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　　（1. 中石油（北京）数智研究院有限公司；2. 中国石油天然气集团有限公司数字和信息化管理部；3. 昆仑数智科技有限责任公司）

　　【摘要】人工智能作为新一轮科技革命核心驱动力，正深度融入石油石化行业转型进程。剖析全球人工智能发展态势，结合石油石化业务关键领域，研究国内外技术应用案例，提出传统石油化工企业应关注通用与专业智能协同发展、加速推动企业数字化转型、利用人工智能驱动的科学研究推动新兴业务拓展等关键趋势，同时需克服战略投入、高质量数据集、模型业务适配性、安全合规、组织文化与人才培养等方面的挑战。为推进人工智能技术在中国石油石化行业的融合应用，建议强化顶层设计、优化大模型能力、构建数据资产双循环体系、有序开展人工智能应用场景探索、加强人工智能安全治理、打造人工智能创新合作生态。

　　人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量。以神经网络为核心的新一代人工智能已成为多学科交叉融合的催化剂，展现出强大的与物联网、第五代移动通信技术（5G）、大数据、量子科技等多种技术的协同创新能力。人工智能正以前所未有的速度、广度和深度变革经济社会发展模式，催生大量新产业、新业态、新模式。特别是在能源与化工领域，人工智能技术正作为核心引擎深度赋能行业实现智能化与绿色化的双重转型，为构建现代能源与化工产业体系、实现高质量发展提供重要支撑。

　　石油石化行业目前正处于关键转型期，原油总体消费增速放缓、绿色低碳转型压力持续加大、地缘政治冲突持续延宕等，对石油石化企业研判市场需求、维持供应链稳定和拓展全球化投资布局等带来极大的不确定性。在行业转型升级和新一轮科技革命相互交织的背景下，人工智能技术有望在生产效率提升、运营能力优化、新兴业务拓展等方面发挥巨大的赋能作用，助力石油石化行业智能化转型发展。

　　据国际数据公司（IDC）统计，2024年全球人工智能投资规模达到3158亿美元，预计2028年增至8159亿美元，2030年将贡献全球国内生产总值（GDP）增长的3.5%。世界经济论坛预测人工智能技术的规模化应用将对劳动力市场造成结构性冲击，到2030年将使得22%的现有岗位发生巨大改变，并将催生1.7亿个新岗位。

　　中国人工智能产业稳步增长，在“十四五”（2021—2025年）数字经济发展规划指引下，人工智能产业对国内生产总值增长的贡献率持续攀升，为经济结构转型升级提供强大动能。截至2024年，中国人工智能产业规模已接近6000亿元人民币，相关企业超过4500家，覆盖芯片、算法、数据、平台、应用等产业链核心环节。

　　1.1.2 人工智能的快速发展依赖于长效稳定的能源供给，同时人工智能将改变能源行业发展格局

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　　一方面，人工智能发展持续推高全球用电需求。2024年全球数据中心耗电量达到415太瓦时，占全球耗电量的1.5%，自2017年以来年增速约为12%；2030年全球数据中心电力消耗预计将比2024年增加1倍以上（约945太瓦时），略高于日本2024年的总电力消耗；2035年全球数据中心电力消耗将增至约1200太瓦时。另一方面，人工智能将加速“源网荷储”一体化和多能互补的新型电力系统建设，带动可再生能源、天然气、核能等多种供能形式快速发展。预计2035年可再生能源发电量将增至450太瓦时，天然气发电量将增加175太瓦时，首批核能小型模块化反应堆将于2030年前后投入使用。

　　美国持续加大政策支持力度，于2025年发布“星际之门”计划，拟投资5000亿美元建设人工智能基础设施。欧盟高度重视人工智能监管，通过《人工智能伦理准则》等文件，从伦理治理和法律建设等角度构建人工智能监管体系。中国人工智能政策呈现“站位更高、布局更广、要求更细、监管更严”的特征。2017年中国出台《新一代人工智能发展规划》，首次将人工智能提升至国家战略高度；2020年至今陆续发布《国家新一代人工智能标准体系建设指南》《关于加强科技伦理治理的意见》等重要文件，政策要求逐渐聚焦场景创新、技术规范、安全防护、治理监管等产业落地关键问题。

　　1.2.2 中美两国凭借其广泛的应用场景和成熟的技术基础，领先全球人工智能发展

　　中国人工智能专利数量居全球首位，2024年共产生2.7万件生成式人工智能专利，全球占比为61.5%；以DeepSeek为代表的国产模型性能与世界领先水平差距持续缩小，在“大规模多任务语言理解评估”（MMLU）测试中与美国的差距从17.5%缩小至0.3%，但在产业投资规模、领军企业数量、基础智能算力性能等方面，中国与美国仍存在较大差距。未来中国凭借强大的政策执行力、深厚的制造业发展基础、巨大的市场规模以及持续积累的科技创新能力，有望实现全球领先的人工智能规模化应用。

