大家好，我们是成都小火科技，今天是2025年6月29日，星期天。我们公司成立于2013年，有自己的全栈技术开发团队。目前我们开发的软件系统中，90%都有AI的功能。可以这样说，有了AI之后，传统的软件都需要即时接入AI功能。今天就以我们开发过的「智能供应链预测系统」为例，聊聊AI软件开发的具体流程。

记得2024年接这个项目时，客户是一家连锁零售企业，他们希望系统能根据历史销售数据预测未来三个月的库存需求。当时我们第一时间做的不是写代码，而是开了整整三天的需求分析会。我们拿着白板梳理业务逻辑，确定AI模块需要解决的核心问题：是要处理时序数据的季节性波动，还是要考虑促销活动对销量的影响？最后我们在需求文档里明确了技术指标：预测误差率要控制在8%以内，模型响应时间不超过200ms。

接下来进入数据阶段。这个项目我们总共接入了12个数据源，包括POS系统的销售数据、ERP的库存数据、甚至还有天气API的数据。记得当时数据工程师花了两周时间做数据清洗，发现有30%的销售记录缺少门店编号，还有15%的库存数据存在异常峰值。我们用Python的pandas库做数据插值，用IsolationForest算法识别异常值，光数据预处理的代码就写了2000多行。后来在模型训练时才发现，这些数据清洗的工作有多重要——最初用原始数据训练的LSTM模型误差率高达18%，优化数据后直接降到了10%。

模型选型阶段我们做了AB测试。先是用传统的ARIMA模型，发现对促销活动的响应不够灵敏；然后试了LSTM神经网络，虽然能捕捉时间序列的规律，但计算量太大，服务器扛不住；最后决定用Facebook的Prophet模型，搭配XGBoost做特征工程。调参过程挺折腾的，记得为了确定Prophet里changepoint_prior_scale参数的值，我们从0.05试到5，每调一次参数就要跑8小时的训练，整整一周才找到最优解0.3。

集成开发时遇到了架构设计的挑战。我们原本想把AI模型直接嵌入后端服务，但发现每次模型更新都要重启整个服务，很不方便。后来改成微服务架构，单独做了一个AI预测服务模块，用gRPC协议和其他服务通信。这个模块里我们用TensorFlow Serving部署模型，用Redis做预测结果的缓存，前端请求过来先查缓存，没有的话再调用模型计算，响应时间从原来的500ms降到了150ms。

测试阶段有个有意思的插曲。我们用历史数据做离线测试时，模型误差率稳定在7.5%，但上线试运行第一天就出了问题——下午三点的预测数据突然偏差很大。后来发现是当天有临时促销活动，而我们的模型没接入实时的活动数据接口。于是赶紧迭代版本，增加了活动数据的实时接入通道，还做了动态权重调整，现在遇到突发活动时，模型能在10分钟内调整预测策略。

现在这个系统已经运行一年多了，我们每个月都会做模型复盘。上个月刚把Prophet模型升级成了Transformer架构，预测误差率又降低了1.2%。其实AI软件开发和传统软件开发最大的不同，就是它需要持续的模型优化。就像我们给系统加了个「自进化」模块，每天凌晨会用最新的24小时数据微调模型，就像人每天学习新知识一样。

前几天客户还打电话来说，用了我们的系统后，他们的库存周转率提升了22%，缺货率下降了18%。听到这些数据，我们团队都挺有成就感的。其实AI软件开发就像搭积木，每个环节都得严丝合缝，从数据清洗到模型部署，每个步骤都藏着技术细节，只有把这些细节都抠到位，才能做出真正能用的AI系统。

文章来源网址：https://www.xiaohuokeji.com/index.php/archives/xitongkaifa01/1948，转载请注明出处！