哈尔滨工业大学建筑与设计学院建筑热能工程系副主任张甜甜在第九届金卡智能集团用户大会上的主旨发言

 AI技术在燃气行业的应用与发展趋势

2025年7月3日

各位同仁：

大家好！在全球能源格局深刻变革、科技革命浪潮汹涌澎湃的大背景下，燃气行业作为能源领域的关键组成部分，正站在转型发展的关键节点。而人工智能技术的飞速发展，无疑为燃气行业的转型升级注入了强大动力，带来了前所未有的机遇与挑战。

近年来，我国燃气行业发展迅猛，在能源结构中的地位日益重要。然而，随着行业规模的持续扩大和市场环境的不断变化，一系列发展瓶颈逐渐显现，如供需矛盾突出、安全风险高企、智慧化程度不足等。与此同时，AI技术凭借其强大的数据处理能力、精准的分析预测能力和高效的自动化控制能力，在能源领域展现出巨大的应用潜力。将AI技术引入燃气行业，实现两者的深度融合，已成为推动燃气行业高质量发展的必然选择。

接下来，我将从燃气行业现状、AI技术的进展、AI技术应用与行业变革以及挑战与未来方向这四个方面，与大家深入探讨AI技术在燃气行业的应用与发展趋势。

第一部分：燃气行业现状——燃气行业发展瓶颈亟待突破

一、市场规模与增长态势

当前，中国燃气市场正处于蓬勃发展的阶段，展现出强劲的增长动力和广阔的发展前景。从数据来看，2023年全国天然气消耗量高达3945亿立方米，位居世界第三。到了2024年，天然气表观消费量进一步攀升至约4260亿立方米，同比增长6.2%。这一系列数据充分表明，中国燃气市场规模持续扩大，并且预计未来几年仍将保持稳定增长态势。

在“双碳”战略的驱动下，天然气在能源转型过程中扮演着核心载体的关键角色。根据专业机构预测，到2030年，我国天然气消费量将增至约6389亿立方米，年均增速约6%-8%。这一增长趋势的核心逻辑在于政策推动、能源结构调整以及低碳转型的迫切需求。政策的引导和支持为天然气市场的发展提供了有力保障，能源结构的优化调整促使天然气在能源消费中的比重不断提升，而低碳转型的要求则进一步凸显了天然气作为清洁能源的优势。

二、供需格局变化

1.能源转型背景：在全球范围内，能源转型的步伐正在加快，清洁能源在能源结构中的比重不断上升。燃气作为一种相对清洁、高效的过渡能源，其需求呈现出激增的态势。随着各国对环境保护和可持续发展的重视程度不断提高，传统化石能源的使用受到限制，而燃气凭借其较低的碳排放和较高的能源利用效率，成为能源转型过程中的重要选择。

2.供需矛盾凸显：城市化进程的加快使得城市人口不断增加，对燃气的需求也快速增长。然而，燃气供应的增长速度却难以满足需求的增长，导致供需缺口不断扩大。从2018年-2024年的数据可以看出，天然气产量从1870亿立方米增至2393亿立方米，而需求量则从2811亿立方米飙升至4260亿立方米。供需缺口的持续扩大，使得燃气市场的供需矛盾日益突出。

3.季节性波动加剧：燃气需求具有明显的季节性特征，冬季供暖季燃气需求激增，而夏季则大幅下降。这种季节性供需不平衡问题给燃气的供应和调度带来了巨大挑战。以2024年11月-2025年3月的冬季供暖季为例，需求峰值超过2000亿立方米，在极端气候条件下，需求甚至可能达到2080亿立方米。为了应对这种季节性需求波动，需要依赖储气库进行调峰，2024年储气库调峰量达到223亿立方米，同比增加了33亿方。

4.供应结构变化：当前，我国燃气市场呈现出“国产+进口”双轨并行的供应格局。国产气连续八年实现百亿级增产，2024年产量达到2393亿立方米，同比增长6.2%。与此同时，进口气规模也十分庞大，2024年进口气规模达1817亿立方米，占消费总量的45%。这种双轨并行的供应结构，既体现了我国燃气生产能力的提升，也反映出我国对进口燃气的依赖程度较高，进口依存度长期维持在40%以上，2024年更是达到了46%，这给我国的能源安全带来了一定压力。

5.消费结构变化：燃气消费结构也在发生着显著变化。城燃与交通领域成为天然气消费增长的主力军。自2023年起，LNG重卡销售呈现爆发式增长，气电需求也因电力系统灵活性需求提升而显著增加。2024年，城燃和交通领域合计拉动天然气消费增长177亿方，占全年增量的56%。与之形成鲜明对比的是，工业用气占比从2019年的42%降至38%，其中高端制造业用气量增长了2.3倍，而传统高耗能行业用气则持续收缩。此外，区域与季节的不平衡也导致了用气需求的波动，调峰压力凸显。西部资源富集区（如川渝地区自给率65%）与东部消费集中区（华东消费量占28%）形成了显著的地域错配。

三、行业主要痛点问题

1.燃气安全风险高：作为城市生命线工程，燃气行业的安全风险不容忽视。百万公里级的燃气管网面临着巨大的监控难度，隐患排查主要依赖人工，效率低下且容易遗漏。老旧管网腐蚀、第三方施工破坏以及设备老化是燃气安全事故的主要诱因，这些因素占事故原因的83%。在事故发生时，由于缺乏实时数据支撑，决策速度慢，影响范围广，恢复周期长。同时，用户安全用气知识普及不足，自救互救能力弱，进一步加剧了事故后果。

