典型的边缘 AI 系统架构由三个主要层组成：用于数据捕获和处理的硬件层、用于运行 AI 模型的软件层以及用于处理数据流的通信协议层。其目标是使传感器、摄像头或嵌入式系统等设备能够进行本地决策，减少对云连接的依赖。这种设计在平衡性能、延迟和资源限制的同时，保持了对不同应用的可扩展性。
硬件层包括用于收集数据的传感器（例如，摄像头、麦克风）和针对 AI 工作负载优化的处理器。树莓派、NVIDIA Jetson 模块或专用 AI 芯片 (Google Coral TPU) 等设备很常见。这些组件处理初始数据预处理（调整图像大小、噪声过滤）并执行轻量级机器学习模型。例如，安全摄像头可以使用视觉处理器在本地运行人物检测模型，然后再发送警报。边缘服务器（小型计算节点）可以作为中介，处理更复杂的任务，例如在工厂中汇总来自多个传感器的数据。
软件层涉及 TensorFlow Lite、PyTorch Mobile 或 ONNX Runtime 等框架，用于部署针对边缘设备优化的模型。开发人员使用量化（将数值精度从 32 位降低到 8 位）或剪枝（移除冗余神经网络节点）等技术将训练好的模型转换为边缘友好的格式。语音助手可以使用剪枝后的关键词识别模型离线检测“唤醒词”。边缘特定的中间件，例如 AWS IoT Greengrass 或 Azure Edge Manager，处理模型更新、设备监控和本地推理调度等任务。例如，无人机可以使用这些工具根据电池寿命在避障模型和导航模型之间切换。
通信层使用 MQTT、HTTP/2 或 LoRaWAN 等协议将边缘设备相互连接或连接到云端。混合架构通常会分担任务：智能恒温器可以在本地处理温度数据，但每周将诊断信息发送到云端。TLS 加密和基于硬件的可信执行环境 (Intel SGX) 等安全措施保护数据和模型。例如，医疗可穿戴设备可以在将患者生命体征传输到医院边缘服务器之前对其进行加密。这种分层方法确保了时间敏感应用的响应能力，同时为更新和可扩展性提供了灵活性。