常见问题详解

费用由数据采集与标注、模型开发、现场部署集成三部分构成。影响报价的主要变量是样本量、缺陷或需求的种类数量、现有设备的接口复杂度，以及是否需要驻场。因为没有两个现场条件相同的项目，我们在现场调研之后才给出逐项列明的报价，第一轮邮件沟通阶段不报价，避免凭空猜一个数字误导决策。

数据看板、票据识别这类边界清晰的项目通常一至两个月；视觉检测类项目受样本采集速度影响较大，通常两到四个月，其中试运行期要占几周。外地项目的差旅安排也会拉长周期。签约时我们会给出分阶段的时间表，每个阶段结束做一次书面同步，出现延误时说明原因与影响。

可以，但路线不同。数据充足可以直接训练模型；数据不足时我们会先和现场一起定判定标准、边生产边积累样本，前期用规则系统过渡，样本攒够后再升级为模型。这个过渡方案的成本更低，还能顺便验证流程改造的收益。如果连积累数据的条件都没有，我们会如实建议先不做算法。

定制是我们的默认工作方式。每个项目都从现场调研开始，判定标准、系统接口、部署环境都按你的现场情况来，不存在拿来即用的通用检测系统。定制也意味着边界：合同里会写清哪些需求在范围内，新增缺陷种类、新增工位这类范围变化按变更流程单独评估，不会静默加价。

验收指标在合同阶段就逐条写明，例如误检率不超过某个百分比、漏检率不超过某个百分比、单张推理耗时不超过多少毫秒，并写明在什么数据上、用什么方式测量。试运行期用真实产线数据逐轮核对，达到指标才算验收通过。演示环境里的漂亮数字不算数，这是我们一贯的原则。

效果漂移通常来自来料变化、光照变化或设备老化。运维期内我们持续监控指标，波动超过阈值会自动告警并排查原因，多数情况通过调整阈值或补充新样本做增量训练就能恢复。如果是因为工况发生了结构性变化，例如换了原材料供应商，则按变更流程评估需要多少新的开发工作量。

涉及敏感数据的训练任务优先采用本地化部署方案，模型与数据不出客户内网。需要离场处理的部分，我们会事先与客户书面确认处理范围、存储方式与销毁流程，交付时明确数据的所有权归属。对数据流向有严格要求的项目，调研阶段就会把这条作为方案前提写清楚。

系统的日常使用面向业务人员，操作手册按非技术读者编写，常见问题附自查步骤。技术层面的维护按运维协议由我们远程支持，指标监控自动运行，异常时我们主动介入。客户如果想逐步建立自己的能力，我们也可以在项目过程中带教一名对接人员，让他理解系统的结构与日常检查方法。

可行，而且我们通常建议这样起步。选一条工位或一类单据先做，验证判定标准和流程改造是否成立，再决定是否扩展到更多环节。试点的好处是投入可控、结论真实，坏处是单位成本偏高，因为调研、部署的固定工作无法摊薄。试点时我们会说明哪些工作在扩展时可以复用，让你们对后续投入有预期。

我们不便在公开页面罗列具体客户项目，但可以在第一轮沟通中介绍同类问题的处理经验：例如金属件划痕检测的样本难点、单据识别里盖章遮挡的处理方式、老工控机的部署约束。更直接的方式是你在邮件里描述自己的场景，我们针对它讲思路、讲边界、讲风险，这比看案例列表更能判断双方是否合适。

分两种情况。如果是调研阶段的固有风险被触发，例如样本质量远低于预期，合同里的边界条款会约定处理方式：调整方案继续，或者按已完成工作量结算中止。如果是我们执行层面的问题，责任在我们，会与客户协商补救或补偿。我们宁可早期叫停一个注定失败的项目，也不把双方拖到验收时互相指责。

给 hello@cz0551.cn 写一封邮件，说明你的行业、想解决的问题、现有条件（有没有历史数据、有没有设备照片或单据样例）。我们通常在一个工作日内回复初步判断：这个问题属于哪类技术、需要什么前提、是否值得继续。这一步不收费、不签约，结论也可能是"暂不建议做"，我们会说明原因。