文章系统回答了人工智能后期如何做的问题：核心在于用指标驱动的运营优化与工程化治理。通过明确后期目标与SLA/SLO，建立数据与特征治理、模型监控与A/B测试闭环，配套CI/CD、灰度与回滚策略，实施成本与性能精细化管理，并将AI TRiSM与NIST AI RMF等合规框架工程化嵌入流程；结合国内外平台与工具实现观测、发布和治理一体化，最后以跨职能组织与知识沉淀形成可复制能力，从而在真实业务中持续、稳定、合规地释放AI价值。