2025年，天然氣行業在數位化轉型的浪潮中迎來了深刻變革。隨著人工智慧技術的廣泛應用，天然氣行業的智能化水平顯著提升，不僅提高了生產效率和安全性，還對就業結構產生了深遠影響。據世界經濟論壇《2023年未來就業報告》預測，到2025年，自動化技術和人工智慧將改變全球近40%的工作崗位，同時創造比取代的崗位多出1200萬個新的就業機會。在天然氣行業，這一趨勢尤為明顯，智能技術的應用正在重塑行業的就業版圖。

  一、天然氣行業智能技術的應用現狀

  《2025-2030年中國天然氣行業發展趨勢及競爭策略研究報告》天然氣行業的智能化發展主要體現在燃氣系統的數位化轉型，通過數據處理、分析及預測服務於企業、政府、供應商及燃氣用戶端。目前，行業內已推出相關標準以規範城鎮燃氣工程的智能化建設，提高燃氣系統的運行效率和安全性。然而，智能化的應用範圍並不廣泛，主要集中在頭部企業，如崑崙能源、深圳燃氣、中國燃氣、北京燃氣等，中小型企業在該領域暫無過多投入。儘管如此，隨著技術的不斷進步和智能化設備成本的逐漸降低，智能化技術在天然氣行業的應用前景廣闊。

  (一)天然氣場站防爆巡檢機器人

  天然氣市場影響分析指出天然氣場站在天然氣管道系統中扮演著至關重要的角色。為確保場站的安全運作，必須定期安排巡檢。傳統的人工巡檢方式效率低下，且質量難以保證。為此，天然氣場站巡檢機器人應運而生。這種機器人配備多種傳感器和智能分析功能，能夠在高壓、易燃易爆的環境中執行複雜的巡檢任務，主要功能包括自主巡檢、精準檢測測量、智能行為分析、人臉識別、設備自檢和應急處理。與傳統人工巡檢相比，防爆巡檢機器人系統具有提升巡檢效率、增強巡檢安全性和實現巡檢智能化等應用優勢。

  (二)數智機器人

  數智機器人系統是企業智能化升級的核心要素，旨在通過整合服務和工具，實現業務流程的自動化與智能化。該系統可提供7×24小時不間斷的客戶服務，顯著增強客戶互動體驗，有效提升工作效率和準確性，同時降低運營成本，並支持數據分析與決策。系統功能涵蓋個性化數智人選型、音色配置、背景空間管理、發音與動作同步、會話管理和流程管理，助力企業迅速適應多樣化業務場景，增強市場競爭力。

  (三)管道高后果區智能識別

  天然氣管道高后果區識別的傳統方法主要依賴於人工識別，這種方式工作任務重，耗費大量人力、物力、財力和時間，且識別結果與周邊環境變化同步性差，缺乏全局性、客觀性。智能化識別方法通過結合高解析度遙感影像、人工智慧和機器學習技術，實現對輸氣管道高后果區的高效、準確識別。該系統通過數據自動映射、管道單元自動劃分、地物智能識別以及高后果區自動分析等功能，顯著提升了識別效率和準確性，實現了實時監測和動態更新，增強了管道安全管理的前瞻性和主動性。

  (四)輸配氣站數智決策分析

  輸配氣站數智決策分析體系通過融合數字孿生、物聯網與人工智慧技術，構建全場景智能調控模型。其核心架構以數字孿生技術為基礎，整合三維模型、工藝流體模型及實時數據，實現物理站場的動態映射。建立基於大數據、人工智慧的覆蓋燃氣站場各種工況的生產運行智能調控指導模型和軟體系統，實現對輸配氣站生產運行工況的智能分析、智能預警和智能控制，以促進天然氣產業發展質量效益持續提升。

  二、人工智慧對天然氣行業就業的影響

  人工智慧在天然氣行業的應用，不僅提升了行業整體的生產效率，增加了企業安全性，還替代了勞動者完成日常重複性、程序性任務，導致部分工作崗位的消失，進而擠壓勞動者的就業空間。同時，人工智慧的發展也對天然氣專業人才提出了新的能力要求，給天然氣行業整體就業環境帶來了較大影響。

  (一)崗位結構重塑：傳統職能壓縮與技術崗位擴張

  人工智慧對天然氣行業崗位結構的衝擊表現為基礎崗位的智能化替代與高附加值職能的集中湧現。傳統操作性崗位(如管道巡檢員、調壓站操作員)因AI技術的替代效應而顯著縮減。未被完全替代的崗位則轉向智能系統監管員角色，需掌握SCADA系統操作與AI預警響應能力。與此同時，新興技術崗位快速擴張，例如AI系統運維專家需具備邊緣計算、區塊鏈技術能力，負責智能設備維護與算法優化;能源數據分析師通過解讀管網壓力、用戶消費數據優化輸配策略。頭部企業已設立「數字孿生工程師」崗位，負責構建虛實映射的站場鏡像。

  (二)崗位需求升級：技能重構與跨域融合

  AI技術推動崗位能力需求向技術複合型與決策創新型方向進化。傳統機械操作技能(如閥門調節)重要性下降，取而代之的是智能設備操作能力(如無人機巡檢系統使用)、數據解讀能力(如振動頻譜分析)及應急決策能力(如AI預警響應)。這類崗位要求從業者既能理解燃氣工程原理，又能運用AI工具優化流程。跨領域知識融合成為人才競爭的關鍵。崗位需求呈現「燃氣技術+數位化」交叉特徵，例如需同時掌握管網瞬態流動方程與機器學習算法的複合型人才。浙江省燃氣協會推出的「數字技能培訓認證」已涵蓋智能設備操作、大數據分析等模塊，推動員工向技術複合型轉型。

