嵌入越来越多地用于边缘AI，以实现在计算能力有限的设备上快速、高效和本地化的数据处理。在edge AI中，嵌入允许设备以压缩矢量格式表示复杂数据 (例如图像，语音或传感器数据)，可以快速处理，而无需连接到云。这对于自动驾驶汽车、医疗保健和智能城市等领域的应用特别有用，在这些领域，实时决策至关重要。
例如，在自动驾驶汽车中，嵌入可用于以紧凑的形式表示来自摄像头，激光雷达和雷达的传感器数据，车辆的车载AI系统可用于识别物体，导航环境和做出决策。在医疗保健领域，嵌入可用于压缩患者数据，使边缘设备更容易实时检测异常或监控健康指标。
通过模型压缩，量化和修剪方面的进步，可以在edge AI中使用嵌入，这有助于减少嵌入模型的大小和计算要求。这些技术确保嵌入可以在资源有限的设备上有效地生成，同时仍然保持分类、异常检测和预测性维护等任务的高精度和高性能。