如何确保案例的时效性和实用性？如何平衡技术细节与业务场景的关联性？在整理此类答案时，建议采用以下结构化方法：

一、分类框架搭建

1. 行业维度：制造业（智能质检）、医疗（影像诊断）、金融（风控模型）
2. 技术维度：计算机视觉（安防监控）、自然语言处理（客服系统）、机器学习（需求预测）
3. 应用层级：基础层（数据清洗）、技术层（算法优化）、应用层（决策支持）

二、案例筛选标准

三、内容呈现技巧

1. 技术-业务映射表：
   • 技术点：卷积神经网络
   • 业务场景：工业缺陷检测
   • 转化路径：图像识别→质量评级→工艺改进
2. 生命周期图示： 数据采集→特征工程→模型训练→部署监控→反馈迭代

四、政策结合要点

1. 国家新一代人工智能发展规划（2017-2030）
2. 关键技术突破方向：自然语言理解、知识计算引擎
3. 应用示范领域：智能供应链、智慧能源系统

五、风险提示模块

1. 数据安全：医疗影像脱敏处理
2. 算法伦理：招聘场景的性别偏见规避
3. 系统可靠性：金融风控的可解释性要求

注：案例选取需符合《数据安全法》《个人信息保护法》要求，制造业案例建议参考《智能制造能力成熟度模型》（GB/T39116-2020），医疗案例需遵循《医疗器械软件注册审查指导原则》。