发布日期：2025年8月4日
深度学习及其行业应用已成为AI落地的核心驱动力，展示了其在勘探开发、储运炼化等领域的显著成效。与此同时，行业对大语言模型的探索持续进行，但其在工业化和工程化应用方面仍面临挑战。CIO应将战略重心放在深度学习与“数据+物理”双驱动技术的优先投资，并积极推动产学研深度融合，审慎探索大模型在特定高价值场景的落地。
概览
主要发现：
· 深度学习已成为油气行业AI应用的核心驱动力，不仅其技术方法占比持续升高，在各业务领域的落地应用也最为广泛。特别是在地震数据处理、储层识别和油藏模拟等复杂场景中，深度学习展现出卓越的优化能力和高成熟度，是当前技术投资回报率最高的领域。
· AI技术正加速融合“数据驱动”与“物理约束”的双驱动模式，有效提升了模型的准确性与可靠性。通过结合物理信息神经网络、地质力学模型等，AI不再仅仅是数据拟合工具，而是能更深入地理解并预测油气藏的复杂行为，实现更精准的勘探开发决策。
· 尽管大语言模型在油气行业引起了广泛关注，但其在工业化和工程化应用层面仍面临诸多挑战。目前，通用化应用趋于成熟，但在特定油气场景的高成熟度实践路径尚不明确，且行业内已有多家大型企业构建自有平台，限制了广泛的第三方创新与落地。
建议：
· CIO应优先投资深度学习和物理信息神经网络等核心AI技术，将其应用于解决油气勘探、开发、生产和储运等关键业务瓶颈。通过引入先进算法与行业知识结合，推动形成行业领先的智能解决方案，最大化技术投入的业务价值。
· 深化产学研合作是加速技术成果转化的关键路径。油气企业应积极与高校、科研机构合作，将最新的AI理论与物理约束模型融入实际业务场景，共同研发高价值的工业软件和智能装备，确保技术创新与业务需求的紧密结合。
· 对于大语言模型，CIO需谨慎评估其在油气工业应用中的成熟度，并探索高价值、可控的落地场景。与其追求通用化，不如聚焦构建针对特定业务场景的行业大模型或智能问答系统，并逐步建立其与现有IT基础设施的融合路径。
· 构建数据与智能一体化平台是实现全面数字化转型的基石。CIO应着力打通各业务环节的数据孤岛，利用该平台实现数据的统一治理、高效分析与智能应用，为AI模型提供高质量数据支撑，并促进业务流程的端到端智能化改造。
引言
在当今全球能源格局剧烈变迁、技术迭代加速的背景下，油气行业正面临前所未有的复杂IT环境与业务挑战。地缘政治风险、能源转型压力、日益增长的碳中和目标以及对降本增效的迫切需求，共同推动着油气企业寻求突破性的解决方案。在此宏观背景下，人工智能（AI）作为核心驱动力，已成为行业提升运营效率、优化决策流程、加速创新增长的关键战略工具。通过集成大数据分析、机器学习、深度学习及大语言模型等前沿AI技术，油气企业实现从勘探开发到生产运营、储运炼化全价值链的智能化升级，从而在激烈的市场竞争中保持领先优势并实现可持续发展。
分析
油气行业AI应用现状与战略布局
业务内容分类与智能化渗透分析
油气行业的业务内容在智能化转型中展现出其固有的成熟与稳定性，当前主要细分为六大领域：油气勘探与开发智能化、钻完井与压裂智能化、油气储运与炼化智能化、智能装备与工业软件、人工智能理论与大模型应用以及跨领域综合应用。尽管这些核心业务板块的分类大致保持不变，但人工智能技术的渗透程度却在持续、深入地加深。例如，在勘探开发中，AI正被用于智能识别火山岩相、精确反演储层参数、优化油藏工程方法；在钻完井领域，AI提升了钻井参数的智能优化和压裂设计的精准性；而在储运炼化环节，AI则助力管网风险安全管控和生产运行的智能优化。这种深度融合使得AI成为驱动业务流程效率提升、决策精准化以及创新增长的核心动力，深刻反映了行业对在既有业务框架下实现全面智能化升级的坚定投入与战略布局，旨在通过技术革新应对日益复杂的市场挑战。
