‌人工智能短期规划的核心在于明确目标、聚焦可量化成果、确保资源匹配，通常以3-6个月为周期，围绕技术迭代、场景落地和团队协作展开。‌

1. ‌目标拆解与优先级排序‌
   短期规划需从长期目标中拆解出具体任务，例如优化算法准确率5%、完成某场景的试点部署等。优先选择技术成熟度高、业务关联性强的项目，避免资源分散。

2. ‌技术迭代路径‌
   明确技术优化方向，如模型轻量化、数据清洗流程自动化等，设定每周/每月的测试节点。例如，自然语言处理项目可规划“2个月内将意图识别准确率提升至92%”。

3. ‌场景落地验证‌
   选择1-2个高价值场景（如客服自动化、工业质检）进行快速验证，通过MVP（最小可行产品）收集反馈，迭代优化。关键指标包括用户满意度、错误率下降幅度等。

4. ‌资源与风险管理‌
   确保算力、数据、人力与规划匹配，预留20%资源应对突发需求。同步制定风险预案，如数据延迟时的备选方案或团队协作工具（如敏捷看板）的强制使用。

5. ‌团队协作与反馈机制‌
   采用每日站会或双周复盘会同步进展，技术团队与业务部门需高频对齐。例如，通过A/B测试结果快速调整开发重点。

短期规划需保持灵活性，定期根据数据反馈调整路径，最终实现技术价值与业务需求的双向闭环。