随着人工智能融入日常生活，边缘AI已成为智能手机、可穿戴设备和物联网设备实现即时响应的核心技术。边缘AI指在网络边缘设备直接部署AI算法，而非依赖云端数据中心，这既能提升隐私安全性（减少敏感数据传输），又能加速实时决策（适用于医疗穿戴、工业自动化和增强现实等领域），甚至在连接不稳定的环境中保持运行。

然而，在硬件受限的边缘设备上实现强大AI功能面临严峻挑战：设备需在有限处理能力、内存和电池容量下执行复杂任务。例如，智能手机进行面部识别需通过优化算法在毫秒内完成图像分析，实时翻译耳机则需维持低能耗以保障续航。

边缘AI模型优化需大幅缩减模型尺寸和计算量同时保持可靠性，这一过程称为模型压缩，涉及以下关键技术：

• 神经架构搜索（NAS）：通过搜索算法探索最适合特定边缘设备的AI模型结构
• 迁移学习：利用已训练的大模型（教师模型）训练更小规模的学生模型
• 剪枝：消除对精度影响微弱的冗余参数
• 量化：将模型转换为低精度算术运算以节省计算和内存资源

模型开发者常陷入“MAC（乘积累加运算）隧道视觉”，仅关注计算效率指标。尽管MobileNet、EfficientNet等流行模型理论计算效率高，但在实际边缘芯片中表现不佳，因为真实性能还取决于设备内部数据移动速度。相反，ResNet等经典模型虽结构较旧，却因更匹配AI处理器内存与计算交互特性，经裁剪后在边缘设备上展现出更优的速度和精度。

硬件演进同样关键：设备制造商正为智能手机、智能手表等嵌入专用AI加速器芯片，每年通过架构、制造和集成创新提升硬件性能。

边缘AI生态的碎片化（需定制模型与特定硬件）缺乏标准化，亟需高效开发工具来优化实际性能、功耗和延迟。设备制造商与AI开发者的合作正缩小工程与用户体验间的差距，未来趋势聚焦情境感知和自适应学习，通过环境线索与用户习惯观察提供更自然的个性化响应。