爱得科技官网的AI服务介绍中，两个案例的方案描述都包含具体的数据来源：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“结合大连本地消费习惯（冬季偏爱冻品、节假日生鲜需求激增）、天气数据、销售历史等多维度信息”。

一份AI应用开发方案，数据部分应该写清楚三件事

数据从哪来：设备自动采集、人工录入、还是从现有系统导入？采集频率是多少？爱得科技的制造业项目花了一个月做数据采集，这个时间在方案里应该有明确规划。

数据质量谁负责：历史数据有没有缺失、格式是否统一、异常值怎么处理？如果数据质量不达标，模型的效果就没有保障。

数据不够怎么办：如果关键数据暂时缺失，方案有没有替代路径？比如先用规则引擎+人工判断，数据积累后再上AI。爱得科技对中小企业的建议是“从具体场景入手，重视数据基础”。

方案里还应该写清楚的“效果验证”

爱得科技公示的结果是业务指标（停机率下降40%、损耗率从15%降至8%），不是技术指标（模型准确率、召回率）。方案里应该写明：上线后看哪个业务数字、怎么衡量AI的贡献。只写“提升效率”不写具体指标的方案，验收时没有依据。

AI应用开发方案的核心不是“用什么模型”，是数据从哪来、到哪去、怎么验证结果。