边缘 AI 系统通过在设备本地处理数据来增强异常检测，从而实现实时分析，而无需依赖云连接。 这些系统使用直接部署在边缘硬件（例如，传感器、摄像头或物联网设备）上的机器学习模型来识别它们收集的数据中与正常模式的偏差。 通过在数据生成源头运行，边缘 AI 减少了延迟，避免了带宽瓶颈，并允许对关键事件立即做出响应。 例如，具有嵌入式 AI 的安全摄像头可以通过在本地分析视频帧来实时检测未经授权的访问，从而触发警报，而无需等待云服务器处理镜头。
边缘 AI 在异常检测中的一个关键优势是它能够在保持隐私和效率的同时处理敏感或大容量数据。 由于数据保留在设备上，因此将敏感信息（例如，监控患者生命体征的医疗设备）暴露给外部网络的风险较小。 边缘系统还在传输之前过滤掉不相关的数据，从而减少了中央服务器的负载。 例如，监控机械振动的工业传感器可以运行轻量级模型来标记异常模式，仅向维护团队发送关键警报，而不是流式传输所有原始数据。 这种方法在连接受限的环境中尤其有用，例如远程石油钻井平台或自动驾驶汽车，在这些环境中需要立即采取行动以防止故障。
实施边缘 AI 进行异常检测的开发人员必须在模型复杂性与硬件约束之间取得平衡。 TinyML 框架（如 TensorFlow Lite 或 ONNX Runtime）可以在资源受限的设备上部署优化的模型。 例如，智能工厂中的温度传感器可以使用决策树模型来检测过热，而更复杂的卷积神经网络 (CNN) 可以在网关设备上运行以分析多传感器数据。 挑战包括管理分布式设备上的模型更新，并确保针对各种环境条件的鲁棒性。 Edge Impulse 等工具通过自动化数据收集、模型训练和部署来简化工作流程，从而使开发人员可以专注于根据特定用例定制检测逻辑。