一場工程AI產品演示會上，算法工程師興奮地介紹：“我們的模型在十萬份圖紙測試中，規范符合率達到98.7%。”話音未落，臺下一位設計院總工立即反問：“剩下的1.3%錯誤中，是否存在致命隱患？若發生事故，責任由誰承擔？”這一尖銳問題，直指工程AI落地的核心困境——技術團隊定義的“優秀”，未必是設計院真正需要的“可靠”。當AI從實驗室走向工程現場，評價標準不應由代碼編寫者獨斷，而需由承擔法律責任的總工、校審人員和項目經理共同制定。否則，再高的準確率，也難以獲得一張簽發的圖紙。

當前多數工程AI的開發邏輯，仍延續互聯網領域的“通用模式”：海量數據訓練、追求高準確率。這種方法在推薦系統或搜索引擎中效果顯著，但在工程設計中卻難以適用。原因在于，工程領域不是概率游戲，而是責任閉環。電商推薦錯誤可能損失點擊率，但工程計算偏差可能導致設備損毀甚至人員傷亡。因此，工程AI不能僅滿足于“98%正確”，而必須確保關鍵環節“100%可控”。然而，算法團隊往往關注整體指標，而總工更關心：AI建議是否考慮了本地鹽霧腐蝕等級？是否符合最新防火間距標準？若對結論存疑，能否當場修正并留存記錄？當評價標準以“泛化性能”為導向，而非“責任適配度”為核心，AI與生產實踐的脫節便成為必然。

工程設計的本質是“擔責”。每張簽發的圖紙背后，都承載著注冊工程師的執業資格與法律義務。AI若想參與其中，必須成為責任鏈條中的可追溯協作者，而非獨立于體系外的“黑箱工具”。這引出一個關鍵問題：AI的行為準則應由誰制定？現實中，許多設計院采購的AI系統，其規則完全由廠商封裝在后臺。總工無法查看邏輯、調整參數，更無法將自身經驗融入系統。結果導致：AI輸出看似合理，卻與院內技術路線沖突；遇到特殊項目（如高原、海島）時束手無策；爭議發生時，廠商以“模型固有特性”推卸責任。這種模式本質上是將專業判斷權讓渡給外部算法，卻仍由設計院承擔法律后果，形成責任轉嫁的惡性循環。

真正的工程AI，需支持總工主導規則構建。以通過中國電力規劃設計協會評審的良策金寶AI平臺為例，其核心理念是“規則由總工定義、知識歸設計院所有”。在243個落地項目中，總工可通過圖形化界面，將“沿海項目需雙倍防腐”等經驗轉化為結構化規則，并在私有化環境中運行。這種設計確保AI輸出既符合專業標準，又具備可追溯性。某電力設計院副總工表示：“過去，經驗依賴個人記憶；現在，規則庫讓知識成為可復用的數字資產。”在該院實踐中，系統采納率半年內從30%提升至85%，所有決策均可追溯至具體規則ID與版本，真正實現了“AI不是裁判，而是助手”的協同模式。

要實現這一轉變，設計院需在三個層面掌握主動權。首先，重構采購標準：不再僅關注準確率，而是要求系統支持總工自主構建和修改規則、規則與規范版本聯動、生成可審計的決策依據鏈。其次，明確合同條款：在技術協議中寫明規則定義權歸屬設計院、數據與知識資產不得用于公有模型訓練、系統必須支持私有化部署。最后，配套組織機制：設立“AI協同崗”或“數字總工助理”，專職負責規則維護、效果評估與流程優化。中國電力規劃設計協會在評審證書中指出：“該平臺將專家經驗轉化為可執行、可審計的數字資產，體現了以責任主體為中心的工程AI治理理念。”

工程AI的“優秀”標準，應由最終簽字人定義。算法團隊可提供工具，但無權制定標準；廠商可交付系統，但不能轉移責任。未來能在設計院扎根的AI，未必是技術最先進的，但一定是最尊重專業、最貼近責任、最能讓總工放心托付的。當AI從“黑箱預言”轉變為“透明協作者”，從“外部服務”內化為“組織能力”，工程智能化才真正邁出第一步。若AI規則由總工主導，新人的成長能否通過學習規則庫加速？院際技術差異能否通過規則包交換實現良性競爭？行業標準能否借助AI規則庫動態演進？這些問題的答案，將決定工程AI的真正價值邊界。