解码昆仑大模型“能想会干”全技能（图）

  [中国石油新闻中心 2025-06-12]
  编者按：近日，中国石油在北京正式发布3000亿参数昆仑大模型。作为我国能源化工领域首个通过国家备案的行业大模型，昆仑大模型此次参数规模升级，不仅标志着央企在AI技术攻坚方面的里程碑式突破，而且象征着传统能源化工领域向“新质生产力”跃迁进入关键时期。
  “数字财会审核专员”“数字造价工程师”等23个专业高效“数字员工”上岗；围绕26条业务线、119个业务域，优化形成“十域百景千应用”的全景视图……昆仑大模型从勘探开发、炼油化工到装备制造，应用场景赋能油气全产业链，全力推动“人工智能+”行动走深走实。
  昆仑大模型究竟是什么？为何具有如此重大的意义？又将如何掀起行业变革？我们邀请专家与企业相关负责人共同探讨。敬请关注。
  昆仑大模型概述
  石油石化行业作为国家能源领域的重要支柱，在经济发展中扮演着举足轻重的角色。当前，全球能源格局深刻调整，能源化工行业竞争日益激烈，油气行业正处于关键发展阶段。全球经济不确定性带来油价波动，勘探开发难度加大，成本持续攀升，安全、环保和节能的压力与日俱增，严重制约行业的发展，亟须借助以人工智能为代表的新一代数智化技术，解决能源化工行业各环节问题，推动技术创新和产业升级。
  中国石油作为全球最大的能源化工企业之一，积极抢占创新发展新赛道，把“数智石油”作为公司五大战略举措之一，布局实施“信息化补强、数字化赋能、智能化发展”三大工程，深入推进以昆仑大模型为核心的“人工智能+”行动，把昆仑大模型建设与应用作为智能化发展的核心任务，推动人工智能技术赋能“传统产业+AI”“AI+新兴产业、未来产业”，打造规模化应用生态。

  技术创新模型架构

  建设成果

  问题一 如何在实际生产中用好AI大模型，提升运行效率？
  冀东油田勘察设计与信息化研究院副院长 邱利瑞：
  强化油田特色场景应用所需高质量数据集的建设，建立数据安全管理机制，充分利用昆仑大模型的AI中台和算力资源
  当前，能源化工行业借助先进技术，提升运行效率具有重要性与紧迫性。
  在实际生产中，首先要聚焦生产流程优化。可以利用AI大模型对油田开采、集输等全流程数据进行深度挖掘与分析。通过对油藏地质数据、开采历史数据的学习，大模型能够精准预测油藏动态，帮助我们更合理地制定开采方案，提高采收率。在集输环节，基于实时生产数据，AI大模型可以优化装置运行参数，精准调控反应温度、压力等，提升服务质量与生产效率。
  设备管理也是关键一环。利用传感器采集设备的振动、温度、压力等数据，AI大模型可以构建设备故障预测模型，提前洞察设备潜在故障隐患，提前安排维修，避免设备突发停机导致的生产中断，减少非计划停产时间，保障生产连续性。同时，依据设备运行数据，大模型还能评估设备性能，给出针对性优化建议，延长设备使用寿命。
  在安全与环保方面，AI大模型同样大有可为。在危险区域部署智能摄像头，结合大模型实时监测人员安全行为，及时对违规操作发出警报，降低安全事故风险。对油田生产过程中的废气、废水排放数据，大模型可根据环保标准进行分析，自动调控污染治理设备运行参数，确保达标排放，助力油田践行绿色发展理念。
  为更好地利用AI大模型，我们需要加强与科技企业的合作，引入先进技术与专业人才，强化油田特色场景应用所需高质量数据集的建设，建立数据安全管理机制，充分利用昆仑大模型的AI中台和算力资源，让AI大模型成为冀东油田提升运行效率、实现高质量发展的强大引擎。 （丁青 采访）
  大庆石化公司规划和科技信息部副部长 辛治溢：
