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胜利油田人工智能应用与体系化发展策略研究

引言

当前，全球正经历以人工智能为核心驱动力的新一轮科技革命与产业变革。我国“人工智能 ”行动的提出，标志着人工智能进入与经济社会全面融合的新阶段。对于油气行业而言，智能化转型已从探索性课题转变为关乎未来核心竞争力与生存发展的关键战役。胜利油田作为我国重要的油气生产基地，其智能化转型不仅事关自身高质量发展的可持续性，更对保障国家能源安全具有重要战略意义。近年来，油田在人工智能技术应用上进行了前瞻布局与探索，在认知大模型、智能识别等领域取得显著阶段性成果。然而，从全局看，人工智能应用呈现“点状突破、系统滞后”的特点，尚未形成驱动整体业务变革的体系化能力。实现从“单点工具应用”到“体系化融合赋能”的跨越，面临顶层设计、技术能力、业务融合与人才支撑等多重挑战。因此，系统评估现状、剖析深层问题、构建体系化发展策略，对于胜利油田把握时代机遇、赢得未来竞争优势至关重要。

一、胜利油田人工智能应用现状与成效评估

经过数年持续建设，胜利油田人工智能应用已成功跨越技术引入期，正处在从场景试点向规模推广过渡的关键阶段，在基础支撑与核心应用上取得实质性进展。

（一）基础支撑能力初步构建

油田已初步建成支撑人工智能研发与应用的基础环境。算力层面，建设了集成GPU与国产NPU的人工智能算力中心，具备千亿参数模型的训练与推理能力。平台层面，打造了统一的视频算法训练平台，形成样本标注、训练、校验的闭环工作流，降低了开发门槛。关键技术层面，自主攻关了模型加速、领域知识增强生成（RAG）等核心算法，为应用创新提供了底层支撑。

（二）核心应用场景价值凸显

人工智能技术已在生产、安全、管理等环节形成一批代表性应用，展现出多元价值。例如，在知识管理方面，“胜小利”认知大模型作为知识赋能的核心载体，构建了覆盖4.5万份文档的级联知识库，支持自然语言交互，日均处理大量员工查询，显著缩短了基层常见事务处理时间，带来了突出的年化经济效益，成为重要的智能工作助手。在安全监管方面，视频智能风险识别应用于动火、高处作业等15类高风险场景，实现了安全监管从“人工盯防”到“实时识别、即时干预”的主动预防模式转变。在生产环节，油井工况智能诊断系统基于深度学习，已覆盖上万口油井，诊断综合准确率高，分析效率较人工大幅提升，实现了异常工况的快速发现与处置闭环。此外，在勘探开发领域，人工智能在地震资料处理、储层预测、开发方案优化等核心环节取得技术突破，正从边缘辅助向核心决策环节渗透。

（三）发展阶段的总体判断

综合评估，胜利油田人工智能建设成效显著，证明了其在特定场景下的巨大价值，整体上处于规模化应用的“初级阶段”。主要特征是“点上开花、面上待果”，示范应用效果突出，但尚未形成贯通油气勘探开发全链条的体系化赋能格局。与行业内领先实践及我国制造业智能化快速发展的态势相比，在应用广度、深度及生态构建上仍有提升空间。

二、当前面临的主要问题与深层挑战

尽管取得了阶段性成果，但制约油田人工智能迈向更高水平的系统性、结构性问题依然突出。

（一）顶层设计与统筹机制缺失

对人工智能的战略意义认识尚不统一，缺乏权威的统筹主体。数智化管理服务中心的枢纽职能尚未完全落实，在规划制定、资源分配方面存在多头管理。缺乏与油田战略紧密耦合的中长期专项规划，应用场景建设呈现部门自发、碎片化状态。数据治理体系不完善，业务系统间数据壁垒尚未完全打通，高质量、标准化的数据供给不足，制约了模型效果与跨域分析能力。

（二）技术自主与泛化能力不足

现有技术能力与油田复杂多变的实际需求存在差距。核心模型在处理高度专业、多模态的勘探开发问题时，知识深度与推理能力有待加强；视频识别模型在复杂场景下性能易出现波动。多模态数据的深度融合与协同分析技术尚未突破。随着模型复杂度和应用量的增长，现有算力资源的可持续支撑能力面临挑战。

