边缘 AI 引入了一些监管问题，主要围绕数据隐私、安全以及遵守地方法律。由于边缘 AI 系统在设备本地（例如传感器、摄像头或智能手机）而非在中央云服务器中处理数据，因此它们通常会处理敏感信息，如生物识别数据、位置详细信息或个人身份标识符。欧盟的通用数据保护条例 (GDPR) 或加州消费者隐私法案 (CCPA) 等法规要求对如何收集、存储和使用此类数据进行严格控制。例如，智能摄像头上的面部识别系统必须确保原始生物识别数据不会保留过长时间或未经明确用户同意共享。开发人员必须设计默认匿名或删除数据的系统，并实施明确的用户同意机制，这在资源受限的边缘设备上可能具有技术挑战性。
另一个担忧是确保边缘 AI 部署的强大安全性。与基于云的系统不同，边缘设备通常可以物理访问，并且可能缺乏先进安全措施的资源。例如，使用边缘 AI 监控患者生命体征的医疗设备如果其固件未定期更新或通信通道未加密，则可能容易受到篡改或数据泄露的影响。美国 FDA 医疗设备指南或欧盟网络安全法等监管框架要求采取安全启动、无线更新和基于硬件的加密等保护措施。开发人员必须在这些要求与边缘设备有限的计算能力和能源预算之间取得平衡，例如，选择像 ChaCha20 这样的轻量级加密协议，而不是像 AES-256 这样更重的替代方案。
最后，遵守跨境数据法规增加了复杂性。在全球部署的边缘 AI 系统必须遵守不同的地方法律。例如，在德国使用边缘 AI 进行质量控制的工厂必须遵守 GDPR，而在中国，同一系统必须遵守个人信息保护法 (PIPL)。这会影响数据的处理、存储或跨司法管辖区传输方式。此外，行业特定规则（例如美国 HIPAA 针对医疗保健数据）可能要求边缘设备记录访问尝试或将数据处理限制为经过认证的硬件。开发人员需要在其系统中构建灵活性，例如可配置的数据保留策略或区域合规性模块，以便适应这些要求，而无需为每个市场重新设计整个架构。