智慧燃气“人工智能+”白皮书：AI驱动城镇燃气全场景智能化转型

AI驱动的城镇燃气全场景智能化转型 目录CONTENTS 燃气行业数智化转型的政策与需求双驱动01. 1.11.2政策与行业背景燃气企业的转型诉求0045 燃气行业数智化典型应用场景02. 2.12.22.32.42.52.6场景1：智慧燃气AI知识库场景2：对话式报表场景3：数智人-智能对话场景4：智能巡检场景5：智能质检场景6：智慧监盘011111802468 燃气行业数智化的总体架构03. 3.13.2架构演进趋势总体架构设计2212 4.14.24.3项目概况实施过程项目成效222679 实施保障与实施路径05. 5.15.2实施保障实施路径3313 结语 序言 在全球“双碳”目标驱动下，能源体系正经历从“传统化石能源主导”向“清洁低碳、安全高效”的深刻转型。近年来，随着人工智能特别是生成式人工智能技术的快速发展，国家正加速推动“AI+能源”深度融合，明确要求“推进智慧燃气系统建设”，将AI技术作为提升燃气安全管控、智能运维的核心抓手。 青岛积成电子作为城燃信息化领域的深耕者，十余年来聚焦燃气行业数字化需求，积累了丰富的业务场景理解与落地经验；腾讯作为全球领先的数字科技公司，构建了全栈云计算和AI技术，并有在能源行业丰富的数字化实践。双方基于“数字技术赋能产业”的共同理念，联合开展“智慧燃气智能体”相关研究与场景实践，围绕燃气安全、智能巡检、客户服务、决策支持等核心环节，构建“智能体开发平台+全场景赋能”的解决方案，验证了AI技术在燃气行业的应用价值。 本白皮书系统呈现“AI+燃气全场景”的技术架构和落地路径，总结了“平台搭建-场景赋能-业务闭环”的实践经验，为燃气行业提供可复制、可推广的AI+燃气解决方案。 本白皮书既是青岛积成与腾讯云在燃气智慧生产领域的合作成果总结，更是对“AI如何赋能燃气全生命周期管理”的行业思考。我们希望通过这份白皮书，为燃气企业的AI+提供可落地、可借鉴的转型路径，共同推动燃气行业向安全、高效、智能的未来演进。 燃气行业数智化转型的政策与需求双驱动 政策与行业背景 国家政策层面：人工智能与实体经济融合，大模型成为赋能新型工业化的重要抓手 当前，国家层面已将人工智能（AI）与实体经济的深度融合提升至战略高度，并将大模型技术定位为“赋能新型工业化的重要抓手”。以大模型为代表的生成式AI具备“多模态数据融合、知识推理、智能决策”的能力，能够破解传统产业“经验依赖强、效率提升难、风险预警滞后”的痛点，推动能源、制造等关键领域向“智能化、精细化、绿色化”转型。 具体到能源领域，国家政策进一步锚定AI技术的赋能方向，明确要求“推进智慧燃气系统建设”，将AI技术作为提升燃气安全管控、智能运维的核心支撑。全国“十五五”科技发展规划强调，生成式AI需向能源等关键领域渗透，推动“气-电-热-氢”多能协同、安全管理范式变革，助力“双碳”目标下的能源结构低碳化转型。 行业层面：燃气作为能源分支，亟需利用AI提升安全生产、智能运维、客户服务、供需管理等能力 从行业特性看，天然气在能源结构低碳化过渡阶段具有明显优势——其单位热值碳排放低于煤炭，可在工业与供热领域部分替代煤炭，有助于降低相关领域碳排放；燃气发电具备较快的负荷调节响应特性，可在新型电力系统中配合间歇性可再生能源发挥调峰支撑作用，提升电网运行的稳定性；同时，天然气可通过直燃或热电联产等方式为高端制造、数据中心等场景提供相对低碳的热能供应选项。这些特性使燃气在当前能源体系中扮演重要的过渡与支撑角色。 