边缘 AI 通过直接在本地设备上处理数据，而不是将原始数据传输到中心化的云服务器，从而减少了网络带宽的使用。 通过在边缘处理诸如数据过滤、分析和决策之类的任务，仅通过网络发送相关结果或压缩的见解。 例如，具有边缘 AI 的安全摄像头可以在本地分析视频源以检测运动或物体，从而发送警报或元数据（例如，“下午 3 点检测到人员”），而不是流式传输数小时的高分辨率视频。 这种方法最大限度地减少了冗余数据传输，减轻了网络拥塞，并降低了与高带宽消耗相关的成本。
具体的用例突出了这一优势。 在工业 IoT 中，监控机械的传感器可能会以高频率收集振动数据。 如果没有边缘 AI，原始数据将充斥网络，但通过设备上的处理，可以本地识别异常情况（例如异常振动）。 仅发送异常或汇总报告，从而将每日数据传输量从千兆字节减少到千字节。 同样，使用边缘 AI 的医疗保健可穿戴设备可以实时分析心率模式，发送关键警报而不是连续流。 自动驾驶汽车还依赖边缘 AI 在本地处理激光雷达和摄像头数据，仅传输导航更新而不是原始传感器馈送。 这些示例说明了边缘 AI 如何将负担从网络转移到设备，从而优化带宽。
但是，边缘 AI 引入了权衡。 设备需要足够的计算能力和内存来运行 AI 模型，这可能会增加硬件成本。 开发人员必须优化模型的效率（使用诸如量化或剪枝之类的技术）以平衡性能和资源使用。 此外，虽然带宽减少了，但网络设计仍然必须考虑需要低延迟的间歇性高优先级数据（例如，紧急警报）。 安全性也变得更加复杂，因为在边缘处理的敏感数据可能需要在传输之前进行加密。 尽管存在这些挑战，但边缘 AI 的带宽节省使其成为实时处理、可扩展性或经济高效的数据传输至关重要的应用程序的实用选择。