综述：时间序列异常检测的现状与统一展望
原文标题：Future of Time Series Anomaly Detection: From Historical Review to Unified Outlook
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该综述系统梳理时间序列异常检测（TSAD）领域，涵盖扩散模型、状态空间模型与大语言模型等新兴架构，并建立精细的异常分类与范式体系。文章深入分析评估方法、开展指标可靠性实验，并发布开源基准仓库，同时提出动态阈值、可解释性、零样本迁移等开放挑战。
- 问题
- 时间序列异常检测缺乏对扩散、状态空间、LLM 等新架构的统一梳理。
- 方法
- 建立精细异常分类与范式体系，分析评估方法并做指标可靠性实验，配套开源基准仓库。
- 结果
- 未给出量化结果；发布含算法、数据集与评估工具的开源基准。
- 影响
- 做 TSAD 选型或搭评估流水线时，可先查其指标可靠性与基准，避免沿用失真的评测口径。
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