机器学习 (ML) 在使边缘 AI 系统能够直接在传感器、摄像头或嵌入式硬件等设备上处理数据和做出决策方面发挥着核心作用，而不是依赖云服务器。 通过在边缘设备上部署 ML 模型，这些系统可以实时分析数据，减少对网络连接的依赖，并通过将敏感信息保留在本地来解决隐私问题。 例如，具有边缘 AI 的安全摄像头可以使用机器学习模型来检测设备上的入侵者，从而无需将视频流传输到远程服务器。 这种本地处理降低了延迟，这对于自动驾驶汽车或工业机器人等需要瞬间做出决策的应用程序至关重要。
ML 在边缘 AI 中的一个关键方面是优化模型，使其能够在资源受限的硬件上高效运行。 例如，用于图像识别的卷积神经网络 (CNN) 通常通过量化（降低权重的数值精度）或剪枝（删除冗余神经元）等技术进行简化，以适应边缘设备的有限内存和计算能力。 TensorFlow Lite 或 ONNX Runtime 等工具可帮助将模型转换并部署到 Raspberry Pi 或微控制器等平台。 一个实际的例子是可穿戴健康监测器，它使用轻量级 ML 模型在本地检测不规则心跳，即使没有互联网接入也能确保持续运行。 这些优化平衡了准确性和性能，使 ML 适用于边缘用例。
在边缘 AI 方面工作的开发人员还必须考虑模型复杂性和硬件限制之间的权衡。 例如，虽然像 GPT-4 这样的大型语言模型可能对智能扬声器来说资源过于密集，但专门为语音命令训练的较小模型可以高效运行。 PyTorch Mobile 或 NVIDIA 的 TensorRT 等框架提供了库来简化跨各种边缘硬件的部署。 此外，边缘 ML 模型通常需要使用特定领域的数据进行再训练或微调，以在实际条件下保持准确性——例如调整用于工厂环境的噪声消除模型。 通过专注于高效的 ML 管道和硬件感知设计，开发人员可以构建既响应迅速又可扩展的边缘 AI 系统，满足从智能农业到制造业预测性维护等应用的需求。