边缘 AI 通过直接在车辆上进行实时数据处理来支持自动驾驶汽车，从而减少对云连接的依赖并确保更快的决策。自动驾驶汽车依靠摄像头、激光雷达和雷达等传感器来感知其环境，从而生成大量必须立即处理以安全导航的数据。 边缘 AI 使用车载硬件（例如 GPU 或专用 AI 芯片）在本地处理这些数据，从而最大限度地减少延迟。 例如，当行人突然走进道路时，边缘 AI 可以在几毫秒内检测到障碍物，并触发制动或转向调整，而无需等待云服务器响应。 TensorFlow Lite 或 ONNX Runtime 等框架通常用于在这些边缘设备上部署优化的机器学习模型，从而即使在计算资源有限的情况下也能确保高效的推理。
边缘 AI 的另一个主要好处是提高了数据效率和隐私。 将原始传感器数据传输到云进行处理需要过多的带宽并暴露敏感信息，例如位置详细信息或车辆周围环境。 边缘 AI 通过在本地过滤和处理数据，仅将关键见解（例如，交通模式或异常情况）发送到云来解决此问题。 例如，车辆可能会在船上处理摄像头馈送，以识别路标或车道标记，然后上传汇总的元数据而不是完整的视频流。 这种方法符合 GDPR 等隐私法规，并降低了对高带宽网络的依赖。 此外，边缘节点可以优先处理数据——例如，忽略不相关的场景，同时专注于移动物体——以进一步优化资源使用。
边缘 AI 还增强了动态环境中的适应性和系统鲁棒性。 自动驾驶汽车必须处理不可预测的场景，例如突然的天气变化或不常见的道路布局。 边缘 AI 允许通过无线 (OTA) 补丁和联邦学习进行持续的模型更新，车辆可以在不暴露原始数据的情况下共享学习到的见解（例如，检测新的障碍物类型）。 例如，遇到罕见道路碎片的车队可以在本地共同改进其检测模型。 边缘系统还使用传感器融合——结合来自摄像头、雷达和激光雷达的数据——来交叉验证输入并减少错误。 NVIDIA DRIVE 或 ROS（机器人操作系统）等平台集成了这些功能，允许开发人员构建模块化、容错系统，其中边缘 AI 组件独立运行，即使一个传感器发生故障或连接中断，也能确保功能。 这种本地自主性对于在不可预测的现实条件下维持安全至关重要。