创业公司AI场景落地优先级排序
AI场景落地的优先级需基于技术可行性、市场需求及资源效率综合判断。核心标准是场景的变现能力与数据可获取性。医疗影像诊断、金融风控等垂直领域因需求明确、付费意愿强，通常位列前茅。工业质检、供应链优化等能直接降本增效的场景次之。
技术适配度与数据积累速度至关重要。优先选择已有标注数据或能快速形成数据闭环的场景，避免陷入数据匮乏的研发瓶颈。例如智能客服系统可通过对话日志持续优化，而创新药物研发需长期数据沉淀，风险较高。
应规避技术成熟度低或市场教育成本过高的场景。如通用人工智能、无人驾驶等领域需巨额投入，适合资源充足的团队。创业公司更适合聚焦细分场景，通过模块化解决方案快速验证商业模式。
资源分配需遵循最小化验证周期原则。用3-6个月完成场景可行性测试，优先落地能产生现金流的项目。例如零售企业的动态定价系统，比需要硬件改造的智慧农业项目更易快速推广。
团队基因决定场景选择边界。拥有行业知识的团队应深耕垂直领域，技术背景强的团队可攻坚算法密集型场景。始终将场景的商业价值密度作为核心衡量指标，而非技术新颖度。
