低功耗IoT终端AI自适应采样与边缘推理实验

本期围绕电池供电IoT终端的能耗与感知矛盾，实验室开展了AI自适应采样与边缘推理的联合实验。传统固定频率上报方式在工况平稳时产生大量冗余数据，异常发生时又可能漏采。我们在自研低功耗采集终端上部署了轻量化时序模型（经量化与算子裁剪后约120KB），由终端本地判断信号变化率，动态调整采样与上报频率，仅上传异常片段与特征摘要。
实验进展：
· 在某水泵站12个压力/流量监测点试运行四周，平均上报量下降约62%，单节锂电池续航预估由8个月延长至19个月；
· 异常片段捕获率保持在98%以上，漏报主要出现在缓变漂移场景。
下一步计划：引入网关侧增量更新机制，让终端模型按现场差异做小步本地微调，并评估LoRa窄带链路下模型增量下发的可行性。我们将持续积累真实工况数据，验证方案在不同行业的可迁移性。