雙輪驅(qū)動(dòng) 平衡之路

油氣行業(yè)既要抓住當(dāng)前AI技術(shù)帶來(lái)的變革機(jī)遇，又要應(yīng)對(duì)隨之而來(lái)的安全挑戰(zhàn)。

隨著大模型等關(guān)鍵技術(shù)的不斷突破，AI應(yīng)用加速迭代更新，多樣化應(yīng)用場(chǎng)景不斷涌現(xiàn)。與此同時(shí)，在這些AI的應(yīng)用過(guò)程中暴露出數(shù)據(jù)泄露、數(shù)據(jù)偽造等安全威脅。面對(duì)新情況、新問(wèn)題，油氣行業(yè)既要抓住當(dāng)前AI技術(shù)帶來(lái)的變革機(jī)遇，又要應(yīng)對(duì)隨之而來(lái)的安全挑戰(zhàn)。

油氣AI有門檻

盡管DeepSeek激起了油氣行業(yè)AI革新的浪潮，但雪佛龍首席執(zhí)行官M(fèi)ike Wirth認(rèn)為，當(dāng)前AI在油氣領(lǐng)域應(yīng)用仍存在一些局限。這些局限性，在于油氣行業(yè)的一些特殊性。

“‘三桶油’在數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面做了很好的基礎(chǔ)工作，目前通過(guò)數(shù)據(jù)共享、業(yè)務(wù)協(xié)同和智能化建設(shè)，已逐步邁向智能化發(fā)展新階段?！敝袊?guó)工程院院士劉合在一次講話中表示。但客觀現(xiàn)實(shí)，決定了AI等技術(shù)在油氣領(lǐng)域落地需要長(zhǎng)期的探索與攻關(guān)。“互聯(lián)網(wǎng)、金融等領(lǐng)域的AI技術(shù)應(yīng)用，已向效率化、工業(yè)化生產(chǎn)的成熟階段演進(jìn)。油氣行業(yè)需要融合專業(yè)領(lǐng)域知識(shí)，且業(yè)務(wù)場(chǎng)景復(fù)雜，面臨著數(shù)據(jù)獲取成本高、數(shù)據(jù)質(zhì)量待提升等現(xiàn)狀，目前無(wú)法單純依靠數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)。國(guó)內(nèi)外油氣上游領(lǐng)域，總體上處于數(shù)字化和AI技術(shù)與典型應(yīng)用場(chǎng)景融合賦能的起步探索階段?！?劉合指出了油氣領(lǐng)域數(shù)智化轉(zhuǎn)型所面臨的挑戰(zhàn)。

油氣領(lǐng)域最早應(yīng)用AI的環(huán)節(jié)主要集中在問(wèn)答客服、信息檢索、數(shù)據(jù)查詢等高頻場(chǎng)景，可實(shí)現(xiàn)大模型能力直觀映射的場(chǎng)景。隨著技術(shù)的成熟，AI逐步向更復(fù)雜的環(huán)節(jié)擴(kuò)展。在勘探開(kāi)發(fā)領(lǐng)域，AI技術(shù)被用于地震數(shù)據(jù)處理、測(cè)井解釋和油氣層識(shí)別，提高了儲(chǔ)層識(shí)別的準(zhǔn)確率和開(kāi)發(fā)方案的優(yōu)化水平。在儲(chǔ)運(yùn)環(huán)節(jié)，AI通過(guò)計(jì)算機(jī)識(shí)別和數(shù)據(jù)分析，提升了管道安全性和調(diào)度效率。在煉化領(lǐng)域，AI優(yōu)化了生產(chǎn)過(guò)程、預(yù)測(cè)設(shè)備故障并提高了產(chǎn)品質(zhì)量。但其并非所有環(huán)節(jié)完全實(shí)現(xiàn)了智能化。例如，深水勘探和非常規(guī)油氣開(kāi)發(fā)仍面臨著技術(shù)瓶頸，數(shù)據(jù)孤島和異構(gòu)數(shù)據(jù)整合問(wèn)題制約了AI的全面應(yīng)用?！翱梢哉J(rèn)為，AI在油氣領(lǐng)域的應(yīng)用正從簡(jiǎn)單場(chǎng)景向復(fù)雜鏈路延伸，但全產(chǎn)業(yè)鏈的智能化仍需要克服技術(shù)、數(shù)據(jù)和行業(yè)適配等挑戰(zhàn)?！崩鰯?shù)智數(shù)據(jù)智能事業(yè)部副總經(jīng)理金緯說(shuō)。

