人工智能（AI）时代扑面而来。数字技术与人工智能的发展，正在重构新型工业化的底层逻辑，越来越多的行业加快推进数智化发展。
当前，AI已成为重塑国际竞争格局的核心变量，也是大国博弈的关键阵地。面对数字经济时代和AI的巨大冲击，作为传统重资产、高投入、高风险、高技术的油气产业，必须尽快找到数字化转型和智能化发展的途径。
人工智能如何影响油气行业？具体的应用场景有哪些？又如何赋能油气行业高质量发展？怎样推动油气行业转型升级？近期，华为主办的“数智创新激发油气行业新动能”2025油气行业峰会在京举行，多位业内人士就此进行了深入探讨。
人工智能与油气行业融合空间广阔
人工智能作为引领新一轮科技革命和产业革命的战略性技术，深刻改变人类生产生活方式。伴随人工智能为代表的数智技术具有较强的普遍适用性，在数据、算力、算法的融合创新驱动下，推动生产要素快速流动和高效匹配，催生一批具有重大影响力的新产业新业态。
党的十八大以来，我国高度重视人工智能发展，作出一系列战略部署安排。2016年，“人工智能”被写入“十三五”规划纲要；2017年，国务院印发《新一代人工智能发展规划》；2021年，“十四五”规划中，“新一代人工智能”列为科技前沿攻关的七大领域之一；党的二十届三中全会审议通过的《中共中央关于进一步全面深化改革、推进中国式现代化的决定》提出，完善推动新一代信息技术、人工智能等战略性产业发展政策和治理体系；2024年中央经济工作会议明确，开展“人工智能+”行动，培育未来产业；国务院国资委要求国资央企将人工智能作为加快建设现代化产业体系的重要技术之一，加快布局和发展智能产业，加快建设一批智能算力中心……
当前，人工智能发展已迈向大模型时代，并加速在能源化工等产业落地应用，将给行业发展带来颠覆性、全局性的影响。油气行业作为国民支柱产业，面临生产流程复杂、安全风险高、数据体量大且结构多样等挑战，而人工智能技术为油气行业智能化转型提供了新路径。
据国际能源署（IEA）预测，到2030年，全球油气行业数智化转型将使勘探开发成本降低25%，碳排放强度下降18%。国际能源公司纷纷联手科技巨头，谁率先实现突破，谁就拥有未来发展竞争的优势。
2023年3月31日，国家能源局发布的《关于加快推进能源数字化智能化发展的若干意见》，涉及涵盖油气绿色低碳开发利用上、中、下游的6个重点领域，包括推动智能测井、智能化节点地震采集系统、智能钻完井、智能注采、智能化压裂系统部署、远程控制作业。
“近年来，全球能源结构加快转变，随着云计算、大数据、物联网、人工智能等新技术的发展，石油行业也正在发生着深刻的变革，特别是今年随着DeepSeek等大模型的崛起，更为大模型的普及应用注入强心剂，从整个油气行业来看，为人工智能赋能提供了广阔的空间，也是打造新质生产力，实现安全、高效、绿色、智能生产的关键。”华为油气矿山军团CEO韩硕说。
AI为油气行业高质量发展注入“智慧动能”
IEA报告显示，超过80%的主要油气公司已将数智化纳入战略规划，中国的油气行业也逐步将人工智能纳入发展规划，并与合作伙伴开展了多领域合作。
华为持续深耕油气行业，助力油气行业的数智化转型，利用领先的ICT（信息与通信）技术，推出AI+工程场景、AI+生产场景、AI+市场场景、AI+调控场景、AI+安全场景等解决方案，从数据、算力、算法在勘探开发、管网储运、炼油化工等环节进行了探索实践，为油气行业高质量发展注入了“智慧动能”。
比如，华为基于昇腾硬件、华为云Stack混合云和盘古大模型协助中国石油构建了首个油气行业视觉大模型，完成了70多万张行业视觉数据集的标注与训练，模型参数量跃升至44亿，持续拓宽工业视觉智能的应用界，并同中国石油在专业领域高价值场景进行深度探索。
另外，“管网”大模型基于华为算力底座和技术栈，打造“管网制度流程+数据+IT+大模型”体系，构建具有管网特色的大模型方案，实现从办公到工程建设再到生产调控等多种核心业务领域的覆盖。成为油气行业首批通过国家相关部门行业大模型和算法“双备案”的代表性人工智能应用项目。
华为油气矿山军团解决方案总裁蒋旺成同时指出，油气行业面临着诸多挑战，如资源勘探难度增加、生产过程复杂且高能耗、安全环保要求日益严苛等。与此同时，人工智能在油气行业应用中也面临着数据质量参差不齐、数据安全风险、复杂场景下的模型优化、算法与模型的适应性等问题。但油气行业的人工智能应用目前尚处于起步阶段，随着人工智能技术的迅猛发展，依靠强大的数据分析、模式捕捉、智能决策等能力有望为油气行业解决现存问题、提升运营效率、推动创新发展提供有效途径，对行业实现可持续发展具有重要推动作用。
加快构建多层次人才培养体系
加快人工智能人才的培养是推动技术革新、抢占未来发展制高点的基石。
人工智能在油气行业的应用需要既懂人工智能技术又熟悉行业知识的跨学科人才。然而，目前这类人才储备严重不足，高校相关专业设置和人才培养体系尚不完善，难以满足行业快速发展的需求。企业内部员工的人工智能技术培训也相对滞后，导致员工对新技术的接受和应用能力有限，普华永道的调研显示，45%的企业面临人才短缺的困境。
“任何一个企业走向数智化转型深水区的时候，你的一些需求，光靠市场上买，是买不到的，那怎么办？一定要从‘管理+技术’两个层面进行人才培养，构建多层次人才培养体系，培育企业自身可持续内生AI能力。”蒋旺成表示。
蒋旺成认为，加快人工智能的推广，就是要降低人工智能的门槛，解决这个问题的关键：一是要引入人工智能的新架构，在开发工具链方面引入大模型，大幅降低门槛，实现人工智能的平民化，可以获得越来越多的人才。二是要进入以大模型为主的工作流。模型开发从数据集创建、模型选择、模型训练、评估、部署、反馈等等这些工作，过去都是专家一块一块手动操作，现在全部使用工具链，这样的话就可以大幅度降低人才的使用门槛。
从人工智能发展的现实来看，蒋旺成指出，目前企业人才准备度不太充分，一方面需要有意识地去培训培养，另一方面要成立一些专业化的部门，把人才集中化。像中国石油、宝钢、湖南钢铁、山东能源等走在前面的企业，都是把自己的专业化人才集中化。以山东能源为例，2022年开始做人工智能的只有三五个人，现在已经发展到一百四五十个人，单独成立了一个专业公司，在给内部提供服务的同时还对外提供服务，新入职的员工差不多以本科生为主，实操三个月就可以上手，把开发、交付、运维这些工作都做起来，这是人工智能承接新质生产力的一个非常关键的能力。
多位业内人士表示，在数智化转型的浪潮下，需构建多层次、跨学科的人才培养体系。一方面要深化学校教育，开设前沿课程，另一方面要打通产学研用链条，通过企业联合实验室、实战项目孵化等方式，让人才在真实场景中锤炼能力，着力培育一批贯通人工智能理论、技术与能源化工行业应用的复合型高端人才。此外，还应建立持续学习机制，通过开放算力平台、国际学术交流等途径，助推行业技术进步，为加快人工智能和产业的融合提供核心动能。
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【责任编辑：王少晨 】
