构建系统时注重环境友好——企业亟需意识到数据的宝贵性，有效地利用数据来支持业务决策至关重要。然而，要找到最合适的工具来实现这一目标却十分困难。有时企业为了得到一个所需的结果，不仅可能面临数据激增的困境，还可能造成严重的环境影响。

调优模型过程中兼顾环保——数据科学的生命周期是一个复杂的领域，企业往往在其终末期才意识到这一问题，这意味着许多企业领导者在尚未充分了解自身碳足迹的情况下匆匆选择了评估工具。请注意，一个完善的“AI团队”，在构建初期就应该吸纳注重环保问题的人才。

开发集成，明晰战略——如果企业一开始没有找到合适的开发方式，甚至存在技术债务问题，就可能因二次开发而产生更高昂的成本。为了避免这种情况，企业需要规划明晰的AI战略，并构建目标明确的AI系统，从而获得最大收益。

接下来，我们将开启一系列的文章连载，为您解读如何构建可持续的AI系统，并确保它们稳定、长效。在七篇文章中，我们将陆续探讨以下相关话题：

在我们构建AI系统时，也要考虑其是否符合未来发展的需求，否则这些系统不仅效率低下、缺乏稳定性、无法长期使用，还有可能给地球带来沉重的环境负担。接下来，我们将通过一系列文章与您共同探讨：我们到底需要哪些技术来建立一个合理的体系、构建高效的模型，并保证它们长期可用，从而抵御未来可能出现的各种挑战。对于企业而言，这是对其商业价值的最佳肯定，也是其业务和服务连续性的最佳保证，还能为企业创造行业领先的竞争优势。欲知详情，敬请期待下篇文章！

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