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某大型城市燃气集团 如何在 城市燃气与公用事业 中协同落地 AI 知识库与智能体
该城市燃气集团以 HiNowly AI 知识库构建统一、可信、可追溯的燃气安全知识底座，将规程、预案、图纸、工单、案例、法规与客服话术进行结构化治理；再通过 HiNowly AI 智能体开发平台设计并发布管网安全问答、应急抢修调度、客服坐席辅助、设备运维与合规巡检等智能体。智能体可调用知识库、GIS、SCADA、工单、客服与短信/语音通知等系统，以工作流编排、自动化任务和定时任务完成隐患闭环、抢修派单、保供巡检与日报生成。项目采用私有化部署，支持本地大模型与国内外主流大模型对接，按部门、区域、角色进行数据权限隔离，并完成信创服务器、国产操作系统与国产数据库适配。上线后，抢修处置效率、客服一次解决率和隐患闭环率显著提升。
项目背景
随着城市管网规模扩大与老旧管网改造推进，该集团面临安全监管趋严、第三方施工破坏频发、冬季保供压力大、客服咨询量持续上升等挑战。集团内部积累了海量规程、预案、设计图纸、竣工资料、巡检记录、抢修工单和事故案例，但这些知识分散在文档库、OA、工单系统、GIS 和老师傅经验中，一线员工在紧急情况下难以快速获取准确答案。与此同时，集团要求核心生产数据不出内网，并逐步替换为国产化软硬件环境，传统通用问答工具无法满足安全、权限与可信引用要求。
项目总览
项目以 HiNowly AI 知识库作为可信知识底座，以 HiNowly AI 智能体开发平台作为业务执行引擎，形成“知识治理—可信问答—智能体编排—系统调用—自动闭环”的总体架构。知识库侧，接入集团安全规程、应急预案、管网图纸、竣工资料、巡检记录、抢修工单、客服话术、事故案例与政府法规，经过解析、清洗、切片、向量化、标签化与权限绑定，形成带版本、带来源、带生效范围的知识资产；检索侧，采用向量检索、关键词检索与知识图谱融合的混合检索，并支持专家大模型对专业术语、图纸编号、设备型号进行语义增强，回答时返回引用出处、版本与适用范围。智能体侧，平台提供智能体设计、Skill 编排、工具调用、工作流编排、自动化任务、定时任务、发布与运营能力。智能体可调用知识库 Skill 获取可信答案，调用 GIS 工具查询阀门与管线位置，调用 SCADA 工具读取压力、流量与报警数据，调用工单工具创建或查询抢修单、巡检单与隐患单，调用客服工具生成话术与工单摘要，调用短信/语音工具通知抢修队与受影响用户。整个平台私有化部署在集团信创云环境，支持本地大模型与国内外主流大模型对接，按部门、区域、角色进行数据权限隔离，并完成国产操作系统、国产数据库与国产中间件适配。
项目痛点
燃气安全规程、应急预案、图纸与抢修案例分散在多个系统和个人电脑中，版本不一致，一线人员难以在紧急场景下快速定位权威依据。
应急抢修高度依赖调度员和老师傅经验，新员工成长周期长，跨区域支援时对管网结构、阀门位置和处置步骤不熟悉，容易延误处置窗口。
客服热线、营业厅、安检与抢修岗位知识口径不统一，居民咨询、报修、投诉与工商用户服务重复问答多，一次解决率不稳定。
SCADA、GIS、工单、客服、巡检与短信通知等系统彼此割裂，隐患发现、派单、处置、复核与归档需要人工在多系统间切换，闭环效率低。
核心管网数据与用户信息敏感，原有通用 AI 工具无法实现部门、区域、角色级权限隔离，也无法满足私有化部署与信创国产化要求。
项目诉求
建设集团级私有化 AI 知识库，统一接入安全规程、应急预案、设计图纸、竣工资料、巡检记录、抢修工单、事故案例与法规标准，形成可追溯的燃气安全知识底座。
