先看训练实例，建议把成本拆成四层：算力本体、配套资源、调度效率、采购方式。算力本体是GPU型号与显存容量；配套资源是CPU、内存、本地盘和高性能存储吞吐
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查看详情过去“从0到1搭建视觉智能平台：数据标注、模型训练与上线流程”常被拆成三个独立采购动作，结果是工具各自可用，但协同效率低：标注规范无法直接约束训练输入，
查看详情从生态能力看，米家、鸿蒙、HomeKit都在强化“平台内体验一致性”，但路径不同。米家延续多品类和大众化覆盖优势，适合预算敏感、希望快速落地的家庭；鸿蒙
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