男生的坤放在女生的坤里会怎么样

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一种被称为“FDE”（前沿部署工程师，Frontier Deployment Engineer）的模式，近年来悄然兴起，尤其是在人工智能应用领域。上海交通大学集成电路学院人工智能与微结构实验室主任、博士生导师李金金教授日前接受第一财经采访时称，在人工智能与工业深度融合的浪潮中，FDE正成为打破“技术孤岛”与“产业需求”壁垒的关键角色。

“它既非专注单一领域的传统工程师，也不是局限于实验室的AI研究者，而是以‘让前沿技术精准扎根产业’为核心使命的跨界实践者。其核心模式颠覆了传统技术落地逻辑，通过‘需求逆向定义技术、跨域能力迁移复用、透明化保障落地’的闭环，让AI从‘实验室成果’变为‘产业可用工具’。”李金金称，而支撑FDE完成“技术落地后持续优化”的，正是FDR（前沿部署研究员，Frontier Deployment Researcher），“这群聚焦‘部署后迭代’的技术核心，在企业模型出现适配偏差、需求更新时，通过代码重构、算法调优，让工业AI从‘一次性部署’走向‘动态进化’”。

FDE：连接人工智能技术与产业的“跨界翻译官”

“这是一个特别重要的概念。”李金金认为，FDE的本质，是“懂技术、懂产业、会落地”的复合型角色，“一方面，他们需掌握AI、大数据、物理建模等前沿技术的底层逻辑，能根据产业场景调整技术参数；另一方面，他们必须深入理解工业生产的核心痛点——从生物发酵的微生物代谢规律，到工业建筑的能耗优化需求，再到工业图纸的标准化与适配性问题；更关键的是，他们具备‘技术转化’能力，能把抽象的算法模型，转化为工程师可操作、产业可验证的具体方案，避免技术‘悬空’”。

传统工业AI研究者常聚焦“模型精度”，却忽略产业“数据不足”“操作复杂”的现实；同时，传统工程师更擅长于“经验优化”，却难突破“手工调控”“单一领域”的局限。“而FDE则是两者的融合升级——既用人工智能技术解决产业痛点，又以产业需求反推技术创新，是技术与产业的‘跨界翻译官’”。李金金认为，真正的FDE并非单点技术应用，而是一套可复制的“技术落地体系”，其核心模式包含三大环节：首先是需求逆向驱动，即不依赖通用大模型，而是从产业具体痛点出发定义技术方向；其次是跨域能力迁移，将单一领域验证的核心技术，拆解为可复用的“智能模块”，快速适配其他场景；最后是透明化保障落地，“打破AI‘黑箱’，通过嵌入产业物理规律（如微生物代谢方程、建筑结构力学），让技术决策可解释、可追溯。”

“工程师能清晰看到AI调整参数的因果链，而非被动接受结果，这既解决了‘不敢用’的信任问题，也让产业人员能参与技术优化，形成‘技术-产业’共生闭环。”她说。

FDR：模型“返修迭代”的“技术修复师”

李金金团队不仅是国内首个系统性执行FDE理念的团队，更构建了FDE与FDR协同的完整体系——正是这种“部署-迭代”双轮驱动，让他们的技术能持续适配企业需求，成为中国工业AI落地的标杆。

“如果说FDE是‘把技术送进企业’的先行者，FDR就是‘让技术留在企业、持续好用’的守护者。FDR的核心职责，聚焦于模型部署后的‘动态迭代’。”李金金认为，当企业实际生产场景发生变化（如原料批次更新、设备参数调整），或模型运行中出现适配偏差（如预测精度下降、调控响应延迟）时，FDR需第一时间介入，通过代码重构、算法调优、模型重训练，完成技术“返修”，确保AI始终贴合产业需求。

这种“返修迭代”并非简单的技术修补，而是深度的产业适配。“例如，我们在生物发酵的500吨发酵罐项目中，当企业引入新菌株后，原ManuDrive系统出现‘溶氧值调控偏差’——FDR团队连夜分析新菌株的代谢数据，随即修改模型中的‘代谢速率算法模块’，调整碳氮比权重，并优化代码中的实时数据采集接口，让模型在48小时内重新适配新菌株，避免企业因停产调试造成的百万级损失；在智能工厂的建筑设计系统中，当工厂新增光伏储能设备后，原能耗优化模型无法识别新设备的能耗曲线，FDR通过添加‘储能设备能耗因子’算法、重构BIM模型的数据交互代码，让系统在72小时内完成升级，新增方案均能精准计算光伏与传统能源的协同能耗。”

由此不难看出，FDR的独特价值在于“技术落地的最后一公里修复能力”。李金金认为，他们既懂算法底层逻辑（能快速定位代码漏洞、优化损失函数），又懂产业场景细节（能判断偏差是技术问题还是生产变量导致），是连接“实验室技术精度”与“企业生产稳定性”的关键纽带。不同于传统AI研究员专注“实验室模型创新”，FDR更关注“产业场景下的技术韧性”——比如为应对中小企业数据质量参差不齐的问题，FDR开发“动态数据清洗算法”，在代码中加入异常值自动识别模块，让模型即使在数据噪声较大的场景下，也能保持很高的调控精度。

