青岛能源集团如何用AI解决燃气管网巡检效率低、隐患识别难问题的案例

🏭 电力热力燃气及水生产和供应业创新应用 📅 2026-08-24

青岛能源集团，部署多模态燃气安全生产大模型，解决燃气管网巡检效率低、隐患识别难的安全管控难题，实现巡检效率提升30%、安检质检效率提升5倍。

📖 本案例根据 来自青网：燃气安全有了"AI大脑"！青岛这一生产大模型入选全国人工智能应用典型案例报道整理 · 查看原文 →

青岛能源集团是青岛市最大的燃气运营企业，承担全市燃气供应与安全保障重任。集团管辖青岛5310公里燃气管网、128万居民及工商用户，管网线路长、覆盖广、工况复杂，传统人工巡检模式面临效率低、隐患识别难、响应速度慢等严峻挑战。

巡检效率低下：人工巡检依赖员工步行或车辆，无法实现全天候、全覆盖巡查，且面对大量管网数据时人工分析能力有限。

隐患识别滞后：传统视频监控只能事后追溯，无法实时理解管道锈蚀、第三方违规施工等复杂工况语义，风险发现往往已晚于最佳干预时机。

入户安检质量参差：安检人员水平不一，漏判、误判情况时有发生，且1200万张安检照片依靠人工审核，工作量巨大且效率低下。

安全预警响应慢：从隐患发现到派单处置流程长，关键安全风险无法在第一时间得到响应。

针对上述痛点，青岛能源集团天然气公司联动青盈云计算研发多模态燃气安全生产大模型，搭建本地化燃气AI智能体平台，配套5类燃气专属工业智能体，深度落地五大核心应用场景：

1. 企业专属知识库：基于RAG与大模型技术，归集管理制度、操作规范、运维案例等核心资产，一线员工通过语音或文字即可实时查询，将原本半小时的资料核查压缩至数十秒，平台问答及时率与准确率稳定超过95%。

2. AI智能巡检系统：融合语音识别与多模态图像分析技术，精准识别管道锈蚀、管线占压、第三方破坏等风险，并自动生成电子台账，形成"现场采集—AI研判—自动派单—整改销项"全业务场景闭环。

3. AI智能入户安检：创建"AI主审、人工复审、质检抽查、整改闭环"四级质控体系，搭载专属图像识别模型，精准识别50余类燃气设施、203种居家物品，综合识别准确率超92%。

4. 智慧监盘：数字孪生平台实时监控管网运行状态，仿真精度超97%，支撑管网仿真、风险防控、气量智能调度。

5. 智能数字人服务：构建7×24小时标准化服务窗口，用户用气咨询、报装答疑等高频需求秒级响应。

此外，集团同步架设85路高点AI监控，全天候识别第三方违规施工；智能无人驾驶巡检车在高新区试点累计巡线1600公里，巡检效率较人工提升5倍。

本案例采用多模态大模型技术路线，核心包括：

• RAG（检索增强生成）技术：将安全规章、施工标准等文档结构化，通过语义检索实现"即喂即学"，无需复杂模型微调。

• 多模态图像分析：融合视觉识别与自然语言处理，实现对监控视频流的实时语义理解，不仅识别人进入危险区域的行为，还能理解构件摆动幅度异常、吊索具等特征复杂的工况语义。

• 数字孪生：搭建次高压管网1:1数字孪生平台，打通多系统数据壁垒，支撑管网仿真、风险防控、气量智能调度。

• 四级质控体系：AI主审+人工复审+质检抽查+整改闭环，确保高风险场景零漏判。

1. 从单点智能到全链路闭环：青岛能源集团没有只做单一功能的AI，而是构建了从感知到决策到执行的全链路智能体系，真正实现了"主动预判"而非"被动防御"。

2. 小模型+大模型协同：针对不同任务选用最合适的技术方案——知识库查询用RAG大模型，图像识别用专属小模型，两者协同效率最高。

3. 行业Know-How是关键壁垒：集团109项知识产权（其中发明专利19项）是多年积累的行业Know-How的数字化体现，AI只是放大这些积累的工具。

4. 数据基础设施先行：次高压管网数字孪生平台仿真精度超97%，离不开前期大量管网数据的采集与结构化。

燃气安全是城市运行的"生命线"，青岛能源集团的实践揭示了一个核心规律：AI在B端公用事业的价值，不是替代人，而是放大人的判断力。

隐患识别准确率90%、安全预警响应压缩至1分钟——这些数字背后不是"机器取代人"，而是AI在后台完成海量筛选，将有限的专业人力集中到真正需要判断的环节。1200万张安检照片100%全量自动审核，这在纯人工时代是不可想象的，但AI做到了，而且准确率还超过了人工抽检。

对其他能源企业而言，青岛的路径可复制：先建知识库（统一规范标准），再铺感知层（AI摄像头+巡检车），最后用数字孪生打通全局数据。三步走，每步都能独立产生价值。