AI赋能电网工程设计：从工具认知到场景落地的实战工作坊

当前，电网工程设计行业正面临数字化转型的深刻挑战。设计人员深陷于海量文档处理、复杂数据计算、强条规范自查与多专业协同的“效率泥潭”中。具体表现为：报告撰写与校审耗时费力、跨系统数据无法有效利用、现场问题识别与整改流程繁琐、以及面对AI技术浪潮时的“知识焦虑”与“应用鸿沟”。同时，国家正在大力推进“数据要素X”行动及智能制造（CMMM）、数据管理能力（DCMM）等认证，将数据治理与应用能力提升至企业战略高度。如何让AI不是“花架子”，而是真正成为工程师提效、企业合规与资产增值的“新质生产力”，是电网设计单位面临的核心课题。

本课程以“场景驱动、工具赋能、系统构建”为核心逻辑，按照需求量身打造。我们摒弃单纯的技术宣讲，采用“认知-理解-应用-迁移”四阶教学法。课程从解析AI（大语言模型、智能体）能为工程师做什么开始，逐步深入到提示词工程、本地模型部署、专属知识库（RAG）搭建等核心技术。进而，通过工作坊形式，引导学员亲手搭建可解决实际工作难题的智能体（Agent）与工作流，最终实现从“被动问答”到“主动执行”的能力跨越。课程强调“学中做，做中学”，确保每位学员带着真实场景来，带着解决方案走。

对学员个人而言，本次培训将系统提升其AI工具应用素养与工程化思维，使其从重复劳动中解放，聚焦于更高价值的设计创新与决策判断。对企业而言，这不仅是工作效率的倍增，更是将资深工程师的经验沉淀为可复用的“数字技能包”，推动组织知识资产化。同时，通过构建企业级AI应用原型与数据治理实践，为后续申报DCMM/CMMM认证、实现数据资产入表、获取政策补贴打下坚实的能力与案例基础。

1. 掌握提示词工程与主流AI模型（如DeepSeek， 通义千问）特性，能够针对设计、校审、报告等场景下达精准指令，实现办公自动化。

2. 理解RAG（检索增强生成）原理与智能体（Agent）架构，能够动手搭建个人/项目级的“强条规范知识库”与自动校审助手原型。

3. 获得本地化轻量模型部署与API管理能力，能够在保障数据安全的前提下，配置AI工作环境，实现敏感数据本地处理。

4. 学会使用低代码平台（如扣子/Coze）编排工作流，能够将“现场拍照识别隐患→自动生成整改单”等复杂业务流程自动化。

5. 建立AI应用的批判性思维与安全合规意识，明确AI辅助的边界，掌握工程数据脱敏与使用的合规红线。

课程导入

• 破冰与共识：学习小组组建（角色：组长/记录员/演讲者/计时员）、制定学习公约。

• 痛点墙共创：各小组写下当前工作中最希望用AI解决的3个效率瓶颈或专业难题。

• 课程全景图：展示3天从“工具使用”到“系统构建”的进阶路径。

• 知识模块：

◦ 知识点一：大模型（LLM）能力边界——不只是聊天，更是“外挂大脑”（文本、逻辑、数据、多模态）。

◦ 知识点二：国产主流模型（DeepSeek/R1， 通义千问， Kimi）特性解析与场景化选型指南。

◦ 知识点三：AI办公提效三板斧——报告/PPT自动化、会议纪要智能生成、工程文书智能起草。

• 案例研讨：

◦ 案例名称：某省电力设计院《XX工程勘察报告》AI辅助分析。

◦ 案例背景：工程师上传地勘PDF，要求AI提取参数、分析地基条件、给出基础型式建议并自查遗漏项。

◦ 讨论问题：1. 此案例中AI的核心价值是什么？

2. 为确保结果可靠，人工复核的关键点应放在哪里？

• 小组讨论：“AI赋能电网设计场景脑暴会”

◦ 讨论目标：每组挖掘并共识3个本组最迫切的AI应用场景，形成“场景-痛点-预期价值”清单。

◦ 讨论时间：30分钟。

◦ 讨论工具：扑克牌+A0海报纸。

◦ 产出要求：海报需图文并茂展示3个场景，并排序优先级。

◦ 展示方式：每组3分钟路演，接受其他组质询与补充。

• 工具交付：《通用提效提示词模板库（V1.0）》

• 知识模块：

◦ 知识点一：数据安全红线——公网与内网使用边界、工程数据脱敏规范、私有化部署路径。

◦ 知识点二：RAG（检索增强生成）核心原理——给AI配“规范手册”，解决“幻觉”问题。

◦ 知识点三：从0到1搭建个人知识库——文档处理、向量化、召回优化全流程实操。

• 案例研讨：

◦ 案例名称：基于RAG的“强条反措智能审查助手”搭建。

◦ 案例背景：内网上传数十本设计规程，构建向量知识库。AI可精准回答“变电站防火墙耐火极限”等问题，并引用条文编号。

◦ 讨论问题：1. 与传统电子规范查阅相比，RAG方案的优势与潜在风险？

2. 如何设计文档切片策略以提升检索准确率？

• 小组讨论：“构建我的强条知识库方案设计”