2.行业“低小散”问题突出：从产业结构层面来看，中小燃气企业占比超过70%。这些企业技术投入不足，智能化管理覆盖率不足30%。管网损耗率居高不下，人力成本逐年攀升。传统运营模式依赖经验判断，难以实现精细化管理，这些结构性矛盾亟待通过技术创新来破解。

3.价格机制不健全：储气调峰能力不足是当前燃气行业面临的一个重要问题，储气库在冬季保供压力巨大。同时，价格传导机制不畅，国际气价暴涨导致城燃毛差缩窄，市场化机制仍未健全，这在一定程度上影响了燃气企业的生产经营和市场供应的稳定性。

4.环保压力大：在全球对环境保护要求日益严格的背景下，燃气行业作为能源生产和消费的重要领域，面临着巨大的环保压力。如何在保障能源供应的同时，减少碳排放和环境污染，是燃气行业必须解决的重要问题。

5.技术与智能化管理不足：当前燃气行业在智慧化建设方面面临诸多技术难题。感知能力薄弱，关键设备监测覆盖率低，老旧小区隐蔽泄漏点难以定位；数据孤岛严重，生产、客服、调度系统数据协议不统一，业务协同困难；AI模型训练样本不足，设备故障数据存储有限，监督学习准确率受限。这些技术难题制约了燃气行业的智能化发展。

6.市场竞争激烈：随着燃气市场的不断开放和发展，市场竞争日益激烈。燃气企业之间在价格、服务、质量等方面展开了全方位的竞争，这对企业的经营管理能力和市场应变能力提出了更高的要求。

7.政策与监管不完善：燃气行业的政策法规和监管体系还不够完善，存在一些政策空白和监管漏洞。这可能导致市场秩序混乱，影响行业的健康发展。

8.区域发展不平衡：不同地区之间的燃气发展水平存在较大差异，东部地区经济发达，燃气消费量大，基础设施相对完善；而西部地区资源丰富，但开发利用程度较低，基础设施建设相对滞后。这种区域发展不平衡不利于燃气行业的整体协调发展。

9.成本压力大：管网损耗、人力成本上升等因素导致燃气企业的运营成本不断增加。同时，原材料价格上涨、环保要求提高等也进一步加大了企业的成本压力，影响了企业的经济效益和可持续发展能力。

10.用户端管理薄弱：用户端管理是燃气行业的重要环节，但目前用户端管理还存在诸多薄弱之处。用户安全用气意识淡薄，违规用气现象时有发生；用户信息管理不够完善，难以实现对用户的精准服务和有效管理。

四、效率瓶颈：智慧化不足与机制僵化

1.智慧燃气建设面临技术难题

（1）感知能力薄弱：关键设备监测覆盖率低，老旧小区的隐蔽泄漏点难以定位，这使得燃气企业无法及时准确地发现管网隐患，增加了安全事故发生的风险。

（2）数据孤岛严重：生产、客服、调度系统数据协议不统一，导致业务协同困难。不同系统之间的数据无法有效共享和整合，影响了企业对燃气生产、供应和销售等环节的全面掌控和优化决策。

（3）AI模型训练样本不足：设备故障数据存储有限，监督学习准确率受限。由于缺乏足够的高质量训练数据，AI模型难以准确预测设备故障和优化运行参数，限制了AI技术在燃气行业的应用效果。

2.储运与价格机制制约

（1）储气调峰能力不足：储气库工作气量仅占消费量的5.6%，冬季保供压力大。在冬季用气高峰期，储气调峰能力的不足可能导致燃气供应紧张，影响居民生活和工业生产。

（2）价格传导不畅：国际气价暴涨导致城燃毛差缩窄，市场化机制仍未健全。价格传导不畅使得燃气企业无法及时将成本变化传递给用户，影响了企业的盈利能力和市场供应的积极性。

3.人才与运维成本高

（1）专业人才断层：高校燃气专业招生萎缩，燃气+AI复合型人才紧缺。随着燃气行业向智能化方向发展，对既懂燃气技术又懂AI技术的复合型人才需求日益增加，但目前高校相关专业的人才培养无法满足市场需求，导致企业面临人才短缺的困境。

（2）人力依赖度高：日常巡检、抄表、客服等工作需要大量人力，智能客服覆盖率不足。人工操作不仅效率低下，而且容易出现人为错误，增加了企业的运营成本和管理难度。

综上所述，燃气行业在市场规模不断扩大的同时，也面临着供需矛盾、安全风险、智慧化不足等诸多发展瓶颈。而AI技术的出现为解决这些问题提供了新的思路和方法。接下来，我们将深入探讨AI技术的进展以及其在燃气行业的应用与变革。

第二部分：AI技术的显著发展：燃气行业的适配性

一、AI技术的爆发式发展：传统行业转型的核心引擎

近年来，AI技术以颠覆性态势重塑全球产业格局，成为传统行业数字化、智能化转型的核心驱动力。在制造业领域，计算机视觉技术通过微米级缺陷检测能力，将产品质检效率提升超10倍，彻底改变了人工肉眼检测的低效模式；自然语言处理技术深度应用于客户服务场景，智能客服实现7×24小时响应，显著降低企业人力成本。农业领域中，搭载AI算法的无人机通过多光谱成像与深度学习，精准识别作物生长状态，实现按需灌溉与施肥，使农作物产量与品质双提升。交通行业借助强化学习算法动态优化交通信号控制，实时调整红绿灯时长，有效缓解城市拥堵问题。

