03 — 三階段原型計畫

每階段有明確的驗證假設與退出條件 — 不符就停損或轉向，不做「為了做完而做完」的原型。

Phase 0：桌面驗證（2 週，無需硬體）

• 做什麼：筆電/Colab 上用公開商場影片跑 YOLO+ByteTrack，輸出計數與熱區
• 驗證假設：俯視監控角度下，開源模型的計數準確率 ≥ 90%
• 產出：準確率報告 + demo 影片
• 退出條件：準確率 < 80% 且無明確改善路徑 → 重新評估偵測方案

Phase 1：Jetson 單機原型（4–6 週）

• 做什麼：Jetson Orin Nano 開發套件 + 2 路 RTSP，DeepStream pipeline 全天運轉
• 驗證假設：
  1. 2 路 1080p 偵測+追蹤穩定 ≥ 15 FPS/路
  2. 7 天連續運轉無重啟（熱穩定、記憶體無洩漏）
  3. 統計上傳頻寬 < 1MB/天
• 產出：可安裝在真實門市的原型機 + 運轉數據
• 退出條件：FPS 不達標 → 升級 NX SKU 重算 BOM；穩定性不達標 → 延長此階段

Phase 2：真實門市試點（8 週，1–2 家友好門市）

• 做什麼：實地安裝，dashboard MVP（進店數、熱區、動線漏斗三張圖）
• 驗證假設：
  1. 與人工計數對比誤差 < 10%
  2. 店主每週主動看 dashboard ≥ 2 次（產品價值信號）
  3. 店主願意付費的價位帶訪談
• 產出：試點報告 + 定價假設 + 下一輪（量產設計）的 go/no-go 建議
• 退出條件：店主不看 dashboard → 問題在數據呈現不在硬體，轉向分析產品重設計

資源需求（Phase 0–2 合計）

項目	說明
硬體	Jetson Orin Nano 開發套件 ×1、攝影機 ×2、雜項
人力	PM/分析（本人）+ 1 名接案工程師（DeepStream 整合，Phase 1 起）
雲端	免費額度內（MQTT broker + 小型 DB + dashboard）

與 NVIDIA 生態的接點

• DeepStream SDK、TensorRT、Jetson 平台（DLI Jetson Nano 課程為起點）
• Phase 2 後可評估：Metropolis 生態系合作夥伴計畫、TAO Toolkit 做客製模型微調