◦ 讨论目标：以小组选定的一个专业方向（如电气、结构、总图），设计其知识库构建的文档清单、处理流程与关键测试问题。

◦ 讨论时间：45分钟。

◦ 产出要求：输出包含“文档列表->清洗要点->切片策略->测试用例”的实施方案海报。

• 工具交付：《企业级知识库构建检查清单》

• 知识模块：

◦ 知识点一：智能体（Agent）核心思想——从“被动问答”到“主动执行”的数字实习生。

◦ 知识点二：工作流编排逻辑——触发器、节点、变量、条件分支与状态管理。

◦ 知识点三：低代码平台（以扣子/Coze为例）快速上手，连接大模型、工具与知识库。

• 案例研讨：

◦ 案例名称：“随手拍”安全隐患智能识别与整改单自动生成工作流。

◦ 案例背景：现场安全员拍照上传，AI视觉识别隐患（如未戴安全帽），自动检索安全规范，生成含问题、依据、建议的整改通知单。

◦ 讨论问题：此工作流涉及到哪几个AI能力（多模态、RAG、文本生成）的协同？

如何设计错误处理机制？

• 小组讨论：“智能体工作流设计挑战”

◦ 讨论目标：针对“采购技术规范书智能生成”或“工程日报自动汇总”场景，设计一个智能体工作流的逻辑流程图。

◦ 讨论时间：45分钟。

◦ 产出要求：使用流程图形式，清晰展示从触发到结束的各个节点、判断逻辑和传递信息。

• 工具交付：《智能体工作流设计模板》

• 知识模块：

◦ 知识点一：多模态AI在工程中的应用——基于草图/白模的效果图生成、现场图片识别与标注。

◦ 知识点二：Vibe Coding（自然语言编程）——用语言指令让AI编写批量处理脚本。

◦ 知识点三：文件批量处理、数据提取与自动化归档实战。

• 案例研讨：

◦ 案例名称：使用AI编程IDE批量重命名与归档工程文件。

◦ 案例背景：将散乱的勘察报告、图纸按“项目编号-专业-日期”规则批量重命名，并自动归档至对应项目文件夹。

◦ 讨论问题：这类重复性操作为何适合用AI自动化？

在赋予AI本地文件读写权限时，应设置哪些安全前提？

• 工具交付：《工程文件智能管理脚本示例集》

• 知识模块：

◦ 知识点一：AI在设计、采购、施工、管理全流程的典型场景串讲与价值复盘。

◦ 知识点二：AI时代工程师的核心素养——批判性思维、人机协同边界、经验数字化能力。

◦ 知识点三：从单点工具到体系化赋能——企业级AI应用落地的路径与挑战。

• 小组讨论：“AI在工程中的应用边界研讨”

◦ 讨论目标：结合三天所学，小组讨论并共识“哪些工作必须AI做、哪些适合人机协同、哪些必须人做”，并阐述理由。

◦ 讨论时间：30分钟。

◦ 产出要求：绘制一张“人机协同光谱图”或“AI应用三区（高效区、协同区、禁区）图”。

• 工具交付：《AI应用场景评估矩阵》

课程总结与行动计划

• 知识图谱回顾：集体绘制三天课程的核心知识图谱。

• 巅 峰对决与颁奖：各小组展示最终优化后的AI解决方案海报，进行投票评选与颁奖。

• 个人531行动计划：

◦ 每位学员写下：5个收获、3个应用点、1周内要完成的1项具体行动。

• 毕业典礼：颁发结业证书、组建课后实践交流群、发放全部课程工具包与资料。

讲师结语：本方案已将原公开课内容深度重构，强化了痛点挖掘、小组共创、实战产出环节，确保培训不仅“听得懂”，更能“带得走、用得上”。

我们随时可以根据贵公司的具体业务场景（如特高压设计、配网自动化、新能源接入等）进一步定制案例与讨论主题，确保培训与业务紧密咬合。期待与您共同开启电网设计智能化的新篇章！