FDE案例100

AI开始真正走进企业如果今天把所有企业放在同一张AI地图上，我们会看到一幅非常不均匀的图景。有些企业还在思考AI能为自己做什么，有些企业的数字化基础仍在建设，有些企业已经开始把大模型、智能体和自动化工作流带进真实业务，甚至尝试规模化地改变原有的工作方式。很难用一个统一的阶段去概括今天的企业AI落地。但在过去一段时间里，当我们真正走进企业、访谈一个个AI落地案例之后，有一件事情变得越来越确定：AI已经开始在真实世界里创造价值。它往往不会首先表现为一次宏大的“企业AI转型”，更多时候，它发生在一个个具体甚至细小的场景里：一个原本需要大量人工处理的流程、一段依赖老师傅经验的知识、一项反复进行的信息整理工作、一次销售跟进、一份报告、一条生产流程，或者一个过去因为成本太高而始终没有被很好解决的问题。这些变化可能并不轰动，却已经开始真正影响企业的效率、成本和工作方式。这也是我们发起「FDE案例100」的原因。我们希望记录的，并不是100个所谓的“AI落地标准答案”。事实上，今天也不存在这样的标准答案。我们更想记录的是一群先行者正在进行的探索：他们如何发现问题，如何理解业务，如何选择技术，如何在现实条件下做取舍，又如何一点点把AI融入到真正的业务现场。有些探索已经取得了明确的效果，有些仍处于验证和迭代之中。它们并不完美，也未必能够被直接复制。但正是这些带着探索痕迹的实践，让我们看见AI从技术能力走向产业价值的真实路径。任何一次大的技术变革，都需要这样一批先行者。在这个过程中，我们也越来越意识到，AI落地已经不再只是一个技术问题。当AI真正进入企业，问题会逐渐从“模型能不能做到”，延伸到“什么问题值得解决”“业务部门如何参与”“数据和知识如何组织”“新的工作流程如何建立”“项目上线之后由谁持续运营”，以及更重要的 —— 企业自身如何在一次次项目中逐渐形成使用AI、理解AI和建设A1/243I的能力。这意味着，AI带来的变化最终会进入组织本身。而这也是我们理解FDE的方式。FDE并不是简单地来到企业完成一个项目，再把一个系统交付出去。我们更希望它是一种共建关系：FDE与企业一起发现问题、定义问题、构建方案、验证价值，同时帮助企业把方法、经验与能力逐渐沉淀在组织内部。一次项目的结束，不应该意味着AI能力的离开。真正有价值的AI落地，是企业在解决一个具体问题的同时，也开始学会如何解决下一个问题。因此，我们更愿意把FDE看作企业AI转型过程中的长期共建伙伴：站在技术与业务之间，也站在今天与未来之间，与企业共同完成一段转型的探索过程。这本案例集，也是Datawhale对这个过程的一次阶段性记录。我们希望持续连接真实的产业需求、快速变化的AI技术，以及那些愿意走进现场解决问题的FDE团队与人才，形成一个开放、可信、长期生长的生态网络，让更多真实需求被看见，让更多实践经验得以流动，也让更多愿意走进产业的人发现机会。在这里，也想感谢每一位愿意参与这次记录的人。感谢所有接受访谈、愿意分享真实实践的企业、FDE团队与一线探索者。正是因为大家愿意把真实的过程、经验与思考打开，我们才有机会看到AI落地更完整、更具体的面貌。也感谢参与案例征集、访谈、整理、编辑、设计与传播的每一位伙伴，感谢你们一起把这些散落在产业现场的实践，一点点整理成今天这本案例集。同时，也感谢一路支持FDE项目的企业、社区与生态伙伴，以及「得到AI学习圈」在案例呈现上带给我们的启发与灵感。这本案例集能够最终呈现在大家面前，离不开每一位参与者的信任、分享与共同投入。