在 AI 系统中，边缘数据处理和分析指的是直接在本地设备（例如传感器、摄像头或 IoT 硬件）上执行计算，而不是依赖集中的云服务器。 这种方法可以最大限度地减少延迟、减少带宽使用并增强隐私，从而将敏感数据保留在设备上。 例如，智能安全摄像头在本地分析视频源以检测入侵者，避免将所有镜头流式传输到云端，从而能够更快地响应并降低网络成本。 边缘设备通常使用优化的机器学习模型和轻量级框架来处理诸如对象检测或异常检测之类的任务，而无需持续的云连接。
在边缘处理数据通常涉及三个阶段：预处理、模型推理和后处理。 首先，来自传感器或输入的原始数据经过清理和格式化。 例如，摄像头可以调整图像大小、标准化像素值或应用降噪以准备 AI 模型的数据。 接下来，将预处理的数据输入到压缩或量化的模型中，该模型旨在在边缘硬件上高效运行。 诸如剪枝（删除不必要的神经网络连接）或量化（降低数值精度）之类的技术有助于缩小模型以适应资源受限的设备。 最后，模型的输出（例如，检测到的对象或预测）被转换为可操作的结果，例如触发警报或调整设备设置。 例如，工厂传感器可能会在本地分析振动模式，以实时标记设备故障。
在需要立即做出决策或在低连接性环境中运行的情况下，边缘分析尤其有价值。 例如，自动驾驶车辆会在车上处理激光雷达和摄像头数据，以做出瞬间驾驶决策，而无需等待云处理。 开发人员通常使用 TensorFlow Lite 或 ONNX Runtime 之类的框架在边缘设备上部署模型，从而在准确性和计算限制之间取得平衡。 挑战包括管理硬件限制（例如，有限的内存）和针对各种边缘环境优化模型。 但是，硬件加速器（例如，智能手机中的 NPU）和诸如知识蒸馏（训练较小的模型来模仿较大的模型）之类的技术的进步正在扩展边缘 AI 应用，从本地分析患者数据的医疗可穿戴设备到执行实时空中检查的无人机。