向"智"而行邁進新型工業化 石油石化產業新型工業化白皮書 011.1全球石油石化工業化發展形勢 021.2新型工業化是石油石化產業發展的必經之途 05第二章：智能驅動： 082.1智能化加速培育石油石化新質生產力 092.2“人工智能+”加速石油石化智能化進程 2.3石油石化產業智能化成熟度與發展階段 173.1智能勘探 3.2智能儲運 223.3智能生產 263.4智能服務 32 384.1殼牌 394.2沙特阿美 404.3英國石油 41 435.1石油石化企業智能化發展主要挑戰與戰略舉措 445.2未來石油石化產業新型工業化的發展特征 46 486.1石油石化行業智能化解決方案 506.2解決方案：固廢全生命周期管理解決方案 52 53 60022002年，黨的十六大報告首次提出：“堅持以信息化帶動工業化，以工業化促進信息化，走出一條科技含量高、經濟效益好、資源消耗低、環境污染少、人力資源優勢得到充分發揮的新型2023年9月，全國新型工業化推進大會在北京召開，習近平總書記就推進新型工業化作出重要指示指出，新時代新征程，以中國式現代化全面推進強國建設、民族復興偉業，實現新型工業化是關鍵任務。要完整、準確、全面貫徹新發展理念，統籌發展和安全，深刻把握新時代新征程推進新型工業化的基本規律，積極主動適應和引領新一輪科技革命和產業變革，把高質量發展的要求貫穿新型工業化全過程，把建設制造強國同發展數字經濟、產業信息化等有機結合，為中國從國家發展大局看，新型工業化是實現經濟高質量發展的戰略舉措，是構建國家競爭力、實現中國式現代化的必然選擇。特別是面對當前發展新質生產力的新要求，新型工業化能夠深度結石油石化產業是國民經濟重要支柱，支撐經濟社會持續穩定發展。石油石化產業的新型工業化發展有利于保障國家能源安全，全面打造自主可控、安全可靠、競爭力強的石油石化產業鏈，推動石化工業高質量發展。在推動新型工業化的過程中，全產業將持續向化石能源潔凈化、潔凈能源規?；?、生產過程低碳化目標邁進，推動產業鏈向高附加值化工產品轉型升級。同時，通過1.1.1全球石油石化產業發展形勢世界老牌工業強國的石油石化產業普遍發展歷史悠久，積累雄厚。伴隨產業升級的大潮，美國、德國、歐盟、日本等國家和政治實體都在不斷強化對石油石化領域的科技賦能，推動傳統重美國在油氣產量方面持續保持領先，輕質致密油（LTO）產量的增長尤其勢頭迅猛，預計未來仍將保持其作為全球最大石油生產國的地位。美國在整體技術創新、頁巖油開發以及油氣資源儲備方面具有顯著的優勢。目前，美國石油石化產業正在大量采用先進的數字技術，如物聯網、大數據分析和人工智能等，提高效率和降低成本，技術創新的主要領域集中在提高采收率、降低03美國的石化產業依托工業體系強大的技術優勢，與工業互聯網、人工智能實現了深度融合，在智能化、物聯、安全方面都有顯著的優勢成果。2018年12月，美國《工業互聯網戰略》發布，旨在通過物聯網（IoT）技術推動包括石化產業在內的制造業能力升級，通過智能傳感器、數據分析和自動化技術，實現優化提效。2020年3月，美國能源部（DOE）提出《能源部數字化轉型計劃》，重點是利用大數據和人工智能技術，提高能源生產和管理的智能化水平、效率和安全性。德國的油氣需求和產量近年來持續下降，除了整體需求變化外，也與其向清潔能源轉型有關。德國在能源效率、可再生能源技術和環境政策方面具有一定優勢。后續在技術創新方面，德德國在石化領域的產業升級過程中，強調引入人工智能、量子計算等數字技術，推動產業效率和創新能力的提升?！兜聡I戰略2030》和《德國數據戰略》等一系列文件都表明了德國對包括石化產業在內的各產業數字化和智能化發展的強烈關注，注重依托先進的數字技術優化供應歐洲的石油需求整體上呈下降趨勢，煉油產能預計將減少。目前，歐洲油氣產業正在逐步實施數字化戰略，以持續提高運營效率和安全性。歐盟作為一個高度一體化的政治和經濟實體，十分關注各成員國在包括石化領域在內的工業場景中的數字化轉型和智能化改造，并通過《歐洲數據戰略》《工業5.0倡議》《數字歐洲計劃》等綱領性文件，強調發展人工智能、網絡安全、高性日本的石油需求相對穩定，但隨著其國內能源政策的變化，未來可能會出現新的結構變化趨勢。日本在能源效率、技術創新和能源進口多樣化方面具有一定優勢，技術聚焦方向包括優化能日本作為石化產業的老牌強國，政府和民間更加重視現代技術在石化生產和產業鏈建設中的能力提升價值，尤其強調石化領域環保能力的重要地位。2002年至2023年間，日本政府定期發布《制造業白皮書》，旨在分析全球制造業發展趨勢，提出日本制造業發展策略。2023年版白皮書特別強調了優化供應鏈、增強競爭力、數字轉型（DX）和綠色轉型（GX）的相關發展。2020年12月提出《綠色增長戰略》，計劃2050年實現碳中和的目標，推動石化產業綠色轉型。2021年6月和10月分別提出《碳中和技術創新戰略》和《新增長戰略》，強調數字化轉型、石化產業智能041.1.2中國石油石化產業發展形勢中國的石油石化產業經歷了幾十年的發展，已經具備了龐大的產業規模和健全的產業體系，在維護國家經濟穩定和產業安全方面發揮了重要作用。近年來，伴隨國際原油價格的波動，以及國家對能源轉型、環境保護等提出的一系列新要求，石油石化產業積極尋求技術創新和能力升2023年10月10日，習近平總書記視察九江石化時強調：“石化產業是國民經濟的重要支柱產業，希望你們按照黨中央對新型工業化的部署要求，堅持綠色、智能方向，扎扎實實、奮發進取，為保障國家能源安全、推動石化工業高質量發展作出新貢獻?！笔奈迤陂g，國家持續布局石油石化產業的自主創新和產業升級，并不斷引入新技術加強石油石化領域的效率、安全、環保能力建設?！蛾P于“十四五”推動石化化工產業高質量發展的指導意見》指出：到2025年，石化化工產業基本形成自主創新能力強、結構布局合理、綠色安全低碳的高質量發展格局，高端產品保障能力大幅提高，核心競爭能力明顯增強，高水平自立自強邁出堅實步伐。2024年1月25日，工信部等九部門聯合印發了《石化化工行業數字化轉型實施指南》，對構建石化行業標識解析節點、數字化轉型標桿工廠、5G標桿工廠、智能制造優秀場景、智慧化工園區等都提出了具體的指標，并修訂30項以上數字化轉型相關標準。2024年3月的《政府工作報告》，更加明確地提出強化能源資源安全保障，加大油氣、戰略性礦產資源勘探開發力度，加快構建大國儲備體系，加強重點儲備設施建設，推進產業結構、能源結構、交通運輸結構、城鄉建設發展綠色轉型?！?024年推進石油和化工產業綠色低碳發展工作方案》主要關注的是綠色低碳發展，也涉及了數字化轉型在促進綠色發展方面的重要作用，鼓勵企業利用數字化手在產業發展方面，2024年中央經濟工作會議確立了“穩中求進、以進促穩、先立后破”的部署，石油石化產業也依從國家大局，在國際、國內復雜經濟因素的背景下，尋求轉型突破，實現高質量增長。根據國家統計局數據，2023年石化產業實現營業收入15.95萬億元，同比下降1.1%；利潤總額8733.6億元，同比下降20.7%；進出口總額9522.7億美元，同比下降9.0%。這主要與原油、天然氣及絕大多數化工產品的價格下降幅度較大有關；但與此同時，石油石化產業在全社會大力推廣新能源汽車替代燃油汽車的戰略下，成品油消費增長趨勢將逐漸放緩。2024年4月份，國內汽油消費自2023年3月以來首次出現下降，同比減少4.7%。