AI热榜 一套视觉模型训练完成之后，真正的工作可能才刚刚开始。
它要接入不同来源的视频流，要适配摄像头和边缘设备，要在有限的算力条件下保持稳定推理；现场数据发生变化之后，算法还需要重新训练和优化；当越来越多模型同时运行，又会带来调度、路由、计量以及服务治理问题。
对于视觉 AI 来说，模型能不能识别与这套能力能不能长期运行在业务现场之间，隔着一整套系统工程。
这也是近两年 AI 进入产业应用之后越来越明显的变化：模型能力本身在快速普及，但企业真正落地 AI，需要解决的问题开始向模型两侧扩散——一端是数据、训练和迭代，另一端是部署、运行和业务系统。
最近格灵深瞳上线的新官网 Glint AI Studio，提供了一个观察这种变化的样本。
如果不沿着官网的产品目录看，而是从视觉 AI 实际运行的链路倒推，会发现格灵深瞳这次呈现出来的产品关系，核心其实围绕一个问题展开：如何让视觉模型从“训练出来”，真正走到“跑起来”，并持续被运营。
先看最靠近现场的一层 视觉 AI 与大量纯云端应用最大的区别之一，是它最终必须面对物理世界。
摄像头、视频流、银行网点、园区、城市管理现场，大量数据产生在边缘侧，很多推理任务同样需要在边缘完成。
因此，如果从业务现场向上看，最先遇到的并不是模型，而是模型怎么运行。
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