很多企业的 AI 项目，并不是卡在“模型不够强”。Demo 能跑，内部试用也不错。可一旦真正进入业务现场，问题往往才刚刚开始：数据拿不到，系统接不进去，权限迟迟开不了；业务流程不愿意改，技术团队和业务团队对目标的理解也并不一致；项目上线之后，效果究竟怎么衡量、值不值得继续投入，也很难回答。于是，一个看起来不错的 AI Demo，最后停在了 Demo。

9 月 20 日下午，模力工场将在杭州云谷中心举办「FDE 在现场：企业 AI 落地，真正难的是技术还是组织？」主题交流。这也是 GOAI 开源周 Free Meetup 系列社区活动之一。

GOAI 开源周将在 9 月 20 日至 24 日期间展开，以 GOAI 主赛事为专业核心，同时连接开源社区、开发者、企业伙伴、高校团队和投资机构，通过 Free Meetup、黑客松、开源市集、产业/创投对接等形式，把比赛、项目展示、技术交流和真实产业场景连接起来。

而模力工场这场 Meetup，想讨论的事情非常具体：当 AI 从 Demo 走进企业，真正决定项目能不能跑起来的，到底是什么？是模型和工程能力？是数据、系统和权限？还是组织、流程和人的改变？

我们不准备泛泛讨论“AI 的未来”，而是希望把那些企业 AI 落地过程中具体、麻烦、甚至有些难以公开讨论的问题，搬到现场聊清楚。

活动信息

活动主题：

FDE 在现场：企业 AI 落地，真正难的是技术还是组织？

时间：

2026 年 9 月 20 日 14:00—17:10 13:30 开始签到

地点：

杭州云谷中心 B1 · 梦想启航港

规模：

限 50 人

活动形式：

4 场主题分享 + 企业 AI 落地诊断

所属活动：

GOAI 开源周 Free Meetup

报名方式：

通过微信扫描活动海报二维码或点击报名链接即可报名

如果你手里正好有一个正在推进、暂时卡住，或者不知道该不该继续投入的企业 AI 项目，也可以在报名时提交问题，申请成为现场诊断案例。

为什么我们还要讨论 FDE？

FDE，全称 Forward Deployed Engineer，通常被翻译为“前线部署工程师”。但如果只是把它理解成“驻场工程师”，其实很容易低估这个角色。传统的软件研发，往往先把需求定义清楚，再进入产品设计、开发、测试和交付。

但 AI 项目经常不是这样。客户自己也未必知道 AI 到底应该解决什么问题。

一个需求刚开始可能只是：“能不能做一个企业知识库？”“能不能做一个 Agent？”“能不能把这一套流程自动化？”真正到了现场才会发现，问题可能根本不在模型，而在另外一些地方：

• 业务流程有没有被定义清楚？

• 数据有没有权限拿到？

• 现有系统能不能接？

• 哪些步骤必须让人确认？

• 模型犯错之后谁来兜底？

• 效果提升 10% 到底有没有业务价值？

FDE 的价值，恰恰在于进入这些模糊地带。

它既不能只懂模型，也不能只懂业务，更不能把一个 Demo 交付出去就结束。从需求判断、原型验证，到数据接入、系统集成，再到上线后的反馈和迭代，FDE 实际上参与的是一整条“AI 从想法走向真实业务”的链路。但也正因为如此，围绕 FDE 的争议越来越多。

• FDE 会不会最后变成另一种定制开发？

• 项目做得越多，团队会不会越来越重？

• 企业内部组织不配合时，FDE 到底能解决多少问题？

• 项目失败时，到底应该归因于模型、技术团队，还是企业本身？

这些问题没有标准答案。

所以这一次，我们希望直接从真实实践开始聊。

四场分享，从组织、增长到客户现场

这次活动前半场安排了四场主题分享。

我们没有要求四位嘉宾讲同一种“标准案例”，因为企业 AI 落地本身就不存在统一路径。有人从组织变化出发，有人讨论 AI 如何真正带来业务增长，也有人每天就在客户现场处理 Demo 上线之后的一地鸡毛。

14:05—14:30 《AI 组织进化探索》

郝耘琦

• 清华大学硕士

• 北京大学＆香港大学 管理学博士

• 找北求职 CEO

• 中国人才交流协会副秘书长

• 2024 年度人力资源十大科技人物

AI 进入企业之后，改变的不只是工具。岗位会变，协作方式会变，组织对人的能力要求也会发生变化。

当越来越多工作可以被 AI 辅助甚至完成，企业真正要重新思考的，可能不是“员工怎么学会使用 AI”，而是：未来的组织应该如何设计，人和 AI 又应该怎样重新分工？这一场，我们从组织与人才视角出发，讨论 AI 带来的组织进化。

