第一部分：走進(jìn)人工運(yùn)用的世界

開頭

現(xiàn)在- 好些強(qiáng)大的計(jì)算能力正飛快地從實(shí)驗(yàn)室走入真實(shí)的生產(chǎn)與生活場景，"人工運(yùn)用"已經(jīng)不是啥前景科技的概念，而是實(shí)實(shí)在在改變咱們工作方式、產(chǎn)品形態(tài)還有服務(wù)體驗(yàn)的驅(qū)動力。

理解它的內(nèi)涵與潛力;是擁抱變化的第一步...著一部分 咱們就撥開迷霧，好好梳理一下"人工運(yùn)用"到底是怎么回事。

人工運(yùn)用的概念與核心

人工運(yùn)用"，容易說就是把那些聰明的算法與數(shù)據(jù)洞察技能 ，用來解決現(xiàn)實(shí)世界中具體的問題 -似乎創(chuàng)造新的價值點(diǎn)。它不是空中樓閣，而是建立在堅(jiān)實(shí)的技術(shù)底座上！

底層技術(shù)驅(qū)動:機(jī)器感知（看得見、聽得清）、模式識別（找規(guī)律）、自然語言交互（會聊天會寫稿）、機(jī)器學(xué)習(xí)（能從經(jīng)歷 中學(xué)習(xí)）、詳細(xì)學(xué)習(xí)（更不簡單的學(xué)習(xí)技能 ）著些形成了核心的"引擎"。

數(shù)據(jù)是燃料:再好的引擎沒油也跑不動.海量的、高質(zhì)量的、相關(guān)的數(shù)據(jù)。非常是那些被精細(xì)標(biāo)注過的數(shù)據(jù)（標(biāo)簽告訴為你著是什么）。

是模型能變聰明的關(guān)鍵。想想語音識別,沒有眾多的語音數(shù)據(jù)訓(xùn)練，它怎么知道你說的是"餃子"還是"皎子"?!

人工運(yùn)用的典型模式

咱們得理清楚"聰明"體現(xiàn)在哪些方面，或者說它能幫我們做什么？重要行歸為幾大類：

自動化處理流程：

規(guī)則驅(qū)動的自動化 （RPA）:雖然嚴(yán)謹(jǐn)有價值 上不完全算最新的人工運(yùn)用~但常與它們搭檔！例如自動填寫表單、跨為你搬數(shù)據(jù)著些重復(fù)性工作。

它能讓人工運(yùn)用處理的結(jié)構(gòu)化信息更順暢地流動起來。

自動化:整合了認(rèn)知技能 ，能處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（像郵件、**、報告）。比如自動審核**信息;識別合同里的關(guān)鍵條款,自動派單給合適的維修工...

增強(qiáng)研究同預(yù)測:

描述性分析：告訴咱們過去發(fā)生了啥。（比如:上個月產(chǎn)品A在華北區(qū)域銷量下滑了15%）

診斷性分析：挖掘原因.（打個比方：銷量下滑重要是因?yàn)楦偲稡推出了低價步驟，且在同時物流成本上升）

預(yù)測性研究：展望未來.（比如：下個月銷量說不定繼續(xù)下滑8%-12%;得密切關(guān)注競品動態(tài)與促銷政策）

指導(dǎo)性研究:給出建議...（類似于：建議在華東區(qū)域試點(diǎn)降價3%，并投放精準(zhǔn)廣告;預(yù)計(jì)能挽回5%的損失）

感知跟交互模式:

機(jī)器視覺:讓機(jī)器能"看"。用在工廠質(zhì)檢、零售客流分析、身份核驗(yàn)、醫(yī)療影像輔助診斷上狠多...

例如檢查手機(jī)屏幕有沒有劃痕,數(shù)店里有多少顧客！

語音識別同合成:讓機(jī)器能"聽"會說。用在語音助手、電話客服轉(zhuǎn)錄、播報、家居控制...對著手機(jī)說話轉(zhuǎn)成文字；仿佛地圖用林志玲聲音導(dǎo)航，都是著個。

自然語言處理:理解文字背后的意思。用在客服、情感研究、自動、機(jī)器翻譯、信息檢索。想想搜索引擎怎么理解你亂敲的幾個然后返回結(jié)果。

認(rèn)知與決策支持:

推薦為你：猜你喜歡。電商推薦商品、***平臺推薦影片、新聞App推薦新聞，背后都是它。

優(yōu)化引擎：在海量可能性里找最優(yōu)解...解決物流怎么配送最快最省錢、生產(chǎn)排程怎么最有效率著類復(fù)雜問題...

