FDE 实施 · 企业 AI 培训

Miles Ma
把 AI 接进企业现场,
用真实数据验收。

从 AI 算法与模型部署走进业务现场。我做 FDE 全流程服务:现场摸底、PoC、数据治理、系统集成、验收上线到交接,把 AI 接进企业已有的系统,按业务指标验收。

3家客户 · 逐期交付
22个实测数字 · 均注明口径
36/36断网安装演练
6 万全网粉丝 · X 两个月 0 → 3.8 万
miles · profile & engagement log
$ whoami --verbose
身份FDE 前线部署工程师 · 企业 AI 培训讲师
做什么进企业现场,把 AI 接进 ERP / CAD / 图纸库,按指标验收
案例芯片测试治具制造 · 汽车零部件集团 · 某国企信创
战绩相似设计检索 22 s → 82 ms · 2,908,473 个文件统一检索
影响力全网 6 万粉 · X @miles_mazy 两个月 0 → 3.8 万关注
我是 Miles Ma:做 FDE 实施,也做企业 AI 培训(近 500 人)。三家客户逐期交付,每个数字都注明口径。加微信 miles_mzy,免费领《中国式 FDE 白皮书》体验版。
Miles Ma · 个人简介团队交付记录 · 已匿名
FDE METHOD / 什么是 FDE

FDE:工程师进现场,按指标验收。

FDE(Forward Deployed Engineer,前线部署工程师)要把软件接进企业已有的工作流程。不是只做演示,也不是只交代码:从现场摸底、PoC 到验收上线和交接,按业务指标验收。

01 · ON SITE

进现场

先到现场看资料和系统。客户 A 的第一步是抽样共享盘:590 个文件里 563 个是密文,服务器也没有 GPU,方案从这里开始定。

02 · INTEGRATE

接系统

连接企业已有的数据、接口与代码,让 AI 在明确的权限内使用系统能力:ERP、CAD、图纸库、企业聊天工具。

03 · ACCEPTANCE

按指标验收

用真实业务样本检验系统,把“看起来不错”变成可复查的验收结果;每个数字都注明出处和口径。

FIELD RESULTS / 团队交付

用客户的数据说话。

案例均已匿名。每个数字都注明出处和口径;环境自测、模拟、合成和目标数字不对外。

全部案例与口径 ↗
1.1s
原 34 s → 现 1.1 s

经营日报加载耗时(16.5 MB → 1.7 MB)

生产实测客户 A · ERP 经营洞察,交付中
82ms
原 22 s → 现 82 ms

相似历史设计检索的中位耗时,覆盖 9,390 条真实案例

生产实测客户 A · 三维 CAD 设计助手,交付中
17,020份

技术文档穿透加密入库(20.5 GB)

生产实测客户 A · 企业知识库,已交付
10件
原 14,735 条 → 现 10 件

每天推送的决策事项:原先发布 14,735 条,无一条被采纳

生产实测客户 A · ERP 经营洞察,交付中
36 / 36

干净目录离线安装演练通过,含升级与回滚

交付环境实测某国企 · 信创智能体平台
126ms
原 2.7 s → 现 126 ms

知识库检索(含重排)的中位耗时

交付环境实测某国企 · 信创智能体平台
HOW I WORK / 做法

大模型只提方案,数字来自实测和程序。

理解、检索、起草交给大模型;尺寸、数值和写入业务系统,由确定性程序、几何实测和人工确认决定。车身件 3D→2D 出图里,每个尺寸都来自几何实测,大模型只提方案、做取舍,从不产生数值。

业务资料与系统共享盘 · ERP · 图纸大模型理解 · 检索 · 起草确定性程序计算 · 校验 · 实测人工确认审批后才执行写入业务系统隔离副本 · 审计只提方案,不产生数值数字由这里给出
  1. 业务资料与系统 共享盘 · ERP · 图纸
  2. 大模型 理解 · 检索 · 起草
  3. 确定性程序 计算 · 校验 · 实测
  4. 人工确认 审批后才执行
  5. 写入业务系统 隔离副本 · 审计

