边缘人工智能（Edge AI）是指在边缘设备上直接运行人工智能（AI）和机器学习（ML）算法的技术。机器学习是一个广泛的领域，近年来取得了巨大的进步。它所基于的原则是，计算机可以通过从数据中学习来自主提高自己在给定任务上的性能，有时甚至超出了人类的能力。Edge AI是边缘人工智能的缩写，它是物联网系统下一个发展前沿，那么什么是边缘人工智能，如何实现边缘人工智能？
边缘人工智能是指以直接在边缘设备上运行的机器学习算法的形式使用人工智能，机器学习是一个广泛的领域，近年来取得了巨大的进步，它所基于的原则是计算机可以通过从数据中学习来自主提高自己在给定任务上的性能有时甚至超出了人类的能力。如今，机器学习可以执行许多高级任务包括但不限于：计算机视觉，语音识别等。
与传统的云计算模式不同，边缘人工智能将计算和分析任务下放到靠近数据源的设备上（如智能摄像头、传感器、智能手机等），而不依赖于远程服务器或云端的处理。这种方式能够显著减少延迟，降低带宽需求，提高隐私安全性，并支持实时处理，使得物联网（IoT）设备变得更加智能和自主。
边缘计算可以减少网络传输时间，适用于需要低延迟、高响应速度的应用场景。边缘计算减少了大规模数据传输的需求，降低了网络带宽的消耗；而云计算通常需要将大量原始数据上传到云端，耗费较多的带宽资源。边缘计算将数据保留在本地设备上，增强了数据隐私和安全性；云计算可能存在数据泄露的风险，因为数据需要在网络上传输并存储在远程服务器上。
边缘人工智能有很多实际应用，比如面部识别，可以直接在边缘设备上完成面部识别任务，如在监控摄像头上实时识别并记录通过某个区域的人员；智能家居，边缘设备如智能音箱和安全摄像头可以通过边缘AI技术进行本地数据处理，提高隐私和响应速度；自动驾驶：在自动驾驶系统中，车辆需要实时分析来自摄像头、雷达等传感器的数据，边缘AI使得车辆能够在毫秒内做出决策。
总之，边缘人工智能通过将计算从远程云端下放至本地设备，不仅可以减少延迟、节省带宽，还能提升系统的智能化水平，并在隐私保护方面带来优势。
