# 交通大模型场景适配评估工具
## Transportation LLM Scenario Readiness Assessment

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## 一、工具概述

本工具为交通行业引入和应用大语言模型（LLM/LMM）提供全链路评估框架。涵盖数据/算力/人才就绪度评估、9大交通LLM场景适宜性评分、模型选型决策树、算力资源估算、微调策略选择、评估框架、成本效益分析及部署架构决策指南。

### 适用场景
- 交通企业评估大模型应用可行性
- 交通LLM项目启动和预算撰写
- 模型选型（通用LLM vs 微调 vs 自研）
- 部署架构决策（云端 vs 私有化 vs 边缘）

### 交通LLM背景

2023-2025年，大语言模型在交通领域从概念验证走向场景落地。交通行业对LLM的核心诉求包括：交通专业知识问答、方案文档生成、数据分析与可视化、智能客服、辅助决策等。不同于通用场景，交通LLM需要高准确度、领域知识、数据安全和实时性保障。

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## 二、交通LLM就绪度评估（数据/算力/人才/场景）

### 2.1 综合就绪度评估

| 维度 | 权重 | 说明 | 评分(1-5) | 加权分 |
|------|------|------|-----------|--------|
| 数据就绪度 | 30% | 是否有足够的交通领域数据 | | |
| 算力就绪度 | 20% | 是否有GPU/算力资源 | | |
| 人才就绪度 | 20% | 是否有AI/大模型人才 | | |
| 场景就绪度 | 30% | 是否有明确的高价值应用场景 | | |
| **综合得分** | **100%** | | | **____** |

**等级判定：**
- 4.0-5.0：高就绪度——可以直接启动大模型项目
- 3.0-3.9：中就绪度——需要补齐短板后启动
- 2.0-2.9：低就绪度——建议先做基础准备和轻量试点验证
- <2.0：未就绪——建议从数据治理和人才培养起步，观望为主

### 2.2 数据就绪度详细评估

| 评估项 | 评分(1-5) | 说明 |
|--------|-----------|------|
| 交通文本数据(法规/标准/报告/方案)存量 | | GB级？TB级？ |
| 交通结构化数据(流量/事故/运营等) | | 是否标准化存储 |
| 交通图像/视频数据 | | 是否标注 |
| 数据质量(完整性/准确性/一致性) | | 参见数据质量评估工具 |
| 数据格式标准化程度 | | 是否便于大模型处理 |
| 数据隐私合规状态 | | 是否有数据使用授权 |
| 数据更新频率 | | 是否持续更新 |

### 2.3 算力就绪度详细评估

| 评估项 | 评分(1-5) | 说明 |
|--------|-----------|------|
| GPU服务器数量/算力卡数 | | 0卡 / 1-8卡 / 16+卡 |
| GPU型号 | | T4 / A100 / H100级别 |
| 显存总量 | | <80GB / 80-320GB / >320GB |
| 网络带宽(多卡互联) | | NVLink / InfiniBand |
| 云平台支持(AI算力服务) | | 能否弹性获取GPU |
| 存储能力(高速SSD/对象存储) | | |

### 2.4 人才就绪度详细评估

| 评估项 | 评分(1-5) | 说明 |
|--------|-----------|------|
| NLP/大模型算法工程师 | | 数量和质量 |
| 数据工程师(数据处理/标注) | | |
| ML平台工程师(MLOps/LLMOps) | | |
| 交通领域专家(业务知识) | | |
| 外包/合作资源可用性 | | |

### 2.5 场景就绪度详细评估

| 评估项 | 评分(1-5) | 说明 |
|--------|-----------|------|
| 是否识别了高价值的LLM应用场景 | | |
| 业务部门对LLM的接受度和期望 | | |
| 是否有明确的业务KPI可以衡量效果 | | |
| 是否有管理层/决策层的支持 | | |
| 是否在行业内有可参考的案例 | | |

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## 三、9大交通LLM场景适宜性评分

### 3.1 场景评分维度

| 维度 | 说明 |
|------|------|
| 业务价值(1-5) | 该场景对核心业务的价值大小 |
| 技术可行性(1-5) | 当前大模型技术能否实现 |
| 数据可获取性(1-5) | 所需数据的获取难易程度 |
| 准确度要求(1-5) | 对模型准确性的要求（越 低越容易实现） |
| 风险可控性(1-5) | 错误输出的风险和后果可控程度 |