交付中学到的四件事

01

先建成再投标

带着在线系统去现场,让客户当场出题。

02

需求会漂移

云端 SaaS 变成私有化加源码交付,约 50 人变成按千人口径。架构和报价都为“升一档”留好接口。

03

验收用户看到的东西

尺寸文字曾显示成实际值的 100 倍,测试却全绿——校核只读了数值,没读渲染结果。现在验收检查用户实际看到的图纸。

04

第二个客户不从零开始

出图项目直接复用了客户 A 设计工作台的权限、审计与编辑租约模块。

CLIENTS / 交付案例

客户 A:从办公起步,逐期做到设计与生产。

芯片测试治具制造企业:一期已交付,二期、三期交付中。案例均已匿名,下面的数字来自客户生产环境或验收测试,并注明口径。

全部案例与口径 ↗
一期 · 已交付

办公与知识

企业 AI 中台与十项办公能力;技术文档知识库穿透加密入库。

0.82s验收首轮:30 个会话、5,146 次图号与全文检索、0 失败时的 P95;全量索引后复测为元数据 1.146 s、全文 1.789 s,两次都列出验收测试
已交付

研发资料与图纸

知识与图纸工作台、3D 历史件查重、BOM 自动录入 ERP。

2,908,473个文件记录纳入统一检索(受控资料与业务资料)生产实测
98.64%3D 零件有几何索引(共 228,980 个零件)生产实测
二期 · 三期 · 交付中

设计与生产

CNC 编程数字员工、三维 CAD 设计助手、ERP 经营洞察。

0个客户原件被改动:审批后在隔离副本上执行,连续三轮验证生产实测

另外两个客户

PROCESS / FDE 全流程

从现场摸底到交接上线,一条线做完。

不是只做演示,也不是只交代码。每个阶段都有产出物和验收标准,下面每一条都附了真实项目里的证据。

查看全流程服务 ↗
HOW WE COUNT

数字是交付的一部分。

每个数字都注明怎么测的,不拿模拟和目标充数。

生产实测

在客户的生产系统或生产数据上测得

验收测试

在客户服务器上做的验收测试或复测

交付环境实测

在交付环境中测得

配置数

配置或数量,不是测量值

  • 每个数字先登记出处,没登记的不对外
  • 变快的写,变慢的也写
  • 两次压测都列出,不挑好看的那次
  • 模拟器、合成数据、开发集和目标值一律不对外
  • 动作级节省不等于整体提效,分开说
ON X / 内容影响力

两个月,0 → 3.8 万关注。

全网 6 万粉。把 FDE 和 AI 实战,写成中文 X 上的高赞长文。

@miles_mazy

不追热点,只写一线交付里真跑过的东西:FDE、企业 AI 落地、Codex 与 Agent 实战。《万字长文|Codex 从入门到精通》一篇拿下 6,572 个赞;36 篇长文里 7 篇破千赞,平均每篇 731 赞。第一个月从 0 到 2 万关注的过程,写成了一篇复盘。

3.8 万X 关注 · 两个月从 0 做到
6 万全网粉丝
26,31136 篇长文累计赞
6,572单篇最高赞
点赞为X 公开数据,截至 2026-11-06;X 关注数与全网粉丝数由本人提供,截至 2026-11-06。
START / 怎么开始

从半天工作坊开始。

业务负责人和 IT 负责人一起来,把 1–3 个候选场景和成功指标写清楚,再决定是做 PoC、上培训,还是两者一起。

1半天,现场或线上

场景对齐工作坊

  • 业务负责人与 IT 负责人到场
  • 梳理 1–3 个候选场景与数据现状
  • 产出:场景清单、成功指标草案
2工作坊后 1 周内

PoC 提案

  • 数据与系统边界、评测集设计
  • 里程碑、双方投入、验收门槛
  • 产出:可签字的 PoC 提案
32–4 周

PoC 执行

  • 用客户真实资料,私有化或演示环境
  • 每周同步,指标透明
  • 产出:评测报告与上线方案
FREE
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