AI模型识别准确率低

随着生产效率和产品质量要求不断提高，模型面临持续迭代需求。

模型更新难

AI模型文件主要依靠人工拷贝部署，费时费力易出错。

数据标注耗时耗力

现有标注过程费时费力，严重制约AI应用快速开发部署。

运维成本高

分布式模型管理模式可扩展性差、系统复杂，企业维护成本高。

模型稳定性和质量难把控

生产环境复杂动态，模型稳定性受多种因素影响。

训练样本少、标注成本高

缺陷稀缺性、新产线/新产品冷启动、长尾缺陷难覆盖；标注专业门槛高，主观一致性差。