边缘 AI 直接在物联网设备或本地网关上处理数据，而不是依赖云服务器，从而实现实时分析和决策。传感器收集原始数据（例如，温度、运动或图像），这些数据被输入到部署在边缘硬件（如微控制器或单板计算机）上的 AI 模型中。这些模型在本地执行分类、异常检测或预测等任务，减少对外部网络的依赖。例如，具有边缘 AI 的安全摄像头可以在设备上分析视频流，以检测入侵者，而无需将镜头上传到云端。
边缘 AI 与传感器和物联网设备的集成提供了两个主要优势。首先，它通过避免云往返来最大限度地减少延迟，这对于必须立即对障碍物做出反应的自主无人机等应用至关重要。其次，它通过在本地处理数据来降低带宽和存储成本——仅传输可操作的结果（例如，“电机振动超过阈值”），而不是原始传感器流。例如，在工业环境中，机器上的振动传感器可以运行异常检测模型来预测设备故障，仅在检测到问题时才发送警报。TensorFlow Lite 或 ONNX Runtime 等边缘框架允许开发人员优化用于受限硬件的模型，从而平衡准确性和效率。
但是，部署边缘 AI 需要解决硬件限制和模型优化问题。传感器通常将数据馈送到资源受限的设备，因此需要通过量化或修剪等技术创建轻量级模型。例如，可穿戴健康监测器可以使用 tinyML 模型来分析低功耗微控制器上的心率数据，从而延长电池寿命。开发人员还必须在边缘设备本身上处理噪声过滤或标准化等预处理步骤。安全是另一个需要考虑的因素：虽然本地处理减少了敏感数据的暴露，但边缘设备仍然需要加密固件更新等安全措施。实际用例范围从智能农业（土壤传感器通过设备上的 ML 触发灌溉）到零售（边缘驱动的摄像头计算商店客流量）。通过将本地化处理与传感器数据相结合，边缘 AI 可以实现响应迅速、高效的物联网系统，而无需依赖云。