边缘 AI 应用于汽车行业，可以为自动驾驶、预测性维护和车内个性化等应用实现实时、本地化的数据处理。通过直接在车辆硬件或本地边缘服务器上运行 AI 模型，边缘 AI 减少了对云连接的依赖，最大限度地降低了延迟，并增强了隐私。这种方法对于安全关键系统和时间敏感型操作至关重要，在这些情况下，即使是几毫秒的时间也很重要。
一个主要应用是自动驾驶和高级驾驶辅助系统 (ADAS)。例如，特斯拉的 Autopilot 和 NVIDIA 的 Drive 平台使用边缘 AI 来实时处理来自摄像头、雷达和激光雷达传感器的数据。这些系统可以检测障碍物、识别交通标志并做出瞬间决策（例如紧急制动或车道调整），而无需等待云反馈。边缘 AI 硬件（例如车载 GPU 或专用芯片）运行针对对象检测等任务优化的神经网络。这种本地处理可确保在连接较差的区域内的可靠性，并避免网络延迟的风险。开发人员在开发这些系统时，通常会使用 TensorRT 等框架来优化模型，以平衡资源受限硬件上的准确性和推理速度。
另一个关键用例是预测性维护和车辆健康状况监控。现代汽车从监控发动机性能、轮胎压力和电池健康状况的传感器生成大量数据。边缘 AI 在本地分析这些数据，以预测组件在发生故障之前出现故障。例如，宝马使用基于边缘的系统来监控电动汽车的电池状况，并提醒驾驶员注意潜在问题。通过在车辆或附近的边缘服务器上处理数据，汽车制造商减少了将大型数据集传输到云的需求，从而降低了成本并加快了诊断速度。开发人员可能会实施轻量级机器学习模型，例如针对嵌入式微控制器或远程信息处理单元量身定制的决策树或 LSTM。
边缘 AI 还增强了车内个性化和信息娱乐功能。奔驰的 MBUX 等系统使用设备上的 AI 来处理自然语言命令、调整气候控制或根据驾驶员的习惯推荐路线，所有这些都无需依赖云。驾驶员疲劳检测等隐私敏感型功能受益于边缘处理，因为生物识别数据仍存储在本地。对于开发人员来说，这涉及在汽车级 SoC 上部署卷积神经网络 (CNN) 等模型，用于面部识别或用于语音助手的转换器。这些系统通常优先考虑能源效率，使用量化或剪枝来减小模型尺寸，同时保持响应能力。通过保持本地处理，汽车制造商即使在连接死区也能确保无缝的用户体验。