边缘 AI 将深度学习模型直接集成到边缘设备上，例如智能手机、传感器或 IoT 硬件，从而实现实时数据处理，而无需依赖云服务器。 边缘设备无需将数据发送到远程服务器进行分析，而是在本地运行预训练的神经网络。 例如，配备边缘 AI 的安全摄像头可以使用对象检测模型分析视频帧，以识别入侵者，而无需将录像流式传输到云端。 这种方法减少了延迟，节省了带宽，并通过将敏感数据保存在设备上来增强隐私。 为了实现这一点，模型首先在功能强大的服务器上使用大型数据集进行训练，然后进行优化以部署在资源受限的边缘硬件上。 TensorFlow Lite 或 PyTorch Mobile 等框架将模型转换为与边缘设备兼容的格式，通常会剥离不必要的层或降低数值精度以节省内存和处理能力。
在边缘设备上部署深度学习模型需要仔细优化，以平衡性能和效率。 边缘硬件（如微控制器或移动芯片）通常具有有限的计算能力、内存和能源预算。 量化（将 32 位浮点权重降低到 8 位整数）等技术可缩小模型尺寸并加快推理速度。 剪枝从训练好的模型中删除冗余神经元或连接，从而进一步降低复杂性。 例如，智能扬声器上的语音助手可能会使用语音识别模型的剪枝版本，以便在低功耗处理器上高效运行。 开发人员还利用特定于硬件的优化，例如使用智能手机中的 NPU（神经处理单元）或无人机中的 GPU 来加速推理。 NVIDIA 的 TensorRT 或 Apple 的 Core ML 等工具会将模型编译成针对特定芯片组优化的格式。 这些优化确保模型满足实时要求，例如处理自主机器人中的传感器数据或在离线设备上启用即时语言翻译。
边缘 AI 中的挑战包括管理硬件多样性和保持优化后的模型准确性。 由于内存或指令集的差异，为 Raspberry Pi 优化的模型可能无法在 Arduino 上运行。 开发人员通常会创建多个模型版本或使用 ONNX（开放神经网络交换）等自适应框架来确保跨平台兼容性。 另一个问题是处理动态环境：门铃摄像头上的面部识别系统必须适应不同的光照条件，而无需基于云的重新训练。 一些解决方案涉及联邦学习，其中边缘设备协同更新共享模型，同时保持数据本地化。 例如，不同家庭中的智能恒温器可以改进共享的节能模型，而无需共享用户特定的温度模式。 尽管存在这些障碍，但边缘 AI 的优势（如减少延迟和提高隐私性）使其对于需要即时决策的应用（如工业自动化或偏远地区的医疗诊断）至关重要。