思特奇:已研发交付上百个AI智能体应用
思特奇:已研发交付上百个AI智能体应用
思特奇:已研发交付上百个AI智能体应用“AI在燃气全产业的应用已(yǐ)成为不可(kě)置疑的竞争优势,未来三年,任何城燃企业都无法脱离AI实现可持续发展。”在近日(jìnrì)举办的第29届世界燃气大会(WGC2025)上,新奥集团技术委员会主席张军表示,“未来10年只有两种企业会特别好,一种(yīzhǒng)是(shì)生产智能的企业,一种是应用智能生产的企业。”
近年来,国内城市燃气企业面临(miànlín)安全生产压力(yālì)与传统售气业务增长瓶颈的双重夹击——传统售气业务受国际气价波动、用气需求下行压力影响,业绩增长乏力;管网老化、第三方施工破损等问题频发,行业(hángyè)安全监管趋严。在全球能源转型与国内 “双碳” 战略叠加(diéjiā)的背景下,中国(zhōngguó)城市燃气企业正经历(jīnglì)前所未有的挑战。在此背景下,人工智能技术的深度应用正在重塑城燃行业的价值逻辑。
安全是燃气行业的(de)生命线。燃气安全曾是纯靠“人盯脚量”的苦活(kǔhuó)累活,传统模式下,安检员需手持检测仪(jiǎncèyí)穿梭于大街小巷,面对复杂密布的地下管网,漏检、误判风险始终存在。而AI的介入正将这(zhè)一模式推向实时感知、智能分析与主动防控的新阶段。
例如,新奥集团在过去四年通过在全国250个城市燃气项目部署物联感知设备,实现场站、密闭空间、施工场景的(de)全自动(quánzìdòng)监控。张军打比方称(chēng),公司安全管理水平(shuǐpíng)从L2级辅助驾驶跃升至L4级自动驾驶水平。这种转变也带来了显著的经济效益。过去三年(sānnián),新奥集团通过AI将旗下30万台调压器的运维模式(móshì)从计划性改为智能预测性后,设备运行效率提升近5倍,年节省成本近8000万元。
在(zài)商业模式上,传统城燃企业发展依赖区域特许(tèxǔ)经营权的模式也(yě)正被(bèi)打破。新奥股份(600803.SH)商务运营秘书长陈(chén)海波指出,“城燃行业已进入‘血拼时代’,价格竞争倒逼企业必须打通产业链生态。”AI技术为城燃企业传统“卖气郎”到“能源管家”的角色转型提供了关键支撑。
通过(tōngguò)整合IT系统(xìtǒng)业务数据(shùjù)、OT系统生产数据、监测系统行为(wèi)数据及(jí)客户数据,新奥集团构建起企业私有(sīyǒu)数据图谱。青岛新奥燃气(ránqì)利用AI模型结合管网压力、用户用气行为及气象数据,实现区域用气需求的动态预测,为资源调配提供科学依据。这种预测能力在极端天气下尤为重要——2024年冬季寒潮中,湘潭新奥燃气借助此一系统,分析气温骤降与居民采暖需求的关系,提前调配LNG资源,避免多地供气紧张。
中国燃气(00384.HK)亦借助智慧交易平台,动态优化天然气供需匹配、调整供应计划,确保在不同时间和地点(dìdiǎn)的需求得以及时满足,并最小化成本(chéngběn)和资源(zīyuán)浪费。通过月度资源调优、输配路径寻优、年度采购方案应用等手段,中国燃气称(chēng),公司预计减少50%合同外采购气源,节省费用数千万元(shùqiānwànyuán)。
更深层的变革在于生态协同。“目前每吨液化天然气的毛利(máolì)也就10块钱,赚不到一杯奶茶钱。”陈海波指出(zhǐchū),“当客户需要的是冷热电联供,企业(qǐyè)还在卖单一(dānyī)天然气,这杯奶茶的毛利注定敌不过综合能源服务的价值。”
因此,新奥股份构建起泛能网平台,整合气、电、冷、热等多能源品类,实现跨区域、跨主体的(de)资源优化调配。例如在浙江某纺织园区,新奥集团通过(tōngguò)AI赋能能源交易平台,整合管网(guǎnwǎng)、气源(qìyuán)资源,结合园区内企业生产计划与电价波动,为每家企业定制“气电联动”方案。这种模式颠覆了“给多少气收(qìshōu)多少钱”的旧逻辑,转向“客户需要什么就提供(tígōng)什么”的新生态。
