談及華為，人們可以想到很多閃耀的標簽，如鴻蒙、中國智造……
12月5日，華為在北京舉辦了“華為中國政企業(yè)務(wù)油氣礦山媒體溝通會(huì )”活動(dòng)。華為中國政企油氣礦山系統部總經(jīng)理范濤和華為中國政企CMO邱恒出席，介紹了華為如何通過(guò)ICT技術(shù)激發(fā)油氣礦山行業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力。
在會(huì )議現場(chǎng)，石油Link深切地感受到華為正以另一重身份強勢崛起——AI油服引領(lǐng)者。
據了解，11月28日，中國石油發(fā)布了700億參數昆侖大模型，推進(jìn)“人工智能+”行動(dòng)。在這一里程碑式的成就背后，華為不僅參與了頂層設計，還建設了昆侖視覺(jué)大模型、科學(xué)計算大模型。
11月29日，國家管網(wǎng)集團正式上線(xiàn)應用“管網(wǎng)”大模型，旨在通過(guò)人工智能賦能10萬(wàn)公里油氣管網(wǎng)建設運營(yíng)和資源配置，而華為為此提供算力底座和技術(shù)棧支持。
那么，華為究竟是如何跨越行業(yè)界限，成長(cháng)為AI油服引領(lǐng)者，加速行業(yè)智能化發(fā)展步伐的呢？
自巴黎氣候協(xié)定簽署以來(lái)，全球能源結構在各國政府和國際組織的推動(dòng)下不斷進(jìn)行調整，可再生能源的發(fā)展勢頭日益強勁，帶給了傳統油氣行業(yè)綠色低碳轉型的巨大挑戰。
與此同時(shí)，全球油氣資源的劣質(zhì)化趨勢也日益明顯，油氣勘探開(kāi)發(fā)活動(dòng)不得不從常規油氣田轉向非常規油氣田，從淺層淺水油氣田轉向深層深水油氣田，提高油氣采收率和降低生產(chǎn)成本也成了行業(yè)亟待解決的重要課題。
面對這些挑戰，油氣行業(yè)迫切需要通過(guò)轉型來(lái)提質(zhì)增效，助力綠色低碳、能源變革。
而數字化、人工智能等新一輪技術(shù)革命的出現，為油氣行業(yè)尋求突破提供了契機。這些前沿技術(shù)備受矚目，吸引了國際石油巨頭以及頂尖油服企業(yè)在內的眾多行業(yè)參與者。
在這一波技術(shù)浪潮中，華為作為一個(gè)跨界的特殊玩家，憑借其深厚的技術(shù)創(chuàng )新實(shí)力脫穎而出。
作為全球領(lǐng)先的ICT基礎設施和智能終端提供商，早在90年代，華為就開(kāi)始IT建設和業(yè)務(wù)管理的變革，從IPD研發(fā)流程管理到ISC供應鏈管理，逐步建立起信息化的IT系統。
到2014年，華為正式啟動(dòng)了數字化轉型，更是在2018年前瞻性地全面布局人工智能戰略。
為進(jìn)一步提升團隊高效協(xié)同、快速響應客戶(hù)需求，華為中國政企油氣礦山系統部總經(jīng)理范濤在媒體溝通會(huì )透露，今年年初，華為將油氣、礦山行業(yè)業(yè)務(wù)進(jìn)行了整合，集中資源服務(wù)全國4W+家客戶(hù)，通過(guò)拉通研、營(yíng)、銷(xiāo)、供、服團隊，高效協(xié)同，縮短產(chǎn)業(yè)鏈條，為油氣、礦山客戶(hù)打造適配行業(yè)需求的場(chǎng)景化解決方案。
目前，華為油氣礦山的業(yè)務(wù)涵蓋了油氣、礦山、冶煉、化工等眾多領(lǐng)域。在油氣業(yè)務(wù)方面，華為已與中石油、中石化、中海油、國家管網(wǎng)簽訂了戰略合作協(xié)議，提供端到端的ICT解決方案。
通過(guò)合作，華為將AI 、5G、云、大數據等技術(shù)和油氣行業(yè)深度融合，賦能油田勘探與生產(chǎn)、管道運輸、煉油化工、成品油零售等不同領(lǐng)域，助力油氣行業(yè)實(shí)現數智化轉型。
成功從來(lái)不是偶然，所有的厚積薄發(fā)，都有跡可循。
當前，加速推進(jìn)行業(yè)數智化轉型已成業(yè)界共識，而華為成為AI油服領(lǐng)域的佼佼者，離不開(kāi)其強大的創(chuàng )新研發(fā)能力。
數據顯示，華為公司擁有研發(fā)人員超過(guò)11萬(wàn)，占比超過(guò)55.5%，近十年累計研發(fā)投入費用超過(guò)11100億元。
除此以外，華為能將數字世界帶向油氣行業(yè)，關(guān)鍵在于解決了“隔行如隔山”的跨界挑戰。
