在过去三年里，我亲历或参与了十几个 AI 产品项目的立项与推进。其中失败的比例，超出了我最初的预期。更让我困惑的是，失败的原因几乎从来都不是技术。
算法跑通了。模型指标达标了。POC 演示令人印象深刻。然后项目死了。
我花了很长时间才弄清楚这些失败的真正位置。它不在技术栈，不在数据质量，也不在团队能力。它在一个更隐蔽的地方：数据结论被生产出来之后，到它成为产品决策之前，这段旅程究竟发生了什么。
「AI 产品的『最后一公里』不是技术落地，而是认知对齐——让不同背景的人，对同一个数字，产生同一种理解。」
— 本文核心论点
断层在哪里
做过数据科学的人都知道，模型的输出从来不是一个简单的「是」或「否」。它是一个置信区间，一个概率分布，一堆条件假设下的预测值。
核心观察
数据科学家的职业训练让他们对不确定性极度敏感；产品经理的职业压力让他们需要确定性来推动决策。这两种需求的结构性矛盾，是 AI 产品失速最深层的原因。