从智能家居助手如Alexa、Google Assistant和Siri，到高级驾驶辅助系统（ADAS）的车道偏离警示，边缘AI正逐步成为这些普及化设备的核心驱动力。不同于依赖远程数据中心云计算的传统模式，边缘AI在设备内部直接运用人工智能，于数据源附近进行计算。这种转变不仅带来了更低的延迟和更快的处理速度，还减轻了对持续互联网连接的依赖，并缓解了隐私方面的顾虑。
边缘AI的最大优势在于其速度，尤其在处理关键应用时。与云或数据中心的人工智能相比，边缘AI无需通过网络链路发送数据并等待响应。它能在本地（通常基于实时操作系统）进行计算，提供即时反馈。例如，在工厂生产线上，边缘AI能迅速判断产品是否合格并进行分流；在驾驶场景中，车辆信号的响应也不应依赖于网络或云服务器的延迟。
众多实时应用场景正推动边缘AI的需求增长。智能家居助手、ADAS、病人监护和预测性维护等都是其典型应用。从快速响应家庭问题，到实时车道偏离警示，再到智能手机上的血糖读数，边缘AI在提供快速响应的同时，也最大限度地保护了用户隐私。
在供应链领域，特别是仓储和工厂环境中，边缘AI已展现出卓越的性能。同时，运输行业的技术也在不断进步，如具备复杂导航能力的送货无人机。在医疗技术领域，边缘AI同样为工程师带来了巨大便利，如心脏起搏器和其他心脏设备的智能监测与编程。
生成边缘AI模型是当前工程师和开发人员的关键任务。边缘AI的最大机遇在于基于统计算法的模式匹配，如感知人的存在、智能家居助手的唤醒词识别或电机晃动检测。生成机器学习模型通常需要使用集成开发环境（如TensorFlow或PyTorch）或SaaS平台（如Edge Impulse）。监督模型是当前最流行的边缘AI模型，它基于带标签的样本数据进行训练，虽然准确度高，但依赖于大量标记数据，可能无法处理新输入。
在硬件方面，边缘AI工作负载通常在单片机、FPGA和单板计算机上运行。DigiKey等公司与顶级供应商合作，提供多代边缘AI硬件。此外，来自创客社区的开发板、神经处理单元（NPU）和AI加速器也在边缘AI领域发挥着越来越重要的作用。
ML传感器也是边缘AI的重要组成部分。带有ML模型的高速相机已在供应链中广泛应用，用于产品分发和缺陷检测。同时，低成本的人工智能视觉模块正在开发中，用于识别物体或人。这些模块包括支持AI的传感器，如相机传感器和IMU、加速计等运动传感器，它们可以通过ML训练提高工作效率。
展望未来，随着各行业对数据处理技术的依赖加深，边缘AI的应用将更加广泛。我们预期，未来边缘AI的创新将集中在专用处理器逻辑、低功耗替代方案和更多集成/模块选择上，如AI视觉部件的内置传感器和嵌入式硬件。这些进步将推动边缘AI在更多领域发挥深远影响。
