“下午 3 点检测到人员”）而不是完整的视频流，从而大大降低了带宽需求。
边缘 AI 还通过支持更快的决策制定和降低延迟来提高效率。 例如，在自动驾驶汽车中，基于摄像头或 LiDAR 数据的瞬间决策不能等待云处理。 边缘 AI 在车载设备上处理这些数据，确保立即响应，例如避免碰撞。 同样，在远程医疗中，边缘设备可以在将关键发现发送给远程专家之前，在本地预处理患者的生命体征或成像数据，从而减少延迟。 此外，跨边缘节点分配计算任务可以减少集中式服务器上的负载，从而提高可扩展性。 例如，在交通信号灯中部署边缘 AI 的智能城市可以在本地优化信号定时，同时仅将高级趋势（例如，拥塞模式）聚合到云端。 这种分布式架构确保网络不会被冗余数据淹没，从而使系统更具弹性，并且更适应不断增长的设备数量。