### 3.2 9大场景评分

| 场景 | 业务价值 | 技术可行性 | 数据可获取 | 准确度要求 | 风险可控 | 加权分 | 推荐 |
|------|---------|-----------|-----------|-----------|---------|--------|------|
| 1. 交通行业法规智能问答 | 4 | 4 | 5 | 3 | 5 | 4.2 | ★★★ |
| 2. 交通方案/报告自动生成 | 4 | 4 | 4 | 3 | 4 | 3.9 | ★★★ |
| 3. 交通数据分析与可视化(Text2SQL) | 4 | 3 | 4 | 4 | 4 | 3.8 | ★★☆ |
| 4. 智能客服(公众服务) | 4 | 5 | 4 | 2 | 4 | 3.9 | ★★★ |
| 5. 交通热线/投诉智能处理 | 3 | 4 | 4 | 3 | 4 | 3.6 | ★★☆ |
| 6. 交通事件智能摘要与分析 | 4 | 4 | 4 | 3 | 4 | 3.9 | ★★★ |
| 7. 交规/合同/方案文件智能审查 | 3 | 3 | 3 | 5 | 3 | 3.4 | ★★☆ |
| 8. 辅助交通规划设计 | 5 | 2 | 2 | 5 | 2 | 3.1 | ★☆☆ |
| 9. 交通应急决策建议 | 4 | 2 | 2 | 5 | 1 | 2.7 | ★☆☆ |

### 3.3 各场景详细分析

**场景1：交通行业法规智能问答**
- 目标用户：交通管理人员、规划设计人员、执法人员
- 输入：自然语言提问
- 输出：法规条款引用+解释+适用条件
- 核心技术：RAG + 法规知识库
- 关键数据：交通法规、行业标准、行业规范文件（万份级）
- 技术挑战：法规更新及时性、专业术语理解
- 推荐技术路线：通用LLM + RAG + 法规知识库
- 快速启动建议：从高频咨询问题入手建知识库

**场景2：交通方案/报告自动生成**
- 目标用户：交通工程师、规划人员、项目经理
- 输入：项目需求、数据、模板
- 输出：可行性研究报告、技术方案、总结报告
- 核心技术：LLM + 模板引擎 + RAG
- 关键数据：历史报告、方案案例、行业模板
- 技术挑战：专业性要求高、格式规范性
- 推荐技术路线：通用LLM + 微调 + RAG

**场景3：交通数据分析与可视化（Text2SQL）**
- 目标用户：交通数据分析师、管理人员
- 输入：自然语言查询（"今天早高峰最拥堵的10个路口"）
- 输出：数据表格 + 可视化图表 + 文字分析
- 核心技术：NL2SQL/Text2SQL + 数据分析Agent
- 关键数据：交通运行数据库schema、历史查询记录
- 技术挑战：复杂查询的准确率、多表关联
- 推荐技术路线：NL2SQL专用模型 + 数据Schema适配

**场景4：智能客服（公众服务）**
- 目标用户：市民、驾驶员
- 输入：出行咨询、业务办理、投诉建议
- 输出：准确、友好、安全的回复
- 核心技术：LLM + 知识库 + 业务系统API
- 关键数据：客服对话历史、业务流程文档、FAQ
- 技术挑战：安全边界（不能胡编乱造）、多轮对话
- 推荐技术路线：通用LLM + RAG + 安全护栏

**场景5：交通热线/投诉智能处理**
- 目标用户：热线坐席、管理人员
- 输入：来电语音转文字后的文本
- 输出：问题分类、要点提取、处置建议、自动派单
- 核心技术：LLM + NER + 分类 + 工作流
- 关键数据：历史工单、分类体系、处置流程
- 技术挑战：口语转写质量、情绪识别
- 推荐技术路线：通用LLM + 微调 + 工单系统对接

