边缘 AI 系统通过轻量级协议、优化的数据传输和混合处理策略相结合的方式与中央服务器通信。 这些系统通常将处理后的数据、模型更新或特定请求发送到中央服务器，同时在本地处理大部分计算。 常见的通信方法包括用于 REST API 的 HTTP/HTTPS、用于轻量级消息传递的 MQTT 或用于实时双向通信的 WebSocket。 例如，运行计算机视觉模型的边缘设备可以在本地分析视频源，然后仅通过 MQTT 将元数据（如对象计数或警报）传输到中央服务器。 加密（例如，TLS）和身份验证（OAuth、API 密钥）通常用于保护这些交互，确保敏感数据在传输过程中受到保护。
一个实际的例子是带有板载 AI 的智能安全摄像头：它在本地处理视频以检测入侵者，并通过 HTTPS 将加密警报发送到云服务器。 服务器可能会聚合来自多个摄像头的数据以生成报告或重新训练模型。 在工业环境中，工厂中的边缘设备可能会使用 OPC-UA 或 Modbus 协议每小时将聚合的传感器数据（例如，温度平均值）发送到中央服务器，从而减少带宽使用。 边缘系统还可以临时缓存数据，并在非高峰时段与服务器同步，在不稳定的网络中优先考虑可靠性而非实时更新。 对于机器学习场景，联邦学习技术允许边缘节点在本地训练模型，并且仅将权重更新传输到服务器，从而最大限度地减少数据暴露。
挑战包括平衡延迟、带宽和安全性。 开发人员通常使用数据压缩（Protocol Buffers、gzip）、选择性传输（仅发送异常）或增量更新（传输自上次同步以来的更改）等技术来优化有效负载。 例如，一群送货无人机可能会在通过 LTE 上传之前压缩 GPS 航点和传感器日志。 边缘设备还可以使用自适应协议——根据网络质量从 WebSocket 切换到 MQTT——或使用边缘网关来预处理来自多个设备的数据。 具有指数退避的重试等错误处理机制可确保在不稳定的连接中实现可靠性。 通过结合这些策略，边缘 AI 系统与中央服务器保持高效、安全的通信，同时保留本地化处理的优势。