在(zài)行业人士看来,尽管AI应用(yìngyòng)已取得显著成效,但行业仍面临诸多挑战。
最突出的是数据质量与共享机制的问题。一方面,当前燃气企业数据分散在不同系统中,特别是行业公有(gōngyǒu)数据多存在于专家经验(jīngyàn)中,且缺乏行业级数据标准,尚未能形成系统性资产,制约了AI模型(móxíng)的训练效果;另一方面,“安全管理不能放松人(rén)的重视,我们仍需保持类似L3-L4水平的人机(rénjī)协同。”张军指出,在引入AI的同时,企业需同步优化组织流程与人员能力,避免技术依赖(yīlài)导致的管理空心化。
AI伦理与风险防控也同样(tóngyàng)重要。业内人士警示,AI“幻觉”特性可能导致决策偏差,过度依赖技术或(huò)将削弱人类对行业趋势的判断力。如何在技术赋能与风险防控之间找到(zhǎodào)平衡点,是(shì)城燃企业智能化转型的关键命题。
此外,如何在商业模式创新上实现数据、模型与人才(réncái)的协同(xiétóng)亦然关键。张军(zhāngjūn)将AI落地要素总结为“数据资产化(huà)、业务模型化、人才能力化”。他解释称,燃气企业需整合IT系统、OT系统以及客户行为数据,形成企业级数据资产图,才能支撑AI模型的精准训练。但当前,既懂燃气业务又精通AI技术的复合型人才,在业内极为稀缺(xīquē)。
针对上述挑战,张军建议从三个维度精进:一是(yīshì)深化技术纵深,例如开发行业专属大模型,结合小模型解决专业问题;二是完善数据治理,建立行业数据共享机制,并(bìng)加强数据安全保护;三是优化(yōuhuà)人才结构,通过校企合作、内部培训(péixùn)等方式,培养“燃气+AI”的跨界(kuàjiè)人才。
(本文来自(láizì)第一财经)
“AI在燃气全产业的应用已(yǐ)成为不可(kě)置疑的竞争优势,未来三年,任何城燃企业都无法脱离AI实现可持续发展。”在近日(jìnrì)举办的第29届世界燃气大会(WGC2025)上,新奥集团技术委员会主席张军表示,“未来10年只有两种企业会特别好,一种(yīzhǒng)是(shì)生产智能的企业,一种是应用智能生产的企业。”
近年来,国内城市燃气企业面临(miànlín)安全生产压力(yālì)与传统售气业务增长瓶颈的双重夹击——传统售气业务受国际气价波动、用气需求下行压力影响,业绩增长乏力;管网老化、第三方施工破损等问题频发,行业(hángyè)安全监管趋严。在全球能源转型与国内 “双碳” 战略叠加(diéjiā)的背景下,中国(zhōngguó)城市燃气企业正经历(jīnglì)前所未有的挑战。在此背景下,人工智能技术的深度应用正在重塑城燃行业的价值逻辑。
安全是燃气行业的(de)生命线。燃气安全曾是纯靠“人盯脚量”的苦活(kǔhuó)累活,传统模式下,安检员需手持检测仪(jiǎncèyí)穿梭于大街小巷,面对复杂密布的地下管网,漏检、误判风险始终存在。而AI的介入正将这(zhè)一模式推向实时感知、智能分析与主动防控的新阶段。
例如,新奥集团在过去四年通过在全国250个城市燃气项目部署物联感知设备,实现场站、密闭空间、施工场景的(de)全自动(quánzìdòng)监控。张军打比方称(chēng),公司安全管理水平(shuǐpíng)从L2级辅助驾驶跃升至L4级自动驾驶水平。这种转变也带来了显著的经济效益。过去三年(sānnián),新奥集团通过AI将旗下30万台调压器的运维模式(móshì)从计划性改为智能预测性后,设备运行效率提升近5倍,年节省成本近8000万元。
