行业从“模型竞速”切换到“工程化落地”的信号愈发清晰：多模态能力从“演示功能”变成工作流的内生环节，智能体从“单体大脑”走向职责化协作，RAG 从“向量召回”升级为“可验证证据链”，而端侧与近端推理则在成本与合规压力下快速普及。今日视角，我们以“能用—敢用—好用”为经线，从能力、工程与治理三个维度做一次系统盘点。
一、今日焦点：从能用到好用
- 能力侧：多模态（文本/图像/语音/结构化数据）在统一嵌入与对齐损失下进入“内生化”阶段，典型任务如“看图写报告”“读表做分析”“听音查故障”具备端到端评测闭环。
- 工程侧：以“计划—检索—执行—验证”的图式工作流替代单轮提示，链路更可回放、可测试；结构化输出（JSON/Schema）与裁判模型/规则的后验验证成为质量兜底。
- 治理侧：Prompt/知识/工具版本化纳入CI/CD，模型服务网关提供统一路由、配额、观测与结算；对输出与调用全链路做审计与水印，合规与问责内建。
二、关键技术节奏
- 智能体（Agent）职责化：角色分解 + 记忆管理 + 工具编排成为标配，以DSL或图结构显式表达阶段边界，方便回放与评测；对高风险动作引入“规则拒绝/人审”与可回滚机制。
- RAG 工程化：混合检索（BM25+Dense）+ 结构化重排 + 片段投票与时效性策略；在领域Schema约束下提升一致性与可解释性；监控覆盖率、漂移与延迟。
- 推理降本与提速：KV缓存复用、批量推理、Speculative Decoding、近似采样与拒答策略；端侧/近端以INT4/INT8量化与算子融合降低成本与时延。
三、数据与平台：把“经验”沉淀为“系统”
- 数据治理：清洗、去重、标注与元数据管理决定上限；将数据湖仓与消息流纳入统一血缘，CDC/流式保证时效，Iceberg/Delta等保证一致性。
- 模型网关：对上游屏蔽多家模型差异，对下游提供统一调用、配额与策略；支持灰度/回滚与预算控制，基于SLO与成本动态选择模型。
- 端到端观测：追踪Prompt、检索、工具调用与模型响应，形成质量/时延/成本/漂移的统一看板；失败样本库供回放与优化。
四、风险与合规：以证据链降低不确定性
- 幻觉与一致性：结构化输出 + 证据对齐 + 后验验证；对关键任务设“无证不答/无证降级”。
- 数据安全：分域分层与最小权限；脱敏与水印贯穿训练/检索/输出；工具调用建立白名单与副作用范围。
- 供应链可信：权重、适配器与数据集来源可证；引入SBOM for AI 与许可证校验；产线保全日志以备审计。
五、工程建议：以任务为单位管理AI
- 任务基线：定义准确性、一致性、覆盖率与成本等指标，沉淀失败样本；以AB与回放验证变化。
- 版本化：Prompt/工具/知识纳入版本库与CI/CD，发布前后自动对比与回滚预案。
- 结构化与验证：优先JSON/Schema输出，复杂任务走“检索—计划—执行—验证”，明确可测试边界。
- 成本SLO：为任务设预算与SLO，结合缓存、批处理与近似推理优化“单位价值/令牌”。
- 安全护栏：PII/合规扫描与水印；高风险调用设人审阈值；建立“失败链路回放—修复—再评测”的飞轮。
六、清单：从0到1的落地标配
- 基线数据集 + 回放集 + 失败样本库
- 统一模型网关 + Prompt/知识版本库 + 评测流水线
- 观测面板（质量/成本/时延/漂移）+ 预警与回滚
- 安全与合规模块（数据分域、PII探测、产出水印、审计）
七、案例与趋势
- 企业助手：把岗位流程拆成“检索—计划—执行—验收”，输出结构化工单或报告，质量与一致性可量化；以小模型做日常，大任务升级到大模型。
- 端侧AI：AIPC/NPU 与本地知识库结合，隐私与低时延更好；对模型压缩与内存调度提出更高要求。
- 开放生态：知识与提示的“组合式复用”增强，模板与工具库平台化，团队间共享“可执行的经验”。
结语：
大模型的竞争进入“单位场景产出”的精细化时代。与其盯着参数与榜单，不如回到业务链路：什么输入最关键？证据如何对齐？何处建立可回退边界？当这些问题被工程化地回答，AI 才能从“锦上添花”转为“关键生产力”。
