智慧燃?xì)?人工智能+

"白皮書(shū)AI驅(qū)動(dòng)的城鎮(zhèn)燃?xì)馊珗?chǎng)景智能化轉(zhuǎn)型01.燃?xì)庑袠I(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的政策與需求雙驅(qū)動(dòng)1.1

政策與行業(yè)背景1.2燃?xì)馄髽I(yè)的轉(zhuǎn)型訴求02.燃?xì)庑袠I(yè)數(shù)智化典型應(yīng)用場(chǎng)景04052.1

場(chǎng)景1：智慧燃?xì)釧I知識(shí)庫(kù)082.2場(chǎng)景2：對(duì)話(huà)式報(bào)表102.3場(chǎng)景3：數(shù)智人-智能對(duì)話(huà)122.4場(chǎng)景4：智能巡檢1

42.5場(chǎng)景5：智能質(zhì)檢1

62.6場(chǎng)景6：智慧監(jiān)盤(pán)1

803.燃?xì)庑袠I(yè)數(shù)智化的總體架構(gòu)CONTENTS目錄

3.1架構(gòu)演進(jìn)趨勢(shì)2

13.2

總體架構(gòu)設(shè)計(jì)

22序言4.1

項(xiàng)目概況264.2實(shí)施過(guò)程274.3

項(xiàng)目成效2905.實(shí)施保障與實(shí)施路徑5.1

實(shí)施保障5.2實(shí)施路徑結(jié)語(yǔ)313304.實(shí)踐案例：泰能天然氣“揭榜掛帥”項(xiàng)目落地智慧燃?xì)狻叭斯ぶ悄?”白皮書(shū)

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01序言在全球“雙碳”目標(biāo)驅(qū)動(dòng)下，能源體系正經(jīng)歷從“傳統(tǒng)化石能源主導(dǎo)”向“清潔低碳、安全高效”的深刻轉(zhuǎn)型。近年來(lái)，隨著人工智能特別是生成式人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，國(guó)家正加速推動(dòng)“AI+能源”深度融合，明確要求“推進(jìn)智慧燃?xì)庀到y(tǒng)建設(shè)”，將AI技術(shù)作為提升燃?xì)獍踩芸?、智能運(yùn)維的核心抓手。青島積成電子作為城燃信息化領(lǐng)域的深耕者，十余年來(lái)聚焦燃?xì)庑袠I(yè)數(shù)字化需求，積累了豐富的業(yè)務(wù)場(chǎng)景理解與落地經(jīng)驗(yàn)；騰訊作為全球領(lǐng)先的數(shù)字科技公司，構(gòu)建了全棧云計(jì)算和AI技術(shù)，并有在能源行業(yè)豐富的數(shù)字化實(shí)踐。雙方基于“數(shù)字技術(shù)賦能產(chǎn)業(yè)”的共同理念，聯(lián)合開(kāi)展“智慧燃?xì)庵悄荏w”相關(guān)研究與場(chǎng)景實(shí)踐，圍繞燃?xì)獍踩?、智能巡檢、客戶(hù)服務(wù)、決策支持等核心環(huán)節(jié)，構(gòu)建“智能體開(kāi)發(fā)平臺(tái)+全場(chǎng)景賦能”的解決方案，驗(yàn)證了AI技術(shù)在燃?xì)庑袠I(yè)的應(yīng)用價(jià)值。本白皮書(shū)系統(tǒng)呈現(xiàn)“AI+燃?xì)馊珗?chǎng)景”的技術(shù)架構(gòu)和落地路徑，總結(jié)了“平臺(tái)搭建-場(chǎng)景賦能-業(yè)務(wù)閉環(huán)”的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，為燃?xì)庑袠I(yè)提供可復(fù)制、可推廣的AI+燃?xì)饨鉀Q方案。本白皮書(shū)既是青島積成與騰訊云在燃?xì)庵腔凵a(chǎn)領(lǐng)域的合作成果總結(jié)，更是對(duì)“AI如何賦能燃?xì)馊芷诠芾怼钡男袠I(yè)思考。我們希望通過(guò)這份白皮書(shū)，為燃?xì)馄髽I(yè)的AI+提供可落地、可借鑒的轉(zhuǎn)型路徑，共同推動(dòng)燃?xì)庑袠I(yè)向安全、高效、智能的未來(lái)演進(jìn)。02

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智慧燃?xì)狻叭斯ぶ悄?”白皮書(shū)燃?xì)庑袠I(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的政策與需求雙驅(qū)動(dòng)智慧燃?xì)狻叭斯ぶ悄?”白皮書(shū)

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03

國(guó)家政策層面：人工智能與實(shí)體經(jīng)濟(jì)融合，大模型成為賦能新型工業(yè)化的重要抓手當(dāng)前，國(guó)家層面已將人工智能（AI）與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的深度融合提升至戰(zhàn)略高度，并將大模型技術(shù)定位為“賦能新型工業(yè)化的重要抓手”。以大模型為代表的生成式AI具備“多模態(tài)數(shù)據(jù)融合、知識(shí)推理、智能決策”的能力，能夠破解傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)“經(jīng)驗(yàn)依賴(lài)強(qiáng)、效率提升難、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警滯后”的痛點(diǎn)，推動(dòng)能源、制造等關(guān)鍵領(lǐng)域向“智能化、精細(xì)化、綠色化”轉(zhuǎn)型。具體到能源領(lǐng)域，國(guó)家政策進(jìn)一步錨定AI技術(shù)的賦能方向，明確要求“推進(jìn)智慧燃?xì)庀到y(tǒng)建設(shè)”，將AI技術(shù)作為提升燃?xì)獍踩芸?、智能運(yùn)維的核心支撐。全國(guó)“十五五”科技發(fā)展規(guī)劃強(qiáng)調(diào)，生成式AI需向能源等關(guān)鍵領(lǐng)域滲透，推動(dòng)“氣-電-熱-氫”多能協(xié)同、安全管理范式變革，助力“雙碳”目標(biāo)下的能源結(jié)構(gòu)低碳化轉(zhuǎn)型。 行業(yè)層面：燃?xì)庾鳛槟茉捶种?，亟需利用AI提升安全生產(chǎn)、智能運(yùn)維、客戶(hù)服務(wù)、供需管理等能力從行業(yè)特性看，天然氣在能源結(jié)構(gòu)低碳化過(guò)渡階段具有明顯優(yōu)勢(shì)——其單位熱值碳排放低于煤炭，可在工業(yè)與供熱領(lǐng)域部分替代煤炭，有助于降低相關(guān)領(lǐng)域碳排放；燃?xì)獍l(fā)電具備較快的負(fù)荷調(diào)節(jié)響應(yīng)特性，可在新型電力系統(tǒng)中配合間歇性可再生能源發(fā)揮調(diào)峰支撐作用，提升電網(wǎng)運(yùn)行的穩(wěn)定性；同時(shí)，天然氣可通過(guò)直燃或熱電聯(lián)產(chǎn)等方式為高端制造、數(shù)據(jù)中心等場(chǎng)景提供相對(duì)低碳的熱能供應(yīng)選項(xiàng)。這些特性使燃?xì)庠诋?dāng)前能源體系中扮演重要的過(guò)渡與支撐角色。但當(dāng)前燃?xì)庑袠I(yè)的核心業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)仍面臨以下共性瓶頸，亟需AI技術(shù)破解：在此背景下，亟需利用AI提升安全生產(chǎn)、智能運(yùn)維、客戶(hù)服務(wù)、供需管理等能力，突破燃?xì)庑袠I(yè)目前面臨的瓶頸，推動(dòng)燃?xì)夤芾韽谋粍?dòng)響應(yīng)向主動(dòng)預(yù)防和主動(dòng)服務(wù)轉(zhuǎn)型，從經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和AI驅(qū)動(dòng)升級(jí)。04

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智慧燃?xì)狻叭斯ぶ悄?”白皮書(shū)政策與行業(yè)背景1.1智能運(yùn)維人工巡檢覆蓋范圍有限，難以高效識(shí)別管道腐蝕、應(yīng)力集中等隱蔽風(fēng)險(xiǎn)，

運(yùn)維效率與隱患發(fā)現(xiàn)率難以滿(mǎn)足現(xiàn)代城市能源系統(tǒng)的安全要求客戶(hù)服務(wù)傳統(tǒng)模式依賴(lài)人工坐席與線(xiàn)下服務(wù)，

響應(yīng)效率有限，

且用戶(hù)數(shù)據(jù)分散難以形成統(tǒng)一客戶(hù)畫(huà)像，導(dǎo)致服務(wù)被動(dòng)、同質(zhì)化，無(wú)法提供主動(dòng)、個(gè)性化服務(wù)，客戶(hù)體驗(yàn)提升遭遇瓶頸安全生產(chǎn)傳統(tǒng)SCADA系統(tǒng)以實(shí)時(shí)參數(shù)監(jiān)測(cè)為主，缺乏對(duì)潛在風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測(cè)能力，多數(shù)泄漏事故發(fā)生在巡檢間隔期，風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警滯后問(wèn)題突出供需匹配數(shù)據(jù)分散形成“信息孤島”，缺乏智能化工具支撐精細(xì)化預(yù)測(cè)與調(diào)度，易出現(xiàn)氣量供需不匹配的情況，

影響供氣穩(wěn)定性與資源利用效率結(jié)合行業(yè)實(shí)踐與多家燃?xì)馄髽I(yè)的反饋，燃?xì)馄髽I(yè)的轉(zhuǎn)型訴求可從業(yè)務(wù)維度歸納為安全生產(chǎn)、營(yíng)銷(xiāo)服務(wù)、供需市場(chǎng)及企業(yè)管理等幾大領(lǐng)域。這些訴求反映了當(dāng)前燃?xì)鈽I(yè)務(wù)面臨的共性挑戰(zhàn)，以及對(duì)智能化手段的潛在需求。

安全生產(chǎn)領(lǐng)域隨著城市化進(jìn)程加快與管網(wǎng)規(guī)模擴(kuò)大，燃?xì)馄髽I(yè)在管網(wǎng)運(yùn)維、泄漏防控、第三方施工防護(hù)等環(huán)節(jié)面臨的壓力持續(xù)增加。傳統(tǒng)模式多依賴(lài)人工巡檢與分散系統(tǒng)，存在數(shù)據(jù)分散、響應(yīng)滯后、風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別依賴(lài)經(jīng)驗(yàn)等問(wèn)題，難以及時(shí)發(fā)現(xiàn)隱蔽隱患或預(yù)判潛在風(fēng)險(xiǎn)。在此背景下，企業(yè)普遍希望引入智能化手段，實(shí)現(xiàn)對(duì)管網(wǎng)狀態(tài)的更全面感知、對(duì)異常工況的更早發(fā)現(xiàn)與預(yù)警，并提升應(yīng)急處置的協(xié)同效率，從而降低事故發(fā)生概率，增強(qiáng)管網(wǎng)運(yùn)行的安全性與穩(wěn)定性。

營(yíng)銷(xiāo)服務(wù)領(lǐng)域燃?xì)馄髽I(yè)在售氣收費(fèi)、客戶(hù)服務(wù)、安檢回訪(fǎng)等場(chǎng)景中，傳統(tǒng)模式常面臨服務(wù)渠道分散、用戶(hù)需求響應(yīng)不夠及時(shí)、個(gè)性化服務(wù)能力不足等挑戰(zhàn)。尤其在老齡化用戶(hù)群體中，安全操作知識(shí)普及與遠(yuǎn)程協(xié)助需求較為突出；同時(shí)，常規(guī)性咨詢(xún)占用較多人力，影響高價(jià)值服務(wù)投入。企業(yè)希望借助智能化工具，實(shí)現(xiàn)多模態(tài)交互與方言識(shí)別，提升工單處理與隱患整改提醒的效率；并基于用戶(hù)畫(huà)像，提供更具針對(duì)性的安全提示與增值服務(wù)建議，從而改善用戶(hù)體驗(yàn)，釋放人工客服精力聚焦于復(fù)雜問(wèn)題處理。

供需市場(chǎng)領(lǐng)域在氣源多元化與能源結(jié)構(gòu)變化的背景下，燃?xì)馄髽I(yè)需要應(yīng)對(duì)用氣需求波動(dòng)、季節(jié)性峰谷差、多氣源協(xié)同調(diào)度等挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)供需管理方式多依賴(lài)歷史經(jīng)驗(yàn)與靜態(tài)計(jì)劃，難以及時(shí)匹配實(shí)時(shí)變化，易造成供應(yīng)冗余或短缺，影響運(yùn)營(yíng)的經(jīng)濟(jì)性與供氣可靠性。企業(yè)期望通過(guò)智能化手段，融合氣象、經(jīng)濟(jì)、政策等多源信息，提升區(qū)域性用氣需求預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性，并優(yōu)化采購(gòu)與調(diào)度策略，從而在保障供氣穩(wěn)定的同時(shí)，盡可能降低采購(gòu)與運(yùn)營(yíng)成本。