隨著新能源汽車滲透率快速提升，國內汽油消費量最早或將在今年達峰，圍繞成品油消費的產業鏈、物流、服務、環保等領域都將面臨巨大的轉型壓力。同時，伴隨原料價格、居民可支配收入、消費價格等一系列社會指標的波動影響，包括石油石化在內的各個行業都需要主動應對趨勢變化帶來的嚴峻以煉油化工、煤化工為代表的流程型行業，生產過程極其復雜，包含了大量的物理反應、化學反應，物料還存在氣、液、固等多種形態，上下游耦合度高。石油石化行業的新型工業化發展，進一步對生產過程精確控制提出更高要求。同時，包括人工智能（AI）、大數據、工業互聯網、工業軟件、5G和數字孿生在內的新一代數字技術為石化產業帶來了前所未有的新機遇。這些技術的應用不僅能提升石化產業的生產效率和安全性，還有望推動石油石化產業向高端化、智能其中，以人工智能技術為代表的智能化發展將成為落實石油石化產業新型工業化的關鍵。企業需要在工程項目中實施智能化，通過構建涵蓋財務、物資、營銷、金融等多個業務領域的數據分析模型，為石化產業的智能化建設打下堅實的基礎。值得關注的是，2024年《政府工作報告》首次寫入了“人工智能+”，人工智能技術將作為關鍵驅動力量，與包括石油石化在內的制造、醫療、教育、交通、農業等多個行業進行深度融合，推動傳統行業的轉型升級和社會經濟結構的石油石化產業落實新型工業化，是未來產業發展的方向，也是中國高質量發展的要求，將推動石油石化產業形成“技術創新驅動、產業結構優化、智能化升級、可持續發展”的高質量發展石油石化新型工業化是以技術創新為基礎，以構石油石化新型工業化是以技術創新為基礎，以構建現代石化產業體系、促進產業高質量發展、培育新質生產力為目標，以高端化、智能化、綠色化為方向，推動石油石化產業結構0506圖1.新型工業化推動石油石化產業高質量發展構建現代石化產業體系來源:石化盈科&IDC2024年發展目標：構建現代石化產業體系，促進產業的高質量發展，形成“技術創新驅動、產業結構優化、智能化升級、可持續發展”的高質量發展良性循環，從而增強中國石油石化的核心競爭力。石化產業的新型工業化，唯有通過科技創新和自立自強來實現。加快推進綠色低碳轉型，以數字技術為抓手，讓石油石化產業的新型工業化為中國的新型工業化體系筑基，為在石油石化的生產、加工、運營過程中，全面增加產品與服務的技術含量，提高產業發展附加值。例如，在生產過程中持續引入數字技術，改進現有工藝流程，提高生產過程的檢測、管理和質量控制水平，為市場提供更高質量的石油石化產品。同時，為滿足化工客戶的新需面向石油石化全產業鏈發展，全面融入人工智能和自動化技術，用智能化加速產業升級進程。在企業經營中逐步推進數字化、數智化應用，利用定制化解決方案和服務幫助企業提升運營質量和效率。在自動化生產過程中，利用智能制造系統的豐富功能，實時監控生產過程，優化生產效率，減少資源浪費。在產業鏈協同和流通過程中，構建智能物流和供應鏈管在國家“雙碳”戰略的大背景下，石油石化產業需要轉變發展模式，拓展新需求，創造新模發展思路：基于石油石化產業業務特點，合理采納數字技術，積極培育新質生產力，推動產業鏈優化升級，推進數字經濟的創新發展，推動產業向高效、安全、環保和可持續發展的現從總體上看，新型工業化強調創新驅動、智能制造、綠色發展和高效利用資源。在石油石化產業，以高端化、智能化、綠色化為導向，積極引入人工智能、工業互聯網等先進技術，能夠幫以人工智能為引領的數字技術，在顯著提升石油石化產業質量和效率的同時，也增強了產業的國際競爭力；同時，人工智能的廣泛應用，也凸顯了數據、管理、技術和知識的重要作用。隨因此，基于石油石化產業鏈的勘探、儲運、生產、服務等核心業務，新一代以智能化為代表的數字技術將持續與傳統工業流程深度融合，加快培育新質生產力，推動產業鏈優化升級，從而07092.1智能化加速培育石油石化新質生產力石油石化產業正通過技術創新、綠色低碳轉型、智能化升級以及新材料和新工藝的研發，培育新質生產力。這一過程涉及技術、產業和市場的深度融合，共同推動產業向高端化、智能化、綠色化的目標持續發展。其中，智能化是當前及未來一段時期的重點突破方向，為高端化和綠色化提供強有力的支撐和保障。隨著人工智能相關技術的引領推動，石油石化產業的智能化發展不石油石化產業的智能化發展與人工智能技術之間存在著密不可分的關系。人工智能作為引領新型工業化的關鍵技術之一，已經成為推動石油石化產業實現智能化的關鍵力量。隨著石油石化產業數字化轉型的深入，智能化的發展與人工智能技術進一步融合，為石油石化產業的轉型升級提供了強有力的支撐，而產業的數字化轉型又為人工智能技術的應用提供了更加廣闊的空間和平人工智能技術的演進正從解決特定任務的狹義AI向具備更廣泛認知能力的廣義AI邁進（圖2）。智能化是對企業數字化發展的一次重大升級，將推進石油石化數字化的智能新應用。例如：數字技術推動的調度管理規則數據化，以傳統人工智能的運籌能力支撐調度管理的自動化進圖2.石油石化產業人工智能技術演進路線業務價值業務價值2035智能工況診斷智能質量管理機器人主動作業智能能碳管理無廢生產管理智能客戶管理Al無處不在地震解釋巡檢智能智能倉儲管理平臺和生態互聯網可視化監控2010智能供應優化智能研發模擬數字孿生交互廣義AI湖倉智能管理風險智能預測智能井下管理智能營銷預測智能無廢生產生成式AI智能無廢生產管網調度優化LLM開發輔助設計API狹義AI智能調度云調度管理地震解釋數字績效管理工程虛擬測量移動XaaS知識圖譜智能輔助生產社交多重創新智能工況診斷智能質量管理機器人主動作業智能能碳管理無廢生產管理智能客戶管理Al無處不在地震解釋巡檢智能智能倉儲管理平臺和生態互聯網可視化監控2010智能供應優化智能研發模擬數字孿生交互廣義AI湖倉智能管理風險智能預測智能井下管理智能營銷預測智能無廢生產生成式AI智能無廢生產管網調度優化LLM開發輔助設計API狹義AI智能調度云調度管理地震解釋數字績效管理工程虛擬測量移動XaaS知識圖譜智能輔助生產社交多重創新來源:石化盈科&IDC2024年10隨著大模型和XaaS（一切即服務）等技術的快速發展，業務價值的挖掘已經進入了平臺化和社群化的新階段，其中模型與應用場景的深度融合進一步深化了業務價值的實現。生成式AI在體驗運營方面的突破，以及其對石油石化業務未知領域的探索和賦能，推動著人工智能向“AI無處生成式AI與大模型開啟了通用人工智能（AGI）發展新時代，人工智能領域的技術迭代和應用開發將會發生革命性的變化。據IDC對全球油氣企業的調研顯示，近85%的企業認為AI模型將有“人工智能+”將成為石油石化產業新型工業化進程的關鍵要素。一方面，依托整體數字化能力體系的持續進步，人工智能技術能夠為石油石化產業的生產、運營以及企業管理過程帶來更多的效能提升空間，為高端化和綠色化提供更多的實踐手段。另一方面，人工智能應用也將催生IDC將大模型之前的AI時代定義為“傳統智能”，與之對應，當前以生成式AI為代表的新一代AI技術則奠定了新的“人工智能+”時代的發展基礎?！皞鹘y智能”與“人工智能+”在技術模圖3.