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(de)应用已成为不可置疑的竞争优势,未来三年(nián),任何城燃企业都(dōu)无法脱离AI实现可持续发展。”在近日举办的第29届世界燃气大会(WGC2025)上,新奥集团(jítuán)技术委员会(wěiyuánhuì)主席张军表示,“未来10年只有两种企业会特别好,一种是生产智能的企业,一种是应用智能生产的企业。”
近年来,国内城市(chéngshì)燃气企业面临安全生产压力(yālì)与传统售气业务(yèwù)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,行业安全监管趋严。在(zài)全球能源转型与国内 “双碳” 战略叠加的背景下,中国城市燃气企业正经历(jīnglì)前所未有的挑战(tiǎozhàn)。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。
安全是燃气行业的生命线。燃气安全曾是纯靠“人盯脚量”的苦活累活,传统模式下(xià),安检员需手持检测仪穿梭于大街小巷,面对复杂密布的地下(dìxià)管网,漏检、误判风险(fēngxiǎn)始终存在。而AI的介入正将这一模式推向实时感知、智能分析与主动防控的新(xīn)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(xiàngmù)部署物联感知设备,实现场站、密闭空间、施工场景的全自动(zìdòng)监控。张军打比方称,公司安全管理水平从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,新奥集团通过AI将旗下30万台(wàntái)调压器(diàoyāqì)的运维模式从计划性改为智能预测性后,设备运行效率提升(tíshēng)近5倍(bèi),年节省成本近8000万元。
在商业模式上,传统城燃企业发展依赖区域(qūyù)特许经营权的模式也正被(bèi)打破。新奥股份(600803.SH)商务运营秘书长(mìshūzhǎng)陈海波指出,“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(dào)“能源(néngyuán)管家”的角色转型提供了关键支撑。
通过整合IT系统业务数据(shùjù)(shùjù)、OT系统生产数据、监测系统行为数据及(jí)(jí)客户数据,新奥集团构建起企业私有数据图谱。青岛新奥燃气利用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(yùcè),为资源调配提供(tígōng)科学依据。这种预测能力在极端(jíduān)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(ránqì)(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的需求(xūqiú)得以及时满足,并最小化成本和资源浪费。通过月度资源调优、输配路径寻优、年度采购方案应用(yìngyòng)等手段(shǒuduàn),中国燃气称,公司预计减少50%合同外采购气源(qìyuán),节省费用数千万元。
更深层的变革在于生态协同。“目前每吨液化天然气的毛利也就10块钱,赚不到一杯奶茶钱。”陈海波指出,“当客户需要的是冷热电联供,企业还(hái)在卖(mài)单一天然气,这杯奶茶的毛利注定敌不过(díbùguò)综合能源(néngyuán)服务的价值。”
因此,新奥股份构建起泛能网平台,整合(zhěnghé)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、气源资源,结合园区内企业生产计划与电价波动,为(wèi)每家企业定制(dìngzhì)“气电联动”方案。这种模式颠覆了“给多少气收多少钱”的旧逻辑,转向“客户需要什么就提供(tígōng)什么”的新生态。
在行业人士看来(kànlái),尽管AI应用已(yǐ)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(zài)不同系统中,特别是行业公有数据多存在于专家经验中,且(qiě)缺乏行业级数据标准(biāozhǔn),尚未能形成系统性资产,制约了AI模型的训练效果;另一方面,“安全管理(guǎnlǐ)不能放松人的重视(zhòngshì),我们仍需保持类似L3-L4水平的人机协同。”张军指出,在引入(yǐnrù)AI的同时,企业需同步优化组织流程与人员能力,避免技术依赖导致的管理空心化。
AI伦理与风险(fēngxiǎn)防控也(yě)同样重要。业内人士警示,AI“幻觉”特性可能导致决策偏差,过度依赖技术或将削弱人类对行业趋势(qūshì)的判断力(pànduànlì)。如何在技术赋能与风险防控之间找到平衡点,是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(shíxiàn)数据(shùjù)、模型与人才的(de)协同亦然关键。张军将AI落地要素(yàosù)总结为“数据资产化、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(xíngchéng)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。
针对上述(shàngshù)挑战,张军建议从三个维度精进:一是深化技术(jìshù)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(wánshàn)数据(shùjù)治理,建立行业数据共享机制,并加强数据安全保护;三是优化人才结构,通过校企合作、内部培训等方式,培养“燃气(ránqì)+AI”的跨界人才。
(本文(běnwén)来自第一财经)
