綠聯(lián)新品出問題這事大家都聽過了，我當(dāng)時也買了，但沒退一直留著。因為比較快修復(fù)了文件管理的功能后來也是能用了。畢竟本身我家里也是一臺威聯(lián)通的機(jī)器ts462c雖然1300+入的，但是雙核處理器，就入了綠聯(lián)dxp4800，用了1個多月了現(xiàn)在來談?wù)劯惺堋?/p>

我主要使用的是相冊類的功能，我覺得很多兄弟和我一樣，買回來一開始就是為了存手機(jī)照片和視頻的，很多花里胡哨功能不一定用得上。綠聯(lián)的功能就叫相冊，威聯(lián)通的每個功能都有獨(dú)立名字叫Qumagie。

一開始我是從群暉（218+）的photostation到威聯(lián)通的Qumagie，可以說是比較相近的，威聯(lián)通也是比較早做AI識別的，可以把不同人、事物、場景的照片自動分類。綠聯(lián)的這個新版本相冊也有了一樣的功能。新老兩種產(chǎn)品的相冊對比到底如何，我下面給大家實際對比一下。

從pc端主界面來看，綠聯(lián)用的是軟件應(yīng)用也支持網(wǎng)頁，威聯(lián)通和群暉一樣直接就用網(wǎng)頁端，網(wǎng)頁端的好處是在多個電腦之間使用比較方便，否則一臺臺裝程序太麻煩了。

整體來說2個品牌相冊布局都差不多，綠聯(lián)的工具欄放在頂部。做了5個主要的分類，最近、人物、位置（因為直接貼圖測試所以沒位置信息）、視頻類、識物（事物功能）。

下圖可以看到威聯(lián)通的工具欄在左側(cè)，分類在首頁更多一些，人物、事物（識物）、相似、已標(biāo)記、地點(diǎn)、影片、360度、實況，以及四個功能文件夾，要充分很多。

在人物識別度上，兩者差距還是比較明顯的，同樣素材照片庫情況下，綠聯(lián)識別到了14個人物，威聯(lián)通識別到了78個人物。主要原因是威聯(lián)通的相冊識別算法比較細(xì)致，如：人物側(cè)臉、遠(yuǎn)處人物、頭發(fā)遮擋等臉部面積露出比較少的照片，威聯(lián)通的AI相冊功能也做了識別，綠聯(lián)的人物相冊是直接忽略掉了。

上方的是綠聯(lián)相冊人物識別結(jié)果，下方是威聯(lián)通相冊人物識別結(jié)果，仔細(xì)看會發(fā)現(xiàn)，戴墨鏡、拿話筒、頭發(fā)遮擋、側(cè)臉、低頭在威聯(lián)通的AI相冊中都被識別到了，后期做人物合并就行了。綠聯(lián)這里是直接沒有做識別的動作。

AI識別考驗的是廠商的分析算法和數(shù)據(jù)模型庫，需要大量的數(shù)據(jù)喂養(yǎng)AI模型，威聯(lián)通畢竟積累的早，導(dǎo)致兩者AI算法上的差距比較明顯。

單獨(dú)拎出一個比較容易識別的人物看識別結(jié)果，綠聯(lián)識別出13張，威聯(lián)通則識別出了14張。

原因也是一樣的，是人物低頭的姿勢，綠聯(lián)沒有運(yùn)算，威聯(lián)通分析了頭發(fā)做了相近人物匹配。

識物方面一直是AI相冊識別的重災(zāi)區(qū)，因為要喂養(yǎng)的數(shù)據(jù)太多了，所以需要品牌大量的時間積累數(shù)據(jù)標(biāo)簽，因此在這方面新老nas品牌的差距目前階段會非常明顯。

比如綠聯(lián)的識別事物有限，此次測試時只有三種類別。

會把姑娘識別成了球類，失誤率會比較高一些。

相比較威聯(lián)通ts462c的qumagie相冊識別分類多出了很多，包含動物、建筑、日用品、服飾、植物、行為、風(fēng)景。這就是數(shù)據(jù)標(biāo)簽積累廠商的結(jié)果。

當(dāng)然也有錯誤率，比如把阿富漢獵犬識別成了獅子，沙漠識別成了駱駝，因為所有的識別都在邊緣端進(jìn)行，（也就是威聯(lián)通NAS進(jìn)行邊緣計算，斷網(wǎng)也能用，避免隱私泄密），失誤率也是在所難免。

無論是識物還是識別人物，其實最終的目標(biāo)是讓用戶做相冊的歸類，把一樣的狗子照片歸類到一個自定義相冊中，把和女友去歐洲城堡玩的照片歸類到一個叫做歐洲行的相冊中，這也是目前AI相冊識別功能的主要用法。

相冊的另一種用途就是去重復(fù)照片，同樣的由于涉及到AI的識圖，綠聯(lián)肯定又比較弱了，和群暉威聯(lián)通肯定是存在差距的。所有圖片重復(fù)就5張圖。

威聯(lián)通則是判斷相似照片的邏輯，所以找出了17對的相似照片，可以看到兩個品牌的差異，綠聯(lián)是比完全相同，而威聯(lián)通是找差異很小的照片，比如同一張照片加字與否會被搜索出來做判斷。

原因是，威聯(lián)通一開始為攝影類用戶做過優(yōu)化，因為一些攝影師喜歡一個場景咔咔按好幾張的，用威聯(lián)通相似照片功能可以當(dāng)場選擇，去掉重復(fù)就會方便很多，另外，此功能有回收站，刪錯了也可以找回來。

最后值得一提的是，綠聯(lián)在相冊功能上添加了一個可以自己輸入不少于10張圖片，來教會自己的機(jī)器AI識別某一種事物的功能，我也做了一個測試。

測試對象用了特征比較明顯的阿富漢獵犬，總共就輸入了10張圖。

挑選了最標(biāo)準(zhǔn)的一只做了框選，作為識別的標(biāo)準(zhǔn)。

最終結(jié)果不太讓人滿意，首先是作為標(biāo)本的十張圖居然都沒有識別全，識別了一張暗調(diào)的片子，我猜測這個學(xué)習(xí)引擎是色塊分析類的算法，當(dāng)然有總比沒有強(qiáng)。

總結(jié)：綠聯(lián)4800和威聯(lián)通462c機(jī)器性能的強(qiáng)弱可能會影響到AI相冊的識別速度，但這與軟件的優(yōu)化算法其實也有很大的關(guān)系，并不能一概而論。

而從AI相冊的對比來看，老品牌威聯(lián)通群暉比新品牌綠聯(lián)要強(qiáng)上不少，雖然綠聯(lián)在相冊方面也想彎道超車做了區(qū)別化的功能，但從本質(zhì)來看，向用戶提供AI數(shù)據(jù)打標(biāo)簽的功能，實質(zhì)上也是因為本身AI分析的數(shù)據(jù)標(biāo)簽量不足，做的無奈之舉。

相信這樣的功能作為消費(fèi)者還是歡迎的，只要相關(guān)數(shù)據(jù)不會傳回數(shù)據(jù)中心導(dǎo)致隱私問題就行了。

AI分析篇到此結(jié)束，下一篇我們再看看兩家之間一些其他的相冊功能對比。

作者聲明本文無利益相關(guān)，歡迎值友理性交流，和諧討論～

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