这张卡讲 PoC 之后的那个阶段：试点怎么设计才能通向推广，而不是通向无限期。
核心拆解：试点与 PoC 的分界在真实性与正式性——试点跑在真实业务流程上、有真实用户、通常收费。设计试点必须预设两个标准：退出标准（什么情况承认失败、怎么收场）与推广标准（什么数据支持扩大范围），写不出来就是没想清楚。最常见的陷阱是试点无限期化，客户以最低成本持续使用试点成果，永远不进入正式采购。对策是把推广标准与截止日期写进合同，到期按数据决策。
增量判断：AI 系统的试点还承担收集真实使用数据的功能，这是模型与产品迭代的原料，试点设计要包含数据回收路径，这是它区别于传统试点的关键增量，试点数据的使用权利也要在协议里写明。
行动建议：检查你手上的试点有没有书面化的推广标准与截止日期，缺哪样就补哪样。没有截止日期的试点，等于没有试点。
—— FDEChina编辑部 · 实战派
定义
试点项目（Pilot Project）指在真实业务范围内开展的小规模正式交付：系统部署在客户实际环境、由真实用户按业务流程使用，用于验证价值、稳定性与推广条件，介于 PoC 与全面推广之间。
展开
与 PoC 的分界在真实性与正式性：PoC 可以用模拟数据、隔离环境，试点必须跑真实数据、真实流程，且通常收费、有合同约束。设计试点要预设两个标准：退出标准——什么情况下承认假设不成立、如何体面收场；推广标准——什么数据支持扩大范围、决策人是谁。两个标准写不出来，说明试点目标没想清楚。最常见的陷阱是试点无限期化：客户以试点价格长期使用成果，既不付推广的钱，也不给推广的决策，供应商骑虎难下。对策是把推广标准与截止日期写进试点合同，到期按数据决策。
AI 系统的试点还多一层功能：它是收集真实使用数据的主要窗口，这些数据是模型调优与产品迭代的原料。Forward Deployed Engineer（FDE）应在试点设计时就规划好数据回收与效果回访路径，让试点同时为下一步交付供弹药。