人工智能不斷演進，為行業提供了實實在在的技術突破與模式創新。

文‖龍遷羽 張 蕾 / 曲紹楠

從單點試水到全鏈鋪開，石油石化智能化應用跑出了加速度。在扎實落地、成效顯著的基礎上，行業 AI 能力也在持續 迭代升級，從基礎應用邁向深度賦能，從分散試點走向協同共生，一路進階、越用越聰明，不斷為行業競爭力加碼。

技術演進，從單點智能到智能協同

人工智能在石油石化行業的應用可以追溯到2015年，迄今為止經歷了三個演進階段，即單點智能應用、智能平臺整合、智能協同。

早在2015年至2020年，人工智能技術便開啟了單點智能應用階段。彼時，“單點驗證”圍繞圖像識別、故障預測、數據分析、知識檢索等特定場景，形成了輕量化、模塊化的AI解決方案。如利用計算機視覺識別地震剖面中的地質構造，通過機器學習預測關鍵設備的故障風險、構建領域知識庫，從而輔助專家的決策等。

“這一階段的主要價值在于驗證了AI技術進入油氣業務場景的可行性。但由于應用相互孤立、數據難以共享、模型難以復用，整體上存在‘煙囪式建設’和規模效應不足的問題。”業內專家說。

此后4年間，人工智能技術不斷演進，并開始進入智能平臺整合階段。

這個階段，“平臺整合”成為核心內容。企業圍繞數據、算力、算法、場景四類要素，建設AI中臺、工業互聯網平臺和數字化開發環境，逐步形成從數據接入、標注治理、模型訓練、部署推理到應用迭代的全流程能力。

“平臺化建設大幅降低了AI應用的開發門檻，有助于推動AI能力從少數專業團隊掌握，向多業務條線共享復用轉變。”中國信息協會數字治理委員會副主任兼秘書長蔡春久說。

這時，各石油央企建設的行業平臺和專業模型相繼研發。例如，中國石油聯合中國移動等公司推出了“昆侖大模型”。其成為能源化工領域首個通過備案的行業大模型。同時，中國海油聯合中國電信推出了“海能”人工智能模型，為海洋油氣開發提供了數智支持。中國石化也自主研發了“長城大模型”。這些行業大模型現已在產業鏈的各個環節發揮了重要作用。

隨著人工智能技術的持續演進，2024年以來，大模型與工業智能體實現更好地結合。這時進入了智能協同階段。

行業大模型是以通用大模型為基礎，疊加油氣領域知識、工業機理、專業軟件和生產數據，通過“通用基座+領域增強+場景適配”的方式，提升復雜知識理解、方案生成、跨專業協同和人機交互能力。工業智能體則進一步集成任務規劃、記憶管理、工具調用、結果校驗和閉環執行能力，使AI從“輔助回答問題”逐步走向“協助完成任務”。

2025年，隨著DeepSeek上線，中國石化、中國石油、中國海油相繼宣布接入這一智能系統。2026年，DeepSeek-V4預覽版正式發布并同步開源。首日，中國石化便完成DeepSeek-V4-Flash模型在企業私有化國產智算資源池的部署，并成功接入了長城人工智能平臺，開始面向全集團提供服務。

大模型與工業智能體相結合的階段，“關鍵不在于模型參數的規模本身，而在于能否嵌入實際業務流程，安全、可控、可靠地解決生產經營中的具體問題。”業內專家說。

在人工智能的發展過程中，單點應用解決了能不能用的問題，平臺建設解決了如何規模化的問題，大模型和智能體正在解決如何協同決策、閉環執行的問題。接下來，隨著多模態融合、可解釋AI、物理機理嵌入、邊緣智能和工業軟件集成能力提升，人工智能有望從輔助工具轉變為支撐石油石化行業系統優化的重要生產力。

結構優化，從單點試點到規模推廣

放眼全球，石油石化行業智能化建設正從“單點試點”向“規模推廣”加快邁進。前期以設備預測性維護、圖像識別、生產數據分析等局部場景為主，當前正逐步向勘探開發優化、煉化實時控制、儲運調度、客戶運營、安全環保等核心業務環節延伸。行業智能化發展已不再是簡單的信息系統建設，而是圍繞數據、模型、工藝、裝備和組織流程的系統性重構。

以蘭州石化為例，2021年便率先啟動了煉化企業數字化轉型試點，打響“數字石油大會戰”第一槍；2023年，首批啟動中國石油集團大集中ERP系統；2024年，領跑集團昆侖大模型場景落地，首家組團攻克昆侖MES統計平衡模塊技術難關……作為數智中國石油的探路者，蘭州石化的人工智能應用映照了行業的發展歷程。

深入分析人工智能應用的態勢，可以發現石油石化行業經歷了三個結構性的變化。

在應用重心方面，從輔助性場景轉向核心生產經營環節。“目前，勘探開發方案優化、煉化裝置智能控制、設備健康管理、安全風險識別等成為重點突破方向。”業內專家提到。

以中原油田為例，通過擴大智能應用場景，基于無人機、機器人等新興技術，該油田實現了生產自動調控和智能巡檢，異常處置時間縮短了70%。中國工程院院士、中國石化首席科學家李陽在中原油田2026年油氣勘探開發工程技術交流活動上提到，當前，人工智能已經深度介入勘探開發全過程，國內上游企業基本完成了數據湖建設、生產信息化改造及智能云平臺的部署。這標志著行業進入了全新的發展階段。

