1. 明确适用场景
2. 路径选择
1. 数据治理
2. 技术部署
3. 开发流程
```python
示例:典型AI项目流程
def ai_project_flow:
design_phase 明确目标与数据准备
develop_phase 模型训练与特征工程
test_phase 效果验证与迭代
deploy_phase 场景化部署
```
| 领域 | 应用场景 | 技术要点 |
||--||
| 智能制造 | 视觉质检/预测性维护 | 工业机器人+深度学习 |
| 智慧医疗 | CT影像辅助诊断 | 医疗知识库+多模态模型 |
| 金融服务 | 信用风险评估 | 实时数据+联邦学习 |
| 电商零售 | 个性化推荐系统 | 用户行为图谱+强化学习 |
如需特定行业(如制造/医疗)的详细方案,可进一步探讨具体技术栈与实施案例。
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