油气企业借力数智化重塑核心竞争力
作为全球能源体系的核心支柱产业，油气行业正处于多重变革的风口浪尖。一方面，全球能源向低碳化转型是确定性趋势；另一方面，地缘政治风险、日趋激烈的市场竞争以及不断加大的勘探开发难度，使得行业内外生态更加复杂。人工智能（AI）技术不断突破，正在推动经济社会各领域向智能化加速跃升，在这一背景下，全球能源产业从资源依赖型走向技术驱动型，油气企业需要通过数智化建设提升自身的灵活性和适应性，探索与新能源融合发展的新模式，实现能源结构的多元化，以应对能源转型带来的挑战。与此同时，人工智能的应用和发展，意味着能源需求的增长也将给油气产业发展带来相应的利好。
数智赋能
油气行业全链条转型升级
目前，人工智能技术在油气行业的应用范围正不断扩大，覆盖了从上游勘探开发到中游运输储存再到下游炼化销售的全生命周期。在刚刚过去的2024年，油气行业的人工智能发展和应用掀起了前所未有的热潮。
石油巨头沙特阿美公布了油气行业首个生成式人工智能（GenAI）模型Aramco Metabrain AI，并通过AI优化其炼化流程，每年节约1亿美元左右的运营成本。阿布扎比国家石油公司（ADNOC）联手科技公司微软及AIQ推出了世界首个针对全球能源转型的定制代理型人工智能（Agentic AI）解决方案——ENERGYai。油服巨头斯伦贝谢宣布与英伟达建立长期合作关系，为能源行业开发生成式人工智能（Gen AI）解决方案。面临低碳化转型压力，壳牌（Shell）引入AI优化勘探和储层建模，部署物联网技术实时监控设备运行，并推出基于区块链的原油交易平台，使勘探成功率提高了15%。道达尔能源（TotalEnergies）通过IFS Cloud来管理和服务其全球运营的资产组合，最大程度地减少停机时间并提高资产的盈利能力。
目前，国内各能源央企已深刻认识到企业数字化、智能化转型的重要性与紧迫性，积极投身于转型浪潮中，希望以科技创新重塑自身核心竞争力，不断推进企业高质量发展。传统能源企业也相继组建数字化公司，加快能源数字化转型。中国石油围绕“业务发展、管理变革、技术赋能”三大主线，推动“数智中国石油”建设步入快车道。创新提出四层架构设计理念，形成“1+4+N”大模型架构体系，深入实施以昆仑大模型为核心的“人工智能+”行动。中国海油制定了“智慧海油”的整体建设蓝图，推出“海能”（HI-ENERGY）人工智能模型，致力于推动业务转型升级和创新发展。以华为、中兴通讯、工业富联等为代表的科技型企业纷纷通过设立独立部门或子公司形式入局数智能源领域。
数智支撑
油气行业破解数据与人才挑战
油气行业的数字智能化建设与AI技术应用为应对当前行业挑战提供了重要解决方案。通过技术创新，企业不仅可以提高生产效率、降低运营成本，还可以为安全管理提供智能化保障，实现更高水平的合规和低碳化目标。然而，转型过程中仍需克服数据管理、技术攻关、人才短缺等挑战。
一方面，数据还存在质量与安全问题。数据是数智化建设的基础，但目前油气行业数据质量参差不齐、标准不统一、采集设备自动化程度低、样本缺失等问题，导致数据难以满足智能化分析的需求。与此同时，随着数字化程度的提高，数据安全风险日益增加，如何保障数据安全成为亟待解决的问题。
另一方面，信息挖掘与核心技术有待提升。相比于传统的单一智能数据分析方法，当前所需要的大数据分析方法和信息挖掘技术更强调对多学科、多理论交叉融合的智能分析。这不仅对新型的大数据分析理论提出了要求，而且对高效的数据存储和组织技术支持同样明确了更新进步的方向。
此外，当前全球人工智能领域面临着人才分布不平衡、专业队伍储备不足等困境。从本质上而言，人工智能领域的竞争是人才的竞争，特别是油气行业的数字智能化建设，需要既懂油气业务又掌握数字技术的复合型人才。目前国内外高校和研究院尚未建立人工智能一级学科，相关专业教育尚不能完全满足行业对复合型人才的需求，此外，能源企业内部对员工的数字化技能培训体系也不完善，这在一定程度上制约了油气行业数智化建设的进程。
数智引领
油气行业驶入“AI+”新航道
在华为对数智能源的定义中，能源数智化建设将实现全链条互联化、数字化和智能化，以及生产效率、运维效率、能源效率的最大化。未来，数字化转型和智能化建设将进一步深刻影响全产业链，人工智能、物联网、大数据、区块链等数字技术将在油气行业实现更深度融合，为能源转型开辟可持续发展的新路径。在这一过程中，能源利用效率将得到进一步提升，新能源与油气协同发展的新模式逐渐形成，基于大数据和人工智能的智能决策系统将得到更广泛应用。企业将通过对多源数据信息的综合分析，做出科学合理的决策部署，预测性维护也将成为常态。
当前，油气行业数智化建设已进入“AI+”深水区。各国际能源公司的智能化转型实践为行业发展提供了宝贵经验，也将带动更多企业加快数字化转型步伐。各能源企业需正视面临的挑战，积极采取应对策略，才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。
第一，各能源企业应强化系统观念，根据自身核心业务、发展程度、产业特点及需求，量身定制企业数字化转型顶层发展规划，全面提升企业数字化建设的整体性、系统性以及协同性。关键在于针对个性化需求，采取“集中+个性”的数据产品研发构建与自身相适应的AI系统，而非简单套用通用模型，进而开创性地解决传统工程难题。
第二，人工智能的专业人才培养不能仅仅依靠高校教育，各企业对市场需求和业务实践更加熟悉，更应发挥优势、有针对性地加强内部培训体系建设，通过与高校、科研机构合作，组建人工智能研究机构及工作专班，强化人工智能研发应用关键技术研究，打造“AI+油气业务”和“油气业务+AI”复合型人才队伍。加强全员培训，深入把握人工智能技术和产业发展的规律和趋势，拓展智能化发展的思维和意识，引导各级管理人员和专家人才充分利用数智技术推动管理变革，当好人工智能战略部署的执行者和推动者。
第三，能源企业与科技企业进行全面战略合作至关重要。双方应共谋发展，推进全面战略合作，深化创新联合体建设和协同创新。能源企业与科技企业分别具有内生的资源优势，如何才能推动实现资源互补、技术共享的可持续合作，关键在于价值共创，以价值为导向，以场景为牵引，聚焦能源企业数字化转型深层次痛点，加快推进企业数智化创新建设。近期，西班牙国家石油公司雷普索尔（Repsol）宣布将扩大与世界头号咨询公司埃森哲（Accenture）的联合创新合作，加速生成式人工智能对全业务流程的覆盖。中国石油也与中国移动、华为、科大讯飞等公司展开强强联合，深化在数字化转型、5G创新应用、算力、人工智能等方面的合作，推动实现内外部技术和资源的有效融合。