Edge AI & Cloud AI – Wo läuft die Intelligenz? Lokal oder in der Cloud?
KI kann auf zwei Arten arbeiten: Lokal auf dem Gerät (Edge AI) oder auf externen Servern (Cloud AI). Beide haben Vor- und Nachteile. Die beste Lösung? Ein intelligenter Hybrid-Ansatz, der die Stärken beider Welten kombiniert. Wir zeigen Ihnen, was wann am besten funktioniert.
Was ist Edge AI & Cloud AI?
Edge AI (Künstliche Intelligenz am Rand)
Edge AI bedeutet, dass die KI direkt auf dem Gerät läuft – auf der Kamera, dem Sensor, dem Roboter oder einem lokalen Server. Die Daten verlassen nie das Gerät oder Ihr Netzwerk.
Cloud AI (Künstliche Intelligenz in der Cloud)
Cloud AI bedeutet, dass die KI auf externen Servern läuft – bei Amazon, Google, Microsoft oder auf privaten Servern. Die Daten werden zur Analyse in die Cloud gesendet.
Der entscheidende Unterschied:
Wie funktioniert Edge AI?
Datenerfassung
Kamera nimmt Video auf
KI-Analyse (auf der Kamera)
KI-Chip analysiert Video direkt auf dem Gerät
Ergebnis (sofort)
Person erkannt → Alarm in <50ms
Vorteile:
- ✅ Schnellste Reaktion (<50ms Latenz)
- ✅ Funktioniert offline (kein Internet nötig)
- ✅ Maximaler Datenschutz (Daten bleiben lokal)
- ✅ Keine laufenden Cloud-Kosten
Nachteile:
- ❌ Begrenzte Rechenleistung (Chip im Gerät ist limitiert)
- ❌ Weniger Genauigkeit bei sehr komplexen Analysen
- ❌ Updates aufwändiger (jedes Gerät einzeln aktualisieren)
Wie funktioniert Cloud AI?
Datenerfassung
Kamera nimmt Video auf
Upload zur Cloud
Video wird zur Cloud gesendet
KI-Analyse (in der Cloud)
Leistungsstarke Server analysieren
Ergebnis zurück
Ergebnis wird zurückgesendet → Alarm
Vorteile:
- ✅ Höchste Genauigkeit (unbegrenzte Rechenleistung)
- ✅ Komplexe Analysen möglich (z.B. Gesichtserkennung mit Millionen Gesichtern)
- ✅ Zentrale Updates (alle Geräte gleichzeitig aktualisieren)
- ✅ Skalierbar (1 Kamera oder 1000 Kameras – egal)
- ✅ Langzeit-Analysen (Heatmaps über Wochen, Muster über Monate)
Nachteile:
- ❌ Langsamer (100-500ms Latenz durch Upload/Download)
- ❌ Internet erforderlich (ohne Internet keine Funktion)
- ❌ Datenschutz-Bedenken (Daten verlassen das Gebäude)
- ❌ Laufende Kosten (Cloud-Abonnement, Bandbreite)
Edge AI vs. Cloud AI – Der direkte Vergleich
Wann Edge AI? Wann Cloud AI? – Entscheidungshilfe
Nutzen Sie Edge AI, wenn...
- Schnellste Reaktion erforderlich (Einbruchschutz, Alarm, Notfälle)
- Kein Internet verfügbar (abgelegene Orte, Baustellen)
- Maximaler Datenschutz wichtig (Krankenhäuser, Pflegeheime, Privathaushalte)
- Niedrige laufende Kosten gewünscht
- Einfache Analysen ausreichen (Personenerkennung, Bewegungserkennung)
- DSGVO-Compliance entscheidend (Daten dürfen Gebäude nicht verlassen)
Typische Anwendungsfälle:
Perimeterschutz • Einbruchserkennung • Zugangskontrolle • Sturzerkennung • Industrieanlagen ohne Internet • Privathaushalte
Nutzen Sie Cloud AI, wenn...
