#案例研究
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第 10 章 交付节奏、灰度与现场生存:MVD / 灰度 / 信任建立 / 知识转移
本章一句话 :技术再好,交付节奏错了、灰度翻车了、客户不信你、能力没留下来——项目照样失败。本章讲 CDEF 之外、却决定成败的"现场软工程"。 10.1 MVD(最小可行交付):先跑通,再完美 MVD(Minimum Viable Delivery,最小可行交付)是 FDE 交付节奏的第一原则:用…
第 11 章 金融业:智能风控、尽调自动化、反金融犯罪与投研
本章一句话 :金融是 FDE 最先大规模落地、也是约束最重的行业;从 Anthropic FIS 的反金融犯罪 Agent,到城商行的智能风控与尽调自动化,FDE 在金融的价值=强合规下的真实 ROI。 11.1 金融业 AI 落地的特征与约束 金融业是 FDE 的"高价值 + 高约束"典型战场。理…
深度专题八 跨行业踩坑总集与防坑 Checklist
专题定位 :FDE 的成长,一半靠方法论,一半靠踩过的坑。本专题汇总金融、医疗、制造、政务、Agent、RAG、部署的典型踩坑,以及一份可照用的防坑 Checklist。 一、通用踩坑(FDE 必避) 坑1:客户说什么就信什么 客户说的"痛点"往往不是真痛点; 防:多层级访谈 + 数据验证 + 现场…
深度专题十五 Agent 行业应用深度案例集
本专题不谈"AI 改变世界"的口号，只回答一个问题：在一个具体行业的真实业务现场，Agent 到底长什么样、怎么分工、怎么衡量、怎么回本。每个行业都按"业务痛点 → Agent 架构（人机分工 / 工具链 / MCP / HITL）→ 关键指标 → ROI"四段式拆解，并标注信息来源。凡公开可核证的…
深度专题二十一 知识图谱与 GraphRAG 深度实战
一句话定位:向量 RAG 回答"哪段话和问题最像",GraphRAG 回答"这些实体之间到底有什么关系、整份资料讲了什么"。前者是语义检索,后者是结构化推理。 一、为什么向量 RAG 不够 过去两年,基于向量嵌入(embedding)+ 相似度检索的 RAG 已经成为企业 AI 落地的标配。它的逻辑…
深度专题二十六 传统行业 FDE 渗透深度案例
26.1 为什么传统行业是 FDE 的真正蓝海 过去三年,资本市场与媒体叙事把 AI 落地的聚光灯几乎全打在互联网与新经济身上——电商推荐、广告生成、代码助手、客服机器人。这些场景的共同特征是:数字化基础好、数据天然在线、决策链短、试错成本低、产品可以灰度发布、用户自带数字素养。一句话,它们是 AI…
深度专题三十二 多模态 AI 落地实战
一、多模态 AI 的 2026 现状 2026 年的"多模态"已经从 2023 年的"文生图 demo 大爆发"走向了一个更冷静、也更工程化的阶段。其特征可以用三句话概括： 生成质量过了"能用"门槛、理解能力过了"准用"门槛、成本过了"敢用"门槛 。 具体来看五条主线： 文生图 全面收敛到三档：闭源…
深度专题四十六 大模型应用性能调优实战
性能调优是大模型应用从"能跑通"走向"能用、好用、用得起"的最后一公里。一个 RAG 应用在内部 Demo 里回答延迟 800ms,到了客户生产环境却飙升到 10 秒——这种 12 倍劣化在生产中是常态而非例外,根因往往不是模型本身,而是全链路中某一层没有被正确测量和优化。本专题以 FDE 视角,从…
深度专题五十二 AI 与就业、社会影响及 FDE 的责任
摘要：AI 对就业的真实影响不是"全员失业"或"全员解放"，而是 结构性重构 ——传统软件工程师岗位收缩，AI 增强型与 AI 专属型岗位暴涨，劳动力市场被劈成两轨。FDE 现象本身就是这场重构的缩影与现场。本专题用 2025–2026 年的真实数据拆解替代/增强/创造三条主线，盘点 AI 落地的五…