上世纪60年代，百货商店老板们还在用最原始的方法数人头——真的就是派员工站在门口拿计数器手动记录。这种土办法误差率超过30%，但当时确实没有更好的选择。

1987年日本首次将红外传感器应用于地铁站人流统计，准确率提升到75%左右。不过遇到并排行走的乘客就抓瞎了，经常漏计。磐达科技研发团队翻看当年的技术文档时发现，大阪站试用报告里明确写着"高峰时段误差高达40%"。

2003年是个转折点，英国RetailSensors公司推出首款基于视频分析的客流统计系统。虽然每秒只能处理5帧画面，准确率却飙到了88%。有意思的是，这套系统需要搭配专门的IBM服务器，单台售价折合现在的人民币要60多万。

2010年后深度学习开始发力。NVIDIA公布的数据显示，2016年GPU加速的客流统计系统识别速度达到200帧/秒，商场常用的双向统计准确率稳定在97%以上。不过也有糟心事——戴宽檐帽的顾客容易被误判成两个人，这个bug直到2018年才解决。

现在的客流统计早已不是简单的数人头。磐达科技2023年实测数据显示，结合ReID技术的系统能同时追踪200+个目标的运动轨迹，还能识别出30多种异常行为。但问题依然存在，比如穿全身玩偶服的工作人员，系统还是会漏计。

从人工计数到AI视觉分析，客流统计技术这60年的进化史就像打游戏升级装备。每次突破都解决了一些老问题，但总会冒出新的挑战等着工程师们去攻克。