- Höchste Genauigkeit erforderlich (Gesichtserkennung mit großer Datenbank)
- Komplexe Analysen nötig (Verhaltensanalyse, Predictive Analytics)
- Viele Kameras/Sensoren (zentrale Verwaltung einfacher)
- Langzeit-Analysen (Heatmaps, Trends über Wochen/Monate)
- Zentrale Updates wichtig (alle Geräte gleichzeitig aktualisieren)
- Forensische Suche (große Datenmengen durchsuchen)
Typische Anwendungsfälle:
Einzelhandel (Kundenanalyse, Heatmaps) • Flughäfen (Gesichtserkennung) • Logistikzentren (Inventar-Tracking) • Städte (Verkehrsanalyse)
Hybrid-Ansatz – Das Beste aus beiden Welten
Die beste Lösung ist oft ein Hybrid-Ansatz: Edge AI für Echtzeit-Entscheidungen, Cloud AI für komplexe Analysen. So kombinieren Sie Geschwindigkeit, Datenschutz und Genauigkeit.
Edge AI (lokal)
- Echtzeit-Erkennung (Person, Objekt, Verhalten)
- Sofortige Alarme (<50ms)
- Offline-Betrieb
- Datenschutz (Daten bleiben lokal)
Cloud AI (extern)
- Komplexe Analysen (Heatmaps, Trends)
- Forensische Suche (große Datenmengen)
- Langzeit-Speicherung
- Zentrale Verwaltung & Updates
Praktisches Beispiel: Einzelhandel
Kamera erkennt verdächtiges Verhalten (Person versteckt Ware) → Sofortiger Alarm an Personal (Reaktion in <1 Sekunde)
Kamera sendet anonymisierte Bewegungsdaten zur Cloud → Heatmap zeigt: "Die meisten Kunden ignorieren Regal 5" → Geschäft optimiert Platzierung
Ergebnis: Schneller Diebstahlschutz (Edge AI) + langfristige Optimierung (Cloud AI)
Anwendungsfälle für Edge AI & Cloud AI
Industrieanlagen
Edge AI: Eindringlinge erkennen → Sofortalarm • Mitarbeiter in Gefahrenzone → Warnung
Cloud AI: Predictive Maintenance (Wann fällt Kamera aus?) • Langzeit-Analyse (Wann sind die meisten Vorfälle?)
Einzelhandel
Edge AI: Ladendieb erkennen → Sofortige Benachrichtigung Personal
Cloud AI: Kundenzählung • Heatmaps (Wo schauen Kunden hin?) • Conversion-Rate • Trends über Wochen
Privathaushalte
Edge AI: Einbruchserkennung → Sofortalarm • Sturzerkennung → Notruf • Funktioniert auch ohne Internet
Cloud AI (optional): Forensische Suche ("Zeig mir alle Besucher letzte Woche")
Flughäfen
Edge AI: Erste Personenerkennung (schnell, lokal)
Cloud AI: Gesichtserkennung mit großer Datenbank (Millionen Gesichter) • Verhaltensanalyse •
Zentrale Verwaltung tausender Kameras
Krankenhäuser & Pflegeheime
Edge AI: Sturzerkennung → Sofortiger Notruf • Patienten verlassen verbotene Bereiche → Alarm •
Maximaler Datenschutz (sensible Daten bleiben lokal)
Cloud AI: Meist nicht nötig (Datenschutz-Priorität)
Verkehrsüberwachung
Edge AI: Kennzeichenerkennung (ANPR) → Schnelle Erfassung
Cloud AI: Verkehrsfluss-Analyse • Stau-Prognosen • Verkehrszählung über Monate • Optimierung von Ampelschaltungen
Datenschutz & DSGVO – Was Sie wissen müssen
Edge AI & DSGVO
- ✅ Daten bleiben lokal (verlassen nie das Gebäude/Netzwerk)
- ✅ Keine Datenweitergabe an Dritte
- ✅ Einfachere DSGVO-Compliance (weniger rechtliche Hürden)
- ✅ Volle Kontrolle über Ihre Daten
- ✅ Anonymisierung möglich (Gesichter verpixeln, nur Silhouetten)
Cloud AI & DSGVO
- ⚠️ Daten verlassen das Gebäude (werden zur Cloud gesendet)
- ⚠️ Datenschutzerklärung erforderlich (Nutzer müssen informiert werden)
- ⚠️ Auftragsverarbeitungsvertrag (AVV) mit Cloud-Anbieter nötig
- ⚠️ Server-Standort wichtig (EU-Server bevorzugt für DSGVO-Compliance)
- ✅ Verschlüsselung während Übertragung & Speicherung möglich
