AI驱动产品的开发实践与思考1
作者：微信文章最近在对一款核心产品进行技术盘点时，一个数据令人印象深刻：这款产品中共集成了21处AI能力，从底层逻辑到用户交互的全链路，均深度依赖AI大模型与小模型的协同支撑。这是我们对“智能原生”应用有了更深的体会。
一款产品到底算不算智能原生应用，核心标准就一条：“若剥离AI，产品还能不能成立？”
过往许多产品将AI作为“附加功能”，即便移除也不影响核心体验；但在这款产品中，AI是贯穿业务的“基础设施”，无论是信息处理、决策辅助还是用户需求响应，都建立在AI能力的基础之上。这种“无AI则无产品”的深度绑定，正是当下AI驱动产品的核心特征。
在产品开发过程中，我们总结出两大关键实践，或许能为你进行AI能力的落地带来启发。
第一，必须积极拥抱开源生态，以快速验证替代从零构建。对于大多数企业而言，独立训练基础模型既面临技术壁垒，也需承担高昂的时间与资金成本。我们并未陷入“自建基座”的误区，而是建立了一套贴合业务场景的模型评测标准：从通用大模型DeepSeek-V3.2，到垂直领域的DeepSeek OCR、PaddleOCR，每一款新模型问世，我们都会第一时间启动验证流程。
一旦模型性能达到生产标准，便迅速纳入部署列表。这种“以评测选模型、以场景定应用”的模式，让我们得以借力开源生态的迭代红利。AI模型每6-8个月就会迎来一次重大更新，一年间同任务下的模型效率已实现质的飞跃，例如过去需依赖72B的Qwen2.5 VL模型完成的任务，如今仅凭8B的Qwen 3 VL模型便可高效达成。
第二，始终以业务场景为核心，以生态融合打造独特价值。在AI产品开发中，“拥有基座模型”并非最终目标，“让AI能力服务于业务”才是关键。我们始终聚焦于业务场景，将开源社区的技术成果、厂商的资源支持与业务需求有机结合，不追求“大而全”的技术覆盖，而是专注于“专而精”的能力融合。
这种开发逻辑，不仅让产品的AI能力更贴合用户实际需求，更帮助企业在激烈的市场竞争中构建起差异化优势，当行业内多数产品还在比拼单一AI功能时，我们的产品已通过场景化的AI能力融合，形成了自己独特体验优势。
回顾这款AI驱动产品的开发历程，在AI技术飞速发展的今天，企业不要去追求“全链条自研”的闭环，而应学会以开放的心态借力生态、以务实的视角聚焦业务。
只有将AI能力与业务场景深度绑定，将生态资源与自身优势有机融合，才能真正打造出“无AI则不可活”的核心智能产品，从而让企业能够赢得未来激烈的市场竞争。
共勉！
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