智慧燃气“人工智能+”白皮书：AI驱动城镇燃气全场景智能化转型

智慧燃气"人工智能+

"白皮书AI驱动的城镇燃气全场景智能化转型01.燃气行业数智化转型的政策与需求双驱动1.1

政策与行业背景1.2燃气企业的转型诉求02.燃气行业数智化典型应用场景04052.1

场景1：智慧燃气AI知识库082.2场景2：对话式报表102.3场景3：数智人-智能对话122.4场景4：智能巡检1

42.5场景5：智能质检1

62.6场景6：智慧监盘1

803.燃气行业数智化的总体架构CONTENTS目录

3.1架构演进趋势2

13.2

总体架构设计

22序言4.1

项目概况264.2实施过程274.3

项目成效2905.实施保障与实施路径5.1

实施保障5.2实施路径结语313304.实践案例：泰能天然气“揭榜挂帅”项目落地智慧燃气“人工智能+”白皮书

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01序言在全球“双碳”目标驱动下，能源体系正经历从“传统化石能源主导”向“清洁低碳、安全高效”的深刻转型。近年来，随着人工智能特别是生成式人工智能技术的快速发展，国家正加速推动“AI+能源”深度融合，明确要求“推进智慧燃气系统建设”，将AI技术作为提升燃气安全管控、智能运维的核心抓手。青岛积成电子作为城燃信息化领域的深耕者，十余年来聚焦燃气行业数字化需求，积累了丰富的业务场景理解与落地经验；腾讯作为全球领先的数字科技公司，构建了全栈云计算和AI技术，并有在能源行业丰富的数字化实践。双方基于“数字技术赋能产业”的共同理念，联合开展“智慧燃气智能体”相关研究与场景实践，围绕燃气安全、智能巡检、客户服务、决策支持等核心环节，构建“智能体开发平台+全场景赋能”的解决方案，验证了AI技术在燃气行业的应用价值。本白皮书系统呈现“AI+燃气全场景”的技术架构和落地路径，总结了“平台搭建-场景赋能-业务闭环”的实践经验，为燃气行业提供可复制、可推广的AI+燃气解决方案。本白皮书既是青岛积成与腾讯云在燃气智慧生产领域的合作成果总结，更是对“AI如何赋能燃气全生命周期管理”的行业思考。我们希望通过这份白皮书，为燃气企业的AI+提供可落地、可借鉴的转型路径，共同推动燃气行业向安全、高效、智能的未来演进。02

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智慧燃气“人工智能+”白皮书燃气行业数智化转型的政策与需求双驱动智慧燃气“人工智能+”白皮书

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03

国家政策层面：人工智能与实体经济融合，大模型成为赋能新型工业化的重要抓手当前，国家层面已将人工智能（AI）与实体经济的深度融合提升至战略高度，并将大模型技术定位为“赋能新型工业化的重要抓手”。以大模型为代表的生成式AI具备“多模态数据融合、知识推理、智能决策”的能力，能够破解传统产业“经验依赖强、效率提升难、风险预警滞后”的痛点，推动能源、制造等关键领域向“智能化、精细化、绿色化”转型。具体到能源领域，国家政策进一步锚定AI技术的赋能方向，明确要求“推进智慧燃气系统建设”，将AI技术作为提升燃气安全管控、智能运维的核心支撑。全国“十五五”科技发展规划强调，生成式AI需向能源等关键领域渗透，推动“气-电-热-氢”多能协同、安全管理范式变革，助力“双碳”目标下的能源结构低碳化转型。 行业层面：燃气作为能源分支，亟需利用AI提升安全生产、智能运维、客户服务、供需管理等能力从行业特性看，天然气在能源结构低碳化过渡阶段具有明显优势——其单位热值碳排放低于煤炭，可在工业与供热领域部分替代煤炭，有助于降低相关领域碳排放；燃气发电具备较快的负荷调节响应特性，可在新型电力系统中配合间歇性可再生能源发挥调峰支撑作用，提升电网运行的稳定性；同时，天然气可通过直燃或热电联产等方式为高端制造、数据中心等场景提供相对低碳的热能供应选项。这些特性使燃气在当前能源体系中扮演重要的过渡与支撑角色。但当前燃气行业的核心业务环节仍面临以下共性瓶颈，亟需AI技术破解：在此背景下，亟需利用AI提升安全生产、智能运维、客户服务、供需管理等能力，突破燃气行业目前面临的瓶颈，推动燃气管理从被动响应向主动预防和主动服务转型，从经验驱动向数据驱动和AI驱动升级。04

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智慧燃气“人工智能+”白皮书政策与行业背景1.1智能运维人工巡检覆盖范围有限，难以高效识别管道腐蚀、应力集中等隐蔽风险，

运维效率与隐患发现率难以满足现代城市能源系统的安全要求客户服务传统模式依赖人工坐席与线下服务，

响应效率有限，

且用户数据分散难以形成统一客户画像，导致服务被动、同质化，无法提供主动、个性化服务，客户体验提升遭遇瓶颈安全生产传统SCADA系统以实时参数监测为主，缺乏对潜在风险的预测能力，多数泄漏事故发生在巡检间隔期，风险预警滞后问题突出供需匹配数据分散形成“信息孤岛”，缺乏智能化工具支撑精细化预测与调度，易出现气量供需不匹配的情况，

影响供气稳定性与资源利用效率结合行业实践与多家燃气企业的反馈，燃气企业的转型诉求可从业务维度归纳为安全生产、营销服务、供需市场及企业管理等几大领域。这些诉求反映了当前燃气业务面临的共性挑战，以及对智能化手段的潜在需求。

安全生产领域随着城市化进程加快与管网规模扩大，燃气企业在管网运维、泄漏防控、第三方施工防护等环节面临的压力持续增加。传统模式多依赖人工巡检与分散系统，存在数据分散、响应滞后、风险识别依赖经验等问题，难以及时发现隐蔽隐患或预判潜在风险。在此背景下，企业普遍希望引入智能化手段，实现对管网状态的更全面感知、对异常工况的更早发现与预警，并提升应急处置的协同效率，从而降低事故发生概率，增强管网运行的安全性与稳定性。

营销服务领域燃气企业在售气收费、客户服务、安检回访等场景中，传统模式常面临服务渠道分散、用户需求响应不够及时、个性化服务能力不足等挑战。尤其在老龄化用户群体中，安全操作知识普及与远程协助需求较为突出；同时，常规性咨询占用较多人力，影响高价值服务投入。企业希望借助智能化工具，实现多模态交互与方言识别，提升工单处理与隐患整改提醒的效率；并基于用户画像，提供更具针对性的安全提示与增值服务建议，从而改善用户体验，释放人工客服精力聚焦于复杂问题处理。

供需市场领域在气源多元化与能源结构变化的背景下，燃气企业需要应对用气需求波动、季节性峰谷差、多气源协同调度等挑战。传统供需管理方式多依赖历史经验与静态计划，难以及时匹配实时变化，易造成供应冗余或短缺，影响运营的经济性与供气可靠性。企业期望通过智能化手段，融合气象、经济、政策等多源信息，提升区域性用气需求预测的准确性，并优化采购与调度策略，从而在保障供气稳定的同时，尽可能降低采购与运营成本。

