加权融合（边缘AI推理）
Weighted Fusion — Edge AI Inference
按各传感器的不确定度（方差倒数）加权平均，是最简单有效的融合。
01
定义
按各传感器的不确定度（方差倒数）加权平均，是最简单有效的融合。
02
公式与计算
x̂ = Σ wᵢxᵢ / Σ wᵢ，wᵢ = 1/σᵢ²
融合后方差：σ̂² = 1 / Σ(1/σᵢ²)
03
适用时机
多个同类传感器冗余观测（多点土壤水分、多雨量计）。 部署到边缘 AI 推理盒（NPU/GPU 加速）时，需做模型量化（INT8）与算子裁剪，阈值与窗长按现场数据标定后固化。
04
关键参数
各传感器方差 σᵢ²（应由标定与比测得到，不是拍脑袋）；边缘 AI 版本注意量化误差、推理时延与模型版本管理，异常需支持远程回滚。
05
注意事项
失效与边界权重必须来自实测不确定度；等权平均只在 σ 相同时最优。 边缘 AI 实现需在目标算力上做推理时延与精度权衡测试，并保留原始数据上传通道供云端复核。
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