　　专用集成电路（ASIC）市场的爆发性增长标志着自动驾驶、人工智能推理等垂直领域的算力需求急速扩张。先进封装技术与存算一体架构为算力芯片带来能效飞跃，并通过全链路深度耦合实现全链路的协同优化，达成性能、成本、能效综合效应的最大化。

　　数据总量指数级增长，数据产生场景多元化，数据形态复杂化，人工智能解决方案对数据质量的需求，使得企业更加重视构建完善数据治理体系。合成数据与智能标注技术的日益成熟将推动行业级数据集规模化构建，实现数据获取成本指数级下降与模型效果持续提升。

　　智能体正从孤立执行进化为群体协同网络，多智能体协作框架将突破集中式控制局限，提升群体协作效率。端云协同等技术通过模型压缩、按需调度，有效推动端侧模型规模化落地，推动人工智能应用向“隐性化、轻量化”方向发展。开源模型崛起将推动人工智能技术平权，催生百万级轻量化应用生态。具身智能通过构建机器系统“感知-决策-行动-反馈”的闭环，推动生产力变革。人工智能驱动的科学研究（AI for Science，AI4S）正通过深度融合物理机理与数据驱动模型，促进学科间的协同创新，开创数据驱动的科研新纪元。

　　全球经济增速放缓、国际政治格局动荡变革、跨区域产业链供应链受剧烈冲击、节能降碳形势日趋严峻、新兴技术井喷式发展等，都对石油石化行业的发展模式产生巨大影响。围绕传统油气产业链，国内外石油石化企业持续推动上游勘探开发和下游炼油化工等领域提质增效，并在此基础上持续提升产业链一体化协同优化水平。与此同时，国内外石油巨头加速布局新能源、新材料、合成生物学等新兴业务领域，在新产品研发、新资产运营、新客户拓展等方面持续发力，以期在行业转型时期打造新的增长曲线。

　　人工智能技术在石油石化行业的应用持续深化，应用场景覆盖产业链上下游各关键环节，对行业的赋能作用日益凸显。市场研究公司Mordor Intelligence预测，2024年全球石油石化行业人工智能市场规模达到31.4亿美元，预计2029年将达到57亿美元，2024—2029年的复合增长率预计为12.61%。

　　人工智能通过单点智能、一体化平台、智能大模型等技术路线，赋能油气勘探、油气藏开发、井筒工程技术等核心业务发展。

　　壳牌公司利用生成式人工智能技术进行地下成像，面向地质成分分析等场景开发轻量模块化应用，将勘探时间从9个月缩短至不到9日，提高深海作业效率，节省高性能计算成本。阿布扎比国家石油公司于2024年推出的代理型人工智能解决方案ENERGYai，通过分析海量油气数据，使地震勘测分析准确度提高了70%。

　　2.1.2 在油气藏开发领域，主要聚焦油藏模拟、工况智能诊断、安全监控等应用

　　道达尔能源公司从20世纪90年代开始通过机器学习算法研究表征油气田，对油气田生产状况进行预测，并通过与谷歌云合作，为油气藏开发不断探索新型智能化解决方案。沙特阿美公司于2024年3月发布拥有2500亿参数的大模型Aramco Metabrain，2025年2月该模型大规模投入应用，能够对地质构造、历史运营成本等要素进行智能分析，推荐最优油井布局方案，提升油气藏开发效率，降低项目成本，已经开始为沙特阿美在钻井规划、市场预测、设备维护与安全检测等领域提供稳定服务。

　　基于机器学习、物理规则的小模型与大模型等人工智能技术的应用核心是生产运行、工艺优化、设备管理、安全环保、供应链优化等领域。

　　2.2.1 在生产运行领域，主要聚焦生产智能调度、自动化智能化过程控制、运行监测等应用

　　沙特阿美持续推动人工智能技术与物联网、数字孪生等技术在生产过程控制领域的融合应用，对炼厂资产等进行虚拟建模，实时分析多系统数据并给出优化建议，智能控制生产过程，实现高价值生产线%。中国石化通过长城大模型实时分析乙烯焦油泵运行压力数据，将人工分析时间从3～4小时缩短至分钟级别。

　　中国石化基于“数理+机理”模型构建智能制造平台，通过实时监控和分析生产数据，动态优化原油、燃料和催化剂的配比等生产参数，降低生产能耗与物耗，在九江石化公司等的试点验证中，实现劳动生产率提升超过10%、先进控制技术利用率超过90%、自动化数据采集率超过90%的优化成效。巴斯夫（BASF）公司利用人工智能动态调整生产参数，优化化工生产流程，产品质量提升15%，产量增加20%，能耗和物耗分别降低10%和12%，降本增效效果显著。