企业管理领域燃气企业内部普遍存在数据分散在不同业务系统、缺乏统一平台支撑融合分析的情况，导致决策过程对人工经验依赖较高，精细化管理与预测性管理能力受限。此外，在设备全生命周期管理、巡检与维护标准化、知识沉淀与复用等方面也有进一步提升的空间。企业希望通过建设统一的数据与智能分析平台，打通生产、运营、服务等多环节数据，形成可复用的知识资产与智能辅助决策能力，从而提升管理效率、降低运营成本，并为战略决策提供更可靠的数据支撑。总体来看，燃气企业的转型诉求集中在提升安全防控能力、优化客户服务体验、提高供需匹配效率、构建统一智能管理平台四个方面。这些诉求需要人工智能、大数据、物联网等技术的融合应用，从而在保障安全与服务质量的前提下，实现降本增效与可持续发展。智慧燃气“人工智能+”白皮书

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05燃气企业的转型诉求

1.2燃气行业数智化典型应用场景06

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智慧燃气“人工智能+”白皮书燃气核心业务生产运行

巡检维护气源采购日常巡检智能巡检输配调度第三方施工管理智能巡检管网运维

智慧监盘/智能巡检隐患识别智能巡检/智能质检设备监控

智慧监盘台账管理智能巡检AI赋能场景智慧燃气知识库企业知识库、安全培训对话式报表经营管控、数据分析数字人展厅展示、客户交互智能巡检巡检维护、第三方施工智能质检安检回访、施工质量检查智慧监盘设备监控、安全预警企业通用管理经营管控

对话式报表战略规划与决策对话式报表风险管理与合规

智慧监盘资产管理

智慧监盘/知识库安全与应急指挥

智慧监盘项目管理供应链

对话式报表财务对话式报表HR与安全培训

知识库企业知识库

知识库办公&协同

数字人在架构指引下，本节选取若干具有代表性的AI赋能场景进行展开，其余场景先做概要介绍，后续可在专项研究中进一步深化。鉴于安全生产在燃气运营中的基础性地位及智能化改造的迫切需求，本节优先以安全生产域为例，按照“需求-技术方案-实践成果”的逻辑展开详述，体现从“业务痛点识别、技术路径构建到应用成效形成”的闭环过程。为系统呈现燃气企业智能化转型的业务落地路径，本节首先引入燃气企业业务架构示意图，该架构涵盖燃气核心业务环节与企业通用管理领域，系统勾勒从气源采购、输配调度到终端服务的全业务流程，以及支撑业务高效运行的数据管理、决策支持、协同办公与安全合规等管理要素。图中在各业务与管理环节相应位置，标注了可引入人工智能技术的赋能场景，以呈现AI与业务流程的融合关系及作用范围。PC端

移动端大屏智能音箱AR/VR设备其他AI工具链RAG向量数据库MCP工具智能体开发平台数据平台/治理SCADA

GIS

loT工单

图像/文本安全与权限管理营销服务售气收费客户服务数字人/智能质检安检管理

智能质检个性化推荐对话式报表算力GPU/CPU混合训推一体算力池基础大模型混元

DeepSeek

其他项目建设立项审批施工管理智能质检质量进度管控

智能质检业务场景

支

持

层AI赋能燃气企业的智能体应用场景智慧燃气“人工智能+”白皮书

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07交互层IT因此，亟需构建统一的行业知识问答能力，实现知识资产化、检索智能化、应用便捷化，支撑全岗位、全业务的即时知识服务。

技术方案技术方案的核心思路是：先通过多源异构数据的统一接入与治理，将分散知识转化为结构化、可检索的语义资产；再结合混合检索与智能对话机制，让大模型能够在海量知识中快速定位高相关内容并生成可信答案；同时通过安全与集成设计，保障数据访问合规、应用嵌入灵活。在知识库构建与治理环节系统支持PDF、Word、Excel、PPT、TXT、Markdown、CSV、HTML等多种格式的拖拽上传，并自动完成OCR文字识别与表格解析，降低人工录入成本。针对不同文档结构，提供按标题、固定长度、正则表达式等多种智能分段策略，可自定义块长与重叠度，并内置中文标点感知，最大限度减少段落截断引发的语义歧义。为兼顾关键词匹配与深层语义理解，系统同步生成Dense（语义）与Sparse（BM25）两类向量表示，检索时混合排序，确保既抓得住字面相关，又理解得了语义关联。元数据方面，系统可自动抽取文件类型、所属部门、版本号、创建时间等属性，为后续精准过滤与导航提供支撑。管理结构上采用Knowledge

Base→Document→Segment三级授权与标签体系，内置管理员、维护者、只读员等角色，防止越权访问；同时支持版本快照与级联删除，可在索引重建时自动备份，删除时灵活保留或清理向量、文件与元数据，避免产生“僵尸数据”。在智能检索与对话环节系统采用向量语义与关键词字面双路并行检索，秒级归并Top-K结果，兼顾相关性与精确度。为进一步提升答案质量，并行拉取向量、全文、混合三路召回结果，经由Rerank模型按问题与段落的相关度重排，仅将高相关片段送入大语言模型生成答案，从而降低幻觉风险。对话过程中支持4K/8K/16K滑动窗口的记忆能力，自动携带前几轮上下文，减少用户重复提问。为满足审计与可追溯要求，前端可展开答案来源至段落级，并高亮命中词，让用户清晰地看到答案依据。在安全与集成方面系统实现基于角色的权限隔离，用户仅能访问授权范围内的数据，并对历史敏感资料进行智能屏蔽。所有上传与查询操作均记录日志并自动推送提醒，满足合规监管要求。智能问答应用可嵌入生产运营等核心业务模块，支持PC、移动端与智能音箱等多终端调用，实现知识服务与业务流程的无缝衔接。

业务痛点和需求燃气企业在安全生产、管网运维、设备管理等业务中积累了大量规程、标准、故障案例和技术文档，但存在知识分散、检索效率低、经验难以传承等问题：场景1：智慧燃气AI知识库

2.1新员工缺乏统一学习入口，经验依赖师

徒传授，人才流失会导致知识断层02员工查找规程或历史案例需跨系统、跨

文档，耗时且易遗漏关键信息01在应急处置、设备检修等场景下，能否快速获取精准知识，直接影响响应速度08

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智慧燃气“人工智能+”白皮书03与安全性该场景实现从“知识分散、检索困难”到“统一知识中枢、即问即答”的转型，为燃气企业安全生产与高效运营提供坚实的知识支撑。智慧燃气“人工智能+”白皮书

