摘要：在新型电力系统构建与 “双碳” 目标推进下，工程设计正从 “经验驱动” 迈向 “数据与知识驱动”。但 AI 技术引入后，设计院对外部平台的依赖引发知识主权归属问题。本文结合多家甲级设计院实践，阐述私有化部署在数据安全、版本治理、审计合规与知识沉淀的不可替代性，并以良策金宝 AI 技术架构为例，说明工程大模型如何在本地实现可信、可审、可传承的智能辅助。

一、行业背景：合规压力与知识流失的双重挑战

据国家能源局统计，2024年全国新增光伏、风电装机超1.2亿千瓦，配套输变电及配网工程数量同比增长67%。项目数量激增的同时，设计周期被压缩30%以上，而具备资质的工程师增速不足8%。在此背景下，设计院普遍面临：

合规风险加剧：一个110kV变电站项目需引用超200项标准，任何一处条款误用都可能导致审批驳回或安全事故；

知识资产流失：“人走知识失”成为常态，十年积累的典型方案、专家经验难以结构化复用；

审计要求趋严：ISO 9001、工程总承包（EPC）管理规范均要求设计过程“可追溯、可验证、可审计”。

通用公有云AI虽能提供基础问答能力，但其“黑箱式”服务模式与工程设计的高合规性、高确定性、高可溯性本质存在根本冲突。

二、公有云AI的三大结构性缺陷

1. 数据主权缺失：核心资产暴露于外部风险

工程设计数据包含项目边界条件、设备选型参数、客户敏感信息，属于《数据安全法》定义的重要数据。公有云AI需将用户问题及上下文上传至第三方服务器，存在以下风险：

数据跨境传输合规风险；

多租户环境下的信息泄露隐患；

无法满足涉密项目“物理隔离”要求。

2. 标准版本失控：合规性无法保障

国家标准与行业规范处于动态更新中。以电力行业为例，2023–2024年共废止标准47项，发布新标准63项。公有云知识库往往存在更新延迟，且缺乏对“现行/废止/替代”关系的结构化管理。设计师无法判断所引条款是否有效，埋下重大合规隐患。

3. 过程不可审计：责任界定机制缺失

现代工程管理体系要求所有设计决策必须可追溯。而公有云AI通常不记录：

用户身份与权限；

查询时间与上下文；

引用的具体标准名称、版本、章节号。

一旦出现设计错误，无法回溯AI是否提供了错误依据，导致责任模糊，难以通过质量审计。

三、私有化部署：构建可审计、可集成、可进化的智能基础设施

私有化部署并非简单的“本地安装”，而是将AI系统深度融入设计院现有IT与管理体系，形成新一代知识基础设施。以良策金宝AI的工程大模型私有化方案为例，其通过四大能力模块实现这一目标。

（一）数据安全：实现“数据不出域”

良策金宝AI支持纯内网部署，所有规范知识库、向量数据库、大模型推理引擎均运行于客户本地服务器。其架构设计确保：

用户输入的问题与上下文不离开内网；

支持与OA、PMS、BIM等系统通过标准API对接，避免二次录入；

已通过多家央企设计院的等保三级测评，满足《网络安全等级保护2.0》要求。

（二）版本治理：建立标准全生命周期管理

良策金宝AI内置8万+国标、行标、地标，并构建了标准间的语义关系图谱。在私有化环境中，该系统可：

自动标注每项标准的状态（✅现行 / ⚠️即将废止 / ❌已废止）；

显式展示“替代关系链”，如《DL/T 5153-2002》已被《NB/T XXXXX-2023》替代；

支持企业自定义生效规则，例如“本院自2025年起执行GB/T 550XX，过渡期6个月”。

（三）审计可溯：全过程留痕

系统自动记录每一次交互的完整上下文，包括：

用户账号与角色权限；

查询时间与自然语言问题；

返回的标准名称、编号、章节、版本及有效性状态。这些日志可按项目、人员、时间维度聚合，生成结构化审计报告，支持PDF导出或对接质量管理系统。

（四）知识沉淀：从工具到资产

良策金宝AI提供企业知识融合接口，允许将内部标准、典型方案、历史项目文档导入私有知识库。通过领域微调（Domain Fine-tuning），其工程大模型可逐步理解：

院内术语体系（如“小水电”特指<50MW接入）；

地域适配规则（如西北防风沙支架选型偏好）；

专家评审习惯（如某省电网对储能充放电次数的特殊要求）。这种“懂你”的AI，使组织知识真正实现“人走知识留”。

四、实践路径：某省级电力设计院的私有化演进

该单位在推进数智化转型过程中，采用良策金宝AI的私有化部署方案，实施“三步走”策略：

试点验证：在新能源所部署测试环境，重点验证规范查询与平台内CAD绘图的协同效率；

分阶段上线：首期启用“AI规范查询”与“AI工程计算”模块，二期扩展至“文档生成”与“智能审核”；

知识融合：将《分布式光伏设计导则》《高海拔设备选型手册》等300余份企业文档结构化入库，并完成模型微调。

实施后，图纸一次性通过率从58%提升至91%，规范引用错误率降至0.4%以下，并成功通过“智能设计示范单位”认证。更重要的是，十年积累的设计知识首次实现了系统性沉淀与复用。

五、未来展望：迈向自主进化的工程智能体

私有化部署的终极目标，不是替代工程师，而是构建可自主进化的设计智能体（Design Agent）：

能理解企业知识体系；

能在合规框架内自主推理；

能从历史项目中持续学习；

能与人类工程师协同创新。

良策金宝AI的Agent架构已在部分院所试点，初步实现“输入项目参数 → 自动生成合规文档 + 绘制电气图 + 输出审核清单”的端到端任务流。这要求AI系统不仅“可用”，更要“可信、可审、可传承”。而这一切，必须建立在私有化、本地化、可控化的基础之上。

结语

在工程设计迈向高质量发展的新阶段，AI的引入不应以牺牲安全与合规为代价。私有化部署，本质上是对工程责任、知识主权与组织韧性的坚守。以良策金宝AI为代表的工程大模型实践表明：唯有将智能系统扎根于企业自有土壤，才能真正实现从“人力密集”到“智能密集”的范式迁移，构建面向未来的可持续竞争力。