身处北方的小伙伴们对冬天供热应该是习以为常的了。供热这一传统行业，在人工智能大数据时代，也从粗放走向精细化，焕发出新的活力。近日，记者专访了淄博市热力集团有限责任公司，发现淄博热力的智能化转型，可以说为传统企业的智能化转型提供了一个范本。

淄博市热力集团有限责任公司是市属国有企业集团，业务涉及集中供热、供冷、热力设计、清洁能源利用和热力装备制造等领域，目前集中供热入网面积3000余万平方米。

这家曾经累计亏损数亿元的老牌国企，近几年扭亏为盈。通过近3年的AI能力建设，淄博热力能耗下降30%，每年节约标煤15万吨，每年减排二氧化碳40万吨，减排二氧化硫1300吨，减排氮氧化物1130吨。在减排的道路上成为热力企业中的表率。

据淄博市热力集团党委书记、董事长汪德刚介绍，此前尽管企业已经有一定的信息化基础，但在引入AI能力之前，淄博热力面临两大业务发展挑战。其一，是在“3060”大目标(2030年前碳达峰、2060年前碳中和)指引下，如何实现精准供热，在确保供热温度达标、用户舒适满意的同时尽可能降低热消耗，实现节能减排?其二，是如何提升业务管控效率和用户满意度?

在解决以上两大挑战的过程中，淄博热力携手亚马逊云科技，建立了基于机器学习和大数据分析的智慧供热平台。汪德刚指出，这一举措为淄博热力推动智慧供热的深入实施提供了技术保障，有助于我们从传统供热向产业智能化方向转型，主动为用户提供更精准、更多样化的服务，在满足用户需求的同时实现节能减排，建立绿色能源生态系统。

谈及为何选择亚马逊云科技，汪德刚表示，亚马逊云科技最打动淄博热力的企业基因是创新。同时，从公司文化到团队，再到科技赋能，我们都感受到亚马逊云科技作为全球云计算领导者的独特魅力。

淄博市热力集团党委委员、副总经理王荣鑫补充说，经过多年的摸索，淄博热力在供热工艺方面积累了一些独到的核心技术，进一步希望把这些技术通过软件的形式固化。在固化的过程中发现软件研发迭代的过程非常慢。于是，淄博热力选择了亚马逊云科技，利用亚马逊云计算的快速迭代优势进行软件开发。

淄博热力智慧供热项目经历了三个步骤。第一步主要是对过去几年的数据进行清理，对原有的IT基础架构进行整合，从传统的IT基础架构迈向云上的基础架构。

第二步是开始机器学习方面的探索，尝试将各种机器学习算法应用到淄博热力的应用场景数据。对积累起来的历史数据进行分析、预处理，利用机器学习算法进行训练，构建出智能化的供热模型，可以根据气象、SCADA工控数据、建筑物维护结构等信息，计算出最佳的供热模式，并且给出具体的操作指令，实现精准供热的目标，在小范围进行试点。

第三步是扩大试点，不仅针对淄博的天气情况，而且针对国内北方地区很多城市的天气情况，分别进行状态模拟和测试。通过这三个步骤，整理数据，夯实基础，从点到面拓展应用。

淄博热力还形成了基于数据的辅助决策模型，通过实时数据采集和处理，公司各级管理层可以及时从多维度感知企业生产运行情况。业务部门基于大数据智能分析平台，可以及时、客观、真实地抓取淄博热力客户的用热数据，快速定位并解决问题，提升了客户满意度。

汪德刚表示，根据3060目标的要求，智慧供热的需求会越来越大，下一步我们将与亚马逊云科技进行更加深入的合作，把智慧供热技术的应用推向一个新的高度。同时，也将积极探索把这项技术推广到燃气等行业。

关键词： 智能化 淄博热力 范本 企业