14:30—14:55 《AI+大消费：从前沿部署工程，到前沿部署增长》

王一棵

• ConvoLens 创始人

• 117FDE 合伙人

• AI+大消费增长落地工程师

如果说很多企业 AI 项目的第一阶段是在解决“能不能做”，那么真正走到业务里之后，还会遇到一个更现实的问题：做出来之后，能不能带来增长？尤其是在消费行业，企业关注的不只是模型能力，而是用户转化、运营效率、内容生产、销售流程以及最终的业务结果。

这一场会把 FDE 从“工程部署”进一步推向“业务增长”。不是只把 AI 接进系统，而是讨论如何让 AI 真正进入业务指标。

14:55—15:20 《Demo 到上线：FDE 在客户现场真正解决的三类问题》

刘光智 毕马威 AI 转型落地高级技术咨询

企业 AI 项目从 Demo 到上线，中间究竟隔着什么？模型能力可能只是其中一部分。

真正进入客户现场之后，往往需要面对数据、系统、权限、流程、组织协作以及上线后的稳定性等一系列问题。这一场，我们希望尽可能还原 FDE 在真实客户现场面对的问题：

哪些问题 Demo 阶段根本看不到？

为什么一些方案技术上成立，进入企业后却推进不下去？

FDE 到底是在“写代码”，还是在解决技术与业务之间那些没有明确归属的问题？

15:30—15:55 主题待定

神秘嘉宾 第四位嘉宾暂时保密。

企业 AI 落地诊断

前面的分享结束之后，我们不准备再安排一场传统意义上的圆桌。而是直接进入 60 分钟企业 AI 落地诊断。

四位嘉宾一起上场，与报名者一起选择真实案例进行讨论。我们希望讨论的，不是：“你们公司有没有做 AI？”而是一个个已经具体到可以继续往下追问的问题。

比如：

• 这个业务场景到底适不适合做 AI？

• 项目现在卡住，是模型问题、数据问题、系统问题，还是组织问题？

• 已经做出了 Demo，为什么业务部门还是不用？

• 下一步到底应该继续做产品，还是先验证需求？

• 哪些功能现在根本没必要做？

• 企业内部技术团队、业务团队、数据团队和外部 FDE 应该怎样分工？

• 到什么程度，才算一个 AI 项目真正“跑起来了”？

• 如果效果始终无法量化，还值不值得继续投入？

案例方会先介绍业务背景、已有尝试以及目前的具体卡点。嘉宾不会直接上来给方案，而是先追问。因为很多时候，一个 AI 项目真正缺的并不是“答案”，而是把问题重新定义清楚。我们希望通过这一个小时，把一个模糊的：

“我们想做 AI。”逐渐拆成：“我们现在究竟应该先解决哪一个问题。”

这不是方案竞标，也不是现场咨询销售。我们也不要求嘉宾在 20 分钟内给出一套完整方案。如果能够帮助案例方确认下一步最值得验证的事情，这场讨论就有价值。涉及企业敏感信息的案例可以提前脱敏，不需要公开企业内部数据。

这场活动适合谁？

这并不是一场只面向 FDE 从业者的活动。事实上，我们更希望现场的人来自企业 AI 落地链路的不同位置。如果你正在做下面这些事情，都适合来：

• 在企业内部推动 AI、数字化或创新项目；

• 负责业务、技术、IT、数据或者 AI 产品；

• 正在做 FDE、Applied AI、解决方案、交付相关工作；

• 正在开发企业 AI 产品、Agent、数据平台或基础设施；

• 有开源项目或工具，希望进入真实企业环境；

• 有一个 AI 项目已经做出了 Demo，但始终无法真正上线；

• 正在判断某个 AI 项目究竟值不值得继续投入。

如果你只是想听一场关于“AI 未来趋势”的分享，这场活动可能并不是最合适的。我们更希望你带着一个问题来。一个正在卡住的项目。一个始终跑不通的流程。一个技术上能做、业务上却没人用的产品。或者一个你至今还没想清楚：到底该不该做的 AI 需求。

报名参加

如果你也有一个正在推进、卡住，或不知道该不该继续做的企业 AI 项目，欢迎报名。

9 月 20 日，杭州见。欢迎点击链接报名