**场景6：交通事件智能摘要与分析**
- 目标用户：指挥中心人员、管理人员
- 输入：交通事故/拥堵等多源信息
- 输出：事件摘要、影响分析、处置建议
- 核心技术：LLM + 多源融合 + 知识图谱
- 关键数据：事件数据、路网数据、历史事件
- 技术挑战：多源信息融合、实时性要求
- 推荐技术路线：LLM + 规则引擎 + 实时数据接口

**场景7：交规/合同/方案文件智能审查**
- 目标用户：法务、采购、项目管理
- 输入：合同/方案文件/方案文档
- 输出：合规问题、风险点、修改建议
- 核心技术：LLM + 法律知识库 + 规则引擎
- 关键数据：合同库、法规库、审查规则
- 技术挑战：准确性要求极高（95%+）、法律后果
- 推荐技术路线：LLM + 微调 + 人工复核（不能替代人工）

**场景8：辅助交通规划设计**
- 目标用户：交通规划师、设计师
- 输入：地形/客流/需求等条件
- 输出：设计建议、方案比选、效果评估
- 核心技术：LLM + CAD + 仿真 + 多模态
- 关键数据：设计规范、历史设计方案、案例库
- 技术挑战：多模态理解、专业设计逻辑
- 推荐技术路线：短期内不建议纯LLM方案，建议人+AI协作

**场景9：交通应急决策建议**
- 目标用户：应急指挥人员
- 输入：突发事件信息
- 输出：影响评估、资源调度建议、处置预案
- 核心技术：LLM + 应急知识库 + 实时数据
- 关键数据：应急预案、历史案例、实时态势
- 技术挑战：高准确度+低延迟+高可靠性要求
- 推荐技术路线：规则+LLM混合，LLM作为辅助建议（短期）

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## 四、模型选型决策树

### 4.1 选型决策流程

```
          ┌── 是否需要本地化/私有化部署？
          │
      ┌───┤
      │   └── 是 → 是否有GPU/算力资源？
      │              ├── 是 → 通用基座模型微调(开源LLM)
      │              └── 否 → 延迟决定，先购置算力或用云端API过渡
      │
      └── 否 → 场景对领域知识的依赖程度？
                 ├── 高（需要专业知识）→ 通用LLM + RAG（知识库增强）
                 │                         或 通用LLM + 微调
                 ├── 中（通用场景） → 直接调用通用LLM API
                 └── 低 → 传统NLP方案可能更经济
```

### 4.2 三种策略对比

| 策略 | 通用LLM API | 通用LLM+微调 | 通用LLM+RAG | 从零训练 |
|------|-----------|------------|------------|---------|
| 准确度 | 中 | 高 | 中-高 | 最高(理论上) |
| 成本 | 低 | 中高 | 中 | 极高 |
| 部署周期 | 1-2周 | 1-3个月 | 2-8周 | 6-18个月 |
| 算力需求 | 无 | 中 | 低-中 | 极高 |
| 数据需求 | 无 | 领域数据(万-十万条) | 知识库文本 | 海量数据(TB级) |
| 领域知识 | 弱 | 强 | 强 | 最强 |
| 灵活性 | 中 | 高 | 高 | 最高 |
| 维护难度 | 低(依赖API) | 中 | 中 | 极高 |
| 适用场景 | 通用客服、文本总结 | 方案生成、专业问答 | 法规问答、知识检索 | 基本不推荐 |
| 推荐交通场景 | 场景4 | 场景2/5/6 | 场景1/7 | 不适合 |

### 4.3 主流基座模型选择参考（截至2025年）

| 模型 | 参数量 | 开源/商业 | 中文能力 | GPU要求 | 适合场景 |
|------|--------|----------|---------|---------|----------|
| 通用开源(如Qwen/DeepSeek/Llama) | 7B-72B | 开源 | ★★★★☆ | 1-4×A100 80G | 微调+RAG |
| 百度文心/阿里通义 | - | 商业API | ★★★★★ | 无需 | RAG/直接调用 |
| OpenAI GPT-4o | - | 商业API | ★★★★☆ | 无需 | RAG/跨境场景 |
| 华为盘古 | - | 商业 | ★★★★☆ | 华为昇腾 | 私有化部署 |
| 讯飞星火 | - | 商业API | ★★★★★ | 无需 | 语音+文本 |