“傳統智能”與“人工智能+”的區別基于學習-通過AI相關技術，模擬人類的學流程優化-智能是針對現有流程和系傳統智能人工智能+靈活環境-應用于復雜且寬闊領域下的傳統智能人工智能+展能力，具備自我突破和學習能方案創新-跳出規則束縛，通過智能構建新業務模式和解決方案，增加方單向指令-交互水平局限于系統設計，為使用者提雙向交互-雙向交互回答開放性問題，為使用來源:石化盈科&IDC2024年技術模式：“傳統智能”基于預設的邏輯和算法來執行任務，而非更多地通過學習來持續提升智能；“人工智能+”則模擬人類的學習、推理和決策過程，能夠持續進化并處理復雜的應用模式：“傳統智能”一般應用于特定領域任務，聚焦自動處理問題，靈活性和適應性較差；“人工智能+”可應用于復雜且廣域的非結構化多模任務處理，具備很強的靈活性和普發展模式：“傳統智能”在單個領域有明顯可見的發展瓶頸，在應用過程中需要較多的人為干預，自我迭代相對較困難；“人工智能+”能夠不斷進行自我優化和擴展，具備持續的學創新模式：“傳統智能”一般可針對固有流程和系統進行優化，但無法創造新的業務解決方案；“人工智能+”則能夠在一定程度上跳出規則束縛，通過生成式智能編排新的流程，構交互模式：“傳統智能”的交互水平局限于系統設定，為用戶提供知識庫和規則范圍內的交互內容；“人工智能+”可以通過雙向交互回答開放性的問題，讓用戶能夠在固有規則之外利用新技術賦能業務發展是一項復雜的系統性工程。IDC近期的調研數據顯示，云技術、5G和AI技術位列煉油企業實現高效運營和數字化轉型的投資前三位，其中AI技術更是被超過95%的受訪企業選擇為能夠幫助企業實現卓越運營的技術之一。“人工智能+”可以為云計算、大數據、物聯網、移動互聯網等ICT技術提供強勁的智能引擎，并通過技術推動業務實踐，加速石油1112圖4.通過發展智能化落實中國石油石化新型工業化框架圖構建現代石化產業體系注:人工智能模塊按知識獲取(藍色)、知識應用(綠色)進行劃分來源:石化盈科&IDC2024年目前，“人工智能+”正在賦能石油石化資源開發、管道儲運、煉油化工、產品銷售等核心業務，通過知識獲取和知識應用兩大類能力與全產業鏈的深度融合，將產業知識全面引入到產業智能化建設過程中。其中，知識獲取過程涉及機器學習、強化學習、遷移學習、搜索、群體智能以及數據挖掘等技術體系；知識應用過程則包含模式識別、專家系統、計算機視覺、自然語言處IDCFutureScape報告預測：在未來兩年內，50%的油氣中下游企業將部署AI技術以實現自動化數據分析；到2028年，30%的油氣田企業將投資GenAI，提高現場技術人員生產力，并以數字化方式沉淀現場技術人員知識來構建知識管理平臺；為實現凈零承諾，到2026年，40%的油氣產業上下游企業將采用AI驅動的碳數據平臺，實現碳捕獲和數據披露自動傳統的石油石化智能化應用，主要以單點技術賦能的模式出現，通過智能化技術提升包括煉油、鉆井、油氣提取和化工轉化等關鍵環節的生產效率和產品質量。例如，煉油技術通過數字技術優化環保和過程控制，鉆井技術利用智能化設備在復雜地質條件下實現高效鉆探。在這些應用但石油石化作為流程制造的典型代表，不僅需要強化關鍵環節的能力，更需要從產業鏈、供應鏈的全局視角持續進行洞察、優化和決策；在提升整體生產效率和安全性的同時，更應關注產新一代人工智能技術可推動對石油石化中的專業知識、勘探生產數據、機理模型和數字化系統的高效整合，進而實現數字化服務鏈與業務價值鏈的深度融合和持續優化，為油氣地質、油井管理、生產工程、油氣儲運、煉油和石油化工等多個關鍵領域提供開放式的智能賦能。這一過程2.3.1石油石化產業智能化發展成熟度本白皮書對石油石化的智能化發展成熟度進行了標準化定義，用以評價人工智能在石油石化企業中的技術和業務賦能水平，總體上分為L1-L5共五個成熟度階段（圖5）。對不同階段可依據業務賦能和技術深度兩個維度進行評估，其中，業務賦能從低到高的參考標準分別為專項創新、局部智能、泛在智能、協同智能、認知智能，技術深度的參考標準為數據提效、靜態優化、動態1314業務賦能專項創新局部智能L1AI開始被應用于石油石化產業的特定領域；工廠引入基礎數據分析和自動化，實現通信融合及裝置在線化的轉型創新L2產業工業互聯網平臺業務模塊集成AI決策；業務場景集成智能，實現工廠環境物聯感知，數據、知識及模型的有機融合L3工業互聯網平臺方案實現智能自動化；企業的工廠生產及運營實現智能協同，實現復雜業務的數據分析和智能賦能支撐L4產業上下游實現智能自動化互聯，生成式AI/大模型推動產業升級；企業實現跨產業鏈數據共享、業務自動化與AI融合化L5實現產業智能化與石油石化新型工業化，落實無人干預決策；生產資源得以動態智能配置，實現智能驅動業務實時創新來源:石化盈科&IDC2024年L1單點試驗級：智能技術開始應用于石油石化產業的特定領域，工廠引入基礎數據分析和自動化技術，實現數據采集、報告生成、通信融合和裝置在線化，能夠對核心業務環節進行流程化管理，推動產業從傳統操作模式向智能化轉型的初步探索，為后續的深入應用奠定基L2局部推廣級：石油石化產業工業互聯網平臺集成AI決策，將智能技術應用于多個業務模塊，實現工廠環境的物聯感知，并通過數據、知識和模型的有機融合優化決策過程。業務場景集成機器學習和深度學習技術，自動化特定任務，智能化應用從單一領域擴展至多個模L3擴展復制級：石油石化產業工業互聯網平臺方案推動生產和運營領域的智能協同，并實現智能自動化。企業可通過應用成熟的算法模型進行復雜的數據分析和預測，為業務決策提供L4運營管理級：產業上下游實現智能自動化互聯，生成式AI和大模型等在產業升級中發揮重要作用，AI與業務深度融合，產業數據共享和業務流程的高度自動化得以實現，同時實現對核心業務的精準預測。這一階段，實現了數據的無縫共享和業務的智能化運作，推動產業鏈15L5優化創新級：石油石化產業實現全環節智能化，構建了一個高度自動化、互聯互通的智能工業網絡。AI技術與業務深度融合，推動產業深度自動化，落實無人干預決策。生產資源得以動態智能配置，使得業務實現實時創新。在此階段，智能化水平達到高峰，不僅優化了現從當前石油石化產業的智能化發展現狀看，整個產業整體上處于L2~L3的水平，即大部分的企業已經部署了基于數據的自動化采集、分析技術，并已經在一些特定的生產和管理環節中應用人工智能技術參與檢測、識別和決策。部分企業正在積極采用生成式人工智能技術開發新的應用石油石化領域的大企業持續向更高階的L4、L5級智能化邁進時，需要高效整合內、外部力量，推動人工智能技術與更深層面的業務流程進行全方位融合，包括針對石油石化產業的需求，通過預訓練、精調等方式，推動石油石化垂類大模型的發展，并將其應用在勘探、儲運、生產和2.3.2石油石化企業智能化發展路徑石油石化企業在推動自身智能化成熟度躍遷時，可依托自身實踐基礎，全面參照智能化發展“三步法”方法論支撐（圖6通過認知與規劃、探索與應用、深入與普惠三個過程，推動企圖6.