AI浪潮涌动，油气行业“智”变新生

随着AI大模型技术的盛行，千行万业都在加速迈向AI时代。如华为油气矿山军团解决方案总裁蒋旺成所说，“可以预期未来5年，人工智能将像Excel一样普及，渗透到我们生产与办公的方方面面。”

对油气行业而言，AI不仅能够提升勘探精度、优化生产工艺，还能降低安全事故风险，推动行业向高效、绿色、智能化方向迈进。在这场关乎油气行业未来的变革中，AI正在破解传统模式的束缚，重构行业新价值。

01 AI在工业场景落地的五大瓶颈

过往的油气行业的智能化项目存在算法精度低、负样本无法穷举、算法通用性差、数据不安全、人才缺乏五大瓶颈，严重制约着智能化项目的规模化应用。

在算法开发层面，由于工业生产中正常工况占绝大多数，异常样本的稀缺，让算法训练陷入“数据饥渴”的境地，因此经常会导致算法精度低。

更棘手的是，油气生产的复杂环境中，管道腐蚀、设备故障等异常工况具有不可预测性，传统算法面对全新异常场景时往往束手无策，这种“负样本无法穷举”的问题，也让AI系统的适应能力大打折扣。

跨场景应用时，算法通用性差的问题更加凸显。比如在某炼厂开发的智能检测系统，移植到另一个作业区时，因光照条件、设备布局等环境变量的差异，辨别准确率会大幅骤降。这迫使企业要为每个新场景重复投入开发资源，严重拖慢了AI落地的效率。

数据安全问题同样不容忽视，譬如一些主流的项目制开发模式要求将核心生产数据导出至第三方研发环境，这不仅带来商业秘密泄露风险，更可能危及国家能源信息安全。

蒋旺成指出，“人才准备不足，是更深层的制约因素，而针对人工智能的赋能不够，用户侧研发人员的参与度不够、难有自主创新能力，急需降低门槛、让AI走下神坛、走向平民化，才有可能获得更多的AI人才。”确如此言，油气企业普遍缺乏专业的AI研发团队，很容易造成自主创新能力薄弱和运维成本居高不下等问题。

"要让AI真正成为新质生产力，必须打破作坊式开发的束缚，构建系统性解决方案。"蒋旺成说。

要突破这些瓶颈，需要构建全新的AI开发范式，既能保障数据安全，又能实现算法的持续进化；既要降低技术门槛，又要确保跨场景的适应能力。而华为提出的人工智能平台架构，正是破解五大难题的关键钥匙。

02 华为的“破局之道”

实际上，油气行业的数字化转型已经走过了很多年，但过去的数字化通常是项目式的，更强调单点突破。

比如在开采环节通过数字化设备检测油井生产数据，提高开采效率。虽然取得了一定成效，但并未从根本上提升整个行业的生产力模式。

AI大模型与油气行业场景的结合，其实可以看做是一个由浅入深的过程，它需要一个基于全局视角的系统级创新，而不再是强调某个单一场景。

华为则从架构层面、模型层面和多个核心技术层面，以组合拳形式构建起穿透行业痛点的解决方案。

首先在架构层面，蒋旺成认为，“要引入人工智能新的架构，新的架构要求把训练中心以私有云的方式，部署到企业内部，形成集团级训练中心与边缘推理相结合的两级体系，实现数据安全与模型进化的平衡。”

其次，在模型层面，华为构建起从L0（基础模型），到L1（行业大模型），再到L2（场景应用）的三层逻辑架构。先通过企业私有云部署L0基础模型，吸收通用工业知识；然后注入企业专属数据，训练出专属的L1行业大模型，其知识产权完全归属企业；最后在L2层面向具体场景开发应用。

很明显，模型分层架构让AI开发从"手工作坊"迈向"流水线生产"。“山东能源集团通过该模式，将AI开发团队从几个人扩展至150人，新入职本科生经过3个月培训即可独立完成模型开发和部署，开发效率得到大幅提升。”蒋旺成说。

当然，这套架构创新和模型分层的方法论能够发挥价值，华为在从大模型到基础设施层面的核心技术突破功不可没。

通过开发工具的革新，基于盘古大模型的工作流显著降低了技术门槛，使企业能够自主培养AI人才；而算力架构的优化，鲲鹏与昇腾算力的结合，为地震数据处理等高性能计算场景提供了高效的解决方案；预测模型的深度应用，则将实时数据与过程控制相结合，实现了生产工艺的持续优化。

这些技术创新都不是孤立存在，而是形成了一个相互协同的整体，加快了油气行业的AI应用规模化落地的速度。

03 AI驱动油气产业质变

如果从实施路径来看，成功的AI转型首先需要站在全局视角进行战略规划，通过场景分解明确实施重点，同时建立专门的组织保障人才培养体系。只有贯穿始终，全方位的推进策略，才能确保AI技术真正融入生产实践，而非停留在试点阶段。

蒋旺成也认为，企业智能化转型是系统工程，“战略规划、场景规划、确立架构、组织保障、持续运营、人才培养”这6大核心要素缺一不可。

而按照这套体系成长起来的案例，在AI与场景的融合上都已颇见成效。

比如，中国石油根据自己的具体组织管理模式，也已建成“集团训练-二级单位推理管理-生产现场应用部署”的三级架构，通过优化数据样本上传-模型部署下发-迭代更新流程，加速成熟模型应用到生产现场业务中，实现了训练中心和大模型价值快速变现。

再比如，“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。

当然，面对油气行业智能化转型的广阔空间，华为深知仅仅依靠一家公司的力量远远不够，所以华为一直致力于携手合作伙伴共筑行业解决方案。

蒋旺成将伙伴与华为的关系比喻成“大厨与厨房”的关系，“华为的优势主要在基础设施平台，就像是厨房；而大厨是我们的合作伙伴，在煤矿、钢铁冶炼、化工建材、油气等具体场景为客户解决实际问题。”

当我们站在能源革命与AI时代的交汇点回望，油气行业的转型之路已清晰可辨，人工智能不再是锦上添花的技术点缀，而是重构产业生产力的核心引擎。从数据安全的底线守护，到人才梯队的系统构建；从大模型的知识沉淀，到算力网络的效能释放，华为正以全栈能力助力行业穿越转型深水区。如蒋旺成所说，“人工智能只有开始没有结束。”唯有始终向前，以架构创新打破旧体系，以技术融合催生新动能，才能让传统能源行业在AI时代重新焕发青春。