  依托现场传感器实时采集的数据等，利用AI大模型深度分析，可实现工艺操作条件的动态寻优与精准调控，大幅提高产品收率，提升生产效率与产品质量
  国家高度重视数智化建设，并将其上升为国家战略，各能源化工企业纷纷将数智化、智能化列为重要战略举措。在此背景下，近年来持续升温的AI大模型，正逐步成为传统能源化工企业转型升级的关键驱动力。
  作为能源领域核心支柱的石油化工行业，在应用AI大模型方面具备显著优势，其完整的炼油、化工生产经营业务体系，在长期运营中积累了海量多维数据，涵盖从炼化工艺参数（如反应温度、压力、物料配比）、设备运行实时数据（如振动频率、轴承温度、能耗指标），到安全作业视频与传感器数据（如人员行为轨迹、物料组分分析、设备启停状态）等，这些数据能为AI大模型训练提供丰富的“语料”基础。
  在生产工艺优化过程中，依托现场传感器实时采集的数据、历史工艺参数等，利用AI大模型深度分析，可实现工艺操作条件的动态寻优与精准调控，大幅提高产品收率，提升生产效率与产品质量。在设备健康管理领域，AI大模型与工业互联网平台深度融合，可对设备潜在故障进行早期预警，有效降低维护成本和设备故障带来的经济损失，缩短非计划停机时间，从而保障生产的连续性。
  在技术落地层面，可采用“试点验证—规模推广”方式推进。优先选取试点业务场景，构建“AI辅助+人工复核”的工作机制，对运行数据进行持续监测与模型分析，在大幅提升AI大模型的准确率并验证可行性后，逐步扩大实施范围，确保AI应用在工艺安全、数据安全和操作规范等方面的可控性。（刘莉莉 岳云鹏 采访）
  问题二 如何让AI大模型更好地适应能源化工产业链特点与智能化发展需求？
  大港油田数智技术公司（新闻文化中心）党委书记 赵明：
  围绕“数据、算法、场景、生态”四大核心要素，从数据处理、模型优化、应用开发三个层面进行系统性改进
  要围绕“数据、算法、场景、生态”四大核心要素，构建动态调整机制，从数据处理、模型优化、应用开发三个层面进行系统性改进。
  在数据层面，要解决数据格式不统一、质量参差不齐的问题。生产、运营、财务等多个领域的数据格式各异、来源复杂。因此，需要系统整合，通过数据清洗来删除重复、错误信息，利用数据标注技术提取关键特征，建立高质量的行业数据集，让AI大模型更好地学习行业运行规律。
  在模型构建层面，要提升模型的专业性和实用性。结合行业特点，构建“行业通用模型—专业领域模型—具体场景模型”三级模型体系。同时，将已有的机理模型与AI大模型相结合，建立协同工作机制，针对不同业务场景选择最优模型方案。配合构建智能知识库和智能体，持续为模型补充专业知识。
  在应用开发层面，要确保模型的灵活性和实用性。开发适配不同场景的智能化应用，建立快速迭代机制。当业务场景发生变化时，能够及时优化应用功能，确保AI大模型在实际应用中保持最佳效果。
  此外，通过建立数据实时反馈机制、促进领域知识深度融合、持续迭代更新模型，让AI大模型能够深入理解行业专业概念和内在联系。同时，将行业专家经验转化为知识图谱和智能知识库，持续优化模型性能。动态优化应用场景，推动AI大模型在能源化工行业的深度应用，为智能化发展提供有力支撑。（刘英 阮杰 采访）
  辽阳石化数智技术中心主任 赵亮：
  构建全链条实时数据融合体系；
  完善专业逻辑知识机理；
  建立自适应进化机制
  一是要构建全链条实时数据融合体系。能源化工产业链涉及原油采购、炼化生产、物流仓储、产品销售等多环节，数据涉及市场信息、工艺参数、设备状态等多个领域，对实时性与准确性要求极高，需要建立统一平台实时接入多源数据，实施动态更新，确保模型输入质量，并动态训练模型，构建更全面的生产态势感知体系，整体判断生产状况，快速处理最紧急的数据，提升AI模型运行效率。
