我们的技术观很朴素：标准负责定性，模型负责提速，规则负责传承，系统负责留痕，工程师负责签字。
系统内置的校核逻辑以下列标准为准绳（以现行有效版本为准）。引用关系在系统中逐条映射，可正向查询、可反向追溯。
| 标准编号 | 标准名称 | 在系统中的作用 |
|---|---|---|
| GB/T 20801 | 压力管道规范 工业管道（系列标准） | 核心基座：材料、设计、校核计算的主要依据 |
| TSG D0001 | 压力管道安全技术监察规程——工业管道 | 安全监察合规性判定的监管依据 |
| GB 50316 | 工业金属管道设计规范 | 设计合规辅助场景的比对依据 |
| ASME B31.3 | Process Piping（工艺管道） | 涉外项目与国际工程的参考比对（按需启用） |
说明：上表仅列示系统方法论所依据的主要标准框架；具体校核条款映射与适用版本，在技术交流中以系统实际配置为准。
工程安全场景对 AI 的要求不是"聪明"，而是"确定"。同一个输入，必须给出同一个结论；每一个结论，必须说得出依据。
大模型擅长生成，但不保证一致；专家系统把判定逻辑显式化、版本化，恰好补上这一课。我们用 AI 加速数据处理与初判，用规则系统锁住结论的确定性。
同一输入必然得到同一输出。不允许"这次算合格、下次算不合格"的概率性结论出现在安全场景。
每条结论绑定标准条款、工况、数据来源三要素，接受任何一轮审查的逐条追问。
机器做初判与穷举，工程师做复核与签认。系统不输出"最终安全判定"，那是人的权责。
数据不全、工况不明、标准不适用时，系统输出"条件不足"而不是强行给判定。宁缺毋滥。
标准会修订，报告会存档。每一份历史报告都锁定其依据的标准版本，不因标准更新而"被改判"。
人工复核推翻机器初判的每一例，都进入偏差库复盘：是数据问题修数据，是规则问题修规则。