石油石化企業智能化成熟度躍遷“三步法”01理解AI技術的企業內應用場景02探索ML與DL及GenAI的業務優化應用拓展AI部署，場景化AI賦能03深度融合AI在生產端與流通端的應用建立AI導向文化，推動組織內普及與應用將AI優化作為未來業務創新的關鍵環節來源:石化盈科&IDC2024年16建立體系性認知：結合產業特點及企業自身的實際情況，做好成熟度診斷，理解并結合診斷成熟度：繪制企業智能化發展藍圖，結合產業現狀和企業發展實際情況，客觀評價合理規劃路徑：為企業智能化進程設定合理的路徑，對升級進階所需的資源和方法進行搭建技術框架：嘗試探索機器學習與深度學習等開源應用框架在企業內的實踐，形成穩實踐應用場景：拓展AI部署與可控應用，選擇關鍵場景開展AI賦能應用的模式實踐，形提升智能能力：建立符合企業自身特點的AI模型，階段性實現業務智能化，通過迭代智深度融合：將AI能力推向垂類業務的更深層面，以業務為導向，在生產與流通端全面推場景復制：不斷拓展AI應用邊界，推動應用的橫向復制以及能力外延，使AI應用形成規生態普惠：通過技術能力的提升，降低AI的使用門檻，將AI優化作為所有產業業務創新為培育石油石化產業的新質生產力并加速其新型工業化進程，石油石化企業需踐行發展為培育石油石化產業的新質生產力并加速其新型工業化進程，石油石化企業需踐行發展智能化，深入理解并應用“人工智能+”技術，評估自身的智能化成熟度，制定具有針對性的職能戰略，推動智能化轉型，為產業注入新的活力，推動其向高端化、智能化、綠色化的18智能化推動石油石化產業發展，是以人工智能技術為引領，通過人工智能與產業相關技術的融合，推動石油石化領域資源開發、管道儲運、煉油化工、產品銷售四大業務持續向智能化目標）：圖7.石油石化產業智能化—業務場景、智能化目標與應用場景智能化目標勘探工藝優化管道安全監測智能油庫管理供應鏈運籌優機器人智能巡檢智能生產智能供應鏈協同智能倉儲管理銷售數據智能分析智能電客戶滿意度分析數字智能營銷來源:石化盈科&IDC2024年在數字經濟的浪潮中，石油石化企業正在經歷從管理模式到運營模式的全面轉型，這不僅體現在數字技術的應用上，更體現在管理理念、方法與企業文化的全面智能化適配。這場轉型致力于提升企業的運營質量和管理水平，培養以智能化為導向的企業文化，以滿足石油石化業務發展的新要求。因此，石油石化核心業務智能化應用場景還包括開發、儲運、煉化和服務等經營管理，輔助企業獲得與業務智能化匹配的經營管理能力，幫助提升企業員工的數字素養，建立共享的數字化管理體系，加強數字化工具輔助決策效能，推動石油石化產業的經營管理向深度數字化193.1智能勘探國內油氣勘探開發的對象正在從“常規油氣田”向“非常規油氣田”、“淺層淺水油氣田”向“深層深水油氣田”進行轉變，加之老油田普遍進入特高含水后期，勘探開發的技術難度越來為了保障國家的能源安全，降低油氣對外依賴度，完成降本增效的目標，石油勘探力度仍需進一步加大。在此情況下，人工智能技術的推廣是實現產業全面轉型的重要抓手，不僅有利于提高生產運營效率、降低運營生產成本，還能用來保障安全生產、降低環境風險。其中，機器學習、深度學習、計算機視覺等技術已在勘探開發、油氣生產、煉油化工等重點環節得到應用與推面對產業內不斷增長的數據量和日益復雜的數據環境，IDC預測，到2027年，50%的油氣田在勘探業務的數字化轉型過程中，可以通過機器學習和數據智能支持勘探選區、地質成像、工程決策，采用知識圖譜和NLP技術自動分析測錄井、地震及采油數據，借助計算機視覺技術識別油井示功圖、判斷設備故障、油氣泄露等異常工況和規范油田煉廠等生產作業區HSE措施；基于人機交互技術擴展遠程決策功能，將為油氣產業的勘探、生產、煉化、經營管理全鏈條業務的例如，在當前的油氣藏勘探開發過程中，企業普遍存在實時決策難、指標優化難、生產協同難等問題。而傳統的算法模型不確定性大，存在多解性、預測準確度不高等問題。IDC研究發現，很多企業已經應用神經網絡等人工智能算法，結合地質經驗，實現油氣藏勘探開發過程的對象判識和指標預測。此外，隨著油氣勘探開發向深部、復雜底層發展，降低鉆井成本、預防復雜事故發生及鉆井提速將依然是企業面臨的主要挑戰。在實踐中，一些企業也已經應用了機器學習算法，以優化鉆井參數、提高機械鉆速、預警復雜鉆井事故，從而縮短鉆井周期，降低鉆井成）：20......來源:石化盈科&IDC2024年》勘探工藝優化：例如在地震勘探數據處理方面，人工智能可通過自監督學習和迭代機理模型，實現對油氣藏位置的精確預測和勘探風險的準確評估，迭代高級算法能夠分析復雜的地下結構，識別油氣潛在分布區域，同時預測可能的風險因素，為勘探策略提供科學依據。此外，人工智能還可通過實時監控鉆井設備的狀態，實施預測性維護，以預防設備故障和非計劃停機，確保鉆探作業的連續性和安全性。通過人工智能模擬和優化鉆井路徑，可以減少非油井工況診斷：傳統的人工巡井方式效率低、預測準確度差，無法及時發現異常工況。通過人工智能算法可以更快速、準確地實現油井工況智能診斷、故障預測、產液量和動液面計算，提升油井生產時率與實效。此外，在人工智能算法優化及積累的同時，機器證明結合對勘探開發風險管理：人工智能視覺技術被用于環境監控與監督，通過分析實時視頻數據來評估環境影響和勘探風險，確保作業的安全性和合規性。人工智能能夠處理和分析歷史勘探數據、地質信息和環境數據，識別潛在的風險模式和非預期事件，從而提前預警可能的風險。此外，通過結合機器學習算法，可自動學習、促進模型的自我優化，提高風險評估的準確性》勘探培訓模擬：利用數字孿生技術結合人工智能視覺構建的智能培訓平臺，通過VR和AI視頻技術模擬真實的油氣勘探現場，為員工提供了一個無風險的訓練環境。員工可以在平臺上練習專業技能和操作流程，體驗流程化操作帶來的反饋效果，為上崗后的真實生產過程儲備足21》油田井下智能管理：通過物聯網技術集成井下傳感器、生產設備和控制系統，實現油田數據的全面采集和實時監控。人工智能對這些多維數據進行深度分析，結合智能化的處理能力，勘探經營智能管理：將所有勘探開發項目進行統一管理，依托人工智能規劃應用支持監測、分析不同勘探項目的工程進度和潛在風險，推薦相應的技術方案和措施。通過對勘探記錄、故障狀態、檢修記錄等多方面數據的全面利用，在整體經營決策、安全風險提示、設備智能智能勘探大模型在知識圖譜優化領域不僅擁有廣闊的業務需求空間和巨大的發展潛力，也將例如，在油田井下智能管理過程中，大模型的應用可進一步增強傳統智能模型的精準度，通過模擬油藏行為和優化油井生產計劃，延長油井的使用壽命，提高井下作業質量。同時，大模型的應用也可以讓生產培訓內容更加豐富和精準，通過分析歷史勘探數據，預測可能的場景和挑戰，讓員工在虛擬環境中做好充分的準備，拓展傳統AI虛擬現實的邏輯場景，加快模擬速度及呈圖9.石油石化生成式AI/大模型業務需求空間與發展方向-資源開發知識問答語言理解推理分析數學求解生成式AI/大模型需求空間來源:石化盈科&IDC2024年22生成式AI及大模型可聚合業務上下文邏輯數據訓練獎勵模型（RM），并用強化學習（RL）方式微調模型，結合多模態交互，推動智能勘探大模型具備更艱巨井下環境中的智能復雜任務處理能力，進而打磨已有的通過傳統監督機器學習得到的模型，推動勘探業務突破操作效率和模型安全的瓶頸。此外，資源開發業務的數字、術語、語法較為復雜，智能勘探大模型可逐層剖析這些信息，如對資源開發趨勢數據、異常數據、決策因子進行整合，體系化提升整體業務的智能化3.2智能儲運管道儲運涉及到原油、成品油和天然氣的運輸，這些運輸品一般易燃易爆，屬于行業監管的危險化學品。其中，原油和成品油具有揮發性，一旦發生泄漏，極易發生火災爆炸事故。此外，油氣揮發物質往往帶有一定毒性，一些含水原油還具有沸騰、揮發、擴散和流動等有害特性，這此外，隨著能源結構的調整和清潔能源的發展，油氣儲運行業還面臨著多樣化的市場需求。除了傳統的油氣運輸需求外，還出現了對清潔能源、可再生能源等新型能源的運輸需求。這要求油氣儲運行業不斷創新和拓展業務領域，以滿足市場的多樣化需求。同時，隨著全球環保意識的提高，油氣儲運行業也越來越注重環保和可持續發展，在建設和運營過程中，開始積極采取環保措施，減少能源消耗和污染排放。