系统选型关键决策点

第03期讲了机器能从人脸读到什么，这一期回答一个更实际的问题：当你真的要为一个实时情感感知系统做选型时，该在哪些维度上做取舍？这篇不涉及任何实现细节，只给一套可复用的对比框架——五个决策维度、各自的取舍逻辑，以及一份最终清单。

📑 本期大纲

• 一、为什么选型比写代码更决定成败
• 二、决策点 1：先想清楚任务形态
• 三、决策点 2：模型路线怎么比
• 四、决策点 3：部署形态怎么定
• 五、决策点 4：数据与评测要对齐真实场景
• 六、决策点 5：工程生态与长期成本
• 七、给决策者的一张清单
• 八、自研还是合作：一道现实的选择题

💡 核心结论（试读）

• 选型的起点是「任务形态」而非模型名气：实时交互、离线分析还是批处理，决定了后续一切的取舍方向。
• 用「任务、模型路线、部署形态、数据评测、工程生态」五维框架给候选方案逐项打分，比追逐单一 benchmark 数字可靠。