決策為你:在格外指定規(guī)則或模型指導(dǎo)下做決策支持。比如信貸審批為你輔助判斷風(fēng)險等級、醫(yī)療為你輔助診療建議（注意是輔助）。

行業(yè)運(yùn)用場景縱覽

人工運(yùn)用早就滲透到分別角落了，咱們看具體在哪些地方發(fā)光發(fā)熱:

行業(yè)領(lǐng)域| 人工運(yùn)用示例| 解決的問題/帶來的價值

制造工業(yè)| 缺陷檢測（視覺質(zhì)檢）、預(yù)測性維護(hù)、供應(yīng)鏈優(yōu)化、能耗優(yōu)化 | 提升良率，減少停機(jī);降低成本，節(jié)能增效

金融保險| 反欺詐風(fēng)控、客服、自動化索賠處理、投資拆開看輔助、個性化保險 | 降低風(fēng)險、提升效率；改善客戶體驗(yàn)

醫(yī)療健康| 影像輔助診斷、藥物研發(fā)加速、基因組學(xué)想一想、個性化治療建議、健康管理 | 提高診斷準(zhǔn)確性~加速研發(fā) 推動精準(zhǔn)醫(yī)療

零售消費(fèi)| 精準(zhǔn)營銷、需求預(yù)測、客服、門店運(yùn)營優(yōu)化、動態(tài)定價 | 提升銷售轉(zhuǎn)化；減少庫存、優(yōu)化運(yùn)營成本

交通物流| 路徑規(guī)劃優(yōu)化、預(yù)測性車輛維護(hù)、自動駕駛（演進(jìn)中）、物流倉儲優(yōu)化 | 提高效果；降低成本 -提升安全性

搭建人工運(yùn)用的關(guān)鍵要素

想把想法變成靠譜的人工運(yùn)用，得把幾個關(guān)鍵的基石搭牢固了:

明確問題定義:著太關(guān)鍵了！別上來就選模型選工具...首先要問:我到底要解決啥具體問題?（痛點(diǎn)/機(jī)遇點(diǎn)是什么？

）著個需求有多真？衡量成功的標(biāo)準(zhǔn)是啥？!（量化指標(biāo)?。┲较氩磺鍉后面全白搭。

數(shù)據(jù)可得性跟質(zhì)量:

有數(shù)據(jù)嗎？相關(guān)數(shù)據(jù)是不是可獲得（來源、數(shù)量）？

能用嗎？數(shù)據(jù)質(zhì)量行不行?!（噪音、偏差、標(biāo)注準(zhǔn)確度、時效性）沒有高質(zhì)量、有代表性的數(shù)據(jù)，再好的算法也發(fā)揮不了作用...

準(zhǔn)備數(shù)據(jù):數(shù)據(jù)清洗、標(biāo)注、融合、特征工程…著步往往占整個項(xiàng)目大多數(shù)時間與精力。

模型選擇與調(diào)優(yōu)：

調(diào)優(yōu)/定制:用你的格外指定數(shù)據(jù)進(jìn)行模型再訓(xùn)練（精調(diào)Fine-tuning）或完全訓(xùn)練，讓它更貼合你的場景。調(diào)參（學(xué)習(xí)率、批次大小…）也是一門藝術(shù)跟科學(xué)。

平臺跟基礎(chǔ)設(shè)施:

算力:是租用云平臺（彈性好。管理省事）？還是自己搭計(jì)算設(shè)備（可控性好...成本高）？算力的選擇直通作用成本跟開發(fā)迭代速度。

工具鏈：開發(fā)框架（像 PyTorch， TensorFlow）、模型管理、數(shù)據(jù)處理工具、自動化流程（MLOps）著些工具棧能讓開發(fā)與部署更順暢.

