文章核心观点 - 国网上海市电力公司成功研发并应用了全国首个电力领域人工智能辅助评审系统，该系统实现了电网工程项目评审从传统人工模式向人机协同模式的革命性转变，评审效率实现从小时级到分钟级的跃迁，并推动了行业从“经验驱动”向“数据与智能驱动”的转型 [4][5][18] 系统效率与效益 - 在预审环节，AI仅需5分钟即可完成一个项目，而人类专家需要至少4小时，AI工作效率是人类专家的48倍 [5] - 系统使整体评审周期缩短了12.5%，整体效率提升了45% [5] - 系统通过AI排期管理，有效缓解了以往评审任务在高峰时期的波峰波谷问题，减轻了工作压力 [7] - 系统上线后，每年节省了大量人工成本，并将专家从繁重工作中解放出来，使其能专注于攻克关键难点 [8] - 系统迁移至国网自研的“光明大模型”底座后，实现项目数据、图纸文件等一键调取与实时同步，提升了60%的业务流转效率 [15] 系统功能与技术实现 - 系统具备文件流转的“比对神器”功能，可清晰展示所有文件修改情况，包括印章等细节，大幅减少了人工比对工作并便于跟踪进展 [7] - 系统针对土建、线路基建工程的评审点覆盖率已达85%以上，评审准确率达90%以上，规范应用溯源的准确率达100% [14] - 系统采用“基础大模型+行业知识库”架构，并通过多智能体担当跨领域专业角色，可自动协商解决以往需十几位跨领域专家开会沟通的问题 [12] - 系统基于DeepSeek开源模型进行本地化部署，并于2025年12月成功迁移至国网自研的“光明大模型”底座，采用“光明大模型+专业小模型”协同架构 [15] - 系统所有数据未接入公网，运行在内网环境下，确保了数据安全 [16] 知识库构建与经验传承 - 项目组历时两年，梳理了超2000份规程规范、管理文件与上万份历史工程数据，构建了国内最完整的电力评审知识库 [9] - 知识库构建经历了“专家讲解——项目组拆解——研发编码转化”的精细转译过程，将模糊的文本标准转化为AI可读的逻辑 [11] - 系统在人机协同下可自动提炼成千上万的专家经验，实现自主学习和迭代，将人类专家的经验从个人脑中沉淀下来 [11] - 人类专家的角色从“执行者”转变为“老师”和“决策者”，新人可通过智能问答快速掌握最新规范，改变了经验传承模式 [11] 行业痛点与“上海样本”的可复制性 - 传统纯人工审核存在效率低下、专业交叉复杂、标准动态变化、专家理解存在差异且过程难追溯四大痛点 [7] - 一个项目审核以往少则需三四天，多则需数周，且涉及变电、土建、线路、通信等多个专业领域，跨专业沟通成本极高 [7] - 上海作为超大城市，其电网工程评审需兼顾土地利用、成本、环保等，且有独特的绿化率标准（外环内25%，外环外30%），工程成本也显著高于其他地区 [9] - 该AI评审模式解决了各省公司普遍面临的效率低、专业杂、漏项多、难追溯等相似难题，具备较强的可复制性，可在其他省公司推广 [17] - 该“上海样本”的方法论可推广至医疗、工业制造、传媒、教育等其他行业，其核心逻辑是高质量数据治理、领域知识结构化、小模型封装和系统工程化落地 [18] 未来发展规划与行业意义 - 公司计划在2026年底，使涵盖土建、线路、变电等主专业的自动审核、评审意见生成等功能大规模投入使用，实现效率的二次跃迁 [8] - 未来规划横向将AI评审从基建项目延伸至营销、信息化、后勤装饰等各类工程项目，纵向则突破纯文本审核，探索图纸识别与图文联动审查 [18] - 针对图纸智能审核，目前正联合开发基于OCR技术提取图纸关键信息，并利用大模型比对设计是否符合规范的方案 [18] - 该系统的落地标志着我国关键基础设施领域正从“经验驱动”迈向“数据与智能驱动”的新阶段 [18] - 未来AI的竞争核心将是高质量专有数据的积累与治理能力，而不仅是模型本身 [18]