本文建议以场景驱动、数据治理先行、工程能力闭环的方式对待人工智能开发，并在明确业务KPI的前提下分阶段推进试点、扩展与平台化沉淀。通过MLOps/LLMOps打造端到端流水线，强化评测、可观测性与FinOps，实现性能、合规与成本的平衡。隐私保护与负责任AI是底线，需以风险管理与审计文档贯穿全生命周期。在技术上采用轻量模型、RAG与边缘推理，在组织上建立CoE与多供应商策略，从而实现可靠、合规、可持续的规模化落地。