能耗评测对于边缘 AI 设备尤为重要，衡量模型在运行过程中的能源消耗，直接关系到设备续航和部署可行性。边缘 AI 设备（如智能手表、物联网传感器）通常依赖电池供电，能耗过高会导致频繁充电，影响用户体验。能耗评测会通过专业仪器（如功率计、热像仪）测量设备在待机、轻负载、满负载状态下的耗电量和发热情况。某品牌智能手表的 AI 健康监测算法能耗评测中，测试团队发现初始算法每小时耗电量达 5mAh，导致手表续航* 7 天，且夜间心率监测时发热明显。通过模型剪枝（移除 30% 冗余神经元）和低功耗模式优化（非活跃时段降低采样频率），每小时耗电量降至 2mAh，续航延长至 10 天，发热温度降低 4℃。能耗优化后，用户投诉量减少 60%，产品在续航评测榜单中** 10 位，市场占有率增长 8%。
安全性评测是 AI 系统，尤其是自主决策系统的必备环节，旨在防范潜在的安全风险和恶意利用，构建用户信任的安全屏障。不同领域的安全风险点差异***，自动驾驶 AI 需防范碰撞规避失效、***远程操控；智能家居 AI 需防止语音指令被恶意模仿、数据传输被**。安全性评测会采用渗透测试、故障注入、极限场景挑战等方法***检验。某智能家居 AI 的安全性评测中，白帽***团队通过录制用户语音样本，利用声纹合成技术生成模仿音频，成功**了 30% 设备的语音解锁指令。开发者随即升级声纹加密算法，引入动态指令验证码（每次唤醒添加随机数字验证），并通过国家网络安全等级保护三级认证。优化后的系统在二次评测中，成功抵御了 99% 的恶意攻击，用户安全感评分提升 40%，月活跃用户增长 25%。
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