AI低功耗传感器上报策略定制：事件触发与电量预算

固定周期上报是多数电池供电传感节点的默认做法，代价是大量无信息量的数据包与持续的射频唤醒。本实验室近期的实验把上报决策前移到端侧：由低算力MCU运行轻量分类模型，对温振、电流等时序窗口先做一次“是否值得上报”的判断，网关侧再维护影子设备状态，负责补传与顺序对齐。

· 阶段进展：在温振复合节点样机上，日均上报条数下降约六成，关键事件召回率维持在95%以上；按实测功耗模型估算，纽扣电池续航由约6个月延长至14个月，策略参数可随剩余电量分档调整。

· 下一步：将模型压缩至10KB级以内并固定内存占用，比对NB-IoT、LoRa与BLE三种制式下的功耗与丢包差异，同时补齐断网缓存、时钟漂移校正与策略回滚，形成可复用的端侧上报参考实现。