客户说：换成国产芯片。

我说好。

然后我们搞了三个月。

我是个做软件的，干了几年低空经济相关的项目。主要做两块：无人机管理平台，和给政府部门做的各种业务系统。

不展开讲我具体做什么了，直接说踩过的坑。

大疆不是什么都能管

别人一听说我做无人机平台，第一句就是：大疆司空2不能用吗？

能用，但不够用。

大疆司空管的是飞机：哪台在飞、飞了哪里、拍了什么。这些它做得挺好。

但我的客户要求是：无人机拍完照片，自动跟历史影像比对，找出变化图斑，推给执法人员去核实，核实完结果回传系统形成闭环。

这个司空干不了。它管不了业务流程。

还有的客户要求巡山时发现疑似火点自动告警，推到防火指挥系统。这得对接AI模型、对接第三方系统、写告警规则引擎，全是大疆不管的事。

最后我们选择在司空上面再包一层，业务逻辑自己做。底层的飞机管控能调大疆的就调，调不了的自己补。

每个客户都是个新项目

做to G最大的痛苦：每个客户需求都不一样。

同样是巡查，有的要拍违建和渣土车，有的要做正射影像比对，有的要找松材线虫病。

松材线虫病，我入行之前都没听过。一种松树的病，致死率极高，传播速度快。我们用无人机拍航拍影像，AI模型识别染病的树，标出来让林业部门去处理。

每个业务场景都要单独开发：数据采集、AI识别、结果展示、审批流程、报表导出。每个客户还都有自己的报表格式和审批习惯。

你不能让客户适应你的系统，只能你的系统去适应客户。

AI落地这事，水比你想的深

外面觉得AI拿来就能用。现实是，光训练模型就是苦力活。

识别违法施工，你得先定义什么是违法施工。超红线算不算？没戴安全帽算不算？夜间施工算不算？

定义完了，去现场拍照片、标注、训练、测试、调参。一个模型从零到能用，快半个月慢两个月。

还有个对话我印象很深。

客户问：准确率多少？我说：90%。客户问：那10%怎么办？我说：人工复核。客户问：那为什么还要用AI？

我无话可说。

但这些都还不是最头疼的。最头疼的是国产化替代。

政府客户不让买英伟达显卡了，要上国产芯片。

以前在英伟达上跑YOLO，pt文件直接推上去就完事了。现在换成华为昇腾NPU，pt要转onnx再转om，转完精度掉了，某些算子不支持，要改模型结构，改完再转再测。

光华为NPU一个平台，我们搞了很久。

而且你适配完华为的，客户又说要换另一家的。从头再来。

现在同一个模型，我们要维护好几个版本：英伟达版、华为版、可能还有寒武纪版。格式不一样，代码不一样，部署不一样，性能也不一样。

训练一次，适配N次，维护N套代码。

客户看不到这些成本。他只觉得：你不是说能跑AI吗，怎么换了芯片就不行了。

最后说两句

做低空经济的软件，技术上不算难。难的是把技术跟每个客户的实际业务对接上。

不过有一点好处：做着做着你就懂了很多别的行业的知识。森林防火、松材线虫病、违法建筑，这些都是以前完全接触不到的。

一个软件人，通过无人机和AI，在跟各种行业打交道。想想也挺有意思的。

同行的朋友欢迎评论区聊聊，你们踩过什么坑。