360-Company Market Database — Cross-Pack Insights
把 360 家官方來源公司、48 家 Current Client 觀察與 111 家 high-fit research queues 整合成可執行的 ownership、acquisition、compute、timing／TSN、ecosystem、privacy 與 governance 洞察。
360-Company Market Database — Cross-Pack Insights
可直接使用的資料視圖
- 10 個 official-source packs，共 360 個 unique domains、360 筆
verifiedparaphrase；59 筆官方來源帶日期。 - 300 家新擴充公司有 controlled strategic role：64 prospective account、77 ecosystem partner、145 competitor-watch、14 research-only。
- 58 家同時是 prospective account 與 high fit，另有 53 家 high-fit ecosystem partner；兩份 queue 都尚未做 Apollo exact-match，也沒有外聯授權。
- Apollo 相關證據索引中有 45 筆明確 Current Client company observations；合併 exact audit、decision CSV 與第二輪 evidence pack 後，共 48 家不重複的 Current Client 公司 master。
十九項決策洞察
1. 真正的 whitespace 是 ownership boundary
高 fit vertical 不代表有採購缺口。應先問 camera transport、synchronization、rugged compute、BSP、lifecycle、certification 與 external OEM sourcing 由誰負責。若公司已控制 sensor、compute、AI、workflow 與 support，預設動作是 competitor research，不是 outbound。
2. Hardware-agnostic platform 是不同的 ecosystem motion
53 家 high-fit ecosystem queue 橫跨 autonomous fleet、in-cabin software、industrial inspection、VMS、digital OR、construction safety、care environment、utility inspection、drone operations、remote visual assistance、retail vision、traffic intelligence、multi-sensor calibration、video recording，以及 deterministic timing／network validation。適合的 offer 是 compatibility path、joint reference design 或 validated ownership map，不是把它們當終端硬體買家。
3. Vertically integrated autonomy vendor 需要反向證據
Mining、delivery drone、maritime、surgical-camera 與 public-safety 系統常把 sensors、compute、control、workflow 與 lifecycle 綁在一起。只有 external sourcing、new platform 或 preserve-versus-replace 的官方／account-owner 證據，才可升級成 design-in account。
4. Current Client 只改善 access，不會自動產生 intent
48 家 master 中有 24 家 research_now、14 家需先驗證 account structure、6 家只適合 ecosystem motion、1 家缺 official validation、3 家 legacy／acquired entity 不應開發。ClearObject 已由 direct official ClearVision product evidence 解開原先的 official-validation gate；這仍不代表完成 current YUAN-relevant program 驗證，也沒有 outreach-ready account。
5. Regulated vertical 的 fit 與治理成本同步增加
Medical、defense、public-safety、maritime 與 safety-critical autonomy 會同時增加 certification、privacy、cybersecurity、export、procurement 與 functional-safety requirements。這些不是 closing objection，而是 account entry gate。
6. Re-ID 仍是最容易越界的 claim
所有 pack 都把 capture、sync、inference、Re-ID／identity 與 workflow 分欄。許多公司只證明 object／vehicle／target tracking，沒有證明 person Re-ID；YUAN 也沒有 proprietary Re-ID evidence。對外訊息繼續聚焦 video-source integration、ownership clarity 與 production path。
7. Edge privacy 是 care product requirement
Artisight、care.ai、Nobi、Inspiren、Teton.ai、Kepler 與 Protex 的官方資料都描述 local／onsite processing、最小化 image movement 或 privacy-preserving event handling。醫療與照護 account discovery 應先談 local inference、retention、anonymization、update control 與 clinical responsibility，不應先談 TOPS。
8. Existing-camera analytics 與 purpose-built device 是兩種 motion
Voxel、Intenseye、Protex 主要重用 installed CCTV；Artisight、care.ai、Noteworthy AI、EarthCam、Nobi 等則結合專用 sensing／edge hardware。前者優先驗證 interoperability、protocol 與 stream density；後者優先驗證 OEM lifecycle、video I/O、environmental／medical qualification 與 manufacturing ownership。
9. Production inspection 先談 timing 與 validation
Agricultural sprayer、food sorter、packaging inspection 與 laboratory scanner 都把 capture 與 motion、lighting、trigger、focus、reject 或 fluidics 綁在一起。ABM discovery 應先確認 synchronization、trigger latency、line／stage rate、environmental standard 與 change-control owner；解析度與 TOPS 只能是後續參數。
10. Wearable device 與 remote-assistance software 是不同 buying center
RealWear、Vuzix、Iristick 擁有 wearable camera、codec 與 lifecycle；Librestream、AMA、TeamViewer、Taqtile、SightCall 支援多種 camera source，掌握 collaboration／service workflow。前者走 camera、codec、manufacturing 與 roadmap discovery；後者走 certified-device、interoperability、privacy 與 partner-program discovery。
11. Retail vision 需要依 deployment topology 分流
Mashgin 是 station，Shopic／Tracxpoint／Caper 是 cart，Zippin／Autonomo 使用 ceiling cameras，Focal Systems 是 shelf-camera fleet，Everseen／SeeChange 則重用 checkout 或 store cameras。每一種架構的 field of view、power、network、calibration、POS context、privacy 與 service owner 都不同；不能用 generic retail pitch 或同一份 technical checklist。
12. Traffic sensor owner 與 software layer 是不同 motion