　　2.2.4 在安全环保领域，主要聚焦现场作业安全监测和环境排放监测等应用

　　2.2.5 在供应链优化领域，主要聚焦市场预测、物流采购、物流优化等应用

　　沙特阿美通过人工智能整合实时数据（市场趋势、天气、地缘风险），预测需求波动与供应链中断风险，实现自动化采购审批，并结合物联网开展库存管理及物流跟踪等，实现运营成本降低20%、采购周期缩短30%，增强了供应链弹性。

　　在传统石油石化领域之外，近年来国内外石油公司积极探索人工智能技术在新能源、新材料等新兴领域的应用，形成了新能源智能运营、新材料智能研发、碳资产管理等典型应用。

　　中国石油昆仑大模型首创“云边”协同智能管控体系，在长庆油田建成页岩油物联网云平台，通过对电能的实时追踪实现清洁能源利用率最大化，于2025年8月成功入选“2025中国油气人工智能科技优秀案例”。中国联通公司与天合光能公司合作开展的三江源绿电智算融合示范微电网项目，搭建智慧微电网系统，通过缩短电力传输距离减少损耗，并依托储能系统快速响应能力优化电力调度，使电费成本降低50%，整体运营成本减少15%。

　　陶氏公司与微软公司合作构建人工智能预测模型，整合陶氏公司全球研发中心超过120万组聚氨酯配方数据，对复杂聚氨酯配方进行高通量虚拟筛选，研发效率提升20万倍，将原本4～6个月的实验室探索工作时间缩至30秒，大幅缩短了新材料差异化解决方案的上市周期，减少实体试验次数，节约研发费用。

　　阿布扎比国家石油公司2024年与马斯达尔公司和微软公司签署人工智能低碳项目战略合作协议，在碳捕集、低碳氨和氢能项目中引入人工智能，结合700亿参数大型语言模型、代理型人工智能技术、Emission X等工具实时收集运营现场的碳排放数据，及时预测碳排放来源并主动采取预防措施，助力阿布扎比国家石油公司实现2045年净零碳排放目标。

　　结合上述应用案例可以看出，人工智能技术已基本应用于传统油气产业链上下游的关键业务环节，但不同环节的技术实现方式仍存在差异。通过分析全球企业人工智能部署应用情况，可以看出人工智能在石油石化行业的深化应用仍面临以下挑战。

　　尽管国内外石油公司均将人工智能技术应用列为核心战略举措，但技术迭代持续加速、核心业务价值难以量化、投资回报周期不明晰等因素，都可能对企业在人工智能领域的资金配置、项目规划和人才储备形成制约。

　　传统石油石化行业往往面临数据采集覆盖不全面、数据标准不统一、数据传输时效性不足等问题。数据标注环节的专业壁垒与高复杂度进一步制约高质量数据集的构建，限制模型训练效果，进一步影响人工智能落地应用。

　　工业大模型对实际生产场景的适配性不足是人工智能模型能力泛化的关键瓶颈，大模型的幻觉与不可解释等问题与操作控制层高安全性、高可靠性要求之间仍存在较大矛盾，目前尚未形成适配所有专业领域的大模型解决方案。

　　针对大模型技术普遍存在的算法偏见、决策不透明、数据隐私难保障等问题，目前尚未形成与石油石化行业适配的安全伦理治理框架，技术创新与安全防护、伦理约束之间的平衡缺乏标准指引，难以有效规避安全合规风险。2024年全球数据泄露的平均成本接近500万美元，较上一年增长了10%；全球91%的组织中，人工智能治理结构尚处于“初级”或“发展中”的水平，距离实现可信人工智能治理结构仍存在较大改进空间。

　　复合型人才储备不足、组织机制灵活性不足、传统业务人员数字化素养不足、管理人员变革意愿不足等问题，都为人工智能技术推动传统企业的业务转型带来阻力。据德勤人工智能研究院统计，全球平均仅有56%的员工具备负责任地使用人工智能所需的技能。

　　围绕石油石化行业核心领域提质增效、产业链上下游协同优化以及新兴产业拓展的整体转型发展需求，结合人工智能技术发展趋势，本文提出人工智能在石油石化行业应用的三大趋势。

　　人工智能技术逐步融入石油石化企业的数字化系统工具和业务流程中，正从“外挂组件”转变为企业运转不可分割的一部分，为企业的管理与业务模式带来颠覆式影响，并赋能产业链全方位、全链条升级改造。

