AI边缘时序压缩定制：降采样与异常保留

在硬件IoT场景中，网关侧最容易被低估的成本不是算力，而是上行流量与存储。多数设备按固定周期上报，平稳段占九成以上，而真正需要完整波形的事件，往往恰好被均匀降采样抹掉。我们搭建了一套边缘时序压缩流程：采集端先按一阶差分与滑动方差判定信号活跃度，做自适应降采样；再用分段线性近似保留拐点；对疑似异常窗口则切回原始采样率并打标上传，服务端只对打标片段做完整重建与复核。

要点：
· 进展：在压缩机振动与配电柜温度两类数据上测试，上行字节数降至原固定采样方案的约18%，异常窗口召回率98%以上，拐点重构误差控制在满量程1%以内。
· 下一步：将阈值参数由人工配置改为按设备型号自动标定，并验证网关重启后的缓存一致性，避免分段数据出现缺口。

我们更倾向于把压缩看作一次“取舍声明”：明确哪些信息可以丢、由谁负责找回，而不是单纯追求压缩比。