边缘人工智能的部署和管理流程包括几个关键步骤：
确定业务需求：首先需要确定边缘人工智能的部署是为了解决什么样的业务问题，以及期望达到的效果是什么。这一步需要与业务部门进行充分沟通，了解他们的需求和痛点。
选择合适的边缘设备：根据业务需求和部署场景，选择适合的边缘设备，比如智能摄像头、传感器等。同时，需要考虑设备的性能、稳定性和适配性。
开发或选择合适的边缘人工智能模型：根据业务需求和设备特性，开发或选择合适的边缘人工智能模型，可以是目标检测、图像识别、语音识别等模型。
集成和部署模型：将开发好的边缘人工智能模型集成到选定的边缘设备上，并进行部署。在这一步需要考虑模型的性能优化和资源管理，保证在边缘设备上能够高效运行。
监控和维护：部署完成后，需要建立监控机制，监测边缘人工智能模型的运行情况和设备状态，及时发现和解决问题。同时，定期维护和更新模型，以适应业务需求的变化。
数据安全和隐私保护：在边缘人工智能部署和管理过程中，需要特别关注数据安全和隐私保护的问题，采取相应的措施保护用户数据的安全和隐私。
在实际案例中，可以以某家零售企业为例，他们希望利用边缘人工智能技术在门店中进行人流量统计和顾客行为分析。经过与业务部门的沟通，他们确定了需求，并选择了适合的智能摄像头作为边缘设备。然后他们开发了针对人流量统计和行为分析的边缘人工智能模型，并将其部署到选定的智能摄像头上。在整个过程中，他们注重了模型的性能优化和设备的稳定性，同时建立了监控机制来监测模型的运行情况。同时，他们也采取了相关措施来保护顾客的隐私和数据安全。