【原】談?wù)凙I在石油石化行業(yè)應(yīng)用的幾點思考

數(shù)據(jù)治理精英館 2025-08-30 發(fā)布于浙江

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一、背景

2025年8月26日，國務(wù)院正式印發(fā)了關(guān)于深入實施人工智能加行動的意見，提出要充分發(fā)揮我國數(shù)據(jù)資源豐富，產(chǎn)業(yè)體系完備，應(yīng)用場景廣闊的優(yōu)勢，加強人工智能與各領(lǐng)域深度融合，助力傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級，培育新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展新動能，推動經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展，人工智能的快速發(fā)展正在對全球經(jīng)濟社會產(chǎn)生深遠影響，成為激發(fā)經(jīng)濟增長活力和推動高質(zhì)量發(fā)展的新動能。國家數(shù)據(jù)局發(fā)布的全國數(shù)據(jù)資源調(diào)查報告顯示，2024年我國開發(fā)或應(yīng)用人工智能的企業(yè)數(shù)量同比增長36%，高質(zhì)量數(shù)據(jù)集數(shù)量同比增長27.4%，有力支撐人工智能訓(xùn)練和應(yīng)用。利用大模型的數(shù)據(jù)技術(shù)企業(yè)和數(shù)據(jù)應(yīng)用企業(yè)，同比分別增長57.21%和37.14%。數(shù)據(jù)正在成為促進人工智能加速發(fā)展的關(guān)鍵要素，以數(shù)字化與智能化為核心特征的第四次工業(yè)革命正在深刻改變著傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展模式，尤其是以大數(shù)據(jù)、人工智能等為代表的新一代信息技術(shù)，將加速向各行各業(yè)進行滲透，賦能，傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級和高質(zhì)量發(fā)展。為了深入貫徹落實黨中央國務(wù)院關(guān)于人工智能發(fā)展的總體戰(zhàn)略部署，推動“人工智能+石油化工”融合發(fā)展，全行業(yè)正在積極開展人工智能應(yīng)用探索和高價值場景建設(shè)，中國石油將數(shù)字石油納入公司戰(zhàn)略體系，將昆侖大模型建設(shè)以應(yīng)用作為智能化發(fā)展工程的核心，重點圍繞26條業(yè)務(wù)線，119個業(yè)務(wù)域，優(yōu)化形成“十域百景千應(yīng)用的全景”視圖。中國石化以集團戰(zhàn)略發(fā)展為主線，堅持AI加業(yè)務(wù)雙輪驅(qū)動，全面推進人工智能和產(chǎn)業(yè)深度融合，有效賦能科技研發(fā)、勘探開發(fā)、煉油化工、安全環(huán)保、企業(yè)運營等核心業(yè)務(wù)的創(chuàng)新發(fā)展，形成覆蓋算力、算法、數(shù)據(jù)三大要素的全棧式人工智能應(yīng)用生態(tài)。中國海油發(fā)布“人工智能+”專項行動方案，重點聚焦“場景領(lǐng)航、數(shù)據(jù)脈動、平臺筑基、人才引智”4個方面，通過研究范式、生產(chǎn)模式，管理體系的三維協(xié)同創(chuàng)新，逐步建立起數(shù)據(jù)驅(qū)動決策，智能優(yōu)化運營的新型發(fā)展模式，在提升勘探開發(fā)研究效率，保障安全生產(chǎn)，優(yōu)化資源配置等方面取得顯著成效。在行業(yè)大力推動人工智能應(yīng)用探索的同時，我們也應(yīng)理性看待，目前還存在很多問題和挑戰(zhàn)，如投入和產(chǎn)出問題，數(shù)據(jù)質(zhì)量和標準化問題，數(shù)據(jù)孤島和融合問題，數(shù)據(jù)安全與隱私保護問題，模型精度和可靠性問題，算法優(yōu)勢優(yōu)化和解釋性問題，高水平人才匱乏問題等等。

雖然面臨諸多問題，但未來行業(yè)AI發(fā)展前景廣闊。在石油化工行業(yè)數(shù)字化和智能化發(fā)展進程中，首要任務(wù)是做好頂層設(shè)計，同時要不斷夯實數(shù)字化、智能化的發(fā)展能力，充分發(fā)揮行業(yè)人工智能場景豐富的優(yōu)勢，加強產(chǎn)學(xué)研用協(xié)同，構(gòu)建行業(yè)人工智能發(fā)展生態(tài)，共同推動人工智能加石油化工深化發(fā)展。

