边缘计算通过减少延迟、优化带宽以及实现可扩展的、具有上下文感知能力的应用，来改进实时增强现实 (AR) 处理。通过在更接近数据源的位置（例如智能手机、AR 眼镜或本地服务器）处理数据，边缘计算最大限度地减少了将大量传感器和视觉数据发送到遥远云服务器的需求。这种方法直接解决了 AR 的严格性能需求，在 AR 中，延迟或滞后会破坏用户体验。
一个关键的好处是减少延迟。 AR 应用依赖于物理环境和数字叠加层之间的即时反馈，例如对象识别、空间映射或手势跟踪。 例如，在 AR 导航应用中，即使是 100 毫秒的延迟也可能导致虚拟方向与现实世界环境错位。 边缘计算在本地或附近的边缘节点处理传感器数据（例如，相机馈送、激光雷达），从而绕过往返集中式云服务器的时间。 这对于同步定位和建图 (SLAM) 等任务至关重要，这些任务需要实时更新才能准确地锚定虚拟对象。 开发人员可以在边缘设备上实现轻量级机器学习模型，以处理姿势估计等任务，而无需依赖远程基础设施。
另一个优势是带宽效率。 AR 应用生成海量数据流——高分辨率视频、3D 模型和环境数据——如果全部发送到云端，将会给网络资源带来压力。 边缘计算在本地过滤或预处理这些数据。 例如，工厂 AR 头戴设备可能会处理设备上的摄像头画面以检测机器缺陷，仅将相关警报发送到云端。 这降低了带宽成本，并确保了在低连接环境中的功能。 开发人员还可以将计算密集型任务（例如，渲染复杂的 3D 模型）卸载到附近的边缘服务器，从而平衡设备资源，同时保持响应能力。
最后，边缘计算支持可扩展的、具有上下文感知能力的 AR。 通过在边缘节点上分配处理，应用可以适应本地化需求。 在体育场馆 AR 体验中，场馆附近的边缘服务器可以根据用户的座位或偏好为成千上万的用户定制叠加层，而不会使中央云服务器不堪重负。 边缘节点还可以实现隐私敏感的处理——例如，在实时 AR 协作工具中传输人脸数据之前对其进行匿名化处理。 对于开发人员来说，这种架构提供了灵活性：关键任务保留在本地，而非紧急数据与云异步同步，从而提高了可靠性和用户体验。