AI技术、IT技术与智能业务战略的比率演变
油气行业在技术关注度上呈现出显著的演变趋势，这直接映射了其战略焦点的转移。智能业务战略与解决方案的讨论占比维持在约30%的稳定水平，这清晰地表明行业对整体转型规划和综合性解决方案的重视一以贯之，始终关注宏观层面的方向指引。然而，基础IT技术的关注度持续走低，当前仅约占15%，这可能反映了传统IT基础设施和通用软件的建设已趋于成熟，或者其在业务价值链中的直接创新驱动力正在向更上层的AI应用和行业特定解决方案转移。与此同时，AI及人工智能技术的比重持续攀升，目前已超过55%，成为核心焦点。这一显著变化不仅凸显了AI作为新质生产力在油气行业的战略地位，更预示着行业正加速向以数据智能为核心的智能化运营模式转型，对AI人才、平台建设以及应用场景的投资将持续加大，以获取竞争优势。
“技术驱动业务、业务反哺技术”的特点
当前油气行业的人工智能应用呈现出鲜明的“技术驱动业务、业务反哺技术”双向循环特点，形成了一种动态且高效的创新模式。一方面，深度学习、物理信息神经网络等前沿AI技术正积极应用于油气勘探、钻完井、生产优化及炼化等全产业链的关键环节。通过智能预测、高精度模型仿真和自动化控制，AI显著提升了业务运营效率、降低了成本并优化了决策精准度，实现了技术对业务的直接且强大的赋能，例如在钻井过程中实现参数实时优化或在油藏开发中进行智能动态分析。另一方面，油气领域复杂而独特的工况和业务需求，如高压高温环境下的数据采集、地质构造的复杂性、以及多相流体模拟的挑战，也对AI算法和模型提出了更高、更具体的要求。这种业务驱动力促使AI技术研发不断深化与创新，推动了行业专用物理信息神经网络、多模态融合以及面向油气工业场景的大模型等专业AI技术的发展，从而形成了业务需求反哺技术进步的良性循环，确保了AI解决方案的实用性和前瞻性。
数智化赋能油气绿色低碳发展趋势
在当前全球能源转型和应对气候变化的大背景下，数智化技术正日益成为油气行业实现绿色低碳发展的关键使能器和核心竞争力。人工智能在“数智化赋能油气绿色低碳发展”以及“数字化海底及人工智能辅助下的决策”等跨领域综合应用，深刻揭示了AI在构建可持续能源未来中的战略角色。这意味着AI技术正被广泛应用于优化能源效率、减少碳排放、提升资源利用率和强化环境监测能力。具体而言，通过智能化的数据分析和预测，企业能够更精准地管理生产过程，例如优化钻井路径以减少燃料消耗，或通过智能管网监测预防泄漏从而降低环境风险。同时，AI也助力于提升油气回收率、优化碳捕集、利用与封存（CCUS）方案，并支持可再生能源与传统油气业务的深度融合与协同发展，从而全面助力行业迈向更加清洁、高效和可持续的发展目标，积极响应全球ESG（环境、社会和治理）要求。
核心AI技术趋势与应用格局演进
深度学习：从方法论到高占比行业应用
深度学习已成为油气行业人工智能应用的核心驱动力，其在技术内容和实际应用中的占比均显著升高。数据显示，深度学习方法约占全部AI技术的35%，且在具体行业应用中占据了该比例的60%以上，这表明该技术正从理论研究走向广泛的工业实践。其应用场景涵盖地震数据处理、岩相识别、裂缝扩展模拟等多个关键环节，例如“基于深度学习的页岩气井筒积液智能预警研究”和“基于生成式神经网络的非均质储层裂缝扩展代理模型”等。更值得关注的是，Transformer、MOE等原本用于构建大型语言模型的前沿架构，也已成功拓展并应用于油气领域，预示着深度学习技术在解决复杂油气问题上的巨大潜力。
