广东
从推动“人工智能+”行动，到加快人工智能赋能新型工业化，政策层面对AI产业发展的关注点正在从技术供给进一步延伸至应用落地。2026年，工业和信息化部发布的人工智能应用服务商培育专项行动中，更明确提出鼓励服务商搭建前线部署工程师（FDE）团队，扎根用户现场，保障人工智能场景落地。
政策导向之下，如何让AI从“能用”走向“好用”，从技术方案真正进入企业业务流程，已经成为整个产业亟待破解的现实命题。
9月18日，六联智能FDE学院首期训练营在深圳结营。该训练营于9月12日正式开营，20余名来自销售、研发、售后、质量、供应链、运营、IT、工程等不同岗位的学员，围绕真实业务问题完成理论学习、Workshop和项目实战，并形成采购退料智能体、仓储管理系统等阶段性实践成果。
从真实业务问题出发，让AI进入具体场景
当前大模型、端侧算力技术持续迭代，但技术落地到企业生产环节，依然绕不开需求识别、场景适配、方案验证、项目交付等现实难题。技术与业务之间，普遍存在一道转化鸿沟。
FDE角色，被行业视作弥合这道鸿沟的关键载体。区别于传统后端技术开发，FDE要求人员下沉业务一线，读懂行业真实诉求，整合现有产品、软硬件生态资源，完成方案重组适配，推动AI能力落地到实际业务流程当中。
记者注意到，本次训练营采用30%理论、30% Workshop、40%实战的培养模式。参训学员以现实业务难题为出发点开展项目推演，实操载体选用六联智能自研的搭载AMD Ryzen AI Max+ 395处理器的迷你AI工作站，完成案例开发与效果演示。
参训的六个小组分别针对不同业务方向展开调研实践，沉淀出多份阶段性成果。其中采购退料智能体、仓储管理系统两个项目，直观展现了端侧AI面向内部业务场景的落地思路。
采购退料智能体瞄准仓储‑采购链路的流程漏洞：仓库退料之后回迁确认缺失、采购端单据未及时确认下推，学员通过梳理完整退料业务链路，尝试借助 AI 智能体手段补齐业务闭环。
仓储管理系统项目，则针对仓储运营中金额沉淀、物资借用失控、良品物料浪费三大管理顽疾，重新梳理系统建设定位，尝试探索 AI 能力融入仓储管控的可行方式。
这两组项目也折射出FDE模式的核心逻辑：落地AI不是先套用技术，而是先吃透业务，再寻找AI可以发挥价值的切入点。
从首期实践走向规模化FDE体系
作为企业端侧AI布局的重要一环，FDE学院的落地，是六联智能向行业解决方案业务延伸的一次具体实践。依托自身硬件制造、供应链及客户服务积累，这家终端厂商正在把业务边界从硬件供货，拓展到端侧智能体、行业方案交付赛道，而FDE团队则承担着对接一线需求、串联内外技术资源的职能。
首期训练营的结束，标志着六联智能内部这套FDE人才培养机制完成首轮跑通。按照对外披露的规划，企业后续会基于本次实训沉淀案例、作业流程与方法论，向更多行业以及海外市场复制这套模式，目标落地全球30—50个FDE相关项目，远期规划组建千人规模的专业交付队伍。
放眼整个AI产业化大背景，FDE这类扎根现场的工程角色，正在成为打通技术与实体经济的关键纽带。随着AI向千行百业渗透，场景理解能力、资源整合能力、项目交付能力，或将成为衡量AI服务商综合实力的重要标尺。
硬件终端厂商向前延伸应用交付能力，是“人工智能+”战略落地过程中值得关注的产业趋势。当更多企业把行业现场经验纳入产品研发体系，推动技术供给与实体经济需求双向对接，才能真正破解AI落地难的共性痛点，为新型工业化建设注入实实在在的技术动能。
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