夜雨聆风
原标题：AI时代，能源行业发展机遇与挑战并存
文/侯明扬 中国石化石油勘探开发研究院，中国石化报
3月中旬在美国休斯敦举行的第43届剑桥能源周会议上，人工智能（AI）再度成为焦点议题。与会人士认为，人工智能兴起带动数据中心建设等因素，将推动全球能源需求持续增长。与此同时，人工智能在能源领域的应用与扩展也对该行业产生了重要影响，AI时代，能源行业发展机遇与挑战并存。
AI的尽头是算力，算力的尽头是能源：AI时代能源需求将显著增长
从能源自身的角度看，AI技术的突飞猛进推动了能源消费的大幅增长。AI技术的本质是将电力转化成算力，而现阶段生成式AI模型训练与推理需要消耗巨额电力。譬如，以GPT-4为代表的万亿参数模型，单次训练耗能相当于3000户家庭年用电量；而根据美国互联网科技公司Meta披露的数据，如果其最新一代开源大模型Llama 2每日处理10亿次用户请求，仅推理阶段年耗电量就将超过5万兆瓦时，约等于一座5万人口小城市的年耗电量。
进入2025年后，Grok 3和GPT-4.5、GPT-5等新一代AI模型层出不穷，AI技术的发展速度已超出所有人预期。在此背景下，虽然各权威机构的预测数据有所差异，但普遍认为，AI时代能源需求将呈现显著增长态势。
其中，彭博新能源财经（BNEF）2024年报告指出，AI算力的需求每2.5年将出现翻番增长，导致世界电力需求增速远超预期，预计2030年全球仅AI数据中心的电力需求就将达到500~800太瓦时，相当于德国一年的用电量；麦肯锡全球研究院预测，2030年，全球AI数据中心电力需求可能达到1000~1500太瓦时；能源咨询公司伍德麦肯兹表示，AI技术发展将导致美国能源需求持续上升，到2030年，美国数据中心的电力消耗可能翻倍增长，在风能、太阳能等新能源短期内难以实现对化石能源有效替代的背景下，发电需求将推动2040年美国天然气总需求在2023年8865亿立方米的基础上再增加3000亿立方米。
从能源基础设施的角度看，AI技术发展对能源的依赖将推动能源基础设施建设呈现新趋势。一方面，部分电网和天然气管网等能源基础设施建设将持续强化。其中，电网连接需求激增，需要大量投资来强化电网设施，且运营商将不得不面对管理更高流量、可变供应和不断增长的电网系统带来的严峻挑战。此外，燃气电厂规模扩大带来的天然气需求增长，也迫使部分国家和地区持续强化天然气管网基础设施建设。譬如，弗吉尼亚州是美国数据中心建设最集中的地区，殷拓能源公司等天然气生产商计划提升美国山谷管道输送能力至25亿立方英尺/日，将更多天然气输往该地区，以满足发电需求。
另一方面，部分能源基础设施建设或将呈现“分布式”和“离网”等特点。首先，DeepSeek改变了传统AI“规模至上”的发展逻辑，其轻量化模型与开源策略降低了AI应用门槛，促进中端算力设施和分布式数据中心的普及，并推动算力生态从“超大规模中心垄断”转向“分布式蜂群网络”。其次，由于小型模块化反应堆（SMR）和新一代地热等新能源技术预计2030年后逐步成熟，部分大型科技公司已与地热能和核能项目签署新的电力购买协议，探索在“离网”发电设施上开发数据中心。
好风凭借力，送我上青云：AI技术为能源行业高效赋能
在风电和光伏发电领域，AI技术通过提高发电效率、预测设备故障、提升运维能力等显著增加了清洁能源的可靠性和经济性。例如，谷歌旗下DeepMind与风电企业合作，通过系统整合风速、风向、地形等气象数据与历史发电数据，利用机器学习提前36小时预测风电量、优化电网调度，使单个风电项目价值提升20%以上。再如，特斯拉旗下SolarCity通过机器学习模型分析当地云层覆盖、光照强度、温度等气象数据，预测用户家用光伏电池板未来24小时的发电量，并结合用户历史用电数据，预测家庭负载需求，帮助用户提前规划电动汽车充电等高耗电设备使用时段，最终实现家庭发电“发—储—用—售”的全链条优化。
在油气勘探开发领域，AI技术通过数据集成分析、智能决策优化和自动化控制，显著提升了油气资源发现效率、降低了开发成本，并提高了作业安全性，在地震解释、油气藏预测、钻完井优化、压裂方案设计、油井实时监测与预测性维护、数字孪生与虚拟油田、HSE保障等方面均能发挥重要作用。
