本文围绕Java调用Python算法展开，梳理了原生进程调用、HTTP接口封装、RPC框架远程调用、Jython嵌入执行、Docker容器化调用五种主流方案，通过表格对比了各方案的开发周期、性能损耗、运维复杂度与适用场景，结合两份权威行业报告讲解了核心适配难点、性能优化技巧与企业级合规规范，帮助企业根据自身业务规模选择适配的调用方案，平衡开发效率、性能表现与运维成本。

本文系统阐述人工智能算法下发的全流程与关键要点：以MLOps管道实现模型工件化与持续交付，采用金丝雀、灰度与蓝绿等发布策略降低风险，结合云边协同与联邦机制满足多端场景与隐私需求；通过签名、加密、访问控制与审计保障安全与合规；上线后以可观测指标、自动扩缩容与回滚策略确保稳定。整体目标是以标准化、自动化与可治理的工程体系，实现算法在云、边、端的可靠部署与高可用运营，并面向未来走向智能调度与自治治理。