【IDC】2025年石油石化产业新型工业化白皮书

向"智"而行迈进新型工业化 石油石化产业新型工业化白皮书 011.1全球石油石化工业化发展形势 021.2新型工业化是石油石化产业发展的必经之途 05第二章：智能驱动： 082.1智能化加速培育石油石化新质生产力 092.2“人工智能+”加速石油石化智能化进程 2.3石油石化产业智能化成熟度与发展阶段 173.1智能勘探 3.2智能储运 223.3智能生产 263.4智能服务 32 384.1壳牌 394.2沙特阿美 404.3英国石油 41 435.1石油石化企业智能化发展主要挑战与战略举措 445.2未来石油石化产业新型工业化的发展特征 46 486.1石油石化行业智能化解决方案 506.2解决方案：固废全生命周期管理解决方案 52 53 60022002年，党的十六大报告首次提出：“坚持以信息化带动工业化，以工业化促进信息化，走出一条科技含量高、经济效益好、资源消耗低、环境污染少、人力资源优势得到充分发挥的新型2023年9月，全国新型工业化推进大会在北京召开，习近平总书记就推进新型工业化作出重要指示指出，新时代新征程，以中国式现代化全面推进强国建设、民族复兴伟业，实现新型工业化是关键任务。要完整、准确、全面贯彻新发展理念，统筹发展和安全，深刻把握新时代新征程推进新型工业化的基本规律，积极主动适应和引领新一轮科技革命和产业变革，把高质量发展的要求贯穿新型工业化全过程，把建设制造强国同发展数字经济、产业信息化等有机结合，为中国从国家发展大局看，新型工业化是实现经济高质量发展的战略举措，是构建国家竞争力、实现中国式现代化的必然选择。特别是面对当前发展新质生产力的新要求，新型工业化能够深度结石油石化产业是国民经济重要支柱，支撑经济社会持续稳定发展。石油石化产业的新型工业化发展有利于保障国家能源安全，全面打造自主可控、安全可靠、竞争力强的石油石化产业链，推动石化工业高质量发展。在推动新型工业化的过程中，全产业将持续向化石能源洁净化、洁净能源规模化、生产过程低碳化目标迈进，推动产业链向高附加值化工产品转型升级。同时，通过1.1.1全球石油石化产业发展形势世界老牌工业强国的石油石化产业普遍发展历史悠久，积累雄厚。伴随产业升级的大潮，美国、德国、欧盟、日本等国家和政治实体都在不断强化对石油石化领域的科技赋能，推动传统重美国在油气产量方面持续保持领先，轻质致密油（LTO）产量的增长尤其势头迅猛，预计未来仍将保持其作为全球最大石油生产国的地位。美国在整体技术创新、页岩油开发以及油气资源储备方面具有显著的优势。目前，美国石油石化产业正在大量采用先进的数字技术，如物联网、大数据分析和人工智能等，提高效率和降低成本，技术创新的主要领域集中在提高采收率、降低03美国的石化产业依托工业体系强大的技术优势，与工业互联网、人工智能实现了深度融合，在智能化、物联、安全方面都有显著的优势成果。2018年12月，美国《工业互联网战略》发布，旨在通过物联网（IoT）技术推动包括石化产业在内的制造业能力升级，通过智能传感器、数据分析和自动化技术，实现优化提效。2020年3月，美国能源部（DOE）提出《能源部数字化转型计划》，重点是利用大数据和人工智能技术，提高能源生产和管理的智能化水平、效率和安全性。德国的油气需求和产量近年来持续下降，除了整体需求变化外，也与其向清洁能源转型有关。德国在能源效率、可再生能源技术和环境政策方面具有一定优势。后续在技术创新方面，德德国在石化领域的产业升级过程中，强调引入人工智能、量子计算等数字技术，推动产业效率和创新能力的提升。《德国工业战略2030》和《德国数据战略》等一系列文件都表明了德国对包括石化产业在内的各产业数字化和智能化发展的强烈关注，注重依托先进的数字技术优化供应欧洲的石油需求整体上呈下降趋势，炼油产能预计将减少。目前，欧洲油气产业正在逐步实施数字化战略，以持续提高运营效率和安全性。欧盟作为一个高度一体化的政治和经济实体，十分关注各成员国在包括石化领域在内的工业场景中的数字化转型和智能化改造，并通过《欧洲数据战略》《工业5.0倡议》《数字欧洲计划》等纲领性文件，强调发展人工智能、网络安全、高性日本的石油需求相对稳定，但随着其国内能源政策的变化，未来可能会出现新的结构变化趋势。