风险重心的迁移，源于传媒业务链条的数字化程度更深：线索收集、用户画像、广告归因、直播互动、AIGC辅助生产、内容推荐与商业化，都离不开数据和算法。最容易
阅读全文进入2026年，推理硬件格局更像“分工协作”而不是“单点替代”。GPU仍然是通用性最强的主力，模型覆盖广、框架支持成熟，适合多模型并行和快速上线；NPU
查看详情过去“从0到1搭建视觉智能平台：数据标注、模型训练与上线流程”常被拆成三个独立采购动作，结果是工具各自可用，但协同效率低：标注规范无法直接约束训练输入，
查看详情很多企业在质量上吃过同一种亏：看了“准确率”就签约，结果落地时才发现双方对“准确”的定义并不一致。真正该先看的，是标注规范是否可执行——边界样本怎么判、
查看详情价格战升温后，市场会更明显分成两类：通用引擎和垂直引擎。通用引擎覆盖面广，适合多业务线并行试错，优势是通用能力、生态资源和快速接入；垂直引擎则在特定场景
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