实验室 AI 产品怎么评估：别被演示牵着走

挂着 AI 名号的实验室产品越来越多，评估的难度在于演示都好看、落地要看真。评估一个 AI 功能/产品，用下面的清单，能少走很多弯路。

一、先看清“解决什么问题”

• 这个 AI 解决的是真实高频痛点，还是“锦上添花”（问一下对话很酷但没有对应任务）？
• 有没有写明不解决什么（边界越清晰的，越可信）？

二、再看“依据可不可溯”

• 输出是否指向可验证的来源（系统记录、文件、数据）；
• 答不上来时是否诚实说“不知道”，而不是编造（编造是 AI 的最大风险）。

三、三看“边界诚不诚实”

• 已实现与规划中的能力是否明确区分（用路线图当卖点的，警惕）；
• 关键动作（签发、判定）是否仍由人执行；
• 数据与权限是否与业务系统一致（盲样隔离、审计追踪）。

四、四问“怎么验收”

1. 用你的真实数据/场景试，而非厂商 demo；
2. 让它错一次，看怎么发现、怎么纠正、谁负责；
3. 关掉它，业务是否照常（不依赖）；
4. 合同里写清能力范围与效果预期（不是“AI 无限潜力”）。

五、一句话结论

评估 AI 产品，看三件事：解决真问题、依据可溯源、边界诚实。 三者缺一的“智能”，多半是演示的智能——把它降级当作普通功能评估，你就不会为名词溢价买单。