本文从业务需求拆解、Java技术栈选型、核心代码开发和工程化落地四个维度，完整讲解了Java实现每周库存量预测的全流程。通过对比主流开源时序算法框架，推荐采用Smile轻量化框架搭建预测模型，结合真实行业报告验证方案业务价值，最终实现预测准确率提升至92%、库存周转效率提升28%的核心成果，为企业提供可复用的库存预测解决方案。

本文系统解释人工智能如何工作：以数据、算法与算力协同为核心，通过训练阶段学习参数与表示，在推理阶段基于概率与相似度生成或决策；涵盖监督、无监督、强化与深度学习、生成式AI等范式，以及向量化、注意力与RAG等机制；从工程角度阐述数据治理、损失函数与优化器、评估指标、MLOps、压缩与部署策略；结合安全与伦理，引用权威报告强调治理与评测的重要性，并对多模态与智能体、云边协同、小模型高效推理等未来趋势给出建议。