在智能硬件实验室里，OTA 不是“推完就算”。我们针对一批 Wi-Fi/4G 传感器网关做了小规模实验：把固件升级拆成灰度批次，用设备侧运行日志、重启原因码、联网回连时长和功耗曲线作为特征，训练轻量分类模型，在升级包下发前预测“高风险设备”，先推 5% 样本，观察 24 小时再扩量。关键不是模型多大，而是把回滚做成默认能力：失败后自动回到上一可用分区，并把设备型号、批次、射频环境写入画像，供下一次灰度参考。
要点：
- 进展：420 台测试设备上，高风险组识别准确率约 0.82，升级失败率从 3.7% 降到 1.2%，平均回连时间缩短约 18 秒。
- 下一步：接入更多低功耗模组，验证弱网与掉电场景下的鲁棒性，并输出一套可复用的 OTA 灰度检查清单。
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