摘要：《能源行业数据安全管理办法（试行）》明确要求重要工程数据必须本地存储、全程可溯。SaaS模式因数据出境、黑箱推理、责任模糊，难以满足审计合规要求；私有化AI通过五层证据链、本地知识沉淀与人机责任切割，在关键基础设施领域展现出不可替代的审计追溯能力。
2025年12月，国家能源局印发《能源行业数据安全管理办法（试行）》，明确要求能源行业重要及核心数据必须本地存储、全程留痕、责任可溯。这一新规彻底划清技术边界：在关键工程领域，私有化AI已非“优选”，而是合规刚需。
某省级电力设计院在国网审计中遭遇鲜明对比：公有云SaaS无法解释“组件倾角为何是28度”，而私有化AI3小时内调出完整决策链——从气象数据、规范条款到工程师签名，全程可查。当审计从“看结果”转向“审过程”，私有化AI在追溯上的不可替代性，已然成为行业共识。
要真正解决“审计过不了关”问题，必须超越SaaS模式的结果导向逻辑，转向全过程可追溯的责任体系构建。
公有云SaaS以效率为核心，架构上天然隐藏推理过程。用户输入需求，系统输出结果，中间逻辑不开放、日志不结构化、规范引用不可验。即便部分平台声称“支持审计”，其日志也多存于境外服务器，企业无权实时调取，更无法满足《办法》第二十一条“日志留存不少于三年”“重点操作需审计分析”的强制要求。
私有化AI则从底层设计即嵌入审计友好机制。以良策金宝为例，其五层决策证据链全程本地存储：L1原始数据（如拉萨站2023年雷暴日数87天）、L2特征处理规则（高海拔绝缘裕度+15%）、L3模型置信度（92%）、L4规范依据（《GB500XX-2023》第5.2.3条）、L5人工确认（电子签名）。任意环节均可独立验证，一键生成符合审计要求的完整报告。某央企实测显示，该系统可在3分钟内响应审计调阅请求，一次通过率达94%。这不仅是功能差异，更是合规能力的根本分野。
二、破局关键：从“数据外流”到“主权闭环”要真正解决“数据不安全”问题，必须超越SaaS的云端集中架构，转向数据不出域的本地化治理模式。
《能源行业数据安全管理办法》第十九条明确规定：使用云计算服务处理重要数据的，必须选择通过国家“云计算服务安全评估”的服务商。目前，主流国际SaaS平台均未通过该项评估，且其数据默认出境，违反第二十三条“境内收集的重要数据不得擅自向境外提供”的禁令。
私有化部署则实现100%数据本地化。所有原始工程文件、推理日志、知识规则均存储于客户内网，联邦学习仅同步加密参数，原始数据永不离域。系统已适配麒麟、统信、欧拉等国产操作系统，并通过等保三级认证，完全满足第十三条“重要数据系统须落实三级及以上网络安全等级保护”的要求。某省级院实测证实，私有化版本计算精度达98.7%，效能与安全兼得。当法规要求“数据载体所在地可控”，私有化成为唯一合规路径。
三、破局关键：从“通用规则”到“本地知识沉淀”要真正解决“规范不匹配”问题，必须超越SaaS依赖全球通用模型的局限，转向深度嵌入本地工程知识的智能引擎。
SaaS平台训练数据多含境外案例，其隐含逻辑常与中国规范冲突。例如，默认采用IEC防雷标准忽略《GB50057》对高雷暴区的特殊要求，或沿用美国NEC阴影阈值导致西北光伏效率下降。更关键的是，其知识库由厂商控制，企业无法验证、修改或更新，违反《办法》第十五条关于“数据处理活动合法性、正当性、必要性”的评估要求。
私有化AI支持企业自主沉淀知识资产。良策金宝已帮助236位退休高工将40年经验转化为3812条结构化规则，每条均标注适用场景与规范依据。在西藏项目中自动调用“海拔>4500米”规则，在沿海项目启用“盐雾腐蚀校正”模块。这些知识100%归属企业，可审计、可传承、可迭代。IDC研究证实，知识资产化率每提升10%，新人培养周期缩短4.8个月——这是SaaS无法提供的组织能力。
四、破局关键：从“系统全责”到“人机协同担责”要真正解决“责任模糊”问题，必须超越SaaS的“黑箱输出”假设，转向精准的责任划分机制。
《办法》第八条明确：“法定代表人或主要负责人是数据安全第一责任人。”这意味着，即便使用SaaS，设计院仍需对输出结果负全责。而SaaS通常将所有决策归为“系统建议”，工程师既无法解释逻辑，也难以证明自身判断过程，陷入“签字即担险”困境。
私有化AI则通过技术手段实现责任切割。五层证据链中，L1–L4由系统生成并存证，L5由工程师确认签字。若模型置信度虚高，责任在算法供应商；若工程师忽略预警强行通过，责任在其本人。某甲级院实施后，责任争议点从每项目27.3个降至6.5个。这种“可分割、可追溯、可担责”的机制，正是《办法》第十五条“全流程数据安全管理制度落实情况”评估的核心内容。
结语：让智能回归专业，让责任清晰可溯。在《能源行业数据安全管理办法》2026年7月正式施行前夕，工程智能化的胜负手已不在功能多强大，而在是否经得起审计、扛得住追责、守得住主权。私有化AI的价值，正在于此——它不是效率工具，而是合规基石；不是技术选项，而是制度必需。
良策金宝始终相信：真正的工程智能，不在云端，而在责任闭环之中。