这些实践印证了AI技术的核心价值：通过数据分析挖掘潜在规律、依托智能决策替代经验判断、借助自动化执行提升效率，AI正系统性重构传统行业的生产、管理与服务逻辑。例如，在汽车制造中，计算机视觉系统可在毫秒级内识别零部件装配缺陷，避免后续返工；在智能农业中，AI模型根据土壤湿度、气象数据预测灌溉需求，减少水资源浪费。这些成果表明，AI技术具备深度融入垂直行业、解决复杂问题的能力，为燃气行业的智能化转型提供了可借鉴的范式。

二、基础算法与架构的革命性突破

AI技术在基础算法与架构层面的创新，为其在能源领域的深度应用奠定了理论基础。

1.多模态融合架构：以云从科技“从容大模型”为代表的多模态AI技术，通过“All in One”架构实现文本、视觉、语音信号的统一处理，算法效率提升26%，并在跨模态数据集上刷新4项世界纪录。该架构突破传统单一模态模型的局限，使AI能够像人类一样整合多源信息进行复杂决策，例如在燃气安全监控中，结合传感器数据、监控视频与用户语音报警，快速定位隐患并触发响应。

2.强化学习的突破性应用：DeepMind的AlphaDev系统融合深度强化学习与随机搜索优化算法，在计算机底层汇编指令层面实现算法创新，发现超越人工设计的排序算法并纳入LLVM标准C++库。这种自我进化的算法设计能力为燃气行业解决管网调度优化、储气调峰策略等复杂问题提供了新路径。

3.生成式模型的飞跃发展：NVIDIA的FlexiCubes技术通过可调整的灵活参数，显著提升3D网格生成的真实感与质量。在燃气行业，该技术可用于管网三维可视化建模、虚拟仿真培训，帮助直观分析管网布局，优化规划与运维方案。

4.跨领域技术融合：AI与物联网、大数据、数字孪生等技术的协同创新，催生出新一代解决方案。例如，数字孪生技术实现物理燃气系统与虚拟模型的实时交互，为管网规划、应急演练提供数字化试验场；物联网传感器网络与AI分析平台结合，实现燃气系统的实时监控与预测性维护。

三、AI技术在能源领域的落地实践

AI技术与能源行业的深度融合，已在燃气领域展现出显著成效：

1.计算机视觉与边缘计算的融合：合燃华润燃气开发的“基于图像处理的燃气表检测方法”专利技术，通过高精度图像识别与边缘计算设备，实时分析燃气表读数、压力、流量等信息，解决了传统人工抄表效率低、易出错的问题。该技术可快速部署于燃气表具检测、设施巡检等场景，大幅提升数据采集效率。

2.物联网与大数据的协同增效：济南智慧燃气运营平台整合13个独立系统，构建全市燃气“一张网”，通过上千台可燃气体监测终端、压力远传设备等物联感知设备，实现对燃气管网的动态安全监管。AI算法基于海量运行数据预测设备故障风险，提前制定维护计划，降低事故发生率。

3.数字孪生技术的规模化应用：数字孪生技术从概念走向实践，成为燃气行业智能化转型的核心基础设施。通过构建物理管网的虚拟镜像，实时同步运行数据，技术人员可在虚拟环境中模拟管网调度、应急响应等场景，优化运行策略，提升系统可靠性与效率。

4.传感器网络与AI分析平台的深度联动：传感器网络与AI分析平台的深度联动，为城市燃气系统的实时监控与预测性维护提供了强大保障。能够实时采集燃气管网的运行数据，并将这些数据迅速传输至AI分析平台。AI分析平台凭借其强大的数据处理和分析能力，对采集到的数据进行实时分析和挖掘，能够及时发现管网中的异常情况，并预测可能出现的故障。通过这种实时监控与预测性维护机制，为管网的安全稳定运行筑牢了坚实屏障，有效降低了事故风险。

5.高精度图像识别与边缘计算的协同赋能：高精度图像识别与边缘计算的协同应用，为燃气表具检测与设施安全监控带来了革命性的变化。高精度图像识别技术能够快速、准确地识别燃气表具和设施的各类信息，而边缘计算设备则可以在本地对识别结果进行实时分析和处理，无需将大量数据传输至云端，大大缩短了响应时间。这种协同赋能的方式，使得燃气表具检测与设施安全监控能够实现实时分析，大幅提升了检测效率与准确性。

这些技术应用共同指向燃气行业的核心需求：通过实时监控与预测性维护，提升应急响应能力；借助数字孪生优化规划与运行，降低运营成本、增强系统韧性。AI技术正推动燃气行业向安全、高效、智能的方向演进。

四、AI技术与燃气行业的适配性：数据与政策双轮驱动

AI技术与燃气行业的深度适配，源于数据资源与政策红利的双重支撑：

1.数据密集型行业特性：燃气行业积累了海量多源数据，包括管网运行参数、用户用气行为、设备维护记录等。然而，数据分散在SCADA系统、GIS平台、客服数据库等独立系统中，形成“数据孤岛”。AI技术通过大数据处理与机器学习算法，可整合结构化（如管网压力数据）、非结构化（如无人机巡检图像）、时序数据（如用气负荷曲线），构建统一的数据模型。例如，融合GIS与实时监测数据，可直观呈现管网运行状态；通过深度学习挖掘历史数据，可识别设备故障模式与用户用气规律。研究表明，多模态数据融合可将燃气泄漏识别准确率提升至99.1%，显著优于单一数据来源的分析结果。

2.政策驱动的产业机遇：国家“新基建”“智能建造”等战略明确要求能源行业加速数字化转型。国务院办公厅提出推进城市基础设施生命线工程建设，“十四五”规划强调数字技术与实体经济深度融合。在此背景下，AI技术成为燃气行业实现安全升级、效率优化的关键抓手。例如，政策推动燃气企业建设智能管网监测系统，利用AI技术提升风险预警能力，保障城市能源安全。