特别感谢艾丽丝、黄子育、苏鹏、周理璇、吴博文、王嘉鹏、王凯立、胡博毓、林真宇、康楚瑶、王毅成、居丽德孜、谢尧、孙斌、张鼎伦以及所有参与其中，未能一一列出的伙伴。我们相信，未来真正改变产业的，不只会是更强的模型。还会是无数企业、技术团队与2/243实践者，在一个又一个真实场景中的共同探索。而我们想做的，是把这些探索记录下来。很多年以后回头看，也许今天这些并不完美的尝试，正是AI真正走进产业现场的一个起点。（本案例集按照FDE姓名首字母排序）Datawhale2026年9月6日3/243目录NO.1 从师徒带教到AI辅助培训：FDE用AI破解制造业经验传承难题6NO.2 从人工审材料到自动化办件：FDE用AI提升车管所网办效率14NO.3 从案头工作到智能协作：FDE用AI优化诉讼律师的案件处理能力24NO.4 从人工研判到智能调度：FDE用AI重构城市规划研判流程33NO.5 从大海捞针到全链路提效：FDE用AI重构TikTok达人建联与履约46NO.6 从经验装车到智能规划：FDE用AI优化跨境物流装载效率55NO.7 从个人提效到组织能力：FDE用AI推动企业研发转型67NO.8 从物料难找到精准定位：FDE用AI减少工业企业采购浪费76NO.9 从“表哥表姐”到智能执行：FDE用AI重构央国企财务流程效率86NO.10 从人工核对到智能对账：FDE用AI让线下零售对账又快又准95NO.11 从文件散乱到随取随用：FDE用AI帮外贸企业把资料变成可用资产105NO.12 从人工盯图到公司级生产：FDE用AI重塑鞋服电商素材工作流118NO.13 从纸质流程到数据驱动：FDE用AI推动传统消防维保企业数字化转型128NO.14 从技术交付到业务自驱：FDE用AI推动国企工作流程真正落地135NO.15 从经验写稿到稳定量产：FDE用AI重构本地生活短视频内容生产145NO.16 从人工分析到分钟级洞察：FDE用AI重构电信网络数据分析157NO.17 从老师傅报价到AI深度协同：FDE用AI重构非标制造售前链路165NO.18 从纸质台账到AI经营：一家生物科技上市公司的0帧起手数智化177NO.19 从人工排队到审核前置：FDE用AI重构消费品研发协同与包装审核185NO.20 从看不清订单到看清经营：FDE用AI让制造企业的经营流程更透明196NO.21 从人工绘图到智能协作：FDE用AI重塑建筑图纸交付流程2064/243目录NO.22 从库存割裂到业务联动：FDE用AI打通跨境电商的库存、补货与广告决策215NO.23 从老板报价到长尾承接：FDE用AI打通工程租赁获客与报价225NO.24 从发货到动销：FDE用AI打通跨境快消的海外数据断层2335/243Q1：作为FDE，你应用AI的具体场景是什么？在这个场景下遇到的具体问题长什么样？我当时服务的是德国斯图加特一家制造零部件的企业，大概有七八十名员工。企业有多条产线，也有很多不同型号的产品。这个行业有一个明显的特点，很多生产知识非常细。比如生产不同零部件时，需要调整参数，也会涉及不同金属材料的比例。因为零部件最终面对的使用环境不同，有些可能需要应对强酸环境，有些需要耐磨损，所以不同的材料配比、设备操作和生产经验，会直接影响产品质量。真正让企业焦虑的，是这些知识并不完全存在于标准文档里，相当一部分经验掌握在老师傅手里。老师傅知道某个产品应该怎么调、什么情况下参数应该发生变化、设备出现某种状态时应该怎么处理。这些东西很多属于长期实践形成的隐性经验，很难简单靠一份操作手册完整记录下来。企业最担心的是，如果人走了，经验会不会也跟着人一起走了。所