边缘 AI 通过直接在本地设备上处理数据，而不是依赖于遥远的云服务器来减少延迟。当 AI 模型在边缘设备（如传感器、摄像头或嵌入式系统）上运行时，数据无需通过网络传输到集中式服务器进行分析。 这消除了将数据传输到云端并等待响应所花费的时间，这在对毫秒级时间有要求的应用中尤其重要。 例如，使用边缘 AI 的自动驾驶汽车可以立即分析传感器数据以避开障碍物，而将该数据发送到云服务器可能会因网络拥塞或连接问题而导致危险的延迟。 通过保持本地计算，边缘 AI 可确保更快的决策。
一个具体的例子是工业自动化。 工厂车间配备边缘 AI 的机器人可以实时处理视觉数据，以在装配任务期间调整其动作。 如果没有边缘处理，将高分辨率视频流发送到云端进行分析会引入延迟，从而可能导致零件错位或生产瓶颈。 同样，在医疗保健领域，配备边缘 AI 的可穿戴设备可以立即监测生命体征并检测异常情况（如心律不齐），而不是等待将数据上传到远程服务器。 这种本地处理能够及时进行干预，这对于患者安全至关重要。 这些用例突出了边缘 AI 如何通过优先考虑设备上的计算而不是云依赖来解决延迟问题。
从技术上讲，边缘 AI 通过优化的模型和硬件实现低延迟。 TensorFlow Lite 或 ONNX Runtime 等轻量级机器学习框架允许开发人员部署专为计算资源有限的边缘设备量身定制的模型。 诸如 Google 的 Coral Edge TPU 或 NVIDIA 的 Jetson 模块之类的硬件加速器旨在高效地运行这些模型，从而将推理时间从几秒减少到几毫秒。 此外，边缘系统通常会对数据进行预处理，以过滤掉不相关的信息，然后再将摘要传输到云端，从而进一步最大限度地减少延迟。 例如，智能安全摄像头可以使用边缘 AI 在本地分析视频，仅在检测到运动时才发送警报，而不是将所有镜头流式传输到云端。 这种高效的软件和硬件的组合确保了对延迟敏感的应用程序的响应能力。