成品油销售行业从单一能源补给站向综合能源服务商转型的过程中，AI技术带来的变革不仅提高了加油站的服务质量和效率，而且符合社会对加油站能源环保和科技创新的需求。但不可忽视的是，AI在给加油站带来机遇的同时亦带来了挑战。

• 仍处在探索阶段

        当前，我国正处于“十五五”规划的建设阶段，数字化及智能化是当前国家发展、企业转型的重要目标，成品油销售行业在谋求数字化及智能化转型发展过程中，围绕人工智能技术应用已开展了大量的实践和探索。“但从总体来看，相较互联网电商销售企业，成品油销售行业对人工智能技术的应用起步较晚，仍处于初期探索阶段，智能化水平有待进一步提高，存在着巨大的发展潜力。”中国石油销售公司科技信息处（数据管理处）主管曹路说。

        这主要是受人工智能技术发展的水平决定的。在国内人工智能领域，有很多科研机构和企业在参与技术研发，并在某些领域处于与国外基本同步甚至领先的水平。这对于提升中国在未来人工智能领域的技术、标准话语权以及市场应用主导权至关重要。但是，中国人工智能的整体能力和水平远未达到通用智能化程度。其人工智能基础研究的总体水平，与国际先进水平仍然存在着明显差距。要在整体上赶上国际先进水平依然任重道远，需要时日。

        过去一年，中国人工智能领域在轮番迭代的热潮中快速演化。大模型公司如 DeepSeek 、Manus等，频频成为市场与媒体的关注焦点。随着资本、技术、政策的相继涌入，几乎形成了“押宝大模型即押宝未来”的共识。然而，北京通用人工智能学院院长，北京大学人工智能研究院、智能学院院长朱松纯对此表示担忧：伴随这一轮技术热潮而来的，是我们需要谨慎关注社会和政策对AI的认知。他认为，当前AI多停留在“鹦鹉式”的大规模模仿，距离“乌鸦式”的认知与推理仍存在着本质差距。

        比如，人工智能大模型的透明度和可行度是一个值得关注的问题。销售企业需要加强对模型的验证与解释，以确保其在定价策略、库存管理等重要决策环节的可靠性和可解释性。另外，销售企业需要特别注意人工智能大模型的科技伦理和合规性，模型生成的内容即人工智能生成内容（AIGC）涉及版权归属问题。这一争议，目前尚未定性。

        因此，成品油销售企业在“面对AI大模型技术的应用和推广时应采取稳妥的策略，从解决当前实际操作中相对简单的问题开始，逐步向更复杂的挑战进发。”北京石油管理干部学院原教授王旭东说。他认为，企业应该先集中资源，努力在能够快速实现并展现成效的领域，如通过AI优化客户服务流程、提升安全培训效率或简化营销方案的设计等，摘得“低挂果实”。这样不仅可以快速提升企业运营效率和客户满意度，而且能为团队积累宝贵的经验和信心。随着这些取得初步成功，企业可以逐步扩大AI技术的应用范围，解决更为复杂的业务问题，如个性化的营销策略开发、复杂的供应链优化等。通过渐进式的策略，使企业能够在确保稳定性和可控性的同时，有效推动AI大模型技术的深度应用和行业创新。

• 数据隐私和安全问题

        偷油之风,由来已久。早年油枪能直接空转计费,现在虽然封堵了这个漏洞,但内部作弊更隐蔽了——动动手指头,轻轻点几下鼠标,油站管理系统就能为所欲为,想偷多少油全凭一念之间。

        近期，福建漳州的俞先生就遭遇了新型AI“偷油”手段。本来50升的油箱还显示有40公里续航,加油员硬是给加了56升多。河南的张先生也遇到类似情况,40升的邮箱愣是多“灌”了10升。随着人工智能的发展,犯罪分子也在紧跟时代步伐,“升级”他们的作弊手段。一方面,他们利用AI算法,研发出了更加隐蔽、更难被发现的软件系统；另一方面,他们能通过AI实时监测执法动态,在关键时刻销毁证据。

        这是AI带来的安全问题之一。“目前，加油站在AI转型的过程中主要面临三方面的风险：网络安全、数据安全、设备安全的风险。”能源战略专家许磊说。加油站业务转型中涉及诸多与网络相关的技术应用，例如加油支付系统、远程监控系统等。网络安全风险主要包括黑客攻击、数据泄露、系统瘫痪等。加油站在AI转型中，要加强网络设备的安全配置，定期对网络设备进行漏洞扫描和安全评估，建立完善的网络安全管理制度，定期进行安全培训和演练。

        加油站业务转型后，涉及大量的数据收集、传输和存储。“数据安全风险，主要包括数据泄露、数据窜改、数据丢失等。”许磊说。保护这些数据的安全性和隐私性，是一个更为迫切和重要的问题。在安帝科技有限公司董事长周磊看来，数据投毒、脱敏不足等问题，使用第三方污染数据集可能植入恶意触发器，导致模型输出异常或敏感数据泄露等。为了保障数据安全，中国石油勘探开发研究院人工智能研究中心主任袁江如提出：“加油站要严格控制数据的访问权限，对数据进行加密存储和传输，防止数据在传输过程中被窃取或窜改；建立备份机制，定期对数据进行备份，避免数据丢失造成的损失。”

