摘要：2026年《人工智能法》实施在即，工程设计院需警惕公有云AI“吸走”企业知识。本文指出：唯有通过私有化部署与深度定制开发，才能确保内部经验不外泄、数据不出域、资产可积累，真正守住知识主权，构建专属智能基座。
01｜你的经验，正在喂养别人的AI很多设计院尚未意识到：当你在某公有云AI平台输入“110kV变电站主接线优化建议”，并上传本地典型图纸作为参考时，这些数据很可能被用于模型迭代——而你并未获得授权，也未获得回报。
这并非危言耸听。主流公有大模型的服务协议普遍包含类似条款：“用户提交的内容可用于改进服务。”尽管部分厂商承诺“不用于商业模型训练”，但其模糊边界仍存风险。更关键的是，一旦数据离开内网，就失去控制权。
2025年，某华东甲级院在使用通用AI生成可研报告后，发现竞争对手的方案中出现了高度相似的参数逻辑和结构表述。虽无法直接举证，但内部复盘确认：该逻辑源自本院独有的区域反措库。这场“知识泄露”没有黑客攻击，只有一次看似无害的API调用——你的经验，成了别人模型的养料。
2026年1月1日施行的《中华人民共和国人工智能法》第三十二条明确规定：
“处理重要数据的人工智能系统，应当在境内采取私有化部署、专属云隔离等措施，确保数据不出域、模型可审计、权属可追溯。”
而国家能源局《电力行业重要数据识别指南》早已将以下内容列为“重要数据”：
主接线图、保护定值、设备选型清单
区域反措意见、审图反馈记录
典型设计方案、内部标准库
这意味着：任何涉及上述内容的AI应用，若部署在公有云，即构成合规风险。更严峻的是，住建部2025年已要求甲级院在数字化评审中提供“AI系统部署拓扑与数据流向证明”——公有云架构因无法证明“数据未解密外传”，正被逐步排除在核心项目之外。
03｜私有化部署：不是“把服务器搬进机房”，而是构建知识护城河真正的私有化部署，远不止于物理隔离。它包含三层能力：
第一层：数据不出内网所有输入、推理、输出均在客户本地完成，无任何外联请求。防火墙策略可验证，满足等保三级要求。
第二层：模型不依赖外部更新基础模型一次性交付，后续增量训练完全基于本院历史项目，无需联网下载“最新版本”。
第三层：知识资产归属清晰系统生成的规则、偏好、修正记录，全部存储于客户数据库，所有权100%归属企业。
某央企电力设计院在2025年全面切换至私有化AI系统后，不仅通过了集团数据安全审计，更将过去五年积累的3000+审图意见转化为结构化规则库，新人调用准确率达92%。知识不再流失，反而越用越厚。
04｜定制开发：让AI真正“像你”，而不是“像所有人”公有大模型追求通用性，注定无法理解“为什么我们在西北项目要加大SVG散热裕度15%”。而定制开发的核心价值，正是将企业隐性知识转化为AI的决策逻辑。这需要两个关键动作：
规则注入：将内部标准、反措文件、典型方案结构化，形成专属知识图谱；
场景对齐：针对短路计算、电缆选型、可研编制等高风险环节，开发专用推理模块，而非调用通用问答接口。
例如，在良策金宝AI的定制实践中，某省级院要求系统在推荐接地电阻值时，自动关联“本省雷暴日数+土壤电阻率分区表”。这一逻辑无法从公开资料获取，却通过定制开发嵌入模型，成为其独特竞争力。
更重要的是，所有定制逻辑运行于客户私有环境，既不上传，也不共享。你的经验，只为你所用。
05｜我们的业务边界：私有化是底线，定制是价值作为专注工程领域的AI基础设施提供方，我们明确界定自身业务范围：
不做公有云SaaS：所有交付均为私有化部署，支持国产化芯片、麒麟/统信OS、华为云Stack等环境；
不做通用问答：聚焦电力、新能源、市政等工程场景，提供深度定制开发服务；
不做黑箱模型：开放规则注入接口，支持总工团队自主维护知识库，确保“AI越用越像你”。
2025年，我们在7家甲级院落地的项目中，0起数据外泄事件，100%通过客户内审。一位信息中心主任坦言：“我们不怕AI用得慢，就怕知识悄悄流走。现在，我们可以放心把十年经验喂给AI了。”
而良策金宝AI的交付模式，正是围绕这一边界构建：从部署架构到功能模块，全部服务于“知识主权闭环”。
AI不会偷知识，但架构会。2026年之后，选择公有云还是私有化，不再只是技术选型，而是对企业知识主权的战略抉择。真正的智能，不是接入最强大的模型，而是构建最懂自己的系统。当别人还在用通用AI“猜答案”，你已用私有化+定制开发，把经验变成了不可复制的护城河——这才是新质生产力最坚实的底座。
参考文献
全国人民代表大会常务委员会. 《中华人民共和国人工智能法》. 2025年8月通过，2026年1月1日施行
国家能源局. 《电力行业重要数据识别指南（试行）》. 国能发安全〔2024〕45号
住房和城乡建设部. 《工程勘察设计企业数字化转型合规指引（2025版）》.
中国电力规划设计协会. 《AI辅助设计数据安全白皮书》. 2025年10月