为展示汤圆的能力，韩路一提前在设置里开启了“默认展示思考过程”。

    照片上传完毕，对话框里浮出一行灰色小字。

    「汤圆正在思考中……」

    「客户上传了一张变电站设备照片。」

    「经照片分析，这是一套气体绝缘开关设备（Gas Insulated Switchgear，GIS），以SF6气体作为绝缘介质。」

    周涵眼神微动。

    她以前在一线时，每天都要看几百张这类设备照片；AI能识别出来，便算过了第一关。

    灰色小字仍在继续弹出：

    「调用知识库：电力设备故障图谱」

    「匹配设备：六氟化硫（SF6）气体密度继电器」

    「图像特征二次对比」

    「图像中接头外圈可见轻微不均匀变色，与正常胶圈纹理特征存在偏差」

    「高概率匹配问题：密封胶圈早期老化」

    「可能影响：SF6气体缓慢泄漏，压力逐渐下降，暂时不影响使用。」

    「若气体严重泄漏，则可能导致继电保护失效。」

    周涵身体微微前倾，目光紧紧盯住投影上的问题。

    小字弹出得很快，超过常人阅读可捕捉的速度；周涵还在读上面的诊断，处理方案已经生成完毕。

    「调用：《SF6气体绝缘设备运维规程》（Q/GDW 1168）」

    「调用：行业标准 GB/T 11022-缺陷分级」

    「修复方案生成中……」

    随即，一行更大的黑色字弹了出来。

    “图中是气体绝缘开关设备（GIS），可见接口处密封胶圈老化；建议派工作人员实地检查，喷涂皂液，或使用红外热像仪现场复核。”

    “如确认泄漏，按一般缺陷处置，一周内完成更换。”

    看到汤圆完成处理，周涵轻轻舒了一口气。

    她这才意识到，自己刚才屏住了呼吸。

    对了，全对。

    这是她还在一线时的同事前两天发给她的照片。

    一线技术员很多时候要靠肉眼诊断照片中的问题；能抓出这种隐藏问题的老技术员，都对自己的能力引以为傲，私下也会互发照片考教对方。

    周涵知道AI厉害，但在她印象里，AI能提供的帮助还属于知识问答一类，像个更好用的搜索引擎。

    比如问“GIS是什么”，它能给出答案。

    再问“GIS密封老化、气体泄漏怎么办”，它再给些建议。

    这在电力系统里已经用上了，新入职的小年轻都赞不绝口。

    可刚刚这个……

    它直接把诊断工作做了。

    这是什么概念？

    现在能承担这项工作的，都是在电力系统里干了八年以上的老员工。

    而且老员工的判断也不是每次都准。

    上次她看内审报告，巡检照片误判率在15%左右。

    国网每年巡检照片有多少？至少四十万张。

    每一张误判照片背后，都可能是一次跳闸、一次抢修，甚至一次爆炸。

    2018年羊场的特大事故，就是GIS漏气加电器短路导致的；直接、间接经济损失上亿元，内部培训至今还年年讲。

    如果这个AI能从照片里直接标注风险——

    那能预防多少事故？

    能省下多少钱？

    更别提现在有经验的员工断档严重。

    想到这儿，周涵看向韩路一的目光都不一样了。

    陆正平不是电力口的，汤圆这一轮回答对他没有意义。

    但他看得懂周涵的反应。

    看起来，这东西很硬。

    同时，陆正平心里也有顾虑。

    投资最怕什么？最怕别人拿假东西骗你。

    这种诊断若是AI做出来的，那很厉害；若是提前准备好的，那就没什么意思了。

    韩路一准备的是产品演示，让人现场试；可如果贺云深提前把自己和周涵的身份透露给他了呢？

    想到这儿，陆正平站了起来：

    “韩总，让我也来试试。”

    他不等韩路一回答，自己走到电脑前。

    韩路一心里提了口气：他可没准备电力之外其他行业的工具。

    陆正平直接输入：

    “最近各地都有算力相关政策，我想了解直隶的。”

    汤圆响应得很快。

    「调用：网络搜索」

    「连接失败」

    韩路一在旁说：“不好意思，陆总，联网这块还没做适配。”

    陆正平并不在意，这不是他想测的重点。

    他掏出手机翻了一会儿，找出一份文件——

    《ZJK市支持数据中心及算力产业发展若干措施》

    这是网上公开发布的文件，不涉密。

    陆正平示意韩路一过来加微信，随后用微信把文件发给他。

    韩路一看到文件名，提起的心又放下了。

    意图理解是汤圆的强项。

    韩路一用蓝牙把文件传到电脑桌面，让开身子。

    陆正平把文件拖进对话框，输入：

    “补贴这块，帮我捋一捋。”

    汤圆对话框很快开始输出：

    「用户上传了一份政策文件」

    「识别文件类型：地方政府产业扶持政策」

    「用户意图：提取财政补贴相关条款，结构化输出」

    「解析中……」

    很快，黑字弹出：

    「一、电价补贴

    大型及以上数据中心用电执行大工业电价，新建项目前三年给予0.05元/千瓦时的电价补贴。

    使用绿电比例超过50%的项目，额外补贴0.02元/千瓦时。

    二、建设补贴

    新建机架规模3000架以上的数据中心，按实际投资额的5%给予一次性补贴，上限2000万元。

    改造利用既有建筑的项目，补贴比例提高至8%。

    三、算力补贴

    为本地企业提供算力服务的，按实际算力交易额的10%给予补贴。

    纳入“东数西算”工程的项目优先支持。

    四、人才补贴

    引进高层次人才给予最高50万元安家补贴。

    本科以上技术人员每月给予1000至3000元生活补贴。

    五、土地支持

    数据中心用地可按工业用地出让，地价不高于同期同类工业用地最低标准。」

    整个输入输出过程前后大概十几秒。

    韩路一在旁一边看一边想：这不就是我需要的政策吗？

    陆正平是无心的，还是在暗示什么？

    这边，陆正平没动，目光快速一条一条扫过输出内容。

    这份文件他熟悉：团队前两天刚分析过几个省份、多个城市的算力政策，一个五人分析师团队花两天整理了一份对比表给他。

    陆正平看完输出，指着屏幕第一条：

    “电价补贴，补贴对象有没有限制？”

    韩路一把问题打进对话框。

    汤圆没经过思考，直接输出回复：

    「有。该补贴仅适用于大型及以上数据中心，即2500标准机架以上项目。中小型数据中心不在补贴范围内。」

    陆正平看着这个答案。

    这正是前两天他团队分析师犯过的真实错误。

    他拿到的政策对比表里写的是“新建数据中心项目均可享受电价补贴”，漏掉了“大型及以上”的限定词。

    陆正平当时多问了一句“真的没限制？”，分析师说“应该没有吧”。

    他让分析师复核，发现确实有限制。

    陆正平为这事发了好大的火。

    做摘要时丢掉限定词，把“部分适用”写成“普遍适用”，是人工分析最常见的错误。

    他在行业里这么多年，学到的最重要经验就是谨慎。

    可“谨慎”这个词，对人来说又谈何容易呢？

    如果使用AI能为人的粗心大意兜底，他的团队现在就可以效率倍增。

    几十个小时的工作量，压缩到几十秒。

    这个AI，有点东西。

    当然，现在流行的那些外网大模型他也试过，这样的事应该也能做到。

    但他平时接触的资料很多都不能上外网。

    甚至连互联网都不能上。

    所以他才这么关心本地部署。

    试用完，陆正平回到座位坐下。

    现在，到了问答环节。

    陆正平直接问：

    “韩总，东西不错，但是——”

    “真的是自主研发吗？”