二、石油石化AI應(yīng)用典型高價值場景

1.中國石油

中國石油圍繞“業(yè)務(wù)發(fā)展、管理變革、技術(shù)賦能”三大主線，堅持“價值導(dǎo)向、戰(zhàn)略引領(lǐng)、創(chuàng)新驅(qū)動、平臺支撐”總體原則，科學(xué)部署，精心組織，全力打造務(wù)實高效、行業(yè)一流的人工智能大模型和深度應(yīng)用場景，推動“數(shù)智中國石油”建設(shè)步入快車道。

強化頂層設(shè)計，集聚創(chuàng)新資源。結(jié)合能源化工產(chǎn)業(yè)鏈特點與智能化發(fā)展需求，堅持以頂層設(shè)計帶動人工智能大模型在垂直行業(yè)的落地應(yīng)用，創(chuàng)新提出四層架構(gòu)設(shè)計理念，形成“1＋4＋N”大模型架構(gòu)體系，明確行業(yè)大模型、應(yīng)用場景、數(shù)據(jù)集、AI中臺、算力中心等五個方面的建設(shè)目標，高標準高質(zhì)量實施“人工智能＋”行動，對內(nèi)服務(wù)百萬員工、對外賦能行業(yè)發(fā)展。與中國移動、華為、科大訊飛等公司強強聯(lián)合，深化在數(shù)字化轉(zhuǎn)型、5G創(chuàng)新應(yīng)用、算力、人工智能等方面的合作，深入研究能源化工領(lǐng)域行業(yè)大模型、專業(yè)大模型和場景大模型建設(shè)，共同履行好央企使命、服務(wù)好國家戰(zhàn)略。組建人工智能研究機構(gòu)及工作專班，強化人工智能研發(fā)應(yīng)用關(guān)鍵技術(shù)研究，大力實施智能化發(fā)展工程，加快構(gòu)建人工智能創(chuàng)新發(fā)展良好生態(tài)。

堅持“深沉厚重、大氣謙和”的總體要求，打造700億參數(shù)昆侖大模型。在通用大模型的基礎(chǔ)上，統(tǒng)籌開展高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)和行業(yè)大模型訓(xùn)練，按需迭代升級各層級大模型。訓(xùn)練形成700億參數(shù)語言、3億參數(shù)視覺、160億參數(shù)多模態(tài)的行業(yè)大模型，成為能源化工領(lǐng)域首個通過國家備案的行業(yè)大模型。構(gòu)建我國首個勘探全領(lǐng)域?qū)I(yè)大模型，涵蓋地震處理、地震解釋、測井處理解釋3個專業(yè)大模型，相比傳統(tǒng)方法，在泛化性、精度等方面有了大幅提升。率先探索能源化工行業(yè)數(shù)據(jù)建設(shè)標準，研究形成行業(yè)、專業(yè)、場景三級數(shù)據(jù)管理與安全體系，數(shù)據(jù)集規(guī)模超過280TB，高質(zhì)量精標問答對數(shù)量超過65萬對。創(chuàng)新研發(fā)融合多家訓(xùn)推工具鏈的AI中臺，通過重構(gòu)與集成，實現(xiàn)了商業(yè)大模型在一個中臺的統(tǒng)一納管，算力、模型、服務(wù)的統(tǒng)一管理和協(xié)同調(diào)度能力顯著增強。構(gòu)建國產(chǎn)算力體系，加強算力統(tǒng)一管理，按需提供算力服務(wù)，有序開展大模型訓(xùn)練，算力規(guī)模達到821PFLOPS（每秒浮點運算次數(shù)）。初步形成“三階十步”建設(shè)方法體系，涵蓋頂層設(shè)計、項目實施、項目運營三個階段，以及場景規(guī)劃、模型訓(xùn)練等十個步驟。

豐富拓展應(yīng)用場景，推動提升生產(chǎn)運行效率。聚焦油氣勘探、開發(fā)、煉化、銷售產(chǎn)業(yè)鏈以及產(chǎn)業(yè)金融、裝備制造等領(lǐng)域，圍繞“突出主業(yè)、體現(xiàn)價值、知識密集、語料豐富、技術(shù)可行”五個方面，篩選具有典型代表性、體現(xiàn)能源化工行業(yè)特色的應(yīng)用場景，統(tǒng)籌開展技術(shù)創(chuàng)新、示范推廣、規(guī)模應(yīng)用。地震正反演全過程求解效率提高10倍，解釋效率提高9～12倍，儲層流體性質(zhì)識別準確率提升至90％，“動設(shè)備”診斷、質(zhì)量檢測、工程設(shè)計等應(yīng)用場景快速落地，常減壓裝置外操人員勞動強度降低50％，丁腈橡膠質(zhì)檢效率提升20％，輸送管焊縫缺陷識別效率提升40％，失效影像檢測診斷效率提升80％。行業(yè)問答、客戶服務(wù)、員工助手等普適應(yīng)用全面推廣，以點帶面賦能產(chǎn)業(yè)煥新初見成效。