大语言模型：通用化成熟与工业化实践的挑战
尽管大语言模型在通用领域日益成熟，其在油气行业的工业化和工程化应用仍面临显著挑战，导致其关注度相比去年有所降低。这主要归因于三个方面：一是通用大模型应用能力的日趋成熟，使得特定行业模型的差异化价值需更明确体现；二是油气领域复杂而专业的工业场景对大语言模型提出了更高的工程化和成熟度要求，目前高成熟度的实践路径尚不充足；三是国内主要油气公司已纷纷构建自有大语言模型平台，这在一定程度上限制了外部“散修”的独立创新空间。目前，行业内大模型的研究主要聚焦于构建面向油气领域的专属大模型，例如“油气生产大模型系统WellGPT”等，以期克服通用模型在专业深度和落地性方面的局限。
传统机器学习：关注度持续降低的趋势
相较于前沿的深度学习和大语言模型，传统机器学习算法在油气行业的关注度呈现持续走低的趋势。尽管XGBoost、SVM、贝叶斯、随机森林等经典算法依然在油藏工程方法、提高石油采收率智能决策等传统场景中发挥稳定作用，但这些技术的曝光度和讨论热度已明显下降。这反映出油气行业对人工智能技术的追求正逐步从基础性、通用性算法向更复杂、更具突破性潜力的深度学习架构和大型模型演进，传统机器学习更多地被视为成熟的辅助工具，而非技术创新的前沿焦点。
Transformer、MOE等前沿技术在行业应用的拓展
在油气行业AI技术演进的浪潮中，以Transformer和MOE（Mixture of Experts）为代表的前沿架构正在深度学习领域展现出强大的应用拓展潜力。这些技术，虽然常与大语言模型构建联系在一起，但其核心优势在于处理复杂序列数据、捕捉长程依赖关系以及高效整合多模态信息的能力，正被油气领域的研究者和工程师们积极引入，以提升现有深度学习解决方案的性能。例如，“基于Transformer架构的地震波初至拾取应用实践”便是典型案例，它利用Transformer的注意力机制优化了地震数据处理的准确性和效率。此类先进架构的渗透，不仅拓宽了深度学习在油气勘探开发中的应用边界，也为未来更复杂的“数据+物理”双驱动模型奠定了技术基础，预示着行业智能化水平的进一步提升。
AI在关键油气业务场景的深度实践
智能勘探与开发：数据处理、储层识别及油藏决策优化
深入探讨AI在油气勘探开发全流程的赋能，特别是在提升数据处理效率、优化储层识别精度以及辅助油藏开发决策方面的应用。智能探测已超越传统地球物理方法，涵盖了火山岩相智能识别、储层参数反演及油藏动态分析等核心环节，通过深度神经网络算法融合多模态数据，显著提升了勘探的精准性。例如，基于自监督学习的储层参数反演、物理约束的智能叠前地震反演以及采用Transformer架构进行地震波初至拾取，均展现了AI如何深度优化复杂地质条件的解析能力。此外，诸如GridSimNet这类基于网格尺度深度学习的CO2驱油藏智能模拟模型，也标志着AI在油藏工程方法研究及采收率提升策略制定中扮演着越来越关键的角色，有效支撑了更科学、更高效的油气藏管理与开发。
智能钻完井与压裂：工艺优化、设计及风险管控
