我们该怎么定义 FDE 呢？
过去一年，如果说有什么最接近 AI 落地的服务模式，FDE 绝对能算一个。可是很长一段时间里，我们对 FDE 的定义都并不统一。
有人把它理解成工程师驻场，有人强调懂业务，还有人把它解释成一种陪跑式服务。但是这些说法都很奇怪。
如果只是“人在客户现场”、“懂业务”，中国 20 年前就已经是 FDE 大国了。无论是售前、外包、部署实施都是现场作业，而我们从不缺行业专家。
我们之所以需要一套叫做 FDE 的方法论，并不是因为以前的人离客户太远，而是因为用以前的 to B 服务模式，很难把 AI 卖出价值和价钱。
传统 To B 服务通常是甲方提出需求，乙方负责实现。但 AI 最大的问题恰恰是，客户自己也不知道应该把 AI 用在哪里。如果还是等客户先把需求定义清楚，再交给供应商执行，AI 落地就变成在旧流程上增加几个新功能。
所以 FDE 真正需要改变的，不是工程师坐在哪里，而是谁来定义问题。
一个真正的 FDE 不应该只是更懂业务地执行需求，而应该能够进入业务现场以后重新判断需求。它的业务核心并不是驻场资格，而是问题定义权。
但我们看那些做 FDE 的，会发现小公司最后做成了外包，大厂做成了售前，咨询公司最后也做成了陪跑。为什么？
中国市场很难长出真正的 FDE。
对大多数小型 AI 公司来说，所谓 FDE 最大的问题不是不懂业务，而是没有议价权。方案一定，合同一签，团队进驻到现场，发现方案不对劲需要推倒重来，怎么办？凉拌，小公司的小团队既没有推翻客户需求的底气，也没有重新定义需求的能力。
所以小公司的 FDE 到最后只能做成外包，一堆人热热闹闹地用 AI 重新发明客户的需求。
大厂和咨询公司呢？
他们都有足够的议价能力，但对于大厂来说，部署自家的智能体、模型、云服务和各种办公套件，比帮客户解决真实问题更加重要。大厂的 FDE 是带着答案进入现场，它们要回答的问题是“客户的哪个业务环节可以用到我们的产品”。
而咨询公司的 FDE 业务就更简单了，把过往的咨询+方案+监督执行这一套服务，改成全过程“陪伴”，多了一层24小时响应和全过程嘘寒问暖，也即所谓的“陪跑”。先进一点的咨询公司还会“自研”一套 Agent，让一部分“问答”压力转移到 Chatbot，美其名曰 AI 化，用新瓶装旧酒。
所以问题从来不在于 FDE 有没有深入现场，而在于一线团队有没有资格、有没有意愿重新定义问题。
我们并没有因为 FDE 这个词，而突然出现一种新的企业服务模式。原有的甲乙方关系没有改变，FDE 最终也只能被这些关系重新塑造成我们早就熟悉的东西。
手里拿着锤子，看哪都像钉子。
哪怕一线团队得到了问题定义权，让他们完全站在企业的角度去思考，最后也可能发现很多企业最急迫的问题根本不是 AI 转型。
例如大多数制造业企业真正担心的，可能是订单不足，可能是过度依赖单一大客户，或者是人才梯队断层、少了老师傅就没办法把产线开起来，又或者是下一代不愿接班、或传统的人情管理已经无法支撑企业的发展。
这些问题随便一个都比“在哪个部门部署 Agent”更重要。
很多所谓 AI 转型，并不是因为企业需要 AI 转型，而是让企业先接受“我们必须做 AI”这个结论，才开始寻找业务场景。我在《传统企业 AI 转型的 7 大坑》也谈过这个现象。
需求应该先于解决方案出现，这是几十年来的常识。但在这一轮 FDE 热潮里，我们违背了常识，为了做而做，还做的很开心。
哪怕在 FDE 实施的过程中，真找到了 AI 可以介入的场景，也不一定真的需要用 AI 来做。
多模态识别工人抽烟，这很AI。但为了做这个业务，企业需要付出多大的代价呢？大概飞书的 FDE 团队是懒得算的。
真正的 FDE，甚至需要对 AI 说“不”。
如果 FDE 团队进驻客户一线后，发现要解决客户问题，就不应该用 AI，这时该怎么办？
放在今天“AI 转型”这个语境里，这是最难以启齿的结论。
回顾 FDE 的源头，Palantir 并不是因为 AI 才发明 FDE 模式。这套模式早在 AI 时代以前，就已经是 Palantir 的核心交付方式。只是因为延续到 AI 时代之后，依然具备旺盛的生命力，所以才被人引为 AI 在 to B 场景的落地方法论。
所以，FDE 从来都不是为了 AI 而存在的交付方式，而是为了解决客户问题的方法论。
但是当一个项目一开始就被定义为 AI 转型，FDE 进入现场以后就不是判断客户的问题该怎么解决，而是在证明如何用 AI 解决客户的问题。
它变成了供应商重新发明问题的工具，而不再是解决客户问题的方法。
真正的 FDE，应该回答企业到底存在什么问题，而不应该反问企业哪里可以用 AI。
违背常识的中国式 FDE 注定失败。
