边缘AI通过直接在设备（如传感器、摄像头或物联网硬件）上处理和精炼数据来处理数据过滤和聚合，而不是仅仅依赖中心化的云系统。这种本地处理减少了传输到云端的原始数据量，提高了响应速度，并解决了隐私问题。过滤和聚合是关键步骤，以确保只有相关的、高质量的数据用于推理或进一步分析。
对于过滤，边缘AI使用轻量级算法来丢弃不相关或冗余的数据。例如，智能摄像头可以运行计算机视觉模型来检测运动或特定对象，忽略空白帧或非关键的背景噪声。基于阈值的过滤（例如，丢弃低于噪声阈值的传感器读数）或异常检测（标记温度数据中的异常值）等技术很常见。在音频应用中，边缘AI可能会在传输语音片段之前过滤掉低音量声音。这些操作通常利用优化的神经网络（例如 TensorFlow Lite 模型）或根据设备硬件限制量身定制的基于规则的逻辑。
边缘AI中的聚合涉及在本地汇总数据，以在保留关键见解的同时减小数据大小。例如，一组工业传感器可能每隔 10 分钟对温度读数进行平均，而不是发送逐秒的原始数据。在交通监控中，边缘设备可以计算每个车道的车辆数量并传输每小时的总数，而不是传输实时视频。此处通常使用时间序列数据库或统计方法（如移动平均）。Apache Kafka Edge 或 AWS IoT Greengrass 等边缘框架提供了批量处理、开窗或降采样数据的工具。这降低了带宽使用和云存储成本，同时保持了可操作的趋势。通过结合过滤和聚合，边缘AI平衡了效率和准确性，从而实现可扩展的实时系统，而不会使网络过载。