边缘人工智能（Edge AI）是指在智能设备本地进行数据处理和决策，而不是依赖于云端服务器。边缘人工智能可以提高智能设备的性能，主要有以下几个方面：
实时响应：边缘人工智能可以使智能设备在本地实时响应用户需求，无需等待数据传输到云端进行处理，从而大大缩短响应时间。
数据隐私：边缘人工智能可以在本地处理数据，不需要将大量敏感数据传输到云端，有助于保护用户数据隐私。
减少网络负载：边缘人工智能可以在本地处理部分数据，减少了对网络带宽的需求，降低了网络负载。
改善离线功能：边缘人工智能可以使智能设备在没有网络连接的情况下依然具有部分智能功能，提高了离线使用体验。
要提高边缘人工智能在智能设备中的性能，可以采取以下方法：
硬件优化：选择适合边缘人工智能应用的高性能处理器和专用芯片，如GPU、FPGA等，以提高设备的计算能力和能效比。
算法优化：针对边缘环境的特点，对人工智能算法进行优化，减少计算复杂度和内存占用，提高算法在边缘设备上的执行效率。
深度学习模型压缩：通过模型压缩技术，减小深度学习模型的体积和计算量，适应边缘设备有限的存储和计算资源。
联邦学习：采用联邦学习技术，在边缘设备上进行模型训练，避免将大量数据传输到云端，提高模型更新效率和数据隐私保护性。
软硬件协同设计：在硬件和软件层面进行协同设计，充分发挥硬件设备的性能，优化软件算法的执行效率。
总之，边缘人工智能可以通过优化硬件、算法和训练方法等手段来提高智能设备的性能，带来更快速、更安全、更高效的智能体验。