AI 软件外包开发流程与传统的软件外包既有相似之处，也有显著的差异，特别是在数据处理、算法建模和模型调优等环节。
以下是一个标准的 AI 软件外包开发全流程分解：
一、 需求分析与可行性评估
这是最关键的一步，决定了项目是否会“烂尾”。
业务定义： 明确 AI 要解决的具体问题（如：降低 20% 的人工客服成本，或实现 98% 的图像识别精度）。
技术可行性： 评估当前的算法水平能否达到预期。
数据评估： 外包方需确认甲方提供的数据量、质量及合规性。
二、 数据工程
AI 项目的核心在于数据。
数据采集： 收集原始数据。
数据清洗： 去除噪声、纠正错误、处理缺失值。
数据标注： 如果是监督学习，需要人工对数据进行贴标签（如在医疗影像中圈出肿瘤）。
三、 模型研发与选型
算法选型： 选择合适的架构（如 Transformer、CNN 或直接调用 LLM 接口）。
模型训练： 使用处理好的数据进行训练，这通常需要消耗大量的计算资源（GPU/TPU）。
超参数调优： 调整参数以获得最佳表现。
模型评估： 使用测试集验证模型的准确率、召回率、F1 分数等指标。
四、 系统集成与后端开发
AI 核心需要封装在软件壳子里才能使用。
API 开发： 将模型封装为 API 接口。
前后端开发： 开发用户界面（UI/UX）和业务逻辑。
工程化部署： 考虑高并发处理、模型推断延迟优化。
五、 测试与交付
常规测试： 压力测试、安全测试、兼容性测试。
AI 专项测试： 鲁棒性测试（模型在极端情况下是否崩溃）、偏见测试。
交付物包括： 源代码、训练好的模型权重文件、数据处理脚本、部署文档。
六、 迭代与后期维护
AI 系统具有“模型衰减”特性，需要长期维护。
性能监控： 监控模型在真实场景下的表现。
增量训练： 根据新产生的数据定期更新模型。