在(zài)商业模式上,传统城燃企业发展依赖区域特许(tèxǔ)经营权的模式也(yě)正被(bèi)打破。新奥股份(600803.SH)商务运营秘书长陈(chén)海波指出,“城燃行业已进入‘血拼时代’,价格竞争倒逼企业必须打通产业链生态。”AI技术为城燃企业传统“卖气郎”到“能源管家”的角色转型提供了关键支撑。
通过(tōngguò)整合IT系统(xìtǒng)业务数据(shùjù)、OT系统生产数据、监测系统行为(wèi)数据及(jí)客户数据,新奥集团构建起企业私有(sīyǒu)数据图谱。青岛新奥燃气(ránqì)利用AI模型结合管网压力、用户用气行为及气象数据,实现区域用气需求的动态预测,为资源调配提供科学依据。这种预测能力在极端天气下尤为重要——2024年冬季寒潮中,湘潭新奥燃气借助此一系统,分析气温骤降与居民采暖需求的关系,提前调配LNG资源,避免多地供气紧张。
中国燃气(00384.HK)亦借助智慧交易平台,动态优化天然气供需匹配、调整供应计划,确保在不同时间和地点(dìdiǎn)的需求得以及时满足,并最小化成本(chéngběn)和资源(zīyuán)浪费。通过月度资源调优、输配路径寻优、年度采购方案应用等手段,中国燃气称(chēng),公司预计减少50%合同外采购气源,节省费用数千万元(shùqiānwànyuán)。
更深层的变革在于生态协同。“目前每吨液化天然气的毛利(máolì)也就10块钱,赚不到一杯奶茶钱。”陈海波指出(zhǐchū),“当客户需要的是冷热电联供,企业(qǐyè)还在卖单一(dānyī)天然气,这杯奶茶的毛利注定敌不过综合能源服务的价值。”
因此,新奥股份构建起泛能网平台,整合气、电、冷、热等多能源品类,实现跨区域、跨主体的(de)资源优化调配。例如在浙江某纺织园区,新奥集团通过(tōngguò)AI赋能能源交易平台,整合管网(guǎnwǎng)、气源(qìyuán)资源,结合园区内企业生产计划与电价波动,为每家企业定制“气电联动”方案。这种模式颠覆了“给多少气收(qìshōu)多少钱”的旧逻辑,转向“客户需要什么就提供(tígōng)什么”的新生态。
在(zài)行业人士看来,尽管AI应用(yìngyòng)已取得显著成效,但行业仍面临诸多挑战。
最突出的是数据质量与共享机制的问题。一方面,当前燃气企业数据分散在不同系统中,特别是行业公有(gōngyǒu)数据多存在于专家经验(jīngyàn)中,且缺乏行业级数据标准,尚未能形成系统性资产,制约了AI模型(móxíng)的训练效果;另一方面,“安全管理不能放松人(rén)的重视,我们仍需保持类似L3-L4水平的人机(rénjī)协同。”张军指出,在引入AI的同时,企业需同步优化组织流程与人员能力,避免技术依赖(yīlài)导致的管理空心化。
AI伦理与风险防控也同样(tóngyàng)重要。业内人士警示,AI“幻觉”特性可能导致决策偏差,过度依赖技术或(huò)将削弱人类对行业趋势的判断力。如何在技术赋能与风险防控之间找到(zhǎodào)平衡点,是(shì)城燃企业智能化转型的关键命题。
此外,如何在商业模式创新上实现数据、模型与人才(réncái)的协同(xiétóng)亦然关键。张军(zhāngjūn)将AI落地要素总结为“数据资产化(huà)、业务模型化、人才能力化”。他解释称,燃气企业需整合IT系统、OT系统以及客户行为数据,形成企业级数据资产图,才能支撑AI模型的精准训练。但当前,既懂燃气业务又精通AI技术的复合型人才,在业内极为稀缺(xīquē)。
针对上述挑战,张军建议从三个维度精进:一是(yīshì)深化技术纵深,例如开发行业专属大模型,结合小模型解决专业问题;二是完善数据治理,建立行业数据共享机制,并(bìng)加强数据安全保护;三是优化(yōuhuà)人才结构,通过校企合作、内部培训(péixùn)等方式,培养“燃气+AI”的跨界(kuàjiè)人才。
(本文来自(láizì)第一财经)


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