低功耗传感节点端侧AI异常检测实验进展

在无固定供电与有线网络的工业场景中，将异常检测能力下沉至电池供电的传感节点，是硬件IoT方向的关键课题。实验室近期围绕端侧TinyML部署完成了一轮系统性实验，验证了在低功耗MCU上运行轻量异常检测模型的可行性。技术路线上，团队以温度、电流、加速度三类传感数据为输入，构建一维卷积与自编码器结合的异常检测模型，经通道剪枝与INT8量化后部署至Cortex-M4级MCU。阶段性结果如下：1. 量化后模型体积压缩至78KB，单次推理耗时约12ms，相对全精度模型的精度损失控制在1.5%以内；2. 结合间歇采样与深度休眠调度，节点平均功耗降至3.2mA，估算纽扣电池供电下可连续运行14个月以上。下一步计划在两个试点车间部署20个节点，重点考察温湿度漂移对模型长期稳定性的影响，并完善端云协同的模型增量更新机制。