AI技术在钻完井与压裂领域的核心价值体现在其对工艺流程的智能化优化、复杂设计的精准辅助及潜在风险的实时管控。从钻井参数的智能优化系统，到利用近钻头数据进行随钻岩性识别，AI显著提升了钻井作业的效率与安全性。例如，智能钻井设计软件GeoDrill V2.0以及随钻多尺度边界探测及智能导向方法，已成为行业内重量级产品，通过精细化控制提升钻完井质量。在压裂领域，AI代理模型被广泛应用于水平井多簇裂缝竞争扩展模拟，结合实时加砂强度监测，实现了对压裂风险的精准预测与控制。此外，基于物理信息神经网络的卡钻预测模型和井漏风险智能预测方法，通过结合地质力学与钻井参数，构建了更为全面的井下安全保障体系，确保作业平稳进行。
智能储运与炼化：提升效率及生产智能化水平
油气储运与炼化环节的智能化是提升全产业链运营效率和保障生产安全的重中之重。AI在此领域深度应用于油气管网风险安全管控，通过实时监测与预测，大幅降低了泄漏、腐蚀等风险，确保输油管道的稳定运行。在炼化生产中，AI赋能的智能优化系统，能够基于海量实时数据对生产运行进行精细化调控，提升产能利用率并降低能耗。例如，化工新材料的AI设计正加速新产品研发周期，实现材料性能的快速预测与筛选。这些应用不仅有效提升了储运效率、降低了运营成本，更通过智能化的预警与决策，构建了更为安全、绿色、高效的生产运营模式，推动传统炼化企业向数字化、智能化工厂转型。
油气领域大模型前沿探索
数据与智能一体化平台的构建与实践
油气行业正加速构建数据与智能一体化平台，以支撑复杂业务场景的智能化需求。中海油在这一领域取得了显著进展，其基于数据平台的数据治理与应用实践，为AI赋能提供了坚实基础。这种一体化模式不仅涵盖了钻井旋导、岩石电镜成像及地质力学等多元数据源的整合，更旨在打通数据孤岛，实现从数据采集到智能应用的无缝衔接。通过将物理约束与数据驱动相结合，这些平台正逐步实现对油气藏开发过程的精细化模拟与优化。构建此类平台是推动油气行业AI深度应用的关键一步，它使得复杂模型训练与部署成为可能，并为未来的多模态与认知智能应用奠定了基石，确保决策的科学性和业务的协同性。
油气领域大语言模型构建与企业落地探索
尽管油气行业对大语言模型的探索热情不减，但其在工业化和工程化应用层面的成熟度仍面临挑战。大语言模型虽已在通用化应用上趋于成熟，但在油气领域的落地实践路径尚不清晰，这部分归因于三大油企已着手构建各自的大模型平台，一定程度上抑制了“散修”式创新。然而，像WellGPT这样的油气生产大模型系统已初步涌现，展现了行业将前沿AI技术与特定业务深度结合的决心。中海油研究总院对大模型在企业落地的深入分析，从数据智能化和知识智能化两个维度，为行业提供了宝贵的思考，并展望了多模态协议在未来的应用潜力，强调了模型价值转化与实际业务场景的适配性。
AI智能体在钻井领域的应用与云边端体系建设
钻井领域作为油气生产的关键环节，正积极引入AI智能体，并同步推进云边端协同体系的建设。西安石油大学在钻井赋能平台的智能体应用研究上，提出了与业界前瞻设计高度契合的云边端架构，旨在实现数据处理、决策支持和现场执行的实时高效协同。这种架构能够充分利用云计算的强大算力、边缘计算的低延迟响应以及端设备的现场感知能力，为智能钻井参数优化、随钻岩性识别乃至卡钻和井漏风险预测提供精确指导。构建一体化的智能体系统，不仅提升了钻井作业的智能化水平，也为整个油气产业链的数字化转型提供了重要借鉴，实现了从被动响应到主动预测的转变。
多模态模型与认知智能在炼化安全中的应用
在炼化行业安全风险识别领域，人工智能的应用正从传统的计算机视觉（CV）模型向多模态（Vision-language, VL）模型演进，标志着认知智能的深度融合。中石油数智研究院在炼化现场安全风险识别中引入VL大模型，如Clip和BLIP，展现了超越单一模态数据分析的潜力。VL模型通过整合图像与文本信息，能够更全面、准确地理解复杂场景，例如识别异常设备状态并结合操作规程文本进行风险预警。