五、AI技术产业的政策支持体系

近年来，国家及地方政府密集出台AI产业政策，形成覆盖技术研发、应用推广、安全监管的完整体系：

1.战略规划层面：2017年《新一代人工智能发展规划》确立中国AI发展“三步走”战略，明确2025年核心产业规模超4000亿元、带动相关产业5万亿元的目标，并强调突破大数据智能、跨媒体智能等基础理论，推动“AI+”多领域融合。

2.应用规范层面：2023年《生成式人工智能服务管理暂行办法》强调发展与安全并重，引导AI技术健康有序应用；2024年《国家人工智能产业综合标准化体系建设指南》提出2026年前制定50项以上国家标准/行业标准，推动国际标准互认。

3.数据与生态建设层面：2025年《关于促进数据标注产业高质量发展的实施意见》要求到2027年产业规模年均增长超20%，突破跨模态语义对齐、大模型标注等关键技术，并加强公共数据开放共享。

4.监管与伦理层面：《科技伦理审查办法（试行）》要求AI研发单位设立伦理委员会，防范技术滥用；政策参考欧盟《AI法案》，对AI系统实施分类分级监管，强化高风险场景的透明度与责任机制。

这些政策不仅为AI技术的创新发展提供了制度保障，也为燃气行业引入AI技术指明了方向。例如，政策推动行业高质量数据集建设，为燃气AI模型训练提供数据支撑；对高风险场景的监管要求，促使企业优先将AI技术应用于燃气安全监测、应急响应等关键领域。

综上所述，AI技术的爆发式发展、基础架构创新、跨领域融合实践，与燃气行业的数据资源优势、政策支持环境形成了高度适配。这为燃气行业借助AI技术突破发展瓶颈、实现智能化转型奠定了坚实基础。

第三部分：AI技术应用与行业变革

一、燃气行业AI应用的技术架构：从感知到执行的全链条赋能

AI技术在燃气行业的落地，依托于“感知层-决策层-执行层”三位一体的技术架构。这一架构如同人体的神经系统，实现数据采集、智能分析与自动化控制的闭环。

1.感知层：数据融合与知识发现

感知层是AI获取数据的基础，通过物联网（IoT）传感器、智能终端等设备，实时采集燃气系统的关键参数。

（1）多模态感知融合：采用“激光甲烷检测+声纹识别+红外热成像+振动传感”的智能巡检方案，通过多维度数据采集与分析，实现泄漏的精确检测与定位。

（2）行业知识图谱构建：新奥集团构建企业自有数据图谱，整合了管网运行数据、用户用气行为数据及气象数据。青岛新奥燃气基于此图谱，实现区域用气需求的动态预测。

（3）认知推理引擎技术：基于图神经网络（GNN）实现供气管网的泄漏定位。

2.决策层：自主响应与精准控制

决策层是AI技术的“大脑”，负责数据存储、处理与深度分析。燃气行业AI中台通过数据治理，对感知层采集到的数据进行清洗、整合和标准化处理，建立统一的数据仓库。同时，平台层还提供算法仓库，集成各种 AI 算法模型，如机器学习算法、深度学习算法等。这些算法模型可以对数据进行深度分析，挖掘数据背后的价值。云边协同计算技术的应用，使得数据可以在边缘端进行实时处理，减少数据传输延迟，提高系统的响应速度；而复杂的模型训练和分析则可以在云端进行，充分利用云端的强大算力。

（1）时空负荷预测：采用ST-GNN（时空图神经网络）技术，融合空间维度的管网拓扑结构与时间维度的历史负荷数据，该技术将预测误差降低3%以下，减少调峰成本约为18%。

（2）多目标动态优化：通过改进NSGA-II多目标遗传算法，在管输效率提升的同时实现碳排放减少，同时支撑综合能源系统协同优化。

（3）博弈决策引擎：基于Multi-Agent深度强化学习算法，新奥泛能网通过算法优化空调系统运行参数，节能率提升15%；同时通过能源互联网平台，整合光伏、储能、充电桩数据，协调气/电/热多能源，综合能效提升至80%以上。

3.执行层：业务场景智能化落地

执行层是AI技术在燃气行业的具体应用场景，通过将决策层分析得出的结果应用到实际业务中，实现燃气行业的智能化管理和运营。智能巡检系统、泄漏检测与定位系统、负荷预测系统等应用，都是基于平台层的数据分析和算法模型开发而成。

（1）边缘计算与智能控制：智能调压阀可本地运行压力波动自适应控制算法，实现能耗降低15%。

（2）无人化应急响应：采用无人机集群+视觉SLAM定位+路径规划算法，深圳中燃已实现对管网的无人机巡检全覆盖。

（3）数字孪生闭环：采用BIM+GIS融合建模技术，通过强化学习策略优化，数字孪生平台预演抢险方案的时间从2小时缩减至5分钟。

二、数据智能驱动的三大跃迁：从传统模式到AI驱动的价值重构

AI技术推动燃气行业在感知、决策、执行三个层级实现根本性跃迁，每一次跃迁都伴随着技术体系的重构与价值的倍增。

三、终极目标：构建燃气行业“自主智能体”

未来五年，燃气行业将向“自主智能体”演进，三大智能维度将实现深度融合：

（1）感知智能：知识图谱实时演进机制将实现“自我学习”。例如，当某区域管道因土壤腐蚀出现泄漏时，系统会自动采集腐蚀速率、土壤湿度、pH值等数据，通过迁移学习更新腐蚀预测模型，形成“检测-学习-优化”的闭环。

（2）执行智能：无人机集群自主抢险将实现全流程自动化。在理想场景下，当管道发生破裂时，无人机群可在短时间内抵达现场，完成泄漏检测、危险源评估、关阀路径规划与执行，整个过程无需人工干预。

