AI一下,焕智生长(二)

人工智能不断演进，为行业提供了实实在在的技术突破与模式创新。

从单点试水到全链铺开，石油石化智能化应用跑出了加速度。在扎实落地、成效显著的基础上，行业 AI 能力也在持续 迭代升级，从基础应用迈向深度赋能，从分散试点走向协同共生，一路进阶、越用越聪明，不断为行业竞争力加码。

人工智能在石油石化行业的应用可以追溯到2015年，迄今为止经历了三个演进阶段，即单点智能应用、智能平台整合、智能协同。

早在2015年至2020年，人工智能技术便开启了单点智能应用阶段。彼时，“单点验证”围绕图像识别、故障预测、数据分析、知识检索等特定场景，形成了轻量化、模块化的AI解决方案。如利用计算机视觉识别地震剖面中的地质构造，通过机器学习预测关键设备的故障风险、构建领域知识库，从而辅助专家的决策等。

“这一阶段的主要价值在于验证了AI技术进入油气业务场景的可行性。但由于应用相互孤立、数据难以共享、模型难以复用，整体上存在‘烟囱式建设’和规模效应不足的问题。”业内专家说。

此后4年间，人工智能技术不断演进，并开始进入智能平台整合阶段。

这个阶段，“平台整合”成为核心内容。企业围绕数据、算力、算法、场景四类要素，建设AI中台、工业互联网平台和数字化开发环境，逐步形成从数据接入、标注治理、模型训练、部署推理到应用迭代的全流程能力。

“平台化建设大幅降低了AI应用的开发门槛，有助于推动AI能力从少数专业团队掌握，向多业务条线共享复用转变。”中国信息协会数字治理委员会副主任兼秘书长蔡春久说。

这时，各石油央企建设的行业平台和专业模型相继研发。例如，中国石油联合中国移动等公司推出了“昆仑大模型”。其成为能源化工领域首个通过备案的行业大模型。同时，中国海油联合中国电信推出了“海能”人工智能模型，为海洋油气开发提供了数智支持。中国石化也自主研发了“长城大模型”。这些行业大模型现已在产业链的各个环节发挥了重要作用。

随着人工智能技术的持续演进，2024年以来，大模型与工业智能体实现更好地结合。这时进入了智能协同阶段。

行业大模型是以通用大模型为基础，叠加油气领域知识、工业机理、专业软件和生产数据，通过“通用基座+领域增强+场景适配”的方式，提升复杂知识理解、方案生成、跨专业协同和人机交互能力。工业智能体则进一步集成任务规划、记忆管理、工具调用、结果校验和闭环执行能力，使AI从“辅助回答问题”逐步走向“协助完成任务”。

2025年，随着DeepSeek上线，中国石化、中国石油、中国海油相继宣布接入这一智能系统。2026年，DeepSeek-V4预览版正式发布并同步开源。首日，中国石化便完成DeepSeek-V4-Flash模型在企业私有化国产智算资源池的部署，并成功接入了长城人工智能平台，开始面向全集团提供服务。

大模型与工业智能体相结合的阶段，“关键不在于模型参数的规模本身，而在于能否嵌入实际业务流程，安全、可控、可靠地解决生产经营中的具体问题。”业内专家说。

在人工智能的发展过程中，单点应用解决了能不能用的问题，平台建设解决了如何规模化的问题，大模型和智能体正在解决如何协同决策、闭环执行的问题。接下来，随着多模态融合、可解释AI、物理机理嵌入、边缘智能和工业软件集成能力提升，人工智能有望从辅助工具转变为支撑石油石化行业系统优化的重要生产力。

放眼全球，石油石化行业智能化建设正从“单点试点”向“规模推广”加快迈进。前期以设备预测性维护、图像识别、生产数据分析等局部场景为主，当前正逐步向勘探开发优化、炼化实时控制、储运调度、客户运营、安全环保等核心业务环节延伸。行业智能化发展已不再是简单的信息系统建设，而是围绕数据、模型、工艺、装备和组织流程的系统性重构。

以兰州石化为例，2021年便率先启动了炼化企业数字化转型试点，打响“数字石油大会战”第一枪；2023年，首批启动中国石油集团大集中ERP系统；2024年，领跑集团昆仑大模型场景落地，首家组团攻克昆仑MES统计平衡模块技术难关……作为数智中国石油的探路者，兰州石化的人工智能应用映照了行业的发展历程。

深入分析人工智能应用的态势，可以发现石油石化行业经历了三个结构性的变化。

在应用重心方面，从辅助性场景转向核心生产经营环节。“目前，勘探开发方案优化、炼化装置智能控制、设备健康管理、安全风险识别等成为重点突破方向。”业内专家提到。

以中原油田为例，通过扩大智能应用场景，基于无人机、机器人等新兴技术，该油田实现了生产自动调控和智能巡检，异常处置时间缩短了70%。中国工程院院士、中国石化首席科学家李阳在中原油田2026年油气勘探开发工程技术交流活动上提到，当前，人工智能已经深度介入勘探开发全过程，国内上游企业基本完成了数据湖建设、生产信息化改造及智能云平台的部署。这标志着行业进入了全新的发展阶段。

