边缘 AI 指的是直接在本地硬件设备（例如传感器、摄像头或嵌入式系统）上运行人工智能 (AI) 模型，而不是依赖云服务器。 这种方法在数据生成的地方处理数据——例如智能手机在本地分析照片或工厂机器监控自身的性能——减少了通过网络发送数据的需要。 通过将计算保持在设备上，边缘 AI 可以最大限度地减少延迟、提高隐私性，并在连接有限的环境中可靠地工作。 它是需要实时决策而无需外部依赖的应用程序的实用解决方案。
为了实现边缘 AI，开发人员通常会优化预训练模型，以便在资源受限的硬件上高效运行。 TensorFlow Lite、PyTorch Mobile 或 ONNX Runtime 等框架简化了将大型神经网络转换为与边缘设备兼容的轻量级版本的操作。 例如，为图像分类训练的 TensorFlow 模型可以被量化（降低数值精度）以缩小其大小并加快 Raspberry Pi 上的推理速度。 诸如 Google Coral 的 USB 记忆棒或 NVIDIA Jetson 模块之类的硬件加速器提供了专用芯片，以更快地处理 AI 工作负载。 开发人员还使用模型修剪（删除冗余神经元）或知识蒸馏（训练较小模型以模仿较大模型）等技术来平衡准确性与性能。 这些优化确保了智能扬声器上的语音识别或制造中的缺陷检测等任务可以在边缘设备上顺利运行。
常见的用例包括工业自动化（预测设备故障）、医疗保健（实时监测生命体征）和自主系统（使无人机能够在没有云访问的情况下导航）。 例如，具有边缘 AI 的安全摄像头可以在本地检测入侵者，立即触发警报，而不是等待服务器分析。 但是，开发人员必须考虑权衡：边缘硬件的内存和处理能力有限，因此必须仔细调整模型。 诸如 Apache TVM 或 Edge Impulse 之类的工具可帮助自动化部署管道，而诸如 AWS IoT Greengrass 或 Azure IoT Edge 之类的平台则管理更新和安全性。 边缘 AI 不是一种万能的解决方案，但当低延迟、隐私或离线操作至关重要时，它是一种强大的选择。