边缘 AI 开发主要由三个关键趋势驱动： 推动更小、更高效的模型；集成专用硬件；以及专注于实时、注重隐私的应用程序。 这些趋势满足了将 AI 部署到更靠近数据源的需求，同时平衡了性能、成本和资源限制。
首先，开发紧凑高效的 AI 模型已成为首要任务。传统的像 GPT-3 或 ResNet 这样的大规模模型由于其高计算需求，对于边缘设备来说是不切实际的。 量化（降低权重的数值精度）、剪枝（移除冗余神经元）和知识蒸馏（训练较小的模型来模仿较大的模型）等技术被广泛采用。 例如，像 TensorFlow Lite 和 ONNX Runtime 这样的框架使开发人员能够将模型转换为针对边缘部署优化的格式。 MobileNet 是一系列轻量级神经网络，它展示了如何在不牺牲准确性的情况下重新设计模型架构以提高效率。 这些优化使 AI 能够在像微控制器这样受限的设备上运行，从而实现诸如智能家居设备上的关键词识别或工厂中的预测性维护传感器等用例。
其次，正在设计专门的硬件加速器，专门用于边缘 AI 工作负载。 像 Google 的 Coral Edge TPU、NVIDIA 的 Jetson 系列和 Intel 的 Movidius VPU 这样的芯片为神经网络中常见的矩阵运算提供专用计算单元。 这些芯片通常优先考虑能源效率和低延迟，而不是原始性能。 例如，带有 Coral USB 加速器的 Raspberry Pi 仅使用 2-3 瓦的功率即可运行 30 FPS 的对象检测模型。 此外，ARM 的 Ethos-U55 将 AI 加速引入微控制器，从而实现诸如工业设备中的异常检测等任务。 这种硬件趋势减少了对云服务器的依赖，并实现了离线 AI 功能，这对于远程或低连接环境中的应用程序至关重要。
第三，边缘 AI 越来越多地用于实时处理和隐私敏感的场景。 例如，自动驾驶汽车需要瞬间做出障碍物检测的决策，而基于云的系统由于延迟无法可靠地提供这些决策。 同样，像智能可穿戴设备这样的医疗保健设备使用设备上的 AI 来监控生命体征，而无需传输敏感数据。 联邦学习——模型在边缘设备上本地训练，仅共享聚合更新——正因其在平衡数据效用和隐私方面而受到欢迎。 一个实际的例子是智能手机键盘，它可以在不上传个人消息的情况下学习用户打字模式。 这些方法符合像 GDPR 这样的法规，并降低了与数据泄露相关的风险，从而使边缘 AI 成为金融和医疗保健等行业的务实选择。