资源调度完全失控,严重影响 NAS 正常使用
AI 识别要么占满 CPU、内存,导致 NAS 远程访问、文件传输、影音播放全卡顿;要么偷偷静默停跑,用户完全没法控制识别优先级,没有任何限速、时段调度的开关。
无自学习优化能力,越用越糟心
手动修正的识别错误,不会反哺 AI 模型,改完还会反复错;没有批量合并、纠错的入口,上万张照片手动修正的成本极高,完全是无效优化。
二、核心优化需求
✅ 核心优化 AI 识别引擎:对标极空间、飞牛的识别效率,同硬件、同照片量下,全量识别耗时对齐竞品水平,彻底解决识别慢、易中断的问题。
✅ 大幅提升识别准确率:优化人物、场景、事物识别模型,解决同人拆分、异人合并、场景错配、漏识别的核心问题,识别准确率对齐行业主流水平。
✅ 优化增量识别逻辑:新上传的照片 / 视频,实现分钟级触发识别,做到上传即完成识别,AI 分类、语义搜图功能即时可用。
✅ 完善资源调度能力:给用户提供 3 档识别模式开关(全速模式 / 均衡模式 / 后台静默模式),避免识别占满系统资源,同时保证后台识别稳定不中断。
✅ 新增 AI 识别手动干预入口:支持批量合并重复人物分类、批量修正识别错误,修正结果可反哺 AI 模型,实现越用越准;支持手动触发全量 / 增量识别,不用等系统随机调度。
AI 智能相册是家用 NAS 的核心卖点,也是绝大多数用户的高频刚需。现在绿联的 AI 识别能力,已经成了产品的明显短板,很多用户因为这个问题转投极空间、飞牛。
这个优化不搞花架子,全是实打实的基础体验提升,覆盖 100% 的相册用户,做好了能直接拉满产品核心竞争力。
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