（三）业务渗透深度与生态活力不足

当前成功应用多聚焦于管理提效和安全管控，而在直接影响油田核心效益的勘探决策、油藏描述、开发方案优化等“主战场”，人工智能尚未实现规模化、实质性突破。人工智能开发与应用高度依赖专业团队，业务部门和一线员工参与度低，缺乏低门槛的创新工具和有效激励机制，内部“众创”生态尚未形成。

（四）人才队伍结构失衡与机制不活

人才短板突出，既懂油气业务又精通人工智能的复合型领军人才少；能进行核心算法研发的高端技术人才少；基层熟悉应用的一线人才少。现有人才引进、培养、激励体系难以适应人工智能领域竞争特点，对高端人才吸引力不足，内部培养通道不畅。

三、胜利油田人工智能体系化发展策略

为破解上述难题，推动人工智能从分散应用走向体系化赋能，必须进行全局性、系统性的战略谋划。本研究提出构建“一个枢纽、三大方向、四项工程”的“134”体系化发展策略。

（一）明确“一个核心枢纽”，强化统筹领导

核心是确立并强化数智化管理服务中心作为油田人工智能发展的唯一统筹枢纽与核心引擎地位。赋予其在跨部门协调、资源调配、标准制定等方面的实质性权威。其主要职能包括：作为战略规划者，牵头制定中长期规划与年度路线图；作为资源统筹者，统一管理算力、数据、平台等核心资源；作为生态构建者，聚合外部顶尖资源；作为场景总控者，建立全生命周期场景管理制度，确保投资聚焦于高价值业务环节。

（二）聚焦“三大主攻方向”，实现关键突破

未来3-5年，应集中资源在三个方向实施重点攻坚。首先，在基础能力跨越提升方面，需筑牢算力、数据、算法三大基石，建设“云边端”协同的下一代人工智能算力设施，开展“数据融通”专项行动以构建统一、高质量的数据湖，并联合顶尖机构攻关油气领域专用大模型，提升技术的行业适配性与可靠性。其次，在核心业务深度渗透方面，要推动人工智能价值向主业核心聚焦：在勘探领域深化地震智能处理、储层智能预测等技术；在开发领域推广开发方案智能生成、注采参数实时优化；在生产领域拓展工况智能诊断、生产系统智能调控等应用，构建一体化智能生产管控体系。最后，在创新生态活力构建方面，需培育开放共享的应用沃土，将“胜小利”升级为人工智能能力开放平台，以低代码方式赋能业务单元自主创新，同时改革激励机制，探索“揭榜挂帅”、成果收益分享等模式，设立创新基金，激发全员创新活力。

（三）实施“四项关键工程”，保障战略落地

为确保策略有效执行，需配套实施四项重点工程。第一，顶层设计强化工程，发布《胜利油田人工智能建设大纲》，明确权责，建立跨部门联席制度，并将人工智能关键成效纳入相关考核体系。第二，技术攻坚揭榜挂帅工程，围绕具体技术瓶颈设立“揭榜挂帅”项目，面向内外部团队公开招标，对成功攻关者给予重奖。第三，场景拓深规模化工程，每年遴选数个业务价值高、可复制性强的场景作为“年度标杆场景”重点建设，形成成熟一个、推广一片的良性循环。第四，人才引育沃土工程，实施“外引内育”双轮驱动，对外出台专项人才引进政策，对内开展订单式培养，建立常态化培训机制，并设立人工智能专业岗位序列，打通职业发展通道。

结语

人工智能技术正在深刻重构能源行业发展模式。胜利油田要确立“体系致胜”的战略导向，以“134”体系化发展策略为蓝图，通过强化顶层统筹、攻克关键核心技术、驱动主营业务价值创造、建设高水平人才队伍等一系列系统性举措，推动人工智能真正从“工具”进化为“引擎”，从“单点效能”升维至“体系智能”，才能在这场划时代的产业变革中把握战略主动权，实现自身的高质量发展，并为保障国家能源安全贡献坚实的“胜利智慧”。