让AI对准生产一线的真问题

代表委员聚焦AI与能源行业如何从“相加”走向“相融”

[中国石油新闻中心 2026-03-11]今年春晚，人形机器人组团亮相，翻跟头、演小品，引发全网热议。过去一年，中国企业推出的开源大模型下载量全球第一。截至2025年底，规上制造业企业人工智能应用普及率已超30%。

这份惊艳的成绩单，有足够的政策底气支撑。“十五五”规划建议明确提出：“抢占人工智能产业应用制高点，全方位赋能千行百业。”2026年政府工作报告首次提出“打造智能经济新形态”。国务院国资委在今年2月召开的中央企业“人工智能+”专项行动深化部署会上，也部署了四大重点任务。诸多政策信号已经释放，如何在能源领域真正落地？技术在场不等于价值在线，AI能否适配产业需求？工人能否与智能系统协同？能源安全能否获得新的支撑？2026年全国两会期间，代表委员们围绕这些问题展开热烈讨论。

AI时代的产业需求如何精准落地？

中国石油北斗运营服务中心创新人机协同巡检模式，兰州石化研发出国内首个离线监测数据智能诊断体系模型……在能源行业，AI正在加速落地，并取得显著成效。但技术进场只是第一步，保障安全生产、提升运行效率、推进绿色转型，这些产业的真实需求，AI能回应多少？

“当前的突出问题是，技术企业有大模型能力，能源企业有场景，但二者之间存在脱节。且数据质量参差不齐，难以集成共享。”全国人大代表、中国电气装备集团副总经理张帆认为，“高质量工业数据少、共享难，制约了人工智能模型训练效率与泛化能力。”

如何让AI真正适配能源行业需求？代表委员们从不同角度给出了解决思路。一是眼光要放长，主动拥抱AI带来的变革。全国政协委员、新希望集团董事长刘永好认为，“传统产业的唯一出路是主动了解、熟悉并拥抱AI，在与新技术的融合中寻找新机遇，进而把握、运用AI，寻求企业新的发展。”二是步子要踩实，让AI对准生产一线的真问题。全国人大代表，中国石化安庆分公司代表、安庆石油化工总厂党委书记刘晓华建议，“对危险性较大的生产过程，加大地面AI智能机器人巡检、高空AI智能无人机巡航、高风险操作AI智能机器狗操作等研究应用力度，充分结合AI大数据分析优势，植入分析模型，综合对生产装置运行潜在风险进行深度研判。”三是底座要筑牢，发挥能源行业丰富的场景优势。全国政协委员、中广核党委书记兼董事长杨长利提出，“要拓展多元应用，助力算力、石化等重点行业绿色转型，比如规划核能供能零碳园区，破解AI算力能耗难题。”

AI时代的产业工人转型路在何方？

“AI是否会替代人”“我们的饭碗会不会被抢掉”，这些问题在全国两会上被反复提及。当人工智能进入能源行业生产一线时，产业工人的角色要如何重新定义？全国人大代表，海尔集团董事局主席、首席执行官周云杰认为，“AI不会替代人，AI与人是共生关系。”

但理念讲得通，现实有困难。产业工人的转型困境来自两端。一端是存量工人何去何从。能源行业的工人大多长期深耕于特定领域，智能化改造过程中，旧技能用不上，新行业新标准接不住。全国人大代表、东浩兰生会展集团工会副主席陈达观察到，在新旧动能转换的过程中，传统行业所释放出的劳动力，无法迅速被这些新兴行业吸收匹配，造成就业接口不兼容。另一端是增量人才从哪来。能源企业急需既懂生产工艺又懂AI技术的复合型人才，跨越两种知识领域，又能同时掌握的人自然稀缺。全国政协委员、民盟中央委员、中国工程院院士李根生表示，“面对数智化转型的挑战，石油石化行业对培养‘既通晓石油专业知识、又精通人工智能技术’的数智化复合型人才的需求日益迫切。”

