云端 AI 与边缘 AI：决策在哪里发生
云端 AI 在远程基础设施中处理数据，边缘 AI 在传感器或机器附近执行推理。混合架构可将对时间敏感的决策保留在本地，同时发送选定数据用于设备群分析和模型开发。关键问题是：网络缓慢或不可用时，哪些功能仍必须运行？
以视觉检测工位为例：相机采集零件图像，软件预处理，模型评估，再由接口报告结果。上传每张图像会让这条流程依赖网络。本地推理改变了这种依赖，但设备仍需要足够的算力及软件版本管理机制。
比较完整工作负载
应一起测量采集、预处理、推理和输出处理。仅对模型计时的 AI 基准测试可能遗漏瓶颈。记录持续运行时的延迟、内存使用、功耗和预热后的表现。使用真实图像尺寸、并行工作的接口和最终计划采用的外壳进行同样的测试。
深度学习、生成式 AI 与设备资源
不同深度学习模型具有不同的内存占用和算子支持要求。生成式 AI 可能进一步增加内存和响应时间需求。在确定 AI 计算机规格前，应先选择满足真实任务的模型和运行时。处理器标榜支持 AI，并不能替代对实际部署模型的测试。
定义离线行为与数据所有权
决定哪些记录留在设备上、哪些被传出，以及各自保留多久。本地处理可减少原始数据传输，但安全更新、访问控制和诊断仍然必要。应定义推理不可用时操作员看到什么，以及系统如何恢复正常运行。
形成可测量的架构需求
提供有代表性的输入样本、要求的决策时间、接口清单、功率上限和安装条件。Alvexis 可据此规划定制电子硬件、嵌入式软件及外壳集成。首个里程碑应是对建议处理路径的实际测量，并明确继续实施或调整架构的标准。