（3）决策智能：碳能协同交易将实现“智能套利”。系统可实时分析绿电价格、碳交易价格与燃气调峰需求。

当管网学会思考，设备拥有“灵魂”，燃气行业才真正步入智能时代。

四、燃气行业三大核心诉求：安全、效率与体验的AI解决方案

燃气行业作为城市关键基础设施，具有网络复杂性（百万公里级管网）、安全敏感性（易燃易爆）和公共服务属性三大特征，决定了AI应用须围绕“安全-效率-体验”三个维度展开，每个维度都蕴含着千亿级的市场价值与社会价值。

1.安全防控：预测-监控-响应全链条体系

AI技术通过构建全链条防控体系，实现本质安全提升，这一体系的价值不仅体现在经济数据上，更关乎千万家庭的生命财产安全。

（1）风险预测与预警防控：基于海量历史数据与实时传感器信息，利用时间序列分析与深度学习模型预测设备故障与管网异常。中国燃气投入2亿元研发的“长鸣钟系统”。该系统全年推送预警消息25万条，安全隐患闭环处置率超98%；整合OMP、工程可视化系统和SCADA云平台后，实时监测10万台设备，故障预测准确率达88%，年预防性维护减少停机时间1.5万小时，设备故障率降低30%。这种预测性维护模式彻底改变了传统“故障后维修”的被动应对方式，成功将安全管理的关口前移。

（2）实时监控与智能识别：杭州天然气公司部署的AI智能监控系统作为“千里眼”，采用200万像素智能摄像机，配备AI视觉分析模块，可识别一定范围内的施工机械类型、动作轨迹。当挖掘机等机械在燃气管线警戒范围内停留超过一定时间时，系统自动发出声光预警，并同步推送至管理人员手机APP，预警准确率达95%以上，从源头上防止第三方施工破坏。该公司引入的PPB精度级燃气泄漏检测车作为“顺风耳”，搭载的传感器较传统设备提升1000倍，道路巡检效率提升250%以上，每天可巡检道路200公里，小区巡检效率提升30%。

（3）应急响应与智能决策：当发生燃气泄漏或管道破裂等紧急情况时，数字孪生技术与智能决策算法协同工作，实现快速响应。中国燃气GIS系统使爆管应急抢险效率提升50%，管网数据质检自动化覆盖率达100%，地下管网走向100%精准还原。系统自动生成最优处置方案，结合实时数据不断调整策略，大幅降低事故影响范围与持续时间。

AI技术推动安全管理从被动响应转向主动防御，创造了显著的社会效益与经济效益：泄漏预警技术采用声波+AI算法，检出灵敏度达0.05m³/h（传统设备为1m³/h），可提前发现90%以上的微小泄漏；AI视觉监控系统应急响应时间缩短至3分钟以内（人工平均28分钟），相当于在事故初期争取到25分钟的黄金处置时间；深圳燃气的AI安防平台在2022年成功识别第三方施工风险4172起，通过提前干预，事故率降低了76%，按每起事故平均损失50万元计算，年减少损失约2.06亿元；国家管网的AI腐蚀预测模型将管线维护周期精度提升至±7天（原±60天），使管道维护更加精准，某段50公里管道因此延长使用寿命5年，节约更换成本1.2亿元。据应急管理部统计，2023年全国燃气事故数首次实现两位数降幅（-13.6%），从2022年的1126起降至963起，这充分体现了AI技术在提升燃气行业安全水平方面的重要作用。

2.运营优化：数据驱动的资源调配与效率提升

AI构建数据驱动的优化框架，覆盖供需平衡、管网调控与设备管理，每一个环节的优化都意味着真金白银的成本节约与效率提升。

（1）供需动态平衡系统：基于时空预测模型和优化算法，实现燃气供需的精准匹配。通过分析大量数据和复杂约束条件，动态优化天然气供需匹配，实现资源动态供需平衡和精益化配置。

（2）管网智能调控体系：利用图神经网络和流体动力学仿真技术，构建管网运行的智能调控系统。可以通过数字孪生系统能够模拟不同工况下的管网压力、流量变化，自动优化压缩机站运行参数和调压阀设置，实现能源消耗的最小化。

（3）设备全生命周期管理：通过物联网技术与预测分析模型结合，实现从设备采购、安装、维护到更换的全过程优化。AI系统基于设备状态数据和历史故障记录，精准预测设备剩余寿命，优化备件库存和更换计划，避免突发故障同时减少过度维护。

AI技术带来的运营效率提升是全方位的，正在重塑燃气行业的成本结构：

（1）运营效率跨越式提升：传统燃气行业依赖人工的流程实现了高度自动化。合燃华润燃气AI工作质检平台将线上业务审核时间从6小时缩短至5秒，年处理业务超6万单。管网运维数据质检率从人工抽查的4.8%提升至100%，实现了质检工作的全覆盖。中国燃气通过AI技术实现单份合同审查时间缩短1小时以上，法律合规审查效率提升30%。在人力资源管理领域，AI使绩效考核周期缩短65%，薪资计算错误率降至0.05%。这些效率提升直接转化为运营成本的大幅降低，为企业创造了可观的经济效益。

（2）资源配置精益化变革：基于AI的优化算法显著提升了资源利用效率。中国燃气的智慧交易平台通过AI动态优化天然气供需匹配，预计合同外采购减少50%，节省费用数千万元。通过大客户量本利分析，系统助力挽回月均气量损失超200万立方米。中国燃气GIS系统使爆管应急抢险效率提升50%，大幅减少资源浪费和供应中断时间。这些优化不仅降低企业运营成本，也提高了社会资源利用效率。

