边缘AI系统通过结合硬件优化、软件技术和系统级设计策略来管理功耗，以平衡性能与能源效率。这些系统通常运行在电池寿命有限或功耗预算受限的设备上，例如传感器、摄像头或嵌入式设备，因此最大限度地减少能源使用至关重要。目标是在不频繁充电或不牺牲功能的情况下，在本地执行AI任务。
一种关键方法是硬件优化。边缘AI设备通常使用专门的处理器，如神经网络处理单元（NPU）或数字信号处理器（DSP），这些处理器专为机器学习中常见的有效矩阵运算而设计。例如，带有TensorFlow Lite硬件加速器的微控制器在执行推理任务时，比通用CPU消耗的功率要少得多。此外，在空闲期间会采用低功耗状态或睡眠模式。例如，带有运动检测功能的监控摄像头可能会将其AI芯片保持非活动状态，直到传感器触发其分析视频帧，从而减少活动运行时间。
软件优化也起着重要作用。模型剪枝（移除冗余神经元）、量化（降低权重的数值精度）和知识蒸馏（训练较小的模型模仿较大的模型）等技术可以减少计算需求。例如，将32位浮点模型转换为8位整数可以将功耗降低75%以上，同时保持准确性。TensorFlow Lite Micro或ONNX Runtime等框架使开发人员能够在边缘设备上部署这些优化模型。一些系统还使用动态电压和频率调整（DVFS），根据工作负载需求调整计算资源——例如在执行简单的对象跟踪而不是复杂的导航时降低无人机的处理器速度。
最后，系统级设计侧重于最小化数据移动和优先处理关键任务。边缘设备通常在本地处理数据，而不是将其传输到云端，这节省了原本用于无线通信的能源。例如，智能恒温器可能会运行一个轻量级AI模型来在本地检测入住模式，而不是传输原始传感器数据。功耗感知调度确保能源密集型任务仅在必要时运行——如果未检测到运动，可穿戴设备可能会在睡眠期间禁用其基于AI的心率监测器。通过整合这些策略，边缘AI系统在功能和能源效率之间实现了平衡，从而能够在不受持续功耗限制的情况下实现工业预测性维护或医疗保健监测等现实应用。