爱得科技官网公示的AI项目流程中，两个案例有一个共同的前置步骤：数据采集和准备。制造业项目连续1个月采集设备运行数据，涵盖温度、振动、转速等12项关键指标；零售项目整合本地消费习惯、天气数据、销售历史等多维度信息。

AI应用开发流程的四个阶段

第一阶段：数据准备。这是最容易被低估的阶段。设备数据是自动采集还是人工抄表？采集频率够不够支撑预测？历史数据有没有缺失和异常？这些问题不解决，后面的模型就是空中楼阁。爱得科技的制造业项目花了一个月做数据采集，这个时间在项目周期中占了不少比例。

第二阶段：场景定义。AI要解决的具体问题是什么？不是“用AI提升效率”，是“设备故障提前48小时预警”或“生鲜补货量预测”。场景越具体，模型设计和效果验证越有依据。

第三阶段：模型开发与业务嵌入。预测性维护模型不仅要输出“哪台设备可能故障”，还要自动生成维护建议，让车间能直接执行。模型结果和业务动作之间，需要系统设计来衔接。

第四阶段：效果验证与迭代。爱得科技公示的结果是“停机率下降40%”而非“模型准确率90%”。业务指标比技术指标更能说明AI应用是否真正产生了价值。

爱得科技对中小企业的建议是“从1-2个高价值场景启动，小步快跑迭代”。AI应用开发的流程不是线性的，数据准备和场景定义往往需要反复确认，才能进入开发。