企業(yè)管理領(lǐng)域燃?xì)馄髽I(yè)內(nèi)部普遍存在數(shù)據(jù)分散在不同業(yè)務(wù)系統(tǒng)、缺乏統(tǒng)一平臺(tái)支撐融合分析的情況，導(dǎo)致決策過(guò)程對(duì)人工經(jīng)驗(yàn)依賴(lài)較高，精細(xì)化管理與預(yù)測(cè)性管理能力受限。此外，在設(shè)備全生命周期管理、巡檢與維護(hù)標(biāo)準(zhǔn)化、知識(shí)沉淀與復(fù)用等方面也有進(jìn)一步提升的空間。企業(yè)希望通過(guò)建設(shè)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)與智能分析平臺(tái)，打通生產(chǎn)、運(yùn)營(yíng)、服務(wù)等多環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)，形成可復(fù)用的知識(shí)資產(chǎn)與智能輔助決策能力，從而提升管理效率、降低運(yùn)營(yíng)成本，并為戰(zhàn)略決策提供更可靠的數(shù)據(jù)支撐?？傮w來(lái)看，燃?xì)馄髽I(yè)的轉(zhuǎn)型訴求集中在提升安全防控能力、優(yōu)化客戶(hù)服務(wù)體驗(yàn)、提高供需匹配效率、構(gòu)建統(tǒng)一智能管理平臺(tái)四個(gè)方面。這些訴求需要人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的融合應(yīng)用，從而在保障安全與服務(wù)質(zhì)量的前提下，實(shí)現(xiàn)降本增效與可持續(xù)發(fā)展。智慧燃?xì)狻叭斯ぶ悄?”白皮書(shū)

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05燃?xì)馄髽I(yè)的轉(zhuǎn)型訴求

1.2燃?xì)庑袠I(yè)數(shù)智化典型應(yīng)用場(chǎng)景06

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智慧燃?xì)狻叭斯ぶ悄?”白皮書(shū)燃?xì)夂诵臉I(yè)務(wù)生產(chǎn)運(yùn)行

巡檢維護(hù)氣源采購(gòu)日常巡檢智能巡檢輸配調(diào)度第三方施工管理智能巡檢管網(wǎng)運(yùn)維

智慧監(jiān)盤(pán)/智能巡檢隱患識(shí)別智能巡檢/智能質(zhì)檢設(shè)備監(jiān)控

智慧監(jiān)盤(pán)臺(tái)賬管理智能巡檢AI賦能場(chǎng)景智慧燃?xì)庵R(shí)庫(kù)企業(yè)知識(shí)庫(kù)、安全培訓(xùn)對(duì)話(huà)式報(bào)表經(jīng)營(yíng)管控、數(shù)據(jù)分析數(shù)字人展廳展示、客戶(hù)交互智能巡檢巡檢維護(hù)、第三方施工智能質(zhì)檢安檢回訪(fǎng)、施工質(zhì)量檢查智慧監(jiān)盤(pán)設(shè)備監(jiān)控、安全預(yù)警企業(yè)通用管理經(jīng)營(yíng)管控

對(duì)話(huà)式報(bào)表戰(zhàn)略規(guī)劃與決策對(duì)話(huà)式報(bào)表風(fēng)險(xiǎn)管理與合規(guī)

智慧監(jiān)盤(pán)資產(chǎn)管理

智慧監(jiān)盤(pán)/知識(shí)庫(kù)安全與應(yīng)急指揮

智慧監(jiān)盤(pán)項(xiàng)目管理供應(yīng)鏈

對(duì)話(huà)式報(bào)表財(cái)務(wù)對(duì)話(huà)式報(bào)表HR與安全培訓(xùn)

知識(shí)庫(kù)企業(yè)知識(shí)庫(kù)

知識(shí)庫(kù)辦公&協(xié)同

數(shù)字人在架構(gòu)指引下，本節(jié)選取若干具有代表性的AI賦能場(chǎng)景進(jìn)行展開(kāi)，其余場(chǎng)景先做概要介紹，后續(xù)可在專(zhuān)項(xiàng)研究中進(jìn)一步深化。鑒于安全生產(chǎn)在燃?xì)膺\(yùn)營(yíng)中的基礎(chǔ)性地位及智能化改造的迫切需求，本節(jié)優(yōu)先以安全生產(chǎn)域?yàn)槔?，按照“需?技術(shù)方案-實(shí)踐成果”的邏輯展開(kāi)詳述，體現(xiàn)從“業(yè)務(wù)痛點(diǎn)識(shí)別、技術(shù)路徑構(gòu)建到應(yīng)用成效形成”的閉環(huán)過(guò)程。為系統(tǒng)呈現(xiàn)燃?xì)馄髽I(yè)智能化轉(zhuǎn)型的業(yè)務(wù)落地路徑，本節(jié)首先引入燃?xì)馄髽I(yè)業(yè)務(wù)架構(gòu)示意圖，該架構(gòu)涵蓋燃?xì)夂诵臉I(yè)務(wù)環(huán)節(jié)與企業(yè)通用管理領(lǐng)域，系統(tǒng)勾勒從氣源采購(gòu)、輸配調(diào)度到終端服務(wù)的全業(yè)務(wù)流程，以及支撐業(yè)務(wù)高效運(yùn)行的數(shù)據(jù)管理、決策支持、協(xié)同辦公與安全合規(guī)等管理要素。圖中在各業(yè)務(wù)與管理環(huán)節(jié)相應(yīng)位置，標(biāo)注了可引入人工智能技術(shù)的賦能場(chǎng)景，以呈現(xiàn)AI與業(yè)務(wù)流程的融合關(guān)系及作用范圍。PC端

移動(dòng)端大屏智能音箱AR/VR設(shè)備其他AI工具鏈RAG向量數(shù)據(jù)庫(kù)MCP工具智能體開(kāi)發(fā)平臺(tái)數(shù)據(jù)平臺(tái)/治理SCADA

GIS

loT工單

圖像/文本安全與權(quán)限管理營(yíng)銷(xiāo)服務(wù)售氣收費(fèi)客戶(hù)服務(wù)數(shù)字人/智能質(zhì)檢安檢管理

智能質(zhì)檢個(gè)性化推薦對(duì)話(huà)式報(bào)表算力GPU/CPU混合訓(xùn)推一體算力池基礎(chǔ)大模型混元

DeepSeek

其他項(xiàng)目建設(shè)立項(xiàng)審批施工管理智能質(zhì)檢質(zhì)量進(jìn)度管控

智能質(zhì)檢業(yè)務(wù)場(chǎng)景

支

持

層AI賦能燃?xì)馄髽I(yè)的智能體應(yīng)用場(chǎng)景智慧燃?xì)狻叭斯ぶ悄?”白皮書(shū)

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07交互層IT因此，亟需構(gòu)建統(tǒng)一的行業(yè)知識(shí)問(wèn)答能力，實(shí)現(xiàn)知識(shí)資產(chǎn)化、檢索智能化、應(yīng)用便捷化，支撐全崗位、全業(yè)務(wù)的即時(shí)知識(shí)服務(wù)。

技術(shù)方案技術(shù)方案的核心思路是：先通過(guò)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一接入與治理，將分散知識(shí)轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化、可檢索的語(yǔ)義資產(chǎn)；再結(jié)合混合檢索與智能對(duì)話(huà)機(jī)制，讓大模型能夠在海量知識(shí)中快速定位高相關(guān)內(nèi)容并生成可信答案；同時(shí)通過(guò)安全與集成設(shè)計(jì)，保障數(shù)據(jù)訪(fǎng)問(wèn)合規(guī)、應(yīng)用嵌入靈活。在知識(shí)庫(kù)構(gòu)建與治理環(huán)節(jié)系統(tǒng)支持PDF、Word、Excel、PPT、TXT、Markdown、CSV、HTML等多種格式的拖拽上傳，并自動(dòng)完成OCR文字識(shí)別與表格解析，降低人工錄入成本。針對(duì)不同文檔結(jié)構(gòu)，提供按標(biāo)題、固定長(zhǎng)度、正則表達(dá)式等多種智能分段策略，可自定義塊長(zhǎng)與重疊度，并內(nèi)置中文標(biāo)點(diǎn)感知，最大限度減少段落截?cái)嘁l(fā)的語(yǔ)義歧義。為兼顧關(guān)鍵詞匹配與深層語(yǔ)義理解，系統(tǒng)同步生成Dense（語(yǔ)義）與Sparse（BM25）兩類(lèi)向量表示，檢索時(shí)混合排序，確保既抓得住字面相關(guān)，又理解得了語(yǔ)義關(guān)聯(lián)。元數(shù)據(jù)方面，系統(tǒng)可自動(dòng)抽取文件類(lèi)型、所屬部門(mén)、版本號(hào)、創(chuàng)建時(shí)間等屬性，為后續(xù)精準(zhǔn)過(guò)濾與導(dǎo)航提供支撐。管理結(jié)構(gòu)上采用Knowledge

Base→Document→Segment三級(jí)授權(quán)與標(biāo)簽體系，內(nèi)置管理員、維護(hù)者、只讀員等角色，防止越權(quán)訪(fǎng)問(wèn)；同時(shí)支持版本快照與級(jí)聯(lián)刪除，可在索引重建時(shí)自動(dòng)備份，刪除時(shí)靈活保留或清理向量、文件與元數(shù)據(jù)，避免產(chǎn)生“僵尸數(shù)據(jù)”。在智能檢索與對(duì)話(huà)環(huán)節(jié)系統(tǒng)采用向量語(yǔ)義與關(guān)鍵詞字面雙路并行檢索，秒級(jí)歸并Top-K結(jié)果，兼顧相關(guān)性與精確度。為進(jìn)一步提升答案質(zhì)量，并行拉取向量、全文、混合三路召回結(jié)果，經(jīng)由Rerank模型按問(wèn)題與段落的相關(guān)度重排，僅將高相關(guān)片段送入大語(yǔ)言模型生成答案，從而降低幻覺(jué)風(fēng)險(xiǎn)。對(duì)話(huà)過(guò)程中支持4K/8K/16K滑動(dòng)窗口的記憶能力，自動(dòng)攜帶前幾輪上下文，減少用戶(hù)重復(fù)提問(wèn)。為滿(mǎn)足審計(jì)與可追溯要求，前端可展開(kāi)答案來(lái)源至段落級(jí)，并高亮命中詞，讓用戶(hù)清晰地看到答案依據(jù)。在安全與集成方面系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)基于角色的權(quán)限隔離，用戶(hù)僅能訪(fǎng)問(wèn)授權(quán)范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)，并對(duì)歷史敏感資料進(jìn)行智能屏蔽。所有上傳與查詢(xún)操作均記錄日志并自動(dòng)推送提醒，滿(mǎn)足合規(guī)監(jiān)管要求。智能問(wèn)答應(yīng)用可嵌入生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)等核心業(yè)務(wù)模塊，支持PC、移動(dòng)端與智能音箱等多終端調(diào)用，實(shí)現(xiàn)知識(shí)服務(wù)與業(yè)務(wù)流程的無(wú)縫銜接。

業(yè)務(wù)痛點(diǎn)和需求燃?xì)馄髽I(yè)在安全生產(chǎn)、管網(wǎng)運(yùn)維、設(shè)備管理等業(yè)務(wù)中積累了大量規(guī)程、標(biāo)準(zhǔn)、故障案例和技術(shù)文檔，但存在知識(shí)分散、檢索效率低、經(jīng)驗(yàn)難以傳承等問(wèn)題：場(chǎng)景1：智慧燃?xì)釧I知識(shí)庫(kù)

2.1新員工缺乏統(tǒng)一學(xué)習(xí)入口，經(jīng)驗(yàn)依賴(lài)師

徒傳授，人才流失會(huì)導(dǎo)致知識(shí)斷層02員工查找規(guī)程或歷史案例需跨系統(tǒng)、跨

文檔，耗時(shí)且易遺漏關(guān)鍵信息01在應(yīng)急處置、設(shè)備檢修等場(chǎng)景下，能否快速獲取精準(zhǔn)知識(shí)，直接影響響應(yīng)速度08

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智慧燃?xì)狻叭斯ぶ悄?”白皮書(shū)03與安全性該場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)從“知識(shí)分散、檢索困難”到“統(tǒng)一知識(shí)中樞、即問(wèn)即答”的轉(zhuǎn)型，為燃?xì)馄髽I(yè)安全生產(chǎn)與高效運(yùn)營(yíng)提供堅(jiān)實(shí)的知識(shí)支撐。智慧燃?xì)狻叭斯ぶ悄?”白皮書(shū)

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09

業(yè)務(wù)價(jià)值與預(yù)期效果智慧燃?xì)庵R(shí)庫(kù)通過(guò)將分散在規(guī)程、標(biāo)準(zhǔn)、案例及技術(shù)文檔中的行業(yè)知識(shí)進(jìn)行統(tǒng)一匯聚與智能管理，實(shí)現(xiàn)了知識(shí)資產(chǎn)化、檢索智能化與服務(wù)便捷化，從根本上解決了知識(shí)查找難、經(jīng)驗(yàn)傳承斷檔、應(yīng)急響應(yīng)慢等痛點(diǎn)。它不僅提升了員工獲取精準(zhǔn)知識(shí)的效率，還為安全生產(chǎn)與高效運(yùn)營(yíng)構(gòu)建了可靠的知識(shí)中樞，使企業(yè)能夠依托數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)實(shí)現(xiàn)經(jīng)驗(yàn)沉淀與快速?gòu)?fù)用，顯著增強(qiáng)業(yè)務(wù)規(guī)范性與決策一致性。業(yè)務(wù)賦能員工通過(guò)自然語(yǔ)言提問(wèn)即可快速獲取精準(zhǔn)規(guī)程與案例，問(wèn)題解決效率顯著提升，保障作業(yè)規(guī)范與安全性；實(shí)現(xiàn)老員工經(jīng)驗(yàn)的結(jié)構(gòu)化沉淀與快速傳承，新員工可自主學(xué)習(xí)，降低人才流失風(fēng)險(xiǎn)知識(shí)規(guī)模與更新接入海量安全規(guī)程、設(shè)備手冊(cè)等文檔，知識(shí)庫(kù)覆蓋廣泛且保持較高頻次的更新，實(shí)現(xiàn)接近實(shí)時(shí)的知識(shí)迭代能力，確保內(nèi)容緊跟業(yè)務(wù)與標(biāo)準(zhǔn)變化檢索效率與準(zhǔn)確性問(wèn)答準(zhǔn)確率顯著提升，用戶(hù)通過(guò)自然語(yǔ)言提問(wèn)可在短時(shí)間內(nèi)獲得高相關(guān)度的答案，查詢(xún)體驗(yàn)快捷且可靠安全合規(guī)權(quán)限控制與操作日志確保知識(shí)訪(fǎng)問(wèn)合規(guī)可追溯，滿(mǎn)足行業(yè)監(jiān)管要求語(yǔ)音文本數(shù)據(jù)獲取渠道輸入終端輸入終端RAG知識(shí)庫(kù)圖表手機(jī)