當(dāng)前，AI與油氣行業(yè)的結(jié)合存在著一些難點(diǎn)。在周磊看來(lái)，油氣行業(yè)跟傳統(tǒng)的金融、電信不同的是，有控制系統(tǒng)。讓AI控制物理設(shè)施的風(fēng)險(xiǎn)很大。因?yàn)橐坏┏霈F(xiàn)故障，損失的可能就是生命。因此，錯(cuò)誤成本、容錯(cuò)機(jī)制、行業(yè)接受度，因行業(yè)、業(yè)務(wù)不同而有區(qū)別。

在煉化行業(yè)，AI也要區(qū)分對(duì)待。“AI在煉化企業(yè)的應(yīng)用，最重要的是要關(guān)注防火防爆等安全問(wèn)題，特別是在安全環(huán)保、節(jié)能降耗、降本增效方面?！敝锌茻捇畔⒅行慕?jīng)理蔡榮生說(shuō)。

AI+油氣還面臨著數(shù)據(jù)孤島與算力限制的挑戰(zhàn)。這意味著除安全外，行業(yè)面臨著數(shù)據(jù)質(zhì)量不足、標(biāo)準(zhǔn)化缺失等問(wèn)題?！霸贏I應(yīng)用研究中，構(gòu)建學(xué)術(shù)性應(yīng)用場(chǎng)景容易，但實(shí)現(xiàn)工程化應(yīng)用場(chǎng)景很難?！敝袊?guó)石油大學(xué)（北京）AI學(xué)院創(chuàng)院院長(zhǎng)肖立志說(shuō)。其應(yīng)用落地的復(fù)雜性難題，須從多個(gè)維度解決。這包括構(gòu)建數(shù)據(jù)集與標(biāo)簽體系，使場(chǎng)景與算法適配，以及建設(shè)配套基礎(chǔ)設(shè)施等。而應(yīng)用落地的成熟度，在很大程度上取決于數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備程度及治理水平。

油氣行業(yè)的數(shù)據(jù)多來(lái)自地下，數(shù)據(jù)采集裝備自動(dòng)化程度以及管理的不同會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一、樣本缺失、數(shù)據(jù)質(zhì)量難以保證。不同于互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，大多數(shù)油氣地質(zhì)數(shù)據(jù)獲取成本較高，多為“小樣本”，數(shù)據(jù)量無(wú)法滿足深度學(xué)習(xí)要求，難以獲得供機(jī)器學(xué)習(xí)的“教材”?！叭绻?xùn)練的數(shù)據(jù)樣本不夠多且不夠真實(shí)可靠，訓(xùn)練就失去了意義。”劉合進(jìn)一步說(shuō)。

江漢油田勘探開(kāi)發(fā)研究院地球物理所研究員博士劉智潁博士表示：“隨著AI技術(shù)的發(fā)展，特別是大模型的應(yīng)用，對(duì)算力的需求會(huì)顯著增加。”這也是國(guó)內(nèi)外油氣企業(yè)面臨的問(wèn)題。當(dāng)前，油氣行業(yè)的算力資源主要用于傳統(tǒng)的勘探和開(kāi)發(fā)研究。現(xiàn)有的計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施，難以滿足大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型和深度學(xué)習(xí)模型對(duì)算力的高要求。大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型，需要大量的計(jì)算資源進(jìn)行訓(xùn)練和推理。而現(xiàn)有的算力資源，無(wú)法支持如此高強(qiáng)度的計(jì)算需求。以大規(guī)模地震數(shù)據(jù)處理為例，進(jìn)行高分辨率三維地震成像和復(fù)雜地質(zhì)結(jié)構(gòu)的預(yù)測(cè)，需要耗費(fèi)巨大的計(jì)算資源。而傳統(tǒng)的算力配置，根本無(wú)法滿足這種需求。

數(shù)據(jù)安全須考量

在能源和油氣領(lǐng)域，AI應(yīng)用的安全性是核心挑戰(zhàn)之一。從當(dāng)前實(shí)踐看，安全風(fēng)險(xiǎn)與數(shù)據(jù)治理、技術(shù)落地難度共同構(gòu)成了三大核心矛盾。這其中，安全問(wèn)題的特殊性尤為突出。在昆侖數(shù)智數(shù)據(jù)智能事業(yè)部副總經(jīng)理金瑋看來(lái)，安全問(wèn)題來(lái)自數(shù)據(jù)安全、系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)和非安全類挑戰(zhàn)三個(gè)方面。

