边缘 AI 使自主无人机能够在设备本地处理数据，而不是依赖基于云的系统，这对于实时决策至关重要。通过直接在无人机的机载硬件上运行机器学习模型，边缘 AI 减少了将数据传输到远程服务器所导致的延迟。例如，在动态环境中飞行的无人机需要在毫秒内检测障碍物、调整飞行路径并响应传感器输入。边缘 AI 通过在嵌入式 GPU 或 NVIDIA Jetson、Qualcomm Snapdragon 等神经加速器上执行计算机视觉算法（例如，使用 YOLO 或 MobileNet 进行对象检测）来实现这一点。这种本地处理确保无人机即使在互联网连接不良或没有连接的区域也能可靠运行。
边缘 AI 还通过最大限度地减少带宽使用和功耗来提高资源效率。自主无人机从摄像头、LiDAR 和其他传感器生成大量数据。将这些数据传输到云端会消耗电池寿命并需要昂贵的蜂窝网络套餐。通过边缘 AI，原始数据在本地处理，只有可操作的见解（例如，检测到的异常或导航更新）被发送到中央系统。例如，检查作物的农业无人机可以在设备上分析多光谱图像以识别病株，然后只传输坐标和严重程度指标，而不是数 GB 的图像。TensorFlow Lite 或 ONNX Runtime 等框架有助于优化边缘硬件的模型，平衡准确性和计算限制。
最后，边缘 AI 增强了敏感应用的安全性和隐私性。用于监控、国防或工业检查的无人机通常处理机密数据。在本地处理数据减少了云传输过程中数据被拦截的风险。例如，巡逻设施的安全无人机可以使用设备上的面部识别来识别未经授权的人员，而无需上传视频流。边缘 AI 还支持联邦学习，其中模型根据新数据在本地更新，而无需共享原始信息。开发人员可以在边缘硬件上实现加密和安全启动机制，以保护模型和数据。这种方法对于受监管行业的合规性至关重要，可确保无人机自主运行，同时遵守数据保留和隐私政策。