在庫存管理環節，除解決安全、環保等問題外，為了保障供需兩端的平衡，還需要明晰產、供、儲、用各環節原油庫存的動態數據，提前發現相關業務環節原為了提高儲運管理水平和安全性，石油石化企業需要采取一系列措施，包括但不限于加強設備檢查和維護、提高工作人員的安全意識和操作技能、建立管道完整性管理體系等。這些措施有助于減少油品損耗、提高運輸效率，并確保石油化工產品的安全、高效運輸。人工智能技術賦能油氣儲運業務，可以通過實時監測油氣產品的儲存和運輸狀態，合理預測可能出現的故障和問題，提前制定應對措施。同時，人工智能可以優化儲運路線和調度方案，減少運輸成本和能源消耗。在安全性保障方面，人工智能還能通過圖像識別和傳感器技術，實時監測油氣產品的安全狀）：23圖10.智能儲運業務場景與人工智能技術組合......來源:石化盈科&IDC2024年管道安全監測：利用視頻分析和模式識別技術，可以實時監控管道和儲運設施，及時對潛在》管線預測性維護：通過分析儲運設備的實時和準實時運行數據，人工智能技術能夠預測設備故障和維護需求，從而有效減少非計劃停機時間并提高運營效率。同時，利用運籌學融合人管網調度優化：利用人工智能技術，結合運籌學和機器學習算法，實現對管道網絡中油品流動的精細化管理和調整優化。智能化算法支持的調動管理系統將具備更強的分析能力和實時數據分析能力，可以預測市場需求，從而自動調整油品輸送計劃，提高管網運行的效率和響智能油庫管理：通過構建優化模型和利用生成對抗網絡（GAN），實現油庫存儲和調度策略的智能化優化，提高模型的精度及自調整能力。人工智能可通過模擬和評估不同的運輸方》供應鏈運籌優化：利用機器學習算法，對石油石化產業的供需平衡進行精準預測和有效管理。同時，人工智能可對整個供應鏈的多模信息進行整合及分析，從資源開發狀態到生產負載能力，再到區域供應鏈的交互分析，提供全面的洞察。這不僅增強了供應鏈管理模型的優化能力，還提高了對市場變化的響應速度和供應鏈的韌性，使儲運企業適應市場波動，優化》儲運經營智能管理：高效整合預測性維護、智能監控與調度、供應鏈等環節的運營數據，推動儲運全鏈條的一體化、精細化經營管理。例如利用人工智能優化全域范圍內的運輸調度，2023年4月底，管道局設計院組建了中油易度智慧科技有限公司，深耕油氣儲運數字化、網絡化、智能化建設，其智慧產品與解決方案，已在我國油氣勘探開發、管道運輸、煉化等多個能源細分領域應用。該公司開發的大模型WisGPT具備豐富的油氣儲運專業知識，并能夠不斷更新和擴充，可以通過文字、語音、圖像和視頻等多種形式實現人機交互，為企業管理以及油氣儲運工程勘察、設計、審查、施工、監理等提供專業知識支持。同時，WisGPT還具有客戶化實施模式，可充分滿足油氣儲運企業的數據保密性要求。未來，隨著持續的迭代升級，WisGPT將為油氣儲運行業提供安全生產、經營管理、數智能儲運大模型通過與運籌學的結合，能夠顯著發揮其在推理分析和數學求解方面的固有優勢，進而深度挖掘管道儲運在管線預測性維護、管網調度優化、供應鏈運籌優化等關鍵領域的需2425圖11.石油石化生成式AI/大模型業務需求空間與發展方向-管道儲運石油石化生成式Al/大模型業務需求空間與發展方向-管道儲運知識問答語言理解推理分析數學求解生成式AI/大模型需求空間來源:石化盈科&IDC2024年例如，結合大模型的強大數據處理和自學習分析能力，監測系統能夠從歷史數據中學習并預測風險模式，提高預警的準確性和可靠性。通過不斷優化的深度學習算法，大模型能夠識別復雜的非線性關系，動態調整風險評估，為石油石化產業的管道安全管理提供更高效、精準的解決方案。大模型還能夠在預測性維護中，支撐系統處理和分析整個產業鏈的海量數據及多模態信息，擴充管線預測性維護相關的參數量，進而提升既有模型的預測精度，提高模型對復雜模式和趨勢的分析能力。大模型的使用將有助于優化風險應對措施的安排運籌及效果，確保設備運行的連續性和可靠性。在管網調度中，大模型加持調度優化系統，能夠處理更大規模的數據集，識別油品流動的復雜模式，模擬不同的調度策略并給出相關的結果及影響分析，為決策者提供全面深入的洞察和決策支撐。在智能油庫管理中，大模型可以綜合大量的場景數據，結合油庫儲運的操作、產業鏈輸送價差、數字孿生模擬的油庫情景等信息，制定更精準的油庫管理策略，優化調整存儲大模型不僅能夠通過先進的推薦算法為供應鏈各參與方提供精準的業務指導，以提升整體的決策質量和運籌模擬的分析效率，而且還能夠通過整合多模態技術，極大提升管線視頻分析和管網巡檢的智能化水平。與此同時，通過與多模態技術的結合，人機合作的進一步深入將推動智能儲運大模型在效率和效果上實現質的飛躍，與傳統人工智能技術形成互補，共同激發新舊智能技263.3智能生產煉油化工生產企業通常采用連續或準連續方式，是典型的流程型企業。流程緊湊化和產品專業化是流程型企業結構調整追求的主要方向，即由間歇式的串聯作業形式向著流程整體準連續化和連續化運行的本質發展。以化石為原料的煉化生產、化纖生產、煤化工生產行業生產加工過程極其復雜，包含了大量的物理反應、化學反應，物料還存在氣、液、固等多種形態，上下游耦合度極高。在煉化生產、化纖生產、煤化工生產等流程型協同制造場景中，石油石化企業將集成人工智能的數字技術與現有工藝及產品設計、生產過程的控制以及行業專屬場景進行深度融合，大幅提升全面感知、預測預警、優化協同、科學決策的關鍵能力，從而以更加精細和動態的方式提升工廠運營管理水平，加強對工廠上下游供應商協同，適應市場對石化產品大規模的定制需求，隨著這種新模式的演進及產業對智能化的探索，石油石化產業內逐步引入機器人智能巡檢技術，以提升設備監測的效率和準確性，同時實現生產管控一體化，優化資源配置和流程管理。此外，智能供應鏈協同通過數據共享與分析，提升了供應鏈的反應速度和靈活性，確保生產環節的順暢銜接。與此同時，智能質量監測系統的應用，可以實時監控和反饋產品質量，進一步推動產業的智能化升級進程。這些智能技術的融合應用不僅提高了生產效率，還為產業向新型工業化邁）：圖12.智能生產業務場景與人工智能技術組合......來源:石化盈科&IDC2024年27機器人智能巡檢：石油石化產業作業區具有高溫高壓、易燃易爆、有毒有害等特點，事故發生率高，一旦事故發生，將造成重大損失并對環境帶來負面影響，后果十分嚴重。因此，安全問題是石油化工產業的首要問題。煉廠作業區具有儲罐數量大、大型裝置多、結構環境復雜、危險性高等特點；大部分煉廠仍然采用人工巡檢（手動記錄、打卡等）方式，存在點多面廣、耗時長、效率低、勞動強度大等問題；而管廊、隧道、油氣儲罐等區域，人員通常難利用機器視覺等人工智能技術，以智能巡檢機器人為載體，搭載各種可見光、紅外傳感、光譜氣體組分分析設備、融合環境監測多傳感器系統的智能識別系統，可以實現石化廠區內隧道、管廊等作業環境的可視化巡檢和智能分析，降低管廊隧道風險因素，保障工廠安全生研發輔助設計：石油石化企業的科研創新活動是通過準確、快速、批量的實驗，探索、優化大規模定制生產所需的工藝、方法和流程。企業通過云平臺積累了海量的科研數據，通過平臺算力、算法為科研創新工作賦能，與科研裝備進行深度結合，實現實驗設計、實驗操作、人工智能技術在研發輔助設計過程中，用于產品的開發預測及預測建模，支撐新產品開發、設計和特性測試，提升研發效率、降低成本，增強各環節的準確性。同時，人工智能技術可用于提升科研的精細化管理水平，滿足跨地域、跨組織、跨學科的科研協作和資源共享。