AI（人工智能）本地部署是否需要联网，取决于应用场景和具体需求。以下是对AI应用的联网需求的探索：
1. 数据收集和处理：AI系统通常需要大量的数据来训练和优化算法。如果本地部署，则需要从互联网上收集这些数据。例如，自动驾驶汽车需要实时交通数据、天气信息等，这些数据通常需要通过互联网获取。
2. 云服务支持：许多AI模型和框架依赖于云端服务器的支持。例如，TensorFlow、PyTorch等深度学习框架需要在云上运行，以便进行大规模计算和存储。因此，如果本地部署AI应用，可能需要依赖云服务提供商，如Google Cloud、AWS、Azure等。
3. 网络延迟和带宽：对于实时性要求较高的AI应用，如自动驾驶、语音识别等，网络延迟和带宽是关键因素。如果本地部署，可能无法满足这些应用对网络性能的要求，导致用户体验不佳。
4. 安全性：在某些情况下，本地部署的AI应用可能会面临安全风险。例如，本地部署的机器学习模型可能更容易受到攻击，因为攻击者可以直接访问本地文件系统。因此，在本地部署AI应用时，需要采取适当的安全措施，如使用防火墙、加密传输等。
5. 成本考虑：虽然云服务提供商提供了按需付费的服务模式，但本地部署的AI应用可能会带来更高的成本。例如，本地部署的服务器可能需要购买和维护硬件设备，以及支付网络费用等。
6. 跨平台兼容性：在某些情况下，本地部署的AI应用可能需要在不同操作系统之间迁移或转换。例如，将训练好的深度学习模型转换为其他编程语言或框架。在这种情况下，可能需要进行跨平台的兼容性测试和调整。
总之，AI本地部署是否需要联网取决于具体应用场景和需求。如果需要实时性高、安全性强、跨平台兼容性好等要求，可能需要依赖云服务提供商。然而，对于一些简单的AI应用，如图像识别、自然语言处理等，可以在本地部署并利用开源框架进行开发。
