边缘 AI 通过直接在本地设备（如传感器、摄像头或嵌入式系统）上运行机器学习模型，而不是依赖远程云服务器，从而实现实时数据处理。 这种方法消除了通过网络发送数据的延迟，从而可以立即进行分析和决策。 通过在数据生成的地方处理数据，边缘 AI 降低了对稳定互联网连接的依赖，并避免了传输大型数据集造成的瓶颈。 例如，使用边缘 AI 的自动驾驶汽车可以本地分析摄像头馈送，以检测行人并在无需等待云服务器响应的情况下进行瞬间转向调整。 这种本地执行对于即使几毫秒的延迟也可能损害安全性或性能的应用程序至关重要。
一个关键的技术因素是使用针对设备推理而设计的优化硬件和软件框架。 现代边缘设备通常包括专用处理器，如 GPU、TPU 或神经加速器，它们可以有效地执行预训练模型。 例如，配备边缘 AI 系统的工厂机器人可以使用部署在微控制器上的 TensorFlow Lite 模型来实时监控装配线缺陷。 该模型本地处理传感器数据，立即标记异常情况，同时忽略正常操作。 这与基于云的系统形成对比，后者需要将传感器数据发送到远程服务器，从而引入延迟和潜在的故障点。 ONNX Runtime 或 NVIDIA 的 Jetson 平台等边缘框架通过提供压缩模型并针对特定硬件对其进行优化的工具，进一步简化了部署。
除了速度之外，边缘 AI 还减少了带宽使用并增强了隐私。 通过本地过滤和处理数据，只有相关结果（而非原始数据）才会被传输到云端。 例如，具有边缘 AI 的智能安全摄像头可以在本地分析视频以检测入侵者，并且仅将标记的剪辑发送到服务器，而不是流式传输 24/7 的视频。 这最大限度地降低了云存储成本和网络流量。 此外，敏感数据（例如，医疗设备读数）保留在设备上，从而减少了泄露的风险。 开发人员可以使用 PyTorch Mobile 等库或 AWS IoT Greengrass 等服务来实现此目的，这些服务管理边缘到云的工作流程。 这些工具使开发人员能够在实时处理与偶尔的模型更新之间取得平衡，从而确保系统既具有响应性又是最新的。