长庆油田依托国内首个页岩油物联网云平台腾思控股，将热洗作业综合成本降低80%；兰州石化榆林智能工厂将传统工厂“非可视化管理”革新为“全景透明化管控”；昆仑大模型将地震正反演全流程效率提升10倍……中国石油的数智变革正在重塑石油石化能源产业格局。
今年年初，中国石油集团党组将“数智石油”确立为集团第五大战略举措，积极推动人工智能技术赋能传统产业转型升级，加快培育发展新质生产力，持续推进公司治理体系和治理能力现代化。
数字化赋能
晨曦微露，新疆油田勘探开发研究院的屏幕上，准噶尔盆地的地质构造以厘米级精度徐徐展开。高级专家郑孟林轻触屏幕，岩层纹理、断层走向、沉积特征瞬间立体呈现——数字孪生技术将准噶尔盆地“复制”为计算机中的数字模型，将地质露头研究工作效率提高70%以上。
如今，数智新场景在中国石油油气生产管理一线每天都在上演：智慧油气田汇聚60多年勘探开发数据，覆盖50多万口井，实现大型场站少人值守、中小场站无人值守，全业务链协同效率提升20%，工程作业智能支持中心（EISC）三级联动模式运行顺畅，地质工程一体化新模式落地见效，数字化测井队人均效能提升50%。
“当前信息技术、数据经济和人工智能发展持续加快，要增强责任感和紧迫感，提升看‘桅杆’的能力，顺应智能时代发展趋势，统筹推进信息化补强、数字化赋能、智能化发展‘三大工程’，加快建设‘数智中国石油’。”中国石油集团党组书记、董事长戴厚良说。中国石油坚持前瞻性思考、全局性谋划，成立集团网信工作领导小组，统筹推进信息化、数字化、智能化建设，推动流程优化、管理变革，加强对网信工作集中统一领导。
在长庆油田，页岩油物联网云平台智能调优生产参数，曾被视为“碳包袱”的伴生气综合利用率跃升至98%，正向“碳资产”加速转化；塔里木油田物探生产、钻完井、油气生产、储运销物联网覆盖率达100%，北斗智能终端将巡检劳动强度减少70%；大港油田应用北斗系统实现无死角实时监控车辆运行状态及周边环境、驾驶人员状态等情况，覆盖1700余辆车辆，提升了油田的安全生产管理水平……这些中国石油顶层设计落地的实践探索，推动油气生产向更智能、更绿色、更高效加速转型。
牢牢把握数字化转型本质，中国石油向数据要生产力。大庆油田第一采油厂应用储层三维描述和数值模拟等技术手段，精确定位剩余油，释放封存储量，近两年增油45万吨；辽河油田智能分注系统给注水井装上“智慧大脑”腾思控股，沈67块前17-33注水井在实施6级6层智能分注1年多后，对应油井日增油2.8吨，累计增油1223吨；西南油气田相国寺储气库通过储气库智能云平台，去年将注采方案编制效率提升300%。
智能化升级
“原油进厂溯源、在线质量分析、生产计划跟踪等关键数据流，在可视化平台上实现全流程无缝衔接。”兰州石化员工通过智慧大屏纵览“智能炼厂”的实时动态。重点耗能设备能效评估分析率达100%，装置自控率提升至99.8%，安全隐患智能识别与实时预警成功率超90%……这组数据勾勒出兰州石化由传统炼化企业向智能工厂蜕变的演进路径。
兰州石化并非数智赋能中国石油炼化企业的个例。近年来，中国石油大力推进智能工厂建设，智能化场景全面覆盖26家炼化企业的1400套核心生产装置，智能化手段精准优化生产工艺，助力炼化企业高附加值产品收率提升0.07%，设备故障报警准确率稳定在90%以上，生产管理效率显著提高10%；广东石化等智能工厂相继建成，入选国家卓越级智能工厂。
效率提升超80%、数据一致性提升至99.8%，这是今年6月广东石化实验室信息系统智能化升级改造项目正式投入运行的即时效果，模块间的数据壁垒打通，各专业沟通效率提升70%，风险预警响应时效提升80%。在呼和浩特石化，数智化赋能无异味工厂建设成效显著。“以前，手持检测仪逐点进行泄漏检测需要10个人巡走30天；现在，智能监控系统里厂区和周边5公里的14个大气指标实时更新，智能算法能自动定位泄漏源和排放量。”呼和浩特石化员工马志远说。
数字化转型带来的不只是更高的效率和更低的风险，更重要的是对价值链的重塑。今年4月，中国石油能源与化工产业智慧电商服务平台——云梦泽智慧平台完成“化信融”产品首单撮合交易，化工品销售相关金融服务场景得到拓展，平台数据要素价值化探索迈出重要一步；中国石油推出国内炼化行业首个基于四足机器人的智能巡检方案并成功开展现场检测，有望为企业安全生产与环保监测带来全新变革。
大模型迭代
当油田勘探、炼化生产的数字化和智能化从局部突破走向全域贯通，中国石油的数智革命迎来关键一跃。“集团全力打造能源化工行业一流大模型和深度应用场景，不断塑造高质量发展新动能新优势。”中国石油集团总经理助理、首席数信官乔辉说。
2024年8月，中国石油首发昆仑大模型，成为我国能源化工领域首个通过国家备案的行业大模型，入选工信部人工智能赋能新型工业化典型应用案例。经过持续迭代升级，今年5月28日，中国石油正式发布3000亿参数昆仑大模型，上百个深度赋能的产业应用场景同步亮相：业界首个地震正反演大模型，提高了地震波波动方程求解效率，勘探项目周期缩短20%以上；实时生成的乙烷制乙烯最佳操作建议，显著提升乙烯收率；装备工程设计助手自动生成顶驱电控房CAD图纸，设计效率提升70%。
能源化工行业代表性场景的落地，彰显了昆仑大模型对产业高质量发展的引领作用，为培育发展新质生产力提供底层支撑。
语言大模型参数量从700亿提升至3000亿，视觉大模型参数量从3亿提升至44亿，多模态大模型参数量从160亿提升至800亿……昆仑大模型的发展历程，从创造性研发到突破性进化，背后是中国石油持续迭代的技术根基。
中国石油运用了混合专家模型（MoE）架构等多种先进技术与海量行业数据，围绕26条业务线发布100个应用场景，推动大模型深度融入勘探开发、炼化销售、装备制造等主营业务的各个环节。集团构建强大AI中台，搭建全栈国产化智算算力环境，高峰时算力使用规模达1950P。同时，集团建立覆盖行业、专业、场景三级的高质量数据体系，数据集规模达500TB，行业知识问答对100万个、行业推理问答对25万个，为昆仑大模型的进化提供了充沛精准的“养分”。
推动昆仑大模型高速进化与深度应用，是中国石油积极拥抱人工智能、抢占创新发展新赛道的重要发力方向。中国石油将丰富的数据积淀、工业场景、专业人才转化为引领行业转型、加速形成新质生产力的发展优势。
通过持续推进信息化补强、数字化赋能、智能化发展，传统能源工业加速转型升级的步伐加快。截至目前腾思控股，中国石油共发布十大类、45项公共数据标准，数据编码量“瘦身”35%以上，将1.3万个流程优化为923个标准化单元流程，印发管理变革手册，涵盖组织、制度、流程、数据、系统五要素。同时，带动合同、税务、加油站管理等32套外围系统功能改造、流程集成、数据贯标，构建起一体化经营管理平台，显著提升了运营效率、风险防控能力和科学决策水平，为集团加快建设世界一流企业、深化高质量发展提供了强有力的数字化支撑。
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