而在技术形态方面，从以判别式AI为主逐步转向判别式AI、生成式AI和工业智能体协同发展。大模型在知识管理、方案生成、复杂推理和人机协作中的价值开始显现。

谈及工业智能体，就会联想到日前中国石化新增的一位“数字同事”——“烽火”工业智能体。其可以直接参与生产作业且具有行动能力，同时能分析生产数据、调用工业软件、产出科研和工程成果。

在部署模式上，从云端集中训练和应用向“云边端协同”演进，边缘计算与工业物联网结合，使生产现场具备更强的实时感知、快速响应和闭环控制能力。

如在九江石化，工业互联网、物联网、5G、大数据、云计算、人工智能等技术先后上线，建成了智能工厂基本框架。通过打造快速决策的经营智能管理平台，九江石化变结果管理为过程管控，最大限度地挖掘数据资产价值。同时，通过实时优化的生产智能运营平台，实现了炼油全流程一体化智能优化，生产运营由传统经验模式转变为全局优化模式。

全球最大的私董会教练机构伟事达（VISTAGE）持牌教练、SAP中国前首席数字化转型专家孙惠民分析认为，当下，AI在石油石化行业的应用处在由试点向规模化价值释放转化的关键阶段。“部分项目虽然在单个场景中取得了较好的效果，但在跨装置、跨企业、跨区域推广时，仍然面临数据标准不统一、模型泛化能力不足、业务流程适配度不高、组织协同机制不完善等问题。”他说。因此，如何将 “可用的模型”转化为“好用的系统”，再进一步转化为“可复制的能力”，是当前行业智能化建设需要重点解决的问题。

谈及智能化对石油石化行业发展产生的影响，业内专家总结：“人工智能可以通过流程再造和智能优化，提升企业的生产运行效率；可以通过客户洞察和需求预测，改变终端市场的服务模式；还可以通过数据要素、平台能力和生态协同，催生新的商业模式与产业形态。”

中国石化镇海炼化就是通过流程再造、智能优化，实现了生产运行效率的提升。

去年12月，镇海炼化成功入选国家首批15家“领航级智能工厂”培育名单，成为全国炼化行业中唯一入选的企业。AIPC系统正是其智能工厂建设的重要组成部分，3号催化装置也因此被选为首套应用试点。

“以前最怕装置‘闹脾气’，几百个PID回路，每一个参数都得人盯着调。”据3号催化装置内操员介绍，在传统方式下，这类装置通常需要近1年的运行磨合才能逐步实现稳定生产。而随着AIPC系统在该装置上线调试后，为镇海基地乃至整个石化行业探索出了一套更高效、更自主的智能运行路径。投产半年多，这套装置平稳率达到99.5%，远超同类装置水平。

同时，通过洞察客户、预测需求，油品销售企业可以改变终端市场的服务模式。

中国石油东北化工销售公司化工产品营销专家李业成提到，销售企业可以在各个环节引入人工智能应用。例如，在营销环节，可以精准对接市场与业务场景，整合区域市场容量、客户采购周期、竞品价格波动、物流成本等多维度数据，构建动态市场分析模型，实现需求预判、价格适配与货源智能调配；还可以通过“数据画像+精准匹配”的方式，提升供应链的协同效能。

再比如，在创新环节，可以依托终端客户反馈、行业趋势、政策导向等数据，精准定位市场空白与客户核心诉求，为研发端提供量化支撑；依托AI工具搭建创新模拟模型，快速匹配技术与需求，缩短研发及市场导入周期，降低推广风险，实现“研发—生产—市场”无缝衔接。

此外，在服务环节，可以采集客户行业属性、应用场景、技术痛点等数据，构建全景画像，靶向推送定制化解决方案；并运用数据可视化呈现产品优势，开展场景化技术宣讲与试用，以“技术赋能+数据支撑”强化客户信任，提升服务质效。

而通过数据要素、平台能力和生态协同，还可以催生新的商业模式与产业形态。

中国石化广东石油东明三路综合能源服务站，正是凭借智慧的管理方式实现了数智融合。作为粤港澳大湾区首个“五位一体”综合加能站，该站借助阿里云平台，不仅为车主快速补充“油气氢电”等多种能源，而且让车主享受到易捷便利店等多元服务。

除加能站外，位于广州的小虎岛油库也升级成为智慧枢纽，实现收、储、发一体化智能调度。在AI算法的加持下，该油库可以动态调整补给策略，确保“油等车”，让能源供应始终跑在需求的前面。

早在2015年，中国石化便与阿里云开启联合创新，陆续在易派客平台、石化e贸平台、石化钱包、CRM、网上营业厅等系统方面取得突出成果。2024年起，中国石化充电桩业务服务正式跑在阿里云上，实现了充电桩“全国一张网”，为用户提供了更便捷的绿色出行服务。目前，双方正以“能源+数智化”的创新模式，持续推动能源消费服务的体验升级。

当前，云计算、大数据、物联网、移动互联、人工智能、区块链等新一代的信息技术正在加快向实体经济渗透，智能化已经成为新一轮科技革命和产业变革的重要方向。“石油石化行业通过数字技术与生产经营深度融合，正在由传统的流程化、经验型管理，逐步向数据驱动、模型支撑、智能协同转变。”业内专家说。