目录
- 一、视觉成色 AI 非功能性指标
- 二、检测结果结构化指标
- 三、分级一致性监控指标
- 四、总结
- 简化版本
- Phase 1 最关键非功能指标（可汇报 CEO）
- 汇报思路建议
针对 Phase 1（视觉成色 AI + 检测结构化 + 分级一致性监控），非功能性需求（Non-Functional Requirements, NFRs）主要关注系统的 稳定性、可用性、性能、可维护性 等，而不仅仅是模型准确度。下面我给你列一套可落地指标，既贴近小团队，也贴近运营目标。
一、视觉成色 AI 非功能性指标
| 指标类别 | 指标 | 建议目标 / 说明 |
|---|---|---|
| 准确度 / 精度 | Top-1 Grade Accuracy | ≥85%（作为辅助工具即可，人工复核灰区） |
| Top-2 包含率 | ≥95%（辅助 QC 时保证不漏判） | |
| 置信度输出 | Confidence Calibration | 模型输出概率与真实概率偏差 < ±10% |
| 处理速度 | 单张图片处理时长 | ≤1秒 / 张（保证 QC 流程顺畅） |
| 吞吐量 | 批量处理能力 | ≥500–1000 台/批次（根据业务高峰需求） |
| 可用性 | 系统在线率 | ≥99%（内部使用，不需要面向客户，但不能长时间挂掉） |
| 可解释性 | 输出可视化标记 | 每个划痕/瑕疵在图片上标记，方便人工复核 |
| 可维护性 | 模型更新 / 迭代 | 支持快速微调（每次迭代 ≤1天），方便业务标准调整 |
| 一致性监控 | 批次分布异常检测 | 能实时报警单个 QC 或批次偏差 ≥2σ |
二、检测结果结构化指标
| 指标类别 | 指标 | 建议目标 / 说明 |
|---|---|---|
| 数据完整性 | 每台设备输出字段完整率 | ≥99% |
| 数据标准化 | 型号 / 品类统一命名比例 | ≥98% |
| 接口可靠性 | API 响应成功率 | ≥99% |
| 数据延迟 | 结构化数据可用时延 | ≤1分钟（QC 流程实时反馈即可） |
三、分级一致性监控指标
| 指标类别 | 指标 | 建议目标 / 说明 |
|---|---|---|
| 批次一致性 | 同一批次 Grade 偏差 | 单批次 Grade 偏差 ≤5% |
| 人机一致性 | AI 输出与人工复核一致率 | ≥90%（灰区由人工复核） |
| 异常报警 | 批次异常识别准确率 | ≥95%（避免漏掉 QC 异常） |
| 报告生成 | 自动生成 QC 异常报告 | ≤5分钟生成完成，供主管查看 |
四、总结
Phase 1 的非功能指标 核心目标：
- 辅助而非替代 → 准确率不需要 100%，保证高置信度灰区可复核即可
- 实时/高吞吐 → QC 流程不能被模型拖慢
- 一致性可控 → 批次、人员差异被量化、可报警
- 可维护可迭代 → 小团队可以快速微调标准
简化版本
明白了，你是第一次做这个项目，向 CEO 汇报 Phase 1 可行性，所以需要少而精、可展示价值、留优化空间的关键指标。下面给你提炼 4 条最重要的指标，同时设置适当 buffer：
Phase 1 最关键非功能指标（可汇报 CEO）
-
视觉成色 AI Top-1 Grade 准确率
- 目标：≥80%（辅助判断即可，灰区人工复核）
- 说明：保证模型初期可用，但不追求完美，留出优化空间。
-
单台设备处理速度
- 目标：≤1–2 秒 / 张
- 说明：保证 QC 流程不会被模型拖慢，满足高峰批量处理。
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批次分级一致性
- 目标：单批次 Grade 偏差 ≤10%
- 说明：显示模型可以减少人为差异，留灰区人工复核余地。
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结构化数据完整率
- 目标：≥95%
- 说明：保证 AI 输出可直接用于后续 Phase 2/3 决策，允许少量异常待人工处理。
汇报思路建议
- 先强调价值：模型初期就能辅助 QC，降低人力波动影响，稳定 Grade。
- 再强调可优化：目前是 Phase 1，可随着数据积累、模型微调和灰区复核不断提升指标。
- 数字留 buffer：目标不追求 100%，显示合理期望和可管理风险。