冷链运输的温度记录仪通常只做「超限报警」，但真正的争议往往发生在到货环节：一车货经历了几次短暂升温，到底还能不能收？智能硬件实验室近期在生鲜与医药冷链场景做了一组实验，把判断依据从单点阈值改成整段温度轨迹的建模。
做法上，我们让边缘网关以分钟级采集车厢内多点温度、门磁开关与制冷机组状态，先做门开事件与温度回升的时序对齐，再用分段线性拟合提取每段漂移的斜率、持续时长与峰值，最后结合货品的热敏感参数给出到货分级结论（可收 / 复检 / 拒收）。
阶段性进展：
1）在 60 余次实际运输回放中，门开导致的短时升温被正确识别为「可解释扰动」的比例约 9 成，减少了单纯阈值法产生的误报；
2）对 2 小时以上的持续漂移段，模型能定位到具体时间窗与温区，便于责任界定。
下一步计划是把药品质控的等效累积热负荷指标接入判定逻辑，并验证在弱网环境下边缘侧本地推理与断点续传的稳定性。
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