边缘AI通过直接在本地设备上运行机器学习模型来实现离线AI处理，而不是依赖云服务器。这种方法允许设备在不需要持续互联网连接的情况下处理数据和做出决策。例如，配备边缘AI系统的智能手机可以在设备上完全执行图像识别或语音命令等任务，无需将数据发送到远程服务器。这降低了延迟，缩短了响应时间，并确保了在连接不良或无连接环境下的功能。
边缘AI通过优化模型和硬件以提高效率来实现离线处理。机器学习模型通常会被压缩或简化，以便在传感器、摄像头或微控制器等资源受限的边缘设备上运行。量化（降低模型权重的数值精度）和剪枝（移除不必要的神经网络连接）等技术可以在不显著损失精度的情况下使模型更小、更快。TensorFlow Lite 或 ONNX Runtime 等框架提供了将模型转换为适用于边缘硬件并进行部署的工具。例如，工厂机器人可能会使用剪枝后的计算机视觉模型在本地处理器上实时检测缺陷，从而避免因依赖云而产生的延迟。
实际应用突显了边缘AI在离线场景中的作用。可穿戴健康监测器在本地分析心率或睡眠模式，以保护用户隐私并确保持续运行。自主无人机使用机载视觉模型进行导航，以避开障碍物，而无需等待云端反馈。开发者可以利用 NVIDIA Jetson 或 Raspberry Pi 等平台以及 PyTorch Mobile 等框架来构建这些解决方案。通过本地处理数据，边缘AI降低了带宽成本，增强了隐私保护，并支持了实时决策或离线操作至关重要的用例，例如远程农业传感器或连接不可靠地区的应急响应系统。