以钻完井优化为例，油服公司斯伦贝谢利用自主研发的AI钻井系统，在二叠纪盆地实现了“自动驾驶钻井”，使钻井效率提高25%、单井成本下降18%；沙特阿美则在贾富拉页岩气开发项目中利用AI技术辅助超过3公里的长水平段钻井的精准导向和压裂优化，使单井产量提高30%以上。在我国，针对鄂尔多斯盆地致密气藏非均质性强、传统钻井储层钻遇率相对较低的问题，中国石油联合华为开发“智能钻井系统”，利用深度学习算法实时识别岩性，在将储层钻遇率提升至85%、单井产量增加30%的同时，使钻井周期缩短15%，并大幅降低了钻井成本。
在电网运营领域，AI技术已逐步渗透到电网“发—输—变—配—用”各个环节，通过实时数据分析、智能预测和自动化控制等手段重塑电网运营模式，不断提升电力系统的稳定性、效率和可再生能源消纳能力，未来也将推动电网运营从“自动化”向“自主化”跨越，为构建新型电力系统提供高效支撑。
以我国宁夏地区部分光伏发电消纳为例，一方面结合风云气象卫星、地面辐照仪数据，利用“LSTM（长短期记忆网络模型）+注意力机制”模型，将光功率预测精度由85%提升至95%，同时通过AI技术动态优化燃煤机组调峰深度，大幅减少弃光现象；另一方面，在“宁电入湘”特高压通道中，使用AI技术预测湖南负荷需求，并结合区块链智能合约自动匹配宁夏光伏出力曲线（光伏电池的输出功率随着光照强度变化的曲线），2024年跨省区交易量提升了40%以上。
加快发展新质生产力：我国石油企业如何拥抱“AI时代”
首先，要加快掌握关键核心技术，夯实油气勘探开发数智化发展基础。紧扣现阶段油气勘探开发存在的痛点，以“数据—算法—工具—系统”的垂直整合实现AI技术在油气上游领域的穿透。
一是进一步强化数据治理，以统一标准整合地震、测井、钻井等上游数据，正确处理数据数量和质量的关系，深入研究高质量数据集标准体系与建设路径，打造更高质量的油气上游数据集。
二是进一步优化算法，针对地震解释、储层预测、井位优化、智能钻井、压裂优化、生产调控等不同勘探开发场景研发AI模型，如将地质力学方程嵌入神经网络、提升复杂储层预测精度，以深度Q网络（DQN）动态调整钻压、转速来避开断层等。
三是构建自主可控的工具生态，以“软件定义工具、硬件承载智能”为原则，软件聚焦勘探开发核心场景，硬件突破“卡脖子”技术，实现数智工具国产化。四是构建综合性应用平台，打通地质勘探、钻井、压裂、生产等环节的数据流与决策流，实现勘探开发全链条数智化闭环管理，推动油气勘探开发技术从“单点智能”向“系统智能”的跨越。
其次，要聚焦油气勘探开发主责主业，打造能推广、可迭代的应用场景。坚持以场景建设为牵引，通过“需求识别—技术匹配—场景验证—规模推广”的闭环路径，突出创新链、产业链之间的数智赋能作用，持续推动油气勘探开发主业向数智化、低碳化方向升级跃迁，加速形成新质生产力，最终实现AI技术在油气上游实现从“技术可用”到“业务好用”的价值转化。
与此同时，要加快成熟场景普及推广和迭代升级，深入开展油气勘探开发领域原创性、颠覆性、引领性创新成果研究，大力推进语言、视觉、多模态、科学计算等大模型技术在油气勘探开发领域更多场景的应用，力争形成一批示范带动性强的数智化创新项目。
最后，要加强人才队伍建设，提升油气上游领域全员数智素养与技能。一是坚持培养和引进相结合，着力培育一批精通AI理论、技术与油气勘探开发应用的复合型高端人才，打造高水平创新团队，提高油气上游数智化持续创新能力。二是健全AI技术在油气勘探开发应用过程中的“揭榜挂帅”“赛马制”等项目管理机制，支持和鼓励优秀人才挑大梁、担重任，最大程度激发人才创新创业活力，全面提升数智化人才储备质量。三是加大全员普及力度，把握AI技术和产业发展的规律和趋势，推动上游员工拓展数智化发展的思维和意识，做好数智化战略部署的执行者。
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