近期，笔者在走访多家不同类型的加能站后发现，随着新能源汽车渗透率的持续攀升，纯电、混动车型对传统燃油车的替代效应凸显，叠加居民出行结构优化、公共交通升级，国内成品油市场正告别“增量扩张”的黄金期，迈入“存量博弈”的深水区。与民营油企和外资油企相比，国资油企长期以来依赖的“规模优势”“渠道优势”正逐渐弱化，同质化竞争加剧，盈利空间持续压缩。

为应对传统油品消费增量承压、存量收缩的双重挑战，国资油企大力实施数智化转型，不再将AI技术视为“辅助工具”，而是作为重构销售逻辑、激发市场活力、破解发展瓶颈的核心引擎，全面推进AI技术在油品销售全链条的落地应用，解决人工成本高、运营效率低、服务体验差、风险管控弱等运营痛点。

一、转型动因：两大核心压力形成突围倒逼态势

（一）市场存量博弈加剧

在国内成品油市场从“增量扩张”迈入“存量竞争”的新阶段，民营油企以灵活定价、下沉布局、社区绑定等方式分流个人用户，通过定制化供油方案、账期灵活结算等优势抢占物流车队、企业客户等团体市场；外资油企凭借成熟的数字化服务、高端品牌体验、非油业务融合等优势，聚焦一二线城市中高端车主群体，进一步挤压国资油企的市场空间。再叠加新能源汽车快速替代的原因，国资油企部分主营油品的销量增速放缓，甚至出现阶段性下滑，传统“靠规模、拼价格、铺渠道”的粗放式销售模式难以为继，亟须通过AI技术赋能，从而实现优化服务、精准营销、高效管控的目标。

（二）用户需求迭代升级

随着居民收入水平提高、消费观念转变，车主群体的需求已从“单纯加油”的基础需求，转向“高效、便捷、多元、智能、舒适”的综合体验需求。从个人用户来看，城市私家车车主更注重加油的便捷性、高效性与体验感，愿意为快速加油、一站式补能（加油+充电+洗车）服务支付溢价，同时愿意在加油间隙休闲、购物等，享受更好的增值服务；从团体用户来看，物流车队、网约车公司、企业车队更注重供油的稳定性、定价的精准性与对账的便捷性；从下沉市场用户来看，农户、乡镇个体户、长途货运司机更注重服务的实用性、操作的简便性与性价比。

从城市私家车到长途货运车，从个人用户到企业车队，从一二线城市到县域乡镇，车主需求的全域迭代、分层细化，正倒逼国资油企跳出单一售油思维，而AI算法能实现海量数据的快速分析与精准研判，成为匹配用户多元需求、增加用户黏性的核心载体，精准捕捉到油品销售整个环节的痛点，为用户提供个性化、差异化、全周期的服务。因此，以AI技术为抓手重构服务场景、丰富服务内容、优化服务流程，正成为国资油企挖掘需求、留住客户、改善体验的关键。

二、场景落地：全链赋能提质，AI激活销量增长

（一）终端智能化：打造高效便捷服务闭环

隆冬的哈尔滨，零下25摄氏度的寒风卷着雪粒打在车窗上，中国石化黑龙江石油哈尔滨跃进加能站内却秩序井然。记者在现场看到，这座中国石化在东北地区首批投用智能加油机器人的站点，没有加油员来回奔波的身影，只有银白色的机械臂在车辆间灵活运转，车主摇下车窗轻点手机，加油机器人仅需120秒即可完成开盖、加油、关盖等一系列操作。无人全自动加油使该站车辆通过率提升5个百分点，加油效率提升30%以上。 

中国石化江苏石油南京金箔路加能站的AI洗车区同样忙碌有序，车主驶入通道后无需下车，AI视觉识别系统与多传感器融合算法协同发力，0.3秒内就能完成整车三维数字建模，精准分辨12种常见污染物，还能实时收集车辆尺寸、污清分布及设备状态等32项数据，经由云端算法优化清洗路径，日均处理洗车效率为人工洗车效率的3倍，洗车区的平均等待时间从30分钟缩短至8分钟，有效缓解了洗车排队的痛点。

中国石油的“刷掌支付”凸显便捷优势，依托微信生物识别技术，车主在完成加油支付时无需取出手机，只需在刷掌设备上伸出手掌轻松一扫，即可迅速完成会员身份识别与支付流程。这一创新技术已应于全国1万多座中国石油加油站，早晚高峰时段加油通道通行效率大幅提升。

如今，国资油企终端智能化已基本实现全域覆盖，从北方极寒地区到南方沿海城市，从核心主干道到县域下沉市场，智能设备的普及不仅解决了传统加油排队久、流程繁的痛点，更推动加油站向智能服务站全面转型。

（二）营销精准化：实现从“广撒网”到“精准触达” 

