定位人工智能需同步明确战略目标与ROI、筛选高频可度量场景、界定模型与数据的能力边界、建立合规与风险指标，并以分层框架贯穿战略—场景—模型—数据—工程的闭环，通过生态与部署的中性比较选择差异化路径，在PoC到规模化的迭代中用指标驱动持续优化与自我更新

获知合适的需求区需基于系统化市场调研、痛点分析和数据驱动，结合权威标准和趋势，把握用户强烈且未满足的实际需求。企业应通过定量分析评估成长性、技术门槛与投入产出，比对细分区块后优选落地，并与产品定位保持一致。定期动态监测市场变化，敏捷响应用户反馈，有助于持续抢占高价值需求区。以研发全流程管理和协作效率提升为例，未来需求区将走向更精细化与场景化，建议优先采用成熟系统实现快速切入与深度优化，引领业务长期增长。