案例 06 · 跨境物流装载

文字由原PDF提取，阅读顺序和表格请以原页为准。

Q6：根据你的经验，我们怎么才能更好地把AI部署到实际业务中？
从这个项目来看，我认为AI落地最重要的一点，是从业务问题和背后多人群的真实需求
出发，把技术当作解决手段，而非出发点。
很多企业做AI项目时，会先想：“我们能不能接入一个大模型？”
但真正应该问的是：“业务中哪个问题最值得被解决？”
FDE首先需要具备业务理解能力。只有进入现场，才能知道真实问题是什么。
很多时候，业务人员表达的是：“装不满。”
但技术人员需要进一步拆解：是不是空间数据不准确？是不是规划效率低？是不是执行
流程有问题？
第二，需要做好技术和业务之间的翻译。
大模型很强，但需要用对地方。像这个案例，我们让大模型负责理解和调度，把专业计
算交给专业算法，充分发挥各自的优势。
第三，要重视落地过程中的细节。
AI项目最后能不能成功，往往取决于这些小问题：工人愿不愿意用？流程是否改变太
大？成本是否企业能接受？
所以FDE的角色远不止AI开发，其核心价值在于连接业务、技术和用户三者。
第四，也是我在这一行越来越看重的一点：AI落地要算清“经济账”。运费按方算、98
方保本、每方增收100美元，这些商业机制直接决定了装载优化的价值落点。只有既懂
算法、又懂业务账的FDE，才能把技术提升真正翻译成客户可感知的成本节约。这本身
也是一种稀缺能力。
65/243