边缘 AI 通过直接在设备上实现实时数据处理来增强监控和安全系统，减少对集中式云基础设施的依赖。边缘 AI 设备（如智能摄像头或物联网传感器）不是将原始视频或传感器数据流传输到远程服务器进行分析，而是使用嵌入式机器学习模型在本地处理信息。这种方法最大限度地缩短了延迟，这对于入侵检测或人脸识别等应用至关重要，因为即使几秒钟的延迟也可能危及安全。例如，具有边缘 AI 的摄像头可以立即识别被列入监视名单的人并触发警报，而传统系统可能需要等待云处理，从而增加了响应时间。
另一个优势是提高了隐私并减少了带宽使用。通过在本地分析数据，边缘 AI 确保敏感信息（例如来自私人空间的视频流）不会通过网络传输，从而降低了被拦截的风险。这在医疗保健或金融等行业中尤为重要，这些行业强制要求遵守 GDPR 或 HIPAA 等法规。例如，使用边缘 AI 驱动摄像头的医院可以在设备上匿名化患者数据，然后将元数据（例如，“在 205 室检测到未经授权的进入”）发送到中央仪表板。这也降低了存储和带宽成本，因为只需要存储或传输可操作的见解，而不是数 TB 的原始素材。
边缘 AI 还支持分布式环境下的可伸缩性和可靠性。将 AI 模型直接部署在边缘设备上使得安全系统即使在互联网连接不稳定时也能运行，这使其适用于油井或建筑工地等偏远位置。开发人员可以实施联邦学习，在不进行集中式再训练的情况下更新设备上的模型，确保对新威胁的适应性。例如，一支配备边缘 AI 的无人机机队可以自主监控大型工业现场，仅与中央服务器共享汇总的异常报告。这种去中心化的方法减少了对昂贵服务器基础设施的依赖，同时在各种操作条件下保持一致的性能。