近日，由中國石油企業協會主辦的第七屆石油石化數字化與智能化創新發展交流大會在浙江省杭州市舉行。與會專家指出，人工智能（AI）技術正加速融入石油石化行業的核心業務，推動從勘探開發到生產管理的全鏈條變革。盡管面臨工業場景復雜度高、安全性要求嚴苛等挑戰，但通過“人機協同”路徑和產學研用協同創新，AI正成為推動行業提質增效和轉型升級的重要支撐。
理性推進AI在工業場景落地
工業場景的特殊性決定了AI技術在石油石化行業的應用必須穩步推進。中國工業互聯網研究院智能化研究所所長顧維璽指出，工業場景容錯率低、安全要求高，導致AI在制造業的落地滯后于消費互聯網。目前，產業面臨嚴重供需錯配問題，懂AI的企業不熟悉工業流程，而制造企業缺乏AI技術能力，制約了智能化深入實施。對此，AI落地必須堅持“人機協同”路徑。為破解這一困境，中國工業互聯網研究院牽頭構建了“人工智能賦能新型工業化供需對接服務平臺”，目前已促成線下對接超300次，在汽車設計、藥物研發、石油化工等領域培育了一批成功案例，有效降低技術應用門檻，為工業智能化提供系統性支撐。
顧維璽強調，AI正經歷從專用到通用的歷史性轉變，呈現出“大、通、融”三大特征，標志著大模型時代已全面到來。
“石油石化行業運用AI要保持理性，既要積極擁抱AI解決知識不對稱的潛力，也要避免盲目追新。”中國數字治理研究會秘書長、北京師范大學互聯網發展研究院高級研究員、首都科技發展研究院特約研究員楊煜東指出，AI技術已跨越50%擴散臨界點，進入從成長期向成熟期過渡的關鍵階段，但大模型本質仍是概率工具，其強于相關性而弱于因果推理。
針對網絡安全，楊煜東提出，數據增值的關鍵在于工具能力。要堅持管理和技術并重，采用科學方法增強網絡韌性，同時企業需明確安全技術方向，轉變傳統安全思路。
“AI在能源領域落地需遵循‘先管理后作業’的實施邏輯。”楊煜東提出“四看”原則：看時代，把握工業革命上下半場技術特征；看趨勢，借助S曲線判斷技術成熟度；看場景，著力解決信息與知識不對稱問題；看產品，區分增強型與原生型技術路徑。
AI從輔助工具轉向核心支撐
基于理性的AI落地策略，AI技術在油氣田開發等領域正從輔助工具逐步轉變為核心支撐。長江大學黨委常委、副校長趙輝指出，智能化是推動油氣田精細高效開發的必由之路。研究表明，智能化可使可采儲量提升5%、開發成本降低10%～30%，對行業提質增效具有關鍵作用。
然而，當前油藏數值模擬軟件90%以上依賴進口，因此發展自主可控技術體系迫在眉睫。趙輝介紹，其團隊構建了融合物理信息的圖結構代理模型PINN-GCEM，在渤海SZ36-1等油田應用中，擬合符合率超過92%，運算速度提升1～2個數量級，實現了秒級快速模擬與參數反演。此外，團隊自主研發的“廣義連接單元法”已集成到中海油首款海上水驅砂巖油藏數值模擬平臺——“海潮Osim”，計算效率較傳統方法提升20倍以上。趙輝表示，團隊還研發了注采參數優化、井網布局、壓裂縫網控制等系列智能決策方法，推動油氣開發從“經驗驅動”向“數據與機理雙驅動”轉型。
中國工程院外籍院士、加拿大工程院/皇家科學院院士、美國國家工程院院士陳掌星介紹了團隊研發的“蓋亞大模型”。該模型可在測井解釋、三維建模、參數優化等業務場景中實現高效求解與泛化應用，推動形成從智能解釋到生產管理的一體化工作流。
央企牽頭AI與產業深度融合
作為行業轉型的主力軍，多家能源央企正積極推動AI、大模型、工業互聯網等落地應用。
中國海洋石油集團有限公司科技與數智化部專項工作領導單彤文介紹，中國海油深入實施人工智能+專項行動，推動人工智能與海洋能源產業全方位融合。其中，“深海一號”大氣田實現智能化遠程遙控生產，年產能提升至45億立方米，成為世界首個具備臺風期連續生產能力的超深水平臺。
數據是企業數字化轉型的核心要素。據單彤文介紹，中國海油通過“5G+工業互聯網”建成國內首個智能煉廠，實現了質量合格率100%、重大安全事故零發生、年降碳超20萬噸。同時構建中下游銷售一體化數智平臺，累計交易額突破2萬億元，服務客戶超1100萬個。
中國石油化工集團有限公司首席工程技術大師王子宗表示，中國石化構建了“基礎—行業—專業”三級模型體系。其自主研發的“長城大模型”形成7000億參數與700億參數的雙版本，通過國家引領級評測；同時建成覆蓋文本、圖像、視頻的多模態高質量數據集，規模超650TB，形成“租建結合、云邊協同”的781Pflops算力體系，國產化率超80%。
在場景落地方面，王子宗介紹，中國石化通過AI技術助力地震資料處理效率提升10倍，聚酰亞胺氣體分離膜研發周期縮短80%，潤滑油脂產品開發效率提升30%～50%。目前已有25個場景上線，313個業務系統接入AI能力，初步形成全員用AI、建AI的創新氛圍。
中國石油天然氣集團有限公司數字和信息化管理部總經理胡炳軍介紹。中國石油開發的昆侖大模型采用“1+4+N”四層架構，訓練形成60個大模型，語言大模型參數從700億升級到3000億、視覺與多模態大模型參數也實現大幅提升。
國家管網則通過構建覆蓋調度指揮、設備管理、安全監控和經營決策的智能化體系，實現了對長輸油氣管網運行的精準感知和智能調控；國家能源基于工業互聯網構建“一網一庫三平臺”架構，實現數據貫通、模型驅動與三級協同。
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