AI边缘时序数据压缩定制：稀疏上报与带宽测算

在硬件 IoT 场景里，网关侧的采集频率常被带宽与流量成本反向压制：为省流量放宽采样周期，异常波形就容易漏掉。本实验室近期的实验方向是把压缩环节前移到边缘，让「多采、少传」成为可能。

做法分两步：先在设备侧做轻量特征抽取，保留振动、电流、温度等通道的统计量与变化率；再由自适应阈值决定是否上报原始片段——平稳期只传特征，越限时才补传波形。为避免阈值过松导致漏报，我们用历史数据回放校准，对比压缩前后在故障召回率上的差异。

要点：
• 阶段性结果：在某类泵机振动数据上，上行数据量降至原始采样的约 6%，关键异常事件召回率保持 97% 以上，端侧额外占用约 8% CPU 与 12MB 内存。
• 下一步：将压缩策略与断网续传、端侧模型更新做联合验证，并补齐不同工况下的带宽—召回率曲线，便于按现场链路条件选型。