Debido al rápido desarrollo del Internet de las Cosas (IoT), se han desplegado terminales avanzados masivos como nodos sensores en diversas aplicaciones para detectar y adquirir datos del entorno. Dadas sus limitadas capacidades a bordo, estos terminales tienden a descargar datos en servidores para su posterior procesamiento. Sin embargo, los terminales no pueden transmitir datos directamente en regiones con infraestructura de comunicación restringida. Con la creciente proliferación de vehículos aéreos no tripulados (UAV), se han vuelto fundamentales para recopilar y transmitir datos de la región a los servidores. No obstante, debido a las limitaciones de energía y a la naturaleza que consume tiempo del procesamiento de datos por parte de los UAV, se vuelve imperativo no solo utilizar múltiples UAV para recorrer una región a gran escala y recopilar datos, sino también superar el desafío sustancial que plantea la sensibilidad temporal de la información de datos. Por lo tanto, este documento introduce el importante indicador Edad de la Información (AoI) que mide la frescura de los datos, y desarrolla un enfoque de procesamiento de datos de optimización de AoI inteligente llamado AODP en una arquitectura jerárquica de nube y borde. En el AODP propuesto, diseñamos un mecanismo de gestión a través de la formación de clústeres por terminales y las asociaciones de servicio entre terminales y posiciones de espera (HPs). Para mejorar aún más la eficiencia de recolección de los UAV, se desarrolla una estrategia de agrupamiento de HP para construir la asociación UAV-HP. Finalmente, bajo la consideración del suministro de energía, la tolerancia al tiempo y los modos de computación flexibles, se propone un esquema de planificación de rutas multiobjetivo basado en un algoritmo de optimización de lobos grises, logrando tanto la minimización del AoI promedio como del pico. Los resultados de simulación demuestran que el AODP puede converger bien, garantizar un AoI confiable y exhibir un rendimiento superior en comparación con soluciones existentes en múltiples escenarios.