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近日，由中国石油企业协会主办的第七届石油石化数字化与智能化创新发展交流大会在浙江省杭州市举行。与会专家指出，人工智能（AI）技术正加速融入石油石化行业的核心业务，推动从勘探开发到生产管理的全链条变革。尽管面临工业场景复杂度高、安全性要求严苛等挑战，但通过“人机协同”路径和产学研用协同创新，AI正成为推动行业提质增效和转型升级的重要支撑。
理性推进AI在工业场景落地
工业场景的特殊性决定了AI技术在石油石化行业的应用必须稳步推进。中国工业互联网研究院智能化研究所所长顾维玺指出，工业场景容错率低、安全要求高，导致AI在制造业的落地滞后于消费互联网。目前，产业面临严重供需错配问题，懂AI的企业不熟悉工业流程，而制造企业缺乏AI技术能力，制约了智能化深入实施。对此，AI落地必须坚持“人机协同”路径。为破解这一困境，中国工业互联网研究院牵头构建了“人工智能赋能新型工业化供需对接服务平台”，目前已促成线下对接超300次，在汽车设计、药物研发、石油化工等领域培育了一批成功案例，有效降低技术应用门槛，为工业智能化提供系统性支撑。
顾维玺强调，AI正经历从专用到通用的历史性转变，呈现出“大、通、融”三大特征，标志着大模型时代已全面到来。
“石油石化行业运用AI要保持理性，既要积极拥抱AI解决知识不对称的潜力，也要避免盲目追新。”中国数字治理研究会秘书长、北京师范大学互联网发展研究院高级研究员、首都科技发展研究院特约研究员杨煜东指出，AI技术已跨越50%扩散临界点，进入从成长期向成熟期过渡的关键阶段，但大模型本质仍是概率工具，其强于相关性而弱于因果推理。
针对网络安全，杨煜东提出，数据增值的关键在于工具能力。要坚持管理和技术并重，采用科学方法增强网络韧性，同时企业需明确安全技术方向，转变传统安全思路。
“AI在能源领域落地需遵循‘先管理后作业’的实施逻辑。”杨煜东提出“四看”原则：看时代，把握工业革命上下半场技术特征；看趋势，借助S曲线判断技术成熟度；看场景，着力解决信息与知识不对称问题；看产品，区分增强型与原生型技术路径。
AI从辅助工具转向核心支撑
基于理性的AI落地策略，AI技术在油气田开发等领域正从辅助工具逐步转变为核心支撑。长江大学党委常委、副校长赵辉指出，智能化是推动油气田精细高效开发的必由之路。研究表明，智能化可使可采储量提升5%、开发成本降低10%~30%，对行业提质增效具有关键作用。
然而，当前油藏数值模拟软件90%以上依赖进口，因此发展自主可控技术体系迫在眉睫。赵辉介绍，其团队构建了融合物理信息的图结构代理模型PINN-GCEM，在渤海SZ36-1等油田应用中，拟合符合率超过92%，运算速度提升1~2个数量级，实现了秒级快速模拟与参数反演。此外，团队自主研发的“广义连接单元法”已集成到中海油首款海上水驱砂岩油藏数值模拟平台——“海潮Osim”，计算效率较传统方法提升20倍以上。赵辉表示，团队还研发了注采参数优化、井网布局、压裂缝网控制等系列智能决策方法，推动油气开发从“经验驱动”向“数据与机理双驱动”转型。
中国工程院外籍院士、加拿大工程院/皇家科学院院士、美国国家工程院院士陈掌星介绍了团队研发的“盖亚大模型”。该模型可在测井解释、三维建模、参数优化等业务场景中实现高效求解与泛化应用，推动形成从智能解释到生产管理的一体化工作流。
央企牵头AI与产业深度融合
作为行业转型的主力军，多家能源央企正积极推动AI、大模型、工业互联网等落地应用。
中国海洋石油集团有限公司科技与数智化部专项工作领导单彤文介绍，中国海油（600938）深入实施人工智能+专项行动，推动人工智能与海洋能源产业全方位融合。其中，“深海一号”大气田实现智能化远程遥控生产，年产能提升至45亿立方米，成为世界首个具备台风期连续生产能力的超深水平台。
数据是企业数字化转型的核心要素。据单彤文介绍，中国海油通过“5G+工业互联网”建成国内首个智能炼厂，实现了质量合格率100%、重大安全事故零发生、年降碳超20万吨。同时构建中下游销售一体化数智平台，累计交易额突破2万亿元，服务客户超1100万个。
中国石油化工集团有限公司首席工程技术大师王子宗表示，中国石化（600028）构建了“基础—行业—专业”三级模型体系。其自主研发的“长城大模型”形成7000亿参数与700亿参数的双版本，通过国家引领级评测；同时建成覆盖文本、图像、视频的多模态高质量数据集，规模超650TB，形成“租建结合、云边协同”的781Pflops算力体系，国产化率超80%。
在场景落地方面，王子宗介绍，中国石化通过AI技术助力地震资料处理效率提升10倍，聚酰亚胺气体分离膜研发周期缩短80%，润滑油脂产品开发效率提升30%~50%。目前已有25个场景上线，313个业务系统接入AI能力，初步形成全员用AI、建AI的创新氛围。
中国石油天然气集团有限公司数字和信息化管理部总经理胡炳军介绍。中国石油开发的昆仑大模型采用“1+4+N”四层架构，训练形成60个大模型，语言大模型参数从700亿升级到3000亿、视觉与多模态大模型参数也实现大幅提升。
国家管网则通过构建覆盖调度指挥、设备管理、安全监控和经营决策的智能化体系配资网站首页，实现了对长输油气管网运行的精准感知和智能调控；国家能源基于工业互联网构建“一网一库三平台”架构，实现数据贯通、模型驱动与三级协同。
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