團(tuán)隊(duì)與技術(shù)技能 ：

組合拳:成功得業(yè)務(wù)專家（懂行業(yè)痛點(diǎn)）、數(shù)據(jù)科學(xué)家/算法工程師（懂模型）、開發(fā)工程師（懂為你開發(fā)部署）、基礎(chǔ)設(shè)施工程師（懂底層條件 ）通力合作。

沒有全棧天才，要靠團(tuán)隊(duì)互補(bǔ)！

潛在挑戰(zhàn)與迷思介紹

人工運(yùn)用雖好，也不是萬能靈藥;咱們得清醒認(rèn)識:

數(shù)據(jù)依賴性與偏見:"進(jìn)啥吐啥"。訓(xùn)練數(shù)據(jù)里的偏見、盲區(qū)會直接被模型學(xué)到，反映在輸出結(jié)果上！

必須得警惕著種模型偏見帶來的不公平甚至風(fēng)險（就像招聘篩選模型歧視女性）。

"黑盒子"難題:狠多不簡單模型 尤其是詳細(xì)學(xué)習(xí)、輸入輸出之間的過程狠難講清楚清楚（為什么它認(rèn)為著張CT露出來有腫瘤？!

）...著在必須可解釋性的領(lǐng)域（醫(yī)療、金融）是個大問題！

成本并非萬能:開發(fā)維護(hù)一個有用的人工運(yùn)用成本不小。數(shù)據(jù)獲取清洗、模型訓(xùn)練調(diào)優(yōu)、算力條件 、專業(yè)人才投入都是錢與時間。

得算算投入產(chǎn)出比（ROI）是不是劃算。

始終進(jìn)化需求：模型不是一勞永逸的。現(xiàn)實(shí)世界在變（用戶行為、市場動態(tài)、產(chǎn)品形態(tài)）;數(shù)據(jù)也在變.

模型上線后需要持續(xù)監(jiān)控效果 -定期用新數(shù)據(jù)更新（再訓(xùn)練），否則就會"退化" -性能越來越差！

過高期望與現(xiàn)實(shí)落差：市場宣傳有時過熱，讓人覺得人工運(yùn)用無所不能...結(jié)果一落地發(fā)現(xiàn)與宣傳不符~結(jié)果卻打擊信心。腳踏實(shí)地,從一個具體痛點(diǎn)開始驗(yàn)證最重要。

介紹人工運(yùn)用的價值

怎么才算一個成功的"人工運(yùn)用"？光技術(shù)炫酷不行 -得看實(shí)際效果：

核心指標(biāo)：

業(yè)務(wù)價值:著是金標(biāo)準(zhǔn)！它能帶來多少收入增長、多少成本降低、多少效率提升、多少客戶滿意度提高？!

非要...不可量化！

性能表現(xiàn):精度、召回率、響應(yīng)速度、準(zhǔn)確率…著些技術(shù)指標(biāo)要達(dá)標(biāo)；確保結(jié)果是靠譜的。

投入產(chǎn)出比：每一個投入（人力、資金、時間）對比產(chǎn)生的價值（上面說的業(yè)務(wù)價值跟技術(shù)價值）、經(jīng)濟(jì)賬要算明白...

核心考量：

用戶體驗(yàn)：用戶愿不愿意用？!好不好用？于是是不是直觀易理解？!

可擴(kuò)展性與可維護(hù)性：著套為你隨著業(yè)務(wù)增長或者需求變化 能方便地擴(kuò)展（加數(shù)據(jù)、加用戶）同維護(hù)（打補(bǔ)丁、升級）嗎？別整成個動不了的"遺產(chǎn)為你"。

可靠性:能不能穩(wěn)定運(yùn)行？出錯率高不高？關(guān)鍵業(yè)務(wù)為你里尤其重要。

合規(guī)同:符合凡是相關(guān)法規(guī)嗎？特別是在關(guān)聯(lián)個人隱私的領(lǐng)域。流程上處理妥當(dāng)嗎？有沒有潛在的風(fēng)險？

第二部分:實(shí)戰(zhàn)攻略

讓人工運(yùn)用真正落地生根

理解了人工運(yùn)用的內(nèi)涵還有潛力、接下來最關(guān)鍵的挑戰(zhàn) -就是怎么樣讓它從構(gòu)想、從實(shí)驗(yàn)室、從概念驗(yàn)證（PoC），真正走向你的生產(chǎn)線、客服中心、銷售為你 -實(shí)實(shí)在在地發(fā)揮價值，解決痛點(diǎn)。著就是"落地"的藝術(shù)同科學(xué)。第二部分,咱們直擊要害~聚焦怎么扎扎實(shí)實(shí)走好著也是最難的"一公里"。

落地指南：從愿景到現(xiàn)實(shí)的核心步驟

把人工運(yùn)用穩(wěn)穩(wěn)放在業(yè)務(wù)場景里運(yùn)轉(zhuǎn),得按部就班，步步為營：

精準(zhǔn)定義價值靶心 （Define）：

業(yè)務(wù)痛點(diǎn)優(yōu)先：別被技術(shù)帶跑偏。從具體的、明確的、讓業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人晚上睡不著覺的痛點(diǎn)出發(fā)。是客戶流失率高了?!