2.中國石化

第一階段（2025年），全面形成布局、重點突破階段。建立集團統(tǒng)一的人工智能技術(shù)平臺、智算能力、大模型體系和技術(shù)支撐體系；建立數(shù)據(jù)治理、標簽的標準和工具，建設(shè)高質(zhì)量行業(yè)數(shù)據(jù)集；聚焦科技研發(fā)、生產(chǎn)制造、工程設(shè)計、經(jīng)營管理等業(yè)務(wù)中戰(zhàn)略意義強、經(jīng)濟領(lǐng)域保障高的場景，開展高分子新材料研發(fā)、地震資料智能處理解釋預(yù)測、智能設(shè)備、煉化裝置生產(chǎn)智能優(yōu)化、生產(chǎn)裝置安全風(fēng)險智能識別、集團標準化智能優(yōu)化等60個場景建設(shè)；建設(shè)集團通用人工智能助手，為廣大員工快速掌握集團的制度規(guī)定、標準規(guī)范和日常辦公提供貼身服務(wù)，賦能全員工作等效提升。

第二階段（2026年~2027年），快速推廣、泛化賦能階段。建成人工智能核心技術(shù)自主創(chuàng)新體系，持續(xù)提升模型的復(fù)雜推理、多模態(tài)理解生成、輕量化部署等能力；加快示范場景推廣應(yīng)用，實現(xiàn)場景應(yīng)用重疊蓋80%業(yè)務(wù)領(lǐng)域，推動裝備主體智能專題應(yīng)用，實現(xiàn)機器代人，關(guān)鍵高危崗位實現(xiàn)無人化，初步形成智能科研、智能制造、智能運營的新模式新模式，人工智能技術(shù)應(yīng)用轉(zhuǎn)化為提升的現(xiàn)實生產(chǎn)力，助力公司高質(zhì)量發(fā)展。

第三階段（2028年~2030年），深度賦能、業(yè)態(tài)塑新階段。緊盯世界一流大模型發(fā)展，持續(xù)啟動人工智能平臺能力，優(yōu)化多模態(tài)大模型體系，深入應(yīng)用具身智能、群體智能等新技術(shù)；AI技術(shù)與科技研發(fā)、生產(chǎn)制造、經(jīng)營管理等核心業(yè)務(wù)深度融合，驅(qū)動資源配置優(yōu)化、工藝流程再造和安全管理范式升級，全面形成智能科研、智能制造、智能運營的新模式，人工智能技術(shù)成為公司創(chuàng)新發(fā)展的強勁引擎，推動石油石化產(chǎn)業(yè)鏈、供應(yīng)鏈上下游創(chuàng)新良好發(fā)展。

突出應(yīng)用導(dǎo)向，聚焦行業(yè)升級、企業(yè)轉(zhuǎn)型、戰(zhàn)新產(chǎn)業(yè)培育，打造一批戰(zhàn)略意義強、經(jīng)濟效益好的高價值應(yīng)用場景，打造智能科研、智能制造、智能運營新模式新模式，構(gòu)建人機物聯(lián)網(wǎng)融合新模式、決策新工作機制，促進石化產(chǎn)業(yè)鏈、供應(yīng)鏈上協(xié)同創(chuàng)新發(fā)展。

在科研領(lǐng)域，將人工智能科研立項、科研決策、實施方案設(shè)計、技術(shù)成果成果轉(zhuǎn)化等科研業(yè)務(wù)全流程，加強新材料、新產(chǎn)品、新工藝等設(shè)計研發(fā)場景建設(shè)，打造人工智能科研科研新范式，以“經(jīng)驗指導(dǎo)科研”向“智能分析及預(yù)測、自動驗證”推進科技研發(fā)，加快創(chuàng)新進程，提高研發(fā)效率。