中国石油湖南销售常德分公司为清晰勾勒出客户消费习惯、潜力与流失风险，开发了客户动态管理小程序，每月自动处理超30万条消费数据，实现存量、流失及潜在客户的“一客一策”可视化管理。大数据模型构建的客户画像看板及其形成的数据闭环流程，将客户群体精细化分类，准确识别出高价值客户、潜在流失客户、特定偏好客户等，带动58座站点汽油销量实现增长，流失客户召回成功率跻身全省前列，客户黏性不断增强。

中国石化广东石油深圳新深易捷综合服务站，每天生动上演着“人·车·生活”的智能生态场景。车主在充电桩旁等待时，走进无人值守便利店通过AI语音助手便能完成商品选购、支付、扫码等一系列动作，购物全程仅用时不到两分钟，在方便客户高效便捷购物的同时，带动该站日均充电量增幅达35.7%。

目前，许多国资油企已全面摒弃传统“广撒网”式营销，形成数据采集、用户画像、精准推送、效果复盘的完整闭环，从行业调研情况来看，采用AI精准营销的国资油企，油品销量平均增幅、营销投入回报率均较未采用AI营销的企业高出不少，有效破解了油品传统营销投入高、见效慢的行业难题。

（三）供应链协同化：智能调度保障供需匹配

在中国石化广西石油物流中心，二次物流集中智能调度模块实时更新着各加能站库存状态。加能站监控功能是该模块重要的功能之一，设置有红、黄、绿三色，分别代表脱销、库存预警、库存正常。AI算法如同“最强大脑”持续分析交易数据与运输信息，自动优化仓储运输方案，车辆周转率和调度人均劳效提升20%以上，油品配送响应速度提升30%，彻底改变了以往“部分区域油品积压、部分区域出现油荒”的被动局面。

供应链智能化的实践表明，AI技术的应用能从根本上解决供需匹配失衡的问题。目前，AI技术对供应链的赋能已基本贯穿油品销售全链条，无论是全国性调度还是区域化优化，均能通过打破信息壁垒优化资源配置，有效规避库存积压与供应短缺风险。

（四）安全管控智能化：AI筑牢运营防线

中国石油东北销售济南油库，维修人员与智能设备“小智”展开了一番紧张对话：“小智、小智，3号罐液位仪出现低液位报警，请帮我分析原因。”“建议从供电线路、信号干扰等五个方面排查。”这款AI设备帮助油库员工精准识别问题，快速给出有效的解决方案，大大缩短了故障排查时间。通过构建集评估、安全分析与预警、事故应急救援等于一体的综合信息系统，东北销售实现了对油罐、输油管道、阀门等位置安全参数信息及视频信息的实时监控和智能安全分析，防范了油库质量风险和安全风险。

在中国石化浙江石油绍兴诸暨油库中控室，操作员只需轻点鼠标，电脑屏幕便能按照需求依次切换至安全态势感知平台、数质量一体化管控平台等10余个系统界面，与传统中控室模式相比，操作员无须在多台设备间来回切换，通过安全智能化集成管控平台就能实时管控所有终端系统，操作步骤减少70%，运维效率提高30%，误操作率降低50%。

当前，安全管控智能化已成为国资油企的行业共识，全国范围内的油库、加能站均在推进AI智能巡检、智能故障诊断等应用。业内专家认为，这将真正实现从被动处置向主动预警的转变。

三、正视短板：明确提质增效关键方向

在AI赋能油品销售的实践中，国资油企已取得阶段性成效，实现了服务升级、销量增长与效率提升，但对照“全链条数智化、服务精细化、转型深度化”的目标，目前仍存在一些突出问题，这些短板值得正视，并须有针对性地采取相应对策。

（一）数据治理存在“碎片化”短板，协同效能不足

当前，虽然多数国资油企已启动数据治理工作，但由于销售、仓储、物流、财务等环节数据分散在不同系统，“信息孤岛”未完全打破，数据标准不统一、数据质量参差不齐，导致AI算法无法获取全面、精准的数据支撑。更关键的是，企业间数据协同机制缺失，无法形成行业级数据资源池，难以支撑跨区域、跨企业的AI协同应用，制约了数智化转型的整体效能。

业内专家表示，数据碎片化是当前国资油企AI转型的最大阻碍。一些国资油企投入了大量资金上AI系统，但因为数据不通、标准不一，行业级数据资源池缺失，难以形成转型合力，无法协同应对民营、外资企业的竞争，最终陷入“各自为战”的被动局面。

（二）技术适配与业务融合不深，“重技术、轻实效”现象凸显

一些国资油企的AI技术在终端、营销、供应链等场景的落地过程中，存在“技术先行、业务滞后”的误区，未能实现技术与业务的深度融合。从实践来看，部分油企盲目跟风投入智能设备，缺乏对场景适配性、业务实用性的充分调研，比如北方部分县域油站投入的智能加油机器人，未充分考虑冬季低温环境对设备运行的影响，设备故障率明显高于南方温暖地区，反而降低了加油效率、影响了客户体验；部分油企的AI营销系统仅停留在“推送优惠券”的基础层面，未结合油品消费特点、客户行业属性、区域消费差异进行深度分析，营销精准度不高。

