全球油气产业进入“AI时代”

2026世界人工智能大会期间，前沿技术集中亮相，AI正加速从技术创新迈向产业应用，并深刻影响全球产业竞争格局。在能源领域，AI深度参与勘探开发、工程设计和生产决策等业务环节，全球油气产业正进入以数据资源、行业知识和智能决策能力为核心的新阶段

[中国石化新闻网 2025-07-23]

●孙川翔

7月17日~20日，2026世界人工智能大会再次成为全球科技产业关注的焦点，大模型、智能体（Agent）、具身智能等前沿技术集中亮相。人工智能（AI）正加速从技术创新迈向产业应用，并深刻影响全球产业竞争格局。

值得关注的是，在能源领域，特别是油气行业，AI已不仅局限于辅助分析和流程优化，而是开始深度参与勘探开发、工程设计和生产决策等核心业务环节。近期，国际油服巨头斯伦贝谢持续加码Agentic AI（智能体式人工智能）布局，并推动AI深度融入油气勘探开发全流程，一系列举措折射出全球油气产业正进入以数据资源、行业知识和智能决策能力为核心的新阶段。对于我国能源企业而言，准确把握这一趋势，对培育未来竞争优势有重要意义。

从数字油田向智能油田加速迈进

与传统数字化工具不同，Agentic AI并非简单的信息查询或辅助分析系统，而是能自主调用数据、执行任务并生成决策建议的新型人工智能技术。其核心特点在于模拟专业人员的工作流程，在多个业务环节之间实现协同分析和自主决策。

近年来，随着大语言模型（LLM）、物理约束机器学习（PIML）等技术不断成熟，AI开始突破传统数据驱动模式的局限，将地质理论、渗流机理和工程经验融入模型训练过程，实现从“识别规律”向“理解规律”的转变。在近期举办的2026年美国非常规油气技术大会上，PIML和Agentic AI成为最受关注的技术热点之一，反映出油气行业正从数字油田向智能油田加速迈进。

从斯伦贝谢的战略布局看，其目标已不仅是开发单一软件产品，而是构建覆盖全产业链的行业智能生态。近年来，斯伦贝谢持续推进Lumi数据平台建设，并推出Tela数字平台，将AI技术嵌入地下研究、钻井工程和生产管理流程。与此同时，该公司通过整合地学解释、油藏模拟和生产优化等核心软件资源，着力打造基于行业知识体系和海量数据资产的专业化AI平台。

与互联网领域的通用大模型不同，油气行业具有专业性强、数据结构复杂、决策风险高等特点，行业专属模型和垂直领域智能体的重要性正不断提升。斯伦贝谢的持续投入表明，未来行业竞争的焦点已不再是谁拥有更多软件工具，而是谁能率先构建覆盖勘探开发全生命周期的数据体系、知识体系和智能体系。

新一轮AI技术推动油气行业迈向“智能驱动”发展阶段

事实上，国际石油公司已围绕AI展开新一轮战略布局。壳牌、bp、Equinor（挪威国家石油公司）等企业，近年来持续扩大AI在地震资料解释、钻井参数优化、设备预测性维护、供应链管理和碳排放优化等领域的应用规模。

国际能源署（IEA）在一系列研究报告中指出，AI不仅能提升能源行业运营效率，更有望推动技术创新、提高能源安全，并重塑产业竞争格局。随着深层、深水、页岩油气等复杂资源开发比例的不断提高，传统经验和单学科分析的研究模式，已难以满足高效开发需求，而AI有望通过整合地质、地球物理、钻井、油藏和生产等多学科数据，实现复杂油气系统的协同分析和智能决策。

值得关注的是，未来国际石油公司之间的竞争，不仅将取决于储量规模和产量水平，更多将取决于数据质量、知识积累和智能决策能力。

过去几十年，资源发现推动了国际石油公司成长壮大，页岩革命重塑了全球油气供应格局，数字化转型则提升了行业运行效率。当前，以Agentic AI为代表的新一轮AI技术，正推动油气行业迈向“智能驱动”发展阶段。谁率先建立覆盖全生命周期的数据资产体系、行业知识模型和智能决策平台，就可能在下一轮国际竞争中掌握主动权。

加快构建智能体系有助于提升我国能源企业核心竞争力

对于我国能源企业而言，这一趋势具有重要的战略启示意义。当前，AI应用不应局限于办公自动化或单项技术辅助，而应着眼于勘探开发全过程的业务重构。一方面，我国能源企业应围绕油气勘探开发全生命周期，加快建设统一规范、高质量、可共享的数据治理体系，夯实行业大模型发展的数据基础；另一方面，应聚焦深层、深水、页岩油气、提高采收率等重点领域，推动地球科学知识、工程经验与人工智能深度融合，加快形成具有自主知识产权的地学与工程垂直大模型。与此同时，还应积极探索“专家团队+智能体”的协同创新模式，推动科研组织方式由经验驱动向数据驱动、知识驱动和智能驱动转变。

可以预见，在未来全球油气行业格局中，AI将成为关键战略资源。把握这一轮AI技术革命机遇，加快构建自主可控的能源行业智能体系，对于提升我国能源企业核心竞争力、保障国家能源安全具有重要意义。

（作者单位：中国石化石油勘探开发研究院）