不用再反复复制旧报告
系统基于当前项目资料和个人经验组织章节草稿；缺少原辅料、设备或工况数据时直接列为待确认。
得到：章节草稿 + 资料依据 + 待确认项
面向环评工程师的专业 AI 工作台
让每一份环评，
让每一份环评，
都有据可循
从项目资料、报告编写、法规查询和现场查勘，到提交前自检与个人经验沉淀。AI 负责整理、检索、起草和发现问题，工程师保留专业判断。
✓所有重要结论均需工程师确认；系统明确区分资料事实、AI 推断和待确认信息。
环评智助 AI · 个人工作区
● 工作区已同步
你好，张工
机械零部件项目的工程分析已完成 68%，可以继续编写。
今天想让我帮你做什么？
基于项目资料、个人经验库与已复核法规回答
帮我梳理机械加工项目工程分析章节…
写报告生成章节初稿
查标准法规与地方政策
现场查勘照片与语音记录
审报告检查数据和逻辑
最近项目
年产 20 万件机械零部件项目工程分析 · 68%
木质家具生产线技改项目待完善 · 42%
✓项目上下文已关联资料、法规与章节进度已就绪
围绕工程师真实交付物设计，不把所有能力塞进一个聊天窗口
6核心工作场景
可追溯回答与生成附依据
人工确认重要结论不过度自动化
数据隔离个人项目独立保存
解决真实痛点
少做重复劳动，多留时间做专业判断
把耗时但可标准化的工作交给系统，把有限精力投入到项目事实核实和专业判断。
不用在几十个网页间切换
用自然语言查询法规和标准候选依据，查看名称、编号、适用范围、公开来源与人工复核状态。
得到：候选依据 + 来源链接 + 适用提示
不用只靠人眼查前后矛盾
对项目报告章节进行完整性、数据一致性、标准状态和逻辑自检，形成按风险分级的问题清单。
得到：问题位置 + 原因说明 + 修改建议
产品全功能架构
项目全过程工作台 × 专业能力底座
前台围绕工程师工作流程组织，后台把资料、法规、专业规则、AI 和数据治理统一起来。
工作场景层用户实际使用入口
项目工作台项目、进度、资料与待办
报告编写章节草稿、引用与确认
法规标准查询、来源与适用提示
现场查勘图片、语音与结构化记录
质量闭环层报告交付前的质量闸门
报告自检完整性、数据与逻辑问题
问题闭环分级、建议、处理与复核
知识沉淀历史项目转化为个人经验
法规复核公开来源先复核后引用
专业能力层建设中的核心壁垒
文档结构化文本、表格、图片与定位
审核规则确定性检查和计算校核
专业数据法规、标准、名录与系数
AI 编排检索、生成与语义研判
治理与安全层商用系统基础
身份与权限账号、角色与数据隔离
服务配置模型、OCR、ASR 与存储
审计与计量操作留痕、用量和成本
部署与备份HTTPS、守护、限流与恢复
能力说明：项目、章节编写、知识库、法规采集与人工复核、现场图片/语音、基础报告自检和商用安全底座已具备；更深层的确定性审核规则、完整文档结构定位、专业数据核验和正式审核意见导出属于下一阶段重点建设能力。
当前核心能力
围绕一份环评报告的实际输入与交付
不是泛化的 AI 功能集合，每个模块都对应工程师日常工作的明确输入和产出。
已具备
项目与报告编写
按项目组织资料、章节和进度，基于项目知识生成可修改的章节草稿。
- 项目与章节管理
- 基于资料生成草稿
- 引用与待确认信息
已具备
法规与标准查询
检索已收录的法规标准，并结合 AI 提供候选依据和来源提示。
- 自然语言专业问答
- 公开原文来源
- 人工复核发布流程
已具备
移动现场查勘
现场拍照识别设备和环保设施，上传录音后自动转写并形成记录。
- 图片识别与 OCR
- 语音自动转写
- 现场检查清单
已具备
提交前报告自检
