边缘AI通过使设备能够在本地处理数据和更新机器学习模型来支持设备上学习，而无需依赖云基础设施。这种方法允许设备在保持隐私、减少延迟和有限资源下高效运行的同时，从实时数据中学习。通过直接在智能手机、物联网传感器或嵌入式系统等硬件上运行AI算法，边缘AI确保敏感数据保留在设备上，模型适应本地条件，并实时进行更新。这在连接不稳定或数据隐私至关重要的场景中特别有用。
边缘AI支持设备上学习的一个关键优势是它能够在本地处理敏感数据。例如，一个使用设备上学习的智能手机键盘应用可以适应用户的打字习惯，而无需将按键发送到服务器。模型直接在设备上训练，确保密码或消息等个人数据永远不会离开用户的硬件。类似地，监控机械的工业传感器可以根据本地振动或温度模式检测异常并改进其模型，避免将专有操作数据传输到云端。TensorFlow Lite 或 PyTorch Mobile 等框架通过提供直接在边缘设备上训练轻量级模型的工具来实现这一点，通常使用联邦学习等技术，即多个设备协作改进共享模型而不共享原始数据。
另一个优势是减少延迟和实时适应性。例如，在动态环境中导航的自主无人机需要立即处理摄像机画面并调整飞行路径。通过边缘AI，无人机的板载处理器可以在遇到新障碍物时实时更新其对象检测模型，无需等待远程服务器的往返。类似地，智能安全摄像头可以通过在本地更新其人脸识别模型来学习识别常访者，从而提高准确性，而不会受到网络延迟的影响。边缘AI框架优化了低计算开销，即使是资源受限的设备也能使用在线学习等方法进行增量训练，模型会随着新数据的到来而持续更新。
最后，边缘AI减少了对云基础设施的依赖，使得设备上学习在离线或带宽受限的场景中成为可能。例如，偏远地区的农业物联网设备可以分析土壤湿度数据并调整灌溉模型，而无需互联网连接。便携式心电图监视器等医疗设备可以根据患者特定数据优化其异常检测算法，同时遵守严格的隐私法规。ONNX Runtime 或 NVIDIA Jetson 平台等工具通过启用高效的模型量化和硬件加速来支持这一点，确保即使是复杂的神经网络也能在边缘硬件上运行。通过平衡计算效率与本地化学习，边缘AI确保设备保持功能正常、响应迅速且安全。