润和软件：AI 时代的落地工程师（FDE）白皮

润和软件刚发了份白皮书，把AI落地难这事儿扒得挺透。

模型权重能零成本复制，但每家企业的业务口径不一样。同样是“客户”，零售指自然人，信贷指授信主体，风控指风险敞口单元。能力可以复制，业务语义不能。

FDE的工作重心也从写代码，变成了定义问题和治理偏差。他们明确反对“一个万能FDE”的想象，而是拆成三类角色：Echo踩刹车，Delta踩油门，Dev修路。分歧本身就是判断质量的来源。

医疗案例最硬核。医院感染管理判断难，是因为缺少一个显式的“感染事件”对象。培养阳性不等于感染，单次发热可能是术后吸收热。系统输出的是一条可点击的证据链，未经复核的结论绝不写入诊断。

不过读的时候也得留个心眼。白皮书里的效率提升没给具体数字，属于厂商自述。它当方法论手册看价值很高，但当市场研究报告读证据不足。