數字經(jīng)濟蓬勃發(fā)展，行業(yè)數字化轉型不斷加速，進(jìn)入“十四五”時(shí)期，在高質(zhì)量發(fā)展要求下，人工智能與傳統產(chǎn)業(yè)的深度融合愈發(fā)凸顯重要性。作為國家戰略性資源和工業(yè)基礎，在數字化浪潮沖擊下，油氣行業(yè)數字化轉型智能化發(fā)展已是大勢所趨。

作為典型的傳統行業(yè)，油氣行業(yè)擁有龐大的資源數量、數以千億計的資產(chǎn)規模、數以百萬(wàn)計的員工；同時(shí)，也有專(zhuān)業(yè)度高、工藝流程復雜、產(chǎn)業(yè)鏈長(cháng)、設備資產(chǎn)總量巨大，應用場(chǎng)景復雜等特點(diǎn)。

前者為行業(yè)的數字化轉型提出需求，后者則給數字化轉型增加了難度。

“在數字經(jīng)濟轉型的浪潮之下，油氣行業(yè)面臨著(zhù)‘船大難掉頭’的困難?！北本﹪p科技有限公司（以下簡(jiǎn)稱(chēng)國雙）大數據事業(yè)部總經(jīng)理薛小渠表示，油氣工業(yè)是流程性工業(yè)的典型代表，給人工智能技術(shù)場(chǎng)景化落地提出很大挑戰。

如何讓大數據人工智能技術(shù)與油氣企業(yè)深度融合，培育行業(yè)發(fā)展新生機？國雙油氣給出的答案是：通過(guò)算力、算法和場(chǎng)景化落地三大核心能力，把人從經(jīng)濟社會(huì )常規運行的煩瑣工作中解放出來(lái)，通過(guò)打造一個(gè)“混合式產(chǎn)業(yè)智能”解決方案，有效利用人與機器的充分融合互補，助力垂直行業(yè)企業(yè)的數字化轉型。在年前揭曉的第十屆吳文俊人工智能科學(xué)技術(shù)獎名單中，國雙“油氣大數據和人工智能平臺”還獲得吳文俊人工智能科技進(jìn)步獎（企業(yè)技術(shù)創(chuàng )新工程項目）。

智能化分析預測成為重要抓手

在薛小渠看來(lái)，油氣行業(yè)對于數字技術(shù)的需要緊迫而持久：一方面，油氣開(kāi)發(fā)難度日益增加，持續穩產(chǎn)形勢嚴峻，新老油田都面臨著(zhù)生產(chǎn)成本升高與效益降低的巨大壓力；另一方面，各層級對企業(yè)的安全生產(chǎn)、環(huán)境保護責任要求越來(lái)越嚴格。

“諸如此類(lèi)的問(wèn)題會(huì )在未來(lái)幾年持續存在，對油氣行業(yè)的生產(chǎn)、經(jīng)營(yíng)、管理和決策提出新的挑戰?！毖π∏f(shuō)，“地下有多少油氣儲量、分布狀況、如何開(kāi)采？如何讓油氣田安全高效地運行十年、二十年？以前用傳統工藝模型去做，現在可以通過(guò)算力算法的升級，解決行業(yè)的普遍問(wèn)題?！?br/>“人工智能技術(shù)可以為油氣田的創(chuàng )新發(fā)展注入新動(dòng)能，智能化分析預測技術(shù)成為解決油氣研究與生產(chǎn)問(wèn)題的重要手段?！毖π∏硎?，傳統油氣勘探與開(kāi)發(fā)研究技術(shù)如儲層預測、油層識別、注采分析優(yōu)化等，需要人工花費大量時(shí)間整理分析數據，效率低、問(wèn)題多，而未來(lái)通過(guò)“油氣智能大腦”，可以對輸入的相關(guān)數據進(jìn)行自動(dòng)分析推理，直接給出開(kāi)采方案的參考建議。

據介紹，國雙研究團隊對多年來(lái)積累形成的大量研究成果、業(yè)務(wù)模型等進(jìn)行科學(xué)管理，通過(guò)知識圖譜技術(shù)將結構化、非結構化數據中的勘探開(kāi)發(fā)知識進(jìn)行分析處理：首先通過(guò)行業(yè)專(zhuān)家的標注，逐步訓練和優(yōu)化機器學(xué)習算法，進(jìn)而實(shí)現自動(dòng)識別與標注，成功構建國內首個(gè)基于自動(dòng)知識抽取和知識圖譜架構的油氣行業(yè)知識庫，奠定了勘探開(kāi)發(fā)認知計算應用基礎，形成油氣勘探開(kāi)發(fā)的“超級智能大腦”。

與此同時(shí)，國雙還進(jìn)一步打造了包括智能油氣藏、智能井場(chǎng)、智能管道、油氣智能生產(chǎn)管控、油氣知識共享等業(yè)務(wù)應用場(chǎng)景的智能油氣田整體解決方案，并與國內多個(gè)油氣田企業(yè)、研究機構等客戶(hù)進(jìn)行了深度合作，技術(shù)創(chuàng )新點(diǎn)得到了充分驗證。

“混合式產(chǎn)業(yè)智能”是可行之道

油氣行業(yè)是人工智能技術(shù)賦能傳統企業(yè)數字化轉型的場(chǎng)景之一，據國雙首席技術(shù)官劉激揚介紹，要想真正把AI能力落地到具體場(chǎng)景為產(chǎn)業(yè)所用，需要“混合式產(chǎn)業(yè)智能”的加持。

他表示，“混合”首先指的是感知智能和認知智能的混合。前者指計算機視覺(jué)、語(yǔ)音識別等感知層面的智能，后者則指讓機器像人一樣，通過(guò)對知識的學(xué)習、積累和應用來(lái)實(shí)現認知能力，“要實(shí)現這一點(diǎn)，必須賦予計算機理解語(yǔ)言、學(xué)習知識、積累經(jīng)驗、運用相關(guān)知識經(jīng)驗進(jìn)行推理、解決現實(shí)世界問(wèn)題的能力”。

第二是指數據和知識的混合。劉激揚表示，要想把垂直行業(yè)積累的大量數據有效利用起來(lái)，必須對業(yè)務(wù)場(chǎng)景有深入理解，只有把數據和知識匯聚起來(lái)，才能真正理解垂直行業(yè)的具體業(yè)務(wù)，進(jìn)而滿(mǎn)足行業(yè)客戶(hù)的需求。

第三是行業(yè)專(zhuān)家和數據科學(xué)家的混合。行業(yè)專(zhuān)家負責提供行業(yè)領(lǐng)域的知識和經(jīng)驗，數據科學(xué)家則用這些知識做深度的數據挖掘、構建有效的模型，人工智能落地產(chǎn)業(yè)需要二者的高度協(xié)作。

“無(wú)論是智慧法院、智慧能源，還是智慧園區、智慧城市，要想在行業(yè)領(lǐng)域實(shí)現人工智能的場(chǎng)景化落地，都需要‘混合’的能力和打法?！眲⒓P強調。

薛小渠同樣表示，要想把人工智能技術(shù)應用于行業(yè)場(chǎng)景，尤其是油氣這樣傳統而復雜的行業(yè)，技術(shù)儲備、行業(yè)經(jīng)驗的積淀、人工智能的思維邏輯、扎根真實(shí)的應用場(chǎng)景等缺一不可。這既是人工智能技術(shù)落地油氣行業(yè)的經(jīng)驗，也是可以推而廣之的范式。