在生產(chǎn)領(lǐng)域，把提質(zhì)增效、優(yōu)化創(chuàng)效產(chǎn)業(yè)作為數(shù)智升級的主攻方向，重點推進地震資料智能處理解釋預(yù)測、智能裝備、煉化裝置生產(chǎn)智能優(yōu)化、生產(chǎn)裝置安全風(fēng)險智能識別、集團一體化智能優(yōu)化等高價值場景建設(shè)與應(yīng)用，運用人工智能技術(shù)驅(qū)動資源配置優(yōu)化、工藝流程再造和安全管理范式升級。積極探索裝備身智能應(yīng)用，推動關(guān)鍵高危崗位實現(xiàn)機器代人。推進“田廠站院”技術(shù)升級，促進全鏈協(xié)同、質(zhì)效提升、產(chǎn)業(yè)煥新。提升油氣勘探開發(fā)的地面地下實時油氣、透明盆地模型支撐、勘探開發(fā)工程良好、研究決策智能輔助、生產(chǎn)異常智能管控、技術(shù)經(jīng)濟閉環(huán)優(yōu)化等六大能力，支撐上游油氣勘探開發(fā)增儲上產(chǎn)和高質(zhì)量發(fā)展；推動煉油化工從分子煉油、桌面煉向數(shù)字煉油、數(shù)字化工延拓展，提升數(shù)據(jù)價值創(chuàng)造和智能化管控水平，打造更多國家卓越級、領(lǐng)航級智能工廠，構(gòu)筑石化油產(chǎn)業(yè)競爭新優(yōu)勢；構(gòu)建智能化人、貨、場經(jīng)營模式和服務(wù)場景，推動商品銷售業(yè)務(wù)加速向“綜合能源+綜合服務(wù)+數(shù)字經(jīng)濟”新模式轉(zhuǎn)型。

在經(jīng)營領(lǐng)域，把科學(xué)決策、防范市場創(chuàng)效作為數(shù)智服貿(mào)易升級的重點，加快公司治理體系體系現(xiàn)代化建設(shè)。推進智慧經(jīng)營建設(shè)，打造橫向業(yè)務(wù)聯(lián)動、縱向形成企業(yè)的經(jīng)營管理數(shù)智化新模式，實現(xiàn)智能決策分析、風(fēng)險動態(tài)管控和跨域一體化良好，提高精細化管理和科學(xué)決策水平。推進數(shù)智服貿(mào)易建設(shè)，強化產(chǎn)銷儲運有序，構(gòu)建智能營銷生態(tài)體系，提升全球化服務(wù)能力，打造具有中國石化特色的現(xiàn)代化數(shù)智服貿(mào)易。

3.中國海油

中國海油“海能”人工智能模型正式發(fā)布。該模型可為實現(xiàn)海洋油氣行業(yè)資源最優(yōu)配置、提升工作效率、精益現(xiàn)場管理、優(yōu)化商業(yè)模式、釋放創(chuàng)新活力等提供數(shù)智支持，賦能海洋油氣產(chǎn)業(yè)加快培育發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力、實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展。

“海能”（HI-ENERGY）人工智能模型圍繞智能油氣田、智能工程、智能工廠、智能貿(mào)銷、智能QHSE、智能供應(yīng)鏈、智能管理、智能辦公等8大類100多個業(yè)務(wù)場景模型，聚力實現(xiàn)小模型和大模型兼?zhèn)洹I(yè)場景和通用場景兼容、生產(chǎn)和經(jīng)營管理全覆蓋，支持集團上中下游業(yè)務(wù)。

中國海油優(yōu)選具有海油特色的五個專業(yè)場景模型和六個通用場景模型發(fā)布，涵蓋中國海油上、中、下游和經(jīng)營管理等業(yè)務(wù)支持。期間，中國電信和科大訊飛在展臺上展現(xiàn)最新成果，中國電信展示了算力布局、5G、量子及安全、行業(yè)云等訊息，并為海油用戶提供超值的政企套餐；科大訊飛展示了通用辦公場景、訊飛聽見一體機、訊飛強國學(xué)習(xí)機、翻譯機、機器狗、人形機器人等產(chǎn)品。

01.“海能”五大專業(yè)場景模型

在上游領(lǐng)域，重點以智能油氣田建設(shè)為目標，實現(xiàn)傳統(tǒng)人工經(jīng)驗決策模式向以數(shù)據(jù)驅(qū)動、業(yè)務(wù)協(xié)同、智能調(diào)控的新運營模式轉(zhuǎn)變；在中下游領(lǐng)域，通過AI技術(shù)融合，構(gòu)建智能化貿(mào)銷業(yè)務(wù)鏈。

