01
应用人工智能研发冲刺
适用于可行性、方法、数据准备度或生产风险仍不明确的重要机会。
典型范围
- 技术发现与数据评估
- 文献与技术审查
- 聚焦实验与基准测试
- 可运行的价值证明
- 生产架构与路线图
成果
形成足以决定构建、购买、重新设计或停止的技术证据。
采购技术上困难的人工智能工作，可以有清晰路径。
每个项目都有明确的决策或运营成果。范围取决于不确定性、系统边界和所需证据。
项目范围围绕明确成果制定。
- 商业模式
- 范围明确的项目
- 治理
- 明确的阶段关口
- 交付
- 资深专家主导
02
生产人工智能系统
适用于已经验证且需要端到端实施、集成、评估与部署的项目。
典型范围
- 系统与模型架构
- 数据、机器学习与应用工程
- 评估与故障分析
- 基础设施、集成与可观测性
- 部署、文档与移交
成果
形成面向真实运营、具备文档和明确责任路径的人工智能系统。
03
企业人工智能计划
适用于跨越多个系统、工作流、集成、团队或阶段的项目。
典型范围
- 计划与平台架构
- 多个研发与交付工作流
- 评估与治理体系
- 企业集成与基础设施
- 持续优化与能力转移
成果
把人工智能能力整合进组织，而不是增加另一个孤立实验。
交付生命周期
一套方法，适配不同范围。
每个阶段的技术和商业决策都与证据相连。
- 01
定义
明确目标、限制、数据、经济性和成功标准。
- 02
降低风险
测试最可能决定成功或失败的假设。
- 03
构建
依据证据和明确的运营要求构建系统。
- 04
验证
衡量质量、故障、成本、延迟和可靠性。
- 05
部署
把系统接入生产基础设施和工作流程。
- 06
移交或运营
完成文档和移交，或在明确的优化范围内继续运营。
良好项目条件
开始前应具备的条件。
- 业务或工程问题足够重要。
- 技术决策者可以参与。
- 相关数据、系统和限制可以接受审查。
- 成功标准比“使用人工智能”更具体。
- 组织可以支持安全与采购评估。
- 项目成功后存在可信的运营采用路径。