例如對項目立項、執行、結題等各階段進行智能化審核和節點評議，具備智能化實驗室構建、實驗智能記錄、實驗數據智能分析、煉化知識體系構建、VR/AR裝置教材庫搭建、材料基因》生產管控一體化：引入生產自動化控制技術，利用控制算法和機器學習技術提高操作效率和產品質量。通過企業客戶服務層、經營管理層、生產執行層和過程控制層等關鍵業務域的信息共享和反饋，實現市場需求、生產計劃、調度作業、現場操作和自動控制的雙向信息聯動和實時績效反饋，并在安全、環保、節能、設備、工藝、質量等多約束條件下，實現企業的縱向一體化管控，推動企業生產管理由傳統的、以專業劃分的分段式管理模式轉變為集約化、一體化管控模式，從而達到全廠數據、人員、資源的信息高度共享和全過程一體化生產在生產工藝中，引入工藝優化孿生技術，通過數字孿生結合AI視覺模擬實驗，優化工藝流程和操作條件，并利用生產數據分析，識別生產瓶頸和改進機會，實現數據驅動的決策。在產智能供應鏈協同：石油石化企業的供應鏈協同一體化屬于復雜的多目標優化范疇。由于流程行業特點及智能工廠的復雜性，優化的邊界條件多而復雜，且存在強耦合性。因此，根據優化目標不同，供應鏈優化過程可以分為三類。第一類是以業務協同水平為優28計劃管理、調度管理、裝置操作、計劃生產跟蹤水平等為約束條件進行優化，實現相關業務鏈的實時閉環管理，提高協同響應水平；第二類是以集成優化水平為優化目標，以計劃、調度、數據交互的協同水平等為約束條件，同時考慮企業生產經營條件，實現由全局到局部的優化、由月度到日常優化的協調統一和無縫銜接；第三類是以效益最大為優化目標，根據市場、企業、分廠、裝置日效益變化情況，捕捉生產經營出現的偏差，實現快速、持續優化。在以上三大類優化的基礎上，優化過程中可能還嵌套有其他的優化過程，例如以企業年、季、月生產經營條件為基礎，針對不同周期，根據需要形成的計劃優化；在月度生產計劃、庫存及原油進廠計劃的基礎上，通過事件預安排后，應用煉油調度優化模型或化工調度優化模型而形成的調度優化；根據裝置模型，通過定義重要監控點及限值，進行影響因素分析而智能供應鏈協同過程是通過機器學習等算法優化供應鏈管理模型，達成供需兩端的平衡，其具體的解決方案包括生產經營一體化優化（集團級）、一體化優化（企業級）、原油評價數據庫、原油價值評估、計劃優化、調度優化、油品調合優化、碼頭調度優化、盈利能力分》資產預測性維護：化工生產過程中存在對關鍵設備與裝置（如合成塔、汽提塔、冷凝池等）故障發現不及時、故障發現難度大、故障原因不易排查、關鍵變量測量不準確等問題，亟需對裝置生產過程實現實時在線監測，并就異常情況對操作人員進行提前預警。大數據和AI技術可以幫助企業實現資產的預測性維護，即通過分析設備運行數據，提前預測設備故障和維例如，企業設備健康管理包含了較為典型的預測性維護應用場景，該應用系統包括設備全生命周期數據庫、設備管理協同平臺以及設備全生命周期管理、基于仿真模型的設備操作運行分析、基于大數據技術的設備健康分析等能力。企業可以建設一個滿足設備全生命周期管理的數據庫，通過與生產實時數據、設備運行狀態監控數據、設備運行維護數據等連通，結合統一信息模型與大數據分析系統仿真、三維虛擬現實技術等手段，建立設備工程管理、設備狀態監測、設備故障缺陷管理、設備預警預測、設備KPI分析的設備協同管理平臺，為設備可靠性分析、健康分析等管理應用提供支撐，實現多專業、多層次、貫穿全生命周期的工廠設備管理。利用分布式機器學習及深度學習技術，建立對生產過程和生產關鍵變量的在線監測體系，以實現生產實時數據的精細化控制和設備運行異常的提前預警，為操作人員進行實調度與指揮智能：通過人工智能技術、LLM、AI視覺、運籌學的結合，對石油石化企業的運例如，石油石化企業的調度指揮系統可以對企業裝置、罐區、物料平衡、公用工程管網等進行實時動態監控，為企業生產調整指揮提供數據支撐。調度指揮系統包括運行警、調度管理等。在運行監控中，為全面感知生產運行實時狀態信息，可構建AI監控識別模型，實現對罐區管理、公用工程平衡、物料平衡等業務的實時更新和趨勢查詢，且要求模型便于關鍵用戶對監控參數、狀態自行進行修訂完善；在生產預警方面，可利用AI模型對物料庫存、中間罐區庫存及產品庫存狀態進行分析，結合進出廠及儲罐收付速度等進行分析預警；在調度管理過程中，建設調度日生產計劃和出廠任務單的編制、審核與下達的在線閉環管理，建立和優化調度知識庫。利用AI模型實現庫存優化、需求預測、實時數據處理和智能智能倉儲管理：通過運用預測分析、計算機視覺、深度學習等先進工具，結合邊緣計算、物聯網的廣泛連接性以及大語言模型的理解與生成能力，構建倉儲機器人運動控制模型，使其能夠自動化完成庫存成品的存放、管理、運輸等任務，提升效率，降低人為作業的安全風智能質量監測：通過實時數據分析、AI視覺、自動化控制、異常檢測以及數據整合等多種技術手段，實現對生產過程的智能質量監測，確保石油石化關鍵參數如溫度、壓力和流量保持在預定范圍內，預測并預防設備故障，自動識別產品缺陷，自動調整生產參數以優化流程，以及在檢測到異常時及時發出警報。此外，將監測數據整合到中央系統中可生成詳盡的質量報告，為煉化業務管理層提供精準的決策支持數據，在降本增效的同時確保最終產品的質量煉化經營智能管理：通過自然語言交互提供生產過程中所需信息，分析生產過程中的問題及可能的原因，幫助生產運營人員快速定位并解決問題。例如利用生產運營大模型助手，打通與關鍵資產流程數據源的交互，有針對性為客戶提供協助策略和建議行動，預測生產性能，還可以從煉化生產異常中加速根本原因探尋并分析，包括低效資產和流程的衡量指標影響以29中科煉化全面基于ProMACE工業互聯網平臺，使用工業物聯網、個人工作臺、工業數字化引擎、數據集成管理軟件、數據服務工具、數據標準管理等產品，采用“數據+平臺+應用”模式建設智能工廠，依托平臺的數據采集及集成能力，通過運營數字倉庫作為數據交換樞紐，實現了數據互聯互通，實時共享，具備了全面感知、協同優化、預測預警、科學決策四項能力，實現了全廠海量信息的數字化管理，保障了高效管理年產1500萬噸煉油、80萬噸乙烯及相關輔助配套工程，用工規模僅有傳統企業的四分之一。2021年，由石化盈科建設的中科合資廣東煉化一體化項目工廠信息管理系統榮獲IDC未來企業大獎之“未來運營領軍者獎項”；國家工信部“2021年工業互聯網平臺創新領航應用案例”；入選四部委聯合評選的中科煉化自動立體倉庫于2020年9月投入使用，共建設2.7萬個立體貨位，托盤最大承載量1.55噸，可存儲4.05萬噸聚烯烴產品，是目前中國石化系統內最大的立體倉庫。在智能設備方面，24臺單深單工位堆垛機、62臺環形穿梭車、713臺輸送機及輔助設備緊密配合，實現上下游設備無縫連接和全流程自動化作業。在進行持續入庫作業時，也能游刃有余地處理38個汽車、8個火車出庫月臺繁忙的出庫作業。在智能軟件方面，該倉庫建有定制化WMS智能倉儲管理系統等，并配備TMS車輛管理系統，做到車來提前備貨、車到即可裝載、車走立即呼叫進出廠、物流系統數據自動對接，為客戶提供了智慧、直觀、高效、穩定的出貨體目前，中科煉化自動立體倉庫以入庫400噸/小時、出庫540噸/小時的效率高速運轉，高密度存儲極大提升空間利用率，實現高效出入庫。環形穿梭車系統能大幅減少常規輸送機的3031盡管智能生產大模型在流程工業生產端的直接應用面臨高時效和低延遲的挑戰，需要一定時間來深化，但其在支持云技術、工業互聯網、物聯網和大數據等信息和通信技術（ICT）方面的圖13.