意圖識(shí)別MCP外部資源文本洞察分析問(wèn)答

webVanna數(shù)據(jù)庫(kù)語(yǔ)音音箱文本轉(zhuǎn)接口接口調(diào)用圖文看板因此，亟需構(gòu)建自然語(yǔ)言驅(qū)動(dòng)的智能報(bào)表能力，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)人員“所想即所問(wèn)、所問(wèn)即所得”，降低數(shù)據(jù)分析門(mén)檻，提升決策時(shí)效與洞察深度。

技術(shù)方案技術(shù)方案的核心思路是：以大模型的自然語(yǔ)言理解與語(yǔ)義解析能力為基礎(chǔ)，將用戶(hù)的口語(yǔ)化統(tǒng)計(jì)需求自動(dòng)轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行的查詢(xún)，并在多源數(shù)據(jù)融合與權(quán)限管控的保障下，生成結(jié)構(gòu)化、可視化的報(bào)表輸出。系統(tǒng)支持從生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)、數(shù)據(jù)中臺(tái)客服系統(tǒng)等多源接入數(shù)據(jù)，確保分析覆蓋業(yè)務(wù)全貌；通過(guò)多端入口（生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)、獨(dú)立登錄界面、微信公眾號(hào)）滿(mǎn)足不同場(chǎng)景的訪(fǎng)問(wèn)需求，并基于角色實(shí)施嚴(yán)格的權(quán)限隔離，保障數(shù)據(jù)安全。內(nèi)容反饋10

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智慧燃?xì)狻叭斯ぶ悄?”白皮書(shū)

業(yè)務(wù)痛點(diǎn)和需求燃?xì)馄髽I(yè)在生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)、客戶(hù)服務(wù)、安全管理等業(yè)務(wù)中，涉及大量數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與分析需求，傳統(tǒng)報(bào)表制作依賴(lài)專(zhuān)業(yè)技術(shù)人員編寫(xiě)SQL或借助BI工具，存在門(mén)檻高、周期長(zhǎng)、響應(yīng)慢等問(wèn)題：場(chǎng)景2：對(duì)話(huà)式報(bào)表

2.2多系統(tǒng)數(shù)據(jù)分散（生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)、客服

系統(tǒng)等），缺乏統(tǒng)

一

入口與可視化模板，數(shù)據(jù)整合與報(bào)表生成成本高03領(lǐng)導(dǎo)層在外或突發(fā)決策場(chǎng)景下，難以

及時(shí)獲取數(shù)據(jù)洞察，影響應(yīng)急與調(diào)度

效率02業(yè)務(wù)人員缺乏數(shù)據(jù)分析技能，面對(duì)“本月用氣量趨勢(shì)”“哪些區(qū)域故障率最高”等臨時(shí)查詢(xún)，往往需要等待數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)支持，響應(yīng)周期以天計(jì)對(duì)話(huà)式報(bào)表技術(shù)架構(gòu)01大模型轉(zhuǎn)換用戶(hù)通過(guò)手機(jī)端、PC端、音箱等終端渠道可以對(duì)公司的安全、生產(chǎn)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行提問(wèn)，大模型根據(jù)問(wèn)題進(jìn)行意圖識(shí)別，走不同的渠道，如知識(shí)庫(kù)、數(shù)據(jù)庫(kù)、業(yè)務(wù)接口、互聯(lián)網(wǎng)，查出的答案通過(guò)大模型加工，可以通過(guò)語(yǔ)音、圖表、文字、表格、報(bào)告等形式進(jìn)行可視化展示及輸出。在自然語(yǔ)言解析與SQL生成環(huán)節(jié)，系統(tǒng)利用大模型進(jìn)行意圖識(shí)別與語(yǔ)義解析，可自動(dòng)將“統(tǒng)計(jì)某區(qū)域本月泄漏事件次數(shù)”等需求轉(zhuǎn)化為對(duì)應(yīng)的SQL查詢(xún)，支持復(fù)雜嵌套、多維度聚合、同比環(huán)比等分析，兼容200行級(jí)別復(fù)雜查詢(xún)的“一句話(huà)生成”。多源數(shù)據(jù)接入與權(quán)限隔離機(jī)制確保不同業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)可安全融合，同時(shí)避免敏感信息泄露。在模板化與可視化輸出方面，系統(tǒng)既支持按預(yù)設(shè)模板（如安全月報(bào)、設(shè)備故障統(tǒng)計(jì)表）生成結(jié)果，也可由業(yè)務(wù)人員指定自定義模板。集成智能看板編輯器，提供拖拽式布局、智能對(duì)齊、網(wǎng)格吸附等便捷操作，并內(nèi)置折線(xiàn)圖、柱狀圖、餅圖、熱力圖、?；鶊D等多種圖表類(lèi)型。

AI可自動(dòng)推薦最適合的圖表類(lèi)型，并生成數(shù)據(jù)摘要與可視化建議，讓非專(zhuān)業(yè)用戶(hù)也能快速獲得直觀的分析洞察。

業(yè)務(wù)價(jià)值與預(yù)期效果對(duì)話(huà)式報(bào)表將自然語(yǔ)言轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)分析與可視化能力，極大降低了業(yè)務(wù)人員獲取洞察的門(mén)檻，使數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策從專(zhuān)業(yè)技術(shù)人員的專(zhuān)屬能力轉(zhuǎn)變?yōu)槿珕T可及的服務(wù)。它顯著縮短了臨時(shí)數(shù)據(jù)需求的響應(yīng)周期，并為管理層提供隨時(shí)隨地的業(yè)務(wù)洞察，推動(dòng)企業(yè)從被動(dòng)統(tǒng)計(jì)向主動(dòng)分析轉(zhuǎn)型，提升整體運(yùn)營(yíng)與決策效率。業(yè)務(wù)賦能業(yè)務(wù)人員通過(guò)自然語(yǔ)言即可完成復(fù)雜數(shù)據(jù)分析，實(shí)現(xiàn)“人人都是分析師”，數(shù)據(jù)需求響應(yīng)時(shí)間由天級(jí)縮短至秒級(jí)；領(lǐng)導(dǎo)層可隨時(shí)通過(guò)PC、移動(dòng)端或智能音箱提問(wèn)獲取即時(shí)洞察，支撐快速

決策；自

動(dòng)

生成

圖文

報(bào)

告，

識(shí)別

異常

波動(dòng)

并分析原因，提供可落地的優(yōu)化建議該場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)了從“依賴(lài)技術(shù)人員、周期長(zhǎng)、響應(yīng)慢”的傳統(tǒng)報(bào)表模式，向“自然語(yǔ)言即分析、秒級(jí)出結(jié)果、多模態(tài)呈現(xiàn)”的智能報(bào)表模式轉(zhuǎn)型，為燃?xì)馄髽I(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)與安全管理提供高效、直觀、可追溯的數(shù)據(jù)決策支撐。效率與質(zhì)量提升報(bào)

表生成效

率明

顯提

高，

準(zhǔn)確

性

增強(qiáng)；用

戶(hù)通過(guò)

自然

語(yǔ)

言提

問(wèn)即

可快速獲

得分析結(jié)

果，

臨

時(shí)報(bào)

表的

靈活輸

出能

力

顯著改善數(shù)據(jù)與知識(shí)沉淀數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗(yàn)沉淀為可復(fù)用智能體，新人可快速上手；支持多源數(shù)據(jù)融合與可視化探索，擴(kuò)展數(shù)據(jù)價(jià)值，增強(qiáng)企業(yè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)管理能力安全與合規(guī)權(quán)限控制與操作日志記錄確保數(shù)據(jù)訪(fǎng)問(wèn)合規(guī)可追溯，滿(mǎn)足燃?xì)庑袠I(yè)監(jiān)管要求智慧燃?xì)狻叭斯ぶ悄?”白皮書(shū)

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11因此，亟需構(gòu)建多模態(tài)、可交互的數(shù)字人系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)智能講解、實(shí)時(shí)問(wèn)答、界面聯(lián)動(dòng)與形象化展示，提升客戶(hù)體驗(yàn)與企業(yè)科技形象。

技術(shù)方案技術(shù)方案圍繞多模態(tài)交互、智能問(wèn)答、大屏講解聯(lián)動(dòng)與可視化呈現(xiàn)展開(kāi)，打造從語(yǔ)音指令到多形態(tài)反饋的閉環(huán)交互能力。系統(tǒng)支持語(yǔ)音輸入與自然語(yǔ)言理解，通過(guò)實(shí)時(shí)語(yǔ)音識(shí)別（ASR）將語(yǔ)音轉(zhuǎn)為文本，經(jīng)意圖識(shí)別后路由至知識(shí)庫(kù)檢索、數(shù)據(jù)庫(kù)查詢(xún)、外部資源服務(wù)或大模型生成等相應(yīng)服務(wù)，答案可通過(guò)語(yǔ)音播報(bào)、圖表、圖片、文字、視頻等多模態(tài)形式同步展示，并由數(shù)字人進(jìn)行總結(jié)講解；同時(shí)內(nèi)置違規(guī)問(wèn)題識(shí)別與替換機(jī)制，保障交互合規(guī)。知識(shí)庫(kù)RAG聯(lián)網(wǎng)問(wèn)答搜索引擎數(shù)據(jù)庫(kù)問(wèn)答VannaMCP外部資源服務(wù)混元/DeepSeek模型傳統(tǒng)展示依賴(lài)人工講解或靜態(tài)展板，

難以滿(mǎn)足沉浸式、個(gè)性

化、多維度信息呈現(xiàn)需求01應(yīng)急指揮或多系統(tǒng)聯(lián)合演示時(shí)，

人工切換界面與講解費(fèi)時(shí)費(fèi)力，易出現(xiàn)信息遺漏03

業(yè)務(wù)痛點(diǎn)和需求燃?xì)馄髽I(yè)在客戶(hù)服務(wù)、展廳展示、業(yè)務(wù)培訓(xùn)及綜合指揮等場(chǎng)景中，存在交互形式單一、信息傳遞效率低、品牌形象展示受限等問(wèn)題：客戶(hù)與公眾對(duì)企業(yè)業(yè)務(wù)、安全知識(shí)、產(chǎn)品服務(wù)的了解途徑有限，交互體驗(yàn)不足02新員工培訓(xùn)與訪(fǎng)客參觀需要統(tǒng)一、標(biāo)準(zhǔn)化的講解內(nèi)容，但人工成本高、一致性難保障場(chǎng)景3：數(shù)智人-智能對(duì)話(huà)

2.3音箱輸入輸出大屏控制大屏內(nèi)容切換及交互數(shù)字人播放內(nèi)容及講解講解方案制定12

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智慧燃?xì)狻叭斯ぶ悄?”白皮書(shū)意圖識(shí)別數(shù)字人技術(shù)架構(gòu)大模型服務(wù)04控制大屏講解內(nèi)容問(wèn)答AAAA該場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)了從“人工講解+靜態(tài)展示”向“多模態(tài)智能交互+實(shí)時(shí)聯(lián)動(dòng)”的轉(zhuǎn)型，為燃?xì)馄髽I(yè)安全生產(chǎn)展示、客戶(hù)服務(wù)與品牌塑造提供了全新的智能化載體。智慧燃?xì)狻叭斯ぶ悄?”白皮書(shū)