**注：** 模型发展极快，具体选型请基于最新基准测试和实际PoC结果。

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## 五、算力资源估算计算器

### 5.1 推理算力估算

| 部署场景 | 并发用户 | 模型规模 | 推荐GPU配置 | 预估成本 |
|----------|----------|----------|------------|---------|
| 小规模试点验证(<10并发) | 1-10 | 7B | 1×A100(40G)+或1×RTX 4090 | 5-15万/次 |
| 中等规模(10-50并发) | 10-50 | 13B/14B | 2-4×A100（40/80G） | 30-80万/次 |
| 中等规模(10-50并发) | 10-50 | 72B | 4-8×A100（80G） | 80-150万/次 |
| 大规模(50-200并发) | 50-200 | 13B/14B | 8-16×A100/或H100 | 100-200万/次 |
| 超大规模(200+并发) | 200+ | 72B | 16-32×H100或集群 | 200万+/次 |
| 云端API调用 | 不限 | - | 按token计费 | 0.5-5元/千次调用 |

### 5.2 微调算力估算

| 微调方式 | 模型规模 | 数据量 | GPU需求 | 预估时间 | 预估成本 |
|----------|----------|--------|---------|----------|----------|
| 全参数微调(Full FT) | 7B | 1万条 | 4×A100 80G | 数小时 | 几千元 |
| 全参数微调(Full FT) | 13B | 1万条 | 8×A100 80G | 数小时-1天 | 1-2万 |
| 全参数微调(Full FT) | 72B | 1万条 | 16+×A100 80G | 1-3天 | 5-10万 |
| LoRA/QLoRA | 7B | 1万条 | 1-2×A100 40G | 数小时 | 几百-几千元 |
| LoRA/QLoRA | 13B | 1万条 | 1-2×A100 80G | 数小时 | 几千元 |
| LoRA/QLoRA | 72B | 1万条 | 4×A100 80G | 数小时-1天 | 1-2万 |

### 5.3 算力成本速算器

```
============================================================================
          算力资源估算工作表
============================================================================

【场景参数】
目标场景：____________________
预计日均调用量：____次/天
平均输入token数：____tokens/次
平均输出token数：____tokens/次
峰值QPS(每秒请求)：____
响应时间要求：____秒
模型规模：□ 7B  □ 13B  □ 72B  □ 其他____

【算力需求估算】

1. API调用模式（云端）：
   月均调用量 = ____次 × 30 = ____次
   月均token消耗 = ____万tokens
   月均API费用 = ____万元（按____元/百万tokens）

2. 自建推理服务器：
   推荐GPU配置：____
   单台服务器并发能力：____并发
   所需服务器数量：____台
   服务器采购成本：____万 × ____ = ____万
   年电力/运维成本：____万
   3年TCO：____万

【对比结论】
   API模式3年TCO：____万
   自建模式3年TCO：____万
   推荐方案：□ API  □ 自建  □ 混合（自建+API降级）

============================================================================
```

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## 六、微调策略选择指南

### 6.1 微调策略对比

| 策略 | 适用场景 | 数据量要求 | 优点 | 缺点 | 推荐指数 |
|------|----------|-----------|------|------|----------|
| Prompt Engineering | 快速验证、简单任务 | 0条 | 零成本、快速 | 效果有限、token浪费 | ★★★★★ |
| RAG(检索增强) | 知识问答、文档分析 | 文档库 | 实时更新、可解释 | 检索质量决定效果 | ★★★★★ |
| LoRA/QLoRA | 领域风格适应 | 数千-数万条 | 低成本、快速 | 不能增加新知识 | ★★★★☆ |
| 全参数微调 | 深度领域适应 | 1万-10万+条 | 效果最佳 | 成本高、灾难遗忘 | ★★★☆☆ |
| 预训练+微调 | 全新领域 | TB级数据 | 最终效果最优 | 成本极高 | ★☆☆☆☆ |

