边缘人工智能系统通过直接在设备上处理来自不同传感器（如摄像头、麦克风或加速度计）的输入来处理多模态数据，结合每种模态的洞察力来做出决策。这些系统首先从多个来源捕获数据，在本地进行预处理以减少噪声或对齐时间戳，然后运行针对每种数据类型优化的专用模型。例如，智能安防摄像头可以使用计算机视觉模型分析视频流，同时使用语音识别模型处理音频以检测异常活动。通过在设备上运行这些任务，边缘人工智能避免将原始数据发送到云端，从而降低延迟并保护隐私。
为了管理资源限制，边缘人工智能系统使用轻量级模型和融合技术。例如，可穿戴健身追踪器可以使用决策树或小型神经网络将加速度计的运动数据与心率读数相结合，以对跑步或骑自行车等活动进行分类。模型通常会进行量化（降低精度）或剪枝（移除不必要的层），以适应内存和计算限制。融合可以在不同阶段发生：早期融合在处理前合并原始传感器数据，而晚期融合则合并来自独立模型的结果。使用摄像头和 LiDAR 进行导航的无人机可能会使用晚期融合，让每个传感器的模型独立检测障碍物，然后合并输出进行最终路径规划。
硬件优化和框架起着关键作用。边缘设备利用专用芯片（如 NPU 或 GPU）来加速任务。例如，使用视觉和振动传感器的工厂机器人可以在 Coral TPU 上部署 TensorFlow Lite 模型，用于实时缺陷检测。ONNX Runtime 或 PyTorch Mobile 等框架帮助开发者高效地部署多模态流水线。边缘人工智能还优先考虑模块化——智能音箱的唤醒词检测可以在本地处理音频，但将复杂的 NLP 任务卸载到云端。通过平衡设备上的处理和选择性卸载，这些系统在实际约束下有效处理多模态数据。