“AI在燃气全产业的(de)应用已成为不可置疑的竞争优势,未来三年(nián),任何城燃企业都(dōu)无法脱离AI实现可持续发展。”在近日举办的第29届世界燃气大会(WGC2025)上,新奥集团(jítuán)技术委员会(wěiyuánhuì)主席张军表示,“未来10年只有两种企业会特别好,一种是生产智能的企业,一种是应用智能生产的企业。”
近年来,国内城市(chéngshì)燃气企业面临安全生产压力(yālì)与传统售气业务(yèwù)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,行业安全监管趋严。在(zài)全球能源转型与国内 “双碳” 战略叠加的背景下,中国城市燃气企业正经历(jīnglì)前所未有的挑战(tiǎozhàn)。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。
安全是燃气行业的生命线。燃气安全曾是纯靠“人盯脚量”的苦活累活,传统模式下(xià),安检员需手持检测仪穿梭于大街小巷,面对复杂密布的地下(dìxià)管网,漏检、误判风险(fēngxiǎn)始终存在。而AI的介入正将这一模式推向实时感知、智能分析与主动防控的新(xīn)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(xiàngmù)部署物联感知设备,实现场站、密闭空间、施工场景的全自动(zìdòng)监控。张军打比方称,公司安全管理水平从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,新奥集团通过AI将旗下30万台(wàntái)调压器(diàoyāqì)的运维模式从计划性改为智能预测性后,设备运行效率提升(tíshēng)近5倍(bèi),年节省成本近8000万元。
在商业模式上,传统城燃企业发展依赖区域(qūyù)特许经营权的模式也正被(bèi)打破。新奥股份(600803.SH)商务运营秘书长(mìshūzhǎng)陈海波指出,“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(dào)“能源(néngyuán)管家”的角色转型提供了关键支撑。
通过整合IT系统业务数据(shùjù)(shùjù)、OT系统生产数据、监测系统行为数据及(jí)(jí)客户数据,新奥集团构建起企业私有数据图谱。青岛新奥燃气利用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(yùcè),为资源调配提供(tígōng)科学依据。这种预测能力在极端(jíduān)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(ránqì)(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的需求(xūqiú)得以及时满足,并最小化成本和资源浪费。通过月度资源调优、输配路径寻优、年度采购方案应用(yìngyòng)等手段(shǒuduàn),中国燃气称,公司预计减少50%合同外采购气源(qìyuán),节省费用数千万元。
更深层的变革在于生态协同。“目前每吨液化天然气的毛利也就10块钱,赚不到一杯奶茶钱。”陈海波指出,“当客户需要的是冷热电联供,企业还(hái)在卖(mài)单一天然气,这杯奶茶的毛利注定敌不过(díbùguò)综合能源(néngyuán)服务的价值。”
因此,新奥股份构建起泛能网平台,整合(zhěnghé)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、气源资源,结合园区内企业生产计划与电价波动,为(wèi)每家企业定制(dìngzhì)“气电联动”方案。这种模式颠覆了“给多少气收多少钱”的旧逻辑,转向“客户需要什么就提供(tígōng)什么”的新生态。
在行业人士看来(kànlái),尽管AI应用已(yǐ)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(zài)不同系统中,特别是行业公有数据多存在于专家经验中,且(qiě)缺乏行业级数据标准(biāozhǔn),尚未能形成系统性资产,制约了AI模型的训练效果;另一方面,“安全管理(guǎnlǐ)不能放松人的重视(zhòngshì),我们仍需保持类似L3-L4水平的人机协同。”张军指出,在引入(yǐnrù)AI的同时,企业需同步优化组织流程与人员能力,避免技术依赖导致的管理空心化。
AI伦理与风险(fēngxiǎn)防控也(yě)同样重要。业内人士警示,AI“幻觉”特性可能导致决策偏差,过度依赖技术或将削弱人类对行业趋势(qūshì)的判断力(pànduànlì)。如何在技术赋能与风险防控之间找到平衡点,是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(shíxiàn)数据(shùjù)、模型与人才的(de)协同亦然关键。张军将AI落地要素(yàosù)总结为“数据资产化、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(xíngchéng)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。
针对上述(shàngshù)挑战,张军建议从三个维度精进:一是深化技术(jìshù)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(wánshàn)数据(shùjù)治理,建立行业数据共享机制,并加强数据安全保护;三是优化人才结构,通过校企合作、内部培训等方式,培养“燃气(ránqì)+AI”的跨界人才。
(本文(běnwén)来自第一财经)


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