边缘 AI 通过支持更快、更具响应性的应用程序来改善移动设备上的用户体验，这些应用程序在本地处理数据，而不是依赖远程服务器。通过直接在设备上运行机器学习模型，边缘 AI 减少了延迟，并确保即使在互联网连接受限或没有互联网连接的情况下也能正常运行。例如，相机应用程序中的实时照片增强功能（如背景模糊或对象移除）依赖于设备上的 AI 来立即处理图像，从而避免了基于云处理造成的延迟。同样，Siri 或 Google Assistant 等语音助手使用边缘 AI 来离线处理基本命令，无需等待服务器往返即可提供即时响应。这种本地处理还可以减少带宽使用，这对于连接不良地区的用户至关重要。
边缘 AI 的另一个主要优势是增强的隐私和安全性。当敏感数据（例如生物识别信息或位置历史记录）在本地处理时，无需将其传输到外部服务器，从而最大限度地减少了泄露风险。例如，用于设备解锁的面部识别使用设备上的神经网络来匹配面部，而无需将图像发送到云端。跟踪心率或睡眠模式的健康应用程序可以在本地分析数据，确保个人指标的私密性。此外，边缘 AI 支持联邦学习，可以在分散的设备上训练模型，而无需共享原始数据。例如，键盘应用程序可以通过学习设备本身的用户行为来改进自动更正建议，而不是集中汇总键入的短语。
边缘 AI 还支持根据个人使用模式量身定制的个性化体验。设备上的模型可以随着时间的推移适应用户行为，从而优化特定任务的性能。例如，Android 中的自适应电池管理使用 AI 来预测用户接下来可能打开哪些应用程序，从而优先考虑这些应用程序的资源，同时限制后台活动。游戏手机利用边缘 AI 根据游戏玩法动态调整触摸灵敏度或刷新率，从而减少延迟。此外，诸如 Apple 的 Neural Engine 或 Qualcomm 的 Hexagon 处理器之类的硬件加速器旨在有效地运行 AI 模型，从而延长电池寿命，同时保持性能。通过结合这些优化，边缘 AI 可确保移动设备提供更流畅、更直观的交互，而不会在速度或隐私方面做出妥协。