解码中国首个“部署-迭代”FDE-FDR协同体系

“FDE在企业现场收集的模型问题（如‘新原料导致预测偏差’），会通过团队搭建的‘技术反馈平台’实时同步给FDR，并附带详细的生产场景数据（如原料成分表、设备运行日志）；FDR完成代码/算法修改后，再由FDE在企业侧进行小范围验证，确认无问题后正式上线——这种‘现场反馈-实验室优化-现场验证’的流程，让模型迭代周期从传统的3个月缩短至1-2周。”李金金称，FDR在某一领域的“返修经验”，会转化为可复用的技术模块。例如，在发酵罐项目中开发的“菌株适配算法”，被FDR封装成通用模块后，FDE在工业废水处理项目中仅需调整3个参数，就能快速适配不同菌种的降解模型；这种“一次优化、多域复用”的模式，让团队的技术迭代效率提升60%。

更为重要的是，“FDR会定期为FDE开展‘技术迭代培训’，讲解新算法的核心逻辑与代码调整要点；而FDE则会向FDR传递产业最新需求（如‘企业希望模型支持移动端操作’），推动FDR在算法优化时兼顾实用性——这种双向赋能，让团队既保持技术深度，又不脱离产业实际。”正是凭借FDE与FDR的双轮驱动，李金金团队才能在国内率先实现工业AI“从落地到迭代”的全链条突破，并用三个维度的首创性：首次将“动态迭代”与“时间网络”植入工业AI核心逻辑、首次实现FDE-FDR标准化协作与跨域迁移完整基建、首次验证“小样本迭代”与“价值闭环”的产业实践。

工业AI需要越来越多的FDE

传统工业AI往往止步于“一次性部署”和“静态优化”，而通过FDR的设置，将“模型返修迭代”作为技术落地的必备环节。在川宁生物（301301.SZ）项目中，李金金团队通过FDR的12次算法优化、8次代码重构，让ManuDrive系统的调控精度从初期的88%提升至97%；在抗生素发酵过程中，微生物代谢具有严格的时序性，每延迟15分钟调控就可能导致3%的产量损失，团队开发的ManuDrive系统在发酵第20小时就能生成未来130小时的动态方案，每个参数节点方案生成精确到0.01。

这种“部署后持续进化”与“与时间共舞”的双重逻辑，彻底改变了工业AI“一锤子买卖”和“事后分析”的行业现状，转向“实时共创”的全新范式。作为国内首个FDE团队，上海交通大学人工智能与微结构实验室搭建了FDE“跨域迁移”的完整技术体系，构建了“工业FDE知识图谱”，将生物、材料、建筑等领域的调控规则，拆解为127个可复用的“智能积木”。在生物发酵领域验证的“小样本迁移学习”，被迅速应用于工业建筑设计，AI系统在秒级生成的1000套厂房布局方案中，自动规避了237处管线冲突，同时降低30%能耗，让FDE模式从“个案成功”走向“批量复制”。

李金金说，针对中小企业“数据少、迭代成本高、技术门槛高”的痛点，FDR开发“小样本迭代算法”：仅需企业提供50-100组新场景数据，就能完成模型优化，且代码修改量减少70%。举例来说，在某县域纺织厂的能耗优化项目中，FDR基于60组设备更新数据，仅用300行代码修改，就让模型适配新设备的能耗曲线，帮助企业每月节省电费8万元；同时，团队落地FDE“轻量化”理念，将生物发酵的AI模型适配到单张国产GPU卡，让中小企业仅需原有1/5的成本就能部署，并开发“FDE工具包”，包含几十个工业场景的标准化模块，工程师无需编程就能调整参数。

此外，团队用实打实的产业成果验证了FDE-FDR模式的价值闭环：在生物发酵领域，ManuDrive系统不仅带来产量提升，更让企业从“参数跟随者”变为全球发酵行业的“标准制定者”；在无锡智能工厂，建筑设计周期从180天压缩至几个小时，节省时间成本的同时，让工厂在投产前就通过AI预演规避了几十项设计缺陷。

这种“让技术既落地、又扎根”且“普惠产业”的实践，正是中国制造业智能化转型最需要的核心力量。从FDE的“技术落地”到FDR的“迭代优化”，李金金认为，这一套完整的协同体系，证明了工业AI不是静态的工具，而是能与产业共同成长的“动态伙伴”。

“下一步，我们将立足技术深化、生态拓展、人才培育与全球布局四大方向，持续迭代‘时间网络’、‘物理可解释人工智能’等核心技术，扩充跨域复用‘智能积木’，优化协同机制以压缩模型迭代周期、提升适配精度，强化AI与产业物理规律的深度绑定。”李金金说，还有大量的具体的工作要做，例如，深度对接上海“百千万”工程与国家中小企业数字化赋能政策、升级“FDE工具包”为普惠性产业服务平台、构建工业AI落地生态联盟并参与行业标准制定等，“依托高校-企业-团队三位一体体系培育跨界复合型FDE/FDR人才，壮大行业人才储备，并推动该模式国际化推广，适配全球绿色制造等共性需求，输出工业AI“中国方案”。

近日，上海首期FDE（Forward Deployed Engineer）前沿部署工程师专题培训班正式开班。未来，上海将全力实施FDE人才培养计划，加快推进“百千万”工程，链接百家企业、打造千个智能体、带动万名开发者转型，建立起一支超千人规模的FDE工程师储备库，打通人工智能商业化落地的“最后一公里”。

李金金说：“我们希望用这股兼具技术深度与产业温度的前沿力量，为中国制造业智能化转型注入持久动能。”