边缘计算架构是将人工智能（AI）与边缘计算技术结合的核心设计模式，旨在通过分布式节点实现低延迟、高效率、本地化处理。以下是主要组成部分：
1. 边缘节点 🖥️
- 物理设备：如智能摄像头、传感器、边缘网关等（
边缘计算设备） - 计算能力：搭载AI芯片（NPU/GPU）或轻量级AI模型
- 数据缓存：临时存储高频访问数据，减少云端依赖
2. 本地数据处理 ⚙️
- 实时分析：通过边缘节点对数据进行初步AI处理（如图像识别、异常检测）
- 边缘数据库：支持本地数据存储与快速检索（
边缘数据库） - 隐私保护：敏感数据在本地处理，避免云端泄露
3. 云计算协同 🌐
- 数据同步：非敏感数据上传至云端进行深度分析（
云端数据同步） - 模型训练：利用云端算力优化AI模型（
AI模型训练） - 资源调度：动态分配边缘与云端计算资源（
资源调度）
4. AI模型优化 🧠
- 轻量化设计：使用模型压缩技术（如TensorRT）部署至边缘设备
- 边缘-云协同学习：联邦学习框架下的分布式训练（
联邦学习） - 自适应推理：根据设备性能调整AI模型复杂度（
自适应推理）