10月29日下午，"原点Talk"分享会暨 AI 原点社区“上下楼就是上下游”活动第七期在AI原点社区A座地下一层举行。本期话题聚焦"甲方需求那点事——FDE如何理解、判断与发掘甲方需求"空逼多，由至顶AI实验室联合主理人路飞主持，北京星汉未来网络科技有限公司创始人&CEO刘道儒、技术总监/AI与企业技术落地实践者邢少甫作为圆桌嘉宾，结合各自的真实项目展开对谈。
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听需求：伪需求是怎么来的
"客户往往对自己的业务很熟，但对我们的技术了解很少，没办法用技术语言描述真实需求，所以只能说我想要什么。"邢少甫一开场就点出了甲方与乙方之间的"错位"。在他看来，传统模式下售前人员只是一个"传话筒"——"一是他不懂，二是他不想说"，收集回来的需求离真实问题相去甚远。刘道儒则从AI新场景的角度补充：客户与AI之间的认知偏差比想象中大得多。他分享了一个正在交付的项目：客户提出用AI做古籍检索，"听着也没啥，但真用AI去做就会发现，大模型根本听不懂古文里的专有名词，多音字也大量出错"。还有一个客户把"数字人听不懂话"归因于硬件，花几万块钱更换话筒，最后诊断下来其实是专有名词和同音字的问题。"客户没办法想象他没见过的东西，他只能从自己的认知出发。"刘道儒总结道。
判断需求：把价值换算成钱
怎么判断一个需求是真需求还是伪需求？刘道儒给出一条朴素的标准："如果它有用，第一天就会有用；第一天推导不出来它有用，大概率后来也没用。"他举了某城市轨道交通客户的例子：人工客服值守时间有限，而大量用户请求发生在夜间——明天要带小孩找母婴室、想知道哪条线允许携带自行车，这些恰恰是AI客服的价值所在。至于一些价值不那么清晰的需求，他也并不一概否定："有的客户就是要体现先进性，就像机器人跳舞解决什么问题？就是有人喜欢看。关键是回到客户的诉求和场景是否一致。"他还提到一个地方政府的文旅项目：客户的核心诉求并不是讲解，而是"在全国范围内宣传本地的历史人物IP"——理解了这一点，方案的方向就完全不同了。
面对客户"又要便宜、又要质量好"的期待，两位嘉宾不约而同给出了同一个方法：定档、标价。"预期管理的核心就是清晰地给他定档——多少钱是一档，能做到什么效果。"刘道儒说，"领导最怕你蒙。"如今这套动作已经可以交给AI：让大模型检索同类项目的市场报价，再做交叉验证，一套方案最快一小时就能产出。
发掘需求：从一句模糊的话到一片新机会
在"发掘需求"环节，邢少甫分享了政府项目中的普遍现象：一个岗位提出加班多、想减负，进场后才发现类似的工作遍布多个部门——"不仅能解决当前需求，其他类似的定制类需求都会有"。刘道儒则建议乙方主动"展示能力、让客户体验"：方言、多语言、AR讲解……很多需求客户一开始根本不知道可以提，看到demo才意识到"原来我想复杂了"。他特别提到"从结果倒推"的做法：与其描述功能，不如直接把使用场景拍成宣传片给客户看。
圆桌中还聊到AI时代交付逻辑的变化。邢少甫直言，模型迭代速度惊人："以前花一百万做微调，第二年什么都不用做，效果比它翻好几倍。"刘道儒观察到，如今客户普遍有了降价预期，"很少签三年长约，一年一签，第二年重新谈价"。对应到交付上，两位嘉宾认为AI项目交付的应该是一个"静止的快照"，而客户真正买单的是持续的运营和迭代——"按服务买单、按产品结算"。
谈到FDE的人才来源，邢少甫认为是产品经理：在AI加持下，产品经理加上售前、设计、前端甚至部分后端的工作，边界正在消融。刘道儒则给出了更"极客"的答案：最优是架构师。"AI能直接实现的东西通通不值钱，值钱的是AI实现不了的判断，以及跟人的沟通。"他说，"现在具体执行一件事已经不值钱，改进才值钱。"
关于原点Talk分享会
元股证券:ygzq.hk原点Talk分享会是至顶科技和海升睿达共同发起，由PEC社区支持，位于北京AI原点社区的线下沙龙活动。每月一期，聚焦大模型、Agent、AI应用落地与企业智能化转型。活动不只讨论AI趋势，更关注真实场景中的实践经验。作为北京AI原点社区的常态化交流栏目，原点Talk分享会希望以开放、务实的方式空逼多，持续呈现AI正在发生的真实变化，连接技术、产业与应用现场。北京AI原点社区是北京市发布的首批人工智能创新街区之一，是AI的创新策源与创业载体。
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