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业务价值与预期效果智慧燃气知识库通过将分散在规程、标准、案例及技术文档中的行业知识进行统一汇聚与智能管理，实现了知识资产化、检索智能化与服务便捷化，从根本上解决了知识查找难、经验传承断档、应急响应慢等痛点。它不仅提升了员工获取精准知识的效率，还为安全生产与高效运营构建了可靠的知识中枢，使企业能够依托数据驱动实现经验沉淀与快速复用，显著增强业务规范性与决策一致性。业务赋能员工通过自然语言提问即可快速获取精准规程与案例，问题解决效率显著提升，保障作业规范与安全性；实现老员工经验的结构化沉淀与快速传承，新员工可自主学习，降低人才流失风险知识规模与更新接入海量安全规程、设备手册等文档，知识库覆盖广泛且保持较高频次的更新，实现接近实时的知识迭代能力，确保内容紧跟业务与标准变化检索效率与准确性问答准确率显著提升，用户通过自然语言提问可在短时间内获得高相关度的答案，查询体验快捷且可靠安全合规权限控制与操作日志确保知识访问合规可追溯，满足行业监管要求语音文本数据获取渠道输入终端输入终端RAG知识库图表手机

意图识别MCP外部资源文本洞察分析问答

webVanna数据库语音音箱文本转接口接口调用图文看板因此，亟需构建自然语言驱动的智能报表能力，实现业务人员“所想即所问、所问即所得”，降低数据分析门槛，提升决策时效与洞察深度。

技术方案技术方案的核心思路是：以大模型的自然语言理解与语义解析能力为基础，将用户的口语化统计需求自动转化为可执行的查询，并在多源数据融合与权限管控的保障下，生成结构化、可视化的报表输出。系统支持从生产运营系统、数据中台客服系统等多源接入数据，确保分析覆盖业务全貌；通过多端入口（生产运营系统、独立登录界面、微信公众号）满足不同场景的访问需求，并基于角色实施严格的权限隔离，保障数据安全。内容反馈10

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智慧燃气“人工智能+”白皮书

业务痛点和需求燃气企业在生产运营、客户服务、安全管理等业务中，涉及大量数据统计与分析需求，传统报表制作依赖专业技术人员编写SQL或借助BI工具，存在门槛高、周期长、响应慢等问题：场景2：对话式报表

2.2多系统数据分散（生产运营系统、客服

系统等），缺乏统

一

入口与可视化模板，数据整合与报表生成成本高03领导层在外或突发决策场景下，难以

及时获取数据洞察，影响应急与调度

效率02业务人员缺乏数据分析技能，面对“本月用气量趋势”“哪些区域故障率最高”等临时查询，往往需要等待数据团队支持，响应周期以天计对话式报表技术架构01大模型转换用户通过手机端、PC端、音箱等终端渠道可以对公司的安全、生产相关数据进行提问，大模型根据问题进行意图识别，走不同的渠道，如知识库、数据库、业务接口、互联网，查出的答案通过大模型加工，可以通过语音、图表、文字、表格、报告等形式进行可视化展示及输出。在自然语言解析与SQL生成环节，系统利用大模型进行意图识别与语义解析，可自动将“统计某区域本月泄漏事件次数”等需求转化为对应的SQL查询，支持复杂嵌套、多维度聚合、同比环比等分析，兼容200行级别复杂查询的“一句话生成”。多源数据接入与权限隔离机制确保不同业务数据可安全融合，同时避免敏感信息泄露。在模板化与可视化输出方面，系统既支持按预设模板（如安全月报、设备故障统计表）生成结果，也可由业务人员指定自定义模板。集成智能看板编辑器，提供拖拽式布局、智能对齐、网格吸附等便捷操作，并内置折线图、柱状图、饼图、热力图、桑基图等多种图表类型。

AI可自动推荐最适合的图表类型，并生成数据摘要与可视化建议，让非专业用户也能快速获得直观的分析洞察。

业务价值与预期效果对话式报表将自然语言转化为数据分析与可视化能力，极大降低了业务人员获取洞察的门槛，使数据驱动决策从专业技术人员的专属能力转变为全员可及的服务。它显著缩短了临时数据需求的响应周期，并为管理层提供随时随地的业务洞察，推动企业从被动统计向主动分析转型，提升整体运营与决策效率。业务赋能业务人员通过自然语言即可完成复杂数据分析，实现“人人都是分析师”，数据需求响应时间由天级缩短至秒级；领导层可随时通过PC、移动端或智能音箱提问获取即时洞察，支撑快速

决策；自

动

生成

图文

报

告，

识别

异常

波动

并分析原因，提供可落地的优化建议该场景实现了从“依赖技术人员、周期长、响应慢”的传统报表模式，向“自然语言即分析、秒级出结果、多模态呈现”的智能报表模式转型，为燃气企业生产经营与安全管理提供高效、直观、可追溯的数据决策支撑。效率与质量提升报

表生成效

率明

显提

高，

准确

性

增强；用

户通过

自然

语

言提

问即

可快速获

得分析结

果，

临

时报

表的

灵活输

出能

力

显著改善数据与知识沉淀数据分析经验沉淀为可复用智能体，新人可快速上手；支持多源数据融合与可视化探索，扩展数据价值，增强企业数据驱动管理能力安全与合规权限控制与操作日志记录确保数据访问合规可追溯，满足燃气行业监管要求智慧燃气“人工智能+”白皮书

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11因此，亟需构建多模态、可交互的数字人系统，实现智能讲解、实时问答、界面联动与形象化展示，提升客户体验与企业科技形象。

技术方案技术方案围绕多模态交互、智能问答、大屏讲解联动与可视化呈现展开，打造从语音指令到多形态反馈的闭环交互能力。系统支持语音输入与自然语言理解，通过实时语音识别（ASR）将语音转为文本，经意图识别后路由至知识库检索、数据库查询、外部资源服务或大模型生成等相应服务，答案可通过语音播报、图表、图片、文字、视频等多模态形式同步展示，并由数字人进行总结讲解；同时内置违规问题识别与替换机制，保障交互合规。知识库RAG联网问答搜索引擎数据库问答VannaMCP外部资源服务混元/DeepSeek模型传统展示依赖人工讲解或静态展板，

难以满足沉浸式、个性

化、多维度信息呈现需求01应急指挥或多系统联合演示时，

人工切换界面与讲解费时费力，易出现信息遗漏03

业务痛点和需求燃气企业在客户服务、展厅展示、业务培训及综合指挥等场景中，存在交互形式单一、信息传递效率低、品牌形象展示受限等问题：客户与公众对企业业务、安全知识、产品服务的了解途径有限，交互体验不足02新员工培训与访客参观需要统一、标准化的讲解内容，但人工成本高、一致性难保障场景3：数智人-智能对话

2.3音箱输入输出大屏控制大屏内容切换及交互数字人播放内容及讲解讲解方案制定12

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智慧燃气“人工智能+”白皮书意图识别数字人技术架构大模型服务04控制大屏讲解内容问答AAAA该场景实现了从“人工讲解+静态展示”向“多模态智能交互+实时联动”的转型，为燃气企业安全生产展示、客户服务与品牌塑造提供了全新的智能化载体。智慧燃气“人工智能+”白皮书

