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企业照片归档能交给 AI 吗？先用一批样片验收
一张工地照片，画面很清楚，却未必知道该放进哪个项目的文件夹。在埃伦贝格城堡群（Burgenwelt Ehrenberg），有些景点相距只有几百米。一张经 WhatsApp 转发的施工照，如果缺了定位信息，画面里又没有地标，我们即使能认出正在施工，也判断不了这是哪项工程。参与过工程的同事却可能认得现场。
交给供应商试分的照片该怎么选？
请平时负责找图的人挑一批样片，让供应商在副本上试分。把容易找的原片放进去，也把那些每次都得问老同事的照片放进去。尤其要看看下面三类照片各会被放到哪里。
| 样片 | 团队要验证什么 |
|---|---|
| 保留定位信息的原片 | 用坐标、海拔和原文件夹判断景点。核实照片里拍到的究竟是哪处景点。 |
| 没有 GPS、画面里有地标的照片 | 用画面特征提出分类建议。请熟悉当地的人确认，或者改到正确的类别。 |
| 没有定位和明显地标的工地照片 | 线索不足时，能否将照片留待确认？找到熟悉这项工程的人，看看他的判断能否方便地记入分类结果。 |
文件夹怎么分，同事才找得到照片？
先请同事说一件平时要找图的事。假设他需要某项工程施工时的照片，把所有工地照集中在“施工”文件夹里，虽然从画面上说得通，他还是得一张张翻。可以和他商量按工程、景点还是日期归类，再请他用这些类别找几张自己的照片。
整理埃伦贝格的照片档案时，我们先看原来的文件夹、拍摄日期和保留下来的 EXIF 元数据。ExifTool 的 GPS 字段说明列出了纬度、经度和海拔。有些原片保留了海拔，这在区分相邻景点时也能派上用场。
使用坐标时要留意相机朝向。IPTC 照片元数据指南把相机所在的位置和画面呈现的地点分开记录。如果这些线索仍不足以归类，我们再让 AI 查看画面并提出建议。埃伦贝格的同事会告诉我们，哪些分对了，哪些还得再看。
别的档案也有靠知情人辨认的例子。美国国会图书馆就曾公开征集线索，请读者从一批没有说明文字的老照片里辨认人物或地点。
熟悉项目的人怎样纠正错分的照片？
这些照片在云盘里积累了多年。团队当时使用的界面只能逐个移动文件。我们把档案复制到 Wavect 办公室自托管的 Nextcloud，再给埃伦贝格团队开通访问权限。双方在副本上分轮试验，团队日常使用的照片仍在原来的位置。
到了人工复核阶段，我们做了一个本地工具。团队可以浏览照片、改分类，或者给准备删除的照片做标记。每一轮，他们把决定导出成文件交给我们，我们据此在 Wavect 的 Nextcloud 副本上移动或删除文件，团队随后就能核对结果。双方约定，只有经过埃伦贝格最终确认，才会把整理结果应用到客户自己的 Nextcloud。
做自己的样片试验时，可以要求供应商提供逐张核对的记录，包括原文件路径、建议的文件夹、建议依据，以及复核人的决定。对一张认不出地点的施工照，一条有用的记录可以是“工程待核实。请现场同事辨认，先保留原位置”。
什么时候值得委托供应商整理整个档案？
请参与复核的同事在整理后的副本里找一张工作上要用的照片。记下哪些归类可以直接接受，哪些需要改，哪些还得找知情人核实。如果同一个类别反复分错，先和同事重新划分类别，再试一轮。如果大量照片都要手动纠正，就取其中几张实际改一次，把所花时间算进项目预算。我们的AI 试点评估表可以帮你判断，节省的时间是否值得把试验扩展到整个档案。
委托前还要约定，谁来处理待确认的照片，在哪里检查移动和删除的结果，谁有权批准改动正式档案。已经分清的类别可以先报价，未辨认的照片则留给熟悉项目的人核实。可以参考我们的项目前期调研指南确定试验范围。如果希望和 Wavect 一起做样片试验，可以为我们的计算机视觉团队各准备几张容易归类的照片和只有内部同事才认得的照片。