实现可信检索问答，答案必须带来源引用、版本号与权限校验，确保一线人员在调度、抢修、客服与安检场景中获得一致、准确、合规的知识支持。
基于 HiNowly AI 智能体开发平台设计并发布多类业务智能体，覆盖管网安全问答、应急抢修调度、客服坐席辅助、设备运维与合规巡检。
通过 Skill、工具调用与工作流编排，让智能体能够查询 GIS、SCADA、工单、客服与通知系统，自动完成派单、通知、跟踪、复核与归档。
以自动化任务和定时任务支撑每日安全日报、冬季保供专项巡检、汛期隐患提醒、证照到期预警等高频运营工作。
满足私有化部署、本地大模型接入、国内外主流大模型兼容、部门角色管理、数据权限隔离与信创国产化要求。
HiNowly 解决方案设计
统一接入和治理企业知识，通过可信检索与引用问答为智能体提供知识底座
支持智能体设计、调试、发布与运营，让业务人员快速构建场景化智能体
通过 Skill、工具调用和业务系统连接，让智能体从回答问题升级为执行任务
支持工作流编排、自动化任务与定时任务，串联知识、模型、工具与审批节点
支持本地及私有化部署、主流模型接入、权限隔离，并适配信创与国产化环境
HiNowly AI 知识库支持多源异构文档批量接入，对规程、预案、图纸、工单、案例和法规进行解析、清洗、切片、向量化与标签化，并绑定版本、生效日期、适用区域和密级，确保一线人员获取的是当前有效版本。
面向燃气专业术语、设备型号、阀门编号和图纸索引，平台采用混合检索与专家大模型增强，回答附带原文引用、出处链接和适用范围；当知识不足或权限不足时明确提示，避免编造和越权访问。
通过 HiNowly AI 智能体开发平台，业务人员可基于模板设计管网安全问答、应急抢修调度、客服坐席辅助、设备运维和合规巡检等智能体，配置角色、知识范围、工具权限与发布渠道，并一键发布到调度台、客服坐席、移动作业 APP 与企业微信。
平台将知识检索、GIS 查询、SCADA 实时数据读取、工单创建、客服摘要、短信通知、语音外呼等封装为 Skill 和工具，智能体可按权限调用，实现从“问答”到“查数据、建工单、发通知、跟闭环”的业务执行。
针对应急抢修、隐患闭环、冬季保供和汛期巡检等流程，平台支持可视化工作流编排，将知识检索、风险评估、派单、通知、复核与归档串联为自动化任务，减少人工在多系统间切换。
通过定时任务，智能体每日自动生成安全运营日报、证照到期提醒、隐患超期预警、保供专项检查清单，并按区域和角色推送给责任人，形成可追踪的运营闭环。
平台私有化部署在集团内网与信创云环境，按集团、区域公司、部门、岗位和角色进行数据权限隔离，支持敏感字段脱敏、访问审计与知识下载管控，满足核心生产数据和用户信息不出内网的要求。
系统适配国产服务器、国产操作系统、国产数据库与国产中间件，支持本地大模型和国内外主流大模型对接与切换，既满足信创国产化要求，又保留模型演进与业务扩展空间。
项目实施范围
知识接入与治理：接入安全规程、应急预案、图纸、竣工资料、巡检记录、抢修工单、客服话术、事故案例与法规标准，完成解析、切片、向量化、标签、版本与权限绑定。
可信检索问答：建设带引用、带版本、带权限过滤的问答能力，覆盖调度、抢修、客服、安检与场站运维场景。
AI 智能体开发平台：部署智能体设计器、Skill 管理、工具注册、工作流编排、自动化任务、定时任务、发布管理与运营看板。
业务系统对接：通过 API 与 GIS、SCADA、工单、客服、巡检、短信/语音通知等系统对接，形成可调用的工具集。
权限与安全体系：按集团、区域公司、部门、岗位、角色进行数据权限隔离，支持敏感字段脱敏、操作审计与知识下载管控。
信创与模型适配：私有化部署于国产化服务器、操作系统、数据库与中间件，支持本地大模型和国内外主流大模型接入与切换。