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13数字人通过语音交互与屏幕联动，实现智能问答与内容讲解。用户通过音箱输入语音，系统进行意图识别后路由至相应服务。问答模式集成知识库RAG检索、Text2SQL查询、MCP外部资源服务及大模型等多源数据，数字人播报答案并同步切换屏幕展示相关内容。讲解模式支持预设方案管理，数字人根据用户指令控制屏幕页面切换、讲解启停等操作，实现讲解内容与可视化展示的协同交互。在大屏讲解与场景联动方面，系统支持零代码时间轴编排，用户可拖拽语音条与动画块、插入停顿并设置时长，实现段落与动画自动对齐；讲解过程中可根据设定方案自动切换展示界面，子界面可放大并居中显示。数字人可与管网数字孪生模型实时交互，动态标注阀门、调压器位置，实时定位巡检人员与车辆轨迹，实现沉浸式三维可视化；即便网络中断也能自动待机，恢复后续播放不掉帧、不刷新页面，确保连续体验。控制与状态管理模块支持语音控制与屏幕交互，实时显示数字人、大屏及各分屏连接状态，屏幕可呈现对话气泡、控制讲解进程并监控连接状态。技术架构上，输入层涵盖语音/文本指令与传感器数据（摄像头、IoT设备），处理层由NLP引擎（意图识别、指令解析）与场景调度逻辑构成，输出层实现大屏可视化、语音反馈、三维渲染与AR叠加渲染，通信依托WebSocket实时传输与路由分发，保障低延迟交互。

业务价值与预期效果数字人通过多模态交互与智能讲解，将企业信息展示与服务方式从静态、人工驱动升级为动态、沉浸式的智能交互体验。它在提升客户与企业互动趣味性的同时，保证了信息传达的专业性与一致性，显著增强企业科技形象与品牌影响力，并为培训、展示与指挥提供全新载体。实现语音交互问答，数字人同步语音与视觉形象回答，降低使用门槛，提升用户参与度统一讲解方案与内容，保证不同场次、不同讲解员的信息一致性与专业性，降低培训与管理成本在展厅、大屏、官网等场景，以生动形象和专业讲解提升企业科技感与品牌影响力支持生产系统、客服系统、三维管网模型等沉浸式讲解，操作效率与培训效率显著提升播报指标：播报数据准确度高，播报同步性与形象匹配度优良，应用服务可保持长时间稳定运行因此，亟需通过AI技术实现巡检流程标准化、数据实时采集与自动分析，将依赖人工经验的风险识别转变为基于多模态数据的智能判别；通过语音转表单、GIS可视化与风险预警前置等功能，实现隐患、巡检数据自动归档与闭环管理，从而大幅提升巡检覆盖与隐患发现效率，降低高危环境作业风险，并为设备寿命管理与预防性维护提供可靠的数据支撑，推动运营管理从经验驱动向数据驱动转变。

技术方案技术方案以语音工单联动、可视化分析、台账优化与风险预警前置为核心，形成覆盖数据采集、分析、决策的全流程闭环。在语音工单联动与表单自动化方面，

巡检人员可通过语音描述检查结果，

系统利用语音识别+大模型结构化提取，自动填充表单并保存至业务台账；支持多种语音识别引擎配置，可按表单类型设定识别规则，提升录入效率与准确性。

业务痛点和需求随着城市化进程加快与管网规模持续扩张，燃气管网结构日趋复杂，隐蔽性风险（如管道腐蚀、应力集中、第三方施工破坏）显著增多，传统巡检模式已难以满足现代城市能源系统对安全与精细管理的要求。燃气企业在管网运维、设备巡检、第三方施工管理等场景中，传统人工巡检存在效率低、覆盖面有限、隐患识别依赖经验、数据记录不规范等问题：巡检记录多以纸质或分散的电子表格形式存在，缺乏结构化与

标准化管理，难以支撑后续的统计分析、趋势预测与全生命周

期设备健康管理05隐患数据靠人工填报，易出现漏填、错

填，无法实时归档形成完整台账02隐患识别高度依赖巡检员的个人经验与

主观判断，不同人员对同一缺陷的认知

可能存在差异，容易产生漏检或误判，影响风险预防的有效性03场景4：智能巡检

2.4ASR语音识别大模型纠正错误/微调的小模型提示词表单格式大模型表单转换表单内容调用接口保存YOLO模型训练多模态大模型图像质检算法图片搜集、清洗、分类YOLO标注模型训练评估/优化/迭代混元是否模糊数量检查类型检查制定分析数据体大模型分析报告保存、推送在第三方施工管理场景中，施工现场环境动态多变，施工行为与管线位置、埋深等信息关联复杂，单纯依靠人工巡查与事后核查，往往无法在施工破坏发生前进行有效预警，增加了公共人工巡检受限于体力、时间与作业环境，高危区域（如密闭空间、交通繁忙路段）巡检难度大、安全风险高，且在巡检间隔期易形成监控盲区，导致隐患巡检内容质检隐患类型识别、严重程度等级判断、隐患说明14

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智慧燃气“人工智能+”白皮书YOLO隐患识别模型图像质量分析算法多模态大模型语音转表单分析报告不能被及时发现分析结果及下步建议0401指定质检标准安全风险巡检标准化与自动化隐患早发现与预警前置语音录入替代手工填写，移动端实时上传，巡检效率明显提升实现隐患“发现即预警”，避免安全事故，漏检率大幅下降数据资产沉淀风险预警前置所有巡检数据自动归档，形成完整历史台账，为设备寿命管通过大数据分析预测高风险区域，指导巡检人员重点关注，理、预防性维护提供数据支撑实现从“被动响应”到“主动预防”风险预警前置通过大数据分析预测高风险区域，指导巡检人员重点关注，实现从“被动响应”到“主动预防”的转变。

业务价值与预期效果智能巡检将传统依赖人工的巡检作业升级为语音驱动、数据实时上传、隐患自动识别的闭环流程，实现巡检标准化、数据资产化与风险预警前置。它显著提升了巡检覆盖与隐患发现效率，降低高危环境作业风险，并为设备寿命管理与预防性维护提供可靠数据支撑，推动运营管理从经验驱动向数据驱动转变。技术方案融合大语言模型、计算机视觉和多模态处理等AI能力，实现巡检流程的自动化与智能化。分析报告生成模块将分析数据经大模型处理生成综合报告并保存分发；语音转表单功能集成ASR语音识别、小模型纠错、大模型结构化提取，结合YOLO模型训练、多模态大模型混元及图像质量检测算法，实现语音到结构化表单的智能转换；巡检内容质量检测模块通过指定质检标准，运用YOLO隐患识别模型、多模态大模型和图像质量分析算法，由大模型进行最终判断输出质检结果。综合地图与可视化分析模块基于GIS构建3D地理可视化隐患热力分布图，实时叠加隐患点位、管道分布、风险等级等数据，支持点击查看隐患详情与处理状态跟踪，提供直观的空间分析能力，并通过图表展示隐患类型、等级、状态分布统计，辅助巡检资源优化部署。台账管理优化结合数据采集与清洗技术，实现台账数据自动生成、智能分析和高效管理，简化录入流程，确保数据完整、规范。台账管理优化智能处理OCR AI识别模板匹配与校验关联分析自动补全该场景实现了巡检从人工经验驱动向数据+AI驱动的转型，显著提升燃气运营的安全性与效率，并为后续预测性维护与全生命周期管理奠定基础。智慧燃气“人工智能+”白皮书

