过去国产存算一体/边缘 NPU 最大痛点：硬件架构特殊，模型移植成本高、调优周期长。中小算法公司（做智慧工地、明厨亮灶、低空安防、行业多模态、端侧 Agent
设计 AI 算法专用硬件加速模块，核心是算法 硬件协同优化，通过定制化计算单元、高效数据流、片上存储与低功耗控制，将神经网络、矩阵运算等密集计算映射到专用电路，
低误报、高精准的离岗睡岗检测AI，核心是多模态感知+时序行为建模+动态决策，通过抗干扰、强区分、严校验三大技术路径，把“睡岗/离岗”从模糊行为变成可量化、可验证
一、部署总览与核心目标核心目标在边缘 AI 盒子上实现低时延（50ms）、低功耗、高鲁棒性的离岗/睡岗检测，满足工业值守、安保岗亭、控制室等场景的本地实时推理需
人流统计AI算法通过3D空间建模、多目标跟踪（MOT）、行人重识别（Re‑ID）、时序轨迹校验、方向判定与深度特征融合等技术，系统性解决重复计数、逆行、遮挡三大
在人流统计场景中，YOLO、ByteTrack、ReID并非直接竞争关系，而是分工协作的“检测-跟踪-身份匹配”组合。没有绝对最强，只有最适合：实时优先选YOL
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