FDE 培训业务 · 智能制造 × AI Agent

把工厂变成
"会学习的机器"

AI 时代,每个工厂都需要"会用 AI 的 FDE 现场应用工程师"
我们不教"调参工程师",我们培养"会用 Agent 干活的 FDE"——对标优佳 VisionPro 班,多 1 栈 Agent 能力

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4
完整培养周期4 个月深度培养
3
AI 工具栈(视觉+大模型+Agent)3 类工具协同
1
真实工厂项目 POC不是模拟项目
8-12K
应届生起薪对标优佳 8-12K
行业痛点 / 01

90% 制造企业的 AI 项目
卡在"试点成功"→"规模化部署"之间

50%+ 的项目最终烂尾或退回原状。问题不在算法、不在硬件、不在数据——问题在"会落地的人"

— / 企业视角

制造企业的 3 大 AI 困境

没有"会落地的工程师"——招了算法工程师,做出来的东西产线用不上。

没有"AI 落地方法论"——CTO 拍脑袋选场景、缺数据、缺团队、缺节奏。

没有"会用 Agent 的人"——传统自动化工程师不会 AI,新AI工程师不懂现场。

"我们花了 200 万做 AI,最后老师傅还是用 Excel。"
— / 应届生视角

毕业生的 3 大就业困境

高校供给 1270 万(2026 史上新高),传统机械/自动化起薪 6-8K,卷不动算法/论文。

工厂里"3年经验的工程师一抓一把"——但"会 AI 的 FDE"几乎没有。

学了很多课,到产线啥也不会——没有真实项目经验,简历石沉大海。

"我想做 AI 工程师,但我不想卷算法/论文。"
真实场景 / 06

FDE 落地的
3 个真实场景

以下场景都是工厂里真实存在的痛点,AI 化路径已被验证。

场景 01

产线故障响应

老师傅凭经验盯盘,新人处理慢
传感器数据 → Agent 自动分析 → 1分钟内派工单
场景 02

视觉质检

人工目检,漏检率 1-5%
YOLO 模型 + Agent 调度,漏检率<0.1%,毫秒级响应
场景 03

设备预测维护

坏了再修,停产损失大
振动/温度/电流数据 → Agent 监控 → 提前 7 天预警
立即开始 / 07

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