Unsere Datenschutz-Empfehlung:
- Sensible Bereiche (Krankenhäuser, Pflegeheime, Privathaushalte) → Edge AI
- Öffentliche Bereiche (Einzelhandel, Verkehr) → Hybrid (Edge für Echtzeit, Cloud für Analysen)
- Private Cloud statt Public Cloud → Server in Deutschland, volle Kontrolle
- Anonymisierung wo möglich (nur Metadaten zur Cloud, keine Gesichter)
Technologie & Hardware
Edge AI Hardware
Spezielle KI-Chips direkt in Kameras oder lokalen Servern:
- Google Coral TPU (Tensor Processing Unit für Edge AI)
- NVIDIA Jetson (leistungsstarker Edge AI Computer)
- Intel Movidius (KI-Chip für Kameras & Drohnen)
- Kameras mit integriertem KI-Chip (z.B. Hikvision DeepinMind, Dahua WizMind)
Cloud AI Plattformen
Leistungsstarke Cloud-Server für KI-Analysen:
- AWS (Amazon Web Services) – Amazon Rekognition Video
- Google Cloud – Video AI, Vision AI
- Microsoft Azure – Azure Cognitive Services
- Private Cloud – Eigene Server in Deutschland (DSGVO-konform)
Hybrid-Setup (unsere Empfehlung):
Kosten – Edge AI vs. Cloud AI
💰 Edge AI Kosten
Einmalig:
- Kamera mit KI-Chip: 300-800 € pro Kamera
- Edge AI Server (optional): 1.500-5.000 €
- Installation & Einrichtung: einmalig
Laufend:
- Keine Cloud-Abonnements
- Nur Strom & Wartung (minimal)
💰 Cloud AI Kosten
Einmalig:
- Standard-Kamera: 150-400 € pro Kamera (günstiger als Edge AI)
- Installation & Einrichtung: einmalig
Laufend:
- Cloud-Abonnement: 10-50 € pro Kamera/Monat
- Bandbreite (Upload zur Cloud)
- Speicherplatz in der Cloud
Beispielrechnung (10 Kameras, 5 Jahre):
10 Kameras × 500 € + Server 3.000 € = 8.000 € einmalig
5 Jahre: 8.000 € Gesamtkosten
10 Kameras × 300 € = 3.000 € einmalig
10 Kameras × 30 €/Monat × 60 Monate = 18.000 € laufend
5 Jahre: 21.000 € Gesamtkosten
Ergebnis: Edge AI ist nach ~2 Jahren günstiger als Cloud AI.
Integration mit Erle Security Systemen
Bei Erle Security bieten wir beide Lösungen – und helfen Ihnen, die richtige Wahl zu treffen oder einen intelligenten Hybrid-Ansatz zu implementieren:
Video-Überwachung
Edge AI für Echtzeit-Erkennung + Cloud AI für forensische Suche & Heatmaps
Zutrittskontrolle
Edge AI für schnelle Gesichtserkennung + Cloud AI für zentrale Verwaltung großer Datenbanken
Perimeterschutz
Edge AI für Sofortalarm bei Eindringlingen + Cloud AI für Muster-Analyse (wann sind die meisten Vorfälle?)
Robotik & Drohnen
Edge AI für autonome Navigation & Echtzeit-Reaktion + Cloud AI für Langzeit-Optimierung von Routen
Smart Home
Edge AI für lokale Automatisierung (funktioniert offline) + Cloud AI für Fernsteuerung & Analysen
Preise & Beratung
Individuelle Beratung:
- Welche Lösung passt zu Ihren Anforderungen? (Edge, Cloud oder Hybrid?)
- Wie wichtig ist Datenschutz? (DSGVO-Anforderungen)
- Wie schnell muss das System reagieren? (Latenz-Anforderungen)
- Welche Kosten sind langfristig tragbar? (Einmalig vs. laufend)
- Wie komplex sollen die Analysen sein? (Echtzeit vs. Langzeit)
Kostenlose Bedarfsanalyse: Wir analysieren Ihre Anforderungen und empfehlen die optimale Lösung – Edge AI, Cloud AI oder Hybrid.
Interessiert an Edge AI oder Cloud AI?
Lassen Sie sich beraten – wir finden die passende KI-Lösung für Ihre Anforderungen. Ob Edge AI für maximale Geschwindigkeit und Datenschutz, Cloud AI für höchste Genauigkeit, oder ein intelligenter Hybrid-Ansatz: Wir zeigen Ihnen, was am besten funktioniert.