眾所周知，油氣行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈長(cháng)，工作場(chǎng)景復雜多變，而傳統的人工智能模型往往針對特定場(chǎng)景開(kāi)發(fā)，不同小模型對應不同場(chǎng)景，難以在不同場(chǎng)景之間遷移和復制，這種高度的定制化不僅限制了模型的通用性，還將顯著(zhù)增加企業(yè)的運營(yíng)成本。
面對諸如此類(lèi)AI在油氣礦山行業(yè)落地的難題，華為中國政企油氣礦山系統部總經(jīng)理范濤表示，華為針對性地研發(fā)了人工智能的新架構，采用“云邊協(xié)同”兩級架構。
通俗點(diǎn)來(lái)說(shuō)，就是在集團側部署訓練中心，負責模型的訓練開(kāi)發(fā)，在邊緣側對訓練好的模型進(jìn)行推理，過(guò)程中識別并捕獲異常數據，定期或定量地送回訓練中心進(jìn)一步學(xué)習和分析。
這種“邊用邊學(xué)”的循環(huán)方式，使得模型能夠不斷適應新的生產(chǎn)環(huán)境和異常情況，不僅解決了傳統模型定制化嚴重、泛化性差的問(wèn)題，還解決了傳統架構中難以應對的未知挑戰。
2024年6月，華為正式推出工業(yè)領(lǐng)域的盤(pán)古大模型5.0，其基于海量數據，擁有強大的擬合能力，包括視覺(jué)大模型、預測大模型、盤(pán)古自然語(yǔ)言大模型、多模態(tài)大模型、科學(xué)計算大模型等在內的多元化功能，并在全系列、多模態(tài)、強思維三個(gè)方面進(jìn)行了全新升級，可為油氣行業(yè)提供更加智能、高效的解決方案。
不僅如此，針對應用場(chǎng)景數據不足，數據收集和處理工作量巨大的挑戰，華為還創(chuàng )新性地打破了L0、L1、L2三層模型逐步構建的傳統路徑，提出了全新的大模型應用落地策略，以滿(mǎn)足不同類(lèi)型的客戶(hù)類(lèi)型和需求。
具體而言，在初始階段，可以直接通過(guò)L0大模型結合場(chǎng)景數據集實(shí)現L2場(chǎng)景的快速開(kāi)發(fā)。隨著(zhù)場(chǎng)景規劃分批落地后，企業(yè)收集和標注的行業(yè)數據就可以快速的拿來(lái)訓練L1行業(yè)模型，補足L1的能力。
正是這種以技術(shù)為基石、以客戶(hù)為中心的理念，構成了華為AI在油氣行業(yè)成功的底層密碼。
在A(yíng)I技術(shù)日新月異的今天，算力、存力和運力已成為各行業(yè)革新與進(jìn)步的關(guān)鍵要素。對于油氣行業(yè)而言，AI技術(shù)的融入并非一蹴而就，這三大數智化底座的全面升級顯得尤為重要。
多年來(lái)，華為憑借深厚的數智化技術(shù)積累，正逐步將其“智慧”延伸至油氣行業(yè)的各個(gè)細分領(lǐng)域，為行業(yè)發(fā)展AI技術(shù)提供了堅實(shí)的支撐。
以地震勘探技術(shù)為例，這兩年地震勘探為了能夠將復雜的地下情況看的更清楚，正朝著(zhù)高分辨率、三維、多波多分量方向發(fā)展，采集的地震數據量龐大且復雜，部分單體數據達到PB（1024TB）級，在處理過(guò)程中甚至達到十幾個(gè)PB的數據量。
作為行業(yè)主流的地震數據處理解釋軟件，東方物探自主研發(fā)的國內首款一體化大型軟件GeoEast，每個(gè)版本都會(huì )融入更加前沿、更加智能的物探技術(shù)，因此導致其算力、存儲需求的暴增。
為了解決這一問(wèn)題，東方物探選擇與華為合作，依托其領(lǐng)先的算力、存力、運力資源，來(lái)提升GeoEast的處理解釋性能。
據華為中國政企CMO邱恒現場(chǎng)介紹，在存儲領(lǐng)域，華為構建了鯤鵬通用計算平臺，采用對稱(chēng)分布式架構，并運用了集群模式、自動(dòng)負載均衡及全局緩存等技術(shù)，來(lái)實(shí)現系統資源的高效管理和配置。
這一設計不僅縮短了地震資料處理的周期，還便于實(shí)現節點(diǎn)擴容以及系統性能和容量的線(xiàn)性擴展。
針對高性能計算需求，鯤鵬的計算節點(diǎn)與管理節點(diǎn)均配備了鯤鵬服務(wù)器，尤其浮點(diǎn)運算上的性能優(yōu)勢，有效減輕了地震資料處理中的龐大計算壓力。