注采聯(lián)動模型：以穩(wěn)油控水為目標，基于油田20余年積累的海量數(shù)據(jù)，融合人工智能與專家經(jīng)驗，通過”智能診斷-方案制定-遠程調(diào)控”閉環(huán)管理，實現(xiàn)精準注水、故障預(yù)防和油藏優(yōu)化，提升油田采收率、延長設(shè)備周期推動降本增效。

安全鉆井模型：安全鉆井模型利用機器視覺技術(shù)，實現(xiàn)海洋鉆完井作業(yè)的智能化安全監(jiān)控，0.1秒內(nèi)識別風(fēng)險，不安全行為數(shù)量減少95%，替代傳統(tǒng)人工巡檢、緊盯監(jiān)控畫面的傳統(tǒng)模式，保障作業(yè)人員安全，提升作業(yè)速度與質(zhì)量為海洋油氣開發(fā)提供智能化支持。

燃機診斷模型：燃機診斷模型可實現(xiàn)對海上和陸地的燃機、汽機等設(shè)備狀態(tài)評估、異常檢測和自動故障診斷，模型準確率達90%，支持智能監(jiān)盤、一屏集中監(jiān)管，大幅縮短排故時間，每年可節(jié)約近億元的運維費用。

智能制造模型：智能制造模型可有效解決海洋工程協(xié)同不足和安全風(fēng)險高的問題，實現(xiàn)生產(chǎn)要素全鏈條信息交互與任務(wù)調(diào)度，提升生產(chǎn)協(xié)同效率和安全性。

油氣貿(mào)銷模型：油氣貨銷模型融合AI技術(shù)，實現(xiàn)LNG價格智能預(yù)測、進口通關(guān)提速、物流運輸智能監(jiān)管和油氣銷售精準營銷，在資源采購環(huán)節(jié)，成功打造我國行業(yè)首套進口LNG現(xiàn)貨價格智能預(yù)測體系，在提升采購效率方面實現(xiàn)返稅周期壓縮70%、違規(guī)比例降低80%以上；在物流運輸環(huán)節(jié)，打造智能化物流監(jiān)管中心，具備槽車運輸軌跡、DES槽車危險駕駛行為警報等功能；在油氣銷售環(huán)節(jié)，與國家部委共建大數(shù)據(jù)綠色交通分中心，引入全國800余萬輛重型卡車、3萬余輛LNG槽車點位數(shù)據(jù)，以個性化營銷方式增強客戶黏性，推動政企協(xié)作與市場拓展，提升整體業(yè)務(wù)效益。

02.“海能”六大通用場景模型

同時，“海能”人工智能模型在管理領(lǐng)域、輔助辦公方面、招采方面也有出色的表現(xiàn)，將AI技術(shù)應(yīng)用于員工健康、輔助辦公、招標采辦等場景的賦能。配套搭建的人工智能平臺，可以提供數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練、模型評估、應(yīng)用發(fā)布等全流程的工具鏈，支持各類智能化應(yīng)用的流水線發(fā)布。

智能招采模型：智能招采模型聚合內(nèi)外部數(shù)據(jù)，實現(xiàn)企業(yè)實力評估與風(fēng)險篩選，幾分鐘內(nèi)生成招標文件初稿，支持標書比對與自動評分，快速識別異常行為，顯著提升招標編制和評標效率。

問醫(yī)助手模型：問醫(yī)助手模型整合醫(yī)療知識庫，支持隨時隨地健康咨詢，解決偏遠山區(qū)和海上員工問醫(yī)不便的問題，縮短就醫(yī)咨詢時間，為海油員工提供便捷的健康保障。

智能寫作模型：在文字寫作方面，AI智能辦公可通過自然語言處理技術(shù)，實現(xiàn)素材搜索、智能排版、輔助創(chuàng)作、精準校對等功能，對于在多類型文章寫作方面需求很大的海油員工可以極大提升文檔處理效率和準確性。

智能會議模型：在會議記錄方面，利用語音識別、聲紋識別和大模型等技術(shù)，實現(xiàn)實時轉(zhuǎn)寫與翻譯、錄音轉(zhuǎn)寫、智能摘要和紀要生成等功能，有效解決了會議記錄難整理和效率低下的問題，確保了會議紀要的及時輸出和質(zhì)量提升。

