边缘人工智能通过允许机器学习模型直接在边缘设备上进行训练和更新，从而处理分布式学习，这些边缘设备包括智能手机、物联网设备或边缘服务器。该方法利用边缘上可用的计算能力，而非仅仅依赖于集中式云服务器。其主要理念是将学习过程分散到多个设备上，这些设备能够本地收集和分析数据。通过这样做，边缘人工智能可以降低延迟和带宽的使用，因为数据不需要送回中央服务器进行处理。
在典型的边缘人工智能框架中，每个设备使用其自身传感器或用户交互生成的数据来训练本地模型。例如，考虑基于用户行为学习优化能源使用的智能家居设备。当这样的设备在本地收集数据时，它会实时调整其算法以改善性能。一旦达到一定的学习量，该设备将其模型更新（而非原始数据）分享给中央服务器。该服务器随后汇总来自多个设备的这些更新，以精炼反映所有参与者集体学习的全局模型。这个过程不仅加速了学习，还确保敏感数据保留在本地，从而增强隐私保护。
此外，边缘设备上的分布式学习还可以支持持续学习。当新数据进来时，设备可以定期更新其本地模型，使其对不断变化的条件保持响应。例如，使用边缘人工智能的自动驾驶车辆能够通过实时学习所收集的数据来适应不同的驾驶环境。通过实施联邦学习技术，模型可以在多个去中心化设备上进行训练，同时保持数据本地化，边缘人工智能不仅实现了协作学习，还防止了敏感信息的泄露。这一框架使开发者能够构建可扩展、高效并能够实时运行的智能应用。