面临的挑战与未来发展机遇
大语言模型在油气工业化和工程化应用成熟度
当前，大语言模型（LLM）在油气行业的应用探索持续深化，但在其工业化与工程化落地方面仍面临显著挑战。尽管LLM展现出强大的通用能力，但在油气领域这一高度专业化、对精度、可靠性和安全性要求极高的环境中，尚未形成广泛且具备高成熟度的实践路径。这主要体现在缺乏高质量、规模庞大且涵盖多源异构数据的行业特定数据集以进行有效微调，同时，将LLM部署并与现有的复杂工业控制系统及传统软件架构深度集成也面临技术与兼容性难题。此外，数据隐私保护、模型决策的可解释性以及潜在的安全风险，都构成了合规性与信任度方面的关键问题。因此，油气企业在引入大模型时，应避免盲目追逐热点，而需聚焦于识别能够真正创造业务价值的特定场景，并投入充足资源解决其工程化瓶颈，通过严谨的测试与验证，确保技术的可持续应用与风险可控，从而实现审慎且高效的创新。
缺乏AI技术系统化归类与顶层设计
当前油气行业关于人工智能技术的讨论，往往侧重于单一技术或局部应用，这导致了在战略层面缺乏系统性的归类和全面的顶层设计。这种碎片化的信息使得首席信息官在制定整体数字化转型策略时面临巨大挑战，难以将各项AI创新成果有效地整合进统一的技术架构与业务流程中，更遑论构建具有前瞻性的企业级AI能力。业界亟需一份能够清晰描绘AI技术全景图、明确各项技术定位及其相互关联、并指导企业如何构建面向未来AI能力体系的战略报告。这样的报告应为CIO提供更为清晰的投资决策依据、优化资源分配策略，并指引人才培养方向，从而有效避免重复建设、降低技术债，并促进跨部门的协同创新，确保企业AI投入能够产生最大化的战略价值。
知识整合、跨学科融合决策的深化需求
油气行业的固有复杂性，深刻决定了其人工智能应用必须建立在深度知识整合与跨学科融合的基础之上。从上游的油气勘探、储层建模，到中游的钻完井、生产优化，再到下游的储运与炼化，每个业务环节都蕴含着地质学、地球物理学、石油工程、机械工程、化学以及材料科学等多元专业知识体系。单一领域的AI解决方案已无法满足整体业务优化与风险管控的深层次需求。未来的趋势是构建能够协同不同领域知识的智能决策系统，通过整合物理模型与数据驱动的AI方法，实现更为精准的预测与决策。这意味着企业的数据平台需要支持多源异构数据的标准化与融合，AI模型需具备跨学科的理解和推理能力，并促进地质家、工程师、数据科学家等不同背景专家之间的紧密协作，共同驱动更为精准、高效且具有韧性的业务决策，从而提升全产业链的整体运行效能。
持续推动技术成果向产品转化的激励机制
尽管油气行业在人工智能技术研发上取得了诸多令人鼓舞的突破，但如何将实验室阶段的成果和成功的试点项目，转化为可规模化推广、具备持续商业价值的工业级产品和解决方案，依然是一个核心挑战。这不仅仅涉及技术的成熟度，更需要企业建立完善且有效的激励机制。这些机制应旨在鼓励科研人员与业务部门之间建立更为紧密的合作关系，共同定义清晰的产品需求、持续优化用户体验，并深度参与到产品从概念到落地的整个生命周期。企业应设立明确的技术转化目标，提供必要的专项资源支持，并通过内部创新孵化、外部战略合作以及引进专业的产研融合团队等多种模式，打通从研发到市场应用的“最后一公里”，确保每一项AI创新都能够真正赋能业务增长、显著提升运营效率，并最终转化为实实在在的经济效益与核心竞争力。
CIO的战略行动建议
制定全面的AI技术路线图，整合内部外部创新资源
