1、工业物联网
边缘人工智能可以在工业环境中使用，比如制造业，自动化装配线，以及使人工智能来目视检查产品的缺陷。让人工智能检查产品，而不是人工进行人工检查，可以为您和您的企业节省大量的资金。此外，边缘人工智能能够以比人类所能处理的更快的速度检查项目和处理信息。随着边缘人工智能计算机硬件成本的下降，你现在可以大规模地部署它。
2、监视和监视
边缘人工智能可以显著改善监视和监控，同时减少传输到云端的原始数据量。在将大量的原始数据传输到云端之前，需要对摄像头和摄像头进行大量的原始数据传输。然而，随着边缘人工智能的出现，机器学习（ML）智能相机系统可以捕捉原始数据，处理和分析，使用面部识别识别识别感兴趣的人和可能直接在边缘发生的可疑活动。
这大大减少了必须传输到云进行处理的原始数据量。只有触发某些触发器的数据才会被发送到云端，以便进一步处理和分析。这不仅节省了互联网带宽，而且使您能够拥有更多连接的摄像头和传感器，而无需投资额外的基础设施来支持不断增长的连接设备和传感器。
3自主车队车辆
边缘人工智能的重要性可以从它在自动驾驶汽车上的应用中看出，在自动驾驶汽车中，实时分析非常重要。如果没有实时数据处理，自动驾驶汽车就不可能实现。这是因为自动驾驶车辆必须在几秒钟内做出决定，如果没有边缘计算，这是不可能的。例如，车辆必须在毫秒内识别道路标志、行人、车道和其他车辆，以安全地操作车辆。如果自动驾驶车辆依靠云端进行数据处理，而这些数据处理可能需要几秒钟的时间，那么碰撞将会增加，因为在操作车辆时毫秒很重要。
4更好地管理物联网设备
边缘人工智能可用于更好地管理物联网设备。物联网一词是指任何可以通过互联网相互通信的设备。这包括你口袋里的手机，你家里或公司里的电子设备，还有机器人。边缘人工智能可以更好地存储、管理和处理这些设备收集的数据，对云端的信息处理压力更小。使用边缘人工智能管理物联网可改善数据处理，并使您能够扩展物联网设备网络，而无需投资额外的基础设施来支持不断增长的物联网设备数量。