解读

面试官想验证三件事：

1. 你是否能把“AI 三要素”（数据、算法、算力）抽象成可插拔的模块，而不是一次性交付。
2. 你是否理解中国市场的合规、本地化、灰度节奏（备案、信创、行业牌照）。
3. 你是否能把“复用”落到组织协同：让数据团队、算法团队、行业解决方案团队在同一套语言下并行，而不是串行。
   因此，回答必须给出“可落地的四层架构 + 三条运行机制”，并举例说明如何 6 周内完成一个新市场的 MVP 上线。

知识点

1. 分层复用原则：业务层（可配置）、算法层（可热插拔）、数据层（可回流）、基础设施层（信创兼容）。
2. 数据合规闭环：个人信息匿名化、数据出境评估、行业敏感词过滤、模型备案号申请。
3. 配置驱动：用“行业模板包”把场景变量（实体列表、标签体系、阈值）抽成 JSON Schema，实现 0 代码开新店。
4. 灰度指标：Recall≥85%、Precision≥90% 时全量，否则自动回滚并触发样本回流。
5. 组织机制：建立“行业 Owner + 平台 Owner”双轨制，前者对业务 KPI 负责，后者对架构 SLA 负责，避免重复造轮子。

答案

我将采用“4+3+1”模型回答：四层架构、三条运行机制、一个落地案例。

一、四层可复用架构

1. 业务适配层（Business Config Layer）
   • 把行业差异抽象成“场景模板包”：实体库、标签体系、审核策略、合规开关。
   • 模板包用 JSON Schema 描述，上传即生成新的租户空间，实现“配置即上线”。
2. AI 服务层（AI Service Layer）
   • 原子能力拆成微服务：OCR、ASR、NLP 分类、向量检索、知识图谱问答。
   • 每个服务对外暴露统一 IDL（Protobuf），内部支持多版本并存，通过 Feature Flag 做灰度。
3. 数据闭环层（Data Loop Layer）
   • 在线标注平台与回流通道一体化：Badcase 一键生成标注任务，支持众包、内部外包、客户自标注三种模式。
   • 标注结果自动触发“小样本微调工作流”，T+1 产出新模型并走 A/B 实验。
4. 基础设施层（Infra Layer）
   • 双栈算力：x86 + 信创 ARM，容器镜像统一用 Multi-arch Build，满足政府及金融客户信创验收。
   • 模型压缩工具链：量化、剪枝、蒸馏，保证在边缘盒子（≤8G 内存）运行延迟 <200 ms。

二、三条运行机制

1. 行业模板市场机制
   • 每开拓一个新市场，由行业 Owner 输出“场景模板包”，经平台 Owner 评审后上架内部市场，供其他行业 fork。
   • 模板包迭代遵循 SemVer，平台每月发布“合规补丁”，自动推送到所有租户。
2. 数据合规双钥匙机制
   • 数据钥匙：敏感数据先经过“脱敏网关”（内置 138 部法规规则库），生成脱敏日志并上链存证。
   • 模型钥匙：训练前自动对比《深度合成备案清单》，若触发备案要求，系统阻塞并弹出指引，避免上线后下架风险。
3. 指标-成本联动机制
   • 平台内置“性价比仪表盘”，实时显示每 1% 指标提升带来的算力成本增量。
   • 当成本增幅 > 业务收益增幅时，自动提醒降级到“轻量模型”，保证 ROI 为正。

三、落地案例：6 周完成某沿海城市“智慧渔港”项目
第 1 周：行业 Owner 拉通客户，输出“渔船编号识别+船员口罩合规”模板包，复用已有 OCR 原子能力。
第 2 周：数据团队用回流通道标注 2000 张渔港实拍图，触发小样本微调，Recall 从 78% 提到 89%。
第 3 周：通过特征开关灰度 20% 摄像头，延迟 180 ms，满足客户边缘盒子要求。
第 4 周：完成信创 ARM 镜像编译，通过工信部下属实验室的国产化兼容性测试。
第 5 周：提交《深度合成备案说明》，同步生成算法公示稿，客户直接盖章，节省 2 周法务沟通。
第 6 周：全量上线，客户验收通过，并签署第二年 8 个渔港扩容合同，新增成本仅为首次 35%，验证复用架构的商业价值。

结论：通过“4+3+1”模型，我们把 AI 产品做成“可配置、可合规、可度量”的平台，新市场交付周期从 3 个月压缩到 6 周，且边际成本递减，实现真正的规模化复制。

拓展思考

1. 多模态场景下的复用瓶颈：当视频、语音、文本混合时，如何统一特征仓库与版本管理？可考虑引入“跨模态 ID”作为主线，把不同模态的样本挂载到同一业务实体上，实现联合标注与联合训练。
2. 出海合规差异：欧盟 GDPR 要求“可解释权”，而国内更注重“数据不出境”。复用架构需预留“解释子模块”接口，支持 SHAP、LIME 等算法按需加载，避免在欧美市场重新开发。
3. 行业 Know-how 的沉淀：模板包只能解决 70% 通用问题，剩余 30% 依赖专家规则。下一步可构建“行业知识图谱”自动抽取专家规则，把隐性经验转成显性三元组，进一步降低行业 Owner 的边际人力投入。