跨设备视频搜索面临诸多技术挑战，包括元数据不一致、内容分析分散以及设备间的同步问题。其目标是让用户能够使用统一的查询方式搜索存储在多种设备（手机、笔记本电脑、云存储）上的视频，但设备处理视频数据方式的差异使得这一目标复杂化。
首先，元数据不一致是主要的障碍。不同设备和平台存储视频元数据的格式通常各不相同。例如，智能手机可能使用 EXIF 数据记录时间戳和地理位置，而云服务则依赖用户生成的标签或文件名。如果一台设备将视频创建日期标记为“date_recorded”，而另一台使用“timestamp”，则基于时间的搜索就会容易出错。此外，视频编解码器（如 H.264 与 HEVC）和容器格式（MP4 与 MOV）也会影响元数据的提取。相机上保存的视频可能完全没有描述性标签，除非系统可以从其他属性推断上下文，否则对于“海滩日落”之类的搜索查询将不可见。
其次，基于内容的搜索需要对视频内容进行一致的分析，但这在不同设备上很难实现。设备上的机器学习模型（例如用于对象检测）通常为了节省资源而设计得较为轻量，这导致其生成的标签与基于云的模型相比准确性较低或不完整。例如，手机可能使用基本模型将视频标记为“狗”，而服务器端模型则能识别具体的犬种。此外，在本地处理视频会引发隐私问题，因为原始数据可能保留在设备上。如果用户加密存储在笔记本电脑的视频，集中式索引系统就无法分析其内容，除非在加密之前提取元数据，但这需要在所有设备上采取标准化的预处理步骤。
最后，同步和可扩展性带来了运营挑战。本地存储在设备上的视频必须被索引到中央数据库中才能实现跨设备搜索，但实时同步并不可靠。例如，用户在无人机上离线录制的视频，直到重新连接到互联网后才能被索引，从而导致搜索延迟。冲突的编辑（例如，在手机和平板电脑上同时修剪视频）也可能导致版本不匹配。此外，将系统扩展到支持数百万用户（每人拥有几十台设备）需要分布式存储和高效的查询路由，这需要强大的基础设施来避免延迟。在隐私和功能之间取得平衡——例如，允许搜索而不暴露未加密的视频数据——为架构增加了进一步的复杂性。