CIO需从战略高度审视人工智能在油气行业的长期发展潜力，并制定一份全面的AI技术路线图，明确技术发展方向、优先级和投资重点。这张路线图应与企业整体业务战略紧密对齐，确保技术投入能够直接支撑业务增长与创新。同时，面对AI技术的快速迭代和复杂性，油气企业不应仅依赖内部力量，而应积极整合外部创新资源。通过与高校、科研机构及技术供应商建立紧密的产学研合作关系，引进前沿理论、创新算法和成功经验，尤其是在深度学习和工业软件领域，加速技术成果的转化与落地，从而构建一个开放、协同的创新生态系统，为企业的持续发展注入新动能。
深化“数据+物理”双驱动的研发范式与人才培养
油气领域的复杂性决定了纯粹的数据驱动方法往往不足以解决深层问题。CIO应积极推动“数据+物理”双驱动的研发范式，即结合大数据分析、深度学习等人工智能技术与地质、工程、流体力学等传统物理模型和领域知识。这种融合能够提升模型预测的准确性和可解释性，尤其在储层反演、油藏模拟和钻井风险预测等场景中优势明显。为支撑这一范式转型，企业需加强复合型人才的培养和引进，打造既懂AI技术又精通油气专业知识的团队，并通过内部培训、外部合作等方式，提升现有团队的跨学科能力，确保AI解决方案的科学性与实用性。
谨慎评估大模型应用成熟度，探索高价值落地场景
尽管大语言模型展现出巨大潜力，但在油气工业领域的工程化应用仍处于早期探索阶段，成熟度相对较低。CIO在引入大模型时应保持审慎态度，避免盲目追逐热点。关键在于识别和聚焦那些大模型能够真正创造独特价值的场景，例如智能知识库、复杂文档分析、智能问答系统或辅助决策支持等，而非期望其立即全面替代现有流程。企业应从小规模试点项目开始，严格评估大模型在特定场景下的性能、成本、数据安全性及与现有系统的兼容性，逐步积累经验，并与供应商合作，共同探索并构建符合行业特点、具有高投资回报率的工业级大模型解决方案。
加强跨部门数据协同与业务流程的智能化改造
人工智能的效能发挥高度依赖于高质量、互联互通的数据。CIO必须将打破数据孤岛、加强跨部门数据协同作为一项核心战略任务。这包括建立统一的数据标准、构建数据共享平台，确保勘探、开发、生产、储运等各环节的数据能够顺畅流动和整合。在此基础上，CIO应主导对现有业务流程进行全面的智能化改造，将AI能力无缝嵌入到决策链和操作流中。例如，利用AI实现钻井参数的实时优化、生产线的故障预测或供应链的智能调度，通过端到端的业务流程再造，从根本上提升运营效率和业务敏捷性，实现真正的数字化转型价值。
总结
核心洞察表明，AI已成为驱动行业增长和创新的关键战略工具，其中，深度学习已成为当前AI应用的核心驱动力，其方法论和在各业务领域的落地实践占比均显著升高。无论是智能勘探中的多模态数据融合识别火山岩相，还是油藏工程中的智能模拟，深度学习都展现出卓越的优化能力和高成熟度。CIO应将战略重心放在优先投资深度学习及其相关的“数据+物理”双驱动技术，这将最大化技术投入的业务价值，并推动形成行业领先的智能解决方案，以应对日益复杂的市场挑战和实现可持续发展。
尽管大语言模型在油气行业引起了广泛关注，其在工业化和工程化应用层面仍面临诸多挑战，成熟度相对较低。主要原因在于油气场景的专业性和复杂性对模型的精度与可靠性提出了更高要求，且主要油企已开始构建自有大模型平台。因此，CIO需保持审慎态度，避免盲目追逐热点，而是应聚焦于探索大模型在高价值、可控的特定场景（如智能知识库、复杂文档分析）的落地应用。
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