在清潔供暖政策的大力推動下，如今集中供熱有兩大趨勢，一是基于熱電聯產的集中供熱系統，二是基于中小型燃氣鍋爐、電熱鍋爐的分布式供熱系統。而這兩大趨勢，都離不開智能AI系統。

　　究其緣由，主要體現在兩個方面。首先人工調控無法適應熱源、熱網優化調控的要求，其次末端用戶需求越來越高，按需供熱、精準供熱開始成為新要求。因此現階段亟需一種信息化、自動化、智能化的大型指揮調控系統來替代傳統的人工調節，人工智能技術是不二之選。

　　當然，人工智能并不是隨取隨用，還要有針對性。例如無人駕駛汽車，其人工智能系統首先得有城市路線圖、實時路況獲取等，這些都依賴于炙手可熱的大數據。供熱系統也需要一套關于行業自身的大數據，于供熱系統而言，輸配是關鍵，因此供熱輸配過程信息化、數據化、定量化是首要條件。

　　而在輸配過程中，熱計量是重要的數據基礎。智慧供熱系統中的“熱計量”不僅僅代表熱用戶熱計量，應該理解為四級熱計量。即熱源、熱交換站、二次網、熱用戶四級，同時實現對熱量、流量、壓力、溫度等數據信息的采集。只有獲取一定量的運行數據，人工智能才可通過分析這些數據制定控制策略，得到優化方案，實現量化管理，而量化管理是提高能效的前提。

　　而后在信息的感知傳輸層面，應該在換熱站建立控制裝置，在用戶端建立供熱計量和室溫采集裝置，合理利用光纖、寬帶、GPRS等互聯網傳輸網絡將數據上傳至各數據庫服務器：換熱站監控數據庫（無人值守換熱站）、熱計量系統數據庫，用戶采暖熱指標評價分析數據庫，收集到的數據是系統運行的重要考量，以數據庫的形式進行儲存，形成供熱區域具備海量數據的歷史數據庫。歷史數據庫代表了供熱區域建筑熱特性、管網輸配特性、熱源特性等與室外氣候特征之間的關系，是智能分析的基礎。

　　人工智能所造就的智慧供熱，其智慧性主要體現在應用層面，這也是體現智慧供熱平臺建設成果的一個重要環節。智慧熱網的實際應用主要包含輔助決策分析和智能分析兩部分。所謂輔助決策分析是指智慧系統通過自動化分析將熱網實時數據以數據圖表的形式展現，為運行管理人員制定控制策略提供決策和依據。智能分析則依賴供熱歷史數據庫，基于大數據挖掘分析、優化控制專家系統等進行控制策略的預測和優化控制。

　　簡單來說就是人工智能可自主學習分析收集到的數據并總結其規律，之后憑借過往經驗對未來一段時間內供熱管網情況進行預測及自動優化控制。智能分析不同于輔助決策分析的地方在于智能分析能夠由系統自行決策，不依賴人工決策，系統所作決策是通過分析數據庫得出的，這也是為什么智能分析需要積累一定的歷史數據才能發揮作用。之后再通過算法分析得出管網最優控制策略，指導供熱節能和安全運行。

　　總而言之，輔助決策分析可以理解為實時數據分析+人工經驗，智能分析可以看作歷史數據挖掘分析+專家系統，二者共同構成了智慧熱網的核心。企業要想在智慧供熱領域分一杯羹，除了智能化產品，自主研發的核心數據庫和算法也是制勝法寶，因此當下，提高自身科技水平和競爭力成為企業發力關鍵。