边缘人工智能与传统的中央化计算模式相比，有以下几个优势：
低延迟：边缘人工智能将计算和决策推送到离数据源最近的位置，可以减少数据传输的时间，降低延迟，提高实时性。特别是对于需要快速响应的应用场景，如自动驾驶、工业自动化等，边缘人工智能能够更好地满足需求。
数据隐私与安全：边缘计算模式可以在设备端对数据进行处理和分析，避免了将大量敏感数据传输到中央服务器的风险，提高了数据的安全性和隐私性。
增强了可靠性：传统的中央化计算模式一旦中央服务器发生故障，所有依赖于它的设备都会受到影响。而边缘计算模式下，设备可以在本地进行计算和决策，即使中央服务器出现问题，也不会影响设备的正常运行。
节约带宽和成本：边缘人工智能可以在设备端进行部分计算和处理，只将需要的结果传输回中央服务器，减少了大量的数据传输，节约了带宽成本。
对于企业管理者来说，需要根据实际情况来评估边缘人工智能与中央化计算模式的优劣，并选择适合自己企业的技术方案。可以通过实施小范围的试点项目来评估边缘人工智能技术的效果，以及对现有业务流程和IT架构的影响。同时，也需要关注边缘人工智能技术的成本、管理难度以及人才需求等方面的问题。
综上所述，边缘人工智能相比传统的中央化计算模式具有低延迟、数据隐私与安全、增强可靠性和节约带宽成本等优势，但在实际应用中需要综合考虑技术、成本、管理等因素，选择最适合企业的技术方案。