来源大数据技术标准推进委员会当前企业应用人工智能的主要矛盾正在发生深刻变化焦点已从“有没有 AI”转向“AI 能否进入生产环境、能否嵌入核心流程、能否持续创造价值”。企业 AI 工程化落地需要解决场景设计、流程再造、数据准备、知识构建、系统集成、安全治理等一系列复杂问题传统售前、咨询、实施、研发相互割裂的交付模式已难以适应人工智能应用高度探索性、持续迭代和价值导向的特点在此背景下Forward Deployed EngineerFDE前线部署工程师这一概念逐步受到产业关注并在企业AI工程化落地中进一步演化形成Forward Deployed Engineering前线部署工程这一新型交付模式。前线部署工程是一种面向生产结果、以业务价值实现为目标的前线共创与工程化交付机制。该模式突破传统供应商与客户企业协作边界以及企业内部业务与IT之间相对割裂的分工方式强调服务团队深入客户现场联合业务方识别关键任务快速完成 AI 能力构建、验证、部署和优化并在持续实践中沉淀可复用的知识、技术和产品资产形成“客户现场—工程交付—能力沉淀—产品迭代”的闭环。随着前线部署工程模式在企业 AI 落地实践中的探索加速行业层面仍缺乏统一的概念体系、能力框架和评价标准。一是概念边界尚未清晰FDE 与售前咨询、解决方案架构、项目实施、驻场服务等相邻模式存在交叉二是服务能力差异较大不同主体在业务理解、工程实施、价值评估、持续运营和资产复用等方面存在明显差异三是交付效果难以科学衡量AI 应用价值受模型、数据、流程、组织采纳等多种因素影响亟须建立系统化评价体系。为凝聚产业共识、规范服务供给、推动前线部署工程模式健康发展中国信息通信研究院人工智能所依托中国人工智能产业发展联盟AIIA和中国通信标准化协会大数据技术标准推进委员会CCSA TC601启动了《企业级前线部署工程FDE能力成熟度模型》编制工作。2026 年 8 月 20 日上午《企业级前线部署工程FDE能力成熟度模型》第一次研讨会在北京成功召开。本次研讨会采用线上线下结合方式汇集来自 50 余家单位的专家代表围绕企业级前线部署工程的核心定义、角色定位与服务边界、AI 工程化交付关键难点、能力框架设计、成熟度演进路径等议题开展深入交流研讨。与会专家结合自身企业 AI 落地工程实践从需求方、服务方、技术方和产业组织等不同视角对企业级前线部署工程的发展现状和未来方向进行了深入交流。研讨中形成的重要共识是前线部署工程的核心是一种以业务价值交付为导向的新型工程化协作机制需要深入客户现场理解真实业务问题并在交付过程中持续沉淀行业知识、技术能力和工程经验形成可复制、可推广的企业级能力体系。下一步编制组将全面梳理本次研讨会形成的意见建议持续推进《企业级前线部署工程FDE能力成熟度模型》的研究、修订与完善工作。同时将开展面向不同行业、不同类型企业的深度调研充分吸纳优秀实践经验持续优化能力框架、评价指标和评测方法推动形成行业共识促进企业级前线部署工程生态健康发展。