问题在于，现有的人才培养体系，如何支撑起这场深刻的变革？

从制度层面看，要让工人愿意学、学有奔头。对此，全国人大代表、中国石化茂名石化催化精制部四催化内操（主管技师）阮阳越建议，应修订“新八级工”配套政策，落实薪酬与待遇挂钩。拓宽复合型技能人才职业发展通道，实现人才的纵向晋升与横向发展。从培训层面看，要让工人有处学、学有支撑。全国人大代表、常州老三集团有限公司工会主席李承霞呼吁，为传统产业工人铺设技能转型升级的“快车道”，加大对产业工人，特别是大龄工人在数字化、智能化技能培训上的投入与政策倾斜，进一步加大对高技能人才的培养力度。从实践层面看，要让工人学得会、学有所用。全国人大代表，广西石化分公司炼油四部副经理、安全总监谭鹏提出，要聚焦“油气+AI”深度融合，将产业前沿技术与现场核心需求深度嵌入教学内容，依托数智平台打造沉浸式培养和应用场景，强化现场实训与实战练兵，着力锻造一支精技术、懂AI的复合型人才队伍，为产业绿色低碳转型与数智化升级筑牢坚实的人才根基。

AI时代的能源安全如何更有底气？

全国两会上，不少代表委员把目光投向了能源安全领域。大家关注的不只是眼前紧不紧张，而是未来10年、20年怎么持续够用。对于能源行业而言，AI是否能助力产出更多能源当量？

以油气行业生产端为例，目前AI的主要应用是依靠数据驱动，辅助提升勘探开发效率和决策精准度，但并未直接实现油气当量增长。中国石油集团经济技术研究院能源大数据中心首席研究员郭晔给出的判断是，“地下资源有其自身的物理规律，现在AI助力的是效率，例如极大缩短分析地震剖面的时间，但并未直接助力发现新的储层。”全国人大代表、西南油气田分公司油气田开发首席专家文绍牧也认为，“AI可以整合专业信息，利用专业模型，能更加快捷地为探明储量、准确评估提供更为充分的依据。地质条件的复杂性、差异性和录取资料的代表性、准确性和丰富程度，对探明储量的准确评估更加重要。”

这些优势条件是AI可以着力的方向。郭晔指出，“若未来AI辅助的新方法、新技术能提高油气领域的科学认识、提高设备的使用效率，辅助工程师发现新储层，就能实现真正的质变。”文绍牧则认为，“AI具备服务油气增储上产的基础条件。例如，在提升效率方面，自动收集分析专业数据，降低人工搜寻成本；在管控成本方面，减少无效钻井，提升资产利用率；在提高精度方面，有效识别复杂地质体，预测储层参数；在升级管理方面，由原先的经验决策转向数据驱动决策，促进一体化协同。”

把AI潜力转化为现实，还需要从更宏观的层面创造条件。全国人大代表、长庆油田公司第二采油厂南梁采油作业区梁四转中心站党支部书记张红玲建议，国家在2026年预算中，进一步加大对能源领域基础研究、共性关键技术攻关的财政支持，设立专项基金，支持龙头企业牵头组建创新联合体，推动创新链、产业链、资金链、人才链深度融合。

值得注意的是，新能源与AI的相遇，比传统油气行业来得更早、走得更快。新能源产业链短、自动化程度高、数字化基础好，这些先天优势使其能更早进入智能化阶段。全国人大代表、国网聊城供电公司数字化与通信工作部（数据中心）信息运检班班长冯涛提出，应以新质生产力赋能新能源高质量发展，推动人工智能等技术的深入应用。这意味着，能源安全的核心竞争力，正在从“有多少资源”转向“能用好多少资源”。谁能把技术用得深，谁就能把资源用得透。

“相加”是起点，“相融”才是终点。抵达终点的路，需要一砖一瓦地铺，把产业标准立起来，把产量机理吃透，把人才队伍带好，才能让技术向上生长，让能源向下扎根。