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(ránqì)全产业的(de)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实现可持续发展。”在近日举办的第29届世界燃气大会（WGC2025）上(shàng)，新奥集团(jítuán)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，一种是(shì)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与传统售气业务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，业绩(yèjì)增长乏力；管网老化、第三方施工破损等问题频发，行业(hángyè)(hángyè)安全监管趋严。在全球能源(néngyuán)转型与国内 “双碳” 战略叠加的背景下，中国(zhōngguó)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。 安全是燃气行业的(de)(de)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(ér)AI的介入正将这一模式推向实时感知、智能(zhìnéng)分析与主动防控的新阶段。 例如，新奥集团在过去四年通过在全国250个(gè)城市燃气项目部署(bùshǔ)物联感知设备，实现场站、密闭空间、施工场景的(de)(de)全自动监控。张军打比方称，公司安全管理水平(shuǐpíng)从L2级辅助驾驶跃升至L4级自动驾驶水平。这种转变也带来(dàilái)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，传统城燃企业发展依赖区域(qūyù)特许经营权的(de)模式也正被打破(dǎpò)。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(dàobī)企业必须打通产业链生态。”AI技术为城燃企业传统“卖气郎”到“能源管家”的角色转型提供了关键支撑。 通过(tōngguò)整合(zhěnghé)IT系统业务数据(shùjù)、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(yùcè)，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(jièzhù)此一系统，分析气温骤降与居民采暖需求的关系(guānxì)，提前调配LNG资源，避免多地供气紧张。 中国燃气（00384.HK）亦借助智慧交易平台，动态优化天然气供需匹配、调整供应(gōngyìng)计划，确保在不同时间和地点的需求得以及时满足，并最小化成本和资源浪费。通过月度资源调优(diàoyōu)、输配路径寻优(xúnyōu)、年度(niándù)采购方案应用等手段(shǒuduàn)，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(chén)海波(hǎibō)指出，“当客户需要的是冷热电联供(gōng)，企业还在卖单一天然气，这杯奶茶的毛利注定敌不过综合(zōnghé)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、冷、热等多能源品类(pǐnlèi)，实现跨区域、跨主体的资源(zīyuán)优化调配。例如在浙江某纺织园区(yuánqū)，新奥集团通过AI赋能能源交易平台，整合管网、气源(qìyuán)资源，结合园区内企业生产计划与电价波动，为(wèi)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(luójí)，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应用已取得显著成效，但行业仍面临诸多(zhūduō)挑战。 最突出的是数据质量与共享机制的问题。一方面，当前燃气(ránqì)企业数据分散在(zài)不同系统中(zhōng)，特别是行业公有数据多存在于专家(zhuānjiā)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(zhǐchū)，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(guòdù)依赖(yīlài)技术或将削弱人类对行业趋势的判断力。如何在技术赋能与风险防控之间找到平衡点(pínghéngdiǎn)，是城燃企业智能化转型的关键命题。 此外，如何(rúhé)在商业模式创新上实现数据、模型与人才的协同(xiétóng)亦然关键。张军将AI落地要素总结为(wèi)“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系统以及客户行为数据，形成企业级数据资产图，才能支撑(zhīchēng)AI模型的精准训练(xùnliàn)。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(shàngshù)挑战(tiǎozhàn)，张军建议从三个维度精进：一是深化(shēnhuà)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(èrshì)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；三是优化人才结构，通过校企合作、内部培训等方式，培养“燃气+AI”的跨界人才。 (本文(běnwén)来自第一财经)