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AI浪潮涌動,油氣行業(yè)“智”變新生

   2025-06-05 <a href="http://mp.wei

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核心提示:人類文明的每一次躍升,都與能源的開發(fā)利用息息相關(guān),從鉆木取火到工業(yè)革命,從煤炭驅(qū)動到油氣主導,能源始終是文明演進的核心動

人類文明的每一次躍升,都與能源的開發(fā)利用息息相關(guān),從鉆木取火到工業(yè)革命,從煤炭驅(qū)動到油氣主導,能源始終是文明演進的核心動能。

隨著AI大模型技術(shù)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。”

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)模化應用。

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,“人才缺乏,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(gòu)建系統(tǒng)性解決方案。"蔣旺成說。

要突破這些瓶頸,需要構(gòu)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(shù)門檻,又要確保跨場景的適應能力。而華為提出的人工智能平臺架構(gòu),正是破解五大難題的關(guān)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(jié)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(gòu)層面、模型層面和多個核心技術(shù)層面,以組合拳形式構(gòu)建起穿透行業(yè)痛點的解決方案。

首先在架構(gòu)層面,蔣旺成認為,“要引入人工智能新的架構(gòu),新的架構(gòu)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(jié)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(gòu)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(gòu)。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(quán)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(gòu)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(gòu)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(shù)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(shù)門檻,使企業(yè)能夠自主培養(yǎng)AI人才;而算力架構(gòu)的優(yōu)化,鯤鵬與昇騰算力的結(jié)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(jié)合,實現(xiàn)了生產(chǎn)工藝的持續(xù)優(yōu)化。

這些技術(shù)創(chuàng)新都不是孤立存在,而是形成了一個相互協(xié)同的整體,加快了油氣行業(yè)的AI應用規(guī)模化落地的速度。

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(shù)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(gòu)、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(gòu),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(shù)棧,打造“管網(wǎng)制度流程+數(shù)據(jù)+IT+大模型”體系,構(gòu)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(lǐng)域的覆蓋。成為油氣行業(yè)首批通過國家相關(guān)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(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(shù)點綴,而是重構(gòu)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(gòu)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(jié)束。”唯有始終向前,以架構(gòu)創(chuàng)新打破舊體系,以技術(shù)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。


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