### 6.2 交通领域微调数据准备指南

| 数据类型 | 格式要求 | 最小数量 | 推荐数量 | 来源 |
|----------|----------|----------|----------|------|
| 交通问答对 | 指令-回复对话格式 | 1000对 | 5000-20000对 | 专家编写+AI辅助 |
| 交通文本语料 | 纯文本 | 10万篇 | 100万+篇 | 报告/标准/论文/新闻 |
| 交通方案文档 | 结构化文档 | 100份 | 500-2000份 | 历史项目方案 |
| 交通数据表 | JSON/表格 | 50张表 | 200+张表 | 数据库/数据平台 |
| 交通法规/标准 | 纯文本/PDF | 全量 | 全量(几千份) | 官方发布 |

### 6.3 微调质量验证清单

```
□ 训练集/验证集/测试集划分(建议70:15:15)
□ 训练数据与测试数据不重叠
□ 评测指标定义明确（准确率/召回率/F1/BLEU/ROUGE）
□ 基准模型(Baseline)已评估
□ 与通用LLM（不做微调）的效果对比
□ 多个checkpoint的验证集效果对比
□ 人工评估（至少50-100条样本）
□ 边缘案例和错误案例人工评审
□ 安全性评估（有害/违规内容检测）
□ 灾难性遗忘检测（通用能力是否下降）
```

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## 七、评估框架（按场景）

### 7.1 通用评估维度

| 维度 | 指标 | 说明 | 评估方法 |
|------|------|------|----------|
| 准确度 | 回答正确率 | 领域问题回答的正确率 | 自动+人工评估 |
| 相关性 | 回答与问题的相关度 | 是否答非所问 | 人工/相似度评估 |
| 完整性 | 信息覆盖完整度 | 是否遗漏关键信息 | 人工评估 |
| 一致性 | 多次回答的一致性 | 相同问题的一致性 | 自动评估 |
| 安全性 | 有害输出率 | 有害/违规/侵权输出 | 安全评估工具 |
| 时效性 | 回答的时效性 | 信息是否过时 | 人工评估 |
| 效率 | 首token延迟 | 用户等待感知 | 实测 |
| | 吞吐量(tokens/s) | 服务能力 | 实测 |

### 7.2 场景化评估重点

| 场景 | 核心评估指标 | 最低可接受标准 | 满分标准 |
|------|------------|--------------|---------|
| 法规问答 | 准确率 | ≥90% | ≥98% |
| 方案生成 | 可用率(可小改即用) | ≥60% | ≥85% |
| Text2SQL | SQL执行正确率 | ≥70% | ≥95% |
| 智能客服 | 用户满意度 | ≥3.5/5 | ≥4.5/5 |
| 工单处理 | 分类准确率 | ≥85% | ≥95% |
| 事件摘要 | 关键信息保留率 | ≥80% | ≥95% |
| 合同审查 | 风险检出率 | ≥85% | ≥98% |

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## 八、成本效益分析模板

```
============================================================================
        交通LLM项目成本效益分析
============================================================================

项目名称：____________________
LLM场景：____________________

==================================================================
【成本侧】

一次性投入：
  GPU/服务器：________万
  软件/框架授权：________万
  数据采集/标注：________万
  模型微调/训练：________万
  系统集成：________万
  一次性小计：________万

年度运营成本：
  API调用/云服务：________万/年
  电力/IDC：________万/年
  运维人力：________万/年
  模型持续优化：________万/年
  年度小计：________万/年

3年总成本(TCO)：________万

==================================================================
【效益侧】

直接效益：
  人力替代/节省(____人 × ____万/年)：________万/年
  工作效率提升(____%提升 × 人力成本)：________万/年
  直接效益小计：________万/年

间接效益：
  服务质量提升：________万/年（预估）
  错误/风险降低：________万/年（预估）
  创新业务收入：________万/年（预估）
  间接效益小计：________万/年

年总效益：________万/年

==================================================================
【投资回报】

3年总效益：________万
3年总成本：________万
3年ROI：(总效益-总成本)/总成本 × 100% = ____%
回收期：____年
NPV（折现率8%）：________万

结论：□ 高回报  □ 中等回报  □ 低回报  □ 亏损
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```

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## 九、部署架构决策指南

### 9.1 三大部署模式对比

| 维度 | 云端API | 私有化部署 | 混合部署 | 边缘部署 |
|------|---------|-----------|---------|---------|
| 数据安全 | 低（数据传外部） | 高 | 中-高 | 高 |
| 部署成本 | 低（按量付费） | 高（一次性投入） | 中 | 较低 |
| 性能/延迟 | 中-高（网络延迟） | 高 | 可控 | 低延迟 |
| 灵活性 | 低（受限于API） | 高 | 高 | 低（算力有限） |
| 运维复杂度 | 低 | 高 | 中-高 | 中 |
| 适合场景 | 通用客服/文本 | 法规问答/方案/审查 | 混合场景 | 实时交通控制类 |
| 推荐场景编号 | 场景4 | 场景1/2/7 | 场景2/3/5/6 | 场景9(辅助) |

### 9.2 部署决策树

