云鼎科技联合腾讯发布能源行业大数据方案，以“数据底座+AI底座”破解治理瓶颈

剖析能源企业数据治理现状与核心瓶颈

在数字化转型背景下，高质量的数据、全域数据治理和管控的重要性更加突出。然而，以优化能源企业经营效率为主的IT技术体系，不能支撑未来企业的产品创新、业务创新、组织创新、管理创新。当前企业具体瓶颈表现为：线下手工汇聚数据依然存在，各系统之间数据并不互通，产生数据“孤岛”现象，无法实现快捷的业务数据协同；业务部门数据需求强烈但缺少数据资源目录信息支撑；由于没有指标库，无法统一指标的计算口径与对齐业务目标；部分分工不明确以及数据口径不统一，导致业务部门之间统计口径不一致；缺乏有效的数据质量管理机制与认责；数据未按敏感度分级管理，存在信息泄露风险。

根据《2023埃森哲中国企业数字转型指数》调查，数据治理能力不足导致的问题是企业面临的最主要瓶颈。“数据质量和完整度不足”与“数据标准和口径不一致”分别排在第一位和第三位（具体指标占比：数据质量 53%、数据完整度 45%、数据标准 43%），成为制约能源企业高质量发展的核心痛点。

构建“盘采存治用评”体系与“云-边-端”三级架构

云鼎科技股份有限公司（山东能源集团有限公司旗下，证券代码“SZ000409”）与腾讯发布能源行业大数据联合方案，解决企业数据治理能力不足的问题。方案基于“盘采存治用评”的数据治理体系，构建从产生到消费的数据供应链；基于“一数一源、一源多用”原则，实现“一次采集、反复使用”，降本增效。

依托“数据底座”+“AI底座”，打造“云-边-端”三级架构体系，为能源行业智能化场景的建设落地提供端到端的全流程服务。随着数据治理深入，通用数据治理平台不能满足全部要求，双方将针对客户情况发挥各自优势实现产品融合及能力拓展，下一步围绕产品融合、生态融合和市场开拓等方面加强合作。AI技术能力涵盖视觉大模型（海量图片 10亿+，多路视频信号 >100T 为输入）、图网络、多模态、自然语言处理，以增强煤矿生产管控能力并提高AI分析可靠性。

验证湖仓一体化平台性能并落地量化业务指标

通过综合性周例会、战略规划、生产运营、产运储销、灾害天气停产撤人等应用场景开发，进一步验证湖仓一体化平台功能和性能指标，实现数据可视化分析和展示，并为未来场景建设提供科学的实现路径。

在数据底座建设层面，已完成海量数据接入与汇聚：接入 37万个测点，汇聚数据条数 1689亿条，日均入湖量 3.5亿条（其中时序数据 1亿条）。系统情况涵盖生产类系统 23类1019个系统，集团统建系统 11个，外部数据 3类（数据来源：原文数据接入及系统情况拓扑说明）。

在业务场景降本增效层面，核心量化指标如下：

• 智慧矿山能耗优化：季节约 10%电耗，年节约 20%水耗，降低 15%药耗。
• 防冲卸压安全管控：AI对比人工视频核查节省比例 >80%，显著提升巡检与开发效率。
• 采煤作业识别精度：转载机入料口卡堵识别准确率 >95%；危险区域人员入侵识别率 >95%。
• 焦化配煤成本压降：配合煤每吨平均成本降低 3-5元。
• 选煤产量提升：精煤产量预计提升 0.2%。
• 灾害天气应急预警：蓝色预警触发当日 10万次、当月 58万次，当前井下人员 289人（更新时间09-20 16:37）。
• 服务商资质底座：云鼎科技旗下拥有国家高新技术企业 5家、专精特新“小巨人”企业 3家、瞪羚企业 2家，并自主开发 20余款 多维度数字化软件产品。

融合云鼎行业经验与腾讯技术引擎实现生态互补

云鼎科技具备对传统能源、新能源、新材料等行业的专家级咨询能力，拥有一整套咨询规划方法论及“一个可复制平台”，聚焦“北斗+”、矿山工业智能两大产品体系。腾讯提供以云为核心技术引擎及视觉大模型等AI底座能力。

双方将充分发挥云鼎能源行业业务优势与腾讯品牌效应及市场拓展力度，开展数据治理认证、数据治理实施、数据治理平台使用等方面的培训学习，促进双方融合。通过结合云鼎行业深耕经验积淀与腾讯技术优势，相互学习、共同进步，服务能源企业实现数字产业化与产业数字化转型升级，助推生产业务由规模化、自动化向数字化、智能化转变。