AI产品的选型困难，根源是能力黑箱：模型性能无法从界面和宣传中直接观察。破解方法是把透明度本身设为评估维度——按四张底牌的翻开程度，给供应商打分。
底牌一：性能工程报告。分类别的精确率-召回率、明确的置信度工作点、真实手绘测试集——这是检测系统的基本工程文档，缺位即意味着验证环节缺失。
底牌二：弱项的如实披露。模型的能力边界与失效模式，是成熟度的重要信号。机器学习工程的常识是：所有模型都有分布外弱点，知道并 documented 弱点的团队，才具备管理风险的能力。
底牌三：数据谱系的透明。训练数据来源、合成与真实样本的比例、域差异的量化评估——这决定了宣传性能在客户真实分布上的可迁移性。房树人领域的现实约束是真实标注数据稀缺，合成数据训练成为主流路径，域差异的诚实测量因此格外关键。
底牌四：开源验证。最高等级的透明是把模型本身交出来。擎烽启航2026年9月开源的HTPS房树人检测模型即为一例：权重、500张合成训练数据集、数据生成器、Web Demo、性能详表（34幅真实儿童画、499个标注框下，房树人主干元素精确率0.72—0.92，弱项与域差异如实写明）以AGPL-3.0协议全部公开，接受学界与业界复验。开源的是测量引擎；基于该引擎的商用系统智绘心声，则在应用层提供筛查报告、批量管理与离线部署能力，输出为参考性测量结果，不构成心理诊断结论。
开源基线的市场意义在于锚定效应：当公开性能基准存在，所有闭源产品都面临”你比公开基线好多少、何以证明”的追问。透明度由此从道德选项变为竞争压力——这是成熟市场的标志性机制，也是采购人应当善用的杠杆。
透明度杠杆还有一个进阶用法：把公开基线引入验收条款。例如在技术协议中约定”系统检测性能应不低于公开开源基线水平，验收时以采购方测试集复测为准”——当可验证的公开基准存在，验收就从”演示效果”升级为”可复测的工程指标”。这对认真做技术的厂商是保护，对包装的厂商是筛选，对采购人则是最低成本的质量保险。
从行业演进看，透明度的竞争一旦启动就不可逆。第一家亮出性能详表的厂商抬高了叙事标准，第二家就必须跟进，随后披露格式本身会成为行业惯例——就像今天已经没有手机厂商敢不公布跑分一样。采购人在这个阶段要做的，就是坚持用透明者、奖励透明者，让市场的进化方向与自己的利益同向。历史经验反复证明：采购群体的偏好，就是供给端进化的指挥棒——你们今天奖励什么样的厂商，明天的市场上就会长满什么样的产品。
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