这张卡讲项目成败的分水岭：调研阶段砍掉的时间，后面加倍偿还。
核心拆解：调研阶段的三类核心动作——访谈（分层覆盖决策者、管理者、使用者）、现场观察（看真实工作流，别只听会议室里的版本）、数据盘点（有什么数据、质量如何、能不能用）。两条产出底线：书面的问题定义与量化的效果基线。最常见的失败起点是时间压力下砍调研、直接开工，范围与验收建立在想象的需求上，之后每一周都在还债。
增量判断：AI 项目的调研多两项：数据可行性评估与效果预期管理——客户对模型的想象常与数据现实相差一个量级，调研期的责任就是把这个差距摆上桌面，这是 FDE 区别于传统调研的地方：调研与交付不换手，隐性信息不衰减。
行动建议：为下一个项目列一份访谈对象分层清单，确保使用者那一层不少于访谈总数的一半，他们的日常工作才是系统的真实施工现场。
—— FDEChina编辑部 · 实战派
定义
调研阶段（Discovery Phase）指项目启动后的信息收集与问题定义期，目标是产出真实需求、数据现状、干系人格局与效果基线，后续的范围划分与验收标准质量都取决于这一阶段的深度。
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调研的三类核心动作：访谈——分层覆盖决策者、管理者与使用者，三层说的常常是三个不同的项目；现场观察——看真实的工作流与操作环境，会议室里的流程图和现场行为经常对不上；数据盘点——有哪些数据、质量如何、能否合法使用。两条产出底线：一份书面的问题定义（客户确认过），一组量化的效果基线（现在的做法到底什么水平）。最常见的失败起点是时间压力下砍调研直接开工，范围与验收建立在想象的需求上，后面每一周都在还债。Forward Deployed Engineer（FDE）模式的优势恰在于调研与交付不换手，调研得来的隐性信息不会在交接中衰减。
AI 项目的调研还要多两项：数据可行性评估——数据能不能支撑模型达到客户预期；效果预期管理——客户对模型的想象常与数据现实相差一个量级，调研期的责任就是把差距摆上桌面并写进验收口径。