中国工程院院士 刘合
推动数据全生命周期管理，强化数据标准化与治理，构建安全的数据共享机制
推动融合算力建设，实现算力资源的按需分配和动态扩展
自主开发适合行业特色的算法，实现关键技术国产化替代
油气行业的数智化转型是时代的选择与必然。随着数字化、智能化技术的日新月异，油气行业逐渐认识到，唯有拥抱科技，才能在激烈的市场竞争中保持领先。数智化不仅能够显著提高勘探开发的效率与精准度，而且在生产管理、安全环保乃至整个产业链的优化升级中展现出巨大潜力。通过大数据分析、云计算、物联网以及人工智能等先进技术的深度融合，油气行业正在逐步构建一个高度集成、智能响应的产业生态，为行业的可持续发展铺就坚实基石。
油气行业的数智化已进入快速发展轨道，诸多创新应用如雨后春笋般涌现。以薄片智能鉴定为例，利用人工智能技术将资深地质学家和油藏工程师多年积累的宝贵经验转化为算法模型，实现了对岩石薄片的快速、准确分析。此举不仅极大地提高了鉴定效率，减少了对专家人力的依赖，而且让偏远的油田也能请到顶级专家进行远程诊断，从而降低了成本，提高了资源开采的效益和安全性。这仅仅是数智化助力油气行业提质增效的冰山一角，更多的创新正不断推动着行业深刻变革。但油气行业人工智能应用的深化之路并非坦途，一系列问题与挑战亟待解决。
一是推动数据全生命周期管理。油气勘探开发的数据具有高度专业性和复杂性，如地球物理数据、井筒数据等。获取这些数据难度大、成本高，数据质量参差不齐。在构建和训练人工智能模型时，低质量的数据直接影响模型的准确性与可靠性。同时，油气企业的数据分散在不同部门和地区，形成了数据孤岛。一方面，要强化数据标准化与治理。建立统一的数据标准和规范，促进数据的标准化、格式化，提升数据的可用性和互操作性。加强数据质量控制，确保输入模型的数据准确可靠。另一方面，要构建安全的数据共享机制。在保障数据安全和隐私的前提下，建立企业内部及跨企业的数据共享平台，利用“联邦学习”等技术，在不直接交换原始数据的情况下协同训练模型，打破数据孤岛。
二是推动融合算力建设。相较于互联网和科技行业，油气行业的算力基础设施建设相对滞后，缺乏足够的高性能计算资源支持大规模人工智能模型的即时训练与推理应用，且在分布式算力调度和资源优化方面也面临挑战。如何合理配置、动态调度以达到最优的资源利用效率，是油气行业在实际应用中需要解决的问题。未来，采取公有云、私有云与边缘计算相结合的混合算力策略，既可保障数据安全，又能灵活应对算力需求波动，降低成本。同时，建立灵活高效的算力资源调度机制，利用容器化、微服务架构提升资源利用率，实现算力资源的按需分配和动态扩展。
三是自主开发适合行业特色的算法。当前，先进的算法特别是大模型技术大多掌握在国外科技巨头手中，油气行业采用这些技术时，面临着算法依赖、版权纠纷以及核心技术不可控的风险。自主开发适合行业特色的算法，实现关键技术国产化替代，是当前亟须突破的难关。同时，油气行业应用的特殊性，要求算法不仅要具备较强的复杂问题处理能力，而且要能够适应行业特有场景，如地层解释、设备故障预测等。现有的通用型算法往往难以直接适用于特定油气行业的复杂问题，需进一步定制与优化。一方面，要鼓励算法创新与定制化开发。加大研发投入力度，鼓励产学研合作，针对油气行业特点，定制开发适用于特定场景的算法模型，提升算法的适应性和准确性。另一方面，要促进算法开源与生态构建。在保护知识产权的同时，积极参与和推动开源算法社区的建设，利用开源框架加速模型迭代，减少重复开发；注重培养本土算法人才，增强算法的自主可控能力。
人工智能作为新一轮科技革命的重要驱动力，正以前所未有的深度与广度赋能油气行业。它不是对传统作业模式的简单升级，而是对行业理念、技术体系与管理模式全方位的革新。在这个过程中，油气行业不仅能够实现自身的高质量发展，而且能为全球能源安全与可持续发展目标贡献力量。面对未来，我们有理由相信，通过持续探索与实践，人工智能将引领油气行业进入一个智慧、绿色、高效的全新时代，开启能源发展新篇章。
