Score

Score是一个建立在Bittensor子网44上的去中心化计算机视觉平台。其核心业务是通过开放市场将原始视频转化为结构化、可操作的数据：矿工竞争构建小型专用视觉技能（小于30MB），这些技能可直接在边缘设备上运行。平台的核心叙事是"可编程视觉"——不训练一个巨型模型，而是将"检测人员""追踪球"等经过基准测试的小型技能组合成定制化流水线。

Score解决的主要痛点是传统视频分析成本高、效率低，尤其是严重依赖人工标注的问题。其Turbo Vision系统利用视觉语言模型自动生成伪真值标签，将标注成本降低10到100倍。另一个问题是通用模型体积大、速度慢，无法满足实时边缘部署需求；Score的专用技能在同等精度下比前沿模型高效约400倍。

近半年（2026年3月至9月），Score发布了Satori 1.0——一个从前沿模型蒸馏而来的20亿参数视觉语言模型，可直接在摄像头上运行。Manako平台也已向公众开放，提供SDK接入，开发者可通过简单API部署可组合的视觉流水线。商业部署扩展到加油站（AVIA）、农业（Two-a-Day）和洗车基础设施（Lavance）。Score Studio定于9月16日上线，作为训练、评估和部署模型的前端界面。

一个值得注意的负面事件：2025年初，一艘游轮上发生乘客死亡事件，引发了对AI视觉系统在安全关键场景中可靠性的质疑。Score将此定性为系统架构问题而非调参问题，主张带有可验证性能证书的专用技能才是正确路径——但该事件凸显了依赖自动化感知做生命安全决策的固有风险。