AI 模型算法
算法不是调个开源模型就能用。真正的差别在数据：标注规范、样本均衡、以及「什么算对」的业务定义。我们先把评价标准说清楚，再谈模型结构。
01 / 服务范围
01
计算机视觉
目标检测、缺陷检测、语义分割、OCR、姿态与行为识别，覆盖工业与商业场景。
02
自然语言处理
文本分类、信息抽取、情感分析、语义匹配与向量检索。
03
时序预测
销量、能耗、设备寿命预测，含异常检测与波动归因。
04
推荐与排序
召回、粗排、精排、冷启动策略与多样性控制。
05
模型压缩与加速
剪枝、量化、蒸馏，TensorRT / ONNX 部署，让模型跑得动。
06
评测与迭代
离线指标加线上 A/B，建立可持续迭代的数据闭环。
02 / 交付物清单
训练代码与权重可复现的训练脚本、环境说明与模型文件
数据标注规范类别定义、边界案例与验收标准，可直接交给标注团队
评测报告离线指标、混淆矩阵与失败案例分析
推理服务Docker 镜像加 HTTP / gRPC 接口，含并发压测数据
部署方案GPU / CPU / 边缘设备的选型与性能实测
迭代建议下一阶段的数据采集方向与优化优先级
03 / 技术栈
PyTorchTensorFlowOpenCVONNXTensorRTPaddleOCRscikit-learnMilvus
技术栈按项目实际需要选择，不强行套用。
04 / 适用场景
工业质检
表面缺陷、装配完整性、尺寸测量，替代人眼在高节拍工位上判定。
文档智能化
票据、合同、报关单的结构化抽取，减少人工录入。
设备预测性维护
振动与温度时序异常提前预警，避免非计划停机。
内容与商品推荐
首页推荐、相似商品、个性化排序，直接拉动转化。
05 / 常见问题
我们的数据量不够怎么办？
三条路：用预训练模型做迁移学习、做数据增强与合成、用主动学习只标注模型最不确定的样本。多数工业质检项目用几百张标注图配合增强就能达到可用水平。
准确率能保证多少？
我们不会拍一个数字给你。先做 2 周可行性验证（POC），用你的真实数据跑出基线指标，再由你判断是否继续投入。
模型必须放在你们服务器上吗？
不需要。支持本地服务器部署，也支持树莓派、工控机、Jetson 等边缘设备离线推理，数据不出厂。