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

隨著AI大模型技術的盛行，千行萬業都在加速邁向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，滲透到我們生產與辦公的方方面面。”

對油氣行業而言，AI不僅能夠提升勘探精度、優化生產工藝，還能降低安全事故風險，推動行業向高效、綠色、智能化方向邁進。在這場關乎油氣行業未來的變革中，AI正在破解傳統模式的束縛，重構行業新價值。

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AI在工業場景落地的五大瓶頸

過往的油氣行業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、數據不安全、人才缺乏五大瓶頸，嚴重制約著智能化項目的規模化應用。

在算法開發層面，由于工業生產中正常工況占絕大多數，異常樣本的稀缺，讓算法訓練陷入“數據饑渴”的境地，因此經常會導致算法精度低。

更棘手的是，油氣生產的復雜環境中，管道腐蝕、設備故障等異常工況具有不可預測性，傳統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。比如在某煉廠開發的智能檢測系統，移植到另一個作業區時，因光照條件、設備布局等環境變量的差異，辨別準確率會大幅驟降。這迫使企業要為每個新場景重復投入開發資源，嚴重拖慢了AI落地的效率。

數據安全問題同樣不容忽視，譬如一些主流的項目制開發模式要求將核心生產數據導出至第三方研發環境，這不僅帶來商業秘密泄露風險，更可能危及國家能源信息安全。

蔣旺成指出，“人才準備足，是更深層的制約因素，而針對人工智能的賦能不夠，用戶側研發人員的參與度不夠、難有自主創新能力，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，油氣企業普遍缺乏專業的AI研發團隊，很容易造成自主創新能力薄弱和運維成本居高不下等問題。

"要讓AI真正成為新質生產力，必須打破作坊式開發的束縛，構建系統性解決方案。"蔣旺成說。

要突破這些瓶頸，需要構建全新的AI開發范式，既能保障數據安全，又能實現算法的持續進化；既要降低技術門檻，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，正是破解五大難題的關鍵鑰匙。

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華為的“破局之道”

實際上，油氣行業的數字化轉型已經走過了很多年，但過去的數字化通常是項目式的，更強調單點突破。

比如在開采環節通過數字化設備檢測油井生產數據，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的生產力模式。

AI大模型與油氣行業場景的結合，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級創新，而不再是強調某個單一場景。

華為則從以架構層面、模型層面和多個核心技術層面，以組合拳形式構建起穿透行業痛點的解決方案。

首先在架構層面，蔣旺成認為，“要引入人工智能新的架構，新的架構要求把訓練中心以私有云的方式，部署到企業內部，形成集團級訓練中心與邊緣推理相結合的兩級體系，實現數據安全與模型進化的平衡。”

其次，在模型層面，華為構建起從L0（基礎模型），到L1（行業大模型），再到L2（場景應用）的三層邏輯架構。先通過企業私有云部署L0基礎模型，吸收通用工業知識；然后注入企業專屬數據，訓練出專屬的L1行業大模型，其知識產權完全歸屬企業；最后在L2層面向具體場景開發應用。

很明顯，模型分層架構讓AI開發從"手工作坊"邁向"流水線生產"。“山東能源集團通過該模式，將AI開發團隊從幾個人擴展至150人，新入職本科生經過3個月培訓即可獨立完成模型開發和部署，開發效率得到大幅提升。”蔣旺成說。

當然，這套架構創新和模型分層的方法論能夠發揮價值，華為在從大模型到基礎設施層面的核心技術突破功不可沒。

通過開發工具的革新，基于盤古大模型的工作流顯著降低了技術門檻，使企業能夠自主培養AI人才；而算力架構的優化，鯤鵬與昇騰算力的結合，為地震數據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，則將實時數據與過程控制相結合，實現了生產工藝的持續優化。

這些技術創新都不是孤立存在，而是形成了一個相互協同的整體，加快了油氣行業的AI應用規模化落地的速度。

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AI驅動油氣產業質變

如果從實施路徑來看，成功的AI轉型首先需要站在全局視角進行戰略規劃，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體系。只有貫穿始終，全方位的推進策略，才能確保AI技術真正融入生產實踐，而非停留在試點階段。

蔣旺成也認為，企業智能化轉型是系統工程，“戰略規劃、場景規劃、確立架構、組織保障、持續運營、人才培養”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-生產現場應用部署”的三級架構，通過優化數據樣本上傳-模型部署下發-迭代更新流程，加速成熟模型應用到生產現場業務中，實現了訓練中心和大模型價值快速變現。

再比如，“管網”大模型基于華為算力底座和技術棧，打造“管網制度流程+數據+IT+大模型”體系，構建具有管網特色的大模型方案，實現從辦公到工程建設再到生產調控等多種核心業務領域的覆蓋。成為油氣行業首批通過國家相關部門行業大模型和算法“雙備案”的代表性人工智能應用項目。

當然，面對油氣行業智能化轉型的廣闊空間，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解決方案。

蔣旺成將伙伴與華為的關系比喻成“大廚與廚房”的關系，“華為的優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，油氣行業的轉型之路已清晰可辨，人工智能不再是錦上添花的技術點綴，而是重構產業生產力的核心引擎。從數據安全的底線守護，到人才梯隊的系統構建；從大模型的知識沉淀，到算力網絡的效能釋放，華為正以全棧能力助力行業穿越轉型深水區。如蔣旺成所說，“人工智能只有開始沒有結束。”唯有始終向前，以架構創新打破舊體系，以技術融合催生新動能，才能讓傳統能源行業在AI時代重新煥發青春。