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13數(shù)字人通過(guò)語(yǔ)音交互與屏幕聯(lián)動(dòng)，實(shí)現(xiàn)智能問(wèn)答與內(nèi)容講解。用戶(hù)通過(guò)音箱輸入語(yǔ)音，系統(tǒng)進(jìn)行意圖識(shí)別后路由至相應(yīng)服務(wù)。問(wèn)答模式集成知識(shí)庫(kù)RAG檢索、Text2SQL查詢(xún)、MCP外部資源服務(wù)及大模型等多源數(shù)據(jù)，數(shù)字人播報(bào)答案并同步切換屏幕展示相關(guān)內(nèi)容。講解模式支持預(yù)設(shè)方案管理，數(shù)字人根據(jù)用戶(hù)指令控制屏幕頁(yè)面切換、講解啟停等操作，實(shí)現(xiàn)講解內(nèi)容與可視化展示的協(xié)同交互。在大屏講解與場(chǎng)景聯(lián)動(dòng)方面，系統(tǒng)支持零代碼時(shí)間軸編排，用戶(hù)可拖拽語(yǔ)音條與動(dòng)畫(huà)塊、插入停頓并設(shè)置時(shí)長(zhǎng)，實(shí)現(xiàn)段落與動(dòng)畫(huà)自動(dòng)對(duì)齊；講解過(guò)程中可根據(jù)設(shè)定方案自動(dòng)切換展示界面，子界面可放大并居中顯示。數(shù)字人可與管網(wǎng)數(shù)字孿生模型實(shí)時(shí)交互，動(dòng)態(tài)標(biāo)注閥門(mén)、調(diào)壓器位置，實(shí)時(shí)定位巡檢人員與車(chē)輛軌跡，實(shí)現(xiàn)沉浸式三維可視化；即便網(wǎng)絡(luò)中斷也能自動(dòng)待機(jī)，恢復(fù)后續(xù)播放不掉幀、不刷新頁(yè)面，確保連續(xù)體驗(yàn)?？刂婆c狀態(tài)管理模塊支持語(yǔ)音控制與屏幕交互，實(shí)時(shí)顯示數(shù)字人、大屏及各分屏連接狀態(tài)，屏幕可呈現(xiàn)對(duì)話(huà)氣泡、控制講解進(jìn)程并監(jiān)控連接狀態(tài)。技術(shù)架構(gòu)上，輸入層涵蓋語(yǔ)音/文本指令與傳感器數(shù)據(jù)（攝像頭、IoT設(shè)備），處理層由NLP引擎（意圖識(shí)別、指令解析）與場(chǎng)景調(diào)度邏輯構(gòu)成，輸出層實(shí)現(xiàn)大屏可視化、語(yǔ)音反饋、三維渲染與AR疊加渲染，通信依托WebSocket實(shí)時(shí)傳輸與路由分發(fā)，保障低延遲交互。

業(yè)務(wù)價(jià)值與預(yù)期效果數(shù)字人通過(guò)多模態(tài)交互與智能講解，將企業(yè)信息展示與服務(wù)方式從靜態(tài)、人工驅(qū)動(dòng)升級(jí)為動(dòng)態(tài)、沉浸式的智能交互體驗(yàn)。它在提升客戶(hù)與企業(yè)互動(dòng)趣味性的同時(shí)，保證了信息傳達(dá)的專(zhuān)業(yè)性與一致性，顯著增強(qiáng)企業(yè)科技形象與品牌影響力，并為培訓(xùn)、展示與指揮提供全新載體。實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音交互問(wèn)答，數(shù)字人同步語(yǔ)音與視覺(jué)形象回答，降低使用門(mén)檻，提升用戶(hù)參與度統(tǒng)一講解方案與內(nèi)容，保證不同場(chǎng)次、不同講解員的信息一致性與專(zhuān)業(yè)性，降低培訓(xùn)與管理成本在展廳、大屏、官網(wǎng)等場(chǎng)景，以生動(dòng)形象和專(zhuān)業(yè)講解提升企業(yè)科技感與品牌影響力支持生產(chǎn)系統(tǒng)、客服系統(tǒng)、三維管網(wǎng)模型等沉浸式講解，操作效率與培訓(xùn)效率顯著提升播報(bào)指標(biāo)：播報(bào)數(shù)據(jù)準(zhǔn)確度高，播報(bào)同步性與形象匹配度優(yōu)良，應(yīng)用服務(wù)可保持長(zhǎng)時(shí)間穩(wěn)定運(yùn)行因此，亟需通過(guò)AI技術(shù)實(shí)現(xiàn)巡檢流程標(biāo)準(zhǔn)化、數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)采集與自動(dòng)分析，將依賴(lài)人工經(jīng)驗(yàn)的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別轉(zhuǎn)變?yōu)榛诙嗄B(tài)數(shù)據(jù)的智能判別；通過(guò)語(yǔ)音轉(zhuǎn)表單、GIS可視化與風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警前置等功能，實(shí)現(xiàn)隱患、巡檢數(shù)據(jù)自動(dòng)歸檔與閉環(huán)管理，從而大幅提升巡檢覆蓋與隱患發(fā)現(xiàn)效率，降低高危環(huán)境作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)，并為設(shè)備壽命管理與預(yù)防性維護(hù)提供可靠的數(shù)據(jù)支撐，推動(dòng)運(yùn)營(yíng)管理從經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)變。

技術(shù)方案技術(shù)方案以語(yǔ)音工單聯(lián)動(dòng)、可視化分析、臺(tái)賬優(yōu)化與風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警前置為核心，形成覆蓋數(shù)據(jù)采集、分析、決策的全流程閉環(huán)。在語(yǔ)音工單聯(lián)動(dòng)與表單自動(dòng)化方面，

巡檢人員可通過(guò)語(yǔ)音描述檢查結(jié)果，

系統(tǒng)利用語(yǔ)音識(shí)別+大模型結(jié)構(gòu)化提取，自動(dòng)填充表單并保存至業(yè)務(wù)臺(tái)賬；支持多種語(yǔ)音識(shí)別引擎配置，可按表單類(lèi)型設(shè)定識(shí)別規(guī)則，提升錄入效率與準(zhǔn)確性。

業(yè)務(wù)痛點(diǎn)和需求隨著城市化進(jìn)程加快與管網(wǎng)規(guī)模持續(xù)擴(kuò)張，燃?xì)夤芫W(wǎng)結(jié)構(gòu)日趨復(fù)雜，隱蔽性風(fēng)險(xiǎn)（如管道腐蝕、應(yīng)力集中、第三方施工破壞）顯著增多，傳統(tǒng)巡檢模式已難以滿(mǎn)足現(xiàn)代城市能源系統(tǒng)對(duì)安全與精細(xì)管理的要求。燃?xì)馄髽I(yè)在管網(wǎng)運(yùn)維、設(shè)備巡檢、第三方施工管理等場(chǎng)景中，傳統(tǒng)人工巡檢存在效率低、覆蓋面有限、隱患識(shí)別依賴(lài)經(jīng)驗(yàn)、數(shù)據(jù)記錄不規(guī)范等問(wèn)題：巡檢記錄多以紙質(zhì)或分散的電子表格形式存在，缺乏結(jié)構(gòu)化與

標(biāo)準(zhǔn)化管理，難以支撐后續(xù)的統(tǒng)計(jì)分析、趨勢(shì)預(yù)測(cè)與全生命周

期設(shè)備健康管理05隱患數(shù)據(jù)靠人工填報(bào)，易出現(xiàn)漏填、錯(cuò)

填，無(wú)法實(shí)時(shí)歸檔形成完整臺(tái)賬02隱患識(shí)別高度依賴(lài)巡檢員的個(gè)人經(jīng)驗(yàn)與

主觀判斷，不同人員對(duì)同一缺陷的認(rèn)知

可能存在差異，容易產(chǎn)生漏檢或誤判，影響風(fēng)險(xiǎn)預(yù)防的有效性03場(chǎng)景4：智能巡檢

2.4ASR語(yǔ)音識(shí)別大模型糾正錯(cuò)誤/微調(diào)的小模型提示詞表單格式大模型表單轉(zhuǎn)換表單內(nèi)容調(diào)用接口保存YOLO模型訓(xùn)練多模態(tài)大模型圖像質(zhì)檢算法圖片搜集、清洗、分類(lèi)YOLO標(biāo)注模型訓(xùn)練評(píng)估/優(yōu)化/迭代混元是否模糊數(shù)量檢查類(lèi)型檢查制定分析數(shù)據(jù)體大模型分析報(bào)告保存、推送在第三方施工管理場(chǎng)景中，施工現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境動(dòng)態(tài)多變，施工行為與管線(xiàn)位置、埋深等信息關(guān)聯(lián)復(fù)雜，單純依靠人工巡查與事后核查，往往無(wú)法在施工破壞發(fā)生前進(jìn)行有效預(yù)警，增加了公共人工巡檢受限于體力、時(shí)間與作業(yè)環(huán)境，高危區(qū)域（如密閉空間、交通繁忙路段）巡檢難度大、安全風(fēng)險(xiǎn)高，且在巡檢間隔期易形成監(jiān)控盲區(qū)，導(dǎo)致隱患巡檢內(nèi)容質(zhì)檢隱患類(lèi)型識(shí)別、嚴(yán)重程度等級(jí)判斷、隱患說(shuō)明14

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智慧燃?xì)狻叭斯ぶ悄?”白皮書(shū)YOLO隱患識(shí)別模型圖像質(zhì)量分析算法多模態(tài)大模型語(yǔ)音轉(zhuǎn)表單分析報(bào)告不能被及時(shí)發(fā)現(xiàn)分析結(jié)果及下步建議0401指定質(zhì)檢標(biāo)準(zhǔn)安全風(fēng)險(xiǎn)巡檢標(biāo)準(zhǔn)化與自動(dòng)化隱患早發(fā)現(xiàn)與預(yù)警前置語(yǔ)音錄入替代手工填寫(xiě)，移動(dòng)端實(shí)時(shí)上傳，巡檢效率明顯提升實(shí)現(xiàn)隱患“發(fā)現(xiàn)即預(yù)警”，避免安全事故，漏檢率大幅下降數(shù)據(jù)資產(chǎn)沉淀風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警前置所有巡檢數(shù)據(jù)自動(dòng)歸檔，形成完整歷史臺(tái)賬，為設(shè)備壽命管通過(guò)大數(shù)據(jù)分析預(yù)測(cè)高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域，指導(dǎo)巡檢人員重點(diǎn)關(guān)注，理、預(yù)防性維護(hù)提供數(shù)據(jù)支撐實(shí)現(xiàn)從“被動(dòng)響應(yīng)”到“主動(dòng)預(yù)防”風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警前置通過(guò)大數(shù)據(jù)分析預(yù)測(cè)高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域，指導(dǎo)巡檢人員重點(diǎn)關(guān)注，實(shí)現(xiàn)從“被動(dòng)響應(yīng)”到“主動(dòng)預(yù)防”的轉(zhuǎn)變。

業(yè)務(wù)價(jià)值與預(yù)期效果智能巡檢將傳統(tǒng)依賴(lài)人工的巡檢作業(yè)升級(jí)為語(yǔ)音驅(qū)動(dòng)、數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)上傳、隱患自動(dòng)識(shí)別的閉環(huán)流程，實(shí)現(xiàn)巡檢標(biāo)準(zhǔn)化、數(shù)據(jù)資產(chǎn)化與風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警前置。它顯著提升了巡檢覆蓋與隱患發(fā)現(xiàn)效率，降低高危環(huán)境作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)，并為設(shè)備壽命管理與預(yù)防性維護(hù)提供可靠數(shù)據(jù)支撐，推動(dòng)運(yùn)營(yíng)管理從經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)變。技術(shù)方案融合大語(yǔ)言模型、計(jì)算機(jī)視覺(jué)和多模態(tài)處理等AI能力，實(shí)現(xiàn)巡檢流程的自動(dòng)化與智能化。分析報(bào)告生成模塊將分析數(shù)據(jù)經(jīng)大模型處理生成綜合報(bào)告并保存分發(fā)；語(yǔ)音轉(zhuǎn)表單功能集成ASR語(yǔ)音識(shí)別、小模型糾錯(cuò)、大模型結(jié)構(gòu)化提取，結(jié)合YOLO模型訓(xùn)練、多模態(tài)大模型混元及圖像質(zhì)量檢測(cè)算法，實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音到結(jié)構(gòu)化表單的智能轉(zhuǎn)換；巡檢內(nèi)容質(zhì)量檢測(cè)模塊通過(guò)指定質(zhì)檢標(biāo)準(zhǔn)，運(yùn)用YOLO隱患識(shí)別模型、多模態(tài)大模型和圖像質(zhì)量分析算法，由大模型進(jìn)行最終判斷輸出質(zhì)檢結(jié)果。綜合地圖與可視化分析模塊基于GIS構(gòu)建3D地理可視化隱患熱力分布圖，實(shí)時(shí)疊加隱患點(diǎn)位、管道分布、風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)等數(shù)據(jù)，支持點(diǎn)擊查看隱患詳情與處理狀態(tài)跟蹤，提供直觀的空間分析能力，并通過(guò)圖表展示隱患類(lèi)型、等級(jí)、狀態(tài)分布統(tǒng)計(jì)，輔助巡檢資源優(yōu)化部署。臺(tái)賬管理優(yōu)化結(jié)合數(shù)據(jù)采集與清洗技術(shù)，實(shí)現(xiàn)臺(tái)賬數(shù)據(jù)自動(dòng)生成、智能分析和高效管理，簡(jiǎn)化錄入流程，確保數(shù)據(jù)完整、規(guī)范。臺(tái)賬管理優(yōu)化智能處理OCR AI識(shí)別模板匹配與校驗(yàn)關(guān)聯(lián)分析自動(dòng)補(bǔ)全該場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)了巡檢從人工經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)向數(shù)據(jù)+AI驅(qū)動(dòng)的轉(zhuǎn)型，顯著提升燃?xì)膺\(yùn)營(yíng)的安全性與效率，并為后續(xù)預(yù)測(cè)性維護(hù)與全生命周期管理奠定基礎(chǔ)。智慧燃?xì)狻叭斯ぶ悄?”白皮書(shū)

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15綜合地圖與可視化分析可視化渲染熱力圖風(fēng)險(xiǎn)標(biāo)注交互查詢(xún)與分析數(shù)據(jù)解析

