2025年，天然气行业在数字化转型的浪潮中迎来了深刻变革。随着人工智能技术的广泛应用，天然气行业的智能化水平显著提升，不仅提高了生产效率和安全性，还对就业结构产生了深远影响。据世界经济论坛《2023年未来就业报告》预测，到2025年，自动化技术和人工智能将改变全球近40%的工作岗位，同时创造比取代的岗位多出1200万个新的就业机会。在天然气行业，这一趋势尤为明显，智能技术的应用正在重塑行业的就业版图。

  一、天然气行业智能技术的应用现状

  《2025-2030年中国天然气行业发展趋势及竞争策略研究报告》天然气行业的智能化发展主要体现在燃气系统的数字化转型，通过数据处理、分析及预测服务于企业、政府、供应商及燃气用户端。目前，行业内已推出相关标准以规范城镇燃气工程的智能化建设，提高燃气系统的运行效率和安全性。然而，智能化的应用范围并不广泛，主要集中在头部企业，如昆仑能源、深圳燃气、中国燃气、北京燃气等，中小型企业在该领域暂无过多投入。尽管如此，随着技术的不断进步和智能化设备成本的逐渐降低，智能化技术在天然气行业的应用前景广阔。

  (一)天然气场站防爆巡检机器人

  天然气市场影响分析指出天然气场站在天然气管道系统中扮演着至关重要的角色。为确保场站的安全运作，必须定期安排巡检。传统的人工巡检方式效率低下，且质量难以保证。为此，天然气场站巡检机器人应运而生。这种机器人配备多种传感器和智能分析功能，能够在高压、易燃易爆的环境中执行复杂的巡检任务，主要功能包括自主巡检、精准检测测量、智能行为分析、人脸识别、设备自检和应急处理。与传统人工巡检相比，防爆巡检机器人系统具有提升巡检效率、增强巡检安全性和实现巡检智能化等应用优势。

  (二)数智机器人

  数智机器人系统是企业智能化升级的核心要素，旨在通过整合服务和工具，实现业务流程的自动化与智能化。该系统可提供7×24小时不间断的客户服务，显著增强客户互动体验，有效提升工作效率和准确性，同时降低运营成本，并支持数据分析与决策。系统功能涵盖个性化数智人选型、音色配置、背景空间管理、发音与动作同步、会话管理和流程管理，助力企业迅速适应多样化业务场景，增强市场竞争力。

  (三)管道高后果区智能识别

  天然气管道高后果区识别的传统方法主要依赖于人工识别，这种方式工作任务重，耗费大量人力、物力、财力和时间，且识别结果与周边环境变化同步性差，缺乏全局性、客观性。智能化识别方法通过结合高分辨率遥感影像、人工智能和机器学习技术，实现对输气管道高后果区的高效、准确识别。该系统通过数据自动映射、管道单元自动划分、地物智能识别以及高后果区自动分析等功能，显著提升了识别效率和准确性，实现了实时监测和动态更新，增强了管道安全管理的前瞻性和主动性。

  (四)输配气站数智决策分析

  输配气站数智决策分析体系通过融合数字孪生、物联网与人工智能技术，构建全场景智能调控模型。其核心架构以数字孪生技术为基础，整合三维模型、工艺流体模型及实时数据，实现物理站场的动态映射。建立基于大数据、人工智能的覆盖燃气站场各种工况的生产运行智能调控指导模型和软件系统，实现对输配气站生产运行工况的智能分析、智能预警和智能控制，以促进天然气产业发展质量效益持续提升。

  二、人工智能对天然气行业就业的影响

  人工智能在天然气行业的应用，不仅提升了行业整体的生产效率，增加了企业安全性，还替代了劳动者完成日常重复性、程序性任务，导致部分工作岗位的消失，进而挤压劳动者的就业空间。同时，人工智能的发展也对天然气专业人才提出了新的能力要求，给天然气行业整体就业环境带来了较大影响。

  (一)岗位结构重塑：传统职能压缩与技术岗位扩张

  人工智能对天然气行业岗位结构的冲击表现为基础岗位的智能化替代与高附加值职能的集中涌现。传统操作性岗位(如管道巡检员、调压站操作员)因AI技术的替代效应而显著缩减。未被完全替代的岗位则转向智能系统监管员角色，需掌握SCADA系统操作与AI预警响应能力。与此同时，新兴技术岗位快速扩张，例如AI系统运维专家需具备边缘计算、区块链技术能力，负责智能设备维护与算法优化;能源数据分析师通过解读管网压力、用户消费数据优化输配策略。头部企业已设立“数字孪生工程师”岗位，负责构建虚实映射的站场镜像。

  (二)岗位需求升级：技能重构与跨域融合

  AI技术推动岗位能力需求向技术复合型与决策创新型方向进化。传统机械操作技能(如阀门调节)重要性下降，取而代之的是智能设备操作能力(如无人机巡检系统使用)、数据解读能力(如振动频谱分析)及应急决策能力(如AI预警响应)。这类岗位要求从业者既能理解燃气工程原理，又能运用AI工具优化流程。跨领域知识融合成为人才竞争的关键。岗位需求呈现“燃气技术+数字化”交叉特征，例如需同时掌握管网瞬态流动方程与机器学习算法的复合型人才。浙江省燃气协会推出的“数字技能培训认证”已涵盖智能设备操作、大数据分析等模块，推动员工向技术复合型转型。

