以智能、便捷的平台服务助力供热行业转型

供热这一传统行业，在人工智能大数据时代，正在从粗放走向精细化，焕发出新的活力。尤其是在国家政策和用户、企业各方面的呼吁下，智慧供热已经成为一股潮流。

智慧供热为传统供热行业转型发展注入新动能，背后映射出的是在数字技术使能下，城市千行百业实现高质量发展的新范式——以数字化转型为契机，赋能传统经济提质增效，让传统行业焕发新活力，从而又聚拢新的产业发展。

从行业来看，目前全球的采暖服务行业采用集中供热的国家并不多，主要以北欧、俄罗斯和中国为主。其中，中国是最大的集中供热应用国家。

作为能耗相当高的行业，供热行业的转型并非易事，主要体现在三个方面：热源、热站和用户端等诸多独立软件，没有做到数据的互联互通；缺乏IT运维护能力和技术人才以及海量智能设备的管理和调控。

“2018年我国北方城市采暖的所有能耗相当于英国全年所有能耗的总和，其主要原因之一是来自于粗犷的管理模式。” 智信远景CEO张小迎在接受笔者的采访时表示，供热行业也需要数字化转型以及IT强大的信息化支撑，实现节能减排，降低社会综合成本。

作为首家在供热行业提供SaaS服务的企业，智信远景一直专注于借助云计算、人工智能等新兴技术，向集中供热企业提供IT服务，助力其实现供热精细化、智能化管理。

“供热行业走向数字化转型其实最根本的问题主要有两个方面：建设和维护IT系统的成本。”张小迎表示，智信远景结合了多年来的服务经验，通过IT技术与传统行业的结合，发展出来一个比较独特的、针对供热二次网调节的技术，解决了传统供热行业中长期存在的水力平衡失调的问题。

揽月云平台是一款基于平台化的智慧能源服务，主要是针对城镇供热行业应用。其主要涉及到三个层面：首先是安全，供热作为生产行业，生产安全是第一要保障的。智信远景在平台上把所有的从热源到换热机组，再到末端用户和工业设备，经过互联网赋能，连接到云端，保证设备运行的安全，即系统的安全性监测和报警的功能，为设备的安全运行提供保证。

其次，保持设备、系统的平稳运行。利用物联网和智能化的设备，自主调节每一户的热供给。此外，智信远景会将所有设备，包括新加的单元前设备、换热站机组设备的传感采集以及设备的调控，在云端结合机器学习和人工智能的算法，做智慧调控。

据了解，当前智信远景的SaaS服务平台，已经接入了2000多个换热站，覆盖的供热面积超过1.2亿平方米，累计节能4000千瓦时，折合节省标准燃煤是5万吨。

“国内投资了上千亿的热计量的设备，但实际上其中95%并没有作为热计量来结算。当这些设备产生大量的数据，又该怎么样把这些数据应用起来，这是我们要考虑的一个问题。”在张小迎看来，将其部署到云端，通过大数据的运算和人工智能的赋能，或许可以有效提高行业整体的管理水平，所以选择与亚马逊云科技进行合作。

事实上，在与亚马逊云科技合作之前，智信远景也在面临着两个重要的挑战：研发和运维的双重压力，以及如何快速运用新技术并落地场景当中。

“我们给客户提供的是SaaS化服务，所以服务的稳定性和连续性，是客户对我们产品信心的重要的保障，对我们的技术团队来说，最重要的工作就是保证系统的稳定性。” 智信远景CTO张选潮表示，智信远景的研发团队在保证服务的稳定和连续性投入了很大的精力——从产品架构的构建就打算以云原生的方式进行，所以采用的是微服务的架构。同时，作为物联网的平台，包括了各种类型的数据库，比如内存的Redis数据库、结构化的MySQL数据库以及非结构化的MongoDB、列式存储ClickHouse等，这些都在随着业务的增长，使得运行的系统负载也在逐渐增大。

另一方面，供热行业目前绝大部分客户的调控方式还是基于经验和传统的算法，智信远景希望引入机器学习的模型，把调控好的数据和方法建立成模型，能够快速、有效地引入新的技术，并完成落地。

“揽月云平台完全构架到亚马逊云上，实现了原有应用迁移到亚马逊云科技，提高揽月云平台稳定性和业务连续性。”张选潮透露，智信远景的揽月云平台大量使用了Amazon EKS、Amazon RDS、Amazon Athena等产品，研发人员不需要再投入精力在基础架构的运维方面，可以更加关注于研发和创新，稳定性得到了提高。

此外，智信远景借助亚马逊云科技的技术和服务，不断优化其云原生揽月云平台，加速应用创新。利用Amazon EKS容器服务，智信远景对原有应用进行云原生改造，缩短版本迭代和上线时间，版本发布上线完全不需要系统维护人员参与，代码提交后3分钟内即可自动完成构建和发布，使得迭代速度得到了很大提升。

为了更好的利用数据价值，智信远景采用了亚马逊云科技的智能湖仓架构，使用Amazon S3来存储供热数据，通过Amazon Glue、Amazon Athena构建数据仓库，通过Amazon Lambda服务来做各层数据仓库的数据转换和计算。

“利用亚马逊云科技的智能湖仓架构，只用4周时间就搭建起了数据分析服务，目前Amazon S3中已经接入1.1TB供热数据，700+数据标签，覆盖了供热系统从热源、热网直至房间所有环节的数据。与BI结合能够快速提供数据分析服务挖掘数据洞察，辅助业务决策。”张选潮说。

值得一提的是，因为亚马逊云科技产品服务的成熟和稳定性，使得智信远景可以将更多的时间和精力放在构建数据仓库的逻辑架构、数据转换等方面。

“数据仓库是我们机器模型数据的基础，通过数据仓库的Amazon S3做数据源，使用Amazon SageMaker两周的时间，就使机器学习模型上线了三个最主要的模型，实现机器学习模型快速构建，使得我们的揽月云平台实现了毛刺数据的识别和剔除，保证对换热站负荷的准确预测与智能调控，提升产品在市场上的竞争力。”在张选潮看来，亚马逊云科技众多开箱即用的托管服务，帮助智信远景降低了运维成本，使得智信远景将更多精力投入到核心的业务研发中，将产品功能发布周期由3个月缩短至1个月，实现揽月云SaaS交付模式，打造智能、便捷利于管理的平台，更好地服务客户。