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15综合地图与可视化分析可视化渲染热力图风险标注交互查询与分析数据解析

(PDF/图片)数据采集(隐患/

管道/监控)统计报表生成数据清洗与标准化上报业务系统台账自动生成GIS地图构建归档与备份审核与修正可视化类型优化建议数据清洗数据质量因此，亟需构建智能质检体系，实现图像合规识别、隐患自动识别、质检结果统一管理，提升安全保障能力与业务规范性。

技术方案技术方案涵盖图像合规识别、隐患自动识别、质检规则管理、自动化质检与结果管理等环节。图像合规识别可自动检测上传图片的清晰度、分辨率、格式、尺寸等指标，质量不合格实时提醒重拍，确保分析依据可靠；支持多维度图片质量评估（模糊度、亮度、色彩偏差），并结合历史案例库判断是否满足分析要求。隐患自动识别基于多模态大模型与视觉识别技术，对安检/巡检照片进行智能分析，自动识别燃气泄漏迹象、设备损坏、不合规安装等隐患，融合历史案例与知识库，输出隐患类型、部位、等级及整改建议（如“胶管老化需立即更换”），提升识别准确性与针对性。质检规则与标准管理支持创建、编辑、删除多类型质检标准（文本完整性、数值范围、图片质量、关联字段检查等），可自定义字段与规则逻辑，覆盖地址完整性、设备名称非空、隐患描述长度与格式等关键质量要素。自动化质检与结果管理由大模型按规则对表单内容与图片进行自动匹配分析，生成结构化质检结果（合规项、不合规项、评分、改进建议），并提供多维度查询（台账类型、状态、时间、关键词）与统计分析（合规率、不合规分布、趋势），支持结果导出与历史记录管理；建立质量档案，实现质检全过程可追溯，便于问题定位与持续改进。AI自动质检替代大量重复性人工审核工作，释放人力聚焦高风险与复杂问题，并通过闭环质量追溯链条支撑数据质量治理与业务合规提升。16

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智慧燃气“人工智能+”白皮书

业务痛点和需求燃气企业在户内/外安全检查、巡检记录、隐患台账管理中，传统人工质检存在数据规范性难保障、隐患识别依赖经验、质检效率低、结果追溯困难等问题：人工检查照片清晰度、格式、内容合规性耗时耗力，易出现漏检、误判01质检结果多为纸质或分散电子记录，缺乏结构化、可追溯的质

量档案，不利于后续分析与改进03场景5：智能质检

2.5（如管道锈蚀、设备安装不合规）识别不全大量人工审核工作占用人力，影响更高价值任务开展隐患识别仅靠目视和经验，难以统一标准，尤其对隐蔽性风险0204业务价值与预期效果智能质检通过图像合规识别、隐患自动识别与规则化管理，构建覆盖文本、数值、图片及关联检查的全方位质量保障体系。它将质检过程从人工目视与分散记录升级为标准化、可追溯的智能闭环，大幅提升质检效率与隐患识别覆盖率，强化安全保障与业务规范性。该场景实现了从人工目视质检向AI驱动的全流程智能质检转型，在图像合规识别、隐患识别、结果管理三方面形成闭环能力，为燃气安全保障提供了标准化、可追溯、高效率的智能支撑。结果管理闭环实现质检结果的结构化管理、多维度查询与统计分析，支持导出与历史追溯，形成完整质量档案，助力问题复盘与流程优化图像合规识别实现上传图片清晰度、格式、尺寸的自动检测，质量不合格即时提醒，确保现场照片符合分析标准，为隐患识别提供可靠输入质检标准化建

立多

类型质检规

则库，覆

盖

文本

、数

值、图

片及关

联检查，实现表单与图片内容的统一合规判定，减少人为疏漏隐患识别能力提升自动识别燃气泄漏、设备损坏、安装不合规等隐患，结合案例库生成具体整改建议，显著提升识别覆盖率和准确性AI质检替代大量重复性人工审核工作，不合规项检出率大幅提升，有效释放人力用于更高价值任务通过图像合规与隐患自动识别，实现隐患早发现、早预警，提升户内/外安全检查的可靠性与时效性，降低安全事故风险人工审核减负安全保障强化智慧燃气“人工智能+”白皮书

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17√因此，亟需构建智慧监盘系统，实现全时段自动监控、多维度异常分析、分级预警与智能决策支持，提升安全防控与运营效率。

技术方案技术方案以全时段智能监控、多维度异常分析、故障预测与分级预警、智能预案生成与资源调度、可视化与决策支持为主线，形成从感知到决策的闭环。全时段智能监控与数据融合实现7×24小时自动采集并监控设备、管网运行状态，汇聚SCADA、GIS、气象等多源数据，采用WebSocket实时推送，结合ECharts可视化、3D地理可视化展示整体运营态势。依赖人工判断异常，易产生误报与漏报，故障响应时间长02突发事件应急时，难以快速匹配预案与调度资源，影响处置效率与安全性04各类报警与异常数据分散在不同系统，需多人同时盯盘，工作

量大且效率低01缺乏全时段、多维度的智能分析，无法实现风险的早期识别与预测性维护03

业务痛点和需求燃气企业在管网与设备运行监控中，传统人工监盘存在信息分散、响应滞后、误报率高、缺乏主动预警等问题：规则算法规则构建规则算法

趋势分析定时任务数据分析趋势分析死数分析限值判断定时任务规则分析建立规则场景6：智慧监盘

2.6分析结果大模型生成报告预警报警调用大模型异常分析报告调用大模型评估报告调用大模型异常分析调用大模型规则判断分析建立规则打分健康评估获取数据数据准备清洗、转换实时数据

历史数据获取数据数据准备清洗、转换XGboost分类模型构建人工标注调压器预测预警分析数据异常分析管道健康评估18

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智慧燃气“人工智能+”白皮书新增正负样本增量训练智慧监盘技术架构数据分析规则数据过滤规则人为判断数据台账基本信息全量训练智慧监盘采用可视化流程编排，支持拖拽式节点配置灵活组合数据源、算法、AI组件，智能体配置支持模型选择、提示词配置和推理参数调整，具备动态规则生成能力。压力表压力分析基于XGBoost分类模型+规则算法+趋势分析，检测超压/欠压/精度超标/内漏等故障；数据异常分析通过实时/历史数据采集，通过趋势分析、死数分析、限值判断定时任务识别异常；管道健康评估基于台账与专家判断，通过筛选规则分类，应用多维度评分计算健康得分。多维度异常分析基于AI分析SCADA数据，识别死数、异常趋势、重复数据等问题，降低误报率；融合机器学习（XGBoost、LSTM）与规则算法，实现压力异常、泄漏、第三方施工等安全监控。故障预测与分级预警构建预测模型（如XGBoost分类、LSTM时序预测）评估设备故障风险，提前生成维护建议，并自动识别紧急、重要、一般等不同级别告警，优化处理流程，确保优先处置高风险事件。智能预案生成与资源调度基于历史事故案例库与知识图谱，自动匹配应急预案（如泄漏处置SOP），生成任务清单；多目标优化模型综合考虑人员位置、物资储备、交通状况，生成最优抢修与资源调度方案；结合数字孪生系统模拟不同方案执行效果，预判抢修时间与次生灾害风险。可视化与决策支持通过监盘看板统一汇聚各系统报警与异常信息，提供地图热力图、统计图表及声音提醒，并由AI自动生成分析报告，辅助管理者快速掌握整体风险分布与处置进展。

