安全操作规程
设备操作、作业许可与风险管控的标准化规程撰写。
典型场景
能源行业的典型工作场景
巡检与检验报告
设备巡检、定期检验与异常记录的结构化报告。
环保合规材料
排放监测、环评与环保报送的合规文档整理。
资产运维与维护
设备台账、维护计划与故障分析的运维文档。
应急预案
事故、泄漏与停电等场景的应急方案与演练材料。
能耗分析
能源消耗统计、能效对标与节能建议的分析报告。
产品定位
灵群 是什么
安全规程、巡检报告与环保合规快速成稿，安全合规、运维可视、监管就绪。
描述任务需求后，系统自动拆解任务，调度多个智能体协同执行，最终形成统一的处理结果。每一步处理过程可追溯，每项结果均保留生成依据，方便复核与审计。
外部系统接入
对接 SCADA、EAM 与环保监测平台，自动拉取运行与排放数据。
Skills 与记忆
安全规程模板、巡检清单与报送规范封装为可复用 Skills。
安全、部署与可观测
能源专网 / 私有化部署，权限分级与全链路操作审计。
为什么现在
为什么能源行业现在需要 AI？
能源数字化在提速
能源行业的数字化投入持续增加，AI 正从试点走向日常生产与管理流程。
系统多、数据散
多数能源组织已建设多套业务系统，但数据、知识与流程仍分散在不同系统中，尚未形成可协同、可持续积累的智能能力。
叠加而非替代
灵群 不替代现有系统，而是在已有数字化基础上，为能源场景增加一层可审计、可扩展的 AI 工作能力。
解决方案
面向能源的场景能力
按业务域组织场景能力，对接现有系统后即可在授权边界内读取数据、调用能力并交付成果。
勘探与生产
安全操作规程
设备操作、作业许可与风险管控的标准化规程撰写。
巡检与检验报告
设备巡检、定期检验与异常记录的结构化报告。
环保合规材料
排放监测、环评与环保报送的合规文档整理。
系统打通
基于现有数据与接口，做智能化升级
不替换既有业务系统——通过统一 AI 网关接入多模型 API、MCP 工具与企业 REST 接口，在授权边界内读取业务数据、调用业务能力，统一智能化入口。
L1–L4 自下而上升级，L5 安全与治理贯穿全栈
智能化升级路径（自下而上）
L4价值产出层
对接现有数据与业务接口
连接 ERP、CRM、HIS、OA 等已有系统与数据库，在授权边界内读取业务上下文，Agent 决策有据、动作可执行。
统一智能化业务入口
一个对话入口覆盖检索、分析、撰写与执行，员工无需在多系统间切换，复杂任务自动编排调用后端能力。
盘活数据资产
把分散在报表、文档与接口中的沉睡数据变成可问答、可分析、可交付的成果，持续沉淀为 Skills 与团队记忆。
L3智能能力层
外部系统接入
对接 SCADA、EAM 与环保监测平台，自动拉取运行与排放数据。
Skills 与记忆
安全规程模板、巡检清单与报送规范封装为可复用 Skills。
安全、部署与可观测
能源专网 / 私有化部署，权限分级与全链路操作审计。
L2集成接入层
统一模型 API 网关
OpenAI 兼容 /chat/completions 接口，100+ 模型统一路由、负载均衡与 Fallback，切换提供商无需改代码。
MCP 工具网关
注册 ERP、CRM、数据库等 MCP 服务；REST 与 JSON-RPC 直连调用企业工具，权限白名单与调用审计同一套管控。
Virtual Key 与配额
按用户/团队发放虚拟密钥，预算、用量与限流集中追踪；Guardrails 在接入层统一拦截敏感调用。
L1业务系统层
SCADA / 生产监控系统
读取运行参数与告警数据，巡检报告与异常分析贴近实时工况。
EAM 资产与工单系统
关联设备档案、维修与备件信息，运维文档与应急预案对齐资产状态。
环保与监管报送平台
对接排放、能耗与合规指标，报送材料与整改说明基于真实监测数据。
L5安全与治理
部署方式
支持电厂 / 管网专网私有化，运行数据不出生产控制区。
合规与权限
按场站 / 角色隔离，安全与环保数据访问可审计。
过程可观测
报告生成步骤、数据来源与审批记录完整留存。
选型对比
为什么是 灵群
引入 AI 时，组织通常关注两点：数据是否安全可控？是否能接入现有系统并产生实际价值？
| 能力维度 | 个人 AI 助手 | 通用智能体平台 | 灵群 |
|---|---|---|---|
| 能源行业场景内置 | |||
| 数据留在组织内 / 私有化部署 | |||
| 直连已有业务系统与数据接口 | |||
| 多智能体自动协同完成任务 | |||
| 完成部署与数据接入后即可使用 | |||
| 组织知识与流程可沉淀复用 | |||
| 每一步操作可追溯可审计 |
个人 AI 助手
面向个人提效，部分采用公有云服务，组织需结合自身数据安全要求评估适用性。
通用智能体平台
提供搭建智能体的工具与环境，行业场景应用通常需要自行从零构建。
灵群
支持私有化部署与系统对接，面向能源的场景化能力已内置，完成部署与数据接入后即可使用。
落地路径
如何开始
灵群 的落地遵循「从单一业务场景快速验证，再逐步扩展」的路径。
第一步
选择高频单点业务切入
优先选择数据基础较好、业务相对独立、结果可快速验证的单点场景，例如：
- 安全操作规程
- 巡检与检验报告
- 监管报送
第二步
在单点场景中形成稳定闭环
在完成初步接入后，通过持续使用优化逻辑，使单一场景形成稳定可用的工作闭环，例如：
- 减少重复整理与人工核对
- 提升分析频率与结果时效
- 会议与汇报可直接使用产出
第三步
逐步扩展至相关业务场景
在单点场景稳定运行后，再逐步扩展到相邻业务，例如：
- 安全操作规程 → 资产运维与维护
- 巡检与检验报告 → 应急预案
- 数据分析 → 管理驾驶舱
部署说明（试点阶段）
支持电厂 / 管网专网私有化，运行数据不出生产控制区。 按场站 / 角色隔离，安全与环保数据访问可审计。
价值总结
组织获得的价值
让能源领域已有的数据、知识和业务流程，成为能够持续积累、持续复用、持续演进的 AI 资产。
安全合规
规程、检查清单与整改措施结构化输出，支撑 HSE 管理。
运维可视
巡检数据、能耗分析与设备状态汇总为可读报告，辅助运维决策。
监管就绪
环保、安监与行业监管报送材料快速成稿，引用与版本可追溯。
知识沉淀
能源领域的模板、规范、案例与流程持续积累，可检索、可复用，并在后续应用中不断优化。
安全可控
支持电厂 / 管网专网私有化，运行数据不出生产控制区。 按场站 / 角色隔离，安全与环保数据访问可审计。
全程可审计
报告生成步骤、数据来源与审批记录完整留存。
不是替代业务系统，不是替代专业人员，而是让能源组织拥有自己的 AI 工作能力。
准备好为能源场景落地 AI 了吗？
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