抗干扰能力评测检验 AI 系统在复杂干扰环境中的工作稳定性，如电磁干扰、振动、强光等物理干扰，或多任务并行、网络攻击等逻辑干扰。在工业现场，电机运转产生的电磁干扰可能影响 AI 传感器；在公共场所，嘈杂的背景音可能干扰语音识别。评测会模拟典型干扰场景，测试系统的性能衰减程度和恢复能力。某机场的 AI 语音导航系统抗干扰能力评测中，初始系统在候机大厅（背景噪音 60 分贝）的指令识别准确率* 75%，受广播、人**谈干扰严重。通过采用波束成形麦克风（定向收音）、噪声抑制算法，在 80 分贝噪音环境下识别准确率提升至 92%，旅客问路平均耗时从 5 分钟缩短至 2 分钟，服务效率显著提高。
故障诊断清晰度评测评估 AI 系统出现故障时，能否向用户或运维人员提供明确的错误原因和解决建议，减少故障排查时间。模糊的故障提示（如 “系统错误”）会使用户无所适从，增加客服压力；对运维人员而言，清晰的诊断信息能快速定位问题。评测会模拟常见故障场景，评估错误提示的准确性、具体性和可操作性。某智能家居中控 AI 的故障诊断清晰度评测中，初始系统对网络连接失败*提示 “连接错误”，用户自行解决率不足 20%。优化后，错误提示细化为 “路由器未连接互联网，请检查网线或重启路由器”“DNS 解析失败，请修改 DNS 设置为 8.8.8.8” 等具体指引，并附带操作步骤图示，用户自行解决率提升至 80%，客服工单量减少 60%，用户满意度提高 35%。
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