云计算通过提供可扩展的基础设施、集中式管理和互补的处理能力来支持边缘 AI。边缘 AI 涉及直接在传感器、相机或物联网硬件等设备上运行机器学习模型，以实现实时决策，而无需完全依赖远程服务器。然而，云计算在训练、更新和管理这些边缘系统中起着至关重要的作用。例如，云平台提供训练大型 AI 模型所需的计算能力，这些模型稍后经过优化并部署到边缘设备。这种混合方法平衡了边缘的低延迟推理与云处理资源密集型任务的能力。
一个关键优势是云能够聚合和处理来自多个边缘节点的数据。例如，一个在本地（边缘）分析交通模式的智能相机网络可能会将汇总数据发送到云端。然后，云可以使用来自所有设备的聚合见解来重新训练模型，从而提高整个系统的准确性。诸如 AWS IoT Greengrass 或 Azure IoT Edge 之类的服务可实现无缝集成，从而允许开发人员远程部署和更新边缘 AI 模型。这减少了手动干预的需要，并确保边缘设备保持最新状态，且停机时间最短。此外，云存储为历史数据提供了一个集中的存储库，边缘设备可以在需要时查询这些数据，例如检索过去的传感器读数以关联实时预测。
最后，云计算通过可扩展的资源分配来支持边缘 AI。在高峰需求期间，边缘设备可能会将非时间敏感型任务卸载到云端，从而释放本地资源。例如，使用边缘 AI 进行实时质量控制的工厂机器人可以将视频日志发送到云端进行后期分析，使工程师能够在不影响机器人即时性能的情况下识别趋势。云平台还通过提供跟踪边缘设备健康状况、模型性能以及跨分布式系统的数据流的工具来简化监控和调试。通过将云的灵活性与边缘 AI 的响应能力相结合，开发人员可以构建高效、自适应的应用程序，从而利用两者的优势。