物聯網是對終端節點的數據邏輯處理中樞，依托邊緣人工智能與5G技術及其他信息技術相結合，極大的拓展了物聯網平臺的應用范圍和場景。物聯網可以為邊緣人工智能系統生成數據以供使用，而5G技術對于邊緣人工智能和物聯網的持續發展至關重要。

物聯網是指通過互聯網相互連接的各種智能設備，所有終端設備生成的數據既可以由邊緣人工智能設備進行預處理，也可以作為數據的臨時存儲單元，數據處理方法允許更大的靈活性。

第五代移動網絡5G對邊緣人工智能和物聯網的發展都至關重要，5G能夠以更高的速度傳輸數據， 5G還支持比4G更多的同時連接和更好的延遲速度。數據傳輸的支持為物聯網終端數量增長提供了可能，滿足更多的設備和數據節點接入物聯網平臺，其中許多設備都可以配備邊緣人工智能。

邊緣人工智能的一些最常見用例包括自動駕駛汽車、自主無人機、面部識別和數字助理。以自動駕駛汽車為例，自動駕駛汽車必須不斷掃描周圍環境并評估情況，根據附近的事件修正其軌跡。實時數據處理對于這些案例至關重要，因此板載邊緣人工智能系統負責數據存儲、操作和分析。

由于自動無人機不是由人類操作員駕駛的，因此它們對自動駕駛汽車的要求非常相似。如果無人機在飛行時失控或發生故障，它可能會墜毀并損壞財產或生命。無人機可能會飛出互聯網接入點的范圍之外，它們必須具備邊緣人工智能功能。邊緣人工智能系統對于美團無人配送車等旨在通過無人機遞送包裹的服務來說將是不可或缺的。

此外邊緣人工智能的另一個用例是面部識別系統，面部識別系統依靠計算機視覺算法，分析相機收集的數據。為安全等任務而運行的面部識別應用程序需要可靠運行，即使它們沒有連接到云。數字語音助理是邊緣人工智能的另一個常見用例。蘋果語音助手Siri等數字語音助理必須能夠在智能手機和其他數字設備上操作，即使它們沒有連接到互聯網。在設備上處理數據時，無需將其傳送到云端，這有助于減少流量并確保隱私。