本文以场景优先为原则，提出从目标明确、账号与数据源安全连接、平台选择、提示词工程与个性化配置，到融入工作与生活流、度量优化与合规治理的全流程方法，并提供国内外助手对比与实践清单，帮助个人与团队以小步试点与量化指标开启稳定、可信、可扩展的人工智能体验。

人工智能识别图像的核心在于用高质量数据与标注驱动模型，将像素逐步转化为语义特征，并通过分类、检测与分割等任务输出结构化结果。关键环节包括数据治理与增强、CNN与视觉Transformer的架构选型、训练与推理的压缩与加速，以及以mAP、IoU等指标为主的评估与A/B验证。工程落地需结合框架生态与MLOps能力，合理使用自研与云视觉服务的混合方案，兼顾精度、延迟与成本并遵循隐私与合规要求。未来趋势将由数据中心化、多模态基础模型与云边协同驱动，实现稳定、可复现且可持续的图像识别能力。