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思特奇:已研发交付上百个AI智能体应用

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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(quán)产业的应用已成为不可置疑的竞争优势,未来(wèilái)三年,任何城燃企业都无法脱离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(shàng),新奥集团技术委员会主席张军表示,“未来10年只有(zhǐyǒu)两种企业会特别好(hǎo),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,国内城市燃气(ránqì)企业面临安全生产压力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(xià)行压力影响,业绩增长乏力;管网老化、第三方施工破损等(děng)问题频发,行业安全监管趋严。在全球能源(néngyuán)转型与国内 “双碳(shuāngtàn)” 战略叠加的背景下,中国城市燃气企业正经历前所未有的挑战。在此背景下,人工智能技术的深度应用正在重塑(zhòngsù)城燃行业的价值逻辑。 安全是(shì)燃气(ránqì)行业的生命线。燃气安全曾(céng)是纯靠“人盯脚量”的苦活累活,传统模式下,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管网,漏检、误判风险始终存在。而AI的介入正(zhèng)将这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(ránqì)项目部署物联感知设备,实现场站(chǎngzhàn)、密闭空间、施工场景的全自动监控(jiānkòng)。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(zhuǎnbiàn)也带来了显著(xiǎnzhù)的经济效益。过去三年,新奥集团通过AI将旗下30万台调压器(diàoyāqì)的运维模式从计划性改为智能预测性后,设备运行效率提升近5倍,年节省成本近8000万元。 在商业模式上,传统城燃(chéngrán)企业发展依赖区域特许经营权的模式也正被(bèi)打破。新奥股份(600803.SH)商务运营(yùnyíng)秘书长陈(chén)海波指出,“城燃行业已(yǐ)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。 通过整合IT系统业务数据(shùjù)、OT系统生产数据、监测系统行为数据及客户数据,新奥集团构建起(qǐ)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(de)(de)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(zhōng),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(guānxì),提前调配LNG资源,避免多地供气紧张(jǐnzhāng)。 中国(zhōngguó)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得以及时满足,并最小化成本和资源(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,公司预计减少(jiǎnshǎo)50%合同外采购气源(qìyuán),节省费用数千万元。 更深层的(de)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(qián),赚(zhuàn)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(qǐyè)还在卖单一天然气,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(diàn)、冷、热等多能源(néngyuán)品类,实现跨区域、跨主体的资源优化调配。例如在浙江某(mǒu)纺织园区,新奥集团通过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(yǔ)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(gěi)多少气收多少钱”的旧逻辑,转向“客户需要(xūyào)什么就提供什么”的新生态。 在行业(hángyè)人士看来,尽管AI应用已取得显著成效,但行业仍面临诸多(zhūduō)挑战。 最突出的是数据(shùjù)(shùjù)质量与共享机制的问题。一方面,当前燃气企业(qǐyè)数据分散在不同系统中,特别是行业公有数据多存在于专家经验中,且缺乏(quēfá)行业级数据标准,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,“安全管理不能放松人的重视,我们仍需保持类似L3-L4水平的人机协同。”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(rényuán)能力,避免技术依赖导致(dǎozhì)的管理空心化。 AI伦理与(yǔ)风险防控也同样重要。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(rénlèi)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平衡点,是城燃(chéngrán)企业智能化转型的关键命题(mìngtí)。 此外,如何在(zài)商业模式创新上实现数据(shùjù)、模型与人才的(de)协同亦然关键。张军将AI落地要素总结为“数据资产化、业务模型化、人才能力化”。他解释称,燃气企业需(xū)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(jíwéi)稀缺。 针对上述挑战,张军建议从三个维度精进:一是深化技术纵深,例如开发行业(hángyè)专属大模型(móxíng),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,并加强数据安全保护;三是优化人才结构,通过校企(xiàoqǐ)合作、内部培训等(děng)方式,培养(péiyǎng)“燃气+AI”的跨界人才。 (本文来自第一财经(cáijīng))
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