商场、景区或零售店的运营者经常遇到一个问题：明明装了客流统计设备，但数据总感觉差点意思。磐达科技的技术团队分析了37个实际案例，发现传统红外或WiFi探针的误差率最高能达到30%，尤其是在人群密集区域。

2023年北京某商场的数据很有意思。他们同时使用闸机计数和AI视频统计，结果发现周五晚间的客流数据相差23%。概率模型介入后，通过泊松分布校正重叠计数，最终把误差压到了5%以内。

概率统计不是魔法。我们测试发现，当客流量超过200人/分钟时，简单的线性回归就会失效。这时候得用上负二项分布——这玩意儿虽然名字吓人，其实就是处理"人挤人"时的计数补偿算法。

有个常见的误解是设备越贵越好。深圳一家连锁便利店做过对比测试，5万元的AI摄像头和2万元的普通摄像头，在30平米店铺里统计误差只差1.8%。关键还是看有没有用对概率补偿算法。

客流数据的波动性比很多人想象的大。上海地铁的早高峰数据表明，同一站点周一到周五的客流量标准差能达到17%。有些统计系统直接取平均值上报，这跟扔硬币决策没啥区别。

我们建议每季度做一次设备校准。杭州某超市的数据很有意思：未经校准的摄像头半年后会多计12%的客流量，因为镜头沾灰会误判静止物体。概率模型能发现这种异常，但前提是要输入真实的基准数据。

下次看到客流统计报告时，不妨问问他们用的是什么概率模型。毕竟，把"大概"变成"精确"，差的可能就是一组正确的算法参数。