导语：
近期 AI 应用落地的讨论越来越从“模型参数与榜单”转向“生产稳定性”。企业遇到的真实问题是：多模态输入带来检索与引用链复杂度；合规与审计要求可导出的证据包；推理成本与延迟压力迫使路由与调度精细化；高频迭代又要求评测门禁与回归。本文把这些趋势归纳为一条稳定化路径：以证据为中心组织检索与生成，以预算驱动推理调度，以评测门禁维持迭代质量。
1. 多模态检索：从“找得到”到“可复核”
多模态 RAG 的难点不是接入图片/音频，而是让引用链仍然可复核：
- 统一引用 schema：对文本片段、图片区域、音频时间片都输出可核验引用（来源指纹、版本、片段哈希/坐标、检索参数摘要）。
- 置信度与缺口显式化：当证据不足时，输出“缺证据”的结构化字段，触发再检索、降级或转人工。
- 跨模态一致性校验：文本与图像证据相互印证时给出一致性标记；冲突时输出冲突点与建议的人工复核路径。
2. 证据包交付：把合规要求产品化
证据包不是“事后补材料”，而应是系统默认产物。建议最小字段集包含：
- 输入与上下文摘要：用户输入、系统指令版本、策略版本、权限上下文摘要（脱敏）。
- 引用链：来源指纹、片段哈希、检索与重排配置摘要、引用完整度指标。
- 生成与路由：模型/提示版本、路由决策摘要、预算阈值、工具调用清单与审批结果。
- 水印与标识：合成标识、水印策略、输出风险等级与处置建议。
证据包要能一键导出、可签名、可回放，才能支撑审计、争议处理与质量复盘。
3. 推理调度：用预算把“成本/体验/风险”联动起来
推理调度不应只看 token，而要把目标拆为三预算并行：
- 质量预算：事实性、引用完整度、安全越权率、拒答率。
- 体验预算：P95/P99 延迟、失败率、重试次数、冷启动比例。
- 费用预算：token、检索、工具调用、缓存命中、功耗/碳强度。
路由策略按业务价值分档：关键链路质量与体验优先，非关键链路费用优先，敏感链路风险优先；超预算触发自动降级（更小模型/更短上下文/改检索策略/转离线批处理/转人工）。
4. 评测门禁：让变更“可控”
AI 应用的变更面很大（提示、模型、检索、策略、工具），必须用评测门禁把风险前移：
- 回归评测：覆盖核心任务链路，输出差异报告与失败样例定位信息。
- 红队评测：注入、越权、隐私泄露、工具误用、多模态误导常态化。
- 引用保真评测：未引用断言比例、引用与结论一致性、引用可复算性成为门禁指标。
企业策略
- 证据优先：证据包作为默认交付物，跨团队以证据对齐口径与责任。
- 预算驱动：推理调度以预算为控制面，降级与回退策略平台化。
- 评测常态化：评测门禁进入 CI/CD，高频迭代不牺牲稳定性。
- 多模态标准化：引用 schema 与一致性校验统一，减少跨模态“不可解释”。
行动清单
- 统一多模态引用 schema，并把引用完整度接入监控与门禁；
- 上线证据包导出与签名存证能力，支持回放与抽检；
- 建立质量/体验/费用三预算阈值，按场景分档路由与降级；
- 将回归/红队/引用保真评测接入 CI，产出差异报告并归档。
风险提示
- 证据缺失：没有证据包与回放，事故难复盘、审计难通过。
- 成本黑箱：无预算与归因，规模化后账单波动难解释。
- 评测不门禁：评测只做报告不阻断，会在高频变更中累积回归。
- 多模态漂移：缺统一 schema 与一致性校验，跨模态结论难以被信任。
结语
企业 AI 的分水岭不在“能不能做”，而在“能不能长期稳定交付”。当多模态可复核、证据包可导出、推理调度可控、评测门禁常态化，AI 才能成为可信的生产能力。
