案例 17 · 非标制造报价

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业AI转型必须是一把手工程，老板必须真正认可，并且愿意自上而下推动。
这个项目里，我们会在立项前就和老板、项目相关方讨论生产力释放之后怎么办，方向
是让省下来的时间转向更有价值的业务，简单裁人从来不是选项。最终这家企业确实重
新调整了相关人员的工作安排和KPI。这件事让我更加确信，AI落地的最后一道关，往往
是组织架构的调整和转型。
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？
做了几个项目之后，我的一个坚定判断是，FDE真正的功课，是让AI变成企业业务的一
部分，把它装进企业只是开始。这里面有几条经验对我比较重要。
第一，判断场景，先看它卡住的是不是企业最稀缺的人。
选场景的起点应该是业务瓶颈，模型能力排在后面。报价这个场景之所以值得做，正因
为看图纸、拆需求这些重复劳动占满了老师傅和技术骨干的时间，而他们对工艺、材料
和可行性的判断，恰恰是企业最难复制的能力。
至于怎么筛，前面提过的三个条件，知识密集、有历史数据、瓶颈明确，缺一不可；用
普通自动化就能解决的事，也不必硬套AI。
第二，别只盯着一个AI功能，要看完整业务链路。
如果我们只做图纸识别，这个项目的价值其实很有限。识别只是入口，价值来自识别之
后那条已经拆开的链路能不能整体跑通。所以FDE要看的是端到端的业务流程，一个孤
立的模型节点撑不起业务价值。
第三，数据治理本身就是项目的一部分。
很多人觉得企业把数据准备好之后，我们再来做AI，现实里往往相反，尤其是中小企
业，进去之后很可能会发现数据本身就是乱的。所以数据清洗、结构化、业务规则还
原、经验沉淀，本身就是FDE必须参与的工作，把它当成前置准备工作会低估它的分
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