个性化适配能力评测评估 AI 系统根据用户个体差异调整自身行为的能力，即能否 “因材施教”“因人而异”，提升用户体验的个性化程度。不同用户的使用习惯、需求偏好差异很大：老人可能需要更大的字体和简单操作，专业用户可能需要高级功能和快捷操作。评测会选取不同特征的用户群体（如年龄、技能水平、使用场景），测试系统的个性化调整幅度和效果。某健身 APP 的 AI 教练个性化适配能力评测中，初始版本对所有用户推荐相同的训练计划，新手因强度过大放弃率达 40%，专业用户因内容简单满意度低。通过分析用户体能数据、运动历史和反馈，系统能自动调整训练强度、动作难度和指导方式，新手放弃率降至 15%，专业用户满意度提升 30%，月均运动时长增加 2 小时，用户付费转化率提高 25%。
错误恢复能力评测关注 AI 系统在出现错误后能否自我修正或快速恢复正常运行，直接影响系统的可用性和故障损失。在工业控制、交通调度等关键领域，AI 系统故障可能导致生产线停机、交通拥堵等严重后果，错误恢复能力尤为重要。评测会模拟传感器故障、网络中断、数据错误等 10 + 故障场景，测试系统的自动诊断准确率、恢复时间和数据一致性。某汽车生产线的 AI 控制系统错误恢复评测中，初始系统在传感器突发故障时，无法定位问题原因，平均恢复时间 15 分钟，每次停机造成损失约 5 万元。通过引入故障树分析（FTA）算法和热备份机制，系统能在 30 秒内定位 90% 的故障原因，自动切换至备用传感器数据，恢复时间缩短至 3 分钟，单月减少停机损失超 200 万元。错误恢复能力的提升，使生产线的设备综合效率（OEE）从 85% 提升至 92%。
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