这几年做AI项目的企业，都绕不过一个终极问题——算法到底该买还是该自己做？
前两天，一家做工业无人机的头部企业找到我们。他们今年在全国接了不少政务巡检项目，交通、水利、林业、电力全都有。项目铺得飞快，结果说算法团队，才三五个人。
人手根本不够用，他们也急。客户催交付、催验收、催优化，无人机每天拍回来的数据量大到吓人，可那几个人的算法团队根本消化不完，撑不起那么多项目的算法开发。
于是，他们就去找了AI盒子厂商和飞控平台，想着人家都说买盒子送算法，那就顺手用用试试效果。
结果一落地，问题全出来了——这些所谓的“成熟”算法，到自己的场景，效果不稳定，场景一变就崩。有的地方误报成灾，有的地方压根识别不出来。
到最后，项目压着交付，来找共达地沟通解决方案。
所以应该怎么办呢？
很多企业在项目初期的认识一般是：买算法快，做算法稳。
买现成算法看似方便且便宜，但基本提供的，都是通用算法。
拿到你自己的场景，换个光线、换个角度、换个设备，它的识别率能掉二三十个点。而且算法厂商往往不给源码，出了问题你没法改，也没法优化。
算法买得越多，绑得越死。
而团队自研AI算法，就得招算法工程师、配算力、管项目、做芯片适配。
一个小团队十几个人，一年光人力成本就得上百万。尤其非一线城市，算法工程师稀缺到离谱。
招聘平台算法工程师普遍薪资
你还没招齐人，预算就烧光了。而就算招到了，流动性又大，项目一中断，算法可能也跟着黄。
所以你看，这个问题本质上不是买还是做的问题，而是你有没有一条能让算法既能用，又能持续优化的路。
共达地这些年服务了几百家企业，我们发现，那些项目能长期跑下去的公司，几乎都用的是平台+算法库的组合打法。
什么意思？一方面，用算法库来解决起步难的问题。
比如共达地已经沉淀了几百个成熟算法模型，比如人、车、船、烟雾、垃圾、火焰、违停……
共达地算法效果集锦
这些都是经过不同场景验证过的算法，拿来就能跑。你不用从零写代码，也不用自己啃深度学习。
另一方面，用AI自训练平台解决持续优化的问题。
把你自己现场采集的数据导进去，告诉系统你要识别什么目标，平台会自动训练模型、压缩模型、适配不同芯片——英伟达、高通、华为昇腾，统统能跑。
共达地适配10+主流芯片厂商100+型号适配
而且算法部署完还能自动迭代：新数据一上传，系统就会自动学习，模型自己升级。
你不用每次再花钱找外包重新训练，算法反而越用越准。
我们经常跟客户这么打比方：
你买算法，就像租房，省事但它不属于你，住着也不舒服，房子还老出问题；你做算法，就像盖楼，费钱、费时、风险高；而平台化，就是让你拎包入住、随时改造、还能自动装修。
我们共达地的客户里，有一家能源集团，原本准备自建算法团队，结果光算力预算就超了两倍。
后来换成我们的自训练平台后，只保留了两个人做场景管理。模型上线速度快了10倍，识别精度还大大提高了。
共达地AutoML自动化AI训练平台
现在他们每次接新项目，直接复用老算法，再微调一下就能上线。团队再也不用熬夜训练模型，从人海战术变成了算法复用。
所以话说回来，很多企业纠结买算法还是做做算法，其实归根结底是在纠结投入和产出。
买算法看似省事，但无法形成资产；做算法能积累能力，但投入巨大、周期太长。
而平台化的方式，让你既有交付速度，又能沉淀资产。
一套算法能在多个项目反复使用，越跑越准、越用越值。这才是长期主义下最合理的投入产出比。
现在的AI，不再是科研项目，而是交付型工程。
客户要的是能跑起来、能验收、能持续优化的系统，而不是漂亮的PPT和堆积的算力。
算法买还是做，其实都不重要。重要的是你有没有能力让算法真正为业务服务。
共达地能帮你做到这一点——我们有成熟算法库、有AI自训练平台、有芯片适配经验，
能让你的算法快速上线、低成本复用、持续优化。
如果你也在为算法落地、团队不足、验收困难这些问题头疼，欢迎添加下方企业微信来找我们聊聊。
让你的AI项目落地再也不难。
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共达地创新技术(深圳)有限公司
共达地是一家专注于AI算法自动化开发与部署的平台型公司，拥有业内领先的AutoML引擎和算法部署能力，已成功落地城市治理、交通、能源、应急、公安、无人机巡检等数20多个行业。我们不仅提供算法，更提供闭环交付能力，让AI真正落地、真实可用。欢迎来撩，一起把项目干成!