边缘人工智能的实时性取决于边缘设备的计算能力和网络连接质量。边缘设备越强大，处理速度越快，可以实现更快的实时响应。另外，边缘设备与云端的网络连接质量也会影响实时性，如果网络延迟较高，可能会影响边缘人工智能的实时性能。为了提高边缘人工智能的实时性，可以采取以下措施：
优化边缘设备的计算能力，选择性能更强的处理器和内存，以加快数据处理速度。使用优质的网络设备和网络连接，确保边缘设备与云端的通信质量。采用边缘计算架构，将部分人工智能模型和算法部署到边缘设备上，减少对云端的依赖，提高实时性能。对于特定应用场景，可以采用专门设计的硬件加速器，如GPU或TPU，以加速人工智能模型的推理和处理速度。举例来说，某家电商公司在自动识别货物并进行库存管理时，采用了边缘人工智能技术。他们选择了高性能的边缘设备，并优化了网络连接，使得边缘人工智能系统可以在毫秒级的时间内对货物进行识别和管理，极大地提高了库存管理的实时性能。
综上所述，边缘人工智能的实时性可以通过优化设备性能、改善网络连接、采用边缘计算架构和硬件加速器等方式来提高。通过这些措施，可以更好地满足实时性要求。