```
          ┌── 数据能否传输到云端(合规)?
          │
      ┌───┤
      │   └── 能 → 延迟要求？
      │              ├── 实时(<100ms) → 边缘部署/私有化
      │              ├── 准实时(1-5s) → 混合部署(推理在本地，API做兜底)
      │              └── 离线/批处理 → 云端API优先
      │
      └── 不能 → 预算是否充足？
                    ├── 是(>100万) → 私有化部署
                    └── 否 → 小规模边缘部署/推迟
```

### 9.3 推荐部署方案（按场景）

| 场景 | 推荐部署 | 理由 |
|------|----------|------|
| 法规问答(RAG) | 私有化/混合 | 法规数据敏感、需要实时更新知识库 |
| 方案生成 | 混合 | 敏感内容本地、通用能力云端 |
| Text2SQL | 私有化 | 数据库安全、私有schema理解 |
| 智能客服(公众) | 云端API | 无敏感数据、需要弹性伸缩 |
| 工单处理 | 混合 | 部分敏感、需高速响应 |
| 事件摘要 | 私有化 | 实时性要求、事件信息敏感 |
| 合同审查 | 私有化 | 商业机密、极高安全要求 |
| 规划辅助 | 混合 | 通用能力云端、专业内容本地 |
| 应急建议 | 私有化/边缘 | 高可用+低延迟 |

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## 十、快速启动路线图

```
============================================================================
          交通LLM项目启动路线图
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Phase 1：概念验证（1-3个月，预算10-50万）
□ 1. 选择1-2个高价值、低风险场景进行PoC（推荐：法规问答/智能客服）
□ 2. 使用云端API快速搭建原型
□ 3. 收集种子数据(领域文本/问答对)
□ 4. 建立评测基准和评估集
□ 5. 内部试用和效果评估
□ 6. 总结PoC结果，决策是否继续
→ 里程碑：PoC评估报告，Go/No-Go决策

Phase 2：MVP建设（3-6个月，预算50-200万）
□ 1. 确定部署架构(API/私有化/混合)
□ 2. 准备高质量领域微调数据
□ 3. 实施RAG知识库搭建
□ 4. 模型微调/适配
□ 5. 安全护栏搭建(Guardrails)
□ 6. 系统集成(对接现有业务系统)
□ 7. 内部灰度发布
→ 里程碑：MVP上线，首批用户反馈

Phase 3：规模化（6-12个月）
□ 1. 多场景扩展(从MVP场景扩展到3-5个场景)
□ 2. 模型持续优化(基于用户反馈迭代)
□ 3. MLOps/LLMOps建设(自动化评估+持续训练)
□ 4. 算力扩容(如自建)
□ 5. 团队建设(从兼职到专职LLM团队)
□ 6. 建立LLM应用的治理和规范
→ 里程碑：3+场景稳定运行，月活用户>1000

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## 十一、使用说明

1. **就绪度评估**：使用第二节评估组织的LLM就绪度，确定是否具备基础条件
2. **场景选择**：参考第三节的9大场景评分，选择1-2个高可行性场景试点验证
3. **模型选型**：使用第四节的决策树和对比表确定技术路线
4. **算力规划**：使用第五节的估算计算器进行算力预算
5. **微调策略**：参考第六节选择适合的微调方式和准备数据
6. **评估体系**：使用第七节的框架建立场景化评估标准
7. **成本效益**：使用第八节模板进行投资回报分析
8. **部署决策**：使用第九节的决策树确定部署架构
9. **启动执行**：参考第十节的路线图规划实施路径
