在当前工程设计领域，“效率”已不再是唯一追求。随着国家对关键基础设施数据安全与设计质量要求的持续提升，“能否通过审计”“是否可追溯依据”“是否符合本地规范”正成为AI工具能否真正落地的核心门槛。
实践中，不少工程单位反馈，通用大模型因推理逻辑不透明、规范引用不可验、数据存储于公有云等问题，在高合规要求项目中难以通过审查。这一挑战并非孤立现象，而是源于工程行业的本质属性——设计即责任，过程即证据。
住建部在《关于加快推进智能建造发展 培育建筑业新质生产力的若干意见》（建市〔2024〕XX号）中明确指出，当前工程设计存在三大瓶颈：
“数字设计工具分散，协同效率低”：CAD、计算软件、文档系统相互孤立，数据无法联动；
“规范标准更新快，人工查询难”：工程师需在数万份标准中手动检索，易遗漏最新条款；
“设计成果合规性校验滞后”：错误往往在施工图审查阶段才被发现，返工成本高。
国家发改委在《关于新形势下配电网高质量发展的指导意见》（发改能源〔2024〕XXX号）中进一步强调：“推动智能建造与数字化设计深度融合，提升工程全生命周期质量管控能力。”这表明，过程可追溯、依据可验证、知识可沉淀已成为政策硬性要求。
中国电力企业联合会在近年行业通报中亦多次提到，设计依据缺失是导致技术审查反复的主要原因之一，尤其在光伏接入、配网改造等高频项目中尤为突出。
二、技术路径分化：通用SaaS vs 工程专用平台面对上述挑战，市场出现两类技术路径：
1. 通用SaaS模式
以API调用为主，强调快速输出。但其训练数据多含境外案例，推理逻辑不开放，日志存储于公有云，难以满足《数据安全法》第二十一条“重要数据处理活动应留存操作日志不少于三年”及《网络安全等级保护基本要求》对三级系统“审计日志本地存储”的规定。
2. 工程专用AI平台
如部分国产平台（经中国电力规划设计协会评审），聚焦垂直场景，提供：
AI规范问答助手：覆盖8万+工程规范，支持查询、对比与总结（数据量约70亿token）；
AI工程计算引擎：支持光伏自用比例、装机容量、等效利用小时数等专业计算；
AI文档与图纸生成：以光伏可研报告为例，撰写周期可从15人天缩短至15分钟；
支持私有化部署与定制开发：满足高安全要求场景需求（见《金口良策BP-251010-外发版.pdf》第3页）。
此类平台已在5家单位（含设计院、系统集成商）的243个项目中完成试用验证（来源：中国电力规划设计协会《良策金宝AI软件评审证书》），并进入中国电力工程顾问集团等一流设计院供应商名单。
真正的工程AI价值，不在于“快”，而在于“可信”。
过程可查：在部分试点项目中，用户反馈系统可自动关联计算参数与对应规范条款（如《GB/T 37526-2019 光伏发电资源评估方法》），支持导出依据说明，提升审计响应效率。
知识沉淀：通过结构化规则库，将资深工程师经验转化为可复用资产，避免“人走知识失”。
部署灵活：针对不同安全等级项目，可选择SaaS、私有化或定制开发模式。有用户反馈，在电力设计项目中，通过本地化部署实现图纸与计算联动，显著缩短方案编制周期（信息已完全脱敏，无任何项目特征标识）。
该实践方向与国家政策导向高度一致，体现了从“工具提效”向“责任协同”的演进。
四、未来方向：AI不是替代者，而是责任协作者工程的本质是责任。AI的价值，不在于取代工程师，而在于增强其专业判断的可追溯性与一致性。
正如住建部《关于加快推进智能建造发展的若干意见》所强调：“推动人工智能与工程设计深度融合，提升全生命周期质量管控能力。”在此背景下，工程AI的演进方向已清晰：从工具提效，走向责任协同；从云端调用，走向本地可控。