在 AI 边缘计算快速落地的过程中，很多客户都会遇到一个共同的问题：
- 算法能力是够的，但名字和业务不匹配。
- 想改一个“算法”，却要付出高昂的定制成本。
作为一家专注于AI边缘计算一体机与算法交付的公司，我们在设备出厂时已内置40 种常用的标准算法，覆盖安防、工业、园区、交通等多类场景。但在实际项目中，不同行业、不同客户，往往有完全不同的业务表达方式和算法命名需求。
为此，我们推出了全新的算法配置工具 — ks-tools。
📦 ks-tools 下载地址
链接：https://pan.baidu.com/s/1HF19KPi4kSZyP6pohx2h9g?pwd=0000
提取码：0000
✨算法能力体系
我们的 AI 边缘计算一体机在出厂时：
- 自带 40 种标配算法
- 同时开放100+ 种选配算法
- 客户可按需自由下载、组合、使用
标配算法 + 选配算法，构成算法能力池。这些算法覆盖多个典型场景，能够满足绝大多数基础需求。
🛠️工具作用
本工具适配晓知精灵产品，它并不改变算法的核心逻辑，也不引入新的模型训练成本，而是在保持算法功能完全一致的前提下，允许用户在智驱力算法的基础上，实现：
- 自定义算法名称
- 自定义告警名称
- 实现同一算法多业务场景复用、多行业语义表达
- 无需支付高额算法定制费用，将已有算法“重新定义”为符合自身业务语义的算法
🔄自定义专属算法
示例一
原有算法：消防通道占用检测
该算法的原理是：
- 建立“正常状态”的底库（通道无遮挡）
- 实时画面与底库进行比对
- 当出现遮挡、占用等异常变化时，触发告警
使用 ks-tools，我们可以在不改动算法逻辑的前提下，将该算法重新定义为：
专属算法：设备指示灯异常检测
算法原理与【消防通道占用检测】相同：
- 建立“指示灯正常状态”的底库
- 实时画面与底库进行比对
- 当指示灯异常时，触发告警
操作步骤
1. 上传算法包
2. 修改规则
- 【算法名称】：必须改。若不修改算法名称，在导入【设备指示灯异常检测】算法后，【消防通道占用检测】算法会丢失。
- 【算法显示名称】：算法仓库中的算法名称。
- 【分组名称】：依据需求决定是否修改。
- 【描述】：依据需求决定是否修改。
- 【告警标签】：产生告警时，区域标记的文字或告警框显示的名称。
注意事项：
- 工具中列出的中文、英文版本需同步修改。
消防通道占用检测算法包
修改为设备指示灯异常检测
3. 算法导入后可配置使用
4. 算法效果
示例二
原有算法：车型识别
输出类别：小轿车、公交车、货车
使用 ks-tools，在不改动算法逻辑的前提下，将该算法重新定义为：
专属算法：自定义车型识别
输出类别：轿车、公交车、大货车
1. 修改规则
- 【算法名称】：必须改。若不修改算法名称，在导入【自定义车型识别】算法后，【车型识别】算法会丢失。
- 【算法显示名称】：算法仓库中的算法名称。
- 【分组名称】：依据需求决定是否修改。
- 【描述】：依据需求决定是否修改。
- 【告警标签】：产生告警时，区域标记的文字或告警框显示的名称。
- 【其他标签】：未产生告警时，检测框显示的名称。
注意事项：
- 工具中列出的中文、英文版本需同步修改。
- 【告警标签】和【其他标签】若有相同名称，标签修改后需保持一致。例如将【告警标签】的【小轿车】修改为【轿车】，那么【其他标签】中的【小轿车】也要同步修改为【轿车】。
车型识别算法包
修改为自定义车型识别
2. 算法效果
🚀 为客户带来的核心价值
1️⃣ 大幅降低算法定制成本
传统方式下：
- 一个新业务名 = 一次算法定制
- 成本高、周期长、沟通复杂
使用 ks-tools 后：
- 直接复用已有算法能力
- 只做业务层定义
- 零训练成本，零算法开发成本
2️⃣ 项目交付更快，方案更灵活
- 无需等待算法开发排期
- 现场即可完成算法定义
- 更适合 快速交付、试点项目、行业定制方案
3️⃣ 让算法真正“属于客户”
很多客户并不关心算法叫不叫“消防通道占用检测”，他们关心的是：
- 能不能解决我的问题
- 告警名称是不是我业务里的叫法
- 对外方案是否具备“自主算法能力”
4️⃣ 提升AI算法一体机的整体价值
对于边缘计算设备而言：
- 算法数量不再是唯一竞争力
- 算法的可复用性、可重构性，才是长期价值
🧭总结
ks-tools ：
- 让我们的AI算法一体机不再受限于固定的算法名称和使用场景，而是具备了 远超 40 种业务算法的扩展空间。
- 让算法能力从“标准化交付”，走向“业务化定义”，真正贴近真实业务需求。
在 AI 边缘计算逐步走向规模化、行业化落地的今天，可复用、可定义、可扩展，正在成为算法产品最核心、也最具长期价值的竞争力。
回复