案例/Omno AI
作为产品的计算机视觉，而不是实验室演示
面向零售、体育和交通的共享视觉服务 — 一条流水线、不同工作、客户能登录的控制台。
- 客户
- Omno AI
- 地点
- 美国
- 年份
- 2025
AI · SaaS
info@lyrocode.com
形态
Vision SaaS
垂直
3
年份
2025
作品中的照片
与产品匹配的摄影 — 建筑、楼面、服装、道路 — 不是指着笔记本的人像图库。
任务
模型在笔记本里能跑。客户需要的是产品：上传或推流、一个任务、一个结果、一张账单。零售、体育和交通共享检测器，但客户想看的报表不同。
每个垂直都有变成分叉的风险。我们必须保持一条流水线，又不能让每个仪表盘都变成妥协。
我们做了什么
一层共用的推理和任务，上面再做薄的垂直应用 — 门店计数、场馆事件、通道车辆。客户在 SaaS 控制台创建站点、摄像头和导出。
我们把评估当成产品的一部分：质检失败的片段不会默默变成一个数字。模型和 API 是同一批人，所以控制台不会谎报网络能做什么。
落在哪里
Omno 卖的是控制台，不是一次研究投放。新的摄像头任务复用流水线。垂直报表保持具体，又不必养活三套代码库。
- 共享的推理和任务流水线
- 零售、体育、交通的垂直报表
- 站点和摄像头的客户控制台
- 数字发出前的片段质检
技术栈
交付时用的 — 为这个产品选，不是为幻灯片选。
Python
PyTorch
TensorFlow
FastAPI
React
AWS
Docker
PostgreSQL
“我们有模型。没有产品。他们和我们坐到客户能登录、跑一台摄像头、下载报表而不必打电话给工程师。”
