边缘 AI 通过将计算从集中式云服务器转移到传感器、智能手机或边缘服务器等本地设备，从而改变了 AI 模型的部署方式。这种转变减少了对持续互联网连接的依赖，并能够直接在生成数据的地方实时处理数据。边缘 AI 允许模型在设备上运行，而不是将原始数据发送到云端进行分析，这加快了决策速度并减少了带宽使用。 例如，具有边缘 AI 的安全摄像头可以在本地分析视频源以检测入侵者，而无需将所有录像流式传输到远程服务器。 这种方法在延迟、隐私或连接是关键约束的情况下特别有用。
边缘 AI 的一个主要影响是需要优化模型，以平衡性能与硬件限制。 边缘设备通常比云服务器的处理能力、内存或能源更少，这要求开发人员压缩或简化模型，而不会牺牲准确性。 量化（降低模型权重的数值精度）、剪枝（删除不太重要的神经网络连接）或使用轻量级架构（例如，MobileNet）等技术很常见。 例如，在边缘设备上部署缺陷检测系统的工厂可能会使用 TensorFlow Lite 或 ONNX Runtime 将大型视觉模型转换为较小的版本。 开发人员还必须考虑框架兼容性，因为 PyTorch Mobile 或 Core ML 等工具可以帮助将模型调整为特定的边缘硬件（如 GPU 或 NPU）。
边缘 AI 还引入了新的部署挑战，例如管理更新和确保分布式设备之间的一致性。 与可以在中心位置更新的基于云的模型不同，边缘模型可能在偏远地区的数千台设备上运行。 开发人员通常使用 AWS IoT Greengrass 或 Azure Edge Manager 等框架来推送更新和监控性能。 此外，边缘部署需要对各种环境条件（如温度或网络不稳定）进行严格测试，这些条件可能会影响可靠性。 例如，自动驾驶汽车的边缘 AI 系统必须处理传感器噪声或突然的连接中断。 通过应对这些挑战，边缘 AI 能够实现可穿戴设备上的实时医疗诊断或工业物联网中的预测性维护等用例，在这些用例中，即时、本地化的处理至关重要。