边缘计算的发展意味着边缘人工智能的重要性日益凸显。各个行业都无法做到，尤其是减少处理延迟和保护数据隐私。
何谓边缘AI？
边缘AI是在硬件设备上进行本地处理的AI算法，可以不与网络连接而处理数据。这就是说，不需要流式传输或云上存储数据就能创建数据。由于越来越多的设备数据不能依靠云进行处理，这一点非常重要。举例来说，工厂的机器人和自动驾驶汽车需要以最小的延迟高速处理数据。
要达到这些目标，边缘计算可以依靠深度学习在云上产生数据，而在数据原点——设备本身(边缘)执行模型的推理和预测。
拿工厂里的工业机器人来说。在这里，AI技术能够以人类所不能达到的速度，对监控摄像机和传感器提供的大量多模式数据进行可视化和评估，从而能够在生产线上对人类可能忽略的故障进行检测。这种物联网结构能够存储生产线中产生的大量数据，并通过机器学习进行分析。他们也是AI模型的核心，可以使工厂更加智能化。
边缘计算，物联网和5G：
边缘化的人工智能通常会与物联网(IoT)和5G网络一起讨论。
“物联网”一词是指通过因特网连接起来的设备，包括智能手机、机器人和电子设备。作为一种用人工智能进行分析的平台，边缘人工智能能够收集和存储物联网产生的海量数据，允许利用云扩展。这样可增加数据处理和基础结构的灵活性。
5G对于物联网和边缘计算的发展是必不可少的，因为在物联网设备传输数据时，数据量会急剧增加，从而影响传输速度。数据传输速率的降低也带来了时延，这是实时处理中最大的问题。大量投资5G边缘设备的配置成本不低，但收益非常可观。在数字化转型的大趋势下，未能跟上潮流的企业成本可能会更高。
