从解决方案看，更可行的路径是“场景牵引+平台化沉淀”，而不是一开始就做大而全的平台。先用明确业务场景定义平台边界，再把可复用能力逐步沉淀下来。边界通常应
阅读全文可执行的解法，是把从PoC到规模化重构为一套施工工艺：先对齐业务目标，再打通数据与架构底座，再用MLOps贯穿研发到运维，最后以阶段验收替代“一次性交付
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查看详情从成本结构看，三种路线差别很大。云侧推理的好处是前期投入低、上线快、统一管理轻松，适合先验证业务价值；但持续成本通常和调用量、带宽、存储强相关，规模起来
查看详情这背后最明显的变化，是评价标准变了。以前看模型准确率，现在还要看维护成本、上线周期、跨工厂迁移效率，以及出问题后能不能快速回滚。也就是说，算法路线图从“
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