重构供热：从'经验驱动'到'智能体协同'的新范式

宏达供热智能体平台，开启全业务场景一站式智能化 宣讲人：李畅 供热运营的五大挑战 设备运维复杂 故障排查依赖“老师傅”经验，平均修复时间以天计，知识传承困难，新人上手慢 决策严重滞后 能耗波动巨大 数据分散在多个系统，管理层看不到实导致决策总是慢半拍时经营状况，中国城镇 中国城镇 人力内耗严重 60%的时间花在手工查数、做报表上，专工疲于应对重复性数据处理工作中国城镇供数处 传统的"人治+机械化"模式，已经无法支撑现代供热对精细化、高效率的要求。行业函需一场深刻的工作方式变革 行业痛点总结 AlAgent为何能重构企业服务？国坊 有数据 有平台 有流程 企业内部的大量数据，如历史数据、专家经验、操作手册构成了AI理解业务的"燃料”，帮助AI快速熟悉业务场景国城设 企业流程管理规则明确，标准的SOP业务处理流程，使AlAgent能够依循流程规则、步骤执行任务、中国城镇例 打通生产、客服、收费等异构系统，AlAgent能够通过单一入口调用多个系统，一站式处理任务中国城镇像 智能体的本质，是把企业的数据、平台、流程，用技术手段转化为可调用、可执行、可进化的数字生产力。把企业的核心流程、技能和经验，用技术手段标准化、自动化、智能化。 让"流程跑起来”从“人町流程”到“流程自动跑”龙镇供热协会 让”平台通起来”从“多系统切换”到‘一站式协同” 让"数据活起来 从“人找数据”到‘数据找人进热历 智能体不是给你一个更复杂的软件，而是给你一个能干活、会学习、不休息的数字员工 RECONSTRUCTIONO1 重构一：从"表格查询"到"对话式洞察一改变数据获取范式，让数据服务于人 数据获取难 登录多个系统导出数据excel手动整合生成图表 秒级返回数据 人工查询数据，耗时耗力 响应不及时 信息获取不及时，决策落后数据分析依赖专业人员被动获取信息，难以预见问题 智能分析 决策滞后 数据查询效率40倍提升20分钟->30秒 查询准确率99%级城镇供热办会 RECONSTRUCTION01 个人供热指标专属看板-“需求-指标-可视化"一键直达十国城镇1 传统数据可视化图表开发流程： AI驱动的决策视图分钟级构建： 智能问数来源，存储sql&数据图表动态指标计算与图形染多图表类型集成，拖拽式自定义编排干人干面”的权限隔离与展示策略，满足差异化需求提升了数据分析和决策的效率简化数据消费链路和定制开发成本与周期国城镇供 RECONSTRUCTION02 重构二：从"人工町防"到"智能值守"改变企业工作流程，知识传承范式 日常所有需要人工持续关注的工作（数据监控、异常排查、指标追踪），智能体都能替你町着，有问题主动推送 CT调度中心日常需要“町”的工作 以实时“町”机组参数为例，展示如何通过规则梳理、技能封装与定时任务，将SOP转化为自动化生产力 定时町防 由·智能体做法 每2小时町一网失水、每小时叮换热站参数、每天町能耗指标 第一步：技能固化 创建“监管助手”，设置执行周期(实时触发/每2小时/每小时/海每天）自动调用技能 规则梳理（波动阅值、同比对比异常判断）一封装为可调用技能模块 事件町防 响应及时 7x24小时“智能值守异常发现见“实时触发” 随时叮异常报警：异常波动、闽值越限、设备状态变化 周期町防 知识固化将规则沉淀为可复用技能 日报/周报生成、月度总结 管理闭环全流程可追溯 第三步：主动推送 A痛点 人力内耗：每天重复町防，精力消耗在低价值劳动处理一致性差：归因依赖个人经验，专家退休即经验流失：监控言区：夜间、节假日无人值守，异常发现存空窗期响应滞后：从异常到发现存在时间差，小问题拖成大故障 异常实时推送 (站内信+企微/钉钉）：自动派发工单，形成处置闭环 核心价值：将企业内部的核心经验、流程固化为一个可编程、可调用的"技能"。