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%。
数据标注质量依赖度评测分析 AI 模型性能对训练数据标注质量的敏感程度，即低质量标注数据对模型的影响，是降低数据成本的重要参考。高质量标注数据成本高（如医疗影像标注需专业医生），若模型对标注噪声不敏感，可降低标注要求，节约成本。评测会通过引入不同比例的错误标注（如将 “良性**” 标为 “恶性”），测试模型准确率的下降幅度。某** AI 诊断系统的数据标注质量依赖度评测中，初始模型在 5% 错误标注下，准确率下降 10%，需要 99% 的标注正确率才能保证性能。通过引入噪声鲁棒性训练（如给错误标注样本较低权重），在 10% 错误标注下准确率*下降 3%，可接受标注正确率降至 95%，数据标注成本降低 40%，同时保持临床应用级的诊断性能。
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