“边缘人工智能（Edge AI）是指将人工智能算法部署在本地设备上，而不是仅依赖集中式的云计算。在预测建模中，边缘人工智能能够在数据生成的源头或附近实时处理和分析数据。这减少了延迟，因为预测几乎可以即刻作出，这对于诸如自动驾驶车辆等应用至关重要，在这些情况下，瞬间的决策可以挽救生命，或者对于工业设备监控，提前维护可以避免高昂的停机时间。
使用边缘人工智能进行预测建模的一个主要优势是增强的隐私和安全性。由于敏感数据可以在本地处理，因此传输大量个人信息到云端的需求减少了。例如，在智能家居设备如安全摄像头中，边缘人工智能可以分析视频流，以检测异常活动，而无需上传整个视频流。这确保了个人数据保持在本地，并减少了数据泄露的风险。此外，它可以满足数据保护法律的合规要求，使其成为处理敏感信息的开发人员的实际选择。
此外，边缘人工智能允许更有效地使用带宽。在许多物联网设备生成数据的场景中，将所有这些信息传输到集中式云会对网络资源造成压力。通过直接在设备上运行预测模型，仅需将最相关的见解或异常发送到云端进行存储或进一步分析。例如，农业传感器可以现场处理环境数据，以预测作物产量，仅将关键信息传输给农民或农业管理系统。这种本地决策和减少数据传输的结合创造了一个更响应和资源高效的生态系统。”