对项目报告章节检查完整性、数据一致性、标准状态和逻辑问题。
- 问题风险分级
- 原因与修改建议
- 问题处理状态
已具备
个人 AI 知识库
上传历史报告、项目资料和个人总结，自动解析并优先用于后续工作。
- PDF、DOCX、XLSX 等
- 解析、切片与向量化
- 按账号与项目隔离
已具备
法规采集与复核
定时关注权威公开来源，新内容先进入待复核队列，再成为可引用依据。
- HTTPS 白名单来源
- 去重与采集记录
- 人工审核后发布
重点建设方向
把“AI 挑错”升级为可验证的专业审核
专业审核不能只依赖一次大模型回答。目标架构采用三层协同：能计算和明确匹配的先用规则，能从权威数据核验的调用专业数据，只有复杂语义问题才交给 AI 研判。
1确定性规则优先
字段一致性、计算复算、单位换算、章节缺失、模板残留等问题稳定复现。
2专业数据核验
逐步接入标准限值、分类名录、危废与固废代码、产排污系数等结构化数据。
3AI 语义研判
处理符合性论述、治理逻辑、疑似遗漏和表达完整性，并明确不确定性。
专业审核引擎 · 目标架构每条意见都应包含原文位置、证据、置信度和处置建议
输入与结构化完整报告、章节、表格与附表
保留原始文档版本以及章节、段落、表格和页码位置。
L1 · 确定性规则数据一致性、公式、单位与完整性
可由程序明确判断的问题不交给模型猜测。
L2 · 专业数据核验标准、名录、限值、代码与系数
使用有来源、有版本、经复核的结构化专业依据。
L3 · AI 专业研判逻辑、遗漏、符合性与不确定项
AI 负责语义理解和解释，不覆盖确定性核验结果。
证据化输出问题定位、依据、建议与人工确认
目标支持在线闭环以及 PDF / Word 审核意见导出。
当前基础自检能力已经上线；上述专业审核深度将分阶段建设。
建设路线
先形成可用闭环，再逐步加深专业壁垒
不以功能数量作为目标，每个阶段都必须有明确输入、可交付输出和可量化验收指标。
项目全过程工作台
完成个人工程师的核心使用闭环，并持续完善稳定性与真实项目体验。
- 项目与章节编写
- 资料与个人知识库
- 法规查询和采集复核
- 现场查勘与基础自检
可交付的专业审核
支持直接上传完整报告，优先建设高确定性检查和正式意见输出。
- 文档结构与原文定位
- 首批确定性检查规则
- 问题处理与差异复审
- PDF / Word 意见导出
专业数据与团队能力
在数据授权和评测成熟的前提下，扩展更深的专业核验和企业协作。
- 标准限值与专业名录
- 计算、系数和代码核验
- 团队、配额与专家复核
- 空间与环境数据研判
一个项目的工作流程
从资料进入到交付自检，始终共享同一项目上下文
01创建项目行业、地区
报告类型
报告类型
02整理资料上传解析
分类关联
分类关联
03现场查勘图片识别
语音记录
语音记录
04编写报告章节草稿
待确认项
待确认项
05查询依据法规标准
来源复核
来源复核
06提交前自检问题清单
修改闭环
修改闭环
专业可信原则
AI 可以提高效率，不能替代工程师负责
系统尽量把事实、引用、推断和不确定信息分开呈现，让每个专业判断都有清晰边界。
生成和回答时先检索项目文件与个人知识，不凭空补全关键数据。
法规和专业依据保留公开来源、复核状态和必要的版本信息。
资料不足或存在多个可能结论时，列为待确认而不是强行判断。
项目、文档和知识按账号隔离；服务凭据在服务器端加密保护。
责任边界：环评智助 AI 是专业辅助工具，不替代环评工程师、专家技术评估或行政审批。重大准入、选址、标准适用和环境影响结论均应由具备相应专业能力的人员复核确认。