边缘 AI 在智慧城市中发挥着关键作用，它使实时数据处理和决策能够在本地设备上直接进行，而不是仅仅依赖于集中式云系统。这种方法通过将敏感数据保留在其来源附近，减少了延迟，最大限度地减少了带宽使用，并增强了隐私。例如，配备边缘 AI 的交通管理系统可以分析来自路口摄像头的实时视频流，以立即调整交通信号灯，从而减少拥堵，而无需将大量数据发送到远程服务器。同样，废物管理系统中的边缘传感器可以监控垃圾箱中的垃圾量并优化收集路线，从而节省燃料和时间。
边缘 AI 在智慧城市中的一个关键应用是提高公共安全和基础设施可靠性。带有嵌入式 AI 模型的监控摄像头可以检测到异常活动，例如无人看管的行李或人群骚乱，并立即向当局发出警报。在公用事业网络中，边缘设备可以监控输水管道的泄漏或电网的故障，从而能够快速响应以防止停电或损坏。例如，智能电网中的边缘 AI 系统可能会在本地分析电流模式，以识别发生故障的变压器，并在停电发生之前自动重新分配电力。与受网络延迟或带宽限制影响的云依赖系统相比，这种本地化处理确保了更快的反应。
为智慧城市开发边缘 AI 的开发人员必须应对硬件限制、能源效率和模型优化等挑战。边缘设备通常具有有限的计算资源，需要轻量级 AI 模型（例如，TensorFlow Lite 或 ONNX Runtime）来平衡准确性和效率。例如，部署空气质量监测器的城市可能会使用量化神经网络在低功耗微控制器上运行推理。安全是另一个问题，因为边缘设备可能成为物理目标；安全启动和加密数据存储等技术至关重要。与现有基础设施的集成——例如将边缘处理的传感器数据与云分析相结合以进行长期规划——也需要仔细设计。通过关注这些实际考虑因素，开发人员可以构建强大、可扩展的边缘 AI 解决方案，从而提高城市效率和弹性。