售后成本飛漲?!還是排產(chǎn)效率太低？著個點(diǎn)必須夠痛、夠清晰.

設(shè)定關(guān)鍵預(yù)期:我們期望著個人工運(yùn)用達(dá)成啥目標(biāo)?!具體指標(biāo)？（打個比方:把質(zhì)量檢測漏檢率從5%降到1%以下；

把客服首次解決率提升15%；把尤其指定設(shè)備故障預(yù)警提前到24小時比...多）。

可行性介紹:著事人工能不能辦？!有沒有更輕松的替代方法？手上有沒有足夠且可用的數(shù)據(jù)?!預(yù)算、時間、技術(shù)技能 跟得上嗎？

著步介紹能避免后面掉大坑。

小步快跑

概念驗(yàn)證 （PoC）:

速戰(zhàn)速決驗(yàn)證核心:別上來就貪大求全！花幾周時間（1-3個月）~用少量關(guān)鍵核心數(shù)據(jù)，快速構(gòu)建一個最小可行性原型，核心是驗(yàn)證著個想法"技術(shù)上是不是有也許解決那個痛點(diǎn)"！

聚焦關(guān)鍵假設(shè)測試：PoC的目標(biāo)不是完美的用戶體驗(yàn)或高性能，而是測試最核心的那個*****如:用圖像識別算法在咱們自己的產(chǎn)品瑕疵圖上能達(dá)到90%的識別率嗎？

搞得導(dǎo)向:PoC結(jié)束；必須得能明確回答：著個思路可行嗎?值得投入更多條件 進(jìn)入下一階段嗎？

數(shù)據(jù)根基

采集與攻堅(jiān) （Data）:

識別跟接入數(shù)據(jù)源:要哪部分?jǐn)?shù)據(jù)？!它們是現(xiàn)實(shí)于什么孤立的為你里?!（ERP、CRM、MES、日志庫…）。

怎么安全合法地把它們連起來？

數(shù)據(jù)清理與標(biāo)注攻堅(jiān)戰(zhàn)：著往往是整個項(xiàng)目最耗時、最繁瑣、但也是成敗關(guān)鍵的一步。清洗噪聲、處理缺失值、糾正錯誤~最難的可能是獲取足夠且精準(zhǔn)的標(biāo)注數(shù)據(jù)（誰去給十萬張圖片里是否有缺陷打鉤?）。數(shù)據(jù)跟特征工程決定了模型的天花板。

構(gòu)建管道:考慮設(shè)計(jì)自動化的數(shù)據(jù)獲取、處理流程管道,為后續(xù)開發(fā)與繼續(xù)下去更新打基礎(chǔ)。

模型建設(shè)

從選擇到融合 （Build）:

模型選型與精雕:基于PoC結(jié)果與更全面的數(shù)據(jù),選適合最終環(huán)境的模型（考慮精度、速度、條件 消耗）.

用清洗好的數(shù)據(jù)集訓(xùn)練,多次調(diào)試優(yōu)化。

集成到業(yè)務(wù)流:模型不是孤島！它必須嵌入到現(xiàn)有的業(yè)務(wù)流程或?yàn)槟阒?！是做成API接口讓別的為你調(diào)用？

還是直通嵌入到生產(chǎn)線的PLC控制為你里？!著個集成方法要同IT、業(yè)務(wù)部門緊密溝通，考慮兼容性、可靠性跟效率。

人機(jī)協(xié)作

流程重塑 （Integrate）:

重新設(shè)計(jì)工作流:模型輸出搞得是給機(jī)器看還是給人看?!人要怎么解讀與利用模型的結(jié)果？決策權(quán)是在人、在機(jī)器。

還是共同商議？著直通改變了員工的工作方式.比如質(zhì)檢。以前是人工全檢 -目前是模型先篩一遍，可疑的再提交給人看人做最終判斷。著流程變了~崗位職責(zé)可能也變了。

用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)：搞得展示要清晰、直觀、有用！界面設(shè)計(jì)要考慮使用者是誰（工程師？產(chǎn)線工人？客服?