  (三)就业生态转型：效率红利与结构性矛盾并存

  AI技术对就业的影响呈现短期阵痛与长期价值重塑的双重效应。生产效率与安全水平显著跃升：试点项目显示，AI应用使能耗降低12%、应急响应效率提升45%，智能调度系统减少15%的管网压力波动。这种效率提升推动企业资源向高附加值业务倾斜，间接创造新就业空间。然而，技术迭代导致“技能错配”问题。45岁以上员工因数字技能薄弱面临淘汰风险，某企业统计显示该群体再培训通过率不足40%;AI运维、数据分析等新兴岗位招聘周期延长2倍-3倍，部分地区年薪涨幅达25%仍难觅合适人选。区域性差异加剧：浙江、广东等数字化成熟地区要求场站员工100%通过智能设备操作认证，而西北地区仍保留人工复核老旧小区燃气表的职能。

  三、天然气行业人工与智能机器的关系及合作探讨

  人工智能在职场的广泛部署正引领着就业能力需求的两大转变：首先，对人工智能技术的专业知识和应用能力的需求激增;其次，对于那些人工智能和自动化技术难以取代的工作情境中的能力需求也在上升。因此，天然气行业的从业者不仅要重视人工智能技术、数据科学、信息检索与处理以及基础认知等硬技能的发展，还必须加强对沟通、团队协作、创新等软技能的培养。同时，我们也必须意识到，人工智能发展的不确定性将带来新的挑战，并持续改变就业能力的需求。为了有效应对这些挑战，员工需要具备强大的终身学习能力，不断学习和掌握新技能，以适应不断变化的劳动力市场需求。

  (一)关键岗位人才需求

  天然气行业智能化转型需要多元化的专业人才，目前亟需重点补充以下五类专业人才：

  数据工程师：负责AI大模型训练、精调所需的数据治理、数据精标等数据工程相关工作，可以将数据精标嵌入日常运营环节，按周、按月等定期回流给行业模型。

  模型算法工程师：负责模型算法设计、模型精调等，能够基于基座模型及工具自主开展行业大模型研发。

  场景研发工程师：负责场景分析及应用研发，根据场景需求，制定人工智能的应用系统技术方案并推进相关研发工作。

  解决方案工程师：负责客户侧需求调研，拆分并识别客户业务痛点，拉通内部研发力量完成工程落地解决方案设计，该部分一般由原天然气相关业务部门负责。

  专业外脑：负责行业数据集构建或指导(专业性极强的跨行业场景，需建立与专业外脑的联合团队共同参与研发)。

  (二)人才培养与引进

  天然气行业需不断更新其人才结构，以适应新的技术要求和市场变化。这不仅需要行业内部的持续教育和培训，还需要跨行业、跨专业寻找并培养符合未来市场需求的人才。行业内部也应鼓励员工进行跨领域学习和技能提升，以增强个人的竞争力和适应性。通过这些措施，天然气行业可以更好地利用人工智能带来的机遇，同时应对由此产生的挑战。

  四、未来展望

  随着人工智能、数字孪生、边缘计算等前沿技术的持续突破，天然气行业智能化将加速向全产业链渗透，推动形成“智能感知-自主决策-动态优化”的闭环管理模式。在技术层面，基于多模态大模型的智能运维系统将实现从设备诊断到管网调度的全流程自主决策，数字孪生技术通过融合物理模型与实时数据构建虚拟镜像系统，使管网压力波动预测精度提升至98%以上。在应用层面，中小型燃气企业将借助政府专项补贴和云服务平台降低智能化改造成本，推动智能巡检覆盖率从当前头部企业的75%扩展至全行业40%以上，特别是在老旧小区改造和农村“煤改气”工程中，基于物联网的智能计量设备将实现用户侧用气行为的精准画像。在就业市场方面，行业人才结构将呈现“哑铃型”特征，基础运维岗位进一步缩减至10%以下，而具备“燃气工程+数据科学”复合能力的数字工匠需求激增，预计到2030年行业将新增50万个智能系统运维师、能源数据分析师等新兴岗位，同时催生第三方智能服务新业态。政府层面将通过修订《城镇燃气系统智能化评价规范》等标准体系，建立覆盖职业培训、资格认证、薪酬激励的配套政策，引导校企共建“数字能源”现代产业学院，培育既懂燃气工艺又掌握AI算法的复合型人才，最终构建人机协同的新型产业生态，在保障能源安全的同时实现“双碳”目标下的高质量发展。

  总结

  2025年，天然气行业在智能化转型的推动下，正经历着深刻的变革。智能技术的应用不仅提升了行业的生产效率和安全性，还对就业结构产生了深远影响。虽然部分传统岗位因技术替代而消失，但新兴技术岗位的出现为从业者带来了新的机遇。天然气行业的从业者需要重视硬技能和软技能的发展，并具备终身学习能力以适应不断变化的劳动力市场需求。未来，随着技术的持续突破和应用的不断拓展，天然气行业将形成更加高效、智能和可持续的发展模式，为实现“双碳”目标和保障能源安全做出重要贡献。