8小时→10分钟：AI“手搓”重塑安质环经验分析工作

中广核苏州热工院人工智能应用实验室推出AI工作坊系列活动后，由 “Vibe Coding（AI辅助编程）” 掀起的创新实践正在逐步铺开。施震灏，材料工程技术中心副主任，一名出身一线技术岗位的中层管理人员，以零基础编程的普通使用者身份，依托 AI 协同开发出一套双路径智能引擎安质环经验反馈分析系统，将原先8小时以上的会前筹备时长压缩至10分钟，有效提升安质环经验反馈与前置管控效率。

安质环经验反馈周会上，各部门汇总上报大量偏差、异常数据。过往各级经验反馈均依靠人工逐条分析，单条处理耗时约 10 分钟。面对持续累积的数千条数据，传统人工分析效率偏低，已成为制约安质环管理提质增效的主要瓶颈。

面对这种情况，施震灏意识到，AI时代解决业务问题的核心不在于代码编写水平，而在于清晰梳理业务逻辑、精准界定问题需求，这也是他多年基层工作积累的突出优势。在人工智能应用实验室支撑下，他逐层拆解安质环分析流程，结合苏州热工院管理制度与自身业务经验形成完整文字需求，通过 “Vibe Coding” 模式交由AI工具完成开发。“此时AI不再只是问答、检索工具，更像一名新入职员工。我则是作为‘师傅’，对他进行教导。” 施震灏这样描述开发过程。

依托人工智能应用实验室技术支撑，施震灏联合AI开发的安质环经验反馈智能分析系统采用Python+Flask+SQLite技术架构，为纯内网离线部署轻量级事件分析平台，全流程数据内网留存，数据安全可控。系统核心为双路径智能分析引擎：一是内嵌苏州热工院《安全质量环境事件管理规定》52条判定标准，覆盖核安全、人身、消防、交通、辐射等8大类场景，依靠规则引擎完成快速结构化筛查；二是调用苏州热工院本地部署大模型，对事件描述开展语义解析与综合研判。两条分析路径互补，既严守制度判定标准，又借助AI适配复杂场景推理，输出客观合理的事件分级建议。

在功能层面，系统实现了全流程闭环管理：智能定级与趋势分析模块每周自动完成事件定级与深度分析，支持班组级趋势分析，提供关键词趋势、等级分布等多维度可视化看板；原因分析与纠正措施记录模块确保问题追溯有据可查，改进措施模块可逐条跟踪整改闭环及有效性验证，实现PDCA完整循环；周报智能汇总功能支持按周汇总数据、智能匹配历史相似事件，辅助决策层快速识别共性风险；管理透视与风险预警模块提供部门排名、上期对比、月度趋势图等管理视角功能，并搭载自动发现机制，可主动识别风险警示信号和趋势恶化苗头；历史总览模块支持全量数据的多维度检索与筛选，让海量经验反馈真正转化为可追溯、可复用的知识资产。

AI不负众望，理解到位、执行迅速，仅用几天时间便迭代出首个可用版本。在安质环经验反馈周会上，该系统凭借精准的自动定级和直观的可视化呈现，将漫长的会议准备时间压缩至10分钟，会上讨论也聚焦在一目了然、重点突出的数据可视化界面上，有效提升了会议效能，获得一致好评。

初版系统也暴露出与现有技术框架对接不齐等问题，人工智能应用实验室迅速提供skill文件指导AI，完成鉴权等系统对接，使系统以最快速度达到合规要求。这次成功的开发经历也摸索出了一条可行的路径——用户验证想法，人工智能应用实验室提供必要的指导和帮助，在合规的情况下快速落地提供服务。

回顾这段历程，施震灏既新鲜又兴奋：“作为从未触及代码的小白，竟然能凭空‘手搓’出一个真正可用、为安质环工作赋能的有效工具。管理者不只可以指方向，现在可以开坦克上前线了。而且在我身后，大家的‘小米加步枪’已经悄然升级为‘飞机大炮’。”目前，施震灏已带领中心十余名AI爱好者集体加入人工智能应用实验室，依托AI工具挖掘业务新增长点。