智能翻譯模型：在翻譯工作方面，智能翻譯模型基于Transformer架構(gòu)，結(jié)合文檔解析和圖文識別技術(shù)，提供了圖片翻譯、文本翻譯、文檔翻譯和文檔轉(zhuǎn)換等功能。這些功能解決了翻譯不準確和文檔譯后格式雜亂的問題，大大提高了翻譯人員的工作效率和質(zhì)量，對于海油員工在處理涉及國際項目和技術(shù)合作的文件時尤為重要。

智能培訓(xùn)模型：在培訓(xùn)方面，海能培訓(xùn)模型通過PPT助手，視頻智作，一鍵生成PPT和音視頻材料，大大提高課件制作效率；虛擬人講師講解PPT，隨時授課更靈活；培訓(xùn)后大模型生成小測驗，快速檢測成果看得見。海能培訓(xùn)模型，培育更多知海、懂海的高素質(zhì)復(fù)合型人才。

03.人工智能建成五大成效

中國海油科技與信息化部總經(jīng)理單彤文介紹，近年來，中國海油加強人工智能頂層設(shè)計，通過應(yīng)用人工智能技術(shù)，目前已收獲五大智能成效：

智能油氣田：助力建成國內(nèi)首個海上智能油田 – 秦皇島32-6，入選2021年央企數(shù)字化轉(zhuǎn)型十大成果；建成世界首個可遙控生產(chǎn)超深水平臺 – 深海一號，向建成超深水智能油氣田邁出關(guān)鍵一步。

智能工程：建成智能制造示范工廠，智能化生產(chǎn)線助力生產(chǎn)功效提升23%，人員減少30%；建成數(shù)字化運營平臺，實現(xiàn)工程建設(shè)管理可視化，助力工作效率提升35%，人員減少20%。

智能工廠：惠州石化——建成國內(nèi)首個“雙頻5G+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”智能煉廠；珠海電力——實現(xiàn)國內(nèi)首次“物聯(lián)網(wǎng)+人工智能”燃氣發(fā)電。

智能貿(mào)銷：打造“海油商城”智能客服，觸達用戶一千一百余萬，有效實現(xiàn)產(chǎn)品拓市擴銷。

業(yè)財融合：建成業(yè)財一體化決策分析平臺。強化業(yè)財融合，構(gòu)建3千余個基礎(chǔ)指標模型，覆蓋90%以上的桶油成本，專項成本管控能力明顯提升。

三、AI建設(shè)過程中的幾點建議

1.統(tǒng)一石油石化行業(yè)人工智能的認知

到底什么是人工智能、大模型、大語言模型、智能體等概念？統(tǒng)一對這些概念的認知非常重要。目前，很多業(yè)務(wù)認為的人工智能，尤其是問答式場景，基本通過NPL和Sql就能實現(xiàn)，且有的問答Sql就能實現(xiàn)，因此區(qū)分BI和AI的不同非常有必要，畢竟BI和AI在運行一次的成本有較大差異。

2.厘清石油石化行業(yè)人工智能的邊界

哪些流程和場景必須使用人工智能，哪些場景不能使用人工智能，是需要有個邊界的。企業(yè)不像社會，講究平權(quán)。人人都可以使用人工智能，有些崗位必須是人需要推理的，如果你只知道結(jié)果而不知結(jié)果如何推理而來，那是對工作的不負責(zé)任。責(zé)任必須優(yōu)先于效率，人工智能可以使人省力，但是不是讓人變得慵懶和愚蠢。飛機固然速度快，但不是沒個人都可以開的。持證應(yīng)用人工智能就像有駕照才能開車一樣重要。

3.開展石油石化行業(yè)人工智能的治理

治理是人工智能有效發(fā)揮價值的制動器，畢竟人工智能不會對產(chǎn)生的決策失誤負責(zé)。因此，大模型推理的透明性、過程的可監(jiān)管性尤為重要。況且有些人工智能并不是推理，如果推理不可逆，原則上只是概率。因此，人工智能治理是亟待開展的工作。機器進化，人類退化，不是人工智能的底層邏輯。

4.形成石油石化行業(yè)人工智能的標準

因此，在人工智能蓬勃發(fā)展的今天建立相關(guān)標準應(yīng)納上日程，尤其是行業(yè)人工智能標準，比如人工智能相關(guān)術(shù)語在行業(yè)中的解釋、人工智能的邊界標準、人工智能的監(jiān)管標準、人工智能的倫理標準等。在標準的框架開展人工智能應(yīng)用才能保障在企業(yè)應(yīng)用的基礎(chǔ)上形成產(chǎn)業(yè)合力。