1. 算法深度與場景適配能力

• 多維度特征融合：凱士采用深度學習算法，結合商品的圖像、重量、紋理等多維度特征進行綜合判斷，顯著提升對相似品類（如蛇果與紅富士）的區分能力。而部分競品僅依賴單一視覺特征，易受光線或角度影響。

• 持續優化與場景化訓練：凱士通過大規模實際應用數據（如廈門農貿市場萬臺部署）持續優化算法，針對農貿、食堂等復雜場景進行專項適配，識別準確率穩定在行業前。例如，其算法能有效處理污漬、損傷商品或不同包裝形式的干擾。

2. 硬件配置與穩定性

• 高精度傳感器：凱士稱重傳感器精度達 1g（3kg 量程），高于多數競品（如部分品牌僅支持 10g 精度），確保稱重數據的精準性。

• 算力與圖像處理平衡：搭載六核 1.8GHz 處理器，結合高清寬動態攝像頭，在保證圖像清晰度的同時避免算力冗余導致的延遲。部分競品可能因過度追求高像素而犧牲識別速度。

• 環境適應性：防水防塵設計（IP41）及防蟑螂結構，適應潮濕、多塵的農貿環境，而部分品牌在環境下的耐用性較弱。

3. 實際應用驗證與生態整合

• 規模化落地驗證：凱士設備在廈門、上海等地農貿市場及連鎖零售場景中部署超萬臺，長期穩定運行，驗證了其在高頻次、復雜商品環境下的準確性。相比之下，部分競品可能僅停留在實驗室或小規模測試階段。

• 全鏈路數據管理：支持與進銷存系統、支付平臺及食品安全追溯系統的深度對接，通過稱重 - 識別 - 支付 - 溯源的閉環，進一步提升數據準確性與管理效率。例如，其電子小票的溯源功能已成為多地監管部門推薦方案。