(PDF/圖片)數(shù)據(jù)采集(隱患/

管道/監(jiān)控)統(tǒng)計(jì)報(bào)表生成數(shù)據(jù)清洗與標(biāo)準(zhǔn)化上報(bào)業(yè)務(wù)系統(tǒng)臺(tái)賬自動(dòng)生成GIS地圖構(gòu)建歸檔與備份審核與修正可視化類(lèi)型優(yōu)化建議數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)質(zhì)量因此，亟需構(gòu)建智能質(zhì)檢體系，實(shí)現(xiàn)圖像合規(guī)識(shí)別、隱患自動(dòng)識(shí)別、質(zhì)檢結(jié)果統(tǒng)一管理，提升安全保障能力與業(yè)務(wù)規(guī)范性。

技術(shù)方案技術(shù)方案涵蓋圖像合規(guī)識(shí)別、隱患自動(dòng)識(shí)別、質(zhì)檢規(guī)則管理、自動(dòng)化質(zhì)檢與結(jié)果管理等環(huán)節(jié)。圖像合規(guī)識(shí)別可自動(dòng)檢測(cè)上傳圖片的清晰度、分辨率、格式、尺寸等指標(biāo)，質(zhì)量不合格實(shí)時(shí)提醒重拍，確保分析依據(jù)可靠；支持多維度圖片質(zhì)量評(píng)估（模糊度、亮度、色彩偏差），并結(jié)合歷史案例庫(kù)判斷是否滿(mǎn)足分析要求。隱患自動(dòng)識(shí)別基于多模態(tài)大模型與視覺(jué)識(shí)別技術(shù)，對(duì)安檢/巡檢照片進(jìn)行智能分析，自動(dòng)識(shí)別燃?xì)庑孤┷E象、設(shè)備損壞、不合規(guī)安裝等隱患，融合歷史案例與知識(shí)庫(kù)，輸出隱患類(lèi)型、部位、等級(jí)及整改建議（如“膠管老化需立即更換”），提升識(shí)別準(zhǔn)確性與針對(duì)性。質(zhì)檢規(guī)則與標(biāo)準(zhǔn)管理支持創(chuàng)建、編輯、刪除多類(lèi)型質(zhì)檢標(biāo)準(zhǔn)（文本完整性、數(shù)值范圍、圖片質(zhì)量、關(guān)聯(lián)字段檢查等），可自定義字段與規(guī)則邏輯，覆蓋地址完整性、設(shè)備名稱(chēng)非空、隱患描述長(zhǎng)度與格式等關(guān)鍵質(zhì)量要素。自動(dòng)化質(zhì)檢與結(jié)果管理由大模型按規(guī)則對(duì)表單內(nèi)容與圖片進(jìn)行自動(dòng)匹配分析，生成結(jié)構(gòu)化質(zhì)檢結(jié)果（合規(guī)項(xiàng)、不合規(guī)項(xiàng)、評(píng)分、改進(jìn)建議），并提供多維度查詢(xún)（臺(tái)賬類(lèi)型、狀態(tài)、時(shí)間、關(guān)鍵詞）與統(tǒng)計(jì)分析（合規(guī)率、不合規(guī)分布、趨勢(shì)），支持結(jié)果導(dǎo)出與歷史記錄管理；建立質(zhì)量檔案，實(shí)現(xiàn)質(zhì)檢全過(guò)程可追溯，便于問(wèn)題定位與持續(xù)改進(jìn)。AI自動(dòng)質(zhì)檢替代大量重復(fù)性人工審核工作，釋放人力聚焦高風(fēng)險(xiǎn)與復(fù)雜問(wèn)題，并通過(guò)閉環(huán)質(zhì)量追溯鏈條支撐數(shù)據(jù)質(zhì)量治理與業(yè)務(wù)合規(guī)提升。16

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智慧燃?xì)狻叭斯ぶ悄?”白皮書(shū)

業(yè)務(wù)痛點(diǎn)和需求燃?xì)馄髽I(yè)在戶(hù)內(nèi)/外安全檢查、巡檢記錄、隱患臺(tái)賬管理中，傳統(tǒng)人工質(zhì)檢存在數(shù)據(jù)規(guī)范性難保障、隱患識(shí)別依賴(lài)經(jīng)驗(yàn)、質(zhì)檢效率低、結(jié)果追溯困難等問(wèn)題：人工檢查照片清晰度、格式、內(nèi)容合規(guī)性耗時(shí)耗力，易出現(xiàn)漏檢、誤判01質(zhì)檢結(jié)果多為紙質(zhì)或分散電子記錄，缺乏結(jié)構(gòu)化、可追溯的質(zhì)

量檔案，不利于后續(xù)分析與改進(jìn)03場(chǎng)景5：智能質(zhì)檢

2.5（如管道銹蝕、設(shè)備安裝不合規(guī)）識(shí)別不全大量人工審核工作占用人力，影響更高價(jià)值任務(wù)開(kāi)展隱患識(shí)別僅靠目視和經(jīng)驗(yàn)，難以統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，尤其對(duì)隱蔽性風(fēng)險(xiǎn)0204業(yè)務(wù)價(jià)值與預(yù)期效果智能質(zhì)檢通過(guò)圖像合規(guī)識(shí)別、隱患自動(dòng)識(shí)別與規(guī)則化管理，構(gòu)建覆蓋文本、數(shù)值、圖片及關(guān)聯(lián)檢查的全方位質(zhì)量保障體系。它將質(zhì)檢過(guò)程從人工目視與分散記錄升級(jí)為標(biāo)準(zhǔn)化、可追溯的智能閉環(huán)，大幅提升質(zhì)檢效率與隱患識(shí)別覆蓋率，強(qiáng)化安全保障與業(yè)務(wù)規(guī)范性。該場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)了從人工目視質(zhì)檢向AI驅(qū)動(dòng)的全流程智能質(zhì)檢轉(zhuǎn)型，在圖像合規(guī)識(shí)別、隱患識(shí)別、結(jié)果管理三方面形成閉環(huán)能力，為燃?xì)獍踩Ｕ咸峁┝藰?biāo)準(zhǔn)化、可追溯、高效率的智能支撐。結(jié)果管理閉環(huán)實(shí)現(xiàn)質(zhì)檢結(jié)果的結(jié)構(gòu)化管理、多維度查詢(xún)與統(tǒng)計(jì)分析，支持導(dǎo)出與歷史追溯，形成完整質(zhì)量檔案，助力問(wèn)題復(fù)盤(pán)與流程優(yōu)化圖像合規(guī)識(shí)別實(shí)現(xiàn)上傳圖片清晰度、格式、尺寸的自動(dòng)檢測(cè)，質(zhì)量不合格即時(shí)提醒，確?，F(xiàn)場(chǎng)照片符合分析標(biāo)準(zhǔn)，為隱患識(shí)別提供可靠輸入質(zhì)檢標(biāo)準(zhǔn)化建

立多

類(lèi)型質(zhì)檢規(guī)

則庫(kù)，覆

蓋

文本

、數(shù)

值、圖

片及關(guān)

聯(lián)檢查，實(shí)現(xiàn)表單與圖片內(nèi)容的統(tǒng)一合規(guī)判定，減少人為疏漏隱患識(shí)別能力提升自動(dòng)識(shí)別燃?xì)庑孤?、設(shè)備損壞、安裝不合規(guī)等隱患，結(jié)合案例庫(kù)生成具體整改建議，顯著提升識(shí)別覆蓋率和準(zhǔn)確性AI質(zhì)檢替代大量重復(fù)性人工審核工作，不合規(guī)項(xiàng)檢出率大幅提升，有效釋放人力用于更高價(jià)值任務(wù)通過(guò)圖像合規(guī)與隱患自動(dòng)識(shí)別，實(shí)現(xiàn)隱患早發(fā)現(xiàn)、早預(yù)警，提升戶(hù)內(nèi)/外安全檢查的可靠性與時(shí)效性，降低安全事故風(fēng)險(xiǎn)人工審核減負(fù)安全保障強(qiáng)化智慧燃?xì)狻叭斯ぶ悄?”白皮書(shū)

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17√因此，亟需構(gòu)建智慧監(jiān)盤(pán)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)全時(shí)段自動(dòng)監(jiān)控、多維度異常分析、分級(jí)預(yù)警與智能決策支持，提升安全防控與運(yùn)營(yíng)效率。

技術(shù)方案技術(shù)方案以全時(shí)段智能監(jiān)控、多維度異常分析、故障預(yù)測(cè)與分級(jí)預(yù)警、智能預(yù)案生成與資源調(diào)度、可視化與決策支持為主線(xiàn)，形成從感知到?jīng)Q策的閉環(huán)。全時(shí)段智能監(jiān)控與數(shù)據(jù)融合實(shí)現(xiàn)7×24小時(shí)自動(dòng)采集并監(jiān)控設(shè)備、管網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)，匯聚SCADA、GIS、氣象等多源數(shù)據(jù)，采用WebSocket實(shí)時(shí)推送，結(jié)合ECharts可視化、3D地理可視化展示整體運(yùn)營(yíng)態(tài)勢(shì)。依賴(lài)人工判斷異常，易產(chǎn)生誤報(bào)與漏報(bào)，故障響應(yīng)時(shí)間長(zhǎng)02突發(fā)事件應(yīng)急時(shí)，難以快速匹配預(yù)案與調(diào)度資源，影響處置效率與安全性04各類(lèi)報(bào)警與異常數(shù)據(jù)分散在不同系統(tǒng)，需多人同時(shí)盯盤(pán)，工作

量大且效率低01缺乏全時(shí)段、多維度的智能分析，無(wú)法實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)的早期識(shí)別與預(yù)測(cè)性維護(hù)03

業(yè)務(wù)痛點(diǎn)和需求燃?xì)馄髽I(yè)在管網(wǎng)與設(shè)備運(yùn)行監(jiān)控中，傳統(tǒng)人工監(jiān)盤(pán)存在信息分散、響應(yīng)滯后、誤報(bào)率高、缺乏主動(dòng)預(yù)警等問(wèn)題：規(guī)則算法規(guī)則構(gòu)建規(guī)則算法

趨勢(shì)分析定時(shí)任務(wù)數(shù)據(jù)分析趨勢(shì)分析死數(shù)分析限值判斷定時(shí)任務(wù)規(guī)則分析建立規(guī)則場(chǎng)景6：智慧監(jiān)盤(pán)

2.6分析結(jié)果大模型生成報(bào)告預(yù)警報(bào)警調(diào)用大模型異常分析報(bào)告調(diào)用大模型評(píng)估報(bào)告調(diào)用大模型異常分析調(diào)用大模型規(guī)則判斷分析建立規(guī)則打分健康評(píng)估獲取數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備清洗、轉(zhuǎn)換實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)

歷史數(shù)據(jù)獲取數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備清洗、轉(zhuǎn)換XGboost分類(lèi)模型構(gòu)建人工標(biāo)注調(diào)壓器預(yù)測(cè)預(yù)警分析數(shù)據(jù)異常分析管道健康評(píng)估18

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智慧燃?xì)狻叭斯ぶ悄?”白皮書(shū)新增正負(fù)樣本增量訓(xùn)練智慧監(jiān)盤(pán)技術(shù)架構(gòu)數(shù)據(jù)分析規(guī)則數(shù)據(jù)過(guò)濾規(guī)則人為判斷數(shù)據(jù)臺(tái)賬基本信息全量訓(xùn)練智慧監(jiān)盤(pán)采用可視化流程編排，支持拖拽式節(jié)點(diǎn)配置靈活組合數(shù)據(jù)源、算法、AI組件，智能體配置支持模型選擇、提示詞配置和推理參數(shù)調(diào)整，具備動(dòng)態(tài)規(guī)則生成能力。壓力表壓力分析基于XGBoost分類(lèi)模型+規(guī)則算法+趨勢(shì)分析，檢測(cè)超壓/欠壓/精度超標(biāo)/內(nèi)漏等故障；數(shù)據(jù)異常分析通過(guò)實(shí)時(shí)/歷史數(shù)據(jù)采集，通過(guò)趨勢(shì)分析、死數(shù)分析、限值判斷定時(shí)任務(wù)識(shí)別異常；管道健康評(píng)估基于臺(tái)賬與專(zhuān)家判斷，通過(guò)篩選規(guī)則分類(lèi)，應(yīng)用多維度評(píng)分計(jì)算健康得分。多維度異常分析基于AI分析SCADA數(shù)據(jù)，識(shí)別死數(shù)、異常趨勢(shì)、重復(fù)數(shù)據(jù)等問(wèn)題，降低誤報(bào)率；融合機(jī)器學(xué)習(xí)（XGBoost、LSTM）與規(guī)則算法，實(shí)現(xiàn)壓力異常、泄漏、第三方施工等安全監(jiān)控。故障預(yù)測(cè)與分級(jí)預(yù)警構(gòu)建預(yù)測(cè)模型（如XGBoost分類(lèi)、LSTM時(shí)序預(yù)測(cè)）評(píng)估設(shè)備故障風(fēng)險(xiǎn)，提前生成維護(hù)建議，并自動(dòng)識(shí)別緊急、重要、一般等不同級(jí)別告警，優(yōu)化處理流程，確保優(yōu)先處置高風(fēng)險(xiǎn)事件。智能預(yù)案生成與資源調(diào)度基于歷史事故案例庫(kù)與知識(shí)圖譜，自動(dòng)匹配應(yīng)急預(yù)案（如泄漏處置SOP），生成任務(wù)清單；多目標(biāo)優(yōu)化模型綜合考慮人員位置、物資儲(chǔ)備、交通狀況，生成最優(yōu)搶修與資源調(diào)度方案；結(jié)合數(shù)字孿生系統(tǒng)模擬不同方案執(zhí)行效果，預(yù)判搶修時(shí)間與次生災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)。可視化與決策支持通過(guò)監(jiān)盤(pán)看板統(tǒng)一匯聚各系統(tǒng)報(bào)警與異常信息，提供地圖熱力圖、統(tǒng)計(jì)圖表及聲音提醒，并由AI自動(dòng)生成分析報(bào)告，輔助管理者快速掌握整體風(fēng)險(xiǎn)分布與處置進(jìn)展。

