本文系统回答人工智能如何与世界结合：用数据—模型—算力的一体化架构承载真实场景，以MLOps与AIOps的工程化方法保证稳定迭代，以国内外平台生态实现多云与边缘的合规落地，并以负责任AI与数据治理控制隐私、安全与偏差，最终通过可量化ROI与组织协同将试点扩展到规模化；同时在制造、医疗、金融与城市等关键行业验证价值，并以教育、就业与绿色发展确保社会层面的可持续与普惠。核心在于技术可行、商业可得、治理可信的动态平衡。

文章系统阐述人工智能融合发展的路径，核心是以技术融合与业务融合为双主线，依托云边端一体化架构、可信数据治理与负责任AI，实现从试点到平台化的规模化落地。通过多模态与RAG的模型组合、MLOps/LLMOps工程化管道、合规与伦理治理，以及生态协同与多云策略，企业可在12—24个月内形成“数据—模型—应用—治理”的闭环，优化成本与韧性，稳步拓展行业场景并实现可量化的商业价值。