优化用于边缘设备的 AI 模型需要在性能、大小和效率之间取得平衡，以便在资源有限的硬件上高效运行。主要目标是减少计算和内存需求，同时保持可接受的精度。这通常涉及模型剪枝、量化和架构优化等技术。例如，剪枝可以移除神经网络中冗余的神经元或连接，在不显著影响精度的情况下减小模型大小。量化则将高精度模型权重（例如 32 位浮点数）转换为较低精度（例如 8 位整数），从而减少内存使用并加速推理。TensorFlow Lite 或 PyTorch Mobile 等工具内置了对这些优化的支持，方便开发人员使用。
另一个关键步骤是选择或设计专为边缘环境量身定制的模型架构。MobileNet、EfficientNet 或 TinyBERT 等轻量级架构专门为低功耗设备构建，采用深度可分离卷积或 Transformer 压缩等技术。开发人员还可以利用神经架构搜索 (NAS) 来自动为特定硬件发现高效模型。例如，针对树莓派优化的自定义 CNN 可能比服务器级模型使用更少的层和更小的卷积核大小。此外，ONNX Runtime 或 Apache TVM 等框架可以将模型编译为针对特定边缘硬件（例如 ARM CPU、NPU），进一步提高推理速度和内存效率。
最后，优化数据管道和运行时执行至关重要。边缘设备通常处理传感器数据（例如摄像头、麦克风），因此像调整图像大小或降低音频采样率这样的预处理步骤可以降低计算负载。模型分割等技术，即将部分模型在设备上运行、部分在云端运行，可以平衡延迟和精度。例如，智能安防摄像头可以在本地运行轻量级运动检测模型，并将人脸识别任务卸载到服务器上。TensorFlow Lite 的 Delegates 等工具允许开发人员利用边缘设备上的硬件加速器（例如 GPU、NPU）。在实际场景中进行测试——例如不同电量水平或网络条件下——可确保模型在约束条件下保持可靠。