Rekor、Gridsmart、Q-Free、SWARCO、Rhythm Engineering 掌握 sensing、edge processing、controller 或 enforcement workflow；GoodVision、Flow Labs、LYT 主要重用既有 cameras、controllers、connected-vehicle 或 sensor data。前者走 rugged capture、synchronization、lifecycle、public procurement 與 manufacturing discovery；後者走 certification、deterministic interfaces、cybersecurity 與 joint-agency validation。Wavetronix 是 radar evidence，不能當成 video claim。
13. Frame grabber 是 camera-to-compute 的獨立競爭層
Euresys、BitFlow、Active Silicon、KAYA、EDT、Zebra／Matrox 與 Osprey 同時掌握 acquisition hardware、driver、DMA、trigger、timestamp、FPGA function 或 SDK。NorPix 則在多廠牌硬體上提供同步 recording。後續 discovery 應把 camera interface、channel density、PTP、host topology、SDK migration 與 lifecycle 放在同一張 ownership map，不能只比較 camera 與 GPU。
14. Spectral／depth 擴大 input layer，也提高 calibration 與 hierarchy 成本
Thermal／hyperspectral vendor 控制 detector、optics 與 calibration；stereo／ToF vendor 還控制 illumination、depth processing 與 RGB-depth alignment。Xenics、Telops、Noxant 需回到 Exosens hierarchy；Specim 需回到 Konica Minolta；IRCameras／EDT 需檢查 HEICO。不能用 visible-camera compatibility 推廣到其他 modality，也不能把同一 parent 的 brand 拆成多個 ABM account。
15. Broadcast infrastructure 是 interface benchmark，不是自動的 industrial fit
Blackmagic、Evertz、Ross、Haivision、Teradek、Osprey、LiveU、Appear 與 Cobalt 提供成熟 SDI、ST 2110、genlock、PTP、codec 與低延遲 transport，但大多擁有完整 production workflow。只有證實 external OEM subsystem gap、long-life supply、industrial qualification 與 design authority，才可從 competitor intelligence 升成 account research。
16. Rugged edge compute 是競爭層，generic AI PC 不是差異化
OnLogic、Cincoze、Portwell、IEI、ARBOR、Avalue、Trenton、Stealth、Acrosser 與 WINSYSTEMS 都提供 industrial／rugged compute；但只有部分 cited product 直接證明 machine-vision 或 multi-camera configuration。比較必須下鑽到 exact model 的 video interface、channel density、timing、accelerator、thermal／power、BSP、qualification、lifecycle 與 customization。
17. Timing／TSN 是獨立 ecosystem ownership
Meinberg、Safran、NetTimeLogic、Moxa、TSN Systems、TTTech、HMS、Belden、Antaira 與 eks Engel分別覆蓋 grandmaster、FPGA PTP、TSN validation、industrial switching、PoE 或 fiber transport；沒有單一 official source 證明完整 end-to-end path。後續必須把 grandmaster、switch、endpoint timestamp、trigger、latency test 與 monitoring owner 分開，不能把 PTP／TSN 能力轉述為 YUAN proprietary sync 或 tracking IP。
18. High fit capability 不等於 dated current signal
111 家 high-fit prospective／ecosystem queue 中，10 家 primary capability source 帶官方日期；本輪另為 10 家 prospective accounts 與 10 家 ecosystem partners 建立獨立 dated current-signal supplement。剩餘 81 家仍只有 undated evergreen evidence，包含 39 家 prospective account 與 42 家 ecosystem partner。Capability 或 dated company activity 都不能單獨證明 current initiative；仍需 Apollo exact match、business unit 與 current program gate。
19. Ecosystem current signal 集中在三個 integration layer
Auterion、DroneDeploy、Emesent、FlytBase 的近期活動集中在 autonomy 與 autonomous capture；GoodVision、OpenSpace 集中在 visual data 與 workflow；Belden、HMS、ModalAI、Moxa 則集中在 rugged edge compute、industrial connectivity 與 control infrastructure。這可形成三個 bounded ecosystem play：autonomous capture-to-video ingest、visual-data-to-workflow orchestration、synchronized rugged edge transport。每個 play 都必須先定義 joint objective、ownership map 與 current relevant program；產品活動本身不是 partner intent。
建議的研究順序
- 先處理 48-company master 的 24 家
research_now：取得 YUAN owner、business unit 與 current program。 - 再處理 14 家
validate_account_structure：大型企業與 group/subsidiary 先解 account hierarchy。 - 對 58 家 high-fit prospective white-space queue 做 Apollo exact company match；沒有 MCP／可靠 browser 前保持
not_checked。 - 對 53 家 ecosystem queue 定義 joint ownership map，不建立 generic product pitch。
- 任何 contact discovery 都必須留在 private CRM，通過 lawful basis、suppression、email validation 與 owner approval；不進 git。
Outputs
agentharness/outputs/market_database_insights.jsonagentharness/outputs/market_database_quality.jsonagentharness/outputs/market_source_url_audit.jsonagentharness/outputs/market_research_review_queues.jsonagentharness/outputs/apollo_current_client_abm_master.jsonagentharness/outputs/apollo_current_client_abm_master.csvagentharness/outputs/market_whitespace_abm_research_queue.csvagentharness/outputs/market_ecosystem_research_queue.csvagentharness/outputs/market_high_value_freshness_queue.jsonagentharness/outputs/market_high_fit_current_signals.jsonagentharness/outputs/market_high_value_freshness_queue.csvagentharness/outputs/market_high_value_undated_refresh_queue.csv