为了展现汤圆的能力，韩路一在设置里提前打开了默认展示思考过程。
照片上传完之後，对话框里显出一行灰色的小字。
「汤圆正在思考中……」
「客户上传了一张变电站设备的照片。」
「通过对照片的分析，这是一个气体绝缘开关设备（Gas Insuted Switchgear，GIS），使用SF6气体作为绝缘介质。」
周涵的眼睛动了一下。
她以前在一线的时候，每天都要看几百张这种设备的照片，但是AI能看出来，已经过了第一关。灰色的小字还在继续弹出：
「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」
「图像中可见接头外圈轻微不均匀变色，与正常胶圈纹理特征偏差」
「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。」
「如果气体严重泄漏，则可能导致继电保护失效。」
周涵的身体微微前倾，眼睛紧紧地盯着投影上的问题。
小字弹出的速度很快，超过了一般人能够捕捉的速度，周涵还在读上面的诊断，这边的处理方案已经生成完了。
「调用：《SF6气体绝缘设备运维规程》（Q/GDW 1168）」
「调用：行业标准GB/T11022-缺陷分级」
「修复方案生成中……」
接下来一行更大的黑色字弹了出来。
“图中的是气体绝缘开关设备（GIS），可见接口处密封胶圈老化，建议派遣工作人员在实地检查，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。”
看到汤圆完成处理的之後，周涵轻轻的出了一口气。
她这才意识到，自己刚才屏住了呼吸。
对了，全对。
这是她还在一线的同事前两天发给她的照片。
一线的技术员很多时候都需要靠肉眼去诊断这些照片中的问题，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，私底下也会互相发照片考教对方。
周涵知道AI厉害，但是AI在她印象中能提供的帮助还属於知识问答这一类，像个更好用的搜索引擎。比如你问“GIS是什麽”，它可以给你个答案。
你再问“GI密封老化气体泄漏怎麽办”，它再给你些建议。
这个电力系统里已经在用了，新入职的小年轻们都赞不绝口。
可是刚刚这个………
直接就把诊断工作做了。
这是什麽概念？
现在能承担这个工作的，都是在电力系统里工作了八年以上的老员工。
而且老员工的判断也不是每次都准的。
上一次她看内审报告，巡检照片的误判率是15%左右。
国网每年的巡检照片是多少？至少四十万张。
每一张误判的照片後面，都有可能是一次跳闸，一次抢修，甚至是一次爆炸。
2018年羊场的特大事故，就是GIS漏气加电器短路导致的。直接间接造成的经济损失上亿元，他们内部培训到现在还年年在讲。
如果这个AI，能从照片里直接标注风险一
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，周涵看向韩路一的目光都不一样了。
陆正平不是电力口的，汤圆的这一轮回答对他来说没有意义。
但是他看得懂周涵的反应。
看起来这个东西，很硬。
同时陆正平心里也有顾虑。
投资最怕什麽？最怕别人拿假的东西骗你。
这种诊断如果是AI做出来的，那很厉害，如果是提前准备好的？那就没什麽意思了。
韩路一是做准备好的产品演示，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，陆正平站了起来：
“韩总，让我也来试试。”
然後他不等韩路一回答，自己走到了电脑前。
韩路一心里提了口气，他可没准备除了电力之外别的行业的工具。
陆正平直接输入到：
“最近各地都有算力相关的政策，我想了解一下直隶的。”
汤圆响应的很快。
「调用：网络搜索」
「连接失败」
韩路一在旁边说：“不好意思，陆总，联网这块还没做适配。”
陆正平也不在意，这不是他想测的重点。
他掏出手机来，翻了一会儿，找出一份文件来
《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他微信，然後把文件用微信发给他。
韩路一看到文件的名字，提起的心又放下了。
意图理解，这是汤圆的强项。
韩路一用蓝牙把文件传到电脑桌面上，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。”
汤圆的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，黑字开始弹出：
「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1000-3000元生活补贴。
五、土地支持
数据中心用地可按工业用地出让，地价不高於同期同类工业用地最低标准。」
整个输入输出的过程前後大概十几秒。
韩路一在旁边，一边看一边想，这不就是我需要的政策吗？
陆正平是无心的，还是在暗示什麽？
这边，陆正平没动，眼睛在快速的一条一条地过输出的内容。
这份文件他熟悉，他的团队前两天刚分析过几个省份各个城市的算力政策，一个五人的分析师团队花了两天的时间整理了一份对比表格给他。
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。
汤圆没有经过思考，直接输出了回复：
「有。该补贴仅适用於大型及以上数据中心，即2500标准机架以上的项目。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中的分析师犯的真实错误。
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”，丢掉了“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”。
他让分析师去复核，发现确实是有限制的。
陆正平为这个事发了好大的火。
做摘要的时候丢掉限定词，把“部分适用”写成“普遍适用”，这是人工分析最常见的错误。他在行业里这麽多年，学到的最重要的经验就是谨慎。
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，那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Al，有点东西。
当然了，现在流行的那些外网的大模型他也试着用过，这样的事应该也能做到。
但是他平时接触到的资料很多都是不能上外网的。
甚至连互联网都不能上。
所以他才这麽关心本地部署的事。
试用完，陆正平回到座位上坐下。
现在，到了问答环节了。
陆正平直接问了：
“韩总，东西不错，但是”
“真的是自主研发吗？”
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