昆侖大模型數據算力雙驅動(dòng)，開(kāi)啟能源智能新篇章

中國石油集團董事長(cháng)、黨組書(shū)記戴厚良表示，人工智能是推動(dòng)實(shí)體經(jīng)濟和數字經(jīng)濟融合、促進(jìn)產(chǎn)業(yè)深度轉型升級的關(guān)鍵。昆侖大模型的建設，將全面釋放人工智能在油氣勘探開(kāi)發(fā)、煉油化工、新能源等領(lǐng)域的應用潛力，推動(dòng)中國石油向世界一流企業(yè)的目標邁進(jìn)。

大模型落地應用  行業(yè)場(chǎng)景深度綁定

眾所周知，中國石油在勘探開(kāi)發(fā)、油氣田生產(chǎn)、煉油化工、工程技術(shù)、裝備制造、工程建設等領(lǐng)域具備豐富的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，這為油氣場(chǎng)景大模型的落地應用提供廣闊空間。與此同時(shí)，多年來(lái)的油氣專(zhuān)家實(shí)踐經(jīng)驗也會(huì )反饋沉淀到大模型中，尋求新的突破方向。雙向賦能，打造中國石油的新質(zhì)生產(chǎn)力。

自2019年起，華為與中國石油在人工智能領(lǐng)域開(kāi)始合作，雙方在油氣行業(yè)的場(chǎng)景應用中深耕細作，沉淀了眾多油氣場(chǎng)景模型，并培養了一大批人工智能領(lǐng)域的專(zhuān)業(yè)人才。

在這一過(guò)程中，華為憑借多年在人工智能大模型研發(fā)上的深厚積累，展現出了其在自然語(yǔ)言處理、計算機視覺(jué)、預測、科學(xué)計算、多模態(tài)等領(lǐng)域的成熟能力。以與山東能源集團的合作為例，華為成立的聯(lián)合創(chuàng )新中心已在多個(gè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景中探索大模型的應用，開(kāi)發(fā)出面向多個(gè)業(yè)務(wù)方向的數十個(gè)場(chǎng)景，并在集團內外實(shí)現了廣泛的復制與服務(wù)。

大模型技術(shù)需要與行業(yè)場(chǎng)景深度融合，幫助行業(yè)解難題、做難事，才能賦能產(chǎn)業(yè)創(chuàng )新升級。越是個(gè)性化的場(chǎng)景意味著(zhù)越要深入行業(yè)內部，熟悉客戶(hù)痛點(diǎn)，為其量體裁衣定制專(zhuān)屬的解決方案，這也是華為的核心競爭優(yōu)勢之一。

數據和算力織線(xiàn)造網(wǎng) 孵化大模型落地成型

數字經(jīng)濟時(shí)代，數據、算力、算法是人工智能崛起的基石。眾所周知，AI大模型是基于海量數據訓練而成的人工智能算法模型，數據則是決定人工智能能否走向成功的底座。

華為在數字化轉型的征途上，明確了“數據平臺+數據治理”的戰略，確立了數據驅動(dòng)業(yè)務(wù)變革的方針。中國石油憑借在信息化、數字化方面的建設，積累的行業(yè)數據為昆侖大模型的建設提供堅實(shí)的基礎。未來(lái)，華為將利用自身在數據平臺建設和數據治理方面的經(jīng)驗，支持中國石油構建統一的高質(zhì)量數據體系，進(jìn)一步推動(dòng)行業(yè)大模型的開(kāi)發(fā)應用。

大模型需要大算力，算力大小決定著(zhù)模型迭代與創(chuàng )新的速度，也是大模型創(chuàng )新的加速器。華為充分發(fā)揮算力價(jià)值，與科大訊飛成功構建了萬(wàn)卡算力集群系統，顯著(zhù)提升了大模型訓練的效率。同時(shí)，華為還精心打造人工智能集群，實(shí)現算力、運力、存力的一體化設計，帶來(lái)算力技術(shù)的關(guān)鍵性突破。

另外，華為在烏蘭察布、貴安、蕪湖等地設立AI算力中心，以及即將投入運營(yíng)的和林格爾算力中心，每個(gè)算力中心可提供十萬(wàn)/幾十萬(wàn)卡的算力規模。與此同時(shí)，華為與戰略伙伴之間的緊密合作，也為昆侖大模型的建設營(yíng)造了一個(gè)高度協(xié)同和持續創(chuàng )新的良好環(huán)境，雙向賦能，共同推動(dòng)人工智能技術(shù)在能源化工行業(yè)的深度應用和創(chuàng )新發(fā)展。

搶占數字世界話(huà)語(yǔ)權  著(zhù)力加強生態(tài)構建

在數智化時(shí)代，核心技術(shù)創(chuàng )新的關(guān)鍵在于構建一個(gè)健康、可持續的生態(tài)系統。多年來(lái)，華為持續深耕全棧自研創(chuàng )新科技，并初步建立了鯤鵬+昇騰的生態(tài)體系，為昆侖大模型的建設提供了堅實(shí)的技術(shù)支撐。

在應用實(shí)踐中，通過(guò)地震大模型使得地震預測準確率高達92%，遠超傳統方法的86%；基于地震大模型微調形成了碳酸鹽巖縫洞體預測和走滑斷裂識別模型，在走滑斷裂識別中預測效率提升了30倍，大大減少了人為不確定性和多解性問(wèn)題。模型的創(chuàng )建與功能拓展完全得益于華為生態(tài)圈的打造，把軟件系統推廣給各行業(yè)的用戶(hù)并形成良好的應用，與合作伙伴的聯(lián)手實(shí)現技術(shù)應用閉環(huán)。

在智能化工設計方面，中國科學(xué)院大連化學(xué)物理研究所與華為等機構的合作，催生了全流程智控化工設計平臺。此外，測井大模型也在流體識別中展現了其應用潛力。融合多種元特征的模型在實(shí)際場(chǎng)景驗證中，無(wú)論是準確率還是召回率，都有出色的表現。這表明，大模型的應用不僅限于地震數據處理，還能深入到更具體的地質(zhì)分析任務(wù)中，多元化場(chǎng)景應用，為中國石油等企業(yè)提供更精準的地下資源評估工具。

當前人工智能發(fā)展已邁向大模型時(shí)代，加速在能源化工等產(chǎn)業(yè)落地應用，在此背景下，昆侖大模型應運而生。作為人工智能技術(shù)與傳統能源行業(yè)深度融合的典范，昆侖大模型展示了大模型與人工智能技術(shù)在促進(jìn)傳統產(chǎn)業(yè)升級、推動(dòng)高質(zhì)量發(fā)展方面的巨大潛力。隨著(zhù)昆侖大模型的研發(fā)與應用，未來(lái)在能源化工行業(yè)將涌現出更多智能化、數字化的創(chuàng )新應用，帶動(dòng)產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量轉型升級，形成百花齊放的人工智能產(chǎn)業(yè)應用生態(tài)。