内外网AI成果同步
背景
项目的关键差异化能力之一，是把外网某采集平台和 NPU 实时识别成果，通过安全隔离网闸同步到内网项目甲平台，解决“识别在外网，处置在内网”的数据断点。
已确认结论
- 架构上采用“外网 -> 安全隔离网闸 -> 内网”的单向同步链路。
- 外网负责飞控和 NPU 直播实时识别，内网负责线索管理、GPU 离线识别、项目甲和 WebODM。
- 已同步对象至少包括：直播识别线索、AI 模型元数据、媒体文件。
- 同步去重依赖
sync_id，同步状态使用sync_status跟踪，并支持失败自动重试。
同步链路
- 外网某采集平台和 NPU 设备产生识别线索。
- 结果先写入外网临时数据库。
- 通过网闸单向同步到内网数据库和内网存储。
- 内网项目甲平台和无人机 APP 消费这些线索和媒体。
关键字段
- 线索：
task_id、clue_type_name、confidence、`[坐标已隐藏] - 模型：
deploy_env、hardware_type、sync_status - 同步控制：
sync_id、sync_status
冲突与失败处理
sync_id作为唯一标识，避免重复同步。sync_status口径：0=待同步、1=已同步、2=同步失败- 同步失败自动重试 3 次，超限后转人工处理。
风险与边界
- 飞行任务数据目前仍存在“离线导出 -> 手动导入”的临时链路，未完全 API 化。
- 外网到内网是单向同步，意味着内网处置结果如何反向反馈，需要单独设计。
- 媒体文件同步和线索数据同步不是一回事，路径映射和权限校验要单独处理。
待确认
- 飞行任务数据是否会通过网闸进一步打通 API 级同步。
- 线索处置结果是否需要同步回外网平台。
- 媒体文件的保留周期和冷热存储策略。