在硬件IoT方向，边缘网关既要长期在线，又常因传感器漂移、网络抖动或固件升级引入隐性异常。本实验室尝试把轻量异常检测下沉到网关侧：以滑动窗口统计建立每台设备的遥测基线，再用小型自编码器捕捉多通道相关性的偏离，云端只做模型聚合与阈值校准，降低带宽与隐私压力。
进展：在40台网关、6类传感器的实验床上，规则阈值误报率约12%，当前方法降至4.8%；结合差分升级记录，异常可关联到具体固件版本，并触发断点续传与回滚，升级完整率达99.2%。
下一步：引入设备型号、批次与部署环境先验，验证跨固件版本的迁移能力，并评估在低功耗MCU上的量化部署成本。
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