模型训练门槛过高，算力、数据与模型构建成本大
视频数据缺乏高效的加载方案，传输和存储消耗重
边缘节点与云端资源缺乏体系化调度，协同效率低
训练框架研发规范缺失，问题排查与性能优化困难
研发链路环节冗长复杂，全流程追溯机制尚未健全
智能算力引擎：集成数据、算法、评测、部署等模块，适配多云部署实现快速落地
视频数据加载：实现基于硬件的视频解码随机帧数据加载，减少网络存储资源开销
端云集群管理：统一云端和边缘节点的集群化管理，实现跨集群异构资源协同调度
自研训练框架：打造工程化的模型训练基础框架，解耦算法研发与框架迭代的解耦
链路任务编排：构建端云一体的资源调度和编排，实现全链路可观测的交付流水线