石油石化生成式AI/大模型業務需求空間與發展方向-煉油化工石油石化生成式Al/大模型業務需求空間與發展方向-煉油化工知識問答語言理解推理分析生成式AI/大模型需求空間很低較低中等來源:石化盈科&IDC2024年首先，特定領域標注數據的成本較高，而大數據具有低成本無標注的技術特點，預訓練大模型具備較強的學習共性，可將大數據及特定領域標注數據融合起來，實現具備微調能力的小模型，進而在智能生產所需的精細化機理和調度模型優化中發揮數學推理的關鍵作用；其次，BERT等雙向模型的測試與石化探索將增強前后文的交互性，解決石油石化耦合數據較多的專業化難題及可解釋性問題，進而支持海量預料數據的自監督學習及任務的遷移學習特性，滿足后續特殊任務微調及特征提取，在協同調度和預測性分析工作中提供超出傳統人工智能的推理分析能力及更具深度的人機交互體驗。此外，智能生產大模型的代碼生成能力將加速石油石化產業中信息技術（IT）與操作技術（OT）的融合，通過多模交互能力的補充，加速異構和非結構化數據的整合與訓練計算。最后，預訓練模型可增強物聯網設備的指令理解能力，預訓練好的模型可通過微調（Fine-Tuning）方式適配各類NLP任務，提高智能生產大模型人機交互效率，減少管理層面的信32例如，在智能生產決策支持過程中，利用大模型和AI技術智能化處理分析技術文檔、操作手冊和生產報告，生成決策建議，可以大幅提升信息檢索和決策支持的效率。在生產流程中，基于機器學習/深度學習的優化算法，實現智能排產，對生產和調度計劃進行動態優化，提高生產靈活性，具備快速響應市場變化的能力。煉油化工大模型對于石油石化的智能化創新，不僅意味著生3.4智能服務石油石化產品銷售業務的智能化，主要涵蓋油品銷售、電子商務、客戶服務、金融支付、智慧物流、新零售等不同的形態和商業業態。在新型工業化的過程中，服務業務也需要依托主營業務的戰略走向，有效整合內外部要素，形成高效并具有獨特競爭力的商業模式，豐富企業服務生例如，油品銷售以加油站為核心，實現線上、線下融合的購物新場景，強化全渠道、多場景商務集采購服務、銷售服務、國際服務、供應鏈金融服務、商旅服務、物流服務于一體，提供豐富的電商交易模式、銷售線上管控、電商物流運作及B2B在線支付多種場景解決方案。金融科技以服務企業核心業務為出發點，助力傳統金融業務數字化轉型，提供支付、結算、信貸、理財、石油石化企業的服務業務與AI技術的結合，包）：圖14.智能服務業務場景與人工智能技術組合......來源:石化盈科&IDC2024年33銷售數據智能分析：利用大數據算法分析客戶數據，提供個性化服務和產品推薦；市場趨勢分析，預測價格波動和需求變化；動態成本核算，基于市場數據和歷史交易信息，支撐財務》智能電商：在電商銷售過程中通過提升人工智能自動化處置占比，可顯著優化標準流程的效率，疊加大數據分析能力，可有效推動潛在客戶的開發與銷售履約，加強銷售線索的跟蹤和管理交易過程的周期管理。AI應用通過分析市場和消費者數據，預測市場需求，提供個性化推薦，增強了銷售策略的數據支持。此外，人工智能還可進行風險評估和價格優化，確保銷售策略的競爭力及價格的合理性，同時通過自動化營銷和個性化溝通提升客戶參與度和轉化智能客服：基于大語言模型的交互技術，沉淀通用對話、語音識別與合成以及知識庫能力，構建智能對話和語音能力中心，為廣域用戶提供智能化的客服體驗，滿足7*24小時語音服務智能合同管理：利用大語言模型的文本理解和處理能力，可自動起草合同，并在合同審批和執行過程中提供審查、監督及打分，助力企業降低法律風險。大語言模型能夠根據石油石化產業特定需求和法規要求，自動生成合規的合同文本，確保合同內容的準確性。集成了人工智能模型的業務處理平臺可實時監控合同執行情況，自動跟蹤關鍵條款的履行，并在發現偏差或違約行為時及時提供預警和法律建議，幫助企業有效降低不合規風險，從而提高合同管》客戶滿意度分析：利用大語言模型的高級文本理解和生成能力，深入分析客戶反饋和社交媒體情緒，全面評估品牌聲譽和客戶滿意度。大模型將具備結合情感進行上下文分析的能力，進而挖掘客戶的具體情感傾向和需求，為企業提供改善產品和服務的依據。此外，大模型可融合觸達客戶的各類非結構化數據，整合客戶滿意度關聯因子，識別市場趨勢和消費者行》數字智能營銷：大模型技術可推動傳統智能營銷系統的開放性升級，其應用效果及空間值得嘗試及暢想。算力加持的大模型能夠處理和分析石油石化產業多細分領域的專業數據，包括地質信息、儲層特性和油藏動態等，結合油價的實時變化，以生成更加精確且具備針對性的營銷策略。此外，大模型通過學習歷史銷售數據和客戶反饋，可以優化產品定位，提升客戶》服務經營智能管理：匯聚服務體系的全場景動態信息，服務體系管理人員可以通過語音命令與對話，了解各服務環節的整體運營健康度和客戶滿意度等關鍵指標，并能夠深入查看更多分析見解。同時，AI助手也可以通過對服務背景信息的理解，在需要時自動生成工單，幫助智能語音導航：建設智能導航流程，搭建知識模型，實現中國石化智能語音導航服務，取消了用戶聽取全部導航播音的環節，通過與用戶的自然語言交互，快速實現呼叫中心導航服智能語音咨詢：建設智能語音機器人并接入呼叫中心系統，通過智能語音交互的方式替代人工坐席為客戶提供咨詢服務和自助業務辦理，在機器人無法回復咨詢時，通過留言業務為客智能回訪：建設智能回訪流程，搭建回訪知識模型，利用人工智能技術實現智能回訪服務。用戶坐席通過創建外呼回訪清單、綁定外呼回訪活動、進行外呼活動分配、執行外呼回訪操作，以此來完成一次回訪任務。在提升外呼信息收集能力的同時，增強了外呼結果的分析能智能在線及業務引導：建設網站、APP、小程序、微信等多渠道接入，結合智能對話中心進行知識問答的優化和問答模型訓練，結合多渠道接入、語義理解、意圖識別、多輪會話模型智能質檢：結合話術、情緒、滿意度、禁忌語等不同類型，設計坐席語音和文本服務的綜合評價模型。通過智能語音識別和語義分析，實現對呼叫中心錄音文件以及在線客服會話的自動質檢，大幅度提高質檢效率和抽檢覆蓋面，全盤掌握服務質量情況，降低運營成本，實現智能輔助：智能輔助面向人工客服，解決了其知識掌握不完善、問題了解不精準、回復內容不統一等問題，通過應用機器人知識庫及人工知識庫的知識內容，支持系統自動推薦或坐席手動搜索兩種方式，可以直觀地展示問題的答案，幫助人工快速解決用戶咨詢的問題，提高34傳統的石油石化智能化應用，主要以單點技術賦能的模式出現，通過智能化技術提升包括煉油、鉆井、油氣提取和化工轉化等關鍵環節的生產效率和產品質量。例如，煉油技術通過數字技術優化環保和過程控制，鉆井技術利用智能化設備在復雜地質條件下實現高效鉆探。在這些應用但石油石化作為流程制造的典型代表，不僅需要強化關鍵環節的能力，更需要從產業鏈、供應鏈的全局視角持續進行洞察、優化和決策；在提升整體生產效率和安全性的同時，更應關注產新一代人工智能技術可推動對石油石化中的專業知識、勘探生產數據、機理模型和數字化系統的高效整合，進而實現數字化服務鏈與業務價值鏈的深度融合和持續優化，為油氣地質、油井管理、生產工程、油氣儲運、煉油和石油化工等多個關鍵領域提供開放式的智能賦能。這一過程2.3.1石油石化產業智能化發展成熟度本白皮書對石油石化的智能化發展成熟度進行了標準化定義，用以評價人工智能在石油石化企業中的技術和業務賦能水平，總體上分為L1-L5共五個成熟度階段（圖5）。