传统行业牵手机器学习，看这家供热企业如何借亚马逊云科技“华丽转身”

中国发展网讯 记者成静报道 对于住在我国北方的居民来说，供热可是一件大事。目前，大部分小区都是集中供热，很多人恐怕都有这样的一种体会：有的小区供热特别足，一进家就得脱衣服，晚一会儿就一身汗。特别是当遇到暖冬的时候，房间里更是热的得大开窗户。有人不禁感慨：屋里烧着暖气，还得开窗户降温，这多浪费！

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？

这种愿望，在山东省淄博市已经实现了。得益于淄博市热力集团近年来与亚马逊云科技的合作，将人工智能和机器学习技术应用到供热中，基于机器学习和大数据分析的智慧供热平台，淄博热力集团实现了依靠大数据挖掘进行的智慧精准供热，并向着碳中和、碳达峰的目标迈进。

据淄博市热力集团有限责任公司党委书记、董事长汪德刚介绍，通过跟亚马逊云科技进行合作，淄博热力集团使用Amazon SageMaker作为开发平台践行了站控户控模型训练和开发，并且利用亚马逊云科技的无服务器架构进行生产环境的自动训练和推理。在经过这种人工智能技术的赋能之后，供热企业可以通过模型提前预测并制定小区级和房间级的供热策略，提前对供热负荷进行预测，通过预测可以高精度地提高小区房间级的温度，实现精准供热。而且，通过应用机器学习建设的模型可以实现自适应系统，也是在无人干预的情况下实现自动供热。“经测算，通过机器学习模型的利用，我们实现能耗下降30%，经济效益还是非常好的。”汪德刚说。

谈到与亚马逊云科技的合作，汪德刚介绍说，淄博市是山东省一个以工业为主的城市。近年来，淄博市委、市政府非常重视数字化和智慧城市建设，采取了许多政策措施，从2014年开始推动智慧供热，但是后来遇到了瓶颈，能耗下降的速度比较慢。从2019年开始，淄博热力集团另辟蹊径，开展了与亚马逊云科技团队的合作，引进了亚马逊云科技的机器学习服务，推动智慧供热深入实施，在国内供热行业还是第一家。几年下来，在智慧供热方面总投资达到将近一亿元。这体现了淄博市在由传统供热转向智慧供热方面的巨大决心。

然而，这笔投资是值得的。“引入机器学习后，我们公司实现了精准供热，热单耗从过去的0.45GJ/平方米降到了目前不到0.3GJ/每平方米。每年可以节约标煤15万吨，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。”汪德刚说。

何谓精准供热？具体到用户体验上，汪德刚谈到，在过去没有引入机器学习的时候，每户家庭的温度都有不同程度的差别，但是通过智慧管控以后，用户在整个供暖季都能获得舒适的温度体验。“我们可以根据气象、工控数据、建筑物维护结构等信息，计算出最佳的供热模式，并给出具体的操作指令，既让用户室温始终保持人体最佳舒适温度，又做到尽可能节约成本。

智慧供热在很大程度上降低了淄博热力集团的运营成本、提高了效率。除了实现绿色节能以外，智慧供热还实现了无人值守，为企业节省了大量人工。原有的人工转行去做用户服务，也提高了用户的满意度。

在完全托管的机器学习服务Amazon SageMaker落地中国区域一周年之际，亚马逊云科技大中华区云服务产品管理总经理顾凡表示，“Amazon SageMaker落地中国区域一年以来，我们见证了中国各个行业各种类型客户积极应用亚马逊云科技服务进行机器学习创新，我们希望通过将更多服务落地到中国区域，并坚持‘授人以鱼不如授人以渔’，甚至更进一步‘扶上马，送一程’的方式，帮助客户更快应用机器学习技术，把机器学习的能力交到每一位构建者手中，加速人工智能和机器学习的普惠。”

在顾凡看来，亚马逊云科技对淄博热力集团的赋能是一个缩影，是云科技赋能传统行业数字化转型的一个成功案例。当越来越多的传统行业开始上云，利用机器学习转型，这无疑将进一步推动我国各行业的数字化转型。