边缘 AI 的未来将集中在提高效率、实现实时决策以及扩展与物联网和嵌入式系统的集成。边缘 AI 指的是直接在传感器、摄像头或智能手机等设备上运行机器学习模型，而不是依赖云服务器。 这种方法通过将数据保存在本地来减少延迟、降低带宽成本并增强隐私。 随着硬件变得越来越强大，模型变得越来越小，边缘 AI 将转向处理低功耗设备上的复杂任务，例如视频分析或预测性维护。 开发人员将专注于优化模型以在受限硬件上高效运行，同时保持准确性。
一个重要的发展领域将是软硬件协同设计。 例如，芯片制造商正在创建专用处理器，例如神经处理单元 (NPU)，旨在加速智能手机（例如，Apple 的 A16 Bionic 芯片）或工业传感器等设备上的 AI 工作负载。 TensorFlow Lite 和 ONNX Runtime 等框架已经通过支持量化（降低权重的数值精度）和剪枝（删除冗余模型参数）来帮助开发人员在边缘设备上部署模型。 在医疗保健领域，可穿戴设备可以使用这些技术在本地检测心率数据中的异常，从而避免云依赖。 同样，工厂中的智能摄像头可以使用像 MobileNet 这样的轻量级对象检测模型实时识别缺陷产品。
仍然存在挑战，尤其是在性能与资源限制之间取得平衡。 例如，训练模型以在各种边缘环境（例如计算机视觉的不同照明条件）中可靠地工作需要强大的数据集和联合学习等技术，在这种技术中，设备协作改进共享模型而无需共享原始数据。 开发人员还需要解决能源效率问题； 执行基于边缘导航的无人机必须最大限度地减少电池消耗。 诸如 Edge AI Consortium 等行业团体提出的互操作性标准将有助于统一分散的工具和硬件。 随着时间的推移，在用于模型优化和跨平台部署的更好工具的支持下，边缘 AI 可能会成为对延迟敏感的应用程序的默认选择。