业务价值与预期效果智慧监盘将分散在多系统的报警与异常信息汇聚为统一视图，并通过多维度智能分析、故障预测与分级预警，实现从人工盯盘向AI驱动的主动监控与决策支持转型。它显著提升了风险识别的时效与准确度，优化应急资源调度，构建“监测-预警-处置-评估”的闭环管理体系，为安全运营与高效管理提供坚实支撑。该场景实现了从人工分散监盘向AI驱动的全域智能监控与主动预警转型，构建了“监测-预警-处置-评估”的闭环管理体系，为燃气安全运营与高效管理提供了坚实的技术支撑。应急决策智能化自动生成应急预案并优化资源调度，在试点区域实现第三方施工破坏、管道泄漏等风险秒级预警可视化监管提升通过地图热力图与统计图表，管理者可一目了然掌握整体运营态势，提升决策效率故障预测前置基于历史数据与模型预测设备故障，提前安排维护，避免突发停机与非计划故障分级预警高效化自动识别告警等级并优化处理流程，确保紧急问题优先处置异常识别精准化多维度AI分析减少误报，提高报警准确性，异常响应时间大幅缩短全时段监控替代人工实现设备与管网运行状态的无人化持续监控，显著降低人力成本预警准确率提升系统预警准确率明显提高，运营效率显著改善智慧燃气“人工智能+”白皮书

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19燃气行业数智化的总体架构20

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智慧燃气“人工智能+”白皮书AI大模型技术正在推动行业智能化变革，燃气行业数智化转型的总体架构，正朝着“AI大模型/智能体+全栈能力”深度融合的方向演进。该架构以大模型为核心驱动，构建智能体，实现从数据感知、分析决策到自动执行的闭环智能。在AI大模型/智能体方面，技术演进呈现三大趋势：一是“基础大模型+行业微调”成为主流，通过领域数据蒸馏、SFT（监督微调）+LoRA（低秩适配）等技术，实现从通用能力到行业场景的精准迁移；二是智能体（Agent）架构兴起，具备工具调用、提示词工程、多模态交互能力，可自主完成复杂任务；三是“数据-模型-应用”闭环形成，通过知识向量库、RAG（检索增强生成）、Text2SQL等技术，解决行业数据孤岛与知识沉淀问题。其中，智能体开发平台作为中枢，集成自然语言处理、知识图谱、预测推理等能力，支持燃气场站巡检、负荷预测、应急调度等多场景智能体的快速开发与部署。通过统一接口与数据中台对接，实现跨系统、跨业务的数据融合与智能协同。全栈能力则覆盖“端-边-云-用”各层级：终端层部署智能传感器与物联网设备，实现燃气管网运行状态实时感知；边缘层完成数据预处理与本地响应，提升系统实时性；云端构建大数据平台与AI训练中心，支撑模型迭代优化；应用层面向运营、安全、服务等场景提供智能化解决方案。全栈能力强调技术自主可控与系统高可用性，确保从底层采集到上层智能决策的完整链路安全高效。推动燃气企业由“被动响应”向“主动治理”转型，实现运行更安全、管理更精细、服务更智能的高质量发展目标。架构演进趋势3.1智慧燃气“人工智能+”白皮书

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总体架构描述燃气行业智能体的全栈技术体系架构，总体架构遵循“场景驱动、分层解耦、技术赋能、生态开放”的设计理念，最终目标是为燃气企业提供一套从技术基建到业务创新、从安全管控到客户服务、从内部协同到外部生态的完整数智化解决方案，助力燃气行业在数字化转型浪潮中实现降本、提质、增效、创新，提升行业整体竞争力与智能化水平。

底层支撑：算力平台在最底层，腾讯云算力平台为整个数智化架构提供强大的云计算、存储、网络等基础设施能力，是上层所有技术与应用稳定运行的“动力心脏”，保障数据处理、模型训练与推理、应用部署等环节的高效运转。混元大模型腾讯云行业大模型三方大模型Densestandard精调知识大模型/多模态大模型ceep

seeklargestandard-256k燃气行业大模型移动端安全生产智能监盘泄漏分析偷盗气检测应用配置RAG框架文档解析MOEturbo总体架构设计3.2官方插件：文档解析、混元文生图......MCP插件自定义插件运维提效智能巡检安全助手一键交底预测性维护协同办公企业知识库办公助手合同审查OCR识别客户服务智能客服数智人问答机器人智能质检交互层应用层平台层模型层文档拆分向量化多模态多轮改写Rerank电脑端可视化大屏

......

统计报表应用评测应用发布调用统计

权限管理22

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智慧燃气“人工智能+”白皮书企业知识库

插件中心文档问答对数据库燃气行业智能体总体架构图Multi-Agent框架腾讯云算力平台WorkFlow框架......

技术能力组件提供文档解析（将非结构化文档转化为机器可理解的信息）、文档拆分（把长文档按主题/章节拆解，便于精准检索）、向量化（将

文本等信息转化为向量表示，支撑语义检索与AI计算）、多模态（融合文本、图像、语音等多类型数据处理）、多轮改写（优化AI输出内容的逻辑性与可读性）、Rerank（对检索结果二次排序，提升信息匹配精准度）等技术组件，为上层应用提供细粒度的技术赋能

混元大模型提供MOE（混合专家模型）

、Dense（密集型模型，在特定任务上深度优化）

、standard（通用型模型，

覆盖多场景基础需

求）、turbo（高性能轻量模型，快速响应）、large（大参数模型，强泛化能力）、standard-256k（支持超长文本处理的版

本）等不同规格、定位的大模型，满足多样化业务场景的智能需求

资源与权限管理包含应用配置（灵活定义应用参数与功能开关）

、应用评测

（量化评估应用性能与价值）

、应用发布（规范化上线新应用）、调用统计（追踪技术能力调用情况，优化资源分配）、权限管理（精细化控制不同角色/部门的功能访问权限），从研发到运营全周期管理应用生命周期

知识与数据底座打造企业知识库（整合行业知识、内部文档等）、问答对

（结构化存储常见问题与答案）、数据库（集中管理业务数

据），为智能应用提供“知识燃料”与“数据养分”

行业大模型聚焦燃气行业特性，推出精调知识大模型/多模态大模型（针

对燃气领域知识深度优化，

同时支持多类型数据处理）

、燃

气行业大模型（垂直深耕燃气产业链，更懂行业痛点和业务

逻辑），让AI技术更贴合燃气行业实际需求

第三方大模型接入混元/DeepSeek等第三方优秀大模型，引入外部先进AI能力，丰富模型生态，为创新应用提供更多技术选项

平台层：技术与资源中枢，支撑应用落地平台层是连接“底层技术能力”与“上层业务应用”的桥梁，提供技术框架、资源管理、插件生态等核心能力，保障应用稳定高效运行：提供RAG框架（Retrieval-Augmented

