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当消费遇上AI|售气利润下行、安全监管趋严,AI浪潮下城燃企业如何破局

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当消费遇上AI|售气利润下行、安全监管趋严,AI浪潮下城燃企业如何破局

当消费遇上AI|售气利润下行、安全监管趋严,AI浪潮下城燃企业如何破局

“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),任何城燃企业都无法脱离AI实现(shíxiàn)可持续发展。”在近日举办的第29届世界燃气大会(WGC2025)上,新奥集团技术(jìshù)委员会主席张军表示,“未来10年只有两种企业会特别好,一种是生产(shēngchǎn)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(qǐyè)面临安全生产压力与(yǔ)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(yòngqì)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城燃行业的价值(jiàzhí)逻辑。 安全是燃气行业的生命线。燃气安全曾(céng)是纯靠“人(rén)盯脚量”的苦活(kǔhuó)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(zài)过去四年通过(tōngguò)在全国(quánguó)250个城市燃气项目部署物联感知(gǎnzhī)设备,实现场站、密闭空间、施工场景的全自动监控。张军打比方称,公司安全管理水平从L2级辅助驾驶(jiàshǐ)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30万台调压器的运维模式从计划性改为智能预测性后,设备运行效率(xiàolǜ)提升近5倍,年节省成本近8000万元。 在商业模式(móshì)上,传统城燃企业发展依赖区域特许经营权的模式也正被打破(dǎpò)。新奥股份(600803.SH)商务运营(yùnyíng)秘书长陈海波指出,“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(màiqìláng)”到“能源管家”的角色转型(zhuǎnxíng)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(túpǔ)。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,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(yǔ)居民采暖需求的关系,提前调配LNG资源,避免多地(duōdì)供气紧张。 中国(zhōngguó)燃气(00384.HK)亦借助(jièzhù)智慧交易平台,动态优化天然气供需匹配、调整供应计划(jìhuà),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(shūpèi)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50%合同外采购气源,节省费用数千万元。 更深层的(de)变革在于生态协同(xiétóng)。“目前每吨液化(yèhuà)天然气的毛利也就(jiù)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(néng)网平台,整合气、电、冷、热等多能源品类,实现跨区域、跨主体(zhǔtǐ)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(qǐyè)(qǐyè)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“给多少气收多少钱”的旧逻辑,转向“客户需要什么(shénme)就提供什么”的新生态。 在行业人士看来,尽管(jǐnguǎn)AI应用已取得(qǔde)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(gòngxiǎng)机制的问题。一方面,当前燃气(ránqì)企业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,且缺乏行业级数据标准,尚未能(néng)形成系统性资产(zīchǎn),制约了(le)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(lèisì)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能力,避免技术依赖导致的管理空心化。 AI伦理与风险防控也同样重要。业内人士警示(jǐngshì),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(duì)行业趋势的判断力。如何在技术赋能(fùnéng)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(mìngtí)。 此外,如何在商业模式创新上实现数据、模型与(yǔ)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(zīchǎn)化、业务(yèwù)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(jīngzhǔn)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。 针对上述挑战,张军建议从三个维度精进:一是深化技术纵深,例如(lìrú)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(jīzhì),并加强数据安全保护;三是(sānshì)优化人才结构,通过校企(xiàoqǐ)合作、内部培训等方式,培养(péiyǎng)“燃气+AI”的跨界人才。 (本文来自第一(dìyī)财经)
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