01
把业务目标转成评测指标
将识别、预测、优化或大模型任务拆成数据范围、指标口径、错误代价和目标环境，避免只用模型演示判断效果。
ASWORK ENGINEERING SERVICE
AI 算法开发服务
围绕数据、样本、指标和部署环境，开发计算机视觉、预测优化、大模型应用和可复测的算法能力。
SERVICE FACTS
AI 算法开发服务服务如何交付
算法项目先确认数据来源、样本覆盖、标注质量、指标口径和运行环境，再进行模型或算法开发、评测、推理优化和部署验证，避免只用单次演示替代验收。
ASWORK 聚焦企业 AI 开发服务，围绕具体业务场景提供方案评估、工程开发、系统集成、测试验收和部署移交，帮助客户把 AI 能力落地到真实业务流程中。
项目开始前会确认适用场景、客户需准备的信息、AI 可介入环节、交付流程、验收检查点和服务边界，再把项目拆分为可执行、可测试、可移交的工作范围。
SCOPE
这项服务包含什么
先确认要解决的问题、已有条件和验收方式，再组合所需能力；技术清单不作为固定套餐。
- 计算机视觉、检测、识别与分割
- 预测、优化、推荐与控制算法
- 大模型应用、RAG 与模型评测
- 训练评测、推理优化与部署验证
AI VALUE IN THIS SERVICE
AI 能介入这项服务的哪些环节
以下内容用于说明本服务中的 AI 价值点。实际采用哪些能力，需要根据业务目标、数据条件、系统接口、硬件环境和验收方式确认。
02
覆盖模型研发到部署
从样本检查、训练评测、推理优化到系统接入，验证模型在云端、业务系统或边缘设备中的实际运行条件。
03
形成可复查的实验记录
记录数据版本、算法版本、评测方法和测试结果，使模型效果、问题边界和后续迭代依据可以被复核。
PROJECT FIT
哪些情况适合这项服务
- 图像识别、检测、分割、质量检查等计算机视觉任务
- 预测、优化、推荐或控制问题需要建立可评测的算法方案
- 已有模型需要完成推理优化，并进入云端、业务系统或边缘设备
BEFORE WE START
启动判断需要的信息
- 具有合法使用权限的样本数据、标注规则及数据更新方式
- 业务目标、错误代价、关键类别和期望评测口径
- 目标运行环境、算力条件、响应要求及系统接口约束
DELIVERY PATH
从评估到交付
- 01
数据可用性与技术可行性检查
- 02
评测指标、测试集与基线方案定义
- 03
算法原型、训练实验与版本记录
- 04
推理优化、系统接入与目标环境部署
- 05
复测验收、模型代码和评测资料移交
阶段范围和节奏会根据项目复杂度、现有条件与验收目标确定，不使用固定周期代替实际评估。
TIMING FACTORS
项目周期如何判断
- 资料完整度、接口开放程度、硬件可用性和测试环境会直接影响评估与开发节奏。
- 技术不确定性较高时，建议先拆出验证阶段；验证完成后，再确认完整开发范围、排期和交付标准。
- 第三方模型、云资源、设备、商业软件或客户内部审批会作为外部依赖单独确认。
OUTPUT
约定交付成果
具体范围、验收标准与知识产权安排会在项目开始前写入合作约定。
- 算法原型与评测结果
- 训练、推理和集成代码
- 数据、样本、指标与模型说明
- 部署、性能和复测报告
ACCEPTANCE
如何验收
- 算法版本、数据版本和评测方法可追溯并能够复现
- 在约定测试集上按照共同确认的指标完成评测
- 在目标环境中验证运行性能、稳定性和异常处理方式
BOUNDARIES
需要提前确认的边界
- 数据采集、清洗和大规模标注是否包含，需要根据现有数据状况单独确认
- 算法效果受数据覆盖范围和现场条件影响，不对未约定或不可控场景作效果保证
- 专用硬件、商业数据、云算力和第三方模型许可费用不默认包含
最终责任范围、第三方费用、知识产权与后续支持方式以双方确认的合作约定为准。
SERVICE FAQ
AI 算法开发服务常见问题
AI 算法开发前需要准备多少数据？
没有固定数量。需要先看任务类型、样本覆盖、标注质量、错误代价和验收指标。ASWORK 会先判断现有数据是否能支持验证，不足时会说明需要补充的数据类型和样本范围。
算法项目如何确定准确率、召回率等指标？
指标要结合业务场景确定。除准确率外，还要看召回率、误报率、关键类别表现、响应时间、资源占用、异常样本和人工复核成本，避免用单一数字替代真实验收。
计算机视觉算法能否部署到本地或设备端？
可以评估本地、服务器或边缘设备部署。需要确认摄像头链路、算力、内存、系统版本、推理速度、功耗和现场稳定性，再决定模型压缩、推理优化和部署方式。
大模型应用是否需要做评测集？
建议做。RAG、智能问答或内容处理类项目需要准备典型问题、边界问题、拒答条件和答案依据，用评测集判断回答质量、来源引用、权限控制和人工复核边界。
算法开发会交付哪些成果？
通常包括算法原型、训练或推理代码、评测记录、样本与指标说明、模型文件、部署说明和复测报告。最终交付内容以项目范围和授权边界为准。
算法效果不好时如何处理？
需要先判断原因来自数据不足、样本分布变化、指标设置不合理、模型能力限制还是部署环境约束。技术验证阶段会给出继续优化、调整目标或停止投入的依据。
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