01、咨询规划
把"要什么"问清楚
AI 项目翻车，多数死在起点：需求没问清。咨询规划就是到现场，把"要什么"问清楚，再给一条算得出账的路。
- 1–3 天驻场，跟着业务真实流程走一遍
- 找出值得用AI的环节，也划掉不该用的
- 讲清价值、成本、优先级与分期路线
覆盖AI应用全链路
对人工智能应用服务商的定义 — 咨询规划、交付实施、运营管理、安全治理。
WHAT IS FDE · 什么是 FDE
什么是 FDE？
什么是 FDE？
为什么它能解决"落地难"？
FDE（Forward Deployed Engineer，前置部署工程师）是一种起源于顶级数据公司的交付模式： 工程师不在办公室等待需求文档，而是部署到客户业务一线， 与业务人员并肩工作，直接面对真实数据、真实流程、真实问题。
传统企业软件项目失败率高，根因在于"理解断层"——需求在传递中失真， 方案在开发中跑偏，系统在验收时才发现不解决问题。 FDE 模式通过驻场共创、快速迭代，把理解断层消弭于源头。
- 需求理解零损耗：工程师直接观察业务、访谈一线人员
- 方案验证不过夜：原型在真实数据上快速验证、即时纠偏
- 交付标准可量化：以业务指标改善为验收依据
- 知识转移自然发生：客户团队在协作中同步成长
FDE 工程师的三种角色
业务翻译官把业务语言翻译成数据与系统语言
全栈建造者数据、算法、前后端一人贯通
价值追踪者持续追踪指标，确保投入有回报
CORE SERVICE · 核心服务
四阶段FDE逐块拆开看
政策用一句话定义了"什么算合格的人工智能应用服务商"，行业用真实项目验证了每个环节的难点。每一块：政策怎么要求、市场怎么做、我们怎么交付。
02、交付实施
把"能用"做出来
咨询规划给路线图，交付实施把它变成能验收、能长期运行的生产系统——接数据、做集成、上生产。
- 接真实数据，打通现有系统与业务流程
- 模型选型、微调、多模型协同分工
- 私有化或云上部署，适配国产软硬件栈
03、运营管理
让"在用"持续有效
上线只是起点。运营管理回答"上线之后谁负责"——大模型是概率系统，真实数据一变，效果就会漂移。
- 3–6 个月陪跑，按 SLA 响应
- 建立评估基线，边用边调
- 运维手册 + 团队培训，能力留在企业
04、安全治理
为全程兜底
安全不是最后补的工序，而是贯穿四个环节的横切面。政策要求：内嵌全流程，变被动应对为主动防控。
- 网络安全 · 数据安全 · 伦理治理 · 业务合规
- 知识库回答带出处、可溯源
- 权限与审计配置随系统一并交付
ASSURANCE · 交付保障
交付保障
FDE 模式的灵活性，必须有严格的工程纪律兜底。我们用四道防线保障每个项目的确定性交付。
- 双周对齐机制：每两周与客户管理层对齐进展、风险与下一步计划，确保方向不跑偏
- 里程碑验收：每个阶段设置明确验收标准，不达标不进入下一阶段
- 价值仪表盘：项目全程跟踪业务指标变化，用数据说话
- 完整知识转移：文档、源码、培训三位一体，杜绝"人走系统瘫"
我们的交付承诺
响应时效驻场即时响应，远程 2 小时内
试点周期4–6 周交付首个可用版本
按期上线率历史项目 90% 按期上线
交接完整度文档 + 源码 + 培训 100% 覆盖