边缘AI和雾计算都是分散数据处理的方法，但它们涉及不同的架构层并服务于不同的目的。边缘AI 是指直接在边缘设备（如传感器、摄像头或嵌入式系统）上运行人工智能算法，以实现在不依赖云连接的情况下进行实时决策。相比之下，雾计算涉及在边缘设备和云之间的网络层分配计算资源——通常使用本地服务器或网关——以便在更靠近数据源的位置处理数据，同时仍允许跨多个设备或系统进行协调。关键区别在于范围：边缘AI侧重于设备上的智能，而雾计算则组织数据如何在本地化网络中流动和处理。
边缘AI专为需要即时处理的场景设计。例如，带有内置对象检测功能的安防摄像头可以在本地分析视频流，以触发警报，而无需等待往返云端。这减少了延迟和带宽使用。实现边缘AI的开发人员通常使用针对硬件限制进行优化的轻量级机器学习模型，例如用于微控制器的 TensorFlow Lite 或用于边缘服务器的 ONNX Runtime。重点在于使独立设备能够自主执行复杂任务（如语音识别或预测性维护）。然而，边缘AI可能会受到设备计算能力的限制，使其不适合需要大规模数据聚合或跨设备分析的任务。
另一方面，雾计算充当连接边缘设备和云的中间层。当多个设备需要共享资源或处理需要比单个边缘设备提供更多算力时，雾计算非常有用。例如，在智能工厂中，装配线上的传感器可以将数据发送到本地雾服务器，该服务器聚合输入、运行分析并实时协调机器调整。这种设置避免了将原始数据发送到云端，从而减少了延迟和成本。雾节点（如工业网关或边缘服务器）通常处理数据过滤、协议转换或分布式机器学习等任务。虽然雾计算实现了跨设备协作，但它仍然依赖于网络基础设施，这与边缘AI不同，边缘AI在每个设备上独立运行。使用雾计算的开发人员通常处理 Kubernetes 或特定于物联网的平台等编排框架来管理分布式工作负载。