边缘AI通过在设备上直接实现实时数据处理来增强物联网系统，减少对云基础设施的依赖。边缘AI不将原始数据发送到集中式服务器，而是使用优化的机器学习模型在本地处理信息。这种方法最大限度地减少了延迟，这对于工业自动化或自动驾驶汽车等应用至关重要，因为即使是几毫秒的延迟也可能影响性能。例如，使用边缘AI的智能工厂可以在现场分析机器的传感器数据，立即检测异常，无需等待基于云的分析即可防止设备故障。这种本地处理还降低了带宽成本，因为只有必要的洞察（例如警报或摘要）才会传输到云端。
另一个主要优势是改进的隐私和可靠性。通过将敏感数据保留在设备上，边缘AI减少了传输过程中的安全风险暴露。例如，监控患者生命体征的医疗物联网设备可以在本地处理数据以检测危急状况，而无需将个人身份信息传输到外部服务器。这在合规性要求严格的行业中尤为重要。此外，边缘AI确保了在低连接性环境下的功能性。例如，自动驾驶无人机即使在网络访问不可靠时，也可以使用机载AI进行导航和避障。开发者可以使用 TensorFlow Lite 或 ONNX Runtime 等框架来实现这一点，这些框架在优化模型以适用于边缘硬件的同时，仍能保持准确性。
边缘AI还能更有效地扩展物联网解决方案。传统的依赖云的系统随着设备数量的增长而面临挑战，但边缘计算分散了计算负载。例如，智慧城市部署带有边缘AI的交通摄像头，可以在本地分析视频流以计数车辆并调整信号灯时间，而不是用数TB的原始录像淹没云服务器。开发者可以部署针对特定硬件（如 Raspberry Pi 或 NVIDIA Jetson 设备）量身定制的轻量级模型，以平衡性能和资源限制。Apache TVM 或 OpenVINO 等工具可帮助模型适应不同的边缘环境。这种灵活性使得物联网系统能够处理更大规模的部署，而不会导致云成本或基础设施复杂性的相应增加。