在一场工程AI产品演示会上，算法工程师自豪地展示：“我们的模型在10万张图纸上测试，规范符合率98.7%。”
台下一位总工却反问：“那剩下的1.3%里，有没有可能包含一条致命错误？如果出了事故，是你签字，还是我签字？”
这个问题，直指当前工程AI落地的核心矛盾：技术指标≠生产价值。
当AI从实验室走向设计院的签发流程，评价权不该只属于写代码的人，而必须交给真正承担责任的人——总工、校审、项目经理。否则，再高的准确率，也换不来一张敢签的图纸。
一、错位的评价体系：用“泛化能力”衡量“责任场景”
多数工程AI仍沿用互联网思维：追求大模型、高准确率、通用泛化。但在工程领域，1%的错误可能带来100%的责任。
总工关心的从来不是“整体准确率”，而是：
> 这条建议是否考虑了本地盐雾腐蚀等级？
> 是否引用了本省最新防火间距要求？
> 若我不同意AI结论，能否当场修正并留痕？
良策金宝AI从诞生之初就拒绝“黑箱准确率”，而是以“可干预、可追溯、可担责”为产品基石，确保每一条AI建议都经得起责任拷问。
二、谁定义规则，谁承担后果：AI必须是责任协作者
工程设计的本质是责任闭环。AI若要参与其中，就必须成为可被纳入责任链条的协作者，而非外部预言机。
现实中，许多AI产品将规则封装在云端，总工无法查看、不能修改、更无法注入自身经验。结果是：输出看似合理，却不符合院内技术路线；遇到特殊项目（如高原、海岛），AI束手无策；出问题时，厂商一句“模型就是这样”推卸责任。
良策金宝AI坚持“规则由总工定义，知识归设计院所有”。通过图形化规则编辑器，总工可将“沿海项目需双倍防腐”等经验，一键转化为结构化规则包，并在私有化环境中运行。所有规则版本可管理、可审计、可回溯，真正实现专家经验资产化。
目前，良策金宝AI已在243个项目中验证这一模式，覆盖电力、市政、新能源等多个领域，帮助设计院构建自主可控的AI协同能力。
三、总工不是“用户”，而是AI的“教练”
在良策金宝AI的设计哲学中，总工不应被动接受AI输出，而应主动训练AI成长。
我们称之为“总工-AI协同机制”：
> 教：通过规则包，将典型项目决策逻辑注入AI；
> 纠：对AI建议实时干预，系统自动记录修正路径；
> 验：通过完整依据链，审查AI推理是否合规、合理。
某甲级电力设计院采用良策金宝AI后，由副总工牵头组建“AI规则小组”，半年内沉淀87条院标规则。同类项目AI采纳率从30%提升至85%，返工率下降41%，新人培养周期缩短60%。
AI不是替代专家，而是放大专家——这正是良策金宝AI的产品初心。
四、设计院必须掌握AI定义权
要真正实现AI协同，设计院需在三个层面掌握主动权：
✅ 采购标准：选择支持总工自主构建规则、私有化部署、依据链完整的平台——如良策金宝AI；
✅ 合同条款：明确数据与知识资产归属设计院，禁止用于公有模型训练；
✅ 组织机制：设立“数字总工助理”角色，专职维护规则库与人机协同流程。
正如中国电力规划设计协会在《良策金宝AI软件评审证书》中指出：“该平台有效支持设计单位将专家经验转化为可执行、可审计、可传承的数字资产。”
结语：好AI，是总工“养”出来的
未来三年，能在设计院扎根的工程AI，一定不是“最聪明”的那个，而是最尊重专业、最贴近责任、最能让总工放心托付的那个。
良策金宝AI，不做通用大模型的追随者，只做设计院内生智能的共建者。
我们相信：真正的工程AI，不在云端，而在总工的规则里；不在算法里，而在责任里。
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