从2026中国石油石化企业信息技术交流大会看行业转型之路

数智化发展从技术试水迈向场景深耕

[中国石油新闻中心 2026-05-27] 5月中旬，由中国石油学会联合多家能源央企信息化部门共同主办的“2026中国石油石化企业信息技术交流大会”在北京召开。各大能源企业的技术专家、国内外院士学者齐聚一堂，深度研讨石油石化新型工业化与新质生产力的实践路径，共商“人工智能+”行动落地具体举措，研判数智化转型关键技术与发展方向。在大会上，不少企业代表的发言都提到了同一个方向——让AI真正创造价值。而记者在会上发现，价值兑现的背后，3个关键问题的答案正在浮现。

问题一：如何让AI懂石油石化？

石油石化是典型的技术密集型产业，如何让AI真正理解油气行业专业概念？昆仑大模型是一个很好的观察样本。

为了更适配行业特点，昆仑大模型作为一套国内领先行业大模型，经历了6轮迭代，目前模型总数达到75个。中国石油参会代表在会上介绍，中国石油构建了“5个L1层行业大模型+10个L2级专业大模型+60个L3级场景大模型”的架构，纵向贯通勘探开发、炼化生产等全业务链条。同时，600TB高质量行业数据集，覆盖地震勘探、测井、钻井、炼化等全业务领域。第三方评测结果显示，在油气行业特定领域，昆仑大模型的能力相比国内主流通用大模型有显著提升。技术突破带来的是实实在在的效果提升。中国石油精细地质工程模型将甜点精准动用程度提高20%，抽油机井生产优化大模型让工况诊断准确率达90%以上，乙烷制乙烯工艺运行优化场景让乙烯收率预测准确率达到95%以上——在石油石化这样的大规模生产中，每一个数字都意味着可观的经济收益。

问题二：如何让数智化成果广泛应用？

既然有了“懂行”的AI，就要让它真正走进车间、井场和加油站，得到广泛应用。“‘业务主导、总部统筹、技术支撑’是昆仑大模型快速落地应用的重要因素。”中国石油参会代表表示。指挥部负责组织业务团队开展场景识别、方案设计、落地实施等工作，充分体现业务主导和价值引领；技术团队负责提供建设方法和技术支撑，深入一线，了解业务，将“算法写在车间里”，形成“需求驱动研发、研发赋能业务”的良性循环。

目前，中国石油已研发上线125个典型场景，覆盖科技创新、产业发展、管理提升三大领域。AI中台已成为中国石油人工智能建设管理的中枢，并全面推广应用，支撑2.4万用户开展大模型建设任务，为69家企业提供大模型推理服务调用支持。

问题三：如何平衡投入与产出？

当前，数智化转型的高昂成本不容忽视：会上，中国工程院院士刘合指出，训练百亿参数级大模型成本高达数百万元，且智能体上线后还要持续投入算力、数据治理与运维成本。如何让投入换来真金白银的回报？

在成本降低方面，阿里云智能集团瓴羊政企金融行业总经理王伟分享了一种轻量化、分步式的数智化转型解决方案。瓴羊通过公共云服务模式降低企业部署门槛，减少初始投入。此外，以Agent为切入点，快速覆盖核心场景，采用“小步快跑、分阶段建设”的模式，有效减少企业一次性大额投入。

中国海油恩平油田群针对这一问题，给出了另一角度的答案。他们利用AI建立的“台风模式”，实现了台风天气下生产设施满负荷连续稳定运行，在一次台风中避免的损失就收回了全部投资。“这让我们可以理直气壮地说，信息化是有具体价值的。”中国海油集团智慧数据部副总经理陈溯说。

国家“十五五”规划纲要明确提出“加快构建清洁低碳安全高效的新型能源体系，建设能源强国”“深入推进数字中国建设，提升数智化发展水平”“推进交通、能源、水利等基础设施数智化升级”，为石油石化行业数智化转型和全面高质量发展提供了方向指引。

数字见证着行业发展的速度：国家管网全面启动主营业务数智升级，评估确定了150余项“AI+”攻关任务，提出“无AI不业务”。中国石油昆仑大模型APP，累计注册用户超过11万个。集团公司内部用户日均Token使用量达480亿。中国海油中下游销售侧一体化数智平台的累计交易额突破2万亿元……

在全球能源转型和科技革命的双重驱动下，石油石化行业的数智化转型，已经不再是“要不要做”的问题，而是探索“如何做得更好”。