而在網(wǎng)絡(luò )傳輸方面，鯤鵬實(shí)施了計算、存儲、管理三大網(wǎng)絡(luò )的獨立分離策略，即計算網(wǎng)絡(luò )采用萬(wàn)兆以太網(wǎng)，管理網(wǎng)絡(luò )則使用了千兆以太網(wǎng)，而存儲網(wǎng)絡(luò )則選用了高速的10GE以太網(wǎng)或40GE IB網(wǎng)絡(luò )，以確保數據傳輸的迅速與高效。
經(jīng)測試，華為鯤鵬的引入顯著(zhù)提升了GeoEast的性能。以時(shí)間偏移（PSTM）和深度偏移（PSDM）為例，相同場(chǎng)景下鯤鵬處理速度提升2至3倍。
同樣，中石化石油物探技術(shù)研究院有限公司在信息化建設過(guò)程中，也采用了華為OceanStor海量存儲、高速核心交換機、定制化高性能服務(wù)器集群等先進(jìn)核心設備，建成了中石化最大的超算中心，為高效、準確發(fā)現油氣資源提供算力支持。
依托這一高性能計算平臺，物探院實(shí)現了對海量地震數據的高速處理，大幅縮減了數據處理時(shí)間，提高了數據處理的精度和效率。
更重要的是，借助大數據技術(shù)，研究人員能從復雜的地震數據中挖掘出更多有價(jià)值的信息，為油氣勘探提供更加精準的井位建議和儲量預測，讓油氣行業(yè)邁入數智世界。
當前，數智化浪潮正以前所未有的力量席卷全球，而傳統油氣行業(yè)，這個(gè)一度在數字化建設上相對滯后的領(lǐng)域，正迎來(lái)數字化變革的全新洗禮。
正如國際能源署（IEA）發(fā)布的首份《能源數字化轉型》報告所預見(jiàn)的那樣，云計算、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等數字技術(shù)為能源行業(yè)的重大挑戰提供了全新解決方案，顯著(zhù)提升了能源系統的安全性、效率、普及性和可持續性，促進(jìn)了新商業(yè)模式的涌現，更在逐步重塑現有的能源市場(chǎng)格局。
2023年，華為針對千行百業(yè)復雜的數智化轉型場(chǎng)景，提出要讓“數智世界，一觸即達”的愿景。
華為中國政企CMO邱恒表示，華為希望通過(guò)“伙伴+華為”體系，以自主創(chuàng )新的技術(shù)、深入場(chǎng)景的方案、適銷(xiāo)易用的產(chǎn)品，配合在身邊的、貼心周到的服務(wù)團隊，以及豐富的“自身+行業(yè)標桿轉型經(jīng)驗”的復制，讓更多行業(yè)客戶(hù)與“數智世界，一觸即達”。
以國家管網(wǎng)為例，其依托華為算力底座和技術(shù)棧，成功構建了“管網(wǎng)”大模型，并上線(xiàn)了超過(guò)20項應用場(chǎng)景，覆蓋了從辦公、工程建設到生產(chǎn)調控等多個(gè)核心業(yè)務(wù)領(lǐng)域。這一項目還成為了油氣行業(yè)中首批通過(guò)國家相關(guān)部門(mén)行業(yè)大模型和算法“雙備案”的代表性人工智能應用。
值得一提的是，在生產(chǎn)場(chǎng)景中，“管網(wǎng)”大模型能夠實(shí)時(shí)診斷壓縮機組的潛在故障，推動(dòng)從計劃性維檢向預知性維檢的轉變。而且，通過(guò)AI語(yǔ)音輸入和儀表讀數的自動(dòng)識別功能，有效減輕一線(xiàn)員工的工作負擔，使得工作量減少了約10%。
在安全場(chǎng)景中，“管網(wǎng)”大模型同樣表現出色。它利用AI技術(shù)識別管道本體的缺陷特征，推演安全風(fēng)險擴散趨勢，并精準識別LNG槽車(chē)裝運過(guò)程中的10余種危險行為，實(shí)現了全天候、全方位的監管。
據透露，國家管網(wǎng)未來(lái)還將規劃建設80余個(gè)應用場(chǎng)景，華為也將基于在大模型、AI平臺、算力等方面的技術(shù)沉淀，繼續支持國家管網(wǎng)集團進(jìn)一步提升“能源動(dòng)脈”的數智化水平。
事實(shí)上，同樣的變革故事，正在油氣行業(yè)不斷上演。
目前，華為先后與中石油、中石化、中海油、國家管網(wǎng)、萬(wàn)華化學(xué)簽訂了戰略合作協(xié)議。也和新奧、華潤、中燃等國內眾多燃氣企業(yè)也與華為建立了緊密的合作關(guān)系，共同探索企業(yè)的數智化轉型，以提高生產(chǎn)效率，降低運營(yíng)成本，提升安全運營(yíng)。
或許我們可以預見(jiàn)，在這場(chǎng)重構油氣行業(yè)數智版圖的變革中，一幅智慧能源的新藍圖正逐步走進(jìn)現實(shí)。
油氣
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