行业核心观点 - 人工智能技术正加速融入石油石化行业核心业务，推动从勘探开发到生产管理的全链条变革 [1] - 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 [1] AI技术应用现状与挑战 - 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 [2] - 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 [2] - 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 [3] - AI在能源领域落地需遵循“先管理后作业”的实施逻辑，并遵循“四看”原则：看时代、看趋势、看场景、看产品 [3] AI技术应用成效 - 智能化可使可采储量提升5%、开发成本降低10%30% [4] - 渤海SZ36-1等油田应用中，拟合符合率超过92%，运算速度提升12个数量级 [4] - 自主研发的“广义连接单元法”计算效率较传统方法提升20倍以上 [4] - 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% [7] - 中国石化已有25个场景上线，313个业务系统接入AI能力 [7] 企业具体实践与成果 - 中国海油“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 [6] - 中国海油通过“5G+工业互联网”建成国内首个智能炼厂，实现质量合格率100%、重大安全事故零发生、年降碳超20万吨 [7] - 中国海油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 [7] - 中国石化构建“基础—行业—专业”三级模型体系，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 [7] - 中国石化建成覆盖文本、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% [7] - 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 [8] - 国家管网构建覆盖调度指挥、设备管理、安全监控和经营决策的智能化体系，实现对长输油气管网运行的精准感知和智能调控 [8] - 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 [8] 技术突破与创新 - 团队构建了融合物理信息的图结构代理模型PINN-GCEM，实现了秒级快速模拟与参数反演 [4] - 团队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 [4] - 陈掌星院士团队研发的“盖亚大模型”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 [5] - 为破解供需困境，中国工业互联网研究院牵头构建“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成功案例 [2]