本文提出以业务问题和目标为锚点的人工智能领域选择方法：先看赛道版图与价值链，结合打分卡评估技术成熟度、数据与算力可得性、合规风险与商业化速度；个人侧重能力半径与学习曲线，组织强调ROI、治理与平台化。通过MVP验证、数据治理、评测与灰度发布，逐步从试点走向规模化，并以成本模型和KPI体系保障可持续回报；在国内外生态中采用主备双栈，强化合规与可替代性。面向未来，建议聚焦轻量化与垂直小模型、Agent化工作流与可信AI治理，以开源共建与差异化闭源平衡创新与控制力。