「FDE就是很會用AI的problem solver（問題解決者）。最重要的是，你有沒有解決問題的好奇心？」在台灣軟體公司Linker Vision擔任FDE Lead的Summit（首圖），如此定義自己的工作。
前線部署工程師（Forward Deployed Engineer，FDE）今年無疑是AI圈最搶手的人才之一。這個角色源自矽谷數據分析公司Palantir，指的是實際派駐到客戶現場、協助導入AI解決方案的工程師，這套「FDE模式」也陸續被OpenAI、Anthropic等AI新創大量複製。根據《Business Insider》引述人力平台Indeed的數據，FDE職缺需求明顯升溫，2026年4月的職缺數比一年前成長約7倍，成長幅度相當驚人。
而Summit任職的Linker Vision（鑫蘊林科），正是台灣採行這類模式的公司之一。這家專注於Physical AI的軟體平台公司，於2025年底宣布完成3,500萬美元A輪募資，由能率集團（Abico Group）領投、NVIDIA等投資人參與。公司透過視覺AI技術，將即時影像轉化為可支援決策的資訊，應用於智慧城市與交通管理等場景。
FDE的工作是什麼？
「模型能力其實都已經夠強了，真正卡關的是部署。」Summit認為，AI落地最難的一關常常不是技術，而是客戶自己都說不清楚他到底要什麼。「當他們講不清楚的時候，我們就要想辦法幫他們想清楚。」
這也是為什麼在AI時代，這個角色會變得如此關鍵。在Summit看來，FDE最核心的工作，其實是「翻譯」。他解釋，例如客戶常常說他要A，但深入了解後會發現，真正的痛點是B，而FDE的第一件任務，就是在最前期把客戶真正的問題翻譯出來，再提供相對應的技術解法。
AI導入難在哪？從高雄路面坑洞辨識看現場挑戰
Linker Vision與高雄市政府合作推動的「高雄燈塔計畫」，正是一個實際落地的案例。這項計畫旨在打造跨局處的智慧城市治理平台，涵蓋交通管理、防災與環境治理等應用，例如讓同一支路口攝影機的影像可用於偵測多種事件，供不同局處共用。
Summit回憶起當初團隊接收到的其中一項任務：用AI辨識路面坑洞並自動派工。這個任務聽起來單純，團隊也因此在公車上裝設移動式攝影機，讓公車一邊行駛、一邊偵測路面坑洞與積水。原本以為技術層面的問題不難克服，但實際部署時卻卡在一個意想不到的地方。
他說明，不同大小的坑洞、不同位置的路面，該通報的單位都不一樣，而這套分派邏輯，過去全靠工務單位承辦人員的經驗判斷，看一眼就知道該給哪個單位處理。團隊一開始照客戶給的規則做出成果，客戶卻反映誤報連連。追問之下才發現，承辦人員腦中其實有一整套基於經驗法則、卻從沒被寫下來的判斷標準。
「你得先做出一個實際的東西給他看，再不斷來回確認、調整，他才能一點一點，把那些藏在經驗裡的邏輯講出來。」他說。這個把隱性經驗挖出來、翻譯成機器能執行的規則的前期過程，才是整個專案最花時間，也最考驗FDE能力的地方。
AI公司為何採用FDE模式？
而近來許多AI公司紛紛轉向FDE模式，Summit觀察，這是源自於AI產品與傳統SaaS軟體有著本質上的不同。
過去傳統的SaaS軟體規格明確、可以標準化販售，說一是一、說二是二；但AI產品的客製化程度從一開始就很高，必須先摸清楚客戶的業務邏輯和痛點，才知道該怎麼用AI去解決。因此，以AI為核心的公司，賣的其實更像是一套「顧問式的服務」，而不是一套現成的產品。
以Linker Vision為例，公司不綁定硬體、只提供軟體，這代表他們得去適應客戶手上既有的設備。同樣是做交通事件偵測，有的客戶用的是能連網的新型攝影機，有的卻是一批只能事後回放的類比機種；有的要求資料全留在自家機房，有的則能接受雲端部署。每個客戶的環境都不同，導入方案自然無法標準化，得花更多時間投入在前期部署的討論上。
也因為這樣的服務高度耗費心力，FDE模式更適合投入在能建立長期合作、有持續需求的「高價值客戶」，讓一名FDE往往只專注服務一到兩個客戶，才能真正深入對方的業務，把關係與信任經營起來。
成為FDE需要哪些能力？技術之外，還要能溝通、解決問題
「現在大家講AI做的很厲害的事情，其實沒有一件是非AI不可。」Summit認為，AI能把原本就存在的事情變得更快、更省人力，但前提是要先有一個被人定義出來的問題。而這個定義問題、再進一步解決問題的能力，正是FDE最不可或缺的特質。
以Summit自身的職涯來看，他是資料科學背景出身，一路做過資料分析、推薦系統，帶過研發團隊，也常代表公司與客戶談案子。2025年加入Linker Vision時，原本的頭銜是「AI解決方案架構師（AI Solution Architect）」，後來因應業務需求，才進一步被重新定義為FDE這個角色。他形容自己成為FDE是順勢而為，而過去橫跨工程、溝通與專案管理的經歷，也讓他更能勝任這個位置。
在他看來，FDE未來的發展空間很大，但進入門檻並不低。對AI模型、技術的熟悉度只是基本條件，真正關鍵的在於是否具備樂於溝通、願意扛起責任、把問題解決到底的思維。「你會願意去take ownership，不只是東西賣掉就沒事了，而是賣給客戶之後，會持續陪著他們把問題解決。」
「最有成就感的時刻也很簡單，是客戶真的對我說『你幫我解決了問題』的時候。」他笑說。