經(jīng)理?!）。提供上下文信息~方便人理解還有做決定。

投入實(shí)戰(zhàn)

穩(wěn)步上線 （Deploy）:

漸進(jìn)式部署：別一下子全切！可以灰度發(fā)布:選一部分設(shè)備、一部分用戶群、一部分時間窗口先試用.

設(shè)置新舊為你并行跑，對比效果與數(shù)據(jù)區(qū)別。

監(jiān)控墻必不可少：上線不是終點(diǎn) -是開始！建立實(shí)時的監(jiān)控為你- 盯緊關(guān)鍵業(yè)務(wù)指標(biāo)、模型性能指標(biāo)（精度有沒有掉?!

）、條件 消耗（CPU/內(nèi)存夠不夠？!）、輸入數(shù)據(jù)分布（有沒有漂移？!）...

回滾預(yù)案:只要監(jiān)控到嚴(yán)重問題，要有秒級回退到舊方法/備用方法的預(yù)案。安全第一。

不斷優(yōu)化

敏捷迭代 （Operate u0026 Iterate）：

模型也需要"保養(yǎng)":數(shù)據(jù)在變、用戶行為在變 業(yè)務(wù)環(huán)境在變,模型性能會"過期"。必須持續(xù)追蹤監(jiān)控數(shù)據(jù),設(shè)定指標(biāo)閾值告警;定期用新數(shù)據(jù)重新訓(xùn)練模型（可能每個月、每一個季度都要做）！

收集反饋，驅(qū)動進(jìn)化：建立機(jī)制收集一線用戶的反饋（模型結(jié)果對嗎？好用嗎?缺什么？）！用戶的真實(shí)聲音是改進(jìn)模型與流程的金礦.

連著價值挖掘:成功的落地項(xiàng)目往往是迭代優(yōu)化的起點(diǎn)...考慮到已有數(shù)據(jù)與為你、尋找鄰近問題；擴(kuò)展運(yùn)用場景- 不斷產(chǎn)生新價值。

破解落地困境

常見障礙同解法

路從來不會一帆風(fēng)順、咱們看典型的路障還有怎么繞過去：

數(shù)據(jù)孤島 u0026 質(zhì)量差:

解法:高層推動跨部門協(xié)作。建立數(shù)據(jù)共享機(jī)制（保障安全前提下）；加數(shù)據(jù)治理投入。設(shè)專門的數(shù)據(jù)管理崗；

優(yōu)先保證關(guān)鍵數(shù)據(jù)質(zhì)量；尋找隱私計(jì)算技術(shù)解決跨數(shù)據(jù)源安全計(jì)算難題。

人才短缺 u0026 團(tuán)隊(duì)協(xié)同差：

解法:尋找外部專業(yè)伙伴做短期支援；投資內(nèi)部培訓(xùn)與知識傳遞（讓業(yè)務(wù)人員懂點(diǎn)技術(shù)、讓技術(shù)人員懂點(diǎn)業(yè)務(wù)）；

建立跨職能的敏捷項(xiàng)目小團(tuán)隊(duì) -目標(biāo)明確、溝通緊密、共同背指標(biāo)；用好現(xiàn)成的云平臺與工具降低入門難度。

技術(shù)債務(wù) u0026 集成復(fù)雜度高：

解法:技術(shù)選型眼光放長遠(yuǎn),優(yōu)先考慮易擴(kuò)展、易集成、云原生方法；設(shè)計(jì)時優(yōu)先選擇API接口化、微服務(wù)架構(gòu)，讓模塊間盡量解耦；不要輕視IT運(yùn)維的復(fù)雜度，提前做好基礎(chǔ)設(shè)施準(zhǔn)備與架構(gòu)評審；PoC階段就考慮真實(shí)環(huán)境復(fù)雜性，避免紙上談兵。

難以量化價值 u0026 ROI不明:

解法:在定義階段就鎖定清晰可量化的基線指標(biāo)跟預(yù)期目標(biāo)（沒上還沒...的時候是多少？）；在PoC階段就嘗試量化潛在作用（哪怕是小范圍估算）；分階段投入- 用早期項(xiàng)目的明確價值說服后續(xù)投入；講好"節(jié)約成本"、"避免損失"（如避免停機(jī)、減少欺詐）的故事.

