2026 年，企业 AI 项目市场进入爆发期。我们复盘了多个百万级项目的落地过程，整理出 5 条选型标准。

1. 有没有同行业的真实交付案例

AI 项目的效果高度依赖行业数据与业务理解，跨行业的案例参考价值有限。

2. 是否愿意先做小范围验证

靠谱的团队会主动建议先做 POC，用可量化的指标验证效果，而不是直接签大单。

3. 交付团队是否包含业务顾问

只有开发没有业务顾问，最后往往交付一个「能跑但不好用」的系统。

4. 数据安全与合规范不清晰

涉及企业数据的项目，必须提前明确数据边界、存储位置与权限模型。

5. 上线后有没有运维承诺

AI 系统需要持续调优，没有长期运维承诺的项目，效果会快速衰减。