AI浪潮涌動(dòng)，油氣行業(yè)“智”變新生

隨著(zhù)AI大模型技術(shù)的盛行，千行萬(wàn)業(yè)都在加速邁向AI時(shí)代。如華為油氣礦山軍團解決方案總裁蔣旺成所說(shuō)，“可以預期未來(lái)5年，人工智能將像Excel一樣普及，滲透到我們生產(chǎn)與辦公的方方面面。”

對油氣行業(yè)而言，AI不僅能夠提升勘探精度、優(yōu)化生產(chǎn)工藝，還能降低安全事故風(fēng)險，推動(dòng)行業(yè)向高效、綠色、智能化方向邁進(jìn)。在這場(chǎng)關(guān)乎油氣行業(yè)未來(lái)的變革中，AI正在破解傳統模式的束縛，重構行業(yè)新價(jià)值。

01 AI在工業(yè)場(chǎng)景落地的五大瓶頸

過(guò)往的油氣行業(yè)的智能化項目存在算法精度低、負樣本無(wú)法窮舉、算法通用性差、數據不安全、人才缺乏五大瓶頸，嚴重制約著(zhù)智能化項目的規?；瘧?。

在算法開(kāi)發(fā)層面，由于工業(yè)生產(chǎn)中正常工況占絕大多數，異常樣本的稀缺，讓算法訓練陷入“數據饑渴”的境地，因此經(jīng)常會(huì )導致算法精度低。

更棘手的是，油氣生產(chǎn)的復雜環(huán)境中，管道腐蝕、設備故障等異常工況具有不可預測性，傳統算法面對全新異常場(chǎng)景時(shí)往往束手無(wú)策，這種“負樣本無(wú)法窮舉”的問(wèn)題，也讓AI系統的適應能力大打折扣。

跨場(chǎng)景應用時(shí)，算法通用性差的問(wèn)題更加凸顯。比如在某煉廠(chǎng)開(kāi)發(fā)的智能檢測系統，移植到另一個(gè)作業(yè)區時(shí)，因光照條件、設備布局等環(huán)境變量的差異，辨別準確率會(huì )大幅驟降。這迫使企業(yè)要為每個(gè)新場(chǎng)景重復投入開(kāi)發(fā)資源，嚴重拖慢了AI落地的效率。

數據安全問(wèn)題同樣不容忽視，譬如一些主流的項目制開(kāi)發(fā)模式要求將核心生產(chǎn)數據導出至第三方研發(fā)環(huán)境，這不僅帶來(lái)商業(yè)秘密泄露風(fēng)險，更可能危及國家能源信息安全。

蔣旺成指出，“人才準備不足，是更深層的制約因素，而針對人工智能的賦能不夠，用戶(hù)側研發(fā)人員的參與度不夠、難有自主創(chuàng )新能力，急需降低門(mén)檻、讓AI走下神壇、走向平民化，才有可能獲得更多的AI人才。”確如此言，油氣企業(yè)普遍缺乏專(zhuān)業(yè)的AI研發(fā)團隊，很容易造成自主創(chuàng )新能力薄弱和運維成本居高不下等問(wèn)題。

"要讓AI真正成為新質(zhì)生產(chǎn)力，必須打破作坊式開(kāi)發(fā)的束縛，構建系統性解決方案。"蔣旺成說(shuō)。

要突破這些瓶頸，需要構建全新的AI開(kāi)發(fā)范式，既能保障數據安全，又能實(shí)現算法的持續進(jìn)化；既要降低技術(shù)門(mén)檻，又要確?？鐖?chǎng)景的適應能力。而華為提出的人工智能平臺架構，正是破解五大難題的關(guān)鍵鑰匙。

02 華為的“破局之道”

實(shí)際上，油氣行業(yè)的數字化轉型已經(jīng)走過(guò)了很多年，但過(guò)去的數字化通常是項目式的，更強調單點(diǎn)突破。

比如在開(kāi)采環(huán)節通過(guò)數字化設備檢測油井生產(chǎn)數據，提高開(kāi)采效率。雖然取得了一定成效，但并未從根本上提升整個(gè)行業(yè)的生產(chǎn)力模式。

AI大模型與油氣行業(yè)場(chǎng)景的結合，其實(shí)可以看做是一個(gè)由淺入深的過(guò)程，它需要一個(gè)基于全局視角的系統級創(chuàng )新，而不再是強調某個(gè)單一場(chǎng)景。

華為則從架構層面、模型層面和多個(gè)核心技術(shù)層面，以組合拳形式構建起穿透行業(yè)痛點(diǎn)的解決方案。

首先在架構層面，蔣旺成認為，“要引入人工智能新的架構，新的架構要求把訓練中心以私有云的方式，部署到企業(yè)內部，形成集團級訓練中心與邊緣推理相結合的兩級體系，實(shí)現數據安全與模型進(jìn)化的平衡。”

