硬件 AI 团队最贵的不是某一次失败实验，而是半年后没有人说得清当时为什么失败。只要实验记录没有结构化，团队就会不断重复旧测试、重走旧路线、重新争论已经争论过的判断。
日志至少要记录五类信息
每一次实验，无论大小，最好都带上下面五类信息：
- 模型版本与配置。
- 硬件环境，包括板卡、固件、驱动和接口连接。
- 数据集或输入样本版本。
- 关键结果，包括吞吐、延迟、功耗、错误现象。
- 当天的判断与下一步动作。
少了最后一项，日志就只是一堆历史数据，不是团队资产。
结论要和证据分开写
实验笔记里最容易混淆的是“看到什么”和“以为为什么”。把观测现象和推断原因分开写，后续复盘时能减少很多误导。尤其在硬件、驱动和模型都同时变化的阶段，这一点非常重要。
一定要能横向比较
单条日志写得再详细，如果无法横向比较，就很难支持决策。建议至少固定几个字段，让团队能按版本、板卡、模型、功耗、异常类型进行筛选。只有这样，日志才真正能为采购、调优和排障提供依据。
日志的目标是减少不必要的实验
好的实验记录不是为了写周报，而是为了让未来的某个人少做一次无意义的试验。它应该帮助团队回答：这个问题以前出现过吗，解决过吗，代价是什么。
结论
在硬件 AI 项目里，日志规范不是文档洁癖，而是节省试错预算的工具。谁先把实验记录做成团队资产，谁就更容易建立真正的复利。