企业的核心知识资产从此被留存、复用和标准化从“人町系统”到“系统町事”1智能体替你7x24小时值守 RECONSTRUCTION02 重构二：从"人工町防"到"智能值守"改变企业工作流程，知识传承范式镇供中国城镇供中国城镇供热协会 RECONSTRUCTIONO3 重构三：：从"人工编制到"一键生成"一改变文档工作范式，米将人力从重复性劳动中解放#热协会国城镇供 智能体模式： 传统模式 专工整理多源数据 手工制作图表、截图、粘贴 撰写分析文字威镇供热 排版校对、美化文档 3天平均耗时 耗时耗力，效率低、易出错 4.-键导出智能排版，PPT/Word/PDF多格 重构四：从“被动报警“到“主动诊断"城镇件 RECONSTRUCTION05 重构五：从“文档沉睡”至到“知识即问即答” 痛点：知识沉睡的三大困境 01文档散落操作规程、故障案例散落在纸质文档、个人电脑、共享文件夹02检素低效需要翻几十页PDF才能找到答案，关键词搜不到就放弃03经验流失老师傅的经验只存在脑子里，退休即消失企业有海量知识，但都"睡"在文档里，用不起来 RECONSTRUCTION06 重构六：从“菜单点击”到"一句话指令”让系统操作像吩助手一样简单十国城镇供热统中国城镇供热协会 设置机组二供温上下限需要10+步操作 ·任务类型：参数设置，目标对象：3号机组·操作参数：二供温上限55℃、下限45℃ 智能体方案 把3号机组的二供温上限设为55℃，下限设为45°℃*六 →调用"机组选择"API，定位3号机组净调用“参数配置"API设置二供温下限→调用"保存"API，保存配置 效率提升12倍 应用场景 RECONSTRUCTIONO7 "大模型决策+小模型执行”戴镇供热协会中国城镇 由，智能体调用流程通过大小模型协同，实现智能体在复杂场景下的精准决策 大小模型协同范式 通过大小模型协同，实现智能体在复杂场景下的精准决策 大大模型理解推理 负责全局调度、异常分析和决策支持，具备强大的自然语言理解和知识推理能力 ?示例：用户输入"把3号机组目标室温设为22℃，节能优先城镇供热 小小模型执行优化 基于细分场景的任务处理，负责局部调控、参数整定和实时优化，高效且成 供热大模型 协多层级协同架构 通过大小模型协同，实现智能体在复杂场景下的精准决策 接口标准化统一数据格式与通信协议 功能解耦 各模块独立运行，职责清晰 O容错机制 单点故障不影响整体中国城镇供热协会 灵活协作 支持动态组合与扩展 专业模型解决物理计算，智能体解决人机协同，1+1>2 机组负荷预测模型 室温反馈调控模型 可设定目标室温，室温控制范围±1.5℃，精准舒适 基于气象、历史数据、用户行为的多维度负荷预测 从“感知”到“认知”的系统级智能 系统级 品：全网平衡模型 系统级建模，根据热源输出自动调整机组热量和温度分配 核心技术架构： 底层：感知引擎（高保真数字李生） ：系统级时序模型（Transformer）：精准学习全网动态时序规律 图注意力网络（GAT）：深刻理解管网拓扑与热力传导关系龍镇供热协会 上层：认知引擎（可解释决策中枢） 大语言模型（LLM)：赋予系统理解、推理与对话能力思维链（CoT）：提供决策过程的清晰解释 特别介绍：vFlex供热边缘计算小站城镇供热协会 产品概述 NeuroFlexEdge（vFlex）供热系统边缘计算小站专为供热系统打造，集成强大计算能力、丰富扩展模块和先进智能调节算法，满足数据采集、控制、分析和优化需求，助力供热系统智能化升级与高效运行。 