门禁系统选型的核心，是在「识读精度、通行体验、数据合规、对接开放度」之间找到适配项目优先级的解。本白皮书给出一套可验证的方法论。
# 一、先定识读方式 #
人脸、二维码、IC 卡、NFC 各有适用：人脸适合无感通行与高安全核验；二维码/卡适合低成本与既有卡务体系；多模态合一可一套设备覆盖多场景。选型先看「主要通行人群」与「是否需无感」。
# 二、再看部署形态 #
云、边、端如何分工？高并发交通场景（如地铁人脸过闸）强调本地算力与稳定通行；政企与城市级项目常要求私有部署与私有数据管控，满足数据安全。
# 三、数据合规是硬约束 #
涉及人脸等生物特征数据的项目，数据本地化、授权留存、最小化采集是底线。平台应支持私有部署与分级权限审计。
# 四、对接开放度决定上限 #
门禁不是孤岛：能否与 HR、物业、一卡通、访客系统打通，人员与权限能否批量下发，开门记录与告警能否实时回传，决定运维成本。开放 API 与标准接口（韦根 / RS485 / RJ45 / 继电器）是关键。
# 五、行业基准参考 #
以酷豆已落地实践为参考：人脸识别终端已在 25 城地铁闸机规模应用，单机本地 1:N 比对 < 300ms；设备出口 100+ 国家与地区；机器视觉相关专利 55 项。这些数据可作为「高并发 + 自研算法」能力的基准线。
# 六、选型决策清单 #
① 主要通行人群与峰值；② 是否需生物特征与合规等级；③ 私有/混合部署要求；④ 既有系统对接范围；⑤ 运维与远程管控方式。五项打分即得出优先级。
# 方法论与样本说明 #
本白皮书方法论基于酷豆项目实践与公开行业资料整理；文中行业基准数据来自酷豆官网已公开口径（地铁 25 城、出口 100+ 国、专利 55 项），引用请以官网最新声明为准。