今天接着聊一下FDE前沿部署工程师。因为最近网上的新闻，包括我微信群里面讨论FDE的相当多，所以刚好就看到两个消息。

第一个消息就是，类似于国外年薪百万以上招聘FDE工程师，国内也可以看到大量的年薪30万以上、50万以上招聘FDE工程师。但是要看到另外一个消息，就是很多软件企业本身也提出，整个企业应该人人都是FDE工程师。所以当你看到这两个消息的时候，你就感觉明显是相互矛盾的消息。

如果每个人都能够成为FDE工程师，那么又怎么可能每个人都年薪百万呢？

这里面实际上涉及一个很关键的问题，就是我们究竟如何定义FDE工程师。如果只是把原来的岗位名称换一下，把开发工程师、实施工程师或者售前解决方案工程师的岗位名称后面加上一个FDE，那么看起来确实可以人人都是FDE。但是这种名称上的变化，并不代表这个人真正具备了FDE工程师的能力，更不代表他能够创造出FDE工程师应该创造的价值。

所以我一直在前面讲FDE工程师、讲本体论的文章里面一直谈到，如果我们要谈FDE，它只有一个判断的标准，

就是能不能够去实现面向客户的端到端交付业务价值的这么一个能力。你只有具备这个能力，你才是一个真正的FDE工程师。

它的核心不是过程导向的，而是结果导向的；它的核心也不是说你会不会用AI工具，会不会用本体论，而是真正地解决客户的问题，带来业务价值。

换句话说，你使用了什么样的工具，采用了什么样的技术架构，或者是不是使用了本体建模，这些都不是最终判断你的标准。最终还是要看客户的问题有没有得到解决，业务流程有没有真正跑通，业务效率有没有提升，最终的业务目标有没有实现。如果这些结果都没有实现，那么即使使用了再先进的AI工具，也很难说完成了真正的业务价值交付。

所以在你看网上很多招聘的时候，你就感觉很奇怪。有一个企业就是招聘叫售前解决方案FDE、实施FDE、开发FDE，那这个就变成了一个相当扯淡的事情了。包括我原来也提到过，FDE本来就是想把多个岗位角色的能力进行融合，把这些能力融合到一个人，由这一个人或者是极小的2～3个人的团队，实现端到端的业务交付。

如果还是按照传统的软件项目组织方式，把FDE拆分成售前FDE、实施FDE和开发FDE，那么本质上仍然是原来的岗位分工，只不过换了一个新的名称。原来的部门墙、岗位墙仍然存在，原来的沟通成本和协同成本也不会因为改了一个名字就自然消失。这个时候，FDE真正强调的端到端责任和端到端交付，也就很难体现出来。

因为只有这样，只有在现场你来，你才能够达到最快、最有效率的这么一种模式。原来一搞一个项目就好几十个人，所有的时间成本全部内耗在人和人之间的沟通上面了。

一个需求从客户传递到售前，再从售前传递到产品，然后再传递到开发、测试和实施，每传递一次就可能出现一次信息损耗。最后做出来的东西和客户最开始想要的东西，很可能已经完全不是一回事了。

而FDE强调的就是尽可能缩短这条链路，让真正理解客户问题的人能够直接参与方案设计、产品构建和现场交付。

而现在有了AI工具、AI平台的支撑，你发现你如果原来具备类似于业务、技术、管理各个角色方面的一些能力，那么你完完全全可以通过AI进一步地放大这个价值。

你原来可能是要协同指挥下面一堆人干活，但你现在以后可能变成的是指挥一堆的AI工具或者是Skills的技能包干活。原来需要多个不同角色共同完成的需求分析、方案设计、原型构建、代码开发、测试验证和交付文档，现在都有可能在AI的辅助下，由一个人或者一个极小的团队快速完成。

AI能够放大你的能力，前提仍然是你本身具备这种能力

。如果你原来不懂业务、不懂技术，也没有基本的项目管理和工程交付能力，那么AI放大的可能并不是你的价值，而是你的问题。AI可以帮助你提高效率，但是它很难替代你对客户业务本质的判断，也很难替代你在复杂现场环境里面做取舍和决策。

当你把这个问题想清楚以后，你就很明显地看到，

你要成为一个高价值的FDE，它的核心一定是业务驱动的。

你要熟悉企业核心的业务价值链、端到端的业务场景，能够把这一些你对业务的理解抽象为一个业务语义模型，然后投喂给AI。

这个业务语义模型究竟是不是本体建模，其实没有你想的这么重要。但是这种业务语义的抽象，它一定是重要的。这种抽象的能力，一定体现在你面向行业、面向业务的深刻的理解能力上面。

