作为磐达科技的技术负责人，我们每天都会收到这样的疑问。事实是，市面上90%的视频客流统计方案声称准确率超过95%，但实际落地时普遍只有80-87%（数据来源：2023年零售科技白皮书）。这差距主要来自光线变化、人群遮挡和算法局限性。

我们实验室做过实测：在标准超市环境（照度500lux，层高3.5米）下，当同时进店人数超过15人时，传统算法的误识率会突然飙升到23%。这不是技术缺陷，而是物理限制——摄像头帧率再高也拍不到被完全遮挡的人。

但别急着否定这项技术。就算只有85%的准确率，也比人工计数靠谱多了。商场督导员平均每半小时就会漏记30-40人次（国际购物中心协会2022年报告），而且人会累，机器不会。

我们现在的第三代立体视觉方案有点意思：通过双摄像头+红外补光，把阴雨天的误差从15%压到8%以内。当然，安装成本要比普通方案贵35%左右，这得看具体预算。

有个客户说得好："知道数据有10%的偏差，也比完全瞎猜强"。关键是要明白误差在哪，比如我们会在报表里明确标注"高峰时段数据可能存在8-12%低估"，这样决策时才不会跑偏。

最后说句实在话，如果哪家供应商敢保证100%准确，建议直接绕道。这行干了八年，我们见过最离谱的案例是把货架反光识别成6个顾客——技术总有边界，诚实比吹牛重要多了。