对于这些物联网设备来说，实时响应是必要条件 。这就要求设备能够在现场分析和评估图像/数据，而不能依赖云端AI 。
通过将通常委托给云端的信息处理交给边缘设备，可以实现无传输延迟的实时处理 。此外，如果只传输重要信息到云端，可以减少传输数据量，这能将通信中断的风险降到最低 。
边缘AI使用场景
边缘AI的市场主要有两个领域：工业机械和消费设备 。可以看到，它在控制和优化设备、自动化重复劳动等领域均有进展 。
消费设备也有所突破，这些设备的AI摄像头可以自动识别被摄对象 。由于设备数量大于工业机器，预计从2021年起，消费设备市场将大幅扩大 。
我们把一些边缘AI的常见场景放在下面 。
自动驾驶汽车自动驾驶汽车是应用边缘计算最值得期待的领域 。有很多情况下，自动驾驶汽车需要对情况进行即时评估，这就需要实时的数据处理 。2019年12月，日本对《道路交通法》和《道路运输车辆法》进行了修订，使得3级自动驾驶汽车更容易上路 。它规定了自动驾驶汽车应符合的安全标准，以及自动驾驶汽车可以运行的区域 。因此，汽车制造商也在正在努力开发遵守这些标准的自动驾驶汽车 。例如，丰田已经在测试TRI-P4的完全自动化（4级）自动驾驶系统了 。
无人机无人机在进行飞行时失控、失踪的新闻越来越多 。某些甚至导致了事故的发生 。根据无人机降落位置的不同，坠毁造成的后果也可能是灾难性的 。
自动驾驶无人机上，飞行员并不主动干涉无人机的飞行 。他们远程监控操作，只有在绝对必要的时候才会手动驾驶无人机 。最著名的例子是亚马逊的Prime Air，这是一个无人机送货服务，它们正在开发自动驾驶无人机来运送包裹.
人脸识别人脸识别系统是监控摄像头的发展方向，它可以通过学习人脸识别人类个体 。2019年11月，WDS有限公司发布了AI摄像头模块Eeye，通过边缘AI实时分析面部特征 。Eeye能快速准确地识别人脸，适用于针对性别、年龄等特征的营销工具，和用来解锁设备的人脸识别场景 。
智能手机这是我们最熟悉的边缘AI设备 。Siri和谷歌助手是智能手机上边缘AI的好例子，因为该技术驱动了它们的语音UI 。手机上的AI使得数据处理发生在设备（边缘）侧，这意味着不需要将设备数据交付到云端 。这有助于保护隐私和减少流量 。
未来的边缘AI边缘AI正高速增长，我们已经看到对该技术的大量投资 。像Konduit AI这样的公司正在将它作为其在东南亚的AI战略的关键部分 。另一个例子是2020年1月，苹果耗资2亿美元收购了位于西雅图的AI企业Xnor.ai 。Xnor.ai的AI技术通过边缘处理来处理用户智能手机上的数据 。随着智能手机本身内置人工智能，我们可能会看到语音处理、人脸识别技术和隐私保护方面的进步 。。
根据富士景气集团发布的 "2019年AI业务汇总调查"，日本的边缘AI计算市场在2018财年的预测市场规模为110亿日元 。调查预测，2030财年市场规模将扩大到664亿日元 。
而随着5G的普及，可能也将看到全球边缘AI服务成本的下降和需求的上升 。
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