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三种做法，门店感受到的差别

选型时把这张表按自己门店的实际情况填一遍，答案通常就出来了。

先算一笔带宽账

门店宽带的上行速度通常远小于下行。装宽带时业务员讲的是下行速率，而上传视频用的是上行——这两者之间经常差好几倍。

按这个方式估：分辨率 × 帧率 × 编码压缩倍数 = 单路视频的持续上行占用。再乘以需要联网的摄像头路数（收银台、自助区、称重区各算一路），就是总需求。

结果是，一家装普通宽带的门店，几路视频全部上传到云端做实时识别，上行很容易被吃满。一旦吃满，表现不是「识别变慢」这么温和——是画面卡顿、丢帧、识别断续，收银台上顾客排着队等结果。

如果非要云端识别，就得降分辨率或降帧率，而这又会直接削弱识别效果。这是门店场景里最常见的一对矛盾。

什么时候本地更合适

• 门店分布分散、数量多，靠网络质量参差不齐（社区店、临街便利店、菜市场、乡镇门店）
• 收银必须断网可用——网断了还得结账，这是硬要求
• 摄像头路数多，视频持续上传不现实
• 单店 SKU 相对稳定，上新不频繁

什么时候云端更合适

• 门店有稳定专线或企业宽带，网络质量有保障
• 需要频繁上新、快速调整识别范围，希望云端改完就生效
• 门店设备想尽量便宜，把算力集中到一处
• 业务本身依赖跨门店汇总（比如统一调价、统一促销规则）

端云协同解决的是什么

端云协同是把模型切成两段：前段在设备上跑，后段在服务器上跑，中间传的是压缩后的特征，不是原始画面。

它适合一类具体处境：设备算力不够跑完整模型，但门店网络还过得去。切分之后，端侧承担数据量大、算起来快的部分，服务器承担层数深、决定精度的部分。

要注意两点。一是它对网络的要求并不低——中间特征要压缩、要稳定传输，网络抖动时等待和重传会拖慢整条链路，所以仍然需要本地降级兜底。二是切口不是随便选的，得选在传输量最小的位置，这是部署方的技术活，不是配置项。

对多数单店来说，这条路线偏重；连锁品牌在网络条件好的旗舰店、或者需要高精度识别的场景里，它更划算。

选址时问清楚五个问题

1. 网络断了，收银台的识别还能不能用？
2. 上新的无条码商品，多久能在门店被认出来？
3. 对上行带宽的最低要求是多少？我现在的宽带够不够？
4. 门店本地存不存录像、存多久、谁有权看？
5. 识别效果变差时，是远程处理还是要有人上门？

这五个问题问完，识别放在哪里基本就不用厂商替你决定了。