AI 机会地图
从业务价值、发生频率、数据准备、技术可行性和风险中，找出最值得优先验证的流程。
关于 FDE Flow
企业把真实流程交给谁改，应该先看责任、边界和验收，而不是先听一个更大的 AI 故事。
FDE Flow 是企业 AI 落地工程的工作品牌。项目由明确的真实运营主体承接，并通过 SOW 把业务范围、系统、第三方成本、权限、安全、人员投入和验收责任写清楚。
公司与责任
品牌负责说明我们做什么，法律主体负责真正承接项目。
品牌
FDE Flow
企业 AI 落地工程 / Forward Deployed Engineering 的工作品牌与官网服务体系。
把 AI 从工具变成业务结果主体
正式运营主体
北京鑫视觉数字科技有限公司
ICP + 公安备案已核验备案
公开合规信息
京ICP备2020046064号-16 · 京公网安备11010802050215号
官网底部可查询责任
从 Discovery 到生产结果连续负责
减少“售前说一套、实施理解另一套、交付只看功能”的信息断层。复杂项目可以采用 Embedded FDE 深入业务现场。
责任连续边界
不为了 AI 强行立项
没有业务价值、数据条件不足、风险边界不清，或现有软件已经能低成本解决的问题，不建议继续做 AI 项目。
先判断值不值得可检查的交付物
不是只交一个 Demo，而是留下能继续运营的项目资产。
实际内容按项目阶段和 SOW 确定；下面说明 FDE Flow 用什么类型的证据把项目变得可复核。
现状流程 → 目标流程
明确现在的人、系统、等待、重复操作和审批节点，以及改造后的工作方式。
业务基线
记录当前耗时、频率、人工参与、错误和经营影响，用于后续比较。
数据与权限边界
明确 AI 可以读取什么、不能读取什么、谁可以审批，以及哪些动作不能自动执行。
小范围验证验收标准
项目开始前先定义什么叫成功，不以“演示看起来不错”作为验收标准。
上线与持续运营方案
包括运行监控、异常处理、权限调整、AI 成本、业务指标和后续优化。
研发护城河
从单条工作流，逐步沉淀企业 AI 的统一控制能力。
FDE Flow 正在把 Company OS 研发中的共性架构用于企业 AI Control Plane 方向，但不会把仍需独立实现和验证的长期目标包装成当前已成熟产品。
今天的交付
先把真实业务流程做成结果
- Discovery 与业务基线
- AI 工作流和系统连接
- 权限、审批、评测与回滚
- 经营 KPI 与持续运营
→
可复用方向
逐步形成企业 AI Control Plane
- 跨工作流身份与权限
- 模型 / 执行器路由
- 预算、证据与异常恢复
- 管理层异常 / KPI / 待批准事项
先选一条最值得改的业务流程。
先看清预算和边界，再决定是免费 FDE Fit、¥49,800 AI Opportunity Mapping、¥198,000 起 Value Pilot，还是进入 Embedded FDE / Production。
无需提前准备技术方案，也不需要先采购模型或硬件。先从真实业务问题开始。