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(yìngyòng)已(yǐ)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实现可持续(chíxù)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(yīzhǒng)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(miànlín)安全生产压力与传统售气业务增长瓶颈的(de)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，业绩增长乏力；管网(guǎnwǎng)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(tiǎozhàn)。在此背景下，人工智能(réngōngzhìnéng)技术的深度应用正在重塑城燃行业的价值逻辑。 安全是燃气行业(hángyè)的生命线。燃气安全曾是纯靠“人盯脚量”的苦活累活，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(jiāng)这一模式推向实时感知、智能分析(fēnxī)与主动防控的新阶段(jiēduàn)。 例如，新奥(xīnào)集团在过去(guòqù)四年通过在全国250个城市燃气项目部署物联(wùlián)感知设备，实现场站、密闭空间、施工(shīgōng)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(fǔzhù)驾驶跃升(yuèshēng)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(chuántǒng)城燃(chéngrán)(chéngrán)企业发展依赖区域特许经营权的模式也正被打破。新奥股份（600803.SH）商务运营秘书长(mìshūzhǎng)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(wèi)城燃企业传统“卖气郎”到“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(xīnào)集团构建起企业私有数据图谱。青岛新奥燃气(ránqì)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(de)动态预测，为资源调配提供科学依据。这种预测能力在极端(jíduān)天气下尤为重要——2024年冬季寒潮中，湘潭(xiāngtán)新奥燃气借助此一系统，分析气温(qìwēn)骤降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。 中国燃气（00384.HK）亦借助智慧交易平台，动态优化天然气供需(gōngxū)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(jíshí)满足，并最小化成本和资源浪费。通过月度(yuèdù)资源调优、输配路径寻优、年度(niándù)采购方案应用等手段，中国燃气称，公司预计减少(jiǎnshǎo)50%合同外采购气源，节省费用数千万元。 更深层(shēncéng)的变革在于生态协同。“目前每吨液化天然气的毛利也就10块钱，赚不到一杯奶茶(nǎichá)钱。”陈海波指出，“当客户需要(xūyào)的是冷热电联供，企业(qǐyè)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网平台，整合气、电(diàn)、冷、热等多能源品类(pǐnlèi)，实现(shíxiàn)跨区域、跨主体的(de)资源优化调配。例如在浙江某纺织园区，新奥集团通过AI赋能能源交易平台(jiāoyìpíngtái)，整合管网、气源资源，结合园区内企业(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“客户需要什么就提供什么”的新生态。 在行业(hángyè)人士看来，尽管AI应用已(yǐ)取得显著成效，但行业仍面临诸多挑战。 最(zuì)突出的(de)(de)是数据质量与共享机制的问题。一方面，当前燃气企业数据分散在不同系统中，特别是行业公有(gōngyǒu)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(xíngchéng)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，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，AI“幻觉”特性可能(kěnéng)导致决策偏差，过度依赖技术(jìshù)或将削弱人类对(duì)行业趋势的判断力。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(zhìnénghuà)转型的关键命题。 此外，如何在商业模式创新上实现数据、模型与人才的协同亦然(yìrán)关键。张军将AI落地要素总结为“数据资产化(huà)、业务模型化、人才能(cáinéng)力化”。他解释称，燃气企业需(xū)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模型的精准训练。但当前，既懂燃气业务又精通AI技术的复合型(fùhéxíng)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(zòngshēn)，例如开发行业(hángyè)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，并加强数据安全保护；三是优化人才结构，通过校企合作、内部(nèibù)培训等方式(fāngshì)，培养“燃气+AI”的跨界人才。 (本文(běnwén)来自第一财经)