文章系统阐述人工智能与超声融合的价值与落地路径，指出核心在采集指导、图像增强、自动测量与工作流编排，优先以设备端实时推理与云端质控相结合实现质量与效率提升。通过场景化分析（心血管、妇产、急诊、麻醉），给出部署模式对比与KPI/ROI测算，并强调合规与MLOps闭环的重要性。文章提出“实时任务在端、批处理在云、整合在边缘”的实施原则，结合国内外生态的选型要点，最终预测多模态与可解释将推动AI超声从点功能走向系统级协作，形成可复制的临床与运营价值。