工具买了很多
每个工具都能演示，却没有人负责把它们串成一条业务链路。
Dylan · 凌迪 AI 架构师 · FDE 驻场交付
让 AI 真正长进
你的纺织业务
我不是来卖一个 AI 工具。我的工作，是陪纺织企业把 AI 从想法、演示，推进到真实运行的业务流程。
FIELD DELIVERY / 01LIVE THINKING
BUSINESS
→ AI SYSTEM
→ AI SYSTEM
INPUT / 01客户需求微信 · 电话 · 展会
TRANSLATE / 02AI 架构师场景 · 数据 · 责任
OUTPUT / 03可运行流程可评估 · 可迭代
TEXTILE / FASHION / MATERIALFDE_001
Before AI / 先看问题
你看到的 AI，
为什么总是落不了地？
很多企业并不缺工具，缺的是有人站在业务现场，把问题、数据、流程和结果放到同一张图里。
Demo 很好看
一到生产就遇到数据、权限、异常和人工兜底，项目停在展示阶段。
信息散在各处
微信、表格、ERP、面料库各自运行，经验跟着人走，无法沉淀。
不知道从哪里开始
老板知道要做 AI，却很难判断哪个场景值得先投入，怎样验收。
Who I am / 我是谁
我是 Dylan，
凌迪 AI 架构师。
我的角色不是普通销售，也不是只交付代码的外包开发。我站在纺织企业的业务现场，把一线问题翻译成能落地、能验证、能继续生长的 AI 系统。
01
听懂业务
从客户、研发、企划和销售的真实动作出发，找到最值得改变的那一环。
02
翻译成架构
把模糊目标拆成数据、工具、Agent、权限和评估标准。
03
陪你跑通
在现场完成试点、上线、复盘和优化，让结果留在企业而不是留在 PPT。
FDE / Field Delivery Engineering
FDE，不是一个职位名。
是一种交付方式。
从诊断到自演进，始终对业务结果负责。每一步都能看见、能评估、能回退。
Textile scenarios / 行业切入
从一条最值得跑通的
业务链路开始
不先谈宏大的“AI 转型”，先把一个高频、可量化、有负责人参与的场景跑通。
趋势情报与推料报告
把秀场、展会、社媒和客户信号，变成团队真正用得上的趋势判断。
趋势采集 → 分析 → 报告客户需求与销售资产
让散落在微信、群聊和表格里的需求，被结构化记录并持续复用。
需求识别 → 标签 → 跟进AIGC 面料与花型工作流
从扒图、花型提取到生成、调色、上身展示，减少重复切换和返工。
素材 → 生成 → 评估面料数字化与知识库
把面料、花型、工艺和历史经验，变成可检索、可调用的企业资产。
资产 → 知识 → 行动Inside the work / 交付现场
不是给你一个工具，
而是一起把链路跑通。
架构、流程和人一起工作。每个环节都保留人工判断，也都留下可追溯的记录。
运行中的一条链路 HUMAN + AI
INPUT客户说：
想找春夏轻薄面料微信 / 电话 / 展会
→想找春夏轻薄面料微信 / 电话 / 展会
TRANSLATE识别需求
匹配面料资产AI 架构师设定边界
→匹配面料资产AI 架构师设定边界
DELIVER生成推料建议
进入销售跟进可查看 / 可修正
进入销售跟进可查看 / 可修正
14:32:08
需求字段已补全 · 正在调用面料知识库
TRACEABLEField notes / 工程笔记
先把问题想清楚，
再决定买什么。
来自真实业务现场的观察，帮助你判断 AI 项目该从哪里开始。
FAQ
常见问题
FDE 和普通软件外包有什么区别？
外包通常按需求交付功能；FDE 从业务现场出发，对场景选择、流程上线、结果评估和持续迭代一起负责。
纺织企业需要先买很多工具吗？
不需要。先把目标链路和数据边界看清楚，再决定哪些能力自建、复用或接入现有系统。
没有统一数据，能不能开始？
可以。很多项目的第一步就是把分散在聊天、表格和文件里的信息整理成一个可验证的小样本。
第一次诊断会聊什么？
我们会围绕企业类型、现有数字化基础和最想解决的业务问题，判断一个合适的切入点。
诊断之后一定要合作吗？
不一定。诊断的目的，是让你更清楚问题、优先级和可能的路径，是否继续由你决定。
READY TO BUILD / START WITH ONE CHAIN
准备好让 AI
进入真实业务了吗？
填一份 2–4 分钟的表单，我会根据你的企业情况，给出一个值得先聊的切入点。