要系统升级人工智能，先以业务目标与量化KPI为牵引，完成基线评估，再通过高质量数据治理与检索增强提升知识准确性；随后选择并微调适配模型，结合多模态与工具调用增强执行力；构建端到端MLOps管线与可观察性，落实人类在环反馈；在安全与合规框架下进行红队与审计，控制幻觉与隐私风险；最后以推理优化、缓存与量化蒸馏降低时延与成本，并以A/B与ROI仪表盘持续迭代，从而在性能、稳定性与合规可控之间取得平衡，实现可持续的AI升级。