業(yè)務(wù)價(jià)值與預(yù)期效果智慧監(jiān)盤(pán)將分散在多系統(tǒng)的報(bào)警與異常信息匯聚為統(tǒng)一視圖，并通過(guò)多維度智能分析、故障預(yù)測(cè)與分級(jí)預(yù)警，實(shí)現(xiàn)從人工盯盤(pán)向AI驅(qū)動(dòng)的主動(dòng)監(jiān)控與決策支持轉(zhuǎn)型。它顯著提升了風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的時(shí)效與準(zhǔn)確度，優(yōu)化應(yīng)急資源調(diào)度，構(gòu)建“監(jiān)測(cè)-預(yù)警-處置-評(píng)估”的閉環(huán)管理體系，為安全運(yùn)營(yíng)與高效管理提供堅(jiān)實(shí)支撐。該場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)了從人工分散監(jiān)盤(pán)向AI驅(qū)動(dòng)的全域智能監(jiān)控與主動(dòng)預(yù)警轉(zhuǎn)型，構(gòu)建了“監(jiān)測(cè)-預(yù)警-處置-評(píng)估”的閉環(huán)管理體系，為燃?xì)獍踩\(yùn)營(yíng)與高效管理提供了堅(jiān)實(shí)的技術(shù)支撐。應(yīng)急決策智能化自動(dòng)生成應(yīng)急預(yù)案并優(yōu)化資源調(diào)度，在試點(diǎn)區(qū)域?qū)崿F(xiàn)第三方施工破壞、管道泄漏等風(fēng)險(xiǎn)秒級(jí)預(yù)警可視化監(jiān)管提升通過(guò)地圖熱力圖與統(tǒng)計(jì)圖表，管理者可一目了然掌握整體運(yùn)營(yíng)態(tài)勢(shì)，提升決策效率故障預(yù)測(cè)前置基于歷史數(shù)據(jù)與模型預(yù)測(cè)設(shè)備故障，提前安排維護(hù)，避免突發(fā)停機(jī)與非計(jì)劃故障分級(jí)預(yù)警高效化自動(dòng)識(shí)別告警等級(jí)并優(yōu)化處理流程，確保緊急問(wèn)題優(yōu)先處置異常識(shí)別精準(zhǔn)化多維度AI分析減少誤報(bào)，提高報(bào)警準(zhǔn)確性，異常響應(yīng)時(shí)間大幅縮短全時(shí)段監(jiān)控替代人工實(shí)現(xiàn)設(shè)備與管網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)的無(wú)人化持續(xù)監(jiān)控，顯著降低人力成本預(yù)警準(zhǔn)確率提升系統(tǒng)預(yù)警準(zhǔn)確率明顯提高，運(yùn)營(yíng)效率顯著改善智慧燃?xì)狻叭斯ぶ悄?”白皮書(shū)

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19燃?xì)庑袠I(yè)數(shù)智化的總體架構(gòu)20

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智慧燃?xì)狻叭斯ぶ悄?”白皮書(shū)AI大模型技術(shù)正在推動(dòng)行業(yè)智能化變革，燃?xì)庑袠I(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的總體架構(gòu)，正朝著“AI大模型/智能體+全棧能力”深度融合的方向演進(jìn)。該架構(gòu)以大模型為核心驅(qū)動(dòng)，構(gòu)建智能體，實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)感知、分析決策到自動(dòng)執(zhí)行的閉環(huán)智能。在AI大模型/智能體方面，技術(shù)演進(jìn)呈現(xiàn)三大趨勢(shì)：一是“基礎(chǔ)大模型+行業(yè)微調(diào)”成為主流，通過(guò)領(lǐng)域數(shù)據(jù)蒸餾、SFT（監(jiān)督微調(diào)）+LoRA（低秩適配）等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)從通用能力到行業(yè)場(chǎng)景的精準(zhǔn)遷移；二是智能體（Agent）架構(gòu)興起，具備工具調(diào)用、提示詞工程、多模態(tài)交互能力，可自主完成復(fù)雜任務(wù)；三是“數(shù)據(jù)-模型-應(yīng)用”閉環(huán)形成，通過(guò)知識(shí)向量庫(kù)、RAG（檢索增強(qiáng)生成）、Text2SQL等技術(shù)，解決行業(yè)數(shù)據(jù)孤島與知識(shí)沉淀問(wèn)題。其中，智能體開(kāi)發(fā)平臺(tái)作為中樞，集成自然語(yǔ)言處理、知識(shí)圖譜、預(yù)測(cè)推理等能力，支持燃?xì)鈭?chǎng)站巡檢、負(fù)荷預(yù)測(cè)、應(yīng)急調(diào)度等多場(chǎng)景智能體的快速開(kāi)發(fā)與部署。通過(guò)統(tǒng)一接口與數(shù)據(jù)中臺(tái)對(duì)接，實(shí)現(xiàn)跨系統(tǒng)、跨業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)融合與智能協(xié)同。全棧能力則覆蓋“端-邊-云-用”各層級(jí)：終端層部署智能傳感器與物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，實(shí)現(xiàn)燃?xì)夤芫W(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)實(shí)時(shí)感知；邊緣層完成數(shù)據(jù)預(yù)處理與本地響應(yīng)，提升系統(tǒng)實(shí)時(shí)性；云端構(gòu)建大數(shù)據(jù)平臺(tái)與AI訓(xùn)練中心，支撐模型迭代優(yōu)化；應(yīng)用層面向運(yùn)營(yíng)、安全、服務(wù)等場(chǎng)景提供智能化解決方案。全棧能力強(qiáng)調(diào)技術(shù)自主可控與系統(tǒng)高可用性，確保從底層采集到上層智能決策的完整鏈路安全高效。推動(dòng)燃?xì)馄髽I(yè)由“被動(dòng)響應(yīng)”向“主動(dòng)治理”轉(zhuǎn)型，實(shí)現(xiàn)運(yùn)行更安全、管理更精細(xì)、服務(wù)更智能的高質(zhì)量發(fā)展目標(biāo)。架構(gòu)演進(jìn)趨勢(shì)3.1智慧燃?xì)狻叭斯ぶ悄?”白皮書(shū)

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總體架構(gòu)描述燃?xì)庑袠I(yè)智能體的全棧技術(shù)體系架構(gòu)，總體架構(gòu)遵循“場(chǎng)景驅(qū)動(dòng)、分層解耦、技術(shù)賦能、生態(tài)開(kāi)放”的設(shè)計(jì)理念，最終目標(biāo)是為燃?xì)馄髽I(yè)提供一套從技術(shù)基建到業(yè)務(wù)創(chuàng)新、從安全管控到客戶(hù)服務(wù)、從內(nèi)部協(xié)同到外部生態(tài)的完整數(shù)智化解決方案，助力燃?xì)庑袠I(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型浪潮中實(shí)現(xiàn)降本、提質(zhì)、增效、創(chuàng)新，提升行業(yè)整體競(jìng)爭(zhēng)力與智能化水平。

底層支撐：算力平臺(tái)在最底層，騰訊云算力平臺(tái)為整個(gè)數(shù)智化架構(gòu)提供強(qiáng)大的云計(jì)算、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)等基礎(chǔ)設(shè)施能力，是上層所有技術(shù)與應(yīng)用穩(wěn)定運(yùn)行的“動(dòng)力心臟”，保障數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練與推理、應(yīng)用部署等環(huán)節(jié)的高效運(yùn)轉(zhuǎn)?；煸竽Ｐ万v訊云行業(yè)大模型三方大模型Densestandard精調(diào)知識(shí)大模型/多模態(tài)大模型ceep

seeklargestandard-256k燃?xì)庑袠I(yè)大模型移動(dòng)端安全生產(chǎn)智能監(jiān)盤(pán)泄漏分析偷盜氣檢測(cè)應(yīng)用配置RAG框架文檔解析MOEturbo總體架構(gòu)設(shè)計(jì)3.2官方插件：文檔解析、混元文生圖......MCP插件自定義插件運(yùn)維提效智能巡檢安全助手一鍵交底預(yù)測(cè)性維護(hù)協(xié)同辦公企業(yè)知識(shí)庫(kù)辦公助手合同審查OCR識(shí)別客戶(hù)服務(wù)智能客服數(shù)智人問(wèn)答機(jī)器人智能質(zhì)檢交互層應(yīng)用層平臺(tái)層模型層文檔拆分向量化多模態(tài)多輪改寫(xiě)Rerank電腦端可視化大屏

......

統(tǒng)計(jì)報(bào)表應(yīng)用評(píng)測(cè)應(yīng)用發(fā)布調(diào)用統(tǒng)計(jì)

權(quán)限管理22

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智慧燃?xì)狻叭斯ぶ悄?”白皮書(shū)企業(yè)知識(shí)庫(kù)

插件中心文檔問(wèn)答對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)燃?xì)庑袠I(yè)智能體總體架構(gòu)圖Multi-Agent框架騰訊云算力平臺(tái)WorkFlow框架......

技術(shù)能力組件提供文檔解析（將非結(jié)構(gòu)化文檔轉(zhuǎn)化為機(jī)器可理解的信息）、文檔拆分（把長(zhǎng)文檔按主題/章節(jié)拆解，便于精準(zhǔn)檢索）、向量化（將

文本等信息轉(zhuǎn)化為向量表示，支撐語(yǔ)義檢索與AI計(jì)算）、多模態(tài)（融合文本、圖像、語(yǔ)音等多類(lèi)型數(shù)據(jù)處理）、多輪改寫(xiě)（優(yōu)化AI輸出內(nèi)容的邏輯性與可讀性）、Rerank（對(duì)檢索結(jié)果二次排序，提升信息匹配精準(zhǔn)度）等技術(shù)組件，為上層應(yīng)用提供細(xì)粒度的技術(shù)賦能

混元大模型提供MOE（混合專(zhuān)家模型）

、Dense（密集型模型，在特定任務(wù)上深度優(yōu)化）

、standard（通用型模型，

覆蓋多場(chǎng)景基礎(chǔ)需

求）、turbo（高性能輕量模型，快速響應(yīng)）、large（大參數(shù)模型，強(qiáng)泛化能力）、standard-256k（支持超長(zhǎng)文本處理的版

本）等不同規(guī)格、定位的大模型，滿(mǎn)足多樣化業(yè)務(wù)場(chǎng)景的智能需求

資源與權(quán)限管理包含應(yīng)用配置（靈活定義應(yīng)用參數(shù)與功能開(kāi)關(guān)）

、應(yīng)用評(píng)測(cè)

（量化評(píng)估應(yīng)用性能與價(jià)值）

、應(yīng)用發(fā)布（規(guī)范化上線(xiàn)新應(yīng)用）、調(diào)用統(tǒng)計(jì)（追蹤技術(shù)能力調(diào)用情況，優(yōu)化資源分配）、權(quán)限管理（精細(xì)化控制不同角色/部門(mén)的功能訪(fǎng)問(wèn)權(quán)限），從研發(fā)到運(yùn)營(yíng)全周期管理應(yīng)用生命周期

知識(shí)與數(shù)據(jù)底座打造企業(yè)知識(shí)庫(kù)（整合行業(yè)知識(shí)、內(nèi)部文檔等）、問(wèn)答對(duì)

（結(jié)構(gòu)化存儲(chǔ)常見(jiàn)問(wèn)題與答案）、數(shù)據(jù)庫(kù)（集中管理業(yè)務(wù)數(shù)

據(jù)），為智能應(yīng)用提供“知識(shí)燃料”與“數(shù)據(jù)養(yǎng)分”

行業(yè)大模型聚焦燃?xì)庑袠I(yè)特性，推出精調(diào)知識(shí)大模型/多模態(tài)大模型（針

對(duì)燃?xì)忸I(lǐng)域知識(shí)深度優(yōu)化，

同時(shí)支持多類(lèi)型數(shù)據(jù)處理）

、燃

氣行業(yè)大模型（垂直深耕燃?xì)猱a(chǎn)業(yè)鏈，更懂行業(yè)痛點(diǎn)和業(yè)務(wù)

邏輯），讓AI技術(shù)更貼合燃?xì)庑袠I(yè)實(shí)際需求

第三方大模型接入混元/DeepSeek等第三方優(yōu)秀大模型，引入外部先進(jìn)AI能力，豐富模型生態(tài)，為創(chuàng)新應(yīng)用提供更多技術(shù)選項(xiàng)

平臺(tái)層：技術(shù)與資源中樞，支撐應(yīng)用落地平臺(tái)層是連接“底層技術(shù)能力”與“上層業(yè)務(wù)應(yīng)用”的橋梁，提供技術(shù)框架、資源管理、插件生態(tài)等核心能力，保障應(yīng)用穩(wěn)定高效運(yùn)行：提供RAG框架（Retrieval-Augmented

