边缘 AI 通过使设备能够在本地处理数据、减少对集中式系统的依赖以及更快地响应中断来提高网络弹性。 边缘 AI 不是仅仅依赖云服务器，而是允许传感器、摄像头或物联网网关等设备直接运行机器学习模型。 这种本地处理确保了即使网络连接中断，关键功能（例如异常检测或决策）也能继续运行。 例如，具有边缘 AI 的安全摄像头仍然可以在网络中断期间识别未经授权的访问，从而避免了数据必须传输到远程服务器可能造成的延迟。 通过分散计算资源，边缘 AI 最大限度地减少了单点故障，并使系统在不利条件下保持运行。
一个关键的好处是减少了网络拥塞，这直接支持了弹性。 边缘设备在本地过滤和处理数据，仅将重要的见解发送到中央系统，而不是原始数据流。 在工业环境中，监控设备振动的传感器可能会使用边缘 AI 来检测异常并触发现场维护警报。 这种方法避免了在运营高峰时段使用高带宽传感器数据淹没网络，从而降低了瓶颈或停机的风险。 此外，本地化处理减少了对时间敏感型任务的延迟。 例如，自动驾驶汽车依靠边缘 AI 做出瞬间决策（例如避免碰撞），而无需等待基于云的分析，即使在不稳定的网络环境中也能确保安全。
边缘 AI 还通过分布式智能和冗余来增强弹性。 通过在多个边缘节点中嵌入 AI 功能，网络可以动态适应故障。 例如，智能电网可能会在变电站中使用边缘 AI，以便在中央控制系统离线时在本地重新路由电力。 同样，医疗保健网络中的边缘设备可以在带宽短缺期间优先处理关键的患者数据，确保首先处理救生警报。 这种分布式方法允许系统在压力下自我修复或优雅地降级，而不是完全崩溃。 开发人员可以使用 TensorFlow Lite 或 ONNX Runtime 等框架来实现边缘 AI，优化低功耗硬件的模型，以平衡性能和可靠性。