　　一方面人工智能技术正在加速与企业管理和生产作业平台融合，例如斯伦贝谢的DELFI平台与Lumi平台的深度整合，并且人工智能技术与物联网、数字孪生、虚拟现实等技术产生协同效应，使人机交互、任务编排与执行、结果反馈等环节更加高效、智能；另一方面人工智能编程的快速发展也正在重塑软件开发模式，使得系统平台具备“自我进化”能力，能够根据用户的使用情况及时优化升级。

　　代理型人工智能的兴起有望将传统的“用户主导操作”转变为“智能体自主执行+人类监督决策”的新型协作模式，极大地提升任务执行效率。具身智能的快速发展则有望针对高危险、高强度的作业环境打造加油、巡检、物探等具身智能产品，构建自主安全作业新范式，赋能传统产业解放生产力。以油气储层改造为例，传统情况下专业人员需亲自开展地质与储层评价、改造目标设定、施工工艺参数设计、施工方案设计等工作，过程中可结合人工智能开展油气井产能影响因素分析、井段优选等。伴随智能体技术的逐步成熟，未来专业人员可直接向储层改造设计智能体提出改造需求和目标，由智能体自动生成设计方案，专业人员仅在过程中进行监督与指导，并最终审核设计成果，大幅提升设计效率。

　　传统模式下产业链上下游协同主要依靠业务流程拉通、系统平台集成以及业务数据共享。多智能体协同体系的构建将有望从根本上改变跨组织、跨业务的协同模式，基于智能体间高效的通信机制和对于实际生产作业系统的调度能力开展协同工作，实现产业链上下游运行状况的动态优化调整。例如，面对国际油价的剧烈波动或特定产品市场需求的紧急变化，原油价格预测智能体和终端产品需求感知智能体将对市场情况进行预判与综合分析，并综合实际生产运行情况提出决策建议，在企业管理人员做出决策后及时将优化命令逐级传递至采购、生产、物流、销售等领域的智能体，并自动开展相应优化工作。

　　人工智能驱动的科学研究对传统能源化工行业的战略价值日益凸显，其核心在于根本性改变科研范式，破解行业固有瓶颈，驱动降本增效与绿色转型。人工智能驱动的科学研究已成为诸多大型石油化工企业关注的核心方向，将成为企业在行业转型时期构建新型竞争优势的核心。

　　石油石化行业可围绕合成数据、科学基础模型、科学研究闭环三个方向探索人工智能驱动的科学研究应用。其中，合成数据技术通过高维仿真构建虚拟实验环境，有效控制数据采集和标注成本，提升模型训练效率；科学基础模型深度融合地质学、化学工程、材料工程等学科知识与工具链，通过高效训练与推理技术，实现科学规律建模，支持研发人员快速筛选出最优组合方案，极大缩短研发周期，降低试错成本；在科学研究闭环方面，关键路径是将具身智能、数字孪生、实验自动化等有机结合，实现“理论-模拟-物理验证”的高效迭代。

　　伴随技术持续发展，国内外石油石化企业对人工智能的探索已逐步由早期的点状应用过渡到全链条融合升级。为形成自主创新能力强、结构布局合理、绿色安全高效的高质量发展格局，建议从以下六方面推进人工智能技术在中国石油石化行业的融合应用。

　　一是强化行业智能化发展顶层设计。以产业价值为牵引，进一步明确发展目标、技术路线和重点任务，为石油石化行业绘制智能化转型路线图。

　　二是优化模型能力。始终聚焦主营业务需求，选择安全可靠的通用基础模型作为模型底座，并充分融合大模型通用能力的广博优势和小模型专业能力的精深优势，建立能够适用多场景的综合性解决方案，同时积极探索人工智能驱动的科学研究相关科学基础模型能力建设。

　　三是打造大模型与数据资产的双循环体系。依托工业互联网建设提升高水平数据采集能力，构建石油石化行业统一数据共享机制，提升行业数据合成、数据标注、知识图谱等技术水平，持续加强数据安全防护能力。

　　四是有序开展行业人工智能应用场景探索。在价值实现方面聚焦行业复杂、综合性任务，筛选普遍性和推广性强的高价值场景；在技术落地方面根据技术成熟度开展分阶段技术探索。

　　五是加强人工智能安全治理。在技术层面提升算法透明度与可解释性，加强人工智能风险预警机制；在伦理准则层面制定行业统一的安全治理标准与应用规范，加强人工智能治理文化建设。

　　六是打造人工智能创新合作生态。构建企业主导的产学研用协同创新体系，打造横跨多主体、具备多视角的联合创新团队，助力推动人工智能技术最新发展成果与石油石化行业需求的有机融合。