为了更好地服务石油石化行业，未来还需把好数据、技术、人才、标准等关口。

 

　　目前，人工智能赋能石油石化行业已经取得积极进展，但从试点示范走向规模化应用、从技术可用走向经营有效、从局部优化走向系统重构，仍然面临数据、技术、组织、生态、蓝图等方面的深层次制约。

　　未来的石油石化行业，应该如何更好地应用人工智能的手段实现高质量发展?

　　完善顶层设计，系统化推进

　　2025年，国家发展改革委、国家能源局发布的《关于推进“人工智能+”能源高质量发展的实施意见》提出，到2027年推动五个以上专业大模型在油气等行业深度应用、到2030年能源领域AI技术与应用总体达到世界领先水平的“两步走”目标，明确聚焦勘探评价、开发优化、钻井压裂、炼化装置、管网仿真等方向推动全过程智能联动与自动优化。

　　2025年9月以来，国内七部门联合印发《石化化工行业稳增长工作方案(2025—2026年)》，明确实施“人工智能+石化化工”行动;工信部也发布了《工业领域重要数据识别指南》(YD/T 4981-2024)等3项工业数据安全行业标准。

　　2026年4月，中国石油和化学工业联合会发布的《石油和化学工业“十五五”发展指南》提出，到2030年，智能工厂普及率超过30%。

　　2026年5月，《关于促进人工智能与能源双向赋能的行动方案》进一步以“能源支撑AI发展、AI赋能能源转型”为主线部署了29项重点任务，提出到2030年，构建“双向赋能、深度融合”的新格局，加速推动AI在勘探开发、生产运行、设备运维、安全管理等全链条场景落地应用，为行业AI深度应用提供了清晰的政策方向与任务牵引。

　　上述政策明确要求，AI应用面向勘探开发、炼化储运、安全环保等全链条重点场景，形成以业务价值为导向、以场景落地为牵引、以标准体系为保障的系统推进格局。

　　在标准规范层面，能源领域的人工智能应用仍然处于加快完善阶段。今年初，中国电子技术标准化研究院发布的《人工智能赋能石油石化行业发展标准化研究报告(2025版)》指出，数据治理、模型评测、安全评估等标准的缺失，直接制约了AI系统的跨企业、跨平台复用。

　　按照《关于推进“人工智能+”能源高质量发展的实施意见》的要求，未来，应在总结试点示范经验的基础上，加快构建能源领域人工智能标准体系，推动形成可评估、可验证、可推广的技术应用规范。

　　此外，行业也发布了《石油行业人工智能应用指南》《油气田智能工厂建设规范》等团体标准20余项;工信部发布了《工业领域重要数据识别指南》等3项数据安全行业标准，构建了从识别到防护、评估的管理体系。

　　夯实数据基础，建立标准体系

　　数据是AI应用的基础，也是当前制约石油石化行业智能化发展的首要瓶颈。但是，部分炼化装置、储运设施和生产现场设备服役时间较长，未预置完善的数据采集接口，导致关键运行数据缺失、采样频率不一致、标签不准确、历史数据质量参差不齐。同时，ERP、MES、SCADA、DCS、LIMS、EAM等系统之间数据标准不统一、口径不一致、接口不贯通，造成“数据孤岛”和“烟囱系统”并存。

　　对此，业内专家给出的建议是，要不断夯实数据基础，建立覆盖全产业链的数据标准与治理体系，推动数据分类分级、质量评估与资产目录建设。“同时，运用隐私计算、可信溯源等技术，保障安全合规前提下的数据流通利用，构建高质量能源数据集。”业内专家说。

　　此外，企业还面临高质量数据集建设不足的问题，导致模型训练、验证和迁移应用受到限制。“一些工业数据虽然规模较大，但可用于建模的数据比例并不高，数据清洗、标注、治理成本高昂。数据安全和网络安全问题同样突出，能源基础设施具有关键性和敏感性，数据跨域流通、模型远程调用、云边端协同部署均需要严格的安全可信机制。”业内专家分析认为。

　　对此，《关于推进“人工智能+”能源高质量发展的实施意见》明确提出，要推动数据智能标注、智能增强、数据合成等技术应用，推进能源数据分类分级、隐私计算、动态加密和跨域可信溯源等技术研发。这为破解数据瓶颈指明了方向。

