DECISION 01
一期是否内置标注、自动训练和自动部署？
不做大而全 MLOps
保留外部人工标注和人工发布决策，平台聚焦回流数据、样本/模型资产与飞轮运行监测。
为什么这样判断
核心矛盾是资产分散和跨角色串联，不是替换已有标注工具或取消安全模型验收。
带来的结果
用更轻的产品边界覆盖真实迭代主链路。
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项目档案
AI 数据飞轮平台
我的角色AI 产品经理小范围上线
30 秒项目结论
面向燃气隐患识别模型的迭代平台，承载回流数据、样本与模型资产，并记录飞轮任务的启动、状态和停止过程。
要解决的问题
模型迭代多在线下完成，回流数据获取、标注交付和训练资产分散在不同角色与工具中，难以支撑持续迭代。
直接用户
- 数据工程师
- 算法工程师
- 标注管理员
01 / KEY DECISIONS
产品价值，
藏在取舍里。
这里不复述功能列表，而是记录当时面对什么问题、选择了什么，以及为什么没有选择看起来更完整的方案。
DECISION 02
哪个环节最适合用平台优先改善？
先缩短回流数据交付链路
把业务回流数据的筛选、预标注与交付集中到可重复操作的产品流程。
为什么这样判断
该环节跨团队沟通频繁、改造边界明确，也能直接减少算法团队等待时间。
带来的结果
回流数据交付周期在小范围使用中由约 1.5 天缩短至 0.5 天。
DECISION 03
数据量达到阈值后是否应直接自动启动模型迭代？
触发建议加人工确认
系统给出触发建议和任务配置，由算法人员结合样本质量、类别分布与标注情况确认。
为什么这样判断
数据量不能代表数据质量，安全相关模型也需要保留人工验收与发布决策。
带来的结果
自动化承担条件判断和过程跟踪，人保留关键质量决策。
Human-in-the-loop operations
数据回流到模型迭代的轻量化链路
平台统一承载回流数据、样本和模型资产，并把触发条件转成可判断的建议；标注和安全相关模型的最终迭代决策仍由人完成。
回流数据
按业务条件筛选线上回流数据，形成可交付批次。
减少跨团队取数外部人工标注
数据导出至外部平台完成标注，再将成果回灌。
边界：非内置标注样本与模型资产
沉淀数据集版本、样本关系与候选模型版本。
统一迭代输入触发建议
结合有效数据量与配置条件提示是否具备启动条件。
不是自动替人决策人工确认
算法人员检查质量、分布与标注情况后确认启动。
保留质量判断运行监测
查看任务状态、模型指标和停止条件，人工决定发布。
边界：不自动部署
02 / RESULTS & STATUS
数字之外，
先说清证据边界。
每项结果同时展示适用范围、成熟度和来源说明。离线评测、小范围上线与材料记录不会被包装成同一种成果。
回流数据交付周期小范围上线
0.5 天基线：约 1.5 天
- 范围 / 分母
- 1 名标注管理员与 2 名算法工程师的小范围使用；仅统计回流数据筛选与交付环节
- 来源说明
- 来自小范围使用反馈，仅描述回流数据交付环节，不代表端到端模型迭代总周期。
边界与下一步验证
BOUNDARIES
这不是一个“全都做完了”的故事。
明确边界
- 平台不内置人工标注，标注工作仍在外部平台完成。
- 一期不负责模型自动部署，模型验收和发布保留人工决策。
- 结果只适用于小范围使用中的回流数据交付环节。
下一步验证
优先完善样本质量管理和固定评测集，再依据真实运行记录优化触发建议。
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