边缘 AI 通过实现更快、更本地化的数据处理并减少对集中式云基础设施的依赖，从而增强 5G 网络。 通过直接在边缘设备或附近服务器上运行 AI 算法，边缘 AI 最大限度地减少了数据必须传输的距离，这与 5G 的低延迟功能相符。 例如，使用边缘 AI 的自动驾驶汽车可以在本地处理传感器数据以做出即时驾驶决策，而 5G 确保车辆和交通系统之间的快速通信。 这种组合将延迟从毫秒缩短到微秒，这对于工业自动化或紧急响应系统等实时应用至关重要。 如果没有边缘 AI，5G 的低延迟仍然需要数据通过更长的路径传输到云，从而破坏其潜力。
边缘 AI 还通过在源头过滤和处理数据来优化 5G 网络中的带宽使用。 在智能工厂等场景中，带有嵌入式 AI 的摄像头可以在本地分析视频流以检测缺陷，仅通过 5G 发送警报或元数据，而不是原始视频流。 这减少了网络拥塞，并允许 5G 更有效地支持更多设备。 同样，带有边缘 AI 的可穿戴健康监测器可以在设备上分析生命体征，并通过 5G 仅将关键异常传输给医疗保健提供者。 通过在边缘处理数据预处理，AI 确保 5G 的高带宽保留用于基本任务，从而提高 IoT 部署的可扩展性。
最后，边缘 AI 实现了需要智能和连接性的新型 5G 驱动应用。 增强现实 (AR) 工具（例如远程维护指南）使用边缘 AI 进行对象识别，并使用 5G 进行实时数据流传输，从而使技术人员可以立即叠加说明。 电信运营商还利用边缘 AI 来动态管理 5G 网络资源 - 例如，在高峰使用期间调整天线参数或重新路由流量。 在人口稠密的城市地区，边缘 AI 可以预测拥塞点并优化蜂窝塔负载平衡，从而提高服务质量。 这些用例说明了边缘 AI 和 5G 如何相互增强，从而创建比任何一种技术都更具响应性和适应性的系统。