机器人中的边缘AI使机器人能够在其硬件上本地处理数据，而不是依赖基于云的系统。这种方法降低了延迟，改善了在连接不良环境中的可靠性，并允许机器人做出实时决策。通过将AI模型直接嵌入到机器人的车载处理器中，像对象识别、导航或运动规划等任务可以更快地执行，并具有更大的自主性。例如，使用边缘AI的仓库机器人可以识别和分拣包裹，而无需等待远程服务器分析摄像头馈送，即使网络访问中断也能确保持续运行。
一个常见的应用是在物流或制造业中使用的自主移动机器人（AMRs）。这些机器人依靠边缘AI处理来自摄像头、LiDAR或红外传感器的传感器数据，以便在动态环境中导航。例如，AMR可能会使用运行在嵌入式GPU上的轻量级神经网络，在几毫秒内检测障碍物并调整其路径。同样，配备边缘AI的工业机械臂可以通过分析生产线上的视觉数据来执行质量检查。这消除了将大型视频流传输到外部服务器的需要，降低了带宽成本并实现更快的响应时间。边缘AI还支持与人类协作的协作机器人（cobots），在这些应用中，实时安全检查（例如检测移动工具附近工人的手）至关重要。
在机器人中实现边缘AI的开发人员面临着计算限制与模型精度平衡等挑战。例如，在功率有限的机器人上部署复杂的视觉模型需要通过量化或剪枝等技术优化模型。TensorFlow Lite或ONNX Runtime等框架有助于转换和部署针对NVIDIA Jetson或Raspberry Pi等边缘设备量身定制的模型。此外，边缘AI系统必须自主处理硬件故障或传感器噪声。一个实用的方法是设计备用机制，例如在主模型失败时切换到更简单的算法。通过专注于高效的代码、硬件感知的模型设计和严格的测试，开发人员可以创建有效利用边缘AI的强大机器人系统。