第4章 初步技术可行性扫描
技术可行性扫描是AI解决方案设计流程中承上启下的关键节点——在业务需求与候选方案初步对齐后，必须快速判断“当前技术栈能否支撑”“核心算法是否成熟”“数据基础设施是否就绪”。本章提供结构化扫描框架，确保评估结果可追溯、可复现。
适用场景
- 已明确业务问题定义（第2章）并完成候选方案粗筛（第3章）后，需要落地性研判
- 组织中已有技术栈存在遗留系统或跨团队依赖时
- 涉及非成熟算法（如图神经网络、强化学习、多模态融合）或新增数据管道时
- 预算有限，需在“自研”与“SaaS/开源”之间做权衡
前置条件
- 已确认1~3个候选AI方案（来自第3章输出）
- 当前组织技术栈清单（含版本、中间件、云资源）由基础设施团队提供
- 数据现状调研报告（数据源类型、存量规模、更新频率、质量等级）
- 团队核心技能矩阵（Python/Java/C++/MLOps/GPU编程等）
操作步骤
- 评估现有技术栈兼容性
列出候选方案所需的运行时/框架/库版本，与现有技术栈逐项比对；标记不兼容项、已弃用组件、License冲突。 - 识别关键算法选型
针对每个候选方案的核心算法，判断：
- 是否已有成熟开源实现（PyTorch/TensorFlow/HuggingFace/DGL等）
- 是否需要定制算子或CUDA内核
- 训练/推理资源估算（GPU显存、CPU核数、内存）
- 算法精度-召回率基线是否满足业务指标 - 判断数据基础设施
检查数据管道能否支撑方案所需的特征工程、实时/批量推理：
- 数据湖/仓是否支持结构化与非结构化数据统一访问
- 特征存储特征回填/在线服务延迟
- 模型版本管理与A/B实验平台是否存在 - 生成技术可行性记分卡
对每个候选方案按兼容性、算法成熟度、数据就绪度、团队能力、预算五维度评估（1~5分），总分＜12的候选方案直接淘汰。
输入输出物
| 输入物 | 来源 |
|---|---|
| 候选方案卡片（第3章输出） | 方案架构师 |
| 组织技术栈清单 | 基础设施/运维团队 |
| 数据现状报告 | 数据平台/数据治理组 |
| 团队技能矩阵 | HR/工程经理 |
| 输出物 | 接收方 |
| 《初步技术可行性扫描报告》包含：五维度记分卡、可行性摘要（通过/待定/否决）、关键风险表 | 方案架构师、项目经理 |
| 《算法选型建议书》包含：候选算法对比、预训练模型选择、GPU估算 | AI研发团队 |
责任边界
- AI架构师：主导扫描，填写记分卡，编写报告
- 基础设施工程师：提供技术栈兼容性验证结果
- 数据工程师：提供数据管道延迟、存储格式、特征工程可行性
- 算法工程师：提供算法精度/资源估算
记录材料
- 技术栈兼容性矩阵（Excel/Google Sheets）
- 算法选型候选表（含精度-资源-成熟度列）
- 数据基础设施就绪度检查清单（PDF）
- 可行性扫描会议纪要（含否决原因记录）
异常处理
| 异常场景 | 处理方式 |
|---|---|
| 关键算法无成熟开源实现 | 启动“定制算法可行性”子任务，额外评估研发周期与成本，若超预算则降级为“待定” |
| 数据管道无法满足实时推理延迟 | 建议采用批处理+异步推理兜底，或引入流计算引擎（Kafka/Flink）改造管道；改造代价大时标记为“否决” |
| 技术栈License不兼容（如使用AGPL+商业闭源） | 联系法务合规确认，若无法取得豁免则替换为同类Apache/MIT许可证组件 |
| 团队缺乏GPU编程能力 | 评估是否有开源优化工具（如ONNX Runtime/TensorRT）可替代CUDA手写，若无则建议引入外包/培训 |
| GPU资源估算远超预算 | 提供量化/蒸馏/剪枝后的资源对比，若仍超预算则否决当前方案 |
验收标准
- 每个候选方案都完成五维度记分卡，得分精确到整数
- 所有“否决”项均列出不可解决的根因证据
- 数据基础设施就绪度检查清单覆盖：存储、管道延迟、特征存储、模型服务平台
- 算法选型建议书中至少包含2个对比候选（含基线模型）
- 异常处理记录表无未备注状态
⚡ 效率提醒：初步技术可行性扫描应在2个工作日内完成，避免过度分析。若扫描后“待定”方案超过半数，应优先调整候选方案（返回第3章重新脑暴）。
技术可行性扫描流程
💡 实践建议：使用下面的命令快速扫描技术栈兼容性（假设使用PyTorch与现有CUDA版本）：
# 检查当前CUDA版本
nvcc --version
# 检查PyTorch兼容CUDA版本（运行Python）
python -c "import torch; print(torch.version.cuda)"
# 若版本不匹配，需重新安装对应CUDA的PyTorch：
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118⚠️ 常见陷阱：仅依赖“最新版本”选择算法库，忽略企业级稳定支持周期（LTS）。选择LTS版本可减少后续升级风险，但需验证是否包含所需算子。