Generation，檢索增強(qiáng)生成，助力知識(shí)驅(qū)動(dòng)的內(nèi)容生成）、Workflow框架（定義業(yè)務(wù)流程邏輯，實(shí)現(xiàn)流程自動(dòng)化）、Multi-Agent

框架（多智能體協(xié)同，應(yīng)對(duì)復(fù)雜業(yè)務(wù)場(chǎng)景的任務(wù)拆解與協(xié)作），為應(yīng)用開(kāi)發(fā)與迭代提供標(biāo)準(zhǔn)化、可擴(kuò)展的技術(shù)底座

模型層：AI核心引擎，提供智能動(dòng)力模型層是數(shù)智化的“大腦”，匯聚多元大模型能力，為上層應(yīng)用注入人工智能智慧：設(shè)立插件中心，聚合官方插件（如文檔解析、混元文生圖等基礎(chǔ)工具類(lèi)插件）、MCP插件（對(duì)接外部多元服務(wù)的能力型插件）

、自定義插件（企業(yè)自主開(kāi)發(fā)的個(gè)性化插件）

，通過(guò)“即插即用”的方式快速拓展系統(tǒng)能力邊界

插件生態(tài)智慧燃?xì)狻叭斯ぶ悄?”白皮書(shū)

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23技術(shù)框架

交互層：多終端觸達(dá)，數(shù)據(jù)可視化呈現(xiàn)交互層是用戶(hù)與數(shù)智化系統(tǒng)“對(duì)話(huà)”的入口，提供了多元化的交互終端與數(shù)據(jù)展示形式，滿(mǎn)足不同場(chǎng)景下的操作與決策需求，終端類(lèi)型涵蓋移動(dòng)端（方便一線(xiàn)人員隨時(shí)隨地作業(yè)）、電腦端（適配辦公室等固定場(chǎng)景的精細(xì)化操作）、4K可視化大屏（用于指揮中心、展廳等場(chǎng)所的大數(shù)據(jù)可視化呈現(xiàn)，直觀展現(xiàn)業(yè)務(wù)態(tài)勢(shì)），以及統(tǒng)計(jì)報(bào)表（結(jié)構(gòu)化輸出業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，輔助管理決策）。 客戶(hù)服務(wù)涵蓋智能客服（7×24小時(shí)響應(yīng)客戶(hù)咨詢(xún)，自動(dòng)解答常見(jiàn)問(wèn)

題）、數(shù)智人（擬人化交互，提升服務(wù)體驗(yàn)與品牌科技感）、問(wèn)答機(jī)器人（針對(duì)客戶(hù)特定場(chǎng)景提供專(zhuān)屬問(wèn)答服務(wù)）、智能質(zhì)

檢（自動(dòng)檢測(cè)服務(wù)錄音/文本，保障服務(wù)質(zhì)量），從售前到售后全鏈路優(yōu)化客戶(hù)服務(wù)體驗(yàn)

協(xié)同辦公包含企業(yè)知識(shí)庫(kù)（沉淀行業(yè)知識(shí)與內(nèi)部經(jīng)驗(yàn)，

實(shí)現(xiàn)知識(shí)高效復(fù)用）、辦公助手（自動(dòng)化處理文書(shū)、日程等事務(wù)性工作）、

合同審查（智能審核合同條款，降低法律風(fēng)險(xiǎn)）、OCR識(shí)別

（快速提取票據(jù)、文件中的文字信息，加速業(yè)務(wù)流程）

，推動(dòng)內(nèi)部辦公流程數(shù)字化、智能化

運(yùn)維提效涵蓋智能巡檢（替代傳統(tǒng)人工巡檢，提升效率與精準(zhǔn)度）、安全助手（為作業(yè)人員提供安全知識(shí)推送、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)判等支持）、一鍵交底（簡(jiǎn)化工作交接流程，確保信息準(zhǔn)確傳遞）、預(yù)測(cè)性維護(hù)（基于設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)提前預(yù)判故障，變“被動(dòng)維修”為“主動(dòng)維護(hù)”），助力生產(chǎn)環(huán)節(jié)降本增效、安全升級(jí)

應(yīng)用層：聚焦業(yè)務(wù)場(chǎng)景，賦能燃?xì)馊鞒虘?yīng)用層圍繞燃?xì)庑袠I(yè)核心業(yè)務(wù)場(chǎng)景打造智能體應(yīng)用，分為四大方向，覆蓋安全、運(yùn)維、服務(wù)、辦公等多個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)：包含智能監(jiān)盤(pán)（實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)燃?xì)庠O(shè)施狀態(tài)并智能預(yù)警）、泄漏分析（利用數(shù)智技術(shù)精準(zhǔn)定位、分析燃?xì)庑孤╋L(fēng)險(xiǎn)）、偷盜氣檢測(cè)（借助算法識(shí)別異常用氣行為，防范偷盜氣現(xiàn)象），通過(guò)智能算法與數(shù)據(jù)整合，實(shí)現(xiàn)快速響應(yīng)與風(fēng)險(xiǎn)管控24

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智慧燃?xì)狻叭斯ぶ悄?”白皮書(shū)安全生產(chǎn)實(shí)踐案例：泰能天然氣“揭榜掛帥”項(xiàng)目落地智慧燃?xì)狻叭斯ぶ悄?”白皮書(shū)

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25泰能天然氣有限公司牽頭的“智慧燃?xì)獍踩a(chǎn)大模型智能體開(kāi)發(fā)平臺(tái)”項(xiàng)目，是山東省“揭榜掛帥”機(jī)制下的重點(diǎn)示范工程。該項(xiàng)目立足國(guó)家及山東省關(guān)于人工智能與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合的戰(zhàn)略背景，響應(yīng)“大模型被定位為全球科技競(jìng)爭(zhēng)新高地、未來(lái)產(chǎn)業(yè)賽道及經(jīng)濟(jì)新引擎”的政策號(hào)召，針對(duì)燃?xì)庑袠I(yè)在安全生產(chǎn)監(jiān)控、管網(wǎng)智能運(yùn)維、供需預(yù)測(cè)等方面的核心痛點(diǎn)，旨在構(gòu)建面向燃?xì)忸I(lǐng)域的垂直大模型體系，打造全場(chǎng)景、全流程、全智能的AI應(yīng)用平臺(tái)，推動(dòng)企業(yè)邁入全國(guó)燃?xì)庑袠I(yè)信息化第一梯隊(duì)。項(xiàng)目圍繞“智慧燃?xì)獍踩a(chǎn)大模型”建設(shè)，規(guī)劃并實(shí)施了六大智能應(yīng)用場(chǎng)景——智慧燃?xì)庵R(shí)庫(kù)、對(duì)話(huà)式報(bào)表、數(shù)字人、智能巡檢、智能質(zhì)檢和智慧監(jiān)盤(pán)，分別覆蓋行業(yè)知識(shí)問(wèn)答、智能報(bào)表生成、沉浸式交互服務(wù)、運(yùn)營(yíng)管理巡檢、營(yíng)銷(xiāo)服務(wù)質(zhì)檢及全域安全監(jiān)盤(pán)等關(guān)鍵業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)。平臺(tái)總體架構(gòu)采用分層設(shè)計(jì)，涵蓋算力、模型、平臺(tái)、應(yīng)用與交互五大層級(jí)，核心技術(shù)由騰訊云等提供支撐，包括大模型智能體開(kāi)發(fā)平臺(tái)、數(shù)據(jù)與存儲(chǔ)、算力部署等，確保在多源數(shù)據(jù)融合、模型訓(xùn)練推理、工具調(diào)用與安全保障等方面具備完整能力。實(shí)施路徑上，項(xiàng)目首先分析泰能信息化基礎(chǔ)并設(shè)計(jì)大模型架構(gòu)與數(shù)據(jù)流程，隨后完成模型訓(xùn)練與六大場(chǎng)景應(yīng)用開(kāi)發(fā)，經(jīng)過(guò)功能與性能測(cè)試后，對(duì)接企業(yè)業(yè)務(wù)流程并開(kāi)展用戶(hù)培訓(xùn)，最終通過(guò)驗(yàn)收并向全國(guó)燃?xì)馄髽I(yè)推廣。項(xiàng)目設(shè)定的目標(biāo)不僅在于技術(shù)突破，更強(qiáng)調(diào)業(yè)務(wù)價(jià)值的落地：構(gòu)建“監(jiān)測(cè)-預(yù)警-處置”全鏈條智能防控體系，實(shí)現(xiàn)燃?xì)庑孤┓昼娂?jí)響應(yīng)與隱患100%閉環(huán)整改，顯著降低安全事故發(fā)生率；依托全生命周期數(shù)據(jù)管理與AI優(yōu)化算法，實(shí)現(xiàn)資源智能調(diào)度與自動(dòng)化管理，減少人工巡檢成本、縮短業(yè)務(wù)辦理時(shí)長(zhǎng)，推動(dòng)降本增效；通過(guò)智慧燃?xì)獯竽Ｐ万?qū)動(dòng)管理創(chuàng)新，提升工作效率與運(yùn)營(yíng)水平，增強(qiáng)企業(yè)社會(huì)責(zé)任感和品牌形象。該項(xiàng)目的實(shí)施不僅是泰能天然氣數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵一步，也為在燃?xì)庑袠I(yè)落地“人工智能+”樹(shù)立了可復(fù)制、可推廣的行業(yè)標(biāo)桿。項(xiàng)目概況

4.126

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智慧燃?xì)狻叭斯ぶ悄?”白皮書(shū)項(xiàng)目實(shí)施過(guò)程嚴(yán)格遵循需求調(diào)研與設(shè)計(jì)→開(kāi)發(fā)與測(cè)試→部署與培訓(xùn)→驗(yàn)收與推廣→長(zhǎng)期優(yōu)化的階段規(guī)劃，各階段任務(wù)與時(shí)間節(jié)點(diǎn)明確，確保項(xiàng)目從基礎(chǔ)分析到落地應(yīng)用有序推進(jìn)。以“從易到難、從基礎(chǔ)到深化”為原則，先落地?cái)?shù)據(jù)基礎(chǔ)好、見(jiàn)效快的場(chǎng)景（如數(shù)字人、知識(shí)庫(kù)），再推進(jìn)技術(shù)含量高、長(zhǎng)期效益顯著的集成應(yīng)用，確保智能化建設(shè)的可持續(xù)性與企業(yè)運(yùn)營(yíng)效能穩(wěn)步提升。

需求調(diào)研與設(shè)計(jì)以泰能燃?xì)庑畔⒒F(xiàn)狀為依據(jù)，系統(tǒng)梳理企業(yè)現(xiàn)有系統(tǒng)、數(shù)據(jù)資源與業(yè)務(wù)痛點(diǎn)，形成“現(xiàn)狀-需求-架構(gòu)”三位一體的設(shè)計(jì)輸入。通過(guò)全面摸排生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)、客服系統(tǒng)、SCADA、GIS等既有平臺(tái)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與接口能力，識(shí)別多源異構(gòu)數(shù)據(jù)分布與質(zhì)量狀況，

明確知識(shí)文檔、巡檢記錄、隱患圖片等核心數(shù)據(jù)資產(chǎn)的存儲(chǔ)與調(diào)用瓶頸。在此基礎(chǔ)上，結(jié)合泰能天然氣業(yè)務(wù)特點(diǎn)，規(guī)劃了涵蓋算力層（GPU/CPU混合架構(gòu)、訓(xùn)推一體算力池）、模型層（基礎(chǔ)模型貨架+燃?xì)獍踩怪贝竽Ｐ停?/p>

、平臺(tái)層（智能體開(kāi)發(fā)平臺(tái)）

、應(yīng)用層（六大場(chǎng)景）

、交互層（PC、移動(dòng)端、智能音箱）

的分層架構(gòu)，確保多源數(shù)據(jù)融合與智能體快速構(gòu)建能力。同時(shí)設(shè)計(jì)了多源數(shù)據(jù)接入（結(jié)構(gòu)化SCADA/GIS/工單數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化文本/圖像/視頻）、清洗、融合及全生命周期管理方案，特別針對(duì)知識(shí)文檔與巡檢圖片制定了分層清洗與智能分段規(guī)則，為后續(xù)知識(shí)庫(kù)構(gòu)建與模型訓(xùn)練奠定數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。圍繞智慧燃?xì)庵R(shí)庫(kù)、對(duì)話(huà)式報(bào)表、數(shù)字人、智能巡檢、智能質(zhì)檢、智慧監(jiān)盤(pán)六大場(chǎng)景，明確各場(chǎng)景的業(yè)務(wù)邏輯、性能指標(biāo)與集成要求，確保技術(shù)路線(xiàn)與業(yè)務(wù)目標(biāo)高度契合。

