书名：FDE：AI落地实战指南  
定价：79.8  
ISBN：9787115707499  
作者：樊中恺  
版次：1  
出版时间：2026-10  

内容提要：  

本书直面 AI 技术在现实业务中“叫好不叫座”的困境，系统介绍了 FDE（Forward Deployed Engineer，前沿部署工程师）这一连接技术与业务的关键角色。全书以认知、能力、方法、技术、交付、案例、成长七篇展开，结合大量真实案例与实操方法，清晰呈现了从需求发现到项目交付的完整路径，回答了“为什么 AI 用不起来”和“怎么才能用起来”两个核心问题。书中既有可复用的方法框架，也有对组织、人性与风险的坦诚讨论，是一本兼具洞察与实操价值的 AI 落地实战指南。本书适合技术决策者、项目负责人、一线工程师，以及所有希望理解 AI 如何在真实组织中创造价值的读者阅读。

作者简介：  

樊中恺，百度主任架构师，文心应用技术负责人。长期专注于AI Native架构和相关应用开发，主导了文心 App 从技术预研到工程落地的全过程。在百度内部，带领团队打破算法、工程、应用和产品的边界，致力于打造*的AI大模型应用服务，推动生成式AI技术在多元场景中的深度应用和产业落地。

目录：  

第 一篇 认知篇

第 1章 装修毛坯房的人

一个装修的比喻

三个词，三层意思

FDE不是什么

FDE与软件工程师、解决方案架构师、咨询顾问的区别

FDE的核心价值：让AI真正进入业务现场

第 2章 它从哪里来：一套打法的二十年

一家“怪”公司的难题

“法国服务员”哲学

Dev与Delta：一套双轨制

从被嘲笑到被模仿

第3章 九成五：一个行业的集体尴尬

MIT刺眼的报告

五种典型“死法”

报告里*该被FDE记住的一组数字

那成功的5%长什么样

卖模型的公司为什么坐不住了

中国的同频共振

一个历史类比

第4章 FDE的*与一年

小林的*

一个项目的一年

工作循环

没有两天是一样的

*篇 能力篇

第5章 能力模型：一专多能的T型人

FDE*是一名连接者

五项核心能力

一个反直觉的事实

不同背景转型者的能力短板

第6章 与客户沟通：从需求中发现问题

访谈的三种目的要分开

访谈的准备与收尾

如何提出高价值的问题

一段访谈实录

三层剥离：客户说的、想的、需要的

找出员工自己做的那些工具

第7章 与业务方沟通：让价值和边界*被理解

如何解释AI的能力边界

建立合理的期待

推动业务方真正参与

向高管汇报

第8章 与技术方沟通：让需求变成方案

一份合格的问题陈述

三类技术约束与绕行方案

定制与通用之间的抉择

与集成商和原有厂商共处

第9章 与组织沟通：推动AI真正被用起来

项目阻力的四个来源

那位*抵触的老员工

促进采用的三条原则

什么时候该改流程

组织政治的现实

第三篇 方法篇

第 10章 业务洞察：理解客户真正的问题

三层下钻

32小时行业速成法

业务流程分析：给每一步标四个数字

AI机会的六个信号

第 11章 问题定义：把模糊需求变成可做的事

需求不是问题

从需求到问题：两条路径

AI适用性七问

定义成功指标

一页纸方案书

第 12章 Demo驱动：用*小成本证明价值

Demo的三个作用

原型思维：什么可以假，什么绝不能假

好Demo的七条原则

一场Demo的现场

让客户参与迭代

Demo之后*危险的时刻

第四篇 技术篇

第 13章 大模型基础认知：够用*好的心智模型

大模型到底在做什么

六个*须理解的特性

模型选型的五个维度

四种技术路线的取舍

速查表

第 14章 提示词工程：把业务规则写成文字

提示词的本质

结构化提示词的骨架

有效的做法与被高估的做法

提示词的工程化管理

提示词注入的基本防范

第 15章 RAG：让AI用上企业自己的知识

为什么企业AI几乎*从这里开始

五个环节，五类坑

切分与检索的实践要点

知识库的问题其实是管理问题

评测：分开评，才知道问题在哪

什么时候不该用RAG

第 16章 工具调用与智能体：什么时候让AI自己做决定

一条清晰的分界线

什么情况值得用智能体

工具调用的设计原则

四道闸门

人在环中：把人放在哪一步

第 17章 成本、效果与延迟的三角

一笔*须算清的账

七种降本手段及其代价

私有化部署的真实账单

把成本讲给客户听

第五篇 交付篇

第 18章 为什么Demo不能直接上线

七道鸿沟

生产化的*小清单

目标是让自己能撤出来

第 19章 数据与知识治理

数据现实主义

权限跟随：越权访问是*容易出的大事故

知识的生命周期

数据飞轮

第 20章 *性、可靠性、*与合规

“*率”这个词的陷阱

评测体系的三件套

抑制幻觉的工程手段

*

合规

第 21章 影响与推进：让AI成为新的工作方式

采用率才是*指标

两个真实案例

六方利益地图

反馈闭环的设计

推动组织变化的顺序

什么时候该停手

第六篇 案例篇

第 22章 全程复盘：远洋保险理赔智能助手

第0周：进场时的局面

第 1~2周：潜伏期

第3周：一场改变方向的会

第4~6周：第 一个Demo

第7~16周：生产化的十周

第 17~30周：采用期

第31周以后：沉淀与撤出

数字复盘

三次差点翻车的时刻

这个项目做错的五件事

第 23章 企业知识助手：**的落地场景

为什么第 一个项目往往是它

场景发现：警惕“不是已经有搜索吗”

方案设计的三份清单

Demo验证：50个问题怎么选

上线后的三个议题

一个失败又挽回的案例

第 24章 金融行业：合规约束下的落地

行业特征

场景谱系

【真实案例】摩根士丹利的实施细节

国内银行业的推进

【合成案例】某城商行的信贷材料预审

【合成案例】一个被叫停的智能客服

金融项目落地要点清单

第 25章 制造业与能源业：现场、设备与老旧系统

行业特征

典型场景

【真实案例】空客A350：一位FDE在图卢兹的一年

【合成案例】老师傅的知识萃取

交互形态的设计

【合成案例】风电场的巡检报告

制造与能源项目落地要点清单

第 26章 教育行业：把AI放进课堂

行业特征

【真实案例】可汗学院：一个AI助教怎么衡量自己有没有用

国内的推进

【合成案例】某区教研中心的备课助手

教育行业特有的克制

【合成案例】职业院校的实训答疑

教育项目落地要点清单

第 27章 政务、医疗与专业服务：高风险领域的克制

政务：宁可拒答，不可错答

医疗：把红线画在诊断之外

专业服务：AI是杠杆，不是替代

三个领域的共同教训

六大领域对照

第七篇 成长篇

第 28章 FDE成长路线

三种起点

一份90天计划

从初级到*的四个台阶

薪酬与市场行情

四种代价

AI会不会取代FDE

自测

第 29章 FDE面试实战

招聘方在筛选什么

能力拆解

案例陈述：用CPDR代替STAR

反向提问清单

常见减分项

第30章 *算你不当FDE

离问题近的人越来越值钱

做翻译是*可行的复合路线

把“这不归我管”从字典里删除

从储备式学习转向战斗式学习

跟对“部署”，而不只是跟对“发明”

给管理者的三条建议

结语 部署时代刚刚开始

附录

FDE能力自测表

客户访谈模板

AI项目需求分析模板

Demo设计模板

FDE面试题库（60题）

企业AI落地检查清单

术语表（75词）