1、智能燃气泄漏探测
在燃气平台部署人工智能（AI）深度学习算法，在智能燃气报警器的物端，定制化的物端机器学习开发框架。传感器把采集到的燃气浓度数据上报平台，AI算法对来自探测器的数据进行训练，建立使用习惯、蓄积、扩散、历史正常值等多维度数值模型。
平台对每个用户建立一套上述模型，根据多维度数值模型，平台对每个用户建立对应的报警设定值动态曲线。动态曲线拉高了使用中的报警设定值，降低了空闲时的报警设定值，曲线随模型变化做自动调整。随着训练次数的不断增长，曲线日趋完善，误报和漏报的发生率将不断减少。
AI探测技术使得报警器的误报率（指一年内产生过误报的产品占总数的比例）从3%降低到0.3%以下，大大减少了对用户的干扰，也减轻了维护服务的工作量，降低了服务成本。
2、不安全行为分析与纠正
平台集成AI和大数据技术，可以通过数据进行用户行为智能分析，分析出用户在使用燃气过程中有哪些不当的行为习惯，并给出纠正意见。
可分析出的不良使用习惯有：
1）每次使用完灶具不关总阀；
2）晚间就寝前不关燃气总阀；
3）长时间外出不关总阀；
4）经常长时间连续使用燃气（超过2小时）；
5）使用过程中没有保持空气畅通；
6）没有定期检查管线、燃具；
7）没有定期测试报警器是否可用；
通过不定期地向用户手机发送提示信息，逐步纠正用户不良习惯，以积分、奖励等手段鼓励用户习惯的改变。
3、场景分析与安全隐患发现
定期提醒用户对管线、燃具、阀门、气表、报警器的场景进行拍照上传，平台结合安装时的照片及历次上传的照片，用人工智能技术进行分析，可发现存在的安全隐患，提醒用户更正。
可发现的隐患有：
1）私拆、私改、私迁燃气设备；
2）燃气管线上私自搭建临时建筑；
3）燃气管线上拉绳子、挂物件；
4）厨房内存有易燃易爆物品；
5）管线和设施敷设在墙体或密闭的橱柜内；
6）橡胶软管老化；
7）气表、灶具位置不固定；
8）灶具没有经常清洗，气孔被杂物堵塞；
9）热水器烟道脱落；
10）燃具超过判废年限；
4、阀门位姿探测与自动巡检
平台制定巡检计划，通过控制器定期（比如半年一次）对阀门进行一次关闭和开启操作，根据机械手运动位姿传感器返回的数值，判断阀门是否有故障，有故障则调度维修团队上门维修。
机械手带有运动位姿传感器，可探测阀门的阀位、开关力矩、开关行程、加速度等参数，以及抖动、震动、歪斜等情况。根据这些参数可判断阀门是否发生卡死、滑丝、断柄、脱落等故障。基于位姿探测功能，控制器对阀门实现负反馈闭环控制，使得断阀控制更精确，更可靠。
5、信息安全体系
燃气平台的智能信息安全设计至关重要。终端采用一户一码，与平台双向认证，传输数据采用密钥加密，加密等级达到金融级安全标准；平台应用系统采用身份鉴别、访问控制、通信加密与校验、安全审计、剩余信息保护和资源控制等技术。上述安全体系设计，杜绝了黑客入侵造成全城报警的被动局面。
6、海量并发
平台采用最新的物联网和大数据接入技术，满足高并发接入和海量数据的处理需求。平台最终规划的并发连接终端数据是10亿级，可以满足全国所有燃气用户的设备接入。
