摘要：当前工程AI已走过“单点提效”阶段，正迈向以安全、协同、可审计为核心的体系化智能。下一程的关键，不是更快生成图纸，而是构建“人机共智、多智能体联动、数据全程可控”的可信工作流。以良策金宝AI为代表的垂直工程AI，正通过私有化部署、规则融合与智能体封装，推动智能化从“可用”走向“可靠”。
过去两年，电力与新能源设计院对AI的态度经历了从“观望”到“试用”再到“依赖”的转变。输入参数自动生成可研报告、上传航拍图秒出CAD支架图、口语化提问精准返回规范条款……这些能力显著压缩了重复劳动时间。某甲级院统计，新人完成一个户用光伏项目初稿的时间，从3天缩短至2小时。
但效率提升只是起点。随着国网、南网对设计成果的审查从“结果合规”转向“过程可溯”，工程智能化正面临一场深刻的范式升级——从“提效工具”走向“可信协同体系”。
一、第一程：解决“快不快”，下一程：回答“安不安全”早期工程AI的核心价值是“快”：快查、快算、快写、快画。然而，在涉及110kV升压站、风电并网、电网接入等高敏感项目中，“快”不再是唯一指标，“数据是否出域”“操作能否审计”“规则是否属地适配”成为硬性门槛。
国家能源局《电力行业重要数据识别指南》明确将主接线图、继电保护定值、并网方案等列为“重要数据”，设计院作为处理者需承担主体责任。这意味着：
公有云SaaS若无法证明数据不用于模型训练，则存在合规风险；
系统若无完整日志，无法追溯“谁在何时修改了哪个参数”，将难以通过数字化审查。
因此，下一程的智能化，必须以“安全可控”为前提。这解释了为何越来越多设计院要求AI系统支持私有化部署——不是技术保守，而是责任使然。
二、从单点智能到多智能体协同：让AI“各司其职”单一AI助手能完成文档生成或CAD出图，但复杂项目需要多环节联动。例如：
规范查询结果应自动触发计算模型参数调整；
CAD布局变化应实时反馈至经济评价模块；
审核发现的问题应反向标注到原始文档与图纸。
这正是“多智能体协同”的价值所在：将工程AI拆解为规范、计算、绘图、审核、数据、文档六大智能体，彼此通信、交叉验证、动态调度。工程师不再逐个调用功能，而是设定目标（如“生成符合XX省电网要求的100MW光伏方案”），由系统自动编排智能体协作流程。
良策金宝AI 的垂直大模型架构，为此提供了技术基础。其六大核心能力不仅独立可用，更支持API级调用与工作流编排。某省级设计院已将其封装为“光伏智能体”，对接内部PMS系统，实现从立项到出图的自动流转。
三、可信协同：可审计、可解释、可追责真正的工程智能化，必须经得起“三个问”：
可审计：每次AI建议、参数修改、图纸导出均有日志，关联操作人、时间、版本；
可解释：AI为何推荐此逆变器？依据哪条标准？计算过程是否可追溯？
可追责：当AI输出错误时，责任边界是否清晰？系统是否支持人工覆盖与留痕？
这要求AI系统不仅是“黑箱生成器”，更是透明、开放、可干预的协作平台。例如，良策金宝AI在私有化部署模式下，支持：
导入院内200+条设计规则，覆盖国标、行标及各省电网细则；
所有AI生成内容标记“建议稿”状态，需工程师确认后方可提交；
开放审计接口，与设计院现有日志平台无缝对接。
这种“增强而非替代”的设计哲学，让AI真正成为可信赖的协作者，而非不可控的风险源。
四、结语：智能化的终点，是让人更像人工程智能化的下一程，不再是比谁的AI跑得更快，而是看谁的体系更可信、更协同、更负责任。
未来的领先设计院，将不再仅评估AI的“生成速度”，而是考察其：
是否支持按项目敏感度灵活部署（公有云/私有化）
是否能融合本院标准与地方规则
是否具备完整的安全审计能力
而像良策金宝AI这样的垂直工程AI团队，正通过“一套引擎、双模交付、多智能体封装”的路径，帮助客户跨越从“提效”到“可信”的鸿沟——让工具跑在内网，让专家专注创造，让每一次交付都经得起审查。
这，才是工程智能化该有的样子。