机器学习在赋能边缘AI应用中扮演着核心角色，它使得设备能够本地处理数据并做出决策，而无需依赖云基础设施。其核心在于，机器学习模型直接部署在边缘设备上——例如智能手机、传感器或物联网硬件——以实时分析数据。这种本地处理降低了延迟，最大限度地减少了带宽使用，并通过将敏感数据保留在设备上增强了隐私性。例如，带有嵌入式ML模型的安全摄像头可以通过本地分析视频帧来检测入侵者，而不是将视频流传输到远程服务器。这种即时响应对于延迟不可接受的应用至关重要，如工业自动化或自动驾驶汽车。
为了在边缘设备上高效运行，机器学习模型通常需要优化。与云服务器相比，边缘硬件通常计算能力、内存和能源资源有限。开发者使用模型量化（降低权重的数值精度）、剪枝（移除冗余神经元）或知识蒸馏（训练小型模型模仿大型模型）等技术来缩小模型，同时避免明显的精度损失。TensorFlow Lite 或 ONNX Runtime 等框架提供了转换和部署针对边缘环境优化的模型的工具。例如，智能恒温器可以使用轻量级ML模型根据占用传感器和本地温度数据预测用户偏好，所有这些操作都在低功耗微控制器的限制下进行。
边缘AI应用还依赖机器学习来适应动态条件。模型可以使用联邦学习在设备上进行重新训练或微调，在这种方式下，更新会被聚合，而无需共享原始数据。这在预测性维护等场景中非常有用，例如工厂机器人的振动传感器学习识别特定于其环境的设备磨损模式。然而，挑战依然存在，例如平衡模型复杂性与硬件限制，以及确保在各种边缘场景下的鲁棒性。开发者必须仔细选择架构（例如用于视觉任务的 MobileNet）并在真实世界的限制下验证性能，例如波动的网络连接或可变的电源可用性。这些权衡决定了机器学习在边缘系统中的实用性。