（3）维护模式的根本性转变：预测性维护取代传统的定期维护和故障后维修，实现更精准的设备管理。中国燃气的设备故障率降低30%，年预防性维护减少停机时间1.5万小时。这种转变使维护资源能够精准投向最需要的设备和时间点，避免不必要的维护活动，延长设备使用寿命，同时减少突发故障造成的损失。

3.服务升级

（1）从标准化到个性化的用户价值重塑

AI技术重构服务模式，将燃气行业的公共服务属性从“基础保障”推向“价值创造”，用户体验的提升直接转化为品牌忠诚度与市场竞争力。

智能交互与服务自动化：采用自然语言处理和语音识别技术，打造多模态智能客服系统。中国燃气的呼叫中心智能客服日均处理语音指令3.2万单，识别准确率91%，人工成本降低35%，客户满意度达93%。AI数字人“燃小智”融合语音与动画交互，用户满意度突破97%，人工客服压力降低40%。这些系统能够理解复杂用户需求，提供24小时不间断服务，大幅提升服务可及性。

业务流程智能化再造：利用RPA（机器人流程自动化）和智能文档处理技术，实现后台业务流程的自动化。中国燃气法律合规系统实现90%合同风险点自动识别，审查效率提升30%，单份合同审查时间缩短1小时以上。人力资源管理系统中，薪资计算错误率降至0.05%，绩效考核周期缩短65%。IT运维方面，90%的工单实现自动分类，故障处理时长缩短50%，运维效率提升60%。

现场作业智能化支持：合燃华润燃气联合科大国创将DeepSeek大模型接入云外勤作业流程系统，推出“燃气标准作业流程AI助手”，为一线员工提供覆盖岗前准备、入户抄表、安全检查、隐患处置等全场景的智能流程指导。这种技术支持推动了燃气作业从“依赖经验”向“标准化执行”和“智能优化”的转型，在提升作业效率与安全性的同时有效降低人为决策风险。

（2）民生保障与产业升级的双向赋能

 民生服务：智能抄表技术提升了燃气服务的质量和效率，智能客服准确理解问题，快速提供解决方案；AI预测能力使燃气企业能够提前预判用户需求与潜在问题，服务模式从被动响应转向主动服务；用户端用气服务的质量和效率的提升，民生诉求更快捷有效地解决，大大提高了用户的满意度。

 产业生态：需求侧响应服务通过对用户用能数据的分析，为用户提供个性化的能源管理方案，帮助用户降低用能成本；新的商业模式和产业形态，不仅拓展了燃气行业的业务范围，还促进了相关产业发展，燃气数字化带动传感器、通信设备产业链发展，形成了新的经济增长点。

就业转型：AI落地需要人才能力升级，行业积极培养“燃气+AI”复合人才。

五、技术变革助力低碳转型：AI驱动能源系统绿色升级

在全球“双碳”目标的背景下，AI技术成为燃气行业实现低碳转型的重要助力，其价值不仅体现在碳排放数据的下降，更在于重构能源系统的绿色发展逻辑。

1.多能融合调度与碳足迹追踪：从“单一供气”到“综合能源”

（1）多能协同调度：AI实时协调燃气、光伏、储能的动态平衡，提升清洁能源占比。港华燃气在苏州工业园区的AI能碳管理平台，接入100家企业的用能数据，通过强化学习算法优化能源使用方案，2023年帮助客户获得碳交易收益3200万元。该平台的核心在于“源-荷-储”协同优化——当光伏出力大于企业用电需求时，系统自动将多余电量用于电解水制氢，同时减少燃气锅炉运行；当光伏出力不足时，启动燃气调峰并出售碳指标，形成“绿电-氢能-燃气-碳交易”的闭环。

（2）实时碳足迹追踪：通过AI物联终端，实现碳排放从模糊估算到精准计量（精度95%），实现对碳排放的精确监控，助力低碳目标达成。

（3）能源互联网基石：燃气网络作为城市能源物联网神经节点，促进能源高效利用与绿色转型。

2.全链条低碳技术应用：从“末端治理”到“源头优化”

通过优化能源系统的运行和管理，实现碳能协同，降低燃气行业的碳排放；应用于燃气发电、供热等领域，通过优化燃烧过程、提高能源转换效率等方式，降低碳排放；在燃气分布式能源系统中，AI可以实现对多种能源的协同调度和优化运行，提高能源综合利用效率，减少温室气体排放。

（1）AI负荷预测与峰谷气源调度：通过模型预测用气负荷，结合碳价信号优化气源采购策略，实现单位输碳强度降低15%。

（2）燃烧效率监测与动态空燃比控制：在燃气锅炉中部署红外光谱传感器与AI控制器，实时监测燃烧产物中的O2、CO含量，通过算法动态调整空燃比，使热效率提升8%-12%。

（3）碳排溯源系统与绿电交易凭证生成：构建从气源开采到用户使用的全链条碳排溯源系统，为绿电交易提供可信凭证，实现年碳交易收益超千万元。

3.燃气分布式能源系统的AI低碳实践

在燃气分布式能源系统中，AI实现对多种能源的协同调度和优化运行，大幅提升能源综合利用效率。

六、人工智能支持下的能源行业变革：跨领域协同创新

AI技术正推动能源行业全链条变革，不仅限于燃气领域，更延伸至电力、热力及综合能源系统，形成“比特管理瓦特”的新范式，重塑能源生产、传输、消费的全流程。

1.燃气行业AI应用深化：从“单一业务”到“生态整合”