（三）复合型人才缺乏，转型支撑能力薄弱

AI与油品销售的深度融合，亟须“懂业务、懂技术、懂数据、懂安全”的复合型人才，但目前全行业人才缺口较为明显。国资油企的多数技术人员对油品销售、油站运营、客户服务等业务了解不多，无法精准对接一线业务需求，开发的AI应用与实际运营脱节；而业务人员对AI算法、数据建模、系统运维等知识储备有限，AI应用的落地推广、迭代优化缺乏有力的人才支撑，导致形成“业务与技术脱节”的状况。

（四）基层落地“不均衡”，下沉市场覆盖不足

从区域布局来看，AI技术应用呈现“核心城市强、下沉市场弱”“头部企业强、地方企业弱”的不均衡态势。北京、上海、广洲、深圳等一线城市及省会城市的加油站，AI应用覆盖率较高，涉及智能支付、AI洗车、无人便利店等；县域及乡镇油站的AI应用覆盖率较低，有的只有简单的智能支付功能，AI营销、智能调度等深度应用还有很大的发展空间。

（五）成本管控压力较大，可持续运营能力不足

AI转型前期需要大量的投入，且前期投入在短期内难以转化为明显效益。此外，AI设备的后期运维成本较高，部分AI应用的投入产出比不高。成本压力大与回报周期长成为一些国资油企AI转型的主要顾虑。

四、破解短板：锚定综合能源转型新赛道

2025年9月，国家层面出台关于推进“人工智能+”能源高质量发展的实施意见，其中，围绕智能营销服务，提出针对油、气、电等直接面向客户服务场景，构建座席业务受理智能辅助、智能客户服务等智能化应用，打造交互式、伴随式的客服新模式，提升客户全过程智能化服务水平。有了政策的加持，“人工智能+”未来将在油品销售领域发挥更大作用。

结合专家观点与行业实践，油品销售企业要解决在智能化转型过程中存在的数据治理碎片化、技术与业务融合不深、基层落地不均衡等突出问题，应依托AI技术开辟综合能源服务新赛道，推动数智化转型与油品销售高质量发展、绿色发展深度融合。

（一）聚焦数据治理，构建全链协同的数据体系

国资油企需以“打破信息孤岛、统一数据标准、强化数据安全”为核心，全面提升数据治理能力。头部企业如中国石化、中国石油应牵头搭建行业级数据资源池，实现跨企业、跨环节、跨区域的数据互通，制定统一的数据采集、存储、使用、安全标准，实现销售、仓储、物流、财务、客户等全链条数据的互联互通，确保数据完整性，为AI算法提供全面、精准的数据支撑，从而掌握客户消费规律、区域需求变化，拓展供应链优化空间，让数据驱动销量增长。

（二）深化技术与业务融合，提升AI应用实效

国资油企应坚持“业务导向、实效优先”，推动AI技术与油品销售全业务、全场景深度融合。一方面，精准对接一线业务需求，在AI应用开发前充分调研油站运营、客户服务、供应链管理等环节的痛点，结合不同区域、不同类型油站的特点，开发适配性强、实用性高的AI应用技术。另一方面，优化业务流程，淘汰冗余的人工环节，实现“AI赋能业务、业务反哺AI”的良性循环。同时，建立AI应用效果评估机制，定期对AI项目的运营效率、销量贡献、客户反馈等进行评估，及时迭代优化，淘汰低效、无用的AI应用。

（三）推动全域均衡发展，扩大AI应用覆盖范围

聚焦“全域赋能、全面提升”，破解基层落地不均衡问题，推动AI技术在下沉市场、地方企业的广泛应用。一方面，加大对下沉市场、地方企业的政策扶持与技术赋能，头部企业通过技术输出、资源共享、合作共建等方式，帮助地方国资企业降低AI转型成本，扩大县域油站AI应用覆盖范围。另一方面，优化下沉市场AI服务场景，结合下沉市场车主的使用习惯，简化智能设备的操作流程、优化界面设计，推出适配农户、货运司机的个性化服务。

（四）锚定综合能源，开辟转型新赛道

从行业层面来看，随着AI与边缘计算、物联网、区块链等技术的深度融合，国资油企将重点破解数据协同、技术适配等核心问题，构建行业级数智化转型体系与安全管控体系，推动AI应用从“单点突破”向“全链协同”升级。

业内专家表示，未来能源销售的竞争，不再是单一油品的竞争，而是“数智化+综合服务”的竞争，国资油企需加快转型步伐，打造核心竞争力，围绕“加油终端智能化、营销精准化、供应链协同化、安全管控精细化”，将AI进一步渗透到油品检测、客户全生命周期管理、碳核算等更多细分场景，推动行业实现从传统油品销售向“油气氢电服”一体化综合能源服务、从规模扩张向质量效益、从数字化转型向数智化融合的三重跨越，从而最终实现销量增长、效率提升、绿色发展与安全运营的多重目标。