根据IEEE 2030-2018标准，边缘端模型更新频率应控制在设备空闲时段，并需预留至少30%的缓存空间以应对版本回滚需求。当前主流方案采用分层更新策略：基础功能层与业务逻辑层分离部署，例如Google Edge TPU通过差分更新技术，仅传输模型权重增量部分，使更新体积压缩至原始模型的5%-10%[1]。针对多模态模型，需设计动态适配层，例如将视觉模型的BGR格式自动转换为YUV以匹配摄像头硬