边缘人工智能的能耗和效率评估可以从以下几个方面进行考量：
硬件设备能耗评估：边缘人工智能的硬件设备包括传感器、嵌入式处理器、存储设备等，需要评估它们在运行时的能耗情况。可以通过实际测试或者模拟计算的方式来评估设备在不同工作负载下的能耗表现。
算法效率评估：边缘人工智能的算法设计对能耗影响很大，需要评估不同算法在边缘设备上的运行效率。可以通过对算法进行仿真实验或者在实际设备上部署测试来评估其能耗情况。
数据传输能耗评估：边缘人工智能需要与中心服务器进行数据传输，评估数据传输过程中的能耗是很重要的一环。可以通过模拟不同网络条件下的数据传输过程，评估在不同情况下的能耗表现。
整体系统能耗评估：最终需要综合考量硬件设备能耗、算法效率和数据传输能耗等因素，对边缘人工智能系统的整体能耗情况进行评估。可以通过实际部署系统并进行长时间监测，或者利用能耗模型进行预测评估。
为了提高边缘人工智能系统的能效，可以采取以下方法：
总之，边缘人工智能的能耗和效率评估是一个综合考量硬件、算法和数据传输等多个方面的工作，需要综合考虑各个因素并采取相应的优化措施，以提高系统的能效表现。