本文从路线图、硬件架构、系统软件、安全与模型压缩到测试量产与商业化，系统阐述人工智能设备的开发方法。核心在于以用户价值与指标闭环驱动，选择合适算力与能效平衡，构建安全可信的端侧推理与OTA体系，并以数据治理与MLOps持续迭代。结合边云混合架构与合规实践，团队可将MVP快速推向量产落地，并在低延迟、低功耗与隐私保护之间取得最优解。

人工智能控制硬件依靠“感知—决策—执行—反馈”闭环，将训练在云侧的模型以轻量化形式部署在边缘控制器中，通过标准化接口与实时调度实现确定性控制；在稳态与线性工况中传统PID/MPC具备高可解释与低算力优势，在非结构化复杂场景中AI控制更具适应性，最优路径是以混合架构分层职责、以仿真与MLOps保障上线与维护，并在安全合规框架下逐步迈向自适应自治。