（1）安全运维智能化：中国燃气“长鸣钟系统”已形成覆盖设计、施工、运营的全生命周期安全管理体系。长鸣钟系统不间断进行AI大数据分析，全年推送预警消息25万条，安全隐患闭环处置率突破98%；AI审批通过率提升90%，实现秒级合规性检查，规避潜在损失超千万元；故障预测准确率达88%，年预防性维护减少停机时间1.5万小时，设备故障率降低30%。

（2）管网优化与调度：深圳爱路恩济研发的“物理机理+业务智能”双引擎大模型，构建了包含流体力学方程、材料力学模型与强化学习算法的混合智能系统。通过图神经网络（GNN）建模管网拓扑，实时优化气源分配与管存利用，实现管容利用率从70%提升至90%，调峰LNG储罐周转从20天压缩至5天；年供气3亿方企业调峰成本降低2100万元。该平台作为智能燃气业务监管的重要支撑，现已落地报警器信息、燃气立管阀、安全文明施工等16个智能识别应用模型。

（3）客户服务与管理流程升级：中国燃气的呼叫中心智能客服日均处理语音指令3.2万单，识别准确率91%，人工成本降低35%，客户满意度达93%。AI数字人“燃小智”融合语音与动画交互，用户满意度突破97%，人工客服压力降低40%。这些系统能够理解复杂用户需求，提供24小时不间断服务，大幅提升服务可及性。合燃华润燃气联合科大国创将DeepSeek大模型接入云外勤作业流程系统，推出“燃气标准作业流程AI助手”，为一线员工提供覆盖岗前准备、入户抄表、安全检查、隐患处置等全场景的智能流程指导。这种技术支持推动了燃气作业向“标准化执行”和“智能优化”的转型，在提升作业效率与安全性的同时有效降低人为决策风险。

2.电力领域AI转型突破：从“集中式电网”到“虚拟电厂”

（1）电网运维与调度：南方电网“粤能投平台”采用华为云的分布式云架构，接入超6700座充换电站和35座储能站，实现跨品类资源秒级协同。广东电网在东莞储能站点部署边缘计算节点，将调度指令分解与执行时间压缩至20秒内，较传统方案提速80%。

（2）虚拟电厂（VPP）：通过先进信息技术和软件系统，实现分布式电源、储能系统、可控负荷、电动汽车等分布式能源资源的聚合和协调优化作为一个特殊电厂参与电力市场和电网运行的电源协调管理系统。山东政策创新推动分布式储能聚合体享受集中式储能同等政策，建立“一体多用、分时复用”机制，单座储能电站可同时参与调频、峰谷套利、容量租赁。

3.国内热力系统智能化探索：从“粗放供热”到“精准调控”

（1）供热调控：深能保定热力研发基于大数据和AI技术的供热控制系统，通过历史数据与温度预估动态调配储热单元热量，减少供应过剩或不足。

（2）设备风险预警：国家电投“锅炉数字孪生系统”实现超临界锅炉氧化皮、爆管风险预警：600MW锅炉提前1个月预警末级再热器氧化皮风险；300MW锅炉提前3天定位爆管位置，避免非计划停机。

4.综合能源领域AI创新实践：从“单一能源”到“多能互补”

（1）可再生能源调度：澳洲“绿芯智能项目”通过AI能源管理系统，提升光伏/风电利用率18%，故障定位从分钟级缩短至百毫秒级，停电恢复效率提升60%。

（2）氢能协同：远景能源在内蒙古赤峰打造“随风而动”绿色氢氨工程，构建“风电-制氢-合成氨”产业链，通过AI算法实现“源荷动态平衡”。

（3）负荷预测算法：分布式储能的调度效率取决于负荷预测精度。腾讯云AI模型：融合天气、电价、用户行为等127维特征，商业楼宇负荷预测精度达95%；华为PowerX平台通过联邦学习技术，在保护用户隐私前提下实现社区级用电曲线精准还原，预测误差≤3%。

5.智慧零碳园区与能源综合系统：从“能耗双控”到“能碳双控”

（1）扬州经济技术开发区智慧零碳示范园区：集成1MW光伏+860kW储能+430kW充电网络，通过自研AI大模型实现“源-网-荷-储”协同调度。从降低园区用能成本，保障园区安全用能延伸到碳足迹核算等数字化服务，实现了从“能耗双控”到“能碳双控”全面转型，年发电超百万度，减碳590吨。

（2）ABB厦门工业中心：融合多源数据，接入2万+监测点，智能预测调控光伏与柔性负荷数据，AI预测光伏与负荷精度达90%，动态匹配源网需求；园区能源利用率提升；能源成本降低22%；碳排放减少1.34万吨/年；采用合同能源管理（EMC）模式，实现轻资产运营。

第四部分：挑战与未来方向

一、核心挑战与应对实践

1.数据壁垒：分散与不统一的困扰

燃气行业的数据呈现出高度分散的状态，广泛存在于管网、客服、调度等多个不同的系统之中，且数据格式缺乏统一规范。这种状况严重阻碍了AI技术对数据的有效利用。不过，行业内也在积极探索解决方案。一方面，采用联邦学习技术，能够在不共享原始数据的前提下，实现跨企业的联合训练，有效保护数据隐私的同时促进数据共享。另一方面，建立行业数据共享平台成效显著，例如深圳燃气牵头的“粤港澳大湾区燃气数据联盟”，目前已经成功接入12家企业的数据，数据互通率大幅提升40%，为打破数据壁垒提供了宝贵经验。

2.边缘计算能力不足：限制AI边缘端应用

边缘设备的算力有限是当前燃气行业AI应用面临的又一重要问题。由于算力不足，极大地限制了AI技术在边缘端的应用范围和效果，使得许多原本可以在边缘端快速处理的任务无法顺利开展，影响了整体系统的运行效率和响应速度。