數(shù)據(jù)處理與模型訓(xùn)練聚焦高質(zhì)量數(shù)據(jù)治理與行業(yè)模型訓(xùn)練，這是決定智能體可用性與準(zhǔn)確性的根基。在數(shù)據(jù)處理方面，利用大語(yǔ)言模型對(duì)燃?xì)庑袠I(yè)法規(guī)、泰能內(nèi)部制度文件進(jìn)行系統(tǒng)化整理，自動(dòng)生成覆蓋安全管理、客戶(hù)服務(wù)、工程管理的問(wèn)答對(duì)數(shù)據(jù)集；對(duì)安全生產(chǎn)法律法規(guī)、規(guī)程、配套政策等文檔進(jìn)行結(jié)構(gòu)化拆分，形成行業(yè)知識(shí)庫(kù)。按語(yǔ)義切分文檔生成適宜粒度的文本塊，維護(hù)章節(jié)層級(jí)與父子索引關(guān)系，確保檢索時(shí)上下文關(guān)聯(lián)完整；通過(guò)Embedding模型向量化存入向量數(shù)據(jù)庫(kù)，實(shí)現(xiàn)語(yǔ)義級(jí)檢索。系統(tǒng)梳理生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)與客服系統(tǒng)的建表語(yǔ)句（DDL）及表間關(guān)聯(lián)關(guān)系，編寫(xiě)詳盡結(jié)構(gòu)說(shuō)明；收集常用SQL查詢(xún)需求，形成問(wèn)題-SQL-結(jié)果三元組訓(xùn)練集，覆蓋簡(jiǎn)單查詢(xún)、多表關(guān)聯(lián)、聚合分析、時(shí)間序列等類(lèi)型，并導(dǎo)入Vanna訓(xùn)練庫(kù)，顯著提升Text2SQL的準(zhǔn)確性與業(yè)務(wù)適配度。在模型訓(xùn)練方面，針對(duì)燃?xì)庑袠I(yè)大量專(zhuān)業(yè)術(shù)語(yǔ)（如調(diào)壓器、PE管、3PE防腐層、陰極保護(hù)）及企業(yè)內(nèi)部縮寫(xiě)，收集巡檢與監(jiān)盤(pán)人員真實(shí)語(yǔ)音數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注訓(xùn)練，優(yōu)化ASR模型在專(zhuān)業(yè)場(chǎng)景的識(shí)別準(zhǔn)確率，滿(mǎn)足現(xiàn)場(chǎng)語(yǔ)音交互與工單錄入需求。聚焦管道生銹、3PE防腐層破損、井蓋丟失、管道沉降等高頻隱患類(lèi)型，采集泰能實(shí)際巡檢圖片，覆蓋不同光照、角度與設(shè)施狀態(tài)，通過(guò)YOLO模型迭代優(yōu)化，使隱患識(shí)別更貼合真實(shí)野外作業(yè)環(huán)境。智慧燃?xì)狻叭斯ぶ悄?”白皮書(shū)

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27實(shí)施過(guò)程

4.2

應(yīng)用開(kāi)發(fā)與測(cè)試基于數(shù)據(jù)與模型就緒的基礎(chǔ)，開(kāi)展六大智能應(yīng)用場(chǎng)景的開(kāi)發(fā)與多維度測(cè)試，確保功能、性能與兼容性達(dá)標(biāo)。智慧燃?xì)庵R(shí)庫(kù)實(shí)現(xiàn)多格式文檔（PDF、Word、Excel等）拖拽上傳、OCR與表格解析、智能分段、雙軌Embedding檢索與權(quán)限管理；對(duì)話(huà)式報(bào)表完成自然語(yǔ)言解析與SQL生成、多源數(shù)據(jù)接入、模板化與可視化輸出、智能分析與多模態(tài)交互；數(shù)字人構(gòu)建視2D/3D數(shù)字人系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音識(shí)別、意圖路由、知識(shí)庫(kù)/數(shù)據(jù)庫(kù)/大模型多渠道問(wèn)答、大屏講解聯(lián)動(dòng)與三維管網(wǎng)交互；智能巡檢開(kāi)發(fā)語(yǔ)音轉(zhuǎn)表單、隱患識(shí)別（YOLO）、GIS可視化分析、臺(tái)賬自動(dòng)生成與風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警前置功能；智能質(zhì)檢實(shí)現(xiàn)圖像合規(guī)檢測(cè)、隱患自動(dòng)識(shí)別、質(zhì)檢規(guī)則管理、自動(dòng)化質(zhì)檢與質(zhì)量檔案追溯；智慧監(jiān)盤(pán)完成全時(shí)段監(jiān)控、多維度異常分析、故障預(yù)測(cè)與分級(jí)預(yù)警、智能預(yù)案生成與可視化決策支持。同步開(kāi)展功能測(cè)試（如知識(shí)庫(kù)檢索準(zhǔn)確率、數(shù)字人交互響應(yīng)速度）、性能測(cè)試（如報(bào)表生成效率、巡檢隱患識(shí)別準(zhǔn)確率）及兼容性測(cè)試，確保各模塊符合設(shè)計(jì)要求。

部署與培訓(xùn)將智能應(yīng)用平臺(tái)與泰能現(xiàn)有生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)、客戶(hù)服務(wù)、巡檢管理等業(yè)務(wù)流程深度集成，打通數(shù)據(jù)流通與業(yè)務(wù)協(xié)同鏈路，避免“系統(tǒng)孤島”與重復(fù)錄入。面向不同角色（巡檢員、調(diào)度員、客服、管理人員）開(kāi)展操作培訓(xùn)，內(nèi)容涵蓋智能體使用、場(chǎng)景功能應(yīng)用、數(shù)據(jù)錄入與查詢(xún)等，確保用戶(hù)熟練掌握系統(tǒng)操作。

驗(yàn)收與推廣依據(jù)預(yù)設(shè)指標(biāo)（知識(shí)庫(kù)語(yǔ)料規(guī)模與更新頻率、報(bào)表生成效率與準(zhǔn)確性、數(shù)字人播報(bào)與交互性能、巡檢效率與隱患識(shí)別率、質(zhì)檢準(zhǔn)確率與速度、監(jiān)盤(pán)響應(yīng)時(shí)間與預(yù)警準(zhǔn)確率等）組織評(píng)審，確認(rèn)項(xiàng)目達(dá)標(biāo)?；谔┠茉圏c(diǎn)經(jīng)驗(yàn)，總結(jié)可復(fù)制的“平臺(tái)+場(chǎng)景”智慧燃?xì)獯竽Ｐ蛻?yīng)用范式，并向全國(guó)燃?xì)馄髽I(yè)推廣，推動(dòng)行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型。28

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智慧燃?xì)狻叭斯ぶ悄?”白皮書(shū)

行業(yè)示范與推廣價(jià)值項(xiàng)目構(gòu)建了“監(jiān)測(cè)-預(yù)警-處置-評(píng)估”的閉環(huán)管理體系，形成可復(fù)制的智慧燃?xì)獯竽Ｐ蛻?yīng)用范式，已在泰能內(nèi)部驗(yàn)證六大智能場(chǎng)景的協(xié)同效能。通過(guò)驗(yàn)收后，將基于試點(diǎn)經(jīng)驗(yàn)向全國(guó)燃?xì)馄髽I(yè)推廣，助力行業(yè)信息化水平提升，推動(dòng)山東省打造全國(guó)領(lǐng)先的大模型創(chuàng)新應(yīng)用高地。項(xiàng)目自實(shí)施以來(lái)，圍繞安全提升、效率提升、成本優(yōu)化、行業(yè)示范四個(gè)方面取得階段性成果，驗(yàn)證了“大模型+智能體”在燃?xì)庑袠I(yè)場(chǎng)景化落地的可行性。

安全防控能力顯著增強(qiáng)數(shù)據(jù)資產(chǎn)與知識(shí)沉淀智慧燃?xì)庵R(shí)庫(kù)累計(jì)收錄大量規(guī)程、案例與標(biāo)準(zhǔn)文檔，支持

自然語(yǔ)言檢索與多模態(tài)問(wèn)答，查詢(xún)響應(yīng)時(shí)間≤3秒，問(wèn)答準(zhǔn)確

率≥90%，實(shí)現(xiàn)企業(yè)知識(shí)資產(chǎn)化與經(jīng)驗(yàn)傳承降低人工與運(yùn)維成本數(shù)字人實(shí)現(xiàn)7×24小時(shí)不間斷講解與交互服務(wù)，減少人工值守

與培訓(xùn)成本；智能調(diào)度與預(yù)案生成優(yōu)化搶修資源匹配，縮短平均響應(yīng)時(shí)間故障預(yù)測(cè)與主動(dòng)維護(hù)基于LSTM、XGBoost等模型預(yù)測(cè)

設(shè)備故障風(fēng)險(xiǎn)，提前生成維護(hù)建議，

實(shí)現(xiàn)從“被動(dòng)響應(yīng)”向“主動(dòng)預(yù)防”

轉(zhuǎn)變，試點(diǎn)區(qū)域?qū)崿F(xiàn)第三方施工破壞、管道泄漏等風(fēng)險(xiǎn)秒級(jí)預(yù)警多維度異常分析降低誤報(bào)融合機(jī)器學(xué)習(xí)與規(guī)則算法，對(duì)死數(shù)、

異常趨勢(shì)、重復(fù)數(shù)據(jù)等進(jìn)行智能判

別，預(yù)警準(zhǔn)確率提升至85%以上，減

少人工篩查與誤報(bào)干擾全時(shí)段智能監(jiān)控替代人工盯盤(pán)整合SCADA、GIS、視頻等多源數(shù)

據(jù)，實(shí)現(xiàn)7×24小時(shí)自動(dòng)監(jiān)控管網(wǎng)與設(shè)

備運(yùn)行狀態(tài)，異常響應(yīng)時(shí)間縮短至1分

鐘以?xún)?nèi)，顯著提升風(fēng)險(xiǎn)發(fā)現(xiàn)的時(shí)效性項(xiàng)目成效

4.3智能質(zhì)檢提速利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)與多模態(tài)大模型自動(dòng)

分析安檢照片，檢測(cè)速度提升5倍以

上，照片檢測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)80%以上，釋

放人工審核工作量報(bào)表生成智能化業(yè)務(wù)人員通過(guò)自然語(yǔ)言即可完成數(shù)據(jù)

統(tǒng)計(jì)需求，報(bào)表生成效率提升50%以

上，準(zhǔn)確性達(dá)90%以上，減少人工制表與查詢(xún)時(shí)間巡檢效率提升通過(guò)語(yǔ)音轉(zhuǎn)表單、AI圖像識(shí)別與隱患

分析，實(shí)現(xiàn)巡檢數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)上傳與自動(dòng)

填充，巡檢效率提升30%以上，隱患

識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到80%以上

運(yùn)營(yíng)效率全面提升

成本與資源優(yōu)化智慧燃?xì)狻叭斯ぶ悄?”白皮書(shū)

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29實(shí)施保障與實(shí)施路徑30

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智慧燃?xì)狻叭斯ぶ悄?”白皮書(shū)在燃?xì)饧跋嚓P(guān)能源行業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型過(guò)程中，面向“大模型/智能體+全場(chǎng)景”類(lèi)項(xiàng)目的落地推廣，需要在技術(shù)、資源、安全與可靠性、組織與人才、標(biāo)準(zhǔn)與生態(tài)等維度建立系統(tǒng)化實(shí)施保障體系，才能確保項(xiàng)目從試點(diǎn)到規(guī)模化推廣的可持續(xù)性。結(jié)合政策要求、行業(yè)實(shí)踐與典型案例經(jīng)驗(yàn)，可歸納出以下共性保障要素。

技術(shù)保障算力與平臺(tái)支撐建立本地或云端協(xié)同的算力基礎(chǔ)設(shè)施，滿(mǎn)足大模型訓(xùn)練與推理需求；采用GPU/CPU混合架構(gòu)與訓(xùn)推一體算力池，保障高并發(fā)、低延遲響應(yīng)。模型與數(shù)據(jù)治理構(gòu)建覆蓋數(shù)據(jù)采集、清洗、標(biāo)注、向量化、更新的全生命周期治理體系，確保多源異構(gòu)數(shù)據(jù)（SCADA、GIS、IoT、視頻、文本等）高質(zhì)量融合；通過(guò)分層數(shù)據(jù)清洗與智能分段，提升知識(shí)庫(kù)與訓(xùn)練集的可用性。智能體開(kāi)發(fā)平臺(tái)依托可視化編排、RAG檢索增強(qiáng)、多模型接入與工具生態(tài)，實(shí)現(xiàn)智能體快速構(gòu)建與迭代；支持多模態(tài)融合（文本、語(yǔ)音、圖像）與實(shí)時(shí)任務(wù)規(guī)劃，滿(mǎn)足燃?xì)獍踩?、巡檢、監(jiān)盤(pán)等場(chǎng)景的復(fù)雜業(yè)務(wù)需求。云邊端協(xié)同采用分布式架構(gòu)與邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)（如閥井、調(diào)壓站），實(shí)現(xiàn)云端負(fù)責(zé)大規(guī)模模型訓(xùn)練與全局優(yōu)化，本地化實(shí)時(shí)推理與斷網(wǎng)自治，形成“感知-分析-決策-執(zhí)行”閉環(huán)。

資源保障資金投入與聯(lián)合體機(jī)制采用“政府引導(dǎo)+企業(yè)主體+科研院所”協(xié)同模式，明確投資分工與里程碑管理；如泰能項(xiàng)目通過(guò)聯(lián)合體（燃?xì)夤尽⒃朴?jì)算企業(yè)、數(shù)學(xué)應(yīng)用中心）共同投入，保障硬件、軟件、數(shù)據(jù)采集等環(huán)節(jié)資金到位。人才與知識(shí)儲(chǔ)備組建跨領(lǐng)域團(tuán)隊(duì)（AI算法、燃?xì)鈽I(yè)務(wù)、安全工程、數(shù)據(jù)治理）