本文提出以问题驱动、数据与算力为底、工程与评测为手段、治理与合规为护栏的系统化路径研究数字人工智能，重点涵盖方法论、数据治理、模型选型、MLOps基础设施、评测与对齐、风险治理及落地路线，结合权威框架与平台化能力实现可复现、可衡量、可扩展的研究闭环，并展望小而精与大而全模型并存、多代理与RAG融合及AI治理工程化的未来趋势。