Generation，检索增强生成，助力知识驱动的内容生成）、Workflow框架（定义业务流程逻辑，实现流程自动化）、Multi-Agent

框架（多智能体协同，应对复杂业务场景的任务拆解与协作），为应用开发与迭代提供标准化、可扩展的技术底座

模型层：AI核心引擎，提供智能动力模型层是数智化的“大脑”，汇聚多元大模型能力，为上层应用注入人工智能智慧：设立插件中心，聚合官方插件（如文档解析、混元文生图等基础工具类插件）、MCP插件（对接外部多元服务的能力型插件）

、自定义插件（企业自主开发的个性化插件）

，通过“即插即用”的方式快速拓展系统能力边界

插件生态智慧燃气“人工智能+”白皮书

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23技术框架

交互层：多终端触达，数据可视化呈现交互层是用户与数智化系统“对话”的入口，提供了多元化的交互终端与数据展示形式，满足不同场景下的操作与决策需求，终端类型涵盖移动端（方便一线人员随时随地作业）、电脑端（适配办公室等固定场景的精细化操作）、4K可视化大屏（用于指挥中心、展厅等场所的大数据可视化呈现，直观展现业务态势），以及统计报表（结构化输出业务数据，辅助管理决策）。 客户服务涵盖智能客服（7×24小时响应客户咨询，自动解答常见问

题）、数智人（拟人化交互，提升服务体验与品牌科技感）、问答机器人（针对客户特定场景提供专属问答服务）、智能质

检（自动检测服务录音/文本，保障服务质量），从售前到售后全链路优化客户服务体验

协同办公包含企业知识库（沉淀行业知识与内部经验，

实现知识高效复用）、办公助手（自动化处理文书、日程等事务性工作）、

合同审查（智能审核合同条款，降低法律风险）、OCR识别

（快速提取票据、文件中的文字信息，加速业务流程）

，推动内部办公流程数字化、智能化

运维提效涵盖智能巡检（替代传统人工巡检，提升效率与精准度）、安全助手（为作业人员提供安全知识推送、风险预判等支持）、一键交底（简化工作交接流程，确保信息准确传递）、预测性维护（基于设备运行数据提前预判故障，变“被动维修”为“主动维护”），助力生产环节降本增效、安全升级

应用层：聚焦业务场景，赋能燃气全流程应用层围绕燃气行业核心业务场景打造智能体应用，分为四大方向，覆盖安全、运维、服务、办公等多个关键环节：包含智能监盘（实时监测燃气设施状态并智能预警）、泄漏分析（利用数智技术精准定位、分析燃气泄漏风险）、偷盗气检测（借助算法识别异常用气行为，防范偷盗气现象），通过智能算法与数据整合，实现快速响应与风险管控24

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智慧燃气“人工智能+”白皮书安全生产实践案例：泰能天然气“揭榜挂帅”项目落地智慧燃气“人工智能+”白皮书

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25泰能天然气有限公司牵头的“智慧燃气安全生产大模型智能体开发平台”项目，是山东省“揭榜挂帅”机制下的重点示范工程。该项目立足国家及山东省关于人工智能与实体经济深度融合的战略背景，响应“大模型被定位为全球科技竞争新高地、未来产业赛道及经济新引擎”的政策号召，针对燃气行业在安全生产监控、管网智能运维、供需预测等方面的核心痛点，旨在构建面向燃气领域的垂直大模型体系，打造全场景、全流程、全智能的AI应用平台，推动企业迈入全国燃气行业信息化第一梯队。项目围绕“智慧燃气安全生产大模型”建设，规划并实施了六大智能应用场景——智慧燃气知识库、对话式报表、数字人、智能巡检、智能质检和智慧监盘，分别覆盖行业知识问答、智能报表生成、沉浸式交互服务、运营管理巡检、营销服务质检及全域安全监盘等关键业务环节。平台总体架构采用分层设计，涵盖算力、模型、平台、应用与交互五大层级，核心技术由腾讯云等提供支撑，包括大模型智能体开发平台、数据与存储、算力部署等，确保在多源数据融合、模型训练推理、工具调用与安全保障等方面具备完整能力。实施路径上，项目首先分析泰能信息化基础并设计大模型架构与数据流程，随后完成模型训练与六大场景应用开发，经过功能与性能测试后，对接企业业务流程并开展用户培训，最终通过验收并向全国燃气企业推广。项目设定的目标不仅在于技术突破，更强调业务价值的落地：构建“监测-预警-处置”全链条智能防控体系，实现燃气泄漏分钟级响应与隐患100%闭环整改，显著降低安全事故发生率；依托全生命周期数据管理与AI优化算法，实现资源智能调度与自动化管理，减少人工巡检成本、缩短业务办理时长，推动降本增效；通过智慧燃气大模型驱动管理创新，提升工作效率与运营水平，增强企业社会责任感和品牌形象。该项目的实施不仅是泰能天然气数字化转型的关键一步，也为在燃气行业落地“人工智能+”树立了可复制、可推广的行业标杆。项目概况

4.126

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智慧燃气“人工智能+”白皮书项目实施过程严格遵循需求调研与设计→开发与测试→部署与培训→验收与推广→长期优化的阶段规划，各阶段任务与时间节点明确，确保项目从基础分析到落地应用有序推进。以“从易到难、从基础到深化”为原则，先落地数据基础好、见效快的场景（如数字人、知识库），再推进技术含量高、长期效益显著的集成应用，确保智能化建设的可持续性与企业运营效能稳步提升。

需求调研与设计以泰能燃气信息化现状为依据，系统梳理企业现有系统、数据资源与业务痛点，形成“现状-需求-架构”三位一体的设计输入。通过全面摸排生产运营系统、客服系统、SCADA、GIS等既有平台的数据结构与接口能力，识别多源异构数据分布与质量状况，

明确知识文档、巡检记录、隐患图片等核心数据资产的存储与调用瓶颈。在此基础上，结合泰能天然气业务特点，规划了涵盖算力层（GPU/CPU混合架构、训推一体算力池）、模型层（基础模型货架+燃气安全垂直大模型）

、平台层（智能体开发平台）

、应用层（六大场景）

、交互层（PC、移动端、智能音箱）

的分层架构，确保多源数据融合与智能体快速构建能力。同时设计了多源数据接入（结构化SCADA/GIS/工单数据、非结构化文本/图像/视频）、清洗、融合及全生命周期管理方案，特别针对知识文档与巡检图片制定了分层清洗与智能分段规则，为后续知识库构建与模型训练奠定数据基础。围绕智慧燃气知识库、对话式报表、数字人、智能巡检、智能质检、智慧监盘六大场景，明确各场景的业务逻辑、性能指标与集成要求，确保技术路线与业务目标高度契合。