  (三)就業生態轉型：效率紅利與結構性矛盾並存

  AI技術對就業的影響呈現短期陣痛與長期價值重塑的雙重效應。生產效率與安全水平顯著躍升：試點項目顯示，AI應用使能耗降低12%、應急響應效率提升45%，智能調度系統減少15%的管網壓力波動。這種效率提升推動企業資源向高附加值業務傾斜，間接創造新就業空間。然而，技術疊代導致「技能錯配」問題。45歲以上員工因數字技能薄弱面臨淘汰風險，某企業統計顯示該群體再培訓通過率不足40%;AI運維、數據分析等新興崗位招聘周期延長2倍-3倍，部分地區年薪漲幅達25%仍難覓合適人選。區域性差異加劇：浙江、廣東等數位化成熟地區要求場站員工100%通過智能設備操作認證，而西北地區仍保留人工覆核老舊小區燃氣表的職能。

  三、天然氣行業人工與智能機器的關係及合作探討

  人工智慧在職場的廣泛部署正引領著就業能力需求的兩大轉變：首先，對人工智慧技術的專業知識和應用能力的需求激增;其次，對於那些人工智慧和自動化技術難以取代的工作情境中的能力需求也在上升。因此，天然氣行業的從業者不僅要重視人工智慧技術、數據科學、信息檢索與處理以及基礎認知等硬技能的發展，還必須加強對溝通、團隊協作、創新等軟技能的培養。同時，我們也必須意識到，人工智慧發展的不確定性將帶來新的挑戰，並持續改變就業能力的需求。為了有效應對這些挑戰，員工需要具備強大的終身學習能力，不斷學習和掌握新技能，以適應不斷變化的勞動力市場需求。

  (一)關鍵崗位人才需求

  天然氣行業智能化轉型需要多元化的專業人才，目前亟需重點補充以下五類專業人才：

  數據工程師：負責AI大模型訓練、精調所需的數據治理、數據精標等數據工程相關工作，可以將數據精標嵌入日常運營環節，按周、按月等定期回流給行業模型。

  模型算法工程師：負責模型算法設計、模型精調等，能夠基於基座模型及工具自主開展行業大模型研發。

  場景研發工程師：負責場景分析及應用研發，根據場景需求，制定人工智慧的應用系統技術方案並推進相關研發工作。

  解決方案工程師：負責客戶側需求調研，拆分並識別客戶業務痛點，拉通內部研發力量完成工程落地解決方案設計，該部分一般由原天然氣相關業務部門負責。

  專業外腦：負責行業數據集構建或指導(專業性極強的跨行業場景，需建立與專業外腦的聯合團隊共同參與研發)。

  (二)人才培養與引進

  天然氣行業需不斷更新其人才結構，以適應新的技術要求和市場變化。這不僅需要行業內部的持續教育和培訓，還需要跨行業、跨專業尋找並培養符合未來市場需求的人才。行業內部也應鼓勵員工進行跨領域學習和技能提升，以增強個人的競爭力和適應性。通過這些措施，天然氣行業可以更好地利用人工智慧帶來的機遇，同時應對由此產生的挑戰。

  四、未來展望

  隨著人工智慧、數字孿生、邊緣計算等前沿技術的持續突破，天然氣行業智能化將加速向全產業鏈滲透，推動形成「智能感知-自主決策-動態優化」的閉環管理模式。在技術層面，基於多模態大模型的智能運維系統將實現從設備診斷到管網調度的全流程自主決策，數字孿生技術通過融合物理模型與實時數據構建虛擬鏡像系統，使管網壓力波動預測精度提升至98%以上。在應用層面，中小型燃氣企業將藉助政府專項補貼和雲服務平台降低智能化改造成本，推動智能巡檢覆蓋率從當前頭部企業的75%擴展至全行業40%以上，特別是在老舊小區改造和農村「煤改氣」工程中，基於物聯網的智能計量設備將實現用戶側用氣行為的精準畫像。在就業市場方面，行業人才結構將呈現「啞鈴型」特徵，基礎運維崗位進一步縮減至10%以下，而具備「燃氣工程+數據科學」複合能力的數字工匠需求激增，預計到2030年行業將新增50萬個智能系統運維師、能源數據分析師等新興崗位，同時催生第三方智能服務新業態。政府層面將通過修訂《城鎮燃氣系統智能化評價規範》等標準體系，建立覆蓋職業培訓、資格認證、薪酬激勵的配套政策，引導校企共建「數字能源」現代產業學院，培育既懂燃氣工藝又掌握AI算法的複合型人才，最終構建人機協同的新型產業生態，在保障能源安全的同時實現「雙碳」目標下的高質量發展。

  總結

  2025年，天然氣行業在智能化轉型的推動下，正經歷著深刻的變革。智能技術的應用不僅提升了行業的生產效率和安全性，還對就業結構產生了深遠影響。雖然部分傳統崗位因技術替代而消失，但新興技術崗位的出現為從業者帶來了新的機遇。天然氣行業的從業者需要重視硬技能和軟技能的發展，並具備終身學習能力以適應不斷變化的勞動力市場需求。未來，隨著技術的持續突破和應用的不斷拓展，天然氣行業將形成更加高效、智能和可持續的發展模式，為實現「雙碳」目標和保障能源安全做出重要貢獻。