边缘 AI 和云 AI 的主要区别在于计算发生的位置以及数据的处理方式。 边缘 AI 直接在本地设备（如传感器、摄像头或智能手机）上运行机器学习模型，无需依赖外部服务器即可实现实时决策。 相比之下，云 AI 将数据发送到远程服务器进行处理，从而利用集中的计算能力。 这种区别影响延迟、隐私、带宽和系统设计。
最直接的区别是延迟和连接性。 边缘 AI 在设备上处理数据，无需通过网络传输信息。 这对于需要即时响应的应用程序至关重要，例如自动驾驶汽车检测障碍物或工业机器人调整装配线错误。 例如，使用边缘 AI 的智能摄像头可以在几毫秒内识别工厂中的安全违规行为，而基于云的系统可能会因网络往返而引入延迟。 当实时处理不是必需的时，云 AI 表现出色，例如批量处理大型数据集以进行趋势分析或训练复杂模型。 但是，边缘 AI 的本地执行确保了在低连接环境中的可靠性，例如农村农业传感器在没有持续互联网访问的情况下监控土壤状况。
另一个主要区别在于数据隐私和带宽效率。 边缘 AI 将敏感数据保存在设备上，从而减少了传输过程中数据泄露的风险。 例如，在本地分析心律的医疗可穿戴设备避免将个人健康数据发送到云端。 这在 GDPR 等法规下尤其有价值。 同时，云 AI 需要将数据传输到第三方服务器，这可能会增加合规风险。 带宽成本也不同：边缘 AI 最大限度地减少了数据传输，使其适用于在本地处理数小时录像并仅发送警报的视频监控系统。 除非经过优化，否则云 AI 可能难以处理高带宽任务，例如从数千个 IoT 设备流式传输原始传感器数据。
最后，资源限制和维护也有所不同。 边缘 AI 在功率、内存和处理能力有限的硬件上运行，需要开发人员优化模型（例如，使用 TensorFlow Lite 或量化）才能在边缘芯片上高效运行。 例如，使用轻量级 YOLO 变体执行对象检测的无人机牺牲了一些精度以换取速度和功率效率。 云 AI 利用可扩展的 GPU 集群来处理更大的模型，例如训练一个具有 1 亿参数的 NLP 模型。 维护也有所不同：边缘 AI 更新需要在数千个设备上部署新模型，而云 AI 更新是集中式的。 开发人员必须根据用例优先级在边缘 AI 的自主性和云 AI 的计算广度之间进行选择。