课程背景
当前，AI技艺正在深刻改变业界格局，公司对AI落地的诉求日益迫切。可是，从"技艺可用"到"业务增效"，中间存在显著的落地鸿沟——既懂业界又懂技艺的复合型英才极度稀缺。FDE（Forward Deployed Engineer，往细里说，前置部署工程师）正是破解这一痛点的要害定位：他们是技艺和业务之间的"翻译官"，负责将AI本领转化为真实业界价值，打通AI落地的"最后一公里"。
课程收益
【课程标的】
借助4天系统化集中培训，使参训者完成FDE初级工程师的架构化研习，构筑对AI业界落地的完整认知轮廓，掌握FDE核心办法论和要害本领，具备在真实业务情境中识别机会、规划方案、促成AI落地的基本本领。
【参训者收益】
完成FDE初级工程师架构化研习，获得上海市机器智能技艺协会认可证书；构筑对AI业界落地的完整认知轮廓，掌握FDE核心办法论；拉升在真实业务情境中识别机会、规划方案、促成AI落地的本领；加入FDE专精社群，持续获取业界前沿动态和资源对接。
课程大纲
第 一天 认知和实例篇 —— FDE的起源和价值
一、AI技艺演进的三次浪潮
1. 从专家系统到机器研习：传统AI的局限
2. 深度研习突破：从感知到认知的跨越
3. 大模型时代：LLM怎样重塑AI落地方式
二、AI落地鸿沟的本质
1. 技艺成熟度和业界渗透率的巨大落差
2. "最后一公里"难题：实验室到产线的距离
3. 为何AI货品化率不足5%
一、制造业的AI落地实例
1. 预测性维护：从被动响应到主动预防
2. 质量检测：机器视觉 vs. 人工目检
3. 落地挑战：资料、装置和人机协同
二、金融业和零售业的AI落地
1. 金融业：智能风控和个性化服务的落地路径
2. 零售业：从资料洞察到精准营运的闭环构筑
3. 不同业界AI落地的共性规律
一、FDE的起源和演进
1. 从Palantir到现代FDE：一种新定位的诞生
2. FDE和资料科学家、软件工程师的区别和协同
二、FDE的方略价值
1. 打破技艺和业务的"玻璃墙"
2. 加速AI从实验室到产线的转化
3. 构筑可持续的AI营运本领
一、FDE的本领图谱
1. 技艺领会力：领会AI本领边界和适用情境
2. 业务洞察力：识别真实的业务痛点和机会
3. 翻译和桥接本领：将业务诉求转化为技艺方案
二、FDE与其他定位的边界
1. FDE vs. 资料科学家：关注点和本领要求的差异
2. FDE vs. 货品经理：诉求驱动 vs. 技艺驱动
3. FDE的不可替代性：业界×技艺的复合价值
第二天 办法和本领篇 —— FDE模式的三要素
一，FDE模式的三大要素
1. 队伍：跨职能小组的构筑和协同制度
2. 平台：AI本领的准则化和规模化交付
3. 营运：AI项目的持续迭代和价值验证
二、三要素的协同关系
1. 队伍为舟，平台为舵，营运为帆
2. 怎样根据公司实际情况调整三要素配比
一，Palantir的商业模式
1. Gotham、Foundry和AI平台货品的演进
2. FDE在Palantir项目中的定位和事务方式
二、Palantir的启示
1. 平台化思路：构筑可复用的AI本领底座
2. 营运思路：AI项目的持续价值交付模式
3. 对公司AI落地的借鉴意义
一、FDE本领模型
1. 硬本领：资料、建模、系统集成
2. 软本领：交流、项目管控、业务领会
二、本领评核维度
1. 从初级到专家的本领阶梯
2. 不同阶段FDE的核心差事和交付准则
一、FDE的典型事务情境
1. 诉求挖掘：怎样发现真实的AI运用机会
2. 方案规划：怎样平衡技艺可行性和业务价值
3. 项目交付：怎样管控AI项目的敏捷迭代
二、FDE的职业演进
1. 初级FDE：执行层，专注于特定情境的AI落地
2. 中级FDE：规划层，负责跨情境的AI解题打法
3. 高级FDE：方略层，参与公司AI方略规划
第三天 本领和实战篇 —— FDE本领模型和跨域本领构筑
一、大模型技艺和运用
1. 大模型的本领边界和局限性
2. Prompt Engineering：怎样和大模型有效协同
3. 大模型在不同业界情境中的运用实例
二、RAG和学识库构筑
1. RAG架构原理和适用情境
2. 领域学识库的建设办法和最 佳实践
一、AI Agent的实战运用
1. AI Agent的核心本领：规划、抓手采用、记忆
2. 从单Agent到多Agent系统的演进
3. AI Agent在业界情境中的落地实例
二、技艺选型和架构规划
1. 怎样为公司选项合适的AI技艺栈
2. FDE需要掌握的技艺边界
一、交流和协同本领
1. 怎样和业务方有效交流技艺可行性
2. 怎样和技艺队伍对齐业务诉求
3. 跨部门协同的常见挑战和化解打法
二、项目管控和商业思路
1. AI项目的敏捷管控办法
2. ROI评核：怎样量化AI项目的价值
3. 从技艺交付到价值交付的思路转变
一、从业务痛点到AI机会
1. 怎样识别高价值AI落地情境
2. 情境优先级评核的CREST轮廓
二、方案规划办法论
1. 方案规划：怎样平衡革新和隐患
2. MVP规划：从Pilot到规模化的路径
3. 实例上手：基于真实业界情境的诉求拆解和方案规划
第四天 实战和评核篇 —— AI在业界的"最后一公里"部署
一，制造业AI落地闭环
1. 智能质检：从资料采集到模型上线的全流程
2. 预测性维护：从预警到维护决策的闭环
二、金融业和政务情境
1. 金融业：智能风控和营销的协同落地
2. 政务情境：智慧城市和政务服务的AI升级
一，AI项目价值量化
1. 从定性到定量：AI价值评核办法论
2. 成本效益拆解：怎样计算AI的ROI
二、落地隐患识别和化解
1. 技艺隐患、资料隐患和组织隐患
2. 隐患化解预案的拟定办法
一、最小可行货品（MVP）办法论
1. 怎样规划最小可行货品
2. MVP的验证和迭代路径
二、持续营运和价值迭代
1. 敏捷迭代：从Pilot到规模化的路径
2. 持续营运：怎样让AI项目持续产生价值
一、项目上手
1. 小组选项真实业界情境
2. 完成从诉求拆解到方案规划的全流程
3. 方案路演和点评
二、课程收束和答疑
1. FDE本领模型回顾和个人演进规划
2. AI业界落地的趋势和机会
老师简介
Introduction to lecturers
弄懂更多
博闻智咨询|焦波老师
适合谁听
公司数智化转型负责人、AI项目负责人、业务和技艺管人人员、希望转型AI运用的专精人士、对AI业界落地感兴趣的技艺和业务人员。。建议同一家企业 3 人以上同来，课堂上直接改造本企业的实际问题——单人参加也能学到方法，但带不走可用的成果。
交付流程
课前：顾问访谈 2 位管理者，收集现状与问题清单，讲师据此调整案例。课中：讲授与演练各占一半，产出可直接用的工具与方案。课后：7 天内提交改进建议，30 天内一次线上答疑。