边缘智能与人工智能相比较，有以下几个方面的不同和优势：
数据处理位置：边缘智能是在设备或传感器等边缘位置进行数据处理和决策，而人工智能通常是在集中的数据中心进行处理。边缘智能的数据处理更加接近数据源，可以实时响应和减少数据传输的延迟，适用于需要快速决策和实时反馈的场景。
数据安全和隐私：由于边缘智能可以在设备本地进行数据处理，可以减少数据传输，降低了数据被攻击或泄露的风险，有利于数据安全和隐私保护。
网络带宽利用：边缘智能可以在设备本地进行部分数据处理，减少了对网络带宽的需求，尤其在一些网络条件较差的场景下，可以降低对网络的依赖，提高了系统的稳定性和可靠性。
实时性和稳定性：边缘智能可以实现快速响应和实时决策，适用于对实时性要求较高的场景，同时由于数据处理在设备本地进行，减少了对网络的依赖，提高了系统的稳定性。
成本和能耗：边缘智能可以减少数据传输和集中处理的成本，同时由于可以在设备本地进行部分数据处理，降低了能耗，有利于节能和降低运营成本。
综上所述，边缘智能相对于人工智能在数据处理位置、安全隐私、网络带宽利用、实时性稳定性以及成本能耗等方面具有一定的优势，尤其适用于物联网、智能制造、智能交通等领域。
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