但当前燃气行业的核心业务环节仍面临以下共性瓶颈，亟需AI技术破解： 智能运维 安全生产 人工巡检覆盖范围有限，难以高效识别管道腐蚀、应力集中等隐蔽风险，运维效率与隐患发现率难以满足现代城市能源系统的安全要求 传统SCADA系统以实时参数监测为主，缺乏对潜在风险的预测能力，多数泄漏事故发生在巡检间隔期，风险预警滞后问题突出 供需匹配 客户服务 数据分散形成“信息孤岛”，缺乏智能化工具支撑精细化预测与调度，易出现气量供需不匹配的情况，影响供气稳定性与资源利用效率 传统模式依赖人工坐席与线下服务，响应效率有限，且用户数据分散难以形成统一客户画像，导致服务被动、同质化，无法提供主动、个性化服务，客户体验提升遭遇瓶颈 在此背景下，亟需利用AI提升安全生产、智能运维、客户服务、供需管理等能力，突破燃气行业目前面临的瓶颈，推动燃气管理从被动响应向主动预防和主动服务转型，从经验驱动向数据驱动和AI驱动升级。 燃气企业的转型诉求 结合行业实践与多家燃气企业的反馈，燃气企业的转型诉求可从业务维度归纳为安全生产、营销服务、供需市场及企业管理等几大领域。这些诉求反映了当前燃气业务面临的共性挑战，以及对智能化手段的潜在需求。 安全生产领域 随着城市化进程加快与管网规模扩大，燃气企业在管网运维、泄漏防控、第三方施工防护等环节面临的压力持续增加。传统模式多依赖人工巡检与分散系统，存在数据分散、响应滞后、风险识别依赖经验等问题，难以及时发现隐蔽隐患或预判潜在风险。 在此背景下，企业普遍希望引入智能化手段，实现对管网状态的更全面感知、对异常工况的更早发现与预警，并提升应急处置的协同效率，从而降低事故发生概率，增强管网运行的安全性与稳定性。 营销服务领域 燃气企业在售气收费、客户服务、安检回访等场景中，传统模式常面临服务渠道分散、用户需求响应不够及时、个性化服务能力不足等挑战。尤其在老龄化用户群体中，安全操作知识普及与远程协助需求较为突出；同时，常规性咨询占用较多人力，影响高价值服务投入。 企业希望借助智能化工具，实现多模态交互与方言识别，提升工单处理与隐患整改提醒的效率；并基于用户画像，提供更具针对性的安全提示与增值服务建议，从而改善用户体验，释放人工客服精力聚焦于复杂问题处理。 供需市场领域 在气源多元化与能源结构变化的背景下，燃气企业需要应对用气需求波动、季节性峰谷差、多气源协同调度等挑战。传统供需管理方式多依赖历史经验与静态计划，难以及时匹配实时变化，易造成供应冗余或短缺，影响运营的经济性与供气可靠性。 企业期望通过智能化手段，融合气象、经济、政策等多源信息，提升区域性用气需求预测的准确性，并优化采购与调度策略，从而在保障供气稳定的同时，尽可能降低采购与运营成本。 企业管理领域 燃气企业内部普遍存在数据分散在不同业务系统、缺乏统一平台支撑融合分析的情况，导致决策过程对人工经验依赖较高，精细化管理与预测性管理能力受限。此外，在设备全生命周期管理、巡检与维护标准化、知识沉淀与复用等方面也有进一步提升的空间。 企业希望通过建设统一的数据与智能分析平台，打通生产、运营、服务等多环节数据，形成可复用的知识资产与智能辅助决策能力，从而提升管理效率、降低运营成本，并为战略决策提供更可靠的数据支撑。 总体来看，燃气企业的转型诉求集中在提升安全防控能力、优化客户服务体验、提高供需匹配效率、构建统一智能管理平台四个方面。这些诉求需要人工智能、大数据、物联网等技术的融合应用，从而在保障安全与服务质量的前提下，实现降本增效与可持续发展。 燃气行业数智化典型应用场景 为系统呈现燃气企业智能化转型的业务落地路径，本节首先引入燃气企业业务架构示意图，该架构涵盖燃气核心业务环节与企业通用管理领域，系统勾勒从气源采购、输配调度到终端服务的全业务流程，以及支撑业务高效运行的数据管理、决策支持、协同办公与安全合规等管理要素。图中在各业务与管理环节相应位置，标注了可引入人工智能技术的赋能场景，以呈现AI与业务流程的融合关系及作用范围。 AI赋能燃气企业的智能体应用场景 在架构指引下，本节选取若干具有代表性的AI赋能场景进行展开，其余场景先做概要介绍，后续可在专项研究中进一步深化。鉴于安全生产在燃气运营中的基础性地位及智能化改造的迫切需求，本节优先以安全生产域为例，按照“需求-技术方案-实践成果”的逻辑展开详述，体现从“业务痛点识别、技术路径构建到应用成效形成”的闭环过程。 