为什么这个判断重要
AI 开发质量控制应贯穿需求、数据、方案、实现、集成、测试、部署和移交，不能只在项目结束前集中检查。
有效的质量流程用版本、评审、测试和变更记录连接每个阶段，使需求、数据、模型、代码和交付环境之间保持可追溯。
开发前需要确认的条件
- 需求阶段冻结目标、边界和验收口径
- 数据与方案阶段记录来源、版本、假设和风险
- 实现阶段执行代码评审、自动检查和接口联调
- 交付阶段完成目标环境复测、问题关闭和资料移交
实施与交付方式
根据项目风险设置评审点：算法项目强化数据与指标，软件项目强化接口与回归，嵌入式项目强化目标设备和稳定性测试。
质量证据包括需求基线、数据清单、设计记录、版本号、测试报告、问题单、部署记录和验收清单。
验收边界
流程应与项目规模匹配，不能用文档数量替代工程质量；未完成的验证和客户待提供条件必须明确标记。