前線部署工程師（FDE）：人工智能時代的客戶價值交付
範冰（@XDash）
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商品描述
本書是圍繞前線部署工程師（Forward Deployed Engineer，FDE）這一人工智能時代新興崗位撰寫的實戰著作。全書按照企業人工智能項目交付全流程展開，依次講解問題甄別、客戶獲取、系統激活部署、續約維護、收入增加、整套實操方法論規模化復制等核心內容，並收錄可直接復用的指標清單、工作範式，剖析國內項目制環境下FDE模式的機遇與困境。同時，本書還梳理FDE從業者應當恪守的職業道德底線，分析崗位擇業辨別方法。 本書面向企業人工智能創業者、FDE 相關工程師，以及希望理解企業人工智能落地邏輯的從業者，為人工智能項目價值落地提供理論與實戰參考。
作者簡介
範冰（@XDash），AI研究者，企業咨詢顧問，《增長黑客》作者。北京樂遊星空科技有限公司合夥人，二次元動漫項目“高能販”產品總監。曾任職盛大創新院，擔任“WiFi萬能鑰匙”產品經理。中國很早的個人站長及共享軟件開發者，科技博客“同步控”創始人，資深自媒體及專欄撰稿人，網絡營銷機構顧問。業余是自由設計師與開發者。
目錄大綱
第 1章 FDE的崛起 / 01 1.1 一個耗資數百萬美元卻死掉的項目 / 01 1.2 FDE的起源：Palantir的勝利 / 05 1.3 什麼是FDE / 10 1.3.1 用一句話定義FDE / 10 1.3.2 FDE不是什麼 / 11 1.3.3 這股風是怎麼刮起來的 / 15 1.4 FDE 的職責和特質 / 20 1.4.1 一份為這個崗位而生的履歷 / 20 1.4.2 FDE的3個特質 / 21 1.4.3 FDE的一天怎麼過 / 23 1.5 一切用結果說話 / 23 1.6 FDE的4重身份 / 26 1.7 如何招聘FDE / 29 1.8 如何成為FDE / 31 1.9 FDE五層能力架構 / 35 第 2章 解決正確的問題 / 39 2.1 概念驗證墳墓的解剖報告 / 39 2.2 PSF：找到問題與方案的契合點 / 41 2.3 拒絕昂貴的“概念驗證墳墓” / 45 2.4 痛點：催生部署的第 一原動力 / 48 2.5 用“最小可行部署”驗證價值 / 51 2.6 早期要不要遷就客戶的現有環境 / 58 2.7 “行勝於言”的用戶調研 / 60 第3章 贏得客戶 / 63 3.1 篩選你的燈塔客戶 / 63 3.2 從最笨的事情做起 / 66 3.3 信任紅利：燈塔客戶的背書資源 / 68 3.4 盡調：用數據摸清客戶家底 / 70 3.5 技術內容營銷：打造持續輸出的信任引擎 / 72 3.6 采購、法務與安全審查的通關術 / 75 3.7 生態捆綁：站在渠道的肩膀上 / 76 3.8 排期：誰先誰後，本身就是戰略 / 78 3.9 提案與驗證方案的撰寫 / 80 3.10 從駐場到遠程：混合交付的邊界 / 83 第4章 激活部署 / 87 4.1 上線不等於激活：企業部署的“首日魔咒” / 87 4.2 快速疊代：部署階段的“熱修復”文化 / 88 4.3 在客戶環境疊代：評估體系驅動質量提升 / 91 4.4 另辟蹊徑，降低使用門檻 / 95 4.5 曠日持久的集成大戰 / 98 4.6 變革管理：爭取客戶組織的站臺支持 / 102 4.7 我vs.機器人——交付工作本身的自動化 / 106 第5章 守住續約 / 110 5.1 流失與續約 / 110 5.2 優化系統性能與穩定性 / 114 5.3 有損服務——放下不必要的堅持 / 116 5.4 引導新用戶快速上手 / 120 5.5 組織維系與單點依賴 / 122 5.6 設計健康分與預警幹預機制 / 124 第6章 增加收入 / 128 6.1 免費驗證的世界 / 128 6.2 免費午餐的終結 / 130 6.3 按結果計費：客戶為獲得的實際價值付費 / 133 6.4 存量深耕：從一個部門到一張大網 / 138 6.5 看Anthropic與FIS如何打金融服務這張牌 / 142 6.6 變懲為獎：用量與擴容的定價策略 / 145 6.7 以小博大：建立價值度量系統 / 147 第7章 規模化復制 / 150 7.1 用可復制性撬動交付的杠桿 / 150 7.2 反敗為鑒：失敗部署的復盤傳播 / 153 7.3 借勢而上：把握行業的機遇窗口 / 156 7.4 構建跨客戶的傳播循環 / 158 7.5 產品內置的裂變因子 / 160 7.6 規模化中的組織政治把握 / 164 7.7 用打法手冊沈澱復制效率 / 167 7.8 產品化的策劃與打磨 / 172 第8章 FDE標桿案例剖析 / 181 8.1 Palantir：用20年把一個“笨辦法”煉成護城河 / 182 8.1.1 創業：被逼出來的生存解法 / 182 8.1.2 成型：光鮮結果背後不可回避的代價 / 183 8.1.3 爆發：AIP訓練營——MVD工業化機器 / 184 8.1.4 試煉之後的啟示：什麼可以復制，什麼復制不來 / 185 8.2 OpenAI：造出ChatGPT的人開始入場搬磚 / 186 8.2.1 轉折：從“模型即產品”到“部署即戰略” / 186 8.2.2 現場：約翰迪爾的農田 / 187 8.2.3 現場：西班牙對外銀行的12萬人 / 188 8.3 Anthropic、垂直三傑與平臺廠商：FDE的4種變奏 / 189 8.3.1 Anthropic——安全基因與“可審計”的差異化 / 189 8.3.2 Sierra與Decagon——創業公司的“交付即產品” / 191 8.3.3 Harvey——打進普通軟件進不去的地方 / 192 8.3.4 Databricks與Snowflake——平臺廠商的嵌入式交付 / 194 8.4 中國案例：在“項目制”的土地上種FDE / 196 8.4.1 大廠路徑：火山引擎與華為 / 197 8.4.2 先行者路徑：把“FDE不等於駐場外包”寫進官網 / 199 8.4.3 對照組：機頂盒與紙質合同 / 201 8.4.4 另一面：權責真空與落地挑戰 / 202 8.4.5 另一種聲音：FDE是不是一門好生意 / 203 8.4.6 中國FDE需要回應的3個本土化議題 / 204 8.4.7 本書判斷 / 207 8.5 一個人工智能創業團隊的180天：FDE實戰全復盤 / 207 8.5.1 第 1～30天：選戰場，而不是搶合同 / 208 8.5.2 第31～75天：進場、影子工作法與一個調整後的方案 / 210 8.5.3 第76～120天：激活階段的關鍵推進 / 210 8.5.4 第 121～180天：復制的第 一塊磚 / 211 後記 FDE的職業道德 / 213 致謝 / 218