功能特点 全面的连接与控制能力 扩展AI/AO/DI/DO模块替代传统PLC系统星闪无线技术保障传感器数据稳定传输 供热站负荷顶测算法：预估负荷需求，实现精准供热二网平衡调节算法：精准调节水力平衡，确保供热均衡泵阅联动调节算法：智能协调设备与阀门运行，优化水力循环和流量分配 灵活的算法自定义功能 提供开放算法开发环境，用户可定制供热控制策略和调度方案 直观的数据展示与分析 灵活编程支持 以图表和图形化界面实时呈现关键数据，方便管理人员掌握运行态势 图形化/梯形图双模式编程降低开发门槛 FULLSCENARIO 智能体贯穿供热运营全流程的一天中国中国城镇供热协会 从调度到运维，从服务到管理，智能体赋能每个岗位 8:00 i调度员 智能负荷预测 智能体推送今日负荷预测+异常机组清单，辅助调度决策 主动异常诊断 中国城镇院 14:00 ?客户服务 诉求秒级响应 用户投诉室温低，智能体秒级调取该楼栋运行数据，判断为二网平衡问题 实时能耗简报 智能体生成当日能耗简报，异常指标自动标记，数据一目了然 17:00 复盘总结 一键生成周报 一键生成周报，数据自动填充，告别加班整理报表中国城镇供热协会 智能体的全链赋能-六维能力图谱 BENCHMARKCASE 临汾供热全链路智能体平台（上）中国城镇供热协会 数据基座·对话式洞察·专家经验固化 专家经验固化 二、对话式数据洞察 项目规模与数据基座 监控覆盖：热源+一网+机组诊断准确率：95%响应时间：分钟级人工取代率：100% 核心价值总结 价值转型式 从“平台取数”“对话问数”从“人工町防→“智能值守”从人工编制”→“自动生成”从“经验驱动”→“数据驱动” BENCHMARKCASE 临汾供热全链路智能体平台（下）中国城镇供热协会 数据基座·对话式洞察·专家经验固化 五、报告自动化日报/周报定时生成 四、流程自动化四大核心技能定时执行 高能耗机组识别 换热站异常识别 热源稳定性分析折 V减少结算纠纷√保障收费公平 仅需几分钟，实现报告自动生成 项目总结：临汾项目证明了我们的智能体平台能够"全面接管"一个城市级供热系统的复杂需求。 COREVALUE 智能体的核心价值-双层价值体系城镇位中国城镇供热协会 供热智能体的核心优势 数据与知识利用效率极大提升 决策与运营精准度显著增强 流程与操作成本大幅降低 √简化复杂流程：自动化执行重复性任务√降低定制成本：标准化技能快速复用 V实时智能监测：7×24小时主动异常发现数据驱动决策：从经验判断到精准分析 √突破数据壁垒：打通多系统数据孤岛 激活非结构化知识：经验转化为可调用技能 对行业层面驱动产业能级跃升 供热智能体，不只是工具，更是工作方式的革命 从人找数据”到”数据找人”，从“经验驱动到智能体协同，开启供热运营新范式 深厚积淀应运而生 一我们不是从零开始追逐热点，而是在供热AI领域深耕多年后的自然选代和战略升级。 2018-至今 2025+ 交付积淀期 创新引领期 2022-2024成镇供热协 作为华为核心伙伴，率先将AI算法落地供热行业，积累了深厚的行业认知和原始数据。蚁 共建"供热大模型联合实验室"，迈向"大模型+智能体"新时代。国城镇供 自研转型期 天大智算学部+环境学院供热大模型联合实验室 30+覆盖城市 与天津大学环境学院深度合作，研发自有算法模型，实现从“集成“到"自研"的跨越。 2亿+ 供热面积(m) 天洋大等智能与计算学部 华为生态伙伴 1000万+落地验证面积(m) 金天大环境学院合作 TRUST&CERTIFICATION实力认证，生态护航 荣誉资质 8资质荣誉 强强联合 公司资质 STRATEGIC PARTNER 华为云总经销商认证华为云解决方案提供商华为云CCSP服务伙伴华为云鲲鹏凌云伙伴 国家级高新技术企业天津市创新型中小企业天津市专精特新中小企业ISO9001质量体系认证 华为云HUAWEICloud。 基单绎;佳解考直象揭继商工业级智能体平台 天津大学TianjinUniv. 供热大模型联合实验室 产学研深度融合，从“算法”迈向“大模型+智能体"新时代