上证报中国证券网讯(林玉莲记者曾庆怡)9月8日，国家发展改革委、国家能源局发布《关于推进“人工智能+”能源高质量发展的实施意见》(下称《实施意见》)。《实施意见》提出，要推动五个以上专业大模型在电网、发电、煤炭、油气等行业深度应用。对外经济贸易大学中国国际碳中和经济研究院执行院长、中国石油流通协会副监事长兼碳中和研究院院长董秀成接受上海证券报记者采访时表示，大型油气企业应与人工智能企业密切合作，突破关键核心技术，自主开发适合油气行业特色的算法，针对行业特有场景进行定制与优化。
在董秀成看来，人工智能技术在油气行业的应用潜力主要集中在三大核心领域，有望为行业发展带来革命性变革：
其一，提升油气勘探开发精准度。人工智能可融合分析海量地质等数据，用于地震数据处理、测井解释和油气层识别，提高储层识别准确率，优化开发方案；还能基于地质与井场数据，实现智能钻井参数控制和风险预测。
其二，推动油气生产运营高效化。人工智能能实时处理分析物联网数据，识别工况、预测产能并调控方案；结合计算机视觉等技术，可让机器人与无人机在危险环境执行任务；基于云端算力，能实现生产作业自动化，推动设备设施无人化。
其三，实现管理决策智能升级。将人工智能技术应用于油气勘探部署、生产指挥等重大决策场景，能够快速准确提供决策依据。
尽管人工智能为油气行业发展带来广阔前景，但董秀成也表示，当前技术在油气行业的落地应用仍面临多重潜在障碍，亟待突破。例如，在油气数据方面，油气数据获取成本高，具有标签意义的大数据少，且数据标准不统一、样本缺失，质量难以保证，影响模型训练效果；数据安全和泄密风险较大，油气数据涉及核心战略信息，存在数据泄露、伪造等安全风险；在算力资源方面，大规模预训练模型和深度学习模型对算力要求高，而油气行业现有的计算基础设施难以满足，限制了人工智能技术的应用。
就学科融合而言，复合型人才奇缺。人工智能专家缺乏油气领域专业知识，油气领域技术专家又不熟悉人工智能技术，导致人工智能技术在油气领域的“定制”研究面临挑战。
此外，行业适配性难题也不容忽视。油气行业业务场景复杂，深水勘探和非常规油气开发等仍面临技术瓶颈，数据孤岛和异构数据整合问题制约了人工智能的全面应用，通用型算法难以直接适用。
针对上述挑战，董秀成认为，大型油气企业(如三桶油)重点工作是强化数据标准化与治理，建立统一数据标准和规范，构建安全的数据共享机制。同时，加大对算力基础设施的投入，合理配置和动态调度算力资源。此外，还需加强人工智能与油气行业相关技术，如数字孪生、物联网等的融合。
最后，油气企业应该突破传统用人机制，构建青年主导的创新生态，设立相关青年油气-人工智能融合的复合型人才职位；建立以实际贡献为导向的人才激励机制和业绩考核标准，培养既懂油气专业知识又精通人工智能算法的复合型人才。
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