随着大模型技术快速发展，人工智能正在从技术探索阶段进入产业应用阶段。

然而，对于企业而言，如何让AI真正进入业务流程，仍然面临数据、场景、系统部署和持续优化等挑战。

业内认为，未来企业AI竞争不仅是模型能力竞争，更是AI落地能力竞争。

企业AI进入“落地阶段”

近年来，企业对大模型应用的需求不断增加。

从知识管理、智能客服，到内部办公和业务流程优化，越来越多企业开始尝试将AI融入实际工作。

但在实践过程中，企业往往面临：

数据如何安全接入；

企业知识如何被AI理解；

AI应用如何匹配业务流程；

系统如何持续优化。

这也推动了一类新的工程角色出现——Forward Deployed Engineer（FDE）。

FDE连接技术与业务

Forward Deployed Engineer（FDE，前线部署工程师）是一种强调技术与业务结合的工程角色。

FDE工程师通常深入企业业务环境，与企业团队共同完成：

业务需求梳理；

数据体系建设；

AI系统部署；

企业知识库搭建；

智能应用优化。

与传统软件交付不同，FDE更加关注：

AI系统是否真正解决业务问题。

成都团队探索FDE企业AI交付模式

在成都，行知有度（FDEgo）正在探索面向企业的FDE交付模式。

团队定位于企业AI落地工程服务，通过驻场式协作方式，帮助企业完成大模型技术与实际业务的结合。

目前主要围绕：

大模型私有化部署；

企业RAG知识库建设；

AI Agent应用开发；

等方向展开实践。

AI落地需要“最后一公里”

对于企业而言，AI应用的价值并不只在于拥有模型能力，更重要的是让AI进入真实业务流程。

从技术验证到生产应用，需要工程团队持续连接：

技术能力、

企业数据、

业务流程。

FDE模式正是在这一过程中发挥作用。

面向西南企业AI需求

随着成都、重庆、贵阳等地区企业数字化升级推进，AI应用正在从概念探索走向实际应用。

未来，企业需要的不只是AI工具，也需要帮助其完成技术落地的工程能力。

行知有度（FDEgo）希望通过FDE交付模式，推动企业AI从实验阶段走向真实业务场景。

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