在硬件IoT场景中，传感器长期漂移比突发故障更常见：温湿度、气体、压力类模组的零点会随温度与老化缓慢偏移，仅靠出厂标定很难覆盖两年以上的部署周期。我们尝试把补偿从云端搬到端侧，用轻量回归模型拟合温度—零点曲线，并以休眠时长、供电电压、历史回读等设备状态作为辅助特征，在线估计残余偏差。
目前进展：
- 在气体与压力两类模组的台架试验中，0~50℃范围内零点漂移标准差由补偿前的约3.2%FS降至0.9%FS，模型体积控制在12KB以内，可直接运行在MCU上；
- 引入“漂移置信度”门控，仅当置信度超过阈值才写入补偿参数，避免误修正污染基线，连续试运行三个月未出现参数跑飞。
下一步计划接入同型号设备的群体一致性校验，用设备间互证替代人工复标，目标把现场校准周期从季度拉长到半年以上。
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