  二是要完善专业逻辑知识机理来实现可靠决策。必须将能源化工生产反应原理、设备故障库、安全规程等结构化知识嵌入数据模型，降低通用大模型的“幻觉”风险。开展传统机理模型与AI预测结果动态校准，用AI处理非线性问题，保障机理模型的基础可靠性。针对具体场景组织专家研讨，收集专家操作记录来微调模型，加强人工研讨反馈，形成闭环管理，提升专业准确性。
  三是要建立自适应进化机制。聚焦AI大模型自学调优，构建“感知—认知—决策—进化”的动态AI进阶模式，自动触发增量训练更新模型权重，减少全量重训成本，适应不同工况。在虚拟仿真环境中，用强化学习训练生产调度、能耗优化等策略模型，使其自主适应市场波动或工艺变更。采用模块化架构灵活替换产线专用模块，推动模型持续进化，将AI大模型转化为支撑安全、高效、绿色发展的核心智能引擎。（王志强 采访）
  问题三 如何在加快AI大模型落地应用的同时，做好数据安全保密工作？
  大庆油田勘探开发研究院企业技术专家 吴钧：
  AI大模型落地与数据安全建设，必须实现双轮协同。传统安全边界将被打破，需要构建具有前瞻性的安全防护体系
  在全球油气行业加速数字化转型的背景下，AI大模型将成为破解复杂油气藏勘探开发难题的核心引擎。面对老油田精细开发与非常规资源勘探带来的挑战，我们需要构建勘探开发AI模型库，打通地质工程多学科数据壁垒，加速大模型场景化应用创新，推动勘探开发研究生产方式的根本性变革。
  然而，数据安全风险正伴随油田智能化进程持续升级。勘探数据蕴藏国家资源战略信息，开发模型承载着企业核心知识产权，实时生产数据关乎油田运营安全。AI大模型训练和应用所需的多源数据融合，将打破传统安全边界，这就要求我们构建具有前瞻性的安全防护体系。
  在技术和管理层面，采用动态脱敏、联邦学习、隐私计算、AI模型训练安全沙箱等技术，建立油田敏感信息分级防护架构，实现涉密原始数据不出企业网、模型训练数据“可用不可见”；在生态层面，建立产学研用联合创新体，制定模型安全评测标准规范，推动AI大模型“语料”协同治理，通过生态化反哺机制提升油田安全基线。
  AI大模型落地与数据安全建设必须实现双轮协同，通过在模型构建和应用中内嵌安全约束机制，形成更安全、更开放、更具韧性的油田数字化生态。（伊丽娜?李兆丰?采访）
  兰州石化规划和科技信息部副部长张键：
  规范流程，完善机制；
  用技术约束技术；
  用意识筑牢底线
  一是要规范流程，完善AI应用管理与合规机制。结合国家法律法规和行业要求，多层级审核人工智能建设的应用立项，与项目承接单位签订安全保密协议，合规构建适用准确的AI场景，建立人机协同决策方法，确保AI优化建议的可靠性和合规性。
  二是要用技术约束技术，建立全流程数据安全防护体系。在推进AI大模型应用时，严格遵守设备信息存储传输的相关保密要求，构建覆盖数据采集、存储、训练、推理等全生命周期的密文传输存储机制，对生产数据、工艺知识、运营信息等进行分级分类管理，结合加密、脱敏、访问控制等技术手段，确保敏感数据不被泄露或滥用。同时应减少对公有云或第三方平台的依赖，采用统一建设的AI中台，避免外部环境带来的安全隐患，确保模型训练和应用均在安全边界内完成。
  三是要用意识筑牢底线，把数据安全刻进“思维底层”。数据安全保密管理从来都不是技术部门的孤军奋战，这需要每个人从思想深处筑牢安全堤坝。要建立“数据资产”思维，培养风险预判敏感度，像保护真金白银一样保护数据，使保密成为“条件反射”。
  数据安全无小事。随着AI渗透到工作生活的各环节，数据保密工作也要从被动防御转变为主动守护，让AI技术在安全的轨道上释放更多的价值。（徐雪萍 采访）