资源占用评测针对 AI 模型的硬件需求，包括 CPU 占用率、内存消耗和存储需求，是判断 AI 系统能否在目标设备上部署的关键。对于嵌入式 AI 设备，如智能摄像头、智能手表，硬件资源通常有限，资源占用过高会导致设备卡顿、发热甚至死机。评测会在目标硬件环境中运行 AI 模型，通过性能监控工具记录不同负载下的资源使用情况。某安防摄像头的 AI 人脸识别算法资源占用评测中，初始模型运行时 CPU 占用率达 70%，内存消耗 512MB，导致摄像头夜间录像出现掉帧现象。通过模型轻量化处理（移除非关键特征层、量化权重参数），CPU 占用率降至 30%，内存消耗减少至 256MB，在低端硬件上实现了每秒 30 帧的稳定人脸识别，设备采购成本降低 40%，同时满足了 24 小时不间断监控的需求。
公平性评测旨在消除 AI 模型中的偏见，保障不同群体在使用 AI 系统时获得平等对待，是避免算法歧视、维护社会公正的重要手段。公平性问题往往源于训练数据中的历史偏见，如招聘 AI 若训练数据中男性工程师占比过高，可能导致对女性求职者的评分偏低。公平性评测会统计模型对不同性别、年龄、种族、收入群体的决策结果差异，通过 demographic parity（不同群体选择率一致）、equalized odds（不同群体错误率一致）等指标量化公平程度。某银行的***审批 AI 公平性评测中，测试团队选取 10 万条涵盖不同收入、职业、地域的申请数据，发现初始模型对月收入低于 5000 元群体的**审批错误率（拒贷合格申请人）比高收入群体高 12%。通过重新加权训练数据、引入公平约束损失函数，优化后的模型群体错误率差异降至 3%，既符合《个人信息保护法》中的公平原则，也使低收入质量客户的识别率提升 20%，拓展了业务范围。
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