其次，在模型層面，華為構建起從L0（基礎模型），到L1（行業(yè)大模型），再到L2（場(chǎng)景應用）的三層邏輯架構。先通過(guò)企業(yè)私有云部署L0基礎模型，吸收通用工業(yè)知識；然后注入企業(yè)專(zhuān)屬數據，訓練出專(zhuān)屬的L1行業(yè)大模型，其知識產(chǎn)權完全歸屬企業(yè)；最后在L2層面向具體場(chǎng)景開(kāi)發(fā)應用。

很明顯，模型分層架構讓AI開(kāi)發(fā)從"手工作坊"邁向"流水線(xiàn)生產(chǎn)"。“山東能源集團通過(guò)該模式，將AI開(kāi)發(fā)團隊從幾個(gè)人擴展至150人，新入職本科生經(jīng)過(guò)3個(gè)月培訓即可獨立完成模型開(kāi)發(fā)和部署，開(kāi)發(fā)效率得到大幅提升。”蔣旺成說(shuō)。

當然，這套架構創(chuàng )新和模型分層的方法論能夠發(fā)揮價(jià)值，華為在從大模型到基礎設施層面的核心技術(shù)突破功不可沒(méi)。

通過(guò)開(kāi)發(fā)工具的革新，基于盤(pán)古大模型的工作流顯著(zhù)降低了技術(shù)門(mén)檻，使企業(yè)能夠自主培養AI人才；而算力架構的優(yōu)化，鯤鵬與昇騰算力的結合，為地震數據處理等高性能計算場(chǎng)景提供了高效的解決方案；預測模型的深度應用，則將實(shí)時(shí)數據與過(guò)程控制相結合，實(shí)現了生產(chǎn)工藝的持續優(yōu)化。

這些技術(shù)創(chuàng )新都不是孤立存在，而是形成了一個(gè)相互協(xié)同的整體，加快了油氣行業(yè)的AI應用規?；涞氐乃俣?。

03 AI驅動(dòng)油氣產(chǎn)業(yè)質(zhì)變

如果從實(shí)施路徑來(lái)看，成功的AI轉型首先需要站在全局視角進(jìn)行戰略規劃，通過(guò)場(chǎng)景分解明確實(shí)施重點(diǎn)，同時(shí)建立專(zhuān)門(mén)的組織保障人才培養體系。只有貫穿始終，全方位的推進(jìn)策略，才能確保AI技術(shù)真正融入生產(chǎn)實(shí)踐，而非停留在試點(diǎn)階段。

蔣旺成也認為，企業(yè)智能化轉型是系統工程，“戰略規劃、場(chǎng)景規劃、確立架構、組織保障、持續運營(yíng)、人才培養”這6大核心要素缺一不可。

而按照這套體系成長(cháng)起來(lái)的案例，在A(yíng)I與場(chǎng)景的融合上都已頗見(jiàn)成效。

比如，中國石油根據自己的具體組織管理模式，也已建成“集團訓練-二級單位推理管理-生產(chǎn)現場(chǎng)應用部署”的三級架構，通過(guò)優(yōu)化數據樣本上傳-模型部署下發(fā)-迭代更新流程，加速成熟模型應用到生產(chǎn)現場(chǎng)業(yè)務(wù)中，實(shí)現了訓練中心和大模型價(jià)值快速變現。

再比如，“管網(wǎng)”大模型基于華為算力底座和技術(shù)棧，打造“管網(wǎng)制度流程+數據+IT+大模型”體系，構建具有管網(wǎng)特色的大模型方案，實(shí)現從辦公到工程建設再到生產(chǎn)調控等多種核心業(yè)務(wù)領(lǐng)域的覆蓋。成為油氣行業(yè)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項目。

當然，面對油氣行業(yè)智能化轉型的廣闊空間，華為深知僅僅依靠一家公司的力量遠遠不夠，所以華為一直致力于攜手合作伙伴共筑行業(yè)解決方案。

蔣旺成將伙伴與華為的關(guān)系比喻成“大廚與廚房”的關(guān)系，“華為的優(yōu)勢主要在基礎設施平臺，就像是廚房；而大廚是我們的合作伙伴，在煤礦、鋼鐵冶煉、化工建材、油氣等具體場(chǎng)景為客戶(hù)解決實(shí)際問(wèn)題。”

當我們站在能源革命與AI時(shí)代的交匯點(diǎn)回望，油氣行業(yè)的轉型之路已清晰可辨，人工智能不再是錦上添花的技術(shù)點(diǎn)綴，而是重構產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)力的核心引擎。從數據安全的底線(xiàn)守護，到人才梯隊的系統構建；從大模型的知識沉淀，到算力網(wǎng)絡(luò )的效能釋放，華為正以全棧能力助力行業(yè)穿越轉型深水區。如蔣旺成所說(shuō)，“人工智能只有開(kāi)始沒(méi)有結束。”唯有始終向前，以架構創(chuàng )新打破舊體系，以技術(shù)融合催生新動(dòng)能，才能讓傳統能源行業(yè)在A(yíng)I時(shí)代重新煥發(fā)青春。