绿联新品出问题这事大家都听过了，我当时也买了，但没退一直留着。因为比较快修复了文件管理的功能后来也是能用了。毕竟本身我家里也是一台威联通的机器ts462c虽然1300+入的，但是双核处理器，就入了绿联dxp4800，用了1个多月了现在来谈谈感受。
我主要使用的是相册类的功能，我觉得很多兄弟和我一样，买回来一开始就是为了存手机照片和视频的，很多花里胡哨功能不一定用得上。绿联的功能就叫相册，威联通的每个功能都有独立名字叫Qumagie。
一开始我是从群晖（218+）的photostation到威联通的Qumagie，可以说是比较相近的，威联通也是比较早做AI识别的，可以把不同人、事物、场景的照片自动分类。绿联的这个新版本相册也有了一样的功能。新老两种产品的相册对比到底如何，我下面给大家实际对比一下。
从pc端主界面来看，绿联用的是软件应用也支持网页，威联通和群晖一样直接就用网页端，网页端的好处是在多个电脑之间使用比较方便，否则一台台装程序太麻烦了。
整体来说2个品牌相册布局都差不多，绿联的工具栏放在顶部。做了5个主要的分类，最近、人物、位置（因为直接贴图测试所以没位置信息）、视频类、识物（事物功能）。
下图可以看到威联通的工具栏在左侧，分类在首页更多一些，人物、事物（识物）、相似、已标记、地点、影片、360度、实况，以及四个功能文件夹，要充分很多。
在人物识别度上，两者差距还是比较明显的，同样素材照片库情况下，绿联识别到了14个人物，威联通识别到了78个人物。主要原因是威联通的相册识别算法比较细致，如：人物侧脸、远处人物、头发遮挡等脸部面积露出比较少的照片，威联通的AI相册功能也做了识别，绿联的人物相册是直接忽略掉了。
上方的是绿联相册人物识别结果，下方是威联通相册人物识别结果，仔细看会发现，戴墨镜、拿话筒、头发遮挡、侧脸、低头在威联通的AI相册中都被识别到了，后期做人物合并就行了。绿联这里是直接没有做识别的动作。
AI识别考验的是厂商的分析算法和数据模型库，需要大量的数据喂养AI模型，威联通毕竟积累的早，导致两者AI算法上的差距比较明显。
单独拎出一个比较容易识别的人物看识别结果，绿联识别出13张，威联通则识别出了14张。
原因也是一样的，是人物低头的姿势，绿联没有运算，威联通分析了头发做了相近人物匹配。
识物方面一直是AI相册识别的重灾区，因为要喂养的数据太多了，所以需要品牌大量的时间积累数据标签，因此在这方面新老NAS品牌的差距目前阶段会非常明显。
比如绿联的识别事物有限，此次测试时只有三种类别。
会把姑娘识别成了球类，失误率会比较高一些。
相比较威联通ts462c的qumagie相册识别分类多出了很多，包含动物、建筑、日用品、服饰、植物、行为、风景。这就是数据标签积累厂商的结果。
当然也有错误率，比如把阿富汉猎犬识别成了狮子，沙漠识别成了骆驼，因为所有的识别都在边缘端进行，（也就是威联通NAS进行边缘计算，断网也能用，避免隐私泄密），失误率也是在所难免。
无论是识物还是识别人物，其实最终的目标是让用户做相册的归类，把一样的狗子照片归类到一个自定义相册中，把和女友去欧洲城堡玩的照片归类到一个叫做欧洲行的相册中，这也是目前AI相册识别功能的主要用法。
相册的另一种用途就是去重复照片，同样的由于涉及到AI的识图，绿联肯定又比较弱了，和群晖威联通肯定是存在差距的。所有图片重复就5张图。
威联通则是判断相似照片的逻辑，所以找出了17对的相似照片，可以看到两个品牌的差异，绿联是比完全相同，而威联通是找差异很小的照片，比如同一张照片加字与否会被搜索出来做判断。
原因是，威联通一开始为摄影类用户做过优化，因为一些摄影师喜欢一个场景咔咔按好几张的，用威联通相似照片功能可以当场选择，去掉重复就会方便很多，另外，此功能有回收站，删错了也可以找回来。
最后值得一提的是，绿联在相册功能上添加了一个可以自己输入不少于10张图片，来教会自己的机器AI识别某一种事物的功能，我也做了一个测试。
测试对象用了特征比较明显的阿富汉猎犬，总共就输入了10张图。
挑选了最标准的一只做了框选，作为识别的标准。
最终结果不太让人满意，首先是作为标本的十张图居然都没有识别全，识别了一张暗调的片子，我猜测这个学习引擎是色块分析类的算法，当然有总比没有强。
总结：绿联4800和威联通462c机器性能的强弱可能会影响到AI相册的识别速度，但这与软件的优化算法其实也有很大的关系，并不能一概而论。
而从AI相册的对比来看，老品牌威联通群晖比新品牌绿联要强上不少，虽然绿联在相册方面也想弯道超车做了区别化的功能，但从本质来看，向用户提供AI数据打标签的功能，实质上也是因为本身AI分析的数据标签量不足，做的无奈之举。
相信这样的功能作为消费者还是欢迎的，只要相关数据不会传回数据中心导致隐私问题就行了。
AI分析篇到此结束，下一篇我们再看看两家之间一些其他的相册功能对比。
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