FORWARD DEPLOYED ENGINEERING
AI 场景诊断与 FDE 交付
让懂业务现场的工程师与客户一起定义问题、构建原型、部署系统，并用清晰标准完成验收和移交。
FDE 不是传统售前，也不是只会操作 AI 工具的顾问。FDE 站在客户业务现场与工程系统之间，把模糊需求转成流程、数据字段、Agent 状态、人工审批点和可验证交付物。
DIAGNOSE BEFORE BUILD
适合落地的业务场景
流程诊断
访谈流程负责人，识别目标、阻塞点、重复工作、异常分支和当前成本。
机会排序
按业务价值、数据可用性、实施风险和验证难度确定优先级。
快速原型
使用真实样本制作可操作 Demo，而不是仅展示概念页面。
评估体系
建立正确率、引用质量、处理时间、人工介入和失败样本指标。
生产部署
接入企业系统，补齐权限、安全、日志、监控和回退机制。
资产沉淀
交付需求说明、测试集、运行手册、演示脚本和复盘报告。
FDE DELIVERY
从机会到生产的交付路径
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诊断
访谈业务负责人，梳理目标、数据、系统、人工判断点和成功标准。
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原型
用真实样本构建可操作 Demo，验证结果质量、流程可行性和使用体验。
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生产化
补齐权限、日志、测试、监控、备份、失败回退和部署文档。
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运营
持续检查命中率、失败样本、模型成本和业务反馈，按数据迭代。
DELIVERABLES
交付内容
我们把关键决策、测试样本和失败边界写清楚，让项目不依赖某一个人的口头经验。
- AI 机会诊断报告
- 流程与系统连接图
- 原型范围和成功指标
- 真实样本评估集
- 生产化风险与路线图
- 验收、培训和移交资料
FAQ
常见问题
FDE 项目通常多长时间？
初步诊断通常可在数个工作日完成；一个聚焦场景的原型通常以 1–2 周为目标，生产化周期取决于系统集成和安全要求。
没有整理好的数据能做吗？
可以先做数据可用性评估，并用少量代表性样本验证；不会在数据边界不清的情况下直接承诺生产效果。
FDE 是否替代内部 IT 或业务团队？
不会。FDE 与流程负责人、内部 IT 和管理者共同交付，关键业务判断仍由企业负责。
先找到一个值得落地的流程
不需要一开始就建设庞大的 AI 平台。我们先明确业务目标、数据边界和成功标准，再用一个可验证试点决定下一步。