而在技術形態方面，從以判別式AI為主逐步轉向判別式AI、生成式AI和工業智能體協同發展。大模型在知識管理、方案生成、復雜推理和人機協作中的價值開始顯現。

談及工業智能體，就會聯想到日前中國石化新增的一位“數字同事”——“烽火”工業智能體。其可以直接參與生產作業且具有行動能力，同時能分析生產數據、調用工業軟件、產出科研和工程成果。

在部署模式上，從云端集中訓練和應用向“云邊端協同”演進，邊緣計算與工業物聯網結合，使生產現場具備更強的實時感知、快速響應和閉環控制能力。

如在九江石化，工業互聯網、物聯網、5G、大數據、云計算、人工智能等技術先后上線，建成了智能工廠基本框架。通過打造快速決策的經營智能管理平臺，九江石化變結果管理為過程管控，最大限度地挖掘數據資產價值。同時，通過實時優化的生產智能運營平臺，實現了煉油全流程一體化智能優化，生產運營由傳統經驗模式轉變為全局優化模式。

全球最大的私董會教練機構偉事達（VISTAGE）持牌教練、SAP中國前首席數字化轉型專家孫惠民分析認為，當下，AI在石油石化行業的應用處在由試點向規模化價值釋放轉化的關鍵階段。“部分項目雖然在單個場景中取得了較好的效果，但在跨裝置、跨企業、跨區域推廣時，仍然面臨數據標準不統一、模型泛化能力不足、業務流程適配度不高、組織協同機制不完善等問題。”他說。因此，如何將 “可用的模型”轉化為“好用的系統”，再進一步轉化為“可復制的能力”，是當前行業智能化建設需要重點解決的問題。

應用升級，對行業影響深遠

談及智能化對石油石化行業發展產生的影響，業內專家總結：“人工智能可以通過流程再造和智能優化，提升企業的生產運行效率；可以通過客戶洞察和需求預測，改變終端市場的服務模式；還可以通過數據要素、平臺能力和生態協同，催生新的商業模式與產業形態。”

中國石化鎮海煉化就是通過流程再造、智能優化，實現了生產運行效率的提升。

去年12月，鎮海煉化成功入選國家首批15家“領航級智能工廠”培育名單，成為全國煉化行業中唯一入選的企業。AIPC系統正是其智能工廠建設的重要組成部分，3號催化裝置也因此被選為首套應用試點。

“以前最怕裝置‘鬧脾氣’，幾百個PID回路，每一個參數都得人盯著調。”據3號催化裝置內操員介紹，在傳統方式下，這類裝置通常需要近1年的運行磨合才能逐步實現穩定生產。而隨著AIPC系統在該裝置上線調試后，為鎮海基地乃至整個石化行業探索出了一套更高效、更自主的智能運行路徑。投產半年多，這套裝置平穩率達到99.5%，遠超同類裝置水平。

同時，通過洞察客戶、預測需求，油品銷售企業可以改變終端市場的服務模式。

中國石油東北化工銷售公司化工產品營銷專家李業成提到，銷售企業可以在各個環節引入人工智能應用。例如，在營銷環節，可以精準對接市場與業務場景，整合區域市場容量、客戶采購周期、競品價格波動、物流成本等多維度數據，構建動態市場分析模型，實現需求預判、價格適配與貨源智能調配；還可以通過“數據畫像+精準匹配”的方式，提升供應鏈的協同效能。

再比如，在創新環節，可以依托終端客戶反饋、行業趨勢、政策導向等數據，精準定位市場空白與客戶核心訴求，為研發端提供量化支撐；依托AI工具搭建創新模擬模型，快速匹配技術與需求，縮短研發及市場導入周期，降低推廣風險，實現“研發—生產—市場”無縫銜接。

此外，在服務環節，可以采集客戶行業屬性、應用場景、技術痛點等數據，構建全景畫像，靶向推送定制化解決方案；并運用數據可視化呈現產品優勢，開展場景化技術宣講與試用，以“技術賦能+數據支撐”強化客戶信任，提升服務質效。

而通過數據要素、平臺能力和生態協同，還可以催生新的商業模式與產業形態。

中國石化廣東石油東明三路綜合能源服務站，正是憑借智慧的管理方式實現了數智融合。作為粵港澳大灣區首個“五位一體”綜合加能站，該站借助阿里云平臺，不僅為車主快速補充“油氣氫電”等多種能源，而且讓車主享受到易捷便利店等多元服務。

除加能站外，位于廣州的小虎島油庫也升級成為智慧樞紐，實現收、儲、發一體化智能調度。在AI算法的加持下，該油庫可以動態調整補給策略，確保“油等車”，讓能源供應始終跑在需求的前面。

早在2015年，中國石化便與阿里云開啟聯合創新，陸續在易派客平臺、石化e貿平臺、石化錢包、CRM、網上營業廳等系統方面取得突出成果。2024年起，中國石化充電樁業務服務正式跑在阿里云上，實現了充電樁“全國一張網”，為用戶提供了更便捷的綠色出行服務。目前，雙方正以“能源+數智化”的創新模式，持續推動能源消費服務的體驗升級。

當前，云計算、大數據、物聯網、移動互聯、人工智能、區塊鏈等新一代的信息技術正在加快向實體經濟滲透，智能化已經成為新一輪科技革命和產業變革的重要方向。“石油石化行業通過數字技術與生產經營深度融合，正在由傳統的流程化、經驗型管理，逐步向數據驅動、模型支撐、智能協同轉變。”業內專家說。