在數(shù)據(jù)安全方面，油氣勘探開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)涉及礦權(quán)、儲(chǔ)量等核心戰(zhàn)略信息，具有高度的敏感性。這種“安全與效能”的權(quán)衡，在油氣領(lǐng)域尤為尖銳。數(shù)據(jù)泄露或偽造，甚至可能威脅國(guó)家能源安全。在安帝科技有限公司董事長(zhǎng)周磊看來(lái)，數(shù)據(jù)投毒、脫敏不足等問(wèn)題，使用第三方污染數(shù)據(jù)集可能植入惡意觸發(fā)器，導(dǎo)致模型輸出異常或敏感數(shù)據(jù)泄露等。

3月8日，全國(guó)人大常委會(huì)工作報(bào)告針對(duì)AI領(lǐng)域安全問(wèn)題提出，2025年將圍繞AI、數(shù)字經(jīng)濟(jì)、大數(shù)據(jù)等新興領(lǐng)域加強(qiáng)立法研究。這無(wú)疑為AI技術(shù)的安全防護(hù)指明了另一個(gè)方向——立法監(jiān)管。周健提到，希望國(guó)家出臺(tái)相關(guān)政策來(lái)統(tǒng)一數(shù)據(jù)共享和保護(hù)的標(biāo)準(zhǔn)，并通過(guò)法律來(lái)約束，更好地促進(jìn)新興業(yè)態(tài)、新興產(chǎn)業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展。

在系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)方面，油氣生產(chǎn)系統(tǒng)高度復(fù)雜。AI模型若部署在基座層或智能體環(huán)節(jié)存在漏洞，可能引發(fā)全生產(chǎn)鏈的連鎖風(fēng)險(xiǎn)。例如，煉化裝置中數(shù)十萬(wàn)傳感器實(shí)時(shí)生成百萬(wàn)級(jí)數(shù)據(jù)變量，傳統(tǒng)人工經(jīng)驗(yàn)難以捕捉異常信號(hào)，而AI若被攻擊或誤導(dǎo)將導(dǎo)致重大事故。大模型部署在政府和企業(yè)內(nèi)部的基座模型、知識(shí)庫(kù)或智能體中的任一環(huán)節(jié)一旦出現(xiàn)安全隱患，極有可能誘發(fā)整個(gè)生產(chǎn)環(huán)境暴發(fā)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。在油氣行業(yè)，由于油氣勘探開(kāi)發(fā)領(lǐng)域的生產(chǎn)數(shù)據(jù)往往具有戰(zhàn)略屬性，與礦權(quán)、儲(chǔ)量等核心數(shù)據(jù)緊密相關(guān)，所以，這樣的安全風(fēng)險(xiǎn)往往更為致命。

AI應(yīng)用中出現(xiàn)的這些問(wèn)題，需要在不斷探索實(shí)踐中解決。“安全是油氣AI應(yīng)用的關(guān)鍵瓶頸，但要置于‘雙輪驅(qū)動(dòng)’框架下解決。一方面要構(gòu)建封閉式數(shù)據(jù)治理體系，另一方面要推進(jìn)跨領(lǐng)域安全標(biāo)準(zhǔn)制定。唯有平衡安全防控與技術(shù)迭代，才能釋放AI對(duì)油氣產(chǎn)業(yè)的變革潛力。”劉智穎說(shuō)。

亟待復(fù)合型人才

在專家看來(lái)，要解決AI應(yīng)用的局限性問(wèn)題，離不開(kāi)與AI結(jié)合的復(fù)合型人才的培育。我們不得不承認(rèn)這樣一個(gè)事實(shí)：行業(yè)專業(yè)人才對(duì)AI技術(shù)的掌握程度參差不齊，缺乏既懂能源化工專業(yè)知識(shí)又精通AI算法的復(fù)合型人才。這阻礙了AI技術(shù)在企業(yè)內(nèi)部的深度場(chǎng)景化推廣。

