这次想开一个系列，聊聊我作为售前解决方案架构师工作的二三事，顺便聊聊在 AI 时代下，AI 带给了我哪些便利，也顺便分享一些 AI 使用小技巧。
背景：售前平时都在干什么
说说故事的背景。 我在公司做解决方案架构师，也就是大家常说的售前。平时主要和销售一起推进商机。如果销售拿到 RFP（Request for Proposal，客户发出的方案征询或招标需求书）之后，我这边就得准备一整套材料：文字版投标文件、PPT 版投标文件、工作拆解、交付成本预估，最后拿着自己的 PPT 出差到客户公司现场讲标。
真正头疼的点：PPT 标书
整个工作流程里，最让人头疼的通常不是“不知道文字版标书怎么写”，而是如何将文字版标书方案转化成一个投标用的 PPT。 其中的难点不在于内容如何堆砌，而是如何在制作 PPT 的时候同时满足：逻辑清楚、非大段文字、美观且易讲。对于我这样一个工科选手来说，美观就是我最大的挑战。
一般情况下，客户没有什么耐心细读大段文字文档，他们对方案的理解，很大程度依赖于讲标现场的展示和讲解，然后再基于现场理解提问题。所以，PPT 版标书质量，基本直接影响沟通效率和信任感。
现实困境：小公司售前为什么更难
再说说作为售前解决方案架构师的现实困境。 如果所在公司规模不大，售前往往不会针对某一细分领域，而是面向一个泛泛的领域，比如软件开发方向。听起来边界很清楚，实际落地时你就会接到各种各样项目需求：机器人嵌入式、云平台虚拟化、车联网、工厂排班、深度学习模型研发…这些其实都和你的领域“沾边”，但行业语境、业务目标、评估口径完全不同。
问题就来了：人是有认知边界的。 哪怕工作很多年，也不可能对所有相关行业都有很深入的理解。真遇到一个你几乎没做过的行业，该怎么办？
没有大模型时代：我以前怎么补信息
在没有大模型的年代，我主要靠三类信息源。
第一类是公司内网。 因为是外企，而且全球规模还可以，所以内网里沉淀了不少历史项目资料。通常我会先搜和当前投标话题相近的内容，包括论坛讨论、各地同事们分享的文档、过往历史项目的方案。
第二类是公开搜索。
因为主要服务于本地中国客户，所以我会有意识地做跨语言检索，比如利用 Google 的 filetype:pdf 这种搜索方式，按行业不同切换不同语言去找材料。比如汽车相关内容，我会用德语、日语进行搜索和资料收集。这样一来就能拿到与中文环境有差异的资料，利于“借鉴”（狗头）。
第三类是论文。 其实陌生行业需求，要么偏前沿，要么有一套通用技术路线。在论文网站搜索综述类文献，能帮助我快速建立对行业和业务的整体理解，至少知道主流问题怎么被定义、怎么被拆解。
但其实，这一系列操作对于刚入行的售前来说并不怎么友好。 因为通过公开网络搜索到的资料，往往还是“通用知识”，很难直接转成能打中客户场景的问题回应。最后还是要靠你自己的技术经验去做类比、发散、收敛，再沿着判断方向继续深挖，最后才能进入写标书阶段。
本质上，这和学生写论文其实很像： 资料收集 -> 资料理解 -> 资料分析 -> 自我思考 ->（必要时实验）-> 成文。
AI 时代：我现在的三步法
到了 AI 时代，售前人员做标书这件事确实简单了不少。 尤其是在“信息收集和初步理解”这一步，门槛明显降下来了。我现在大致会这么做：
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陌生领域调研 先用牛逼大模型的 Deep Research 功能，按照这次投标的目的做一次调研，然后利用这个调研完成对行业知识的初步补齐和后续工作的铺垫。
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信息整理和筛选 选你能承受范围内最强的模型，先不急着让它出方案，而是先让它当行业专家回答通识问题： “XXX 是什么？”“YYY 的机制是什么？” 如果它提到一个你不熟的概念，比如 ZZZZ，那你就可以继续追问： “这个 ZZZZ 能不能类比成 AAAA（我熟悉领域里的机制）？” 通过这种往复对话，把新行业映射到你已有经验上，快速完成浅层学习和认知挂钩。
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方案生成与交叉评审 当你完成前两步后，通常已经能接近“该行业 1 到 3 年从业者”的理解水平。 这时让模型对照 RFP 出第一版方案，然后你持续挑战 AI： “这段设计不合理，因为…” “这里缺了…场景” 形成第一版后，换一个模型做评审（比如从 GPT 切到 Claude），再来一轮批判式讨论。 通常循环 3 到 5 轮，具体看这个行业和场景对你有多陌生。
边界：AI 很有用，但不是全自动
不过有一点要讲清楚： 如果你想让 AI 直接产出一份“非常完美”的标书，那基本上是不可能的。 如果非要实现这种效果，这件事对操作者要求就会非常高：你自己必须先是这个领域的资深玩家，你使用 AI 的目的只是懒得打字和让 AI 查漏补缺而已。 但对我这种必须跨多个行业打仗的售前来说，这套流程已经够用了。很多场景下，能做到 60 到 70 分，并且形成的材料是可讲、能交付的，对我来说就已经很有价值了。
而且大家都知道，投标成败从来不是只由技术方案决定。 商务链条、客户关系、组织协同，都会影响结果。很多时候讲标的目标不是“封神”，而是“不拉跨、能交代、能建立信任”。
先写到这里
这一篇先写到这。 后面我会继续这个系列，专门聊售前投标这件事，包括这个岗位的真实工作流，以及我在不同场景下使用 AI 的具体技巧。