3.伦理风险：“黑匣子”特性引发的责任界定难题

AI技术具有“黑匣子”特性，其决策过程往往难以解释，这导致在出现问题时责任界定变得异常困难。例如，当AI系统做出错误决策并造成不良后果时，很难确定是算法设计问题、数据输入问题还是其他环节的问题。为解决这一问题，需要建立“算法可解释性”机制。中国燃气在应急决策系统中引入的“决策回溯”功能就是一个很好的尝试，通过该功能可以追溯AI决策的每一步逻辑，为责任界定提供了有力依据。

4.安全风险：AI系统面临网络攻击威胁

AI系统在燃气行业的应用中容易受到网络攻击，这给燃气系统的安全稳定运行带来了严重威胁。为了应对这一风险，必须构建“端-边-云”三级防护体系。某直辖市燃气公司部署的AI入侵检测系统就取得了显著成效，成功拦截了98.7%的恶意攻击，有效保障了AI系统的安全。

二、破局路径：技术与生态的协同进化

1.数据层面：联邦学习与数据共享平台并行

在数据层面，联邦学习技术为解决数据隐私保护和数据共享的矛盾提供了有效途径。港华燃气通过采用联邦学习验证模型，在不泄露原始数据的情况下实现了跨企业数据的联合训练，显著提高了AI模型的训练效果。同时，建立行业数据共享平台和数据标准至关重要。这可以促进企业之间的数据流通和共享，提高数据的可用性和质量，为AI技术提供更丰富、更准确的数据支持。

2.技术层面：边缘计算与轻量化算法并重

技术层面，加大对边缘计算技术的研发和应用是关键。采用5G+AI芯片等先进技术，能够有效提升边缘端的计算能力和数据处理速度。例如，华为昇腾方案通过优化AI芯片架构和算法，实现了边缘端推理速度突破50fps，满足了一些对实时性要求较高的应用场景需求。此外，研发轻量化的AI算法也必不可少，使其能够在边缘设备上高效运行，充分发挥边缘设备的优势。

3.安全层面：完善防护体系与强化监管并举

安全层面，建立完善的AI安全防护体系刻不容缓。要加强对AI系统的网络安全防护和数据隐私保护，制定严格的AI应用安全标准和规范。同时，加强对AI技术应用的监管，确保AI技术在燃气行业的安全可靠运行，防止因安全问题导致的事故发生。

4.人才培养层面：校企合作与内部培训结合

在人才培养方面，高校和职业院校与企业应加强合作，开设“燃气+AI”相关专业和课程，培养既懂燃气业务又掌握AI技术的复合型人才。企业内部也应重视员工的培训和学习，通过定期组织培训课程、实践操作等方式，提高员工的AI技术应用能力和数字化素养，为AI技术在燃气行业的应用提供人才保障。

三、未来技术发展方向：迈向自主智能时代

1.自主决策系统：提升运营效率与减少人工干预

未来，自主决策系统将成为燃气行业的重要发展方向。目标是实现80%常规运营的自主决策，例如AI自动隔离泄漏段、自主完成气源调配等。某试点项目已经证明了其可行性，AI自主调度可使管网运行效率提升18%，人工干预频次减少70%，大大提高了运营效率和安全性。

2.绿氢混输适配：实现清洁能源的安全输送

研发适用于天然气管道掺氢（20%以下）的AI监测系统也是未来的重点。通过多光谱传感与机器学习技术，能够实时监测氢脆、氢泄漏等风险，为绿氢的安全输送提供保障。预计2027年该技术将实现商业化应用，推动燃气行业向清洁能源转型。

3.数字孪生深化：提前预警故障保障安全运行

数字孪生技术将进一步深化应用，构建“管网-设备-用户”全尺度数字孪生体，并结合物理引擎实现极端工况预演。某省天然气管网数字孪生平台已经取得了阶段性成果，实现了压缩机喘振、管道冰堵等故障的提前72小时预警，有效避免了事故的发生，保障了燃气系统的安全稳定运行。

AI技术在燃气领域的应用已经取得了显著进展，从最初的单点突破逐渐走向系统集成，从辅助工具演进为核心驱动力量。这一转变不仅提升了燃气行业的效率和安全水平，更在深层次上重构了行业的运营模式和服务范式。未来三年，随着中国燃气等领军企业推动核心业务AI渗透率超90%，燃气行业将全面进入智能化时代，实现质的飞跃。

然而，我们也要清醒地认识到，真正的挑战在于如何构建面向未来的AI赋能体系。在技术架构上，需要从感知智能向决策智能跃迁，使AI系统具备更强的自主决策能力；在应用范围上，需要从单点应用向全链路协同进化，实现各个环节的无缝对接和高效协同；在产业生态上，需要从封闭系统向开放合作转型，促进企业之间的资源共享和优势互补。只有这样，才能使AI真正成为燃气行业安全、高效、绿色发展的核心引擎，为城市能源系统提供智慧基石。

燃气行业的人才培养离不开企业的深度参与。企业应依托实操场景开展技能培训，结合运营需求设计课程体系，参与制定人才标准，对接行业前沿技术。通过这些措施，能够培养出更贴合岗位需求的人才，为行业安全高效发展提供坚实的人力支撑。

当管网系统拥有自主决策能力，当绿氢混输成为常态，当数字孪生预演未来工况，燃气行业将真正成为城市能源系统的智慧基石。这既是技术发展的必然，也是我们这代燃气人肩负的使命——以AI之名，重塑行业未来，为城市安全运行与“双碳”目标实现贡献智慧力量。

谢谢大家！