對不同階段可依據業務賦能和技術深度兩個維度進行評估，其中，業務賦能從低到高的參考標準分別為專項創新、局部智能、泛在智能、協同智能、認知智能，技術深度的參考標準為數據提效、靜態優化、動態35362019年，中國石化基于已有的呼叫中心服務進行了系統的智能化提升，建成集團統一的SaaS智能客服應用，利用語音識別(ASR)、語音合成(TTS)、自然語義理解和意圖分析(NLU)等技術，開展了智能IVR導航、智能咨詢、智能外呼和智能質檢等智能化應用場景的建設，實現企業部署客服系統由平均5個月完成降低到最短3周完成，并可實時通過客戶問題為客服坐席實現自動搜索，推薦對應的知識點，90%的客戶提問響應時間可在1秒以內完成，客服問題解決速度提升70%；同時，客服運營人員可自主持續開展智能問答效果訓練優化，目前智能問答命中率達到86%，全面提升了客服響應效率，完成了傳統客服向智能化服務體系的轉變。2024年7月，中國石化智能客服項目在2024智能經濟論壇中入選“2024產業智能化先鋒智能服務大模型通過在知識問答、語言理解及推理分析等關鍵領域提供能力補充，正成為數字業務平臺和系統的加速器，特別是在產品銷售業務過程中，大模型可有效促進信息流動和反饋圖15.石油石化生成式AI/大模型業務需求空間與發展方向-產品銷售石油石化生成式Al/大模型業務需求空間與發展方向-產品銷售知識問答語言理解推理分析數學求解生成式AI/大模型需求空間來源:石化盈科&IDC2024年首先，在石油石化數字電商領域，生成式AI及大模型可對海量歷史服務數據進行學習，精確標記對話數據，進而賦能知識問答和推理分析，結合推薦算法、情感分析、數字孿生和多模態技術，為客戶提供沉浸式可感知產品展示體驗，還能夠提供全天候的線上服務，精準管理客戶滿意度，推動實現石油石化產品銷售服務的指標化管理。其次，電商可結合M階馬爾可夫鏈模型對M個標記算出后續標記的確切概率分布，精準理解客戶的需求，自動迭代訓練提升業務履約效率。生成式AI的文本生成能力在智能合同管理方面發揮了重要作用，并為業務決策提供數據集成與分析支持，實現精準的業務預測，推動產業上中下游數據的業財融通。第三，石油石化模型創建者可通過指令微調（IFT）使用情感分析、文本分類、摘要等經典NLP任務來微調模型，在多樣化的任務集上向基礎模型示范各種書面指令及輸出。在銷售服務領域使用人類反饋強化學習（RLH-F），使模型基于人類偏好的數據進行標注，實現智能服務大模型的微調及非監督學習，更精準了解客戶需求與偏好，為未來更優質的服務打下深厚的基礎。最后，大模型將定性元素納入風險模型的特性，推動石油石化風險控制能力突破，結合機器學習算法預測模擬客戶交易行為進而規當下，石油石化企業正從傳統的、以產品為中心的經營模式轉向以客戶為中心，“產品即服務、服務即產品”的理念已初步確立。這種轉變要求企業不僅關注產品質量和制造效率，還要實時響應市場對產品多樣化和個性化的需求，提供積極的客戶體驗，并從客戶的角度優化業務流程。在這種業務流程變革下，企業需要成為數據驅動型組織，具備智能化賦能的能力，并充分利用全渠道數字化精準營銷體系，例如智能識別并服務客戶，實時洞察并滿足客戶需求，以及持續經營客戶價值；同時，通過挖掘和加工客戶信息來提升客戶價值分析能力，并加強預測、監測和評估，以完善客戶價值管理體系，提高綜合收益，從而提高客戶滿意度和忠誠度，推動企業主營中國石油石化產業的智能化發展進程，也是勘探、儲運、生產、服務四大類核心業務不斷進階升級、提質增效的進程。智能化應用場景的持續拓展和實踐，對于確保石油石化全產業鏈韌3739國外石油石化公司普遍有著較長的發展歷史，在整體戰略轉型和跨領域整合方面存在先發優勢。近年來，人工智能已經成為國外油氣企業的關鍵戰略行動之一，這其中包括對人工智能模型的研究，對人工智能數據集的生成和積累，以及對人工智能、產業數據和專業軟件人才的培養等。各企業紛紛圍繞人工智能與業務的融合目標，搭建產業開發和數據應用平臺，并在生產、運營過程中快速推出新的應用場景，構建具備豐富互操作能力的解決方案，為石油石化領域的生產4.1殼牌殼牌石油公司作為一家著名能源和化工集團企業，在國際油氣行業具有領導者地位。殼牌立為了對齊《巴黎協定》目標，實現到2050年所有運營活動和能源產品凈零排放，殼牌期望實現從化石燃料向低碳能源解決方案的平穩過渡，并確保安全和可負擔的能源供應，以支持全球能源需求的增長并應對氣候變化挑戰。致力于構建產業鏈上下游共同低碳發展的“生態圈”，殼牌通過技術和業務模式創新，推動整個產業鏈實現低碳減排。同時，面對激烈的國際市場競爭，殼殼牌自2021年啟動“推動進步”戰略，在2024年首次更新了能源轉型戰略，將重點關注如何實現“更少的排放”，而人工智能是實現這一長期目標的關鍵催化劑。在包括混合云平臺和Databricks數據湖等重要項目的推動下，殼牌公司正在進行包括多種人工智能技術在內的數字化轉型。與此同時，殼牌加大對智能人才的培養，最早于2020年便推出AI人才駐留計劃（Shell.aiResidencyProgram），為新員工提供沉浸式能源行業和AI技術專長培訓。2021年，殼牌與貝克休斯（BakerHughes）、C3.ai以及微軟一起發起了開放AI能源計劃（OAI）倡議，并提供基于此倡議的統一框架，高效打造包括人工智能可互操作的解決方案，這也是全球首個面向能源行業、技術應用：殼牌中國使用AI編寫算法來執行任務，改善產品體驗以及地下加工的周期時間、優化資產性能、預測設備故障等。在勘探過程中，基于“增強現實”技術，通過設備的防爆攝像頭和無線網絡連接，安全高效地完成遠程設備維修、安全檢查、高空作業、人員實操培訓等工作。殼牌在其煉油廠部署了傳感器網絡，采集設備運行中溫度、壓力、振動、電流等客戶體驗：建立零售業務數字化整合平臺，培育會員項目，開發殼牌APP和加油站小程序等，還推出“殼智匯”一站式工業智能服務管家，為工業客戶提供數字化、智能化、定制化的設備潤滑管理服務。此外，殼牌智行卡和智慧車隊管理解決方案，與殼40方案相協同，實現更多的集團化低碳目標。殼牌積極探索與新能源汽車充電站、移動支付等》大模型探索：殼牌公司宣布其與大數據分析公司SparkCognition合作，在深海油氣勘探和生產中使用人工智能技術，以提高運營效率和速度，并提高油氣產量。利用生成式人工智能技術，在保證地下圖像質量的同時，使用比傳統方法更少的地震鏡頭來生成地下圖像，從而提高作業效率和速度，節省高性能計算成本，增加產量和勘探成功率，同時也有助于深海保4.2沙特阿美沙特阿拉伯國家石油公司（簡稱：沙特阿美）是一個有著多年歷史的綜合國際石油公司，主要從事石油勘探、開發、生產、煉制、運輸和銷售等業務，擁有世界最大的陸上油田和海上油世界各國圍繞化石燃料未來趨勢的爭論，給石油出口大國沙特的經濟走向帶來巨大的不確定性。2016年，沙特政府發布了“2030愿景”，揭開由依賴石油向追求經濟多元化的序幕，這也對沙特阿美公司提出了新的問題和挑戰。沙特阿美的數字化轉型計劃始于2017年，致力于采用人工2023年末，沙特阿美公司推出了名為沙特加速創新實驗室（SAIL）的數字創新生態系統，力求與更廣泛的企業和組織合作，以促進數字創新產品的開發。2024年3月，沙特阿美公司通過合作推出了自己的大語言模型AramcoMetabrain，并與主要專業協會、技術公司、初創企業和著名學術機構建立新興技術的戰