在清洁供暖政策的大力推动下，如今集中供热有两大趋势，一是基于热电联产的集中供热系统，二是基于中小型燃气锅炉、电热锅炉的分布式供热系统。而这两大趋势，都离不开智能AI系统。
究其缘由，主要体现在两个方面。首先人工调控无法适应热源、热网优化调控的要求，其次末端用户需求越来越高，按需供热、精准供热开始成为新要求。因此现阶段亟需一种信息化、自动化、智能化的大型指挥调控系统来替代传统的人工调节，人工智能技术是不二之选。
当然，人工智能并不是随取随用，还要有针对性。例如无人驾驶汽车，其人工智能系统首先得有城市路线图、实时路况获取等，这些都依赖于炙手可热的大数据。供热系统也需要一套关于行业自身的大数据，于供热系统而言，输配是关键，因此供热输配过程信息化、数据化、定量化是首要条件。
而在输配过程中，热计量是重要的数据基础。智慧供热系统中的“热计量”不仅仅代表热用户热计量，应该理解为四级热计量。即热源、热交换站、二次网、热用户四级，同时实现对热量、流量、压力、温度等数据信息的采集。只有获取一定量的运行数据，人工智能才可通过分析这些数据制定控制策略，得到优化方案，实现量化管理，而量化管理是提高能效的前提。
而后在信息的感知传输层面，应该在换热站建立控制装置，在用户端建立供热计量和室温采集装置，合理利用光纤、宽带、GPRS等互联网传输网络将数据上传至各数据库服务器：换热站监控数据库（无人值守换热站）、热计量系统数据库，用户采暖热指标评价分析数据库，收集到的数据是系统运行的重要考量，以数据库的形式进行储存，形成供热区域具备海量数据的历史数据库。历史数据库代表了供热区域建筑热特性、管网输配特性、热源特性等与室外气候特征之间的关系，是智能分析的基础。
人工智能所造就的智慧供热，其智慧性主要体现在应用层面，这也是体现智慧供热平台建设成果的一个重要环节。智慧热网的实际应用主要包含辅助决策分析和智能分析两部分。所谓辅助决策分析是指智慧系统通过自动化分析将热网实时数据以数据图表的形式展现，为运行管理人员制定控制策略提供决策和依据。智能分析则依赖供热历史数据库，基于大数据挖掘分析、优化控制专家系统等进行控制策略的预测和优化控制。
简单来说就是人工智能可自主学习分析收集到的数据并总结其规律，之后凭借过往经验对未来一段时间内供热管网情况进行预测及自动优化控制。智能分析不同于辅助决策分析的地方在于智能分析能够由系统自行决策，不依赖人工决策，系统所作决策是通过分析数据库得出的，这也是为什么智能分析需要积累一定的历史数据才能发挥作用。之后再通过算法分析得出管网最优控制策略，指导供热节能和安全运行。
总而言之，辅助决策分析可以理解为实时数据分析+人工经验，智能分析可以看作历史数据挖掘分析+专家系统，二者共同构成了智慧热网的核心。企业要想在智慧供热领域分一杯羹，除了智能化产品，自主研发的核心数据库和算法也是制胜法宝，因此当下，提高自身科技水平和竞争力成为企业发力关键。
