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结论：先定场景，再选架构，用最小可行产品验证。要点：一、确认平台需支持模型推理、数据回流、应用编排三类核心能力，缺一不可。二、考察是否支持主流模型接口切换，避免绑定单一模型。三、看是否提供标准化API和可观测性工具，便于排查问题。四、用3个以内真实业务场景做2至4周PoC，测量响应延迟、并发上限和成本。五、留意社区活跃度和文档完整度，以实际为准。

结论：按业务负载反推硬件规格，而不是先看参数。要点：一、明确峰值并发数、单次推理延迟要求、模型大小。二、估算所需算力：大体上每路并发约需4至8GB显存，以实际为准。三、优先考虑扩展性，留出20%至30%算力余量。四、对比功耗、散热和运维成本，不只看采购价。五、用真实流量压测至少72小时，观察稳定性。六、避免购买商用设备，除非有明确售后支持。

结论：明确接口规范，建立联调里程碑，责任到人。要点：一、在项目启动时定义硬件接口协议（如GPIO、I2C、串口）和数据结构，双方签字确认。二、算法模型需先在模拟环境验证，再上硬件，降低烧板风险。三、设置硬件版本冻结时间点，之后只修bug不改需求。四、每周进行硬件软件联合调试，记录问题闭环。五、预留至少两周缓冲期给整体联调，以实际为准。

结论：物理AI适合动设备、高重复、不安全场景，先找单点突破。要点：一、优先选择环境相对可控、数据易采集的场景，如仓储分拣、设备巡检。二、评估标准用单位成本降低或效率提升比例，比如减少人工干预时长。三、启动时控制试点范围，预算建议在10万至50万区间，以实际为准。四、数据质量比算法重要，先花时间做标注和清洗。五、计算ROI要考虑运维投入，不只看初期增效。

结论：用模块化架构，分阶段交付，掌控核心接口。要点：一、要求平台支持模拟仿真与真实环境切换，减少现场调试成本。二、开发流程按数据采集、模型训练、硬件适配、系统集成四阶段拆解，每阶段有可验证输出。三、明确监控、日志、安全更新等运维能力，避免上线后不可控。四、在合同中约定关键性能指标，如识别准确率、响应时间，达不到可拒收。五、先做小规模闭环验证，再扩大范围，以实际为准。