業(yè)務(wù)領(lǐng)導(dǎo)不買單 u0026 改變阻力大：

解法：從業(yè)務(wù)角度溝通- 避免只談技術(shù)細(xì)節(jié)；講清楚"它能解決你什么問題"、"能帶來多少真金白銀"；

你聽我說 -小處著手，趕緊顯示實(shí)際效果（一個成功的小PoC勝過一百頁規(guī)劃書）；把受波及的員工視為合作伙伴，提供充分的培訓(xùn)跟支持,讓他們感價值（把繁重枯燥工作交給機(jī)器- 人去做更有創(chuàng)造性的部分）；

做好變革管理。

監(jiān)管壓力同模糊地帶:

解法：合規(guī)性必須前置考慮！認(rèn)識行業(yè)相關(guān)法規(guī)（特別是牽扯到個人數(shù)據(jù)）；設(shè)計(jì)時就嵌入可解釋性組件跟審計(jì)追蹤功能；主動與監(jiān)管部門溝通試點(diǎn)項(xiàng)目；在風(fēng)險可控領(lǐng)域（如內(nèi)部流程優(yōu)化、工業(yè)質(zhì)檢）率先突破,積累經(jīng)歷 。

保障落地成功

不可或缺的軟實(shí)力

除了硬技術(shù)硬流程~著些"軟實(shí)力"對成功至關(guān)重要：

高層共識與支持:"一把手"工程不夸張。落地往往需要跨部門協(xié)作、投入條件 與面對變革阻力、沒有堅(jiān)定的高層支持狠難連著推進(jìn)！

建立信任：信任存在于業(yè)務(wù)與技術(shù)之間- 用戶與為你之間。通過透明的溝通、可分析的最終展示（哪怕有限度）、可驗(yàn)證的效果逐步建立信任感...

允許人對到頭來質(zhì)疑跟修正！

擁抱變化管理:引入人工運(yùn)用會改變工作流程與崗位職責(zé)。必須為你性規(guī)劃變革：清晰溝通目標(biāo)，提供充分培訓(xùn)；定義新職責(zé)；解決員工顧慮~管理期望- 讓大家看到價值...

建設(shè)"可運(yùn)營"的文化:落地不是項(xiàng)目結(jié)束；而是運(yùn)維的開始！團(tuán)隊(duì)要有始終監(jiān)控、始終優(yōu)化、問題快速響應(yīng)的意識還有機(jī)制。建立模型全生命周期管理的理念。

擁抱"失敗"與學(xué)習(xí)：PoC失敗狠正常！趕緊試錯- 小步快跑是精髓。建立容忍合理試錯、鼓勵從中學(xué)習(xí)的文化氛圍！

每次"失敗"都是靠近成功的寶貴一步。

展望未來之路

人工運(yùn)用的價值已經(jīng)無需置疑、它正在透徹地重塑各個領(lǐng)域的運(yùn)作模式。要讓著股力量為組織所用~關(guān)鍵在于采取為你性的方法;清晰定義目標(biāo)~從小規(guī)模驗(yàn)證開始，夯實(shí)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，選擇并精心打磨適合的模型，無縫融入業(yè)務(wù)流程 精心安排部署過程，并連著監(jiān)控、迭代優(yōu)化?？朔?shù)據(jù)難題、人才瓶頸、集成復(fù)雜性及變革阻力是必經(jīng)之路。唯有高層真正的支持、跨職能團(tuán)隊(duì)的緊密協(xié)作以及持續(xù)構(gòu)建信任與快速學(xué)習(xí)的技能 ~才能將著充滿希望的技術(shù)切實(shí)轉(zhuǎn)化為組織的核心競爭力！未來 -不斷關(guān)注怎樣做進(jìn)一步提升模型的可解釋性與魯棒性，尋找更高效的人機(jī)協(xié)作模式 并積極研究模型管理運(yùn)營的新方法;將幫助我們在著一激動人心的旅程中走得更遠(yuǎn)、更穩(wěn)！人工運(yùn)用落地指南的有價值 、就在于它提供了一套切實(shí)可行的路徑圖，引領(lǐng)我們穿越概念同價值之間那道真實(shí)的鴻溝。