在中國(guó)石油數(shù)智研究院創(chuàng)新中心主任蘇伊拉看來(lái)，首先要突破傳統(tǒng)用人機(jī)制，構(gòu)建青年主導(dǎo)的創(chuàng)新生態(tài)。在算法研發(fā)、產(chǎn)品設(shè)計(jì)等核心崗位嘗試設(shè)立“青年首席科學(xué)家”“青年項(xiàng)目總監(jiān)”等職位，允許青年人才直接參與戰(zhàn)略級(jí)技術(shù)路線規(guī)劃。建立“非邊界人才引入”機(jī)制，允許跨學(xué)科、跨領(lǐng)域人才參與核心研發(fā)，擴(kuò)大技術(shù)創(chuàng)新的多樣性。破除傳統(tǒng)評(píng)價(jià)壁壘，改革以職稱、論文為核心的單一評(píng)價(jià)體系，建立以實(shí)際貢獻(xiàn)、技術(shù)突破為導(dǎo)向的考核標(biāo)準(zhǔn)，提高青年創(chuàng)新能力權(quán)重，推動(dòng)“產(chǎn)學(xué)研用”協(xié)同評(píng)價(jià)，鼓勵(lì)青年人才通過(guò)產(chǎn)業(yè)實(shí)踐實(shí)現(xiàn)技術(shù)轉(zhuǎn)化。

不僅如此，AI+油氣風(fēng)生水起，有人會(huì)擔(dān)心，AI會(huì)不會(huì)替代了一些油氣工人的職位？在AI時(shí)代，產(chǎn)業(yè)工人面臨失業(yè)危機(jī)還是迎來(lái)轉(zhuǎn)型機(jī)遇？這一問(wèn)題的背后，隱藏著技術(shù)進(jìn)步與人類發(fā)展的復(fù)雜辯證關(guān)系。一方面，AI的迅猛發(fā)展確實(shí)讓一些重復(fù)性、規(guī)律性強(qiáng)的工作崗位逐漸被替代。另一方面，AI的崛起更像是一場(chǎng)技術(shù)賦能的革命。它為產(chǎn)業(yè)工人提供了重新定義自身價(jià)值的契機(jī)。

在剛結(jié)束的兩會(huì)上，來(lái)自各行各業(yè)的代表委員普遍認(rèn)為，AI與產(chǎn)業(yè)工人并非簡(jiǎn)單的替代關(guān)系。雙方應(yīng)相互賦能、協(xié)同發(fā)展。同時(shí)，國(guó)家與企業(yè)要有所作為，讓產(chǎn)業(yè)工人在企業(yè)數(shù)字化發(fā)展中實(shí)現(xiàn)同步升級(jí)。

“企業(yè)需要搭建‘訓(xùn)戰(zhàn)結(jié)合’的培養(yǎng)體系，培育實(shí)戰(zhàn)化成長(zhǎng)平臺(tái)。”蘇伊拉說(shuō)。通過(guò)各類專項(xiàng)人才培訓(xùn)項(xiàng)目，將理論學(xué)習(xí)與實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目相結(jié)合，鼓勵(lì)有志于AI的人才積極參與重大科技創(chuàng)新項(xiàng)目，提升他們的技術(shù)商業(yè)化能力。設(shè)立突擊隊(duì)或創(chuàng)新工作室，在為他們提供前沿領(lǐng)域研究權(quán)限的同時(shí)，提供算力資源、高性能設(shè)備等，提升研發(fā)效率。連接產(chǎn)業(yè)級(jí)場(chǎng)景，讓青年團(tuán)隊(duì)主導(dǎo)智能化改造項(xiàng)目，實(shí)現(xiàn)技術(shù)能力的躍升。

構(gòu)建多層次人才交流平臺(tái)，是培育油氣AI人才的重要一步。鼓勵(lì)相關(guān)人才參與國(guó)內(nèi)外頂級(jí)技術(shù)研討交流，建立與國(guó)內(nèi)外高校、專業(yè)機(jī)構(gòu)的合作機(jī)制，在新技術(shù)研發(fā)、創(chuàng)新平臺(tái)搭建、人才共建等方面制定有針對(duì)性的措施和鼓勵(lì)政策，促進(jìn)各級(jí)研發(fā)機(jī)構(gòu)及生產(chǎn)單元開(kāi)展跨界協(xié)作，逐步形成技術(shù)、人才和資源的大生態(tài)。

唯有各方攜手共進(jìn)，才能讓產(chǎn)業(yè)工人在AI浪潮中抓住機(jī)遇、戰(zhàn)勝挑戰(zhàn)，以AI技術(shù)賦能順利推動(dòng)行業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展，共創(chuàng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的嶄新未來(lái)。

未來(lái)已來(lái)。海上智能油田探索團(tuán)隊(duì)的負(fù)責(zé)人林楊，為我們描述了未來(lái)油氣生產(chǎn)的情形：數(shù)轉(zhuǎn)，云算，人干。穿越重重局限，AI與油氣行業(yè)協(xié)同生產(chǎn)發(fā)展的未來(lái)不再是夢(mèng)。

責(zé)任編輯：趙 玥

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