本文系统解析了在Lumion工作流中如何选择与组合大模型：以业务任务拆解为核心，采用“基座LLM+视觉生成/理解+语音+编排”的混合架构，兼顾延迟、成本与合规；通过POC评测、标准化提示词与多模型路由，构建可替换、可审计、可扩展的AI中台。文章给出模型类型与代表方案对比、面向Lumion的集成步骤、TCO与治理要点，并提出未来向多模态长上下文、3D原生生成与代理式工作流演进的趋势判断。