        除了网络和数据的安全外，加油站业务转型中，引入了各种智能设备和传感器，例如加油机自动监测系统、环境监测传感器等。设备安全风险主要包括设备被恶意窜改、设备故障导致的操作风险等。这要求加油站对设备进行定期的安全检查和维护，确保设备的正常运行和安全性。加油站可以引入远程监控系统，及时发现设备异常情况，并进行远程处理。

        虽然在转型的过程中面临着各种安全风险，但从国家层面米昂已经开始着手研究AI领域的安全问题。3月8日，全国人大常委会工作报告针对AI领域安全问题提出，2025年将围绕AI、数字经济、大数据等新兴领域加强立法研究。这无疑为AI技术的安全防护指明了另一个方向——立法监管。

• 成本和技术门槛

        随着加油站的转型，AI+加油站可以碰撞出各种经营新业态。其中，无人加油站就是未来发展趋势之一。无人加油站是一种运用先进技术实现无人化操作的加油站。它的出现，旨在提高加油站的工作效率、降低运营成本，并改善用户体验。在无人加油站的探索过程中，涉及多个关键技术和环节。通过使用各种传感器设备，无人加油站可以实时感知周围环境，包括车辆、人员、油品储存量等信息。

        无人加油站还需要解决一些技术挑战。例如，如何应对恶劣天气条件下的加油操作、如何应对突发事件等。这些都需要进行深入的研究和技术改进。无人加油站是一个综合性的工程，需要多个技术的融合与创新。随着技术的进一步发展和应用，相信无人加油站将会在未来得到更广泛地应用和推广。

        面临同样问题的还有加油机器人。国外很早就在做加油机器人，但一直没有大规模推广的重要原因是加油机器人不如自助加油更便捷。在王旭东看来：“人口密集的省份人力成本并不是很高，加之机器人的维护成本和工程师的相关费用较高，这种情况下，讲经济性不如讲员工效率。虽然机器人可以连续工作24小时不停歇，但要考虑加油站是否有这么大的车流量，如果达不到这个时长价值就无处体现了。”

        目前，人工智能技术的应用需要大量的数据和算力支持。这对于中小型加油站来说，是一个难以承担的成本和技术门槛。“在加油站面临转型、数量减少、经营压力加大的今天，一些实力不太雄厚的加油站有可能会望而却步。”中国石化经济技术研究院原副总工程师、教授级高级工程师朱和说。

        比如，当前大热的AI大模型，其功能需要从海量数据中进行深度学习的过程中获得，对算力资源的要求非常高，即便在利用现有公开的大模型资源的前提下，训练专有大模型所需的额外投入依然巨大。

        加油站现有的设备和系统复杂，与发展人工智能带来的新设备和系统的兼容问题需要一定的成本和技术门槛。为此，加油站能否“上新”人工智能，还需要从自身的实力和所在市场的情况出发。

• 人员培训与素质提升

        人工智能带来的加油站新业态对站内员工提出了更高的要求。像无人加油站的后台程序监测，加油机器人、服务机器人的日常操作和维护等都需要加油站的工作人员具有一定人工智能基础知识。

        而伴随着人工智能管理体系的引入，员工需要有更多适应AI参与的工作方式。例如，一些加油站将加油量、客户评价、出勤率、安全操作等指标量化，通过AI生成个人绩效报告；AI监控员工操作（如未戴安全帽、服务超时），通过企业微信/钉钉推送改进建议。

        “除了让员工更好地适应AI参与的工作模式外，加油站员工需要具备一定计算机操作能力和基本的互联网使用技能，需要了解如何使用AI辅助工具进行工作。”许磊说。如智能排班系统、客户服务平台，用DeepSeek生成培训题库、操作手册，甚至通过AI对话模拟服务场景考核员工等。 ‍

        人工智能技术伴随的人才挑战，不仅需要员工不断学习和更新自身知识，而且需要企业合理设置人才培养机制。在专家看来，要解决AI应用的局限性问题，离不开与AI结合的复合型人才的培育。不得不承认一个事实：行业专业人才对AI技术的掌握程度参差不齐，缺乏既懂能源化工专业知识又精通AI算法的复合型人才。这阻碍了AI技术在企业内部的深度场景化推广。

        “成功训练AI大模型，不仅依赖强大的硬件资源和高效的算法，而且需要跨学科的专业团队。”王旭东说。这包括深度学习专家、数据科学家、软件工程师以及石油石化行业专家等共同协作，以满足AI大模型在特定行业应用的复杂需求。目前，加油站行业面临的挑战之一是缺乏这样的人才团队，人才培养和团队构建的持续投入成为一个必要过程。

        “企业需要搭建‘训战结合’的培养体系，培育实战化成长平台。”许磊说。通过加油站人工智能业务转型的研究，促使行业内的企业和从业人员更加关注新技术的应用和创新。这对于行业的升级和创新具有积极的推动作用，有助于加油站行业实现可持续发展和竞争优势。

        随着人工智能技术的不断发展和应用，智能加能站将朝着更加智能化、绿色化、多元化的方向发展。未来，智能加能站将进一步融合新能源技术，如太阳能、风能等，实现能源的自给自足和绿色低碳发展。同时，智能加能站将与智能交通、智慧城市等领域深度融合，为城市的发展提供更加便捷、高效的能源服务。

责任编辑：周志霞