在零售、交通、文旅等行业，客流统计是优化运营的关键。但传统人工统计误差大、实时性差，而摄像头方案又存在隐私争议。如何用技术平衡精准度与成本？以下是当前主流解决方案和落地案例。

1. 传统痛点：人工统计为何越来越不靠谱？

过去商场靠保安数人头，景区靠门票估算客流，但误差普遍超过30%。节假日人流量暴增时，手工记录根本跟不上节奏。某连锁超市曾因错估周末客流，导致生鲜备货不足，单日损失超5万元。

2. 三种技术方案对比

WiFi探针：通过手机MAC地址识别，成本低但准确率仅60%，适合大体量场馆。
3D双目摄像头：利用立体视觉区分重叠人流，某地铁站使用后统计精度提升至98%。
AI视频分析：结合人脸模糊处理技术，杭州某商圈在保护隐私同时实现停留时长统计。

3. 落地效果：从数据到决策的转化

上海某购物中心接入智能系统后，发现工作日下午3-4点母婴区客流量是上午2倍。据此调整店员排班和促销时段，当月销售额增长17%。北京南站通过热力图优化安检通道，高峰时段通行效率提升40%。

总结来看，选择技术不是越先进越好，而是要匹配场景需求——超市关注转化率需要精准计数，公园管理更看重区域密度预警。找到平衡点，客流数据才能真正变成"黄金矿"。