背景是“当 AI 撞上产业:这场上海圆桌,我们把冲击、风险与出路聊透了”。产业 AI 项目往往不缺模型演示,缺的是从试点走向业务闭环的判断。谁应该为产业 AI 项目的最终效果负责?架构师不能只比较准确率,还要把收益归因、责任边界、数据治理、人工兜底和供应商锁定风险放在同一张账上。
什么时候该扩大试点,什么时候应停止投入?AI 能力应部署在业务核心、边缘环节还是后台流程?如何在收益、风险、合规和长期维护之间建立决策框架?可以选一个真实业务,先定义每周可核验的成本、时延、采纳率、错误损失和人工复核量,再设置停止线与升级线。