边缘AI系统通过优先进行本地计算、优化模型以提高效率以及最大程度地减少对远程云资源的依赖，来确保低延迟处理。这些系统直接在设备或附近的边缘服务器上处理数据，而不是将其发送到集中式数据中心，从而减少了通过网络传输数据所需的时间。例如，使用边缘AI的自动驾驶汽车可以实时分析传感器数据，从而立即做出驾驶决策，而无需等待远程服务器响应。这种方法消除了网络往返延迟，这在时间敏感型应用中至关重要。
实现低延迟的一个关键因素是使用针对AI工作负载优化的硬件。边缘设备通常集成专门的处理器，如GPU、TPU或神经网络处理器（NPU），它们旨在快速高效地执行机器学习任务。例如，配备专用NPU的智能手机可以在几毫秒内本地运行人脸识别，避免了基于云的处理所带来的延迟。开发人员还优化软件框架，如TensorFlow Lite或ONNX Runtime，以有效利用这些硬件加速器。通过针对AI推理任务调整硬件和软件，边缘系统在保持准确性的同时减少了计算时间。
另一种策略包括预处理数据和部署轻量级模型。边缘AI系统在处理前会本地过滤或压缩数据——例如安全摄像头仅分析运动触发的视频帧，而不是流式传输数小时的素材。模型通常会被剪枝、量化或蒸馏，以减小其大小和复杂度。例如，MobileNet是一个轻量级神经网络家族，可以在无人机或物联网传感器等资源受限的设备上实现图像分类。这些优化确保即使处理能力有限的设备也能快速运行AI任务。通过结合本地执行、高效硬件和精简模型，边缘AI最大程度地减少了延迟，以满足实时性能要求。