边缘AI在设备本地处理数据，而非依赖云端，它存在一些开发者必须考虑的关键局限性。虽然它提供了低延迟和改善隐私等优势，但其限制通常源于硬件、数据和部署方面的挑战。理解这些局限性有助于设计平衡性能和实用性的系统。
首先，边缘设备的计算资源通常有限。许多边缘AI应用程序运行在微控制器、传感器或低功耗处理器上，这些设备缺乏处理复杂AI模型所需的内存或处理能力。例如，一个只有 256 KB RAM 的微控制器无法高效执行为云服务器设计的大型神经网络。这迫使开发者使用更小、精度较低的模型，或通过量化等技术优化现有模型，但这会降低精度并可能影响性能。实时任务，如安防摄像头上的视频分析，如果模型过慢或功耗过高，可能会难以胜任，导致在准确性和响应速度之间做出权衡。
其次，边缘AI系统经常面临数据质量和多样性问题。与可以聚合来自多个来源数据的云端AI不同，边缘设备在隔离环境中运行，输入数据有限或重复。例如，一个监控机械的工厂传感器可能只收集来自一台设备的数据，这使得训练能够泛化到不同条件的鲁棒模型变得困难。此外，边缘设备可能缺乏用于再训练的带标签数据，并且光照变化或传感器噪声等环境因素会降低可靠性。一台在白天训练的安防摄像头除非经过明确的再训练，否则可能在夜间失效，但更新数千台设备上的模型在后勤上是一项挑战。
最后，部署和维护的复杂性构成了障碍。边缘AI系统通常分布在许多设备上，这使得更新和监控变得困难。例如，使用边缘AI的无人机送货机队需要手动更新每台设备，从而增加了维护成本。安全是另一个问题：与集中式云系统相比，边缘设备更容易受到物理篡改或数据泄露的影响。此外，将边缘AI与现有云基础设施（例如，用于混合分析）集成会增加复杂性，因为开发者必须管理同步、版本控制和故障转移机制。与以云为中心的解决方案相比，这些因素使得边缘AI系统更难以扩展和维护。