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
阅读全文可复制交付的实施框架，建议从“任务定义—场景分层—方案装配—验收闭环”推进。任务定义阶段要写清业务动作，而不是只写算法指标，例如告警由谁处理、多久闭环、
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，
查看详情一套协同方案是否靠谱，先看入口分流。常见做法有两种：一种是“先机后人”，即机器人先接待、再按规则转人工，优势是效率高、成本可控；另一种是“分层并行”，在
查看详情算力预算建议按训练、微调、推理三类负载分别核算，而不是打包成一个“GPU费用”。训练和微调看的是阶段性峰值，推理看的是长期稳定成本。实操中要同时做两套测
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