边缘 AI 通过直接在设备（如摄像头或边缘服务器）上处理数据，而非依赖于远程云服务器，从而实现实时视频分析。 这种本地处理最大限度地减少了延迟，这对于需要立即响应的应用程序至关重要，例如安全系统或自动驾驶汽车。 通过在边缘硬件（例如，GPU、TPU 或专用 AI 芯片）上运行机器学习模型，可以逐帧分析视频流，而不会因数据传输到云而产生延迟。 例如，具有边缘 AI 的监控摄像头可以实时检测未经授权的入侵，立即触发警报，而无需往返服务器。
边缘 AI 还解决了带宽和隐私限制。 将原始视频传输到云会消耗大量带宽并引起数据安全问题。 使用边缘 AI，仅发送相关元数据（例如，“下午 3 点检测到人员”）或带注释的视频片段，从而减少网络负载。 例如，使用边缘 AI 的交通管理系统可以在本地处理来自摄像头的实时视频，以计数车辆或检测事故，并将汇总数据发送到中央仪表板，而不是流式传输数小时的视频。 这种方法在连接受限的环境中尤其有用，例如偏远的工业场所或移动车辆（如无人机），在这些环境中必须脱机进行实时决策。
开发人员使用针对低功耗设备优化的框架（例如 TensorFlow Lite、ONNX Runtime 或 OpenVINO）来实现边缘 AI。 这些工具允许压缩和优化模型，以便在资源受限的硬件上部署，而不会牺牲准确性。 零售商店可以使用边缘 AI 通过店内摄像头分析客户行为，运行轻量级姿势估计模型来跟踪移动模式。 通过在多个边缘节点上分配处理，系统可以有效地扩展 - 例如，一个智能城市部署了数百个摄像头，每个摄像头都处理自己的分析。 这种架构避免了集中的服务器瓶颈，并确保即使单个节点发生故障也能保证可靠性。