從推動“人工智能+”行動，到加快人工智能賦能新型工業化，政策層面對AI產業發展的關注點正在從技術供給進一步延伸至應用落地。2026年，工業和信息化部發布的人工智能應用服務商培育專項行動中，更明確提出鼓勵服務商搭建前線部署工程師（FDE）團隊，扎根用戶現場，保障人工智能場景落地。

政策導向之下，如何讓AI從“能用”走向“好用”，從技術方案真正進入企業業務流程，已經成為整個產業亟待破解的現實命題。

9月18日，六聯智能FDE學院首期訓練營在深圳結營。該訓練營于9月12日正式開營，20余名來自銷售、研發、售后、質量、供應鏈、運營、IT、工程等不同崗位的學員，圍繞真實業務問題完成理論學習、Workshop和項目實戰，并形成采購退料智能體、倉儲管理系統等階段性實踐成果。

從真實業務問題出發，讓AI進入具體場景

當前大模型、端側算力技術持續迭代，但技術落地到企業生產環節，依然繞不開需求識別、場景適配、方案驗證、項目交付等現實難題。技術與業務之間，普遍存在一道轉化鴻溝。

FDE角色，被行業視作彌合這道鴻溝的關鍵載體。區別于傳統后端技術開發，FDE要求人員下沉業務一線，讀懂行業真實訴求，整合現有產品、軟硬件生態資源，完成方案重組適配，推動AI能力落地到實際業務流程當中。

記者注意到，本次訓練營采用30%理論、30% Workshop、40%實戰的培養模式。參訓學員以現實業務難題為出發點開展項目推演，實操載體選用六聯智能自研的搭載AMD Ryzen AI Max+ 395處理器的迷你AI工作站，完成案例開發與效果演示。

參訓的六個小組分別針對不同業務方向展開調研實踐，沉淀出多份階段性成果。其中采購退料智能體、倉儲管理系統兩個項目，直觀展現了端側AI面向內部業務場景的落地思路。

采購退料智能體瞄準倉儲?采購鏈路的流程漏洞：倉庫退料之后回遷確認缺失、采購端單據未及時確認下推，學員通過梳理完整退料業務鏈路，嘗試借助 AI 智能體手段補齊業務閉環。

倉儲管理系統項目，則針對倉儲運營中金額沉淀、物資借用失控、良品物料浪費三大管理頑疾，重新梳理系統建設定位，嘗試探索 AI 能力融入倉儲管控的可行方式。

這兩組項目也折射出FDE模式的核心邏輯：落地AI不是先套用技術，而是先吃透業務，再尋找AI可以發揮價值的切入點。

從首期實踐走向規?；疐DE體系

作為企業端側AI布局的重要一環，FDE學院的落地，是六聯智能向行業解決方案業務延伸的一次具體實踐。依托自身硬件制造、供應鏈及客戶服務積累，這家終端廠商正在把業務邊界從硬件供貨，拓展到端側智能體、行業方案交付賽道，而FDE團隊則承擔著對接一線需求、串聯內外技術資源的職能。

首期訓練營的結束，標志著六聯智能內部這套FDE人才培養機制完成首輪跑通。按照對外披露的規劃，企業后續會基于本次實訓沉淀案例、作業流程與方法論，向更多行業以及海外市場復制這套模式，目標落地全球30—50個FDE相關項目，遠期規劃組建千人規模的專業交付隊伍。

放眼整個AI產業化大背景，FDE這類扎根現場的工程角色，正在成為打通技術與實體經濟的關鍵紐帶。隨著AI向千行百業滲透，場景理解能力、資源整合能力、項目交付能力，或將成為衡量AI服務商綜合實力的重要標尺。

硬件終端廠商向前延伸應用交付能力，是“人工智能+”戰略落地過程中值得關注的產業趨勢。當更多企業把行業現場經驗納入產品研發體系，推動技術供給與實體經濟需求雙向對接，才能真正破解AI落地難的共性痛點，為新型工業化建設注入實實在在的技術動能。