□李 阳

    在国家大力推进“人工智能+”行动背景下，石油石化行业数智化改造、绿色化转型已经成为建设世界领先绿色智能能源企业的重要方向。伴随人工智能技术迭代升级，我国智能油气田建设已经迈入范式重构的全新阶段。回顾发展历程，智能油气田1.0阶段主要聚焦数据采集传输，搭建统一数据平台，实现自动化、信息化与可视化；2.0阶段依托物联网、大数据，做到全面感知、集成协同与实时预警；2023年开启智能油气田3.0新范式，人工智能不再只是业务应用工具，而是上升为产业核心驱动力，实现由“数字化赋能”向“AI驱动重构”的跃迁。

    在旧模式下，数据仅作为记录型资源，以流程线上化、数据可视化实现降本增效；新范式中，数据转变为生产力引擎，通过感知、分析、决策、执行的完整闭环持续创造业务新价值，完成从人工录入分析决策向自动采集、算法建模、AI决策执行的范式跃迁。

    新范式带来组织形态、业务流程、治理模式、价值创造四大维度系统性重构。在组织形态上，多智能体可以作为新型组织单元，协同组建数字虚拟部门，承担生产、研发等复杂协同任务；业务流程摆脱固定流程加经验判断的传统模式，形成数据采集‑算法建模‑智能决策‑自动执行的自适应闭环；治理模式层面，AI自动承担数据标准、质量、安全、权限治理工作，压缩治理周期，降低应用门槛；价值创造方面，数据成为新型生产资料，推动发展模式从资源创造向数据创造转变。

    放眼全球，海外油气企业持续加大人工智能投入，多数企业将AI列为重点发展方向，布局勘探开发、新能源、供应链全链条业务，采用科技企业合作、自研平台、收购初创企业并行的模式，朝着自治执行、人机协同方向转型，但同时也面临碎片化部署、投资回报兑现慢、高端人才短缺等现实难题。国内各大油气企业也在加快布局，已经建成一批数据湖、智能云平台，陆续推出油气产业大模型，着手研发勘探开发智能体，打造可以思考、实操、迭代优化的“数智劳动力”。横向层面，智能体成为业务协作助手，主动监控任务、跟进反馈；纵向层面，突破生成式AI局限，承接多角色、跨系统复杂流程，推进全流程自动化。

    不过，当前国内智能油气田建设仍存在诸多挑战，部分从业者将AI简单等同于IT工具，缺少战略层面定位；组织管理、人员技能带来变革阻力；数据孤岛、数据质量缺陷造成“有数据无智能、有智能无价值”；部分项目重技术投入轻业务价值实现，同时行业非结构化知识挖掘利用不足，高质量AI训练样本供给短缺。

    针对上述现状，智能油气田需要开展体系化建设。首先，强化顶层设计，将人工智能上升为企业核心战略，统筹技术、数据、知识体系、人才、组织五大要素，明确价值指标与阶段路线，打造技术先进、业务融合、组织适配、知识驱动的系统工程；其次，坚持场景驱动，围绕地质、完井、开发、生产检测等业务场景，落地智能地震解释、建模数模一体化等技术，让AI真正重构科研与生产范式。

    要构建数据与知识双轮驱动平台。以井为核心对多源异构数据开展汇聚融合，依托统一勘探开发数据资源中心，完成多主题域数据治理，依靠AI完成多模态数据采集、治理与安全管控；构建产业知识图谱，建立多专业知识关联模型，实现基于机理、经验的知识推理。在此基础上建设大小模型协同的油气产业模型体系，按照产业实际需求，打造覆盖勘探、储运、炼化、CCUS全链条模型，并且搭建云‑边‑端协同架构，云平台承担大模型与智能体建设，边缘侧负责私有数据与专业软件运行，现场端完成数据采集与现场执行。

    总体来看，智能油气田新范式建设不是单一技术升级，而是技术、数据、知识、人才和组织的体系化工程。只有坚持顶层设计、场景驱动、数据与知识双轮驱动，推进大小模型协同、云边端协同和多智能体建设，才能逐步解决认识错位、组织阻力、数据业务脱节、投入成本失衡和知识利用不足等问题，走通智能油气田建设新路径。

    （作者为中国工程院院士、中国石化首席科学家）