智能体发布与运营：将智能体发布至调度大屏、客服坐席、移动作业 APP 与企业微信，建立运营指标、反馈优化与版本迭代机制。
实施工期与计划
| 阶段 | 周期 | 关键交付物 |
|---|---|---|
| 第一阶段：调研与知识盘点 | 第 1—3 周 | 完成调度、抢修、客服、安检与场站运维场景调研；梳理知识来源、系统接口、权限矩阵与信创环境要求；输出知识分类体系与智能体建设蓝图。 |
| 第二阶段：知识库建设与可信问答验证 | 第 4—8 周 | 完成规程、预案、图纸、工单、案例与法规接入；完成解析、切片、向量化、标签与权限绑定；上线可信检索问答并开展调度、抢修、客服场景验证。 |
| 第三阶段：智能体开发与系统对接 | 第 9—14 周 | 完成智能体设计器、Skill、工具调用与工作流编排配置；对接 GIS、SCADA、工单、客服与通知系统；开发应急抢修调度、客服坐席辅助、设备运维与合规巡检智能体。 |
| 第四阶段：试点运行与权限加固 | 第 15—18 周 | 在部分区域公司和客服中心试点；完成部门、区域、角色级权限隔离与审计；优化专家大模型检索效果与智能体任务成功率。 |
| 第五阶段：全面推广与运营移交 | 第 19—24 周 | 推广至全部区域公司、抢修队与客服坐席；发布至调度大屏、移动作业 APP 与企业微信；建立运营看板、反馈优化与版本迭代机制，完成知识运营与智能体运营移交。 |
项目最终成果
建成集团级私有化 AI 知识库，统一接入安全规程、应急预案、图纸、工单、案例与法规，一线人员可在调度、抢修、客服与安检场景中快速获取带引用、带版本、带权限的权威答案。
应急抢修调度智能体可根据报警信息自动检索处置预案、查询 GIS 阀门位置、读取 SCADA 压力流量数据，并生成派单建议与通知短信，抢修队到场后可按移动端工作流逐步反馈，调度员在后台实时跟踪闭环。
客服坐席辅助智能体统一了居民报修、工商用户咨询、投诉处理与安全宣传口径，自动生成话术、工单摘要与回访任务，客服一次解决率和满意度明显提升。
设备运维与合规巡检智能体通过定时任务自动生成巡检清单、证照到期提醒和隐患超期预警，推动隐患从发现、派单、处置、复核到归档的闭环管理。
平台完成私有化部署与信创适配，支持本地大模型和国内外主流大模型对接，按部门、区域和角色进行数据权限隔离，满足安全审计与国产化要求。
| 指标项 | 结果值 | 说明 |
|---|---|---|
| 抢修平均处置时长 | 下降 32% | 智能体自动关联预案、阀门位置、实时压力与抢修资源，减少调度员查找资料和多系统切换时间。 |
| 客服一次解决率 | 提升至 88% | 坐席辅助智能体提供统一话术、知识引用与工单摘要，居民和工商用户重复咨询明显减少。 |
| 隐患闭环率 | 提升至 96% | 定时任务自动推送隐患超期预警，工作流驱动派单、处置、复核与归档，减少人工遗漏。 |
| 知识检索准确率 | 达到 93% | 混合检索、专家大模型增强与版本权限过滤共同提升专业术语、图纸编号和设备型号的检索命中率。 |
| 智能体日均执行任务 | 超过 1.2 万次 | 涵盖问答、工单查询、派单通知、日报生成、证照提醒和保供巡检等自动化与定时任务。 |
| 新员工培训周期 | 缩短 40% | 新员工通过智能体按场景学习规程、案例与处置步骤，并在移动作业中随时获得可信知识支持。 |
“HiNowly 帮助我们建成了真正可用于燃气安全运营的知识底座和智能体平台。过去抢修和客服高度依赖老师傅经验，现在一线人员可以通过智能体快速拿到带出处的规程、图纸和处置建议，还能自动查 GIS、读 SCADA、建工单、发通知。平台私有化部署、权限隔离和信创适配也让我们更放心地把核心业务知识用起来。”
某大型城市燃气集团 项目负责人