边缘人工智能的数据存储和传输管理是一个重要的问题，特别是在物联网和智能设备时代。边缘人工智能涉及大量的数据存储和传输，需要管理者采取一系列措施来保证数据的安全和高效传输。
首先，对于数据存储，管理者需要考虑采用分布式存储系统，以确保数据的备份和容灾能力。同时，需要对数据进行分类和标记，以便快速定位和访问。此外，数据存储的安全性也是关键，可以采用加密技术和访问控制策略来保护数据的机密性。
对于数据传输，管理者需要考虑网络带宽和延迟等因素，选择合适的传输协议和技术来保证数据的及时性和稳定性。同时，也需要考虑数据传输过程中的安全性，可以采用加密技术和身份验证机制来防止数据泄露和篡改。
除了技术层面的管理，管理者还需要建立完善的数据管理流程和规范，包括数据采集、存储、传输和清理等环节，确保数据的合规性和可追溯性。同时，也需要对数据管理人员进行培训，提高其对数据管理的意识和能力。
一个案例是，某物联网公司在边缘人工智能设备上采用了分布式存储系统，并结合了数据分类和加密技术，有效保障了数据的安全性和稳定性。同时，他们也建立了完善的数据管理流程和规范，确保数据管理工作的有序进行。
综上所述，边缘人工智能的数据存储和传输管理涉及技术、流程和人员培训等多个方面，管理者需要综合考虑，采取相应措施来保证数据的安全和高效管理。