场景1：智慧燃气AI知识库 业务痛点和需求 燃气企业在安全生产、管网运维、设备管理等业务中积累了大量规程、标准、故障案例和技术文档，但存在知识分散、检索效率低、经验难以传承等问题： 新员工缺乏统一学习入口，经验依赖师徒传授，人才流失会导致知识断层 员工查找规程或历史案例需跨系统、跨文档，耗时且易遗漏关键信息 在应急处置、设备检修等场景下，能否快速获取精准知识，直接影响响应速度与安全性 因此，亟需构建统一的行业知识问答能力，实现知识资产化、检索智能化、应用便捷化，支撑全岗位、全业务的即时知识服务。 技术方案 技术方案的核心思路是：先通过多源异构数据的统一接入与治理，将分散知识转化为结构化、可检索的语义资产；再结合混合检索与智能对话机制，让大模型能够在海量知识中快速定位高相关内容并生成可信答案；同时通过安全与集成设计，保障数据访问合规、应用嵌入灵活。 在知识库构建与治理环节 系统支持PDF、Word、Excel、PPT、TXT、Markdown、CSV、HTML等多种格式的拖拽上传，并自动完成OCR文字识别与表格解析，降低人工录入成本。针对不同文档结构，提供按标题、固定长度、正则表达式等多种智能分段策略，可自定义块长与重叠度，并内置中文标点感知，最大限度减少段落截断引发的语义歧义。为兼顾关键词匹配与深层语义理解，系统同步生成Dense（语义）与Sparse（BM25）两类向量表示，检索时混合排序，确保既抓得住字面相关，又理解得了语义关联。元数据方面，系统可自动抽取文件类型、所属部门、版本号、创建时间等属性，为后续精准过滤与导航提供支撑。管理结构上采用Knowledge Base→Document→Segment三级授权与标签体系，内置管理员、维护者、只读员等角色，防止越权访问；同时支持版本快照与级联删除，可在索引重建时自动备份，删除时灵活保留或清理向量、文件与元数据，避免产生“僵尸数据”。 在智能检索与对话环节 系统采用向量语义与关键词字面双路并行检索，秒级归并Top-K结果，兼顾相关性与精确度。为进一步提升答案质量，并行拉取向量、全文、混合三路召回结果，经由Rerank模型按问题与段落的相关度重排，仅将高相关片段送入大语言模型生成答案，从而降低幻觉风险。对话过程中支持4K/8K/16K滑动窗口的记忆能力，自动携带前几轮上下文，减少用户重复提问。为满足审计与可追溯要求，前端可展开答案来源至段落级，并高亮命中词，让用户清晰地看到答案依据。 在安全与集成方面 系统实现基于角色的权限隔离，用户仅能访问授权范围内的数据，并对历史敏感资料进行智能屏蔽。所有上传与查询操作均记录日志并自动推送提醒，满足合规监管要求。智能问答应用可嵌入生产运营等核心业务模块，支持PC、移动端与智能音箱等多终端调用，实现知识服务与业务流程的无缝衔接。 业务价值与预期效果 智慧燃气知识库通过将分散在规程、标准、案例及技术文档中的行业知识进行统一汇聚与智能管理，实现了知识资产化、检索智能化与服务便捷化，从根本上解决了知识查找难、经验传承断档、应急响应慢等痛点。它不仅提升了员工获取精准知识的效率，还为安全生产与高效运营构建了可靠的知识中枢，使企业能够依托数据驱动实现经验沉淀与快速复用，显著增强业务规范性与决策一致性。 知识规模与更新 检索效率与准确性 接入海量安全规程、设备手册等文档，知识库覆盖广泛且保持较高频次的更新，实现接近实时的知识迭代能力，确保内容紧跟业务与标准变化 问答准确率显著提升，用户通过自然语言提问可在短时间内获得高相关度的答案，查询体验快捷且可靠 业务赋能 安全合规 员工通过自然语言提问即可快速获取精准规程与案例，问题解决效率显著提升，保障作业规范与安全性；实现老员工经验的结构化沉淀与快速传承，新员工可自主学习，降低人才流失风险 权限控制与操作日志确保知识访问合规可追溯，满足行业监管要求 场景2：对话式报表 业务痛