隨著AI大模型技術的盛行，千行萬業(yè)都在加速邁向AI時代。如華為油氣礦山軍團解決方案總裁蔣旺成所說，“可以預期未來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險，推動行業(yè)向高效、綠色、智能化方向邁進。在這場關乎油氣行業(yè)未來的變革中，AI正在破解傳統(tǒng)模式的束縛，重構行業(yè)新價值。

01 AI在工業(yè)場景落地的五大瓶頸

過往的油氣行業(yè)的智能化項目存在算法精度低、負樣本無法窮舉、算法通用性差、數(shù)據(jù)不安全、人才缺乏五大瓶頸，嚴重制約著智能化項目的規(guī)?；瘧?。

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

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(tǒng)算法面對全新異常場景時往往束手無策，這種“負樣本無法窮舉”的問題，也讓AI系統(tǒng)的適應能力大打折扣。

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

數(shù)據(jù)安全問題同樣不容忽視，譬如一些主流的項目制開發(fā)模式要求將核心生產(chǎn)數(shù)據(jù)導出至第三方研發(fā)環(huán)境，這不僅帶來商業(yè)秘密泄露風險，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，用戶側(cè)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題。

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

要突破這些瓶頸，需要構建全新的AI開發(fā)范式，既能保障數(shù)據(jù)安全，又能實現(xiàn)算法的持續(xù)進化；既要降低技術門檻，又要確?？鐖鼍暗倪m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鍵鑰匙。

02 華為的“破局之道”

實際上，油氣行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型已經(jīng)走過了很多年，但過去的數(shù)字化通常是項目式的，更強調(diào)單點突破。

比如在開采環(huán)節(jié)通過數(shù)字化設備檢測油井生產(chǎn)數(shù)據(jù)，提高開采效率。雖然取得了一定成效，但并未從根本上提升整個行業(yè)的生產(chǎn)力模式。

AI大模型與油氣行業(yè)場景的結合，其實可以看做是一個由淺入深的過程，它需要一個基于全局視角的系統(tǒng)級創(chuàng)新，而不再是強調(diào)某個單一場景。

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

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(nèi)部，形成集團級訓練中心與邊緣推理相結合的兩級體系，實現(xiàn)數(shù)據(jù)安全與模型進化的平衡。”

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（場景應用）的三層邏輯架構。先通過企業(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)專屬數(shù)據(jù)，訓練出專屬的L1行業(yè)大模型，其知識產(chǎn)權完全歸屬企業(yè)；最后在L2層面向具體場景開發(fā)應用。

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

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

通過開發(fā)工具的革新，基于盤古大模型的工作流顯著降低了技術門檻，使企業(yè)能夠自主培養(yǎng)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(shù)據(jù)處理等高性能計算場景提供了高效的解決方案；預測模型的深度應用，則將實時數(shù)據(jù)與過程控制相結合，實現(xiàn)了生產(chǎn)工藝的持續(xù)優(yōu)化。

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

03 AI驅(qū)動油氣產(chǎn)業(yè)質(zhì)變

如果從實施路徑來看，成功的AI轉(zhuǎn)型首先需要站在全局視角進行戰(zhàn)略規(guī)劃，通過場景分解明確實施重點，同時建立專門的組織保障人才培養(yǎng)體系。只有貫穿始終，全方位的推進策略，才能確保AI技術真正融入生產(chǎn)實踐，而非停留在試點階段。

蔣旺成也認為，企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型是系統(tǒng)工程，“戰(zhàn)略規(guī)劃、場景規(guī)劃、確立架構、組織保障、持續(xù)運營、人才培養(yǎng)”這6大核心要素缺一不可。

而按照這套體系成長起來的案例，在AI與場景的融合上都已頗見成效。

比如，中國石油根據(jù)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(xiàn)場應用部署”的三級架構，通過優(yōu)化數(shù)據(jù)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(xiàn)場業(yè)務中，實現(xiàn)了訓練中心和大模型價值快速變現(xiàn)。

再比如，“管網(wǎng)”大模型基于華為算力底座和技術棧，打造“管網(wǎng)制度流程+數(shù)據(jù)+IT+大模型”體系，構建具有管網(wǎng)特色的大模型方案，實現(xiàn)從辦公到工程建設再到生產(chǎn)調(diào)控等多種核心業(yè)務領域的覆蓋。成為油氣行業(yè)首批通過國家相關部門行業(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(zhuǎn)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系比喻成“大廚與廚房”的關系，“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、油氣等具體場景為客戶解決實際問題。”

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