边缘 AI 通过直接在本地设备上实现实时数据处理和分析，减少对云基础设施的依赖，从而改进环境监测。通过在传感器、无人机或摄像头等边缘设备上部署 AI 模型，可以立即在源头分析环境数据。这可以最大限度地减少延迟，降低带宽使用率，并允许在时间敏感的场景中更快地做出决策。例如，具有嵌入式 AI 的空气质量传感器可以检测污染物水平并触发警报，而无需等待将数据传输到远程服务器。这种方法在互联网连接不可靠或必须最大限度地降低能源消耗的偏远或资源受限地区尤其有价值。
边缘 AI 在环境监测中的一个关键优势是它能够高效地处理大量数据。边缘设备无需将原始传感器数据发送到云端，而是在本地预处理和过滤信息。例如，具有设备上 AI 的野生动物相机陷阱可以实时识别特定动物物种，丢弃不相关的镜头（如移动的树叶），并且仅传输关键观察结果。这降低了存储成本和网络流量，同时延长了电池寿命——这对于离网位置的太阳能供电设备至关重要。开发人员可以使用 TensorFlow Lite 或 ONNX Runtime 等框架优化模型，以便在低功耗微控制器上运行推理，从而在准确性和计算约束之间取得平衡。
边缘 AI 还增强了监控系统的适应性和可扩展性。开发人员可以部署针对特定环境条件量身定制的自定义模型，例如检测热带雨林中的森林砍伐模式或跟踪湖泊中的藻类繁殖。例如，基于边缘的声学传感器可以分析水下声景来监测海洋生物多样性，而无需人工干预。这些系统可以在条件变化时通过无线方式更新，从而实现持续改进，而无需物理访问设备。通过分散处理，边缘 AI 为环境监测创建了弹性、分布式网络，该网络可以自主运行，从而可以更轻松地跨不同的生态系统扩展解决方案，同时保持数据隐私和安全性。