数据处理与模型训练聚焦高质量数据治理与行业模型训练，这是决定智能体可用性与准确性的根基。在数据处理方面，利用大语言模型对燃气行业法规、泰能内部制度文件进行系统化整理，自动生成覆盖安全管理、客户服务、工程管理的问答对数据集；对安全生产法律法规、规程、配套政策等文档进行结构化拆分，形成行业知识库。按语义切分文档生成适宜粒度的文本块，维护章节层级与父子索引关系，确保检索时上下文关联完整；通过Embedding模型向量化存入向量数据库，实现语义级检索。系统梳理生产运营与客服系统的建表语句（DDL）及表间关联关系，编写详尽结构说明；收集常用SQL查询需求，形成问题-SQL-结果三元组训练集，覆盖简单查询、多表关联、聚合分析、时间序列等类型，并导入Vanna训练库，显著提升Text2SQL的准确性与业务适配度。在模型训练方面，针对燃气行业大量专业术语（如调压器、PE管、3PE防腐层、阴极保护）及企业内部缩写，收集巡检与监盘人员真实语音数据进行标注训练，优化ASR模型在专业场景的识别准确率，满足现场语音交互与工单录入需求。聚焦管道生锈、3PE防腐层破损、井盖丢失、管道沉降等高频隐患类型，采集泰能实际巡检图片，覆盖不同光照、角度与设施状态，通过YOLO模型迭代优化，使隐患识别更贴合真实野外作业环境。智慧燃气“人工智能+”白皮书

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27实施过程

4.2

应用开发与测试基于数据与模型就绪的基础，开展六大智能应用场景的开发与多维度测试，确保功能、性能与兼容性达标。智慧燃气知识库实现多格式文档（PDF、Word、Excel等）拖拽上传、OCR与表格解析、智能分段、双轨Embedding检索与权限管理；对话式报表完成自然语言解析与SQL生成、多源数据接入、模板化与可视化输出、智能分析与多模态交互；数字人构建视2D/3D数字人系统，实现语音识别、意图路由、知识库/数据库/大模型多渠道问答、大屏讲解联动与三维管网交互；智能巡检开发语音转表单、隐患识别（YOLO）、GIS可视化分析、台账自动生成与风险预警前置功能；智能质检实现图像合规检测、隐患自动识别、质检规则管理、自动化质检与质量档案追溯；智慧监盘完成全时段监控、多维度异常分析、故障预测与分级预警、智能预案生成与可视化决策支持。同步开展功能测试（如知识库检索准确率、数字人交互响应速度）、性能测试（如报表生成效率、巡检隐患识别准确率）及兼容性测试，确保各模块符合设计要求。

部署与培训将智能应用平台与泰能现有生产运营、客户服务、巡检管理等业务流程深度集成，打通数据流通与业务协同链路，避免“系统孤岛”与重复录入。面向不同角色（巡检员、调度员、客服、管理人员）开展操作培训，内容涵盖智能体使用、场景功能应用、数据录入与查询等，确保用户熟练掌握系统操作。

验收与推广依据预设指标（知识库语料规模与更新频率、报表生成效率与准确性、数字人播报与交互性能、巡检效率与隐患识别率、质检准确率与速度、监盘响应时间与预警准确率等）组织评审，确认项目达标。基于泰能试点经验，总结可复制的“平台+场景”智慧燃气大模型应用范式，并向全国燃气企业推广，推动行业智能化转型。28

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智慧燃气“人工智能+”白皮书

行业示范与推广价值项目构建了“监测-预警-处置-评估”的闭环管理体系，形成可复制的智慧燃气大模型应用范式，已在泰能内部验证六大智能场景的协同效能。通过验收后，将基于试点经验向全国燃气企业推广，助力行业信息化水平提升，推动山东省打造全国领先的大模型创新应用高地。项目自实施以来，围绕安全提升、效率提升、成本优化、行业示范四个方面取得阶段性成果，验证了“大模型+智能体”在燃气行业场景化落地的可行性。

安全防控能力显著增强数据资产与知识沉淀智慧燃气知识库累计收录大量规程、案例与标准文档，支持

自然语言检索与多模态问答，查询响应时间≤3秒，问答准确

率≥90%，实现企业知识资产化与经验传承降低人工与运维成本数字人实现7×24小时不间断讲解与交互服务，减少人工值守

与培训成本；智能调度与预案生成优化抢修资源匹配，缩短平均响应时间故障预测与主动维护基于LSTM、XGBoost等模型预测

设备故障风险，提前生成维护建议，

实现从“被动响应”向“主动预防”

转变，试点区域实现第三方施工破坏、管道泄漏等风险秒级预警多维度异常分析降低误报融合机器学习与规则算法，对死数、

异常趋势、重复数据等进行智能判

别，预警准确率提升至85%以上，减

少人工筛查与误报干扰全时段智能监控替代人工盯盘整合SCADA、GIS、视频等多源数

据，实现7×24小时自动监控管网与设

备运行状态，异常响应时间缩短至1分

钟以内，显著提升风险发现的时效性项目成效

4.3智能质检提速利用计算机视觉与多模态大模型自动

分析安检照片，检测速度提升5倍以

上，照片检测准确率达80%以上，释

放人工审核工作量报表生成智能化业务人员通过自然语言即可完成数据

统计需求，报表生成效率提升50%以

上，准确性达90%以上，减少人工制表与查询时间巡检效率提升通过语音转表单、AI图像识别与隐患

分析，实现巡检数据实时上传与自动

填充，巡检效率提升30%以上，隐患

识别准确率达到80%以上

运营效率全面提升

成本与资源优化智慧燃气“人工智能+”白皮书

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29实施保障与实施路径30

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智慧燃气“人工智能+”白皮书在燃气及相关能源行业的智能化转型过程中，面向“大模型/智能体+全场景”类项目的落地推广，需要在技术、资源、安全与可靠性、组织与人才、标准与生态等维度建立系统化实施保障体系，才能确保项目从试点到规模化推广的可持续性。结合政策要求、行业实践与典型案例经验，可归纳出以下共性保障要素。

技术保障算力与平台支撑建立本地或云端协同的算力基础设施，满足大模型训练与推理需求；采用GPU/CPU混合架构与训推一体算力池，保障高并发、低延迟响应。模型与数据治理构建覆盖数据采集、清洗、标注、向量化、更新的全生命周期治理体系，确保多源异构数据（SCADA、GIS、IoT、视频、文本等）高质量融合；通过分层数据清洗与智能分段，提升知识库与训练集的可用性。智能体开发平台依托可视化编排、RAG检索增强、多模型接入与工具生态，实现智能体快速构建与迭代；支持多模态融合（文本、语音、图像）与实时任务规划，满足燃气安全、巡检、监盘等场景的复杂业务需求。云边端协同采用分布式架构与边缘计算节点（如阀井、调压站），实现云端负责大规模模型训练与全局优化，本地化实时推理与断网自治，形成“感知-分析-决策-执行”闭环。

资源保障资金投入与联合体机制采用“政府引导+企业主体+科研院所”协同模式，明确投资分工与里程碑管理；如泰能项目通过联合体（燃气公司、云计算企业、数学应用中心）共同投入，保障硬件、软件、数据采集等环节资金到位。人才与知识储备组建跨领域团队（AI算法、燃气业务、安全工程、数据治理）