石油科技 | 刘合：非常规时代 人工智能应用势不可挡（下）
石油科技 | 刘合：非常规时代 人工智能应用势不可挡（上）
油气田企业属于资源型企业，受地域、客观条件和资源能力等影响，在人工智能发展上面临的挑战，主要有以下几个方面。
挑战
01
数据获取成本高
数据质量问题突出
能源行业的数据来自地下，具有多解性、不可验证，面临严重的数据质量问题，主要体现为数据零散、难以获取，数据标准、质量不统一，标注困难、样本缺失。
02
业务场景复杂
无法单纯依靠数据驱动
油气领域客观现实决定了AI技术在油气领域落地需要长期探索与攻关。在能源行业，业务场景复杂，要融合专业领域知识，无法单纯依靠数据驱动。
具体体现为：训练样本缺失。由于储层的非均质性，导致石油地质问题具有多解性，难以获得供机器学习的“教材”（训练样本）。
“小样本”问题。不同于互联网数据，大多数地质数据获取成本往往较高，因而多为“小样本”，数据量无法满足深度学习要求。
通用AI算法无法直接使用。石油行业具有极强专业性，现有AI算法大多无法直接套用，需根据具体应用场景设计模型。
探索研究易，落地应用难。目前，AI在油气行业探索性研究多，可落地应用少，一定程度上制约了AI企业级推广。油气领域客观现实决定了AI技术在油气领域落地需要长期探索与攻关。
03
能源行业人工智能研发生态
尚未成熟
能源行业研发生态不够完善，前沿技术发展动力不足。能源等特定行业缺乏优质的研发生态，行业内学者不断进行创新、合作的动力明显不足。
04
短期见效慢 认识不足
体制机制跟不上
人工智能落地应用投入周期长；人工智能产品成本高，复合型人才培养成本高，短期内投入产出比不高，体现为主观能动性不足：企业对人工智能应用的认识不足，投资意愿不足，缺乏有效管理体制与政策支持相配合。
目前来看，存在认知不匹配。当前不少企业认为，数字化转型只是信息化系统的实施或是新技术的试点，却没有意识到数字化转型是涉及企业全业务、跨职能的系统性改革工程。
管理体制不完善。上下级之间分工和统一难协调；部门之间潜在的利益冲突；业务与技术人员之间目标差异下的协作配合问题。
05
勘探开发AI应用正向全业务链条、
多学科融合方向演进
当前，油气勘探开发领域智能化应用场景由“点—线—面”全面落地应用的进程正在加快，应用场景正在由单一向综合、数字向智能、操作向决策转变。
油气勘探开发是一个长链条系统工程，具有高复杂性、高不确定性、高实时性的特点，亟须以问题导向、目标导向、结果导向为指引，紧抓机遇，持续攻关应用人工智能技术、提高智能化能力水平，提升勘探开发业务领域精度、水平、效率、效益。
机遇
01
人工智能发展蓝图已经擘画
随着新一轮产业革命兴起，发展数字经济成为国家战略，国家相关部门深入学习领会产业数字化、网络强国的战略思想，围绕数字经济发布了一系列重要政策和指导意见，尤其是2019年以来，政府发出一系列信号，加大数字经济与实体经济结合，鼓励传统企业进行数字化转型。
02
国际油气企业和IT公司纷纷联手
在全球油气行业景气复苏预期下，与IT公司强强联手，加快布局数字化，运用大数据、人工智能对油气行业进行赋能，是多家石油公司的共识。
03
信息化建设为人工智能应用
奠定了良好基础
各大油公司纷纷建设一体化平台，国外的DELFI、Petrol等，国内的中国石油梦想云、认知计算平台统建信息系统存储了大量数据资产，为人工智能应用提供了数据资源油气人工智能发展愿景。
未来，油气人工智能发展，智慧油气田、智慧管道、智慧炼厂、智慧加油站等应用前景广阔。为此，我们建议：
建议
01
加强数据治理，实现数据共享和质量管控。
建立数据质量管理框架，将业务、技术和方法结合，实现数据质量持续自动化检查，利用区块链等技术建立可信、透明、可追溯的数据交换与业务协同体系，加强数据治理。
02
将行业机理模型和AI技术融合，培养复合型人才。
专业知识壁垒高，亟须复合型人才。人工智能赋能行业需要交叉复合知识，需要融合行业知识表达机理模型与人工智能技术的交叉知识，具有较高的行业壁垒，亟需复合型人才。
业务场景复杂程度高，知识和数据双驱动。AI落地的核心是如何将行业机理模型和AI模型相结合，构建知识与数据双驱动的智能模型。
企业人工智能落地是一项复杂的系统工程，单独的AI模型无法解决复杂的业务问题，需要将AI技术和机理模型相结合。
人工智能的发展趋势是AI技术和专家经验的融合，构建知识与数据双驱动的模型。
03
共建智慧能源合作生态。
鼓励智慧能源生态发展。加大底层根技术投入，构建算力、算法、数据三位一体的AI新生态；鼓励社会、高校、企业为核心产业主体积极共建，构筑AI行业应用的技术纵深；重塑能源生产、营销和管理方式，对能源结构、能源效率和能源安全等产生显著影响。
04
转变固有观念，认知与时俱进。
数字化转型智能化发展是系统工程；数字化转型智能化发展是一把手工程；数字化转型智能化发展是持续的工程；数字化转型智能化发展是花钱工程。
AI赋能能源企业实现高质量发展和碳达峰碳中和。碳中和愿景将加速推动能源清洁低碳转型，新一代信息技术引领新一轮产业革命，加快能源革命步伐。数字技术创新能源新模式、新业态，助力能源绿色变革，智能化技术将成为能源数字化转型关键。
《“十三五”国家信息化规划》把物联网、云计算、大数据、人工智能、区块链等新技术作为深化结构性改革和推动可持续发展的关键引擎，事实证明该战略取得显著成效。
面对当前油价波动大和疫情的严峻形势，加快信息技术创新、加快数字化转型、最大程度释放数字红利，是石油行业走出困境、逆境求生的重要途径。
针对油田提质增效难题，建议将人工智能、区块链技术作为切入点，开展系列攻关，逐步实现全行业数字化转型。
油气行业人工智能落地道阻且长、未来可期。油气行业人工智能工业化落地应用是一项复杂的系统工程，是一项持久攻坚战，不能一蹴而就，需要以点带面、逐渐铺开。
联系方式：010-64523406
投稿邮箱：1029926159@qq.com
编辑：韩璐妤
校对：蒋伊湉
审核：常斐 卢向前
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