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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（GasInsutedSwitchgear，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。
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/GDW1168）」
「调用：行业标准GB/T11022-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」