　　强化技术攻关，加快平台适配

　　石油石化生产过程具有强机理、多变量、强耦合、高风险等特点，单纯依赖数据驱动的模型容易出现可解释性不足、泛化能力不强、极端工况下可靠性不高等问题。不同装置、不同油品、不同工况之间差异较大，同一模型在跨区域、跨企业应用时效果可能明显下降。小样本、长尾风险、异常事件等场景下，模型训练难度更高。

　　同时，大模型训练和部署对算力资源、数据资源、工程平台和运维能力提出更高要求。部分企业在GPU资源、国产AI芯片适配、边缘推理能力、工业软件集成、模型安全评测等方面仍然存在短板。生产控制场景对实时性、稳定性和安全性要求极高，模型推理速度、边缘部署能力、容错机制和人机协同方式必须满足工业现场要求。

　　专家建议，未来应按照政策要求，围绕多元异构算力统一调度、任务智能编排、模型可解释性、轻量化推理、绿色低碳AI等方向加大攻关力度。同时，企业要不断强化技术攻关，重点突破多模态融合、物理信息神经网络、可解释AI、联邦学习、边缘智能、工业智能体等关键技术，推动机理模型、数据模型与专家知识深度融合;加快核心工业软件与AI平台的适配，提升模型在复杂工况下的可靠性、可控性与可验证性。

　　培养复合型人才，深化组织变革

　　人工智能深度融入石油石化业务，既需要懂算法、懂平台、懂数据的技术人才，也需要懂工艺、懂设备、懂市场、懂管理的业务专家，更需要能够贯通两类知识体系的复合型人才。当前，石油石化行业普遍存在“懂油气的不懂AI、懂AI的不懂油气”的结构性矛盾，导致技术方案与业务需求脱节、模型开发与现场应用割裂、应用建设与运营维护脱节。

　　在组织层面，部分单位对AI应用的认识仍然停留在技术展示和系统建设层面，对业务流程重塑、岗位能力提升和管理机制配套重视不足。一线员工可能担心智能系统削弱经验价值，中层管理人员可能担心短期业绩压力影响创新投入，高层决策者也可能因投入产出难以量化而趋于谨慎。

　　因此，推进智能化转型必须同步推进组织机制变革，建议通过试点示范、标杆带动、绩效牵引和培训赋能，形成业务部门、信息化部门、科研单位和外部生态协同推进的工作格局。

　　专家提到，在人才培养上要健全组织保障机制，鼓励企业与高校共建“人工智能+能源”人才培养基地，培养复合型人才。同时，要建立“一把手”牵头、业务主责、技术支撑、科研协同的推进机制，完善投入产出评价、创新容错与成果推广机制，推动AI从局部试点走向系统赋能。

　　加强标准建设，完善产业生态

　　人工智能在石油石化行业的规模化应用，离不开统一的数据标准、接口规范、模型评测、安全准则和应用评价体系。

　　当前，不同企业、不同平台、不同系统之间标准不统一，容易形成新的技术壁垒和数据孤岛。行业级公共数据集、测试验证平台、模型评估基准和安全合规框架仍需完善，制约了AI解决方案跨企业复制推广。

　　此外，行业生态协同仍显不足。部分企业各自为战，重复建设现象仍然存在;技术服务商对油气业务机理、生产流程和安全约束理解不深，导致部分解决方案“水土不服”;产学研用之间尚未形成稳定、高效的联合攻关机制。

　　因此，按照《关于推进“人工智能+”能源高质量发展的实施意见》的要求，石油石化企业未来应推动建设行业研发创新平台和“人工智能+”能源创新联盟，形成开放协同、共创共享的能源智能化创新生态。

　　同时，要加强标准建设，加快制定数据治理、模型评测、安全评估、接口规范、场景设计、智能装备应用等系列标准，建设行业级测试验证平台与评估指标体系。同时，鼓励龙头企业参与国际标准制定工作，以标准化带动技术、产品与解决方案“走出去”。

　　除以上建议外，有专家还提到要坚持场景牵引。即聚焦勘探评价、开发优化、钻井压裂、炼化运行、管网仿真、设备预测维护、安全预警等重点场景，遴选基础好、价值高、潜力大的项目，打造可复制、易推广的标杆应用。同时，还要不断完善算力支撑，统筹通用算力、智能算力、边缘算力与现场算力资源，探索算力池化、智能编排与多元异构调度，形成“云端训练、边缘推理、终端感知”的协同架构;推动算力中心与绿色电力、通信网络、数据资源协同布局，降低AI应用成本与能耗。

