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(quán)产业的应用已成为不可置疑的竞争优势，未来三年，任何城燃企业都无法脱离AI实现(shíxiàn)可持续发展。”在近日(jìnrì)举办的第(dì)29届世界燃气大会（WGC2025）上，新奥集团技术委员会主席张军表示，“未来10年只有两种企业会特别好(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，国内城市燃气企业面临安全生产压力(yālì)与传统售气(shòuqì)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、用气需求下行压力影响(yǐngxiǎng)，业绩增长乏力；管网老化、第三方施工破损等问题频发，行业安全监管趋严。在全球能源转型与国内 “双碳” 战略(zhànlüè)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(yìngyòng)正在重塑城燃行业的价值逻辑。 安全(ānquán)是燃气行业的生命线。燃气安全曾(céng)是纯靠“人盯脚量”的苦活累活，传统模式下(xià)，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(wùpàn)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阶段。 例如，新奥集团在过去(guòqù)四年通过在全国250个城市燃气项目(xiàngmù)部署物联感知设备，实现场站、密闭空间(kōngjiān)、施工场景的全自动(quánzìdòng)监控。张军打比方称，公司安全管理水平(shuǐpíng)从(cóng)L2级辅助驾驶跃升至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(de)模式也正被打破。新奥股份（600803.SH）商务运营秘书长陈(chén)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(shēngtài)。”AI技术为城燃企业传统“卖气郎”到(dào)“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、OT系统生产数据、监测系统行为数据及客户数据，新奥集团构建起企业私有(sīyǒu)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动态预测，为资源(zīyuán)调配提供科学依据。这种预测能力在极端天气(tiānqì)下尤为重要——2024年冬季寒潮中，湘潭(xiāngtán)新奥燃气借助此一系统，分析气温骤降(zhòujiàng)与居民采暖需求的关系，提前调配LNG资源，避免(bìmiǎn)多地供气紧张(jǐnzhāng)。 中国燃气(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(chéngběn)和资源(zīyuán)浪费。通过月度资源调优、输配路径寻优、年度采购(cǎigòu)方案(fāngàn)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。“目前每吨液化天然气的毛利也就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(hái)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(fúwù)的价值(jiàzhí)。” 因此，新奥股份构建起泛能网平台，整合(zhěnghé)(zhěnghé)气、电、冷、热等多能源品类，实现跨区域、跨主体的资源优化调配。例如在浙江(zhèjiāng)某纺织园区，新奥集团通过(tōngguò)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(xūyào)什么(shénme)就提供什么”的新生态。 在行业人士看来，尽管AI应用已取得显著成效(chéngxiào)，但(dàn)行业仍面临诸多挑战。 最突出(tūchū)的是数据质量与(yǔ)共享机制的问题。一方面，当前燃气企业数据分散在不同系统中，特别是行业(hángyè)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(guǎnlǐ)不能(bùnéng)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(tóngshí)，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(fēngxiǎn)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(huò)将削弱人类对行业趋势的(de)判断力(pànduànlì)。如何在技术赋能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。 此外，如何在商业模式创新(chuàngxīn)上实现数据、模型与人才的协同亦然关键。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，燃气企业需整合IT系统、OT系统以及客户(kèhù)行为(xíngwéi)数据，形成企业级数据资产图(tú)，才能支撑AI模型的精准训练。但(dàn)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(zhāngjūn)建议从三个维度精进：一是深化技术纵深，例如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(zhìlǐ)，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(réncái)结构，通过校企合作、内部培训(péixùn)等方式(fāngshì)，培养“燃气+AI”的跨界人才。 (本文来自(láizì)第一财经)