先说结论：根本区别不在算法新旧，而在判决发生的位置——传统方案把图像搬去工控机里算，智能相机让结果在镜头旁边产生。
传统视觉工具（定位、测量、OCR这些经典算法）在智能相机里一直在用，PC-Base方案里也照样能跑深度学习。所以"传统算法vsAI算法"这个说法本身就不成立。真正的分界线是：智能的位置从设备外回到了设备内。
一、位置变了，什么跟着变了传统方案的链路是：相机采图→整帧图像经网线/采集卡传到工控机→工控机算→结果再传回PLC。相机在这里只是一只"眼睛"，大脑在机柜里。
智能相机把镜头、光源、推理算力和判决软件装进同一个机身：图像不出门，检测在镜头旁完成，出来的直接是结果。
这个变化带来三个直接后果：
第一，带宽压力消失。500万像素相机按30fps算，原始数据流是每秒千兆比特级，PC-Base必须整帧搬运；端侧推理之后，链路上跑的只有检测结果——一个坐标、一个OK/NG。多相机场景下这是数量级的差别。
第二，延迟确定。工控机方案的延迟是"传输＋排队＋计算"的和，受整机负载波动影响；端侧路径短且稳定。对节拍敏感的产线，延迟的确定性比平均值更重要。
第三，故障域缩小。工控机死机，整线视觉停摆；智能相机一台一个点，坏哪台换哪台，别的点位照常跑。
二、成本差在哪：看不见的工程钱为什么买个相机只要几千块，上个视觉项目却要几十万？因为报价单上那些看不见的部分才是大头——工控机、光源、采集卡这些配套硬件，驱动环境安装调试的工时，加上每次换型都要重新走一遍的集成服务。
斯睿特智能在项目里算过一笔账：相机本体通常不到整个视觉系统投入的三成，剩下的钱都花在了台后。智能相机做的事，就是尽量把台后的东西收进机身——网页打开就能配置，不用装软件、不用维护工控机环境；模型在线替换，不停机不重写代码；十个点位就是十台设备，坏哪台换哪台。客户省下的不是相机钱，是那些看不见的工程钱。
斯睿特AI智能相机某检测项目
智能相机的算力有限（边缘端通常在个位数到几十TOPS），复杂模型的持续迭代怎么办？答案是端云协同：端侧负责实时判决，云端负责生成样本、训练模型、下发更新。
斯睿特智能的做法是把大模型平台接到相机后面——现场判错或难判的图像回流云端，用大模型生成训练样本，训练好的模型再下发到相机。相机出厂带的模型只是起点，越用越贴合现场。这条路线对标的正是传统方案"系统上线即定型、之后靠人工维护"的短板。
四、诚实说边界：分离式方案没有被淘汰三类任务仍然必须用PC-Base：
- 超大模型、多路高清并行——边缘算力不够，工控机的扩展性是刚需；
- 线扫大面幅、亚像素级精密测量——比如高精度3D涂胶检测、漆面一体化检测，需要分离式架构的大算力和专业成像；
- 多工位系统级编排——多个检测任务要统一调度、结果联动时，集中式更合适。
一句话总结：分离式的上限更高，一体机的下限更高。选型先数点位、再看单点难度——点位多、任务各自独立的防错、OCR、定位场景，智能相机的优势随点位数量线性放大；点位少但单个任务难，分离式的灵活性才是关键。斯睿特智能内部也是两条路线并行，各吃各的现场。
结语智能相机不是把算法装进相机的营销概念，而是判决位置的一次结构性变化：图像不出机身，结果直接落地，云端负责持续进化。理解了这一点，"该选一体机还是分离式"就不再是个玄学问题——数一数点位，看一看单点难度，答案就在纸上。