　　打造“生态指挥官”，重构发展蓝图

　　“未来的企业领导者将演变成一位高明的‘生态指挥官’。”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提出了一个新的构想。

　　他说，这位“指挥官”能同时指挥三类“员工”协同作战：一是碳基(人类)员工，具有独特的创造力、伦理判断和复杂战略思维;二是比特(数字智能)员工 ，即各类AI智能体与数字员工，负责处理海量信息、执行精密逻辑与自动化流程;三是硅基(具身机器人/设备)员工，如现场巡检机器人、高危作业自动化设备等物理执行单元。

　　他补充道，人工智能的价值远不止于替代单个岗位，而是重塑整个企业的组织与运行范式。他以实际架构为例，讲述了未来智慧企业的可能面貌。其中，基石是企业的私有“智慧云脑”。即以私有化部署的大模型(如DeepSeek)为核心，深度融合企业大量的地质数据、生产工艺、设备图谱、安全管理经验，从而形成一个安全、专属、可以不断进化的“企业数字大脑”。

　　工具则是模块化的“技能工具箱”。企业可以围绕勘探、炼化、供应链、安全预警等具体业务场景，开发一系列高度专业化的工具型技能。“这些工具如同手术刀和听诊器一般，可以解决特定领域的复杂问题。”他解释道。

　　执行层面，就是打造协同作战的“智能体军团”。在类似“爱马仕”智能体(Hermes Agent)操作系统之上可以激活并协调多个专业智能体。例如，一个实时监测催化裂化装置运行状态的智能体，在捕捉到异常微小变化时能瞬间联动维修调度智能体、备件库存智能体与工艺优化智能体，从而形成自主闭环的应急响应机制。

　　最后是打造企业决策者的“数字分身”。其可以独自承担战略目标分解、跨部门资源调配、多智能体协同指挥的核心职责，真正实现对信息流与物质流的统一和智慧化管控。

　　谈及人工智能的发展趋势，专家预测了四个方向。

　　未来，将由判别式AI向生成式AI和工业智能体协同演进。传统判别式AI主要解决分类、预测、识别等问题，生成式AI则在方案设计、报告生成、代码编写、知识问答和多轮交互方面具备优势。未来，油气行业大模型将更多地与工业软件、专业数据库、知识图谱和仿真系统结合，形成面向具体业务场景的工业智能体，实现从回答问题向执行任务转变。

　　将由单模态应用向多模态融合感知演进。石油石化场景同时包含地震资料、测井曲线、工艺流程图、设备图像、传感器时序数据、文本报告和视频监控等多种数据形态。多模态融合将成为提升复杂场景识别、工况诊断和辅助决策能力的重要方向。未来，多模态大模型有望实现对地质图像、生产报表、设备状态和现场视频的联合理解，从而提升勘探评价、生产优化和安全预警的准确性。

　　将由企业级智能化向产业链协同智能化拓展。随着行业数据标准、算力平台和模型能力逐步完善，AI应用将从企业内部单点优化，拓展到勘探开发、炼化加工、管网储运、终端销售、客户服务和供应链协同的全链条优化。上游资源、炼化装置、物流库存、市场需求和价格策略之间的数据贯通，将推动石油石化行业由局部最优向系统最优转变。

　　将由高耗能智能化向绿色低碳智能化演进。AI本身对算力和能源消耗提出新要求，能源行业既是AI应用的重要场景，也是支撑AI发展的重要基础。国网信通产业集团总工程师、党委委员李庆峰在中国能源周上提到，未来应强化算力与电力协同发展，提高算力设施的绿电占比，降低算力设施的能耗水平，加强算力设施节能降碳管理，推动数据中心液冷、废热回收、备电集约化等技术应用，实现AI与能源行业的双向赋能。

　　总之，人工智能赋能石油石化行业不是简单的技术叠加，而是涉及数据基础、模型能力、业务流程、组织机制和产业生态的系统工程。面向新型能源体系建设和能源高质量发展要求，石油石化行业应该坚持应用导向、问题导向和价值导向，围绕高价值场景加快试点示范和规模推广，推动人工智能真正成为保障能源安全、提升经营质效、促进绿色低碳转型的重要支撑。

　　责任编辑：石杏茹