边缘计算中的本地 AI 和全局 AI 的主要区别在于处理发生的位置以及数据的处理方式。本地 AI 指的是直接在边缘设备（如传感器、摄像头或智能手机）上运行的 AI 模型，在数据生成的地方进行处理。相比之下，全局 AI 涉及在云服务器或数据中心进行集中处理，聚合来自多个边缘设备的数据。关键区别在于延迟、隐私、可扩展性和计算能力之间的权衡。
本地 AI 通过将数据保存在设备上，优先考虑实时处理和隐私。例如，一个带有本地 AI 的智能安防摄像头可以直接分析视频源以检测入侵者，而无需将录像发送到云端。这降低了延迟（对于自动驾驶车辆等应用至关重要），并避免了通过网络传输敏感数据。然而，本地 AI 受限于设备的硬件。较小的边缘设备可能只支持轻量级模型（如 TensorFlow Lite），从而限制了其复杂性。开发者必须优化模型以提高效率，这通常需要牺牲准确性来换取速度。例如，一个使用本地 AI 进行缺陷检测的工厂机器人可能依赖精简的神经网络在其嵌入式处理器上运行。
全局 AI 利用集中式基础设施来处理更大的数据集和更复杂的模型。例如，一支送货无人机队伍可能会将导航数据发送到云服务器，由全局 AI 模型优化所有设备的路线。这种方法对于需要聚合洞察力的任务（如使用数百万用户的数据训练推荐系统）具有更好的可扩展性。然而，它引入了数据传输导致的延迟，并引发了隐私问题。开发者通常采用混合方法：边缘设备在本地处理时间敏感的任务，而全局 AI 在云端优化模型。例如，语音助手可能在设备上处理基本命令，但依赖基于云的 AI 进行细致的语言理解。本地 AI 和全局 AI 之间的选择取决于在实时需求、数据敏感性和计算资源之间进行平衡。