在电力工程设计实践中，工程师对规范条文的执行通常以“应”“必须”等强制性措辞为优先关注点，而将“宜”“可”“推荐”“不宜”等表述视为非强制性建议。这种理解在一般场景下或许可行，但在高风险环境（如高寒、高雷暴、强腐蚀区域）中，却极易引发严重的合规偏差。
以《交流电气装置的接地设计规范》（GB/T 50065—2011）为例，第6.2.3条规定：“接地网的埋设深度不宜小于0.8m。”许多设计人员据此采用0.6m或0.7m埋深，认为属于合理优化。然而，在冻土深度超过1.2m的地区，浅埋接地网在冬季将完全处于高电阻率冻土层中，导致接地阻抗显著升高，地电位抬升（GPR）可能超过设备绝缘耐受水平，构成实质性安全风险。
此时，“不宜”虽无“应”之字面强制力，却因物理约束与安全底线而具备了事实上的强制属性。这一现象并非个例，而是广泛存在于现行各类电力、能源及基础设施设计规范中。
二、“宜”为何具有隐含强制力？（一）规范文本的层级逻辑决定其弹性边界
国家标准与行业规范通常采用“强制性条文 + 推荐性条文”的混合结构。其中，“应”对应强制性要求，违反即构成不合规；“宜”“不宜”等则属于推荐性条款，原则上允许根据工程条件调整。然而，这种弹性并非无条件开放。
当项目所处环境触发特定风险阈值时（如雷暴等级≥D级、土壤腐蚀速率>0.1mm/年、冻深>1.0m），原本推荐性的“不宜”条款往往成为满足底层强制性安全目标（如热稳定、跨步电压限值、设备绝缘配合）的必要手段。换言之，“不宜”在此类场景下，是实现“应”的技术路径依赖。
（二）审查实践已将其事实强制化
据对近3年省级电力公司接地专项审查意见的统计分析，约38%的返工意见直接指向未执行“不宜”或“宜”字条款，且多集中于高风险项目。审查专家普遍认为：在已知环境严酷度的前提下，仍选择忽略规范所提示的优化方向，属于风险预判不足与设计保守性缺失，不符合“风险可控、经济合理”的安全设计原则。
因此，“宜”或“不宜”的强制等级并非由文字本身决定，而是由项目具体条件与安全后果共同定义。
三、传统方法为何难以识别“宜”的真实强制等级？当前设计流程中，对“宜”“不宜”等条款的处理主要依赖工程师个人经验与局部查证，存在三大局限：
信息割裂：地质、气象、材料性能等数据分散在不同平台，难以快速关联到具体规范条款；
规则隐性：哪些环境条件会触发“不宜”的强制化，缺乏显性规则库支持；
验证滞后：问题往往在施工图审查甚至投运后才暴露，纠错成本高昂。
这导致大量项目在“我以为可以”的假设下推进，最终陷入返工、超支甚至安全隐患的被动局面。
四、AI如何实现对“宜”的精准规范解读？要破解上述困境，关键在于构建一个能够动态耦合项目条件与规范语义的智能合规引擎。良策金宝AI在此方向上提供了可行路径。
其核心机制是通过工程数据库与场景化规则引擎，实现对“宜”“不宜”等条款的强制等级动态判定：
第一步：环境参数结构化输入项目坐标后，系统自动调取冻深历史、地闪密度、土壤pH值、腐蚀离子浓度等实测或推演数据，形成项目风险画像。
第二步：规范条款语义关联将GB/T 50065—2011等规范中的推荐性条款与风险阈值建立映射关系。例如：
当冻深 > 1.0m → “埋深不宜小于0.8m” 标记为【条件强制】当Ng ≥ 7.98次/km²/年（D级雷暴区）→ “降阻措施宜加强” 升级为【事实强制】
第三步：输出带依据链的合规清单每条推荐性条款旁标注其当前项目的强制等级，并附规范依据、实测数据来源及同类项目验证案例，支持直接用于计算书与审查答辩。
这一过程并非简单关键词匹配，而是基于真实工程经验沉淀的参数知识，使AI合规具备可解释性与可信赖度。
五、工程价值：从被动合规到主动风控某西北220kV变电站项目地处盐渍土与强雷暴叠加区。初期设计采用接地极间距4.5m，理由是规范仅“宜≥5m”。良策金宝AI分析后指出：因土壤电阻率变异系数达0.65，间距不足将导致电流分布严重不均，局部温升超限，违反GB/T 50065—2011第4.2.2条关于接地导体热稳定性的强制性要求。团队据此调整方案，避免了后期整改，节省成本约18万元，并一次性通过专项审查。
此类案例表明，对“宜”“不宜”的精准解读，本质是将隐性风险显性化、将模糊建议确定化的过程。它不仅提升合规效率，更强化了设计的本质安全属性。
六、结语：让每一个“宜”，都有据可依在工程安全面前，没有真正的“可选项”。那些看似柔和的“宜”“不宜”，往往是规范写给高风险项目的警示灯。
良策金宝AI的价值，不在于替代工程师判断，而在于将分散的经验、数据与规则，转化为可复用、可验证、可追溯的合规依据。当AI合规真正扎根于工程数据库与真实项目反馈，我们才能告别“我以为”，走向“我知道”。
未来，随着更多规范条款与风险场景的深度耦合，AI将成为工程师识别隐含强制力、筑牢安全底线的可靠伙伴
