车端 AI 模型发布前，为什么建议同时做精度回归、性能回归和安全回归？

[Kinkio111]

车端 AI 模型发布前，为什么建议同时做精度回归、性能回归和安全回归？ 
 

[weixin_38498942]

车端 AI 模型不只是 “能跑”，还要在长时间、高温、并发和系统扰动下保持稳定。精度回归验证模型升级后是否掉点；性能回归验证延迟、吞吐和抖动是否满足实时性；安全回归验证异常输入、内存错误、权限问题和系统扰动是否会导致功能异常。建议发布前至少覆盖：
精度回归：同一测试集对比新旧模型输出；
性能回归：固定 batch、固定帧率对比 latency 和 FPS；
稳定性回归：长时间运行、高温运行、多模型并发；
异常回归：非法 shape、空输入、脏数据、权限异常；
版本回归：固件、SDK、驱动、模型.so 组合测试。 参考发布清单：
精度 OK
性能 OK
温升 OK
稳定性 OK
异常处理 OK
版本兼容性 OK
参考文档：高通车载 AI 模型发布验证流程。

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车端 AI 模型不只是 “能跑”，还要在长时间、高温、并发和系统扰动下保持稳定。精度回归验证模型升级后是否掉点；性能回归验证延迟、吞吐和抖动是否满足实时性；安全回归验证异常输入、内存错误、权限问题和系统扰动是否会导致功能异常。建议发布前至少覆盖：
精度回归：同一测试集对比新旧模型输出；
性能回归：固定 batch、固定帧率对比 latency 和 FPS；
稳定性回归：长时间运行、高温运行、多模型并发；
异常回归：非法 shape、空输入、脏数据、权限异常；
版本回归：固件、SDK、驱动、模型.so 组合测试。 参考发布清单：
精度 OK
性能 OK
温升 OK
稳定性 OK
异常处理 OK
版本兼容性 OK
参考文档：高通车载 AI 模型发布验证流程。