先说清楚它是什么：LandingAI 属于「垂直行业」方向的在线服务，面向工业视觉检测的 AI 平台。

这篇写给负责在团队里引入它的人：账号、权限、数据和费用怎么管。

上线前

  • 开通团队空间并按部门分组。
  • 启用单点登录（如支持）并关闭个人账号混用。
  • 设置成员角色：管理员 / 编辑 / 只读。
  • 确认数据保留期限与导出方式。
  • 指定一名负责人跟进账单与用量。

制度与培训

  • 写一页使用规范：能做什么、不能上传什么、产出由谁负责。
  • 准备 3 个标准任务的示例，如「合规清单」「上线前现场测试」
  • 设立反馈渠道，收集好用的提示词和踩过的坑。
  • 每季度复查一次账号、权限与费用。

给成员的标准示例

合规清单

准备材料：一项业务流程。

针对这项流程列出需要关注的合规检查点，每项注明依据类型（法规 / 行业标准 / 内部制度）以及需要向谁确认。

交付前确认：注明了确认对象。

数据分级建议

  • 公开信息：可以直接使用。
  • 内部信息：在企业账号内使用，避免个人账号。
  • 机密信息：脱敏后使用或禁止使用。
  • 受监管数据（身份证号、病历、财务明细等）：除非有明确合规方案，否则不要输入。

延伸练习

质检与识别

输入：一批现场图片或数据。

根据标注好的样例识别这批图片中的缺陷类型，输出置信度，低置信度的样本交给人工复核。

检查点：低置信度交人工。

标注规范制定

输入：一批待标注的图片样例。

根据这些样例写一份标注规范：每个类别的定义、正反例描述、边界情况怎么处理，以及标注员之间不一致时的裁决规则。

检查点：边界情况有明确规则。

常见问题：数据合规审批卡住

提前准备数据流向说明、供应商资质和合同条款。

常见问题：客户误以为是专业意见

在输出中加入明确提示，并由专业人员审核后再发出。

常见问题：识别模型在新场景失效

补充新场景的标注数据重新评估。

概念补充：领域模型

针对特定行业数据训练或调优的模型。

概念补充：环境感知文书

在征得同意后记录对话并自动生成专业记录。

适合人群：科研人员

科研人员可以用 LandingAI 处理文献检索与阅读、实验记录与数据整理等工作。需要注意：遵守期刊和机构关于 AI 使用的披露要求，引用逐条核对。

适合人群：新媒体运营

新媒体运营可以用 LandingAI 处理内容排期、数据复盘等工作。需要注意：活动规则与奖品说明要准确，避免诱导分享等违规玩法。

适合人群：游戏开发者

游戏开发者可以用 LandingAI 处理原型与素材、NPC 对话与文案等工作。需要注意：关注生成素材的授权和平台对 AI 内容的披露要求。

注意事项

文中提示词和示例仅作示意，实际效果取决于你的材料和 LandingAI 当前版本，重要内容请人工核对后再使用。

所有示例输出均为示意，不代表真实统计或效果承诺；请以自己的测试结果为准。

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