因为AI真正需要的不是一堆零散、模糊和相互矛盾的信息，而是结构化的业务知识。企业里面有哪些核心业务对象，这些业务对象之间是什么关系，业务流程如何运转，不同岗位承担什么职责，业务规则和约束条件是什么，最终要实现什么业务目标，这些内容都需要有人进行梳理和抽象。只有把这些东西讲清楚，AI才有可能真正参与到业务系统的设计和交付里面。

所以在前几周，我跟另外一个朋友喝茶聊天，又谈到一个情况。就是现在有些企业，它也号称是FDE工程师，但是他到现场去给客户实施项目的时候，仍然还是出现甲方客户的人要花相当长的时间给这个工程师详细地讲解业务。

那么在这种情况下面，你作为FDE工程师，你的价值在哪里呢？

当然，并不是说FDE工程师到了现场以后就完全不需要了解客户的业务。每一个企业都有自己的特殊情况，也都有自己的业务差异。

但是一个真正有行业经验和业务理解能力的FDE工程师，应该能够快速抓住重点，能够基于行业共性提出高质量的问题

，并且能够在很短的时间内建立起对客户业务的整体认知，而不是让客户从最基础的业务常识开始，一点一点给你上课。

如果客户需要花这么久的时间给你讲业务，那可想而知，甲方的客户、甲方有经验的业务人员，他本身就应该是FDE工程师。

包括最近腾讯组织TVP的活动，去一个大的企业参观，当时就有一个技术分享。甲方企业的技术负责人就谈到一个观点，因为只有我们甲方核心的业务人员，他其实是最理解我们企业的业务。你这些业务人员技术背景欠缺，往往不是最重要的。甲方企业的这一些懂业务的人员，我通过相关的培训训练，他们才是真正企业需要的FDE工程师。

所以对于这个观点，我完全也是赞同的。

因为对于很多甲方企业来说，真正稀缺的不是单纯会写代码的人，也不是单纯会使用某一个AI工具的人，而是既理解企业自身业务，又愿意学习技术和工程方法的人。技术能力可以通过培训逐步补充，AI工具的使用方法也可以逐步掌握，

但是长期积累形成的业务经验、行业认知和对企业实际问题的理解，往往很难在短时间内获得。

这也是为什么未来很多真正有价值的FDE工程师，可能并不是由传统的开发工程师直接转型而来，而是由甲方的核心业务人员、业务架构师、产品经理、解决方案人员或者具备综合交付经验的人转型而来。只要他们能够进一步补齐技术、工程和AI应用方面的能力，就有可能形成真正端到端解决问题的能力。

好了，最后言归正传，再总结一下。很简单，就是随着整个AI工具平台，包括本体建模的发展，大家越来越意识到了，面向客户的端到端业务价值交付这个能力很重要。但是能够做到这个事情，他需要的是一种综合能力，而不是单点能力。这个综合能力并不是说每一个人你都能够做好融会贯通的，所以说绝对不可能出现人人都是FDE工程师。

企业可以鼓励每一个人学习FDE的思维方式，可以鼓励业务人员学习AI和技术，也可以鼓励技术人员更加深入地理解业务。但是学习FDE的思维方式，并不等于每一个人最终都能够成为一个真正高价值的FDE工程师。就像每一个人都可以学习产品思维和管理思维，但是并不代表每一个人都能够成为优秀的产品经理或者管理者。

你只有深刻地洞悉业务，能够做到业务、技术、管理、工程各个方面知识的融合，你才可能通过AI工具放大你的能力，成为真正的FDE工程师。

所以，FDE工程师真正稀缺的地方，不在于掌握了某一个工具，也不在于拥有了一个新的岗位名称，

而在于他能够对最终的业务结果负责，能够在复杂的客户现场快速理解问题、抽象问题、设计方案，并且借助AI工具把方案真正实现和交付出来

。这种端到端解决问题并创造业务价值的能力，才是FDE工程师获得高价值和高薪资的根本原因。

好了，今天的简单分享就到这里。再见。

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FDE工程师年薪百万与“人人皆FDE”看似矛盾，实为能力层次差异。真正价值在于端到端交付业务结果，非岗位名称或工具使用。高薪源于业务理解、技术融合与现场交付的综合能力，稀缺在于对最终业务价值负责，而非单点技能。

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