边缘 AI 通过允许智能家居设备在设备本身本地处理数据，而不是依赖基于云的服务器来赋能智能家居设备。 这种方法减少了延迟，提高了隐私，并确保了即使在互联网连接不可用时也能正常运行。 通过将机器学习模型直接嵌入到相机、扬声器或传感器等设备中，边缘 AI 实现了实时决策，而无需将数据传输到远程服务器。 例如，具有边缘 AI 的智能门铃可以在本地分析视频流，以检测人脸或包裹递送，然后仅将相关警报发送到用户的手机。 与将原始视频发送到云端进行分析相比，这最大限度地减少了带宽使用并加快了响应时间。
边缘 AI 在智能家居中的一个关键应用是增强隐私敏感型任务。 语音助手或安全摄像头等设备通常处理个人数据，本地处理可确保音频或视频流保留在设备上。 例如，使用边缘 AI 的语音控制恒温器可以在设备上完全处理“唤醒词”（如“Hey Google”），仅在触发时激活。 这可以防止连续音频上传到云端，从而减少数据泄露的风险。 同样，智能相机可以使用设备上的对象检测在存储录像之前在本地模糊人脸或车牌。 开发人员可以使用 TensorFlow Lite 或 ONNX Runtime 等框架来实现这些功能，这些框架优化模型以在智能家居硬件中的低功耗芯片上高效运行。
对于开发人员来说，将边缘 AI 集成到智能家居设备中需要在计算约束和性能之间取得平衡。 许多设备使用微控制器或低功耗片上系统 (SoC) 平台，例如 ESP32 或 Raspberry Pi，这些平台具有有限的内存和处理能力。 通过量化（降低数值精度）或剪枝（删除冗余神经网络节点）等技术优化模型至关重要。 例如，使用边缘 AI 的运动传感器可以部署经过训练的轻量级模型来区分宠物和人类，从而减少误报。 Edge Impulse 或 Google 的 Coral SDK 等工具可以帮助简化模型部署，从而为音频分类或图像识别等任务提供预构建的管道。 通过专注于高效的资源利用和有针对性的用例，开发人员可以创建既响应迅速又经济高效的智能家居设备。