日本在能源效率、技术创新和能源进口多样化方面具有一定优势，技术聚焦方向包括优化能日本作为石化产业的老牌强国，政府和民间更加重视现代技术在石化生产和产业链建设中的能力提升价值，尤其强调石化领域环保能力的重要地位。2002年至2023年间，日本政府定期发布《制造业白皮书》，旨在分析全球制造业发展趋势，提出日本制造业发展策略。2023年版白皮书特别强调了优化供应链、增强竞争力、数字转型（DX）和绿色转型（GX）的相关发展。2020年12月提出《绿色增长战略》，计划2050年实现碳中和的目标，推动石化产业绿色转型。2021年6月和10月分别提出《碳中和技术创新战略》和《新增长战略》，强调数字化转型、石化产业智能041.1.2中国石油石化产业发展形势中国的石油石化产业经历了几十年的发展，已经具备了庞大的产业规模和健全的产业体系，在维护国家经济稳定和产业安全方面发挥了重要作用。近年来，伴随国际原油价格的波动，以及国家对能源转型、环境保护等提出的一系列新要求，石油石化产业积极寻求技术创新和能力升2023年10月10日，习近平总书记视察九江石化时强调：“石化产业是国民经济的重要支柱产业，希望你们按照党中央对新型工业化的部署要求，坚持绿色、智能方向，扎扎实实、奋发进取，为保障国家能源安全、推动石化工业高质量发展作出新贡献。”十四五期间，国家持续布局石油石化产业的自主创新和产业升级，并不断引入新技术加强石油石化领域的效率、安全、环保能力建设。《关于“十四五”推动石化化工产业高质量发展的指导意见》指出：到2025年，石化化工产业基本形成自主创新能力强、结构布局合理、绿色安全低碳的高质量发展格局，高端产品保障能力大幅提高，核心竞争能力明显增强，高水平自立自强迈出坚实步伐。2024年1月25日，工信部等九部门联合印发了《石化化工行业数字化转型实施指南》，对构建石化行业标识解析节点、数字化转型标杆工厂、5G标杆工厂、智能制造优秀场景、智慧化工园区等都提出了具体的指标，并修订30项以上数字化转型相关标准。2024年3月的《政府工作报告》，更加明确地提出强化能源资源安全保障，加大油气、战略性矿产资源勘探开发力度，加快构建大国储备体系，加强重点储备设施建设，推进产业结构、能源结构、交通运输结构、城乡建设发展绿色转型。《2024年推进石油和化工产业绿色低碳发展工作方案》主要关注的是绿色低碳发展，也涉及了数字化转型在促进绿色发展方面的重要作用，鼓励企业利用数字化手在产业发展方面，2024年中央经济工作会议确立了“稳中求进、以进促稳、先立后破”的部署，石油石化产业也依从国家大局，在国际、国内复杂经济因素的背景下，寻求转型突破，实现高质量增长。根据国家统计局数据，2023年石化产业实现营业收入15.95万亿元，同比下降1.1%；利润总额8733.6亿元，同比下降20.7%；进出口总额9522.7亿美元，同比下降9.0%。这主要与原油、天然气及绝大多数化工产品的价格下降幅度较大有关；但与此同时，石油石化产业在全社会大力推广新能源汽车替代燃油汽车的战略下，成品油消费增长趋势将逐渐放缓。2024年4月份，国内汽油消费自2023年3月以来首次出现下降，同比减少4.7%。随着新能源汽车渗透率快速提升，国内汽油消费量最早或将在今年达峰，围绕成品油消费的产业链、物流、服务、环保等领域都将面临巨大的转型压力。同时，伴随原料价格、居民可支配收入、消费价格等一系列社会指标的波动影响，包括石油石化在内的各个行业都需要主动应对趋势变化带来的严峻以炼油化工、煤化工为代表的流程型行业，生产过程极其复杂，包含了大量的物理反应、化学反应，物料还存在气、液、固等多种形态，上下游耦合度高。石油石化行业的新型工业化发展，进一步对生产过程精确控制提出更高要求。同时，包括人工智能（AI）、大数据、工业互联网、工业软件、5G和数字孪生在内的新一代数字技术为石化产业带来了前所未有的新机遇。这些技术的应用不仅能提升石化产业的生产效率和安全性，还有望推动石油石化产业向高端化、智能其中，以人工智能技术为代表的智能化发展将成为落实石油石化产业新型工业化的关键。企业需要在工程项目中实施智能化，通过构建涵盖财务、物资、营销、金融等多个业务领域的数据分析模型，为石化产业的智能化建设打下坚实的基础。值得关注的是，2024年《政府工作报告》首次写入了“人工智能+”，人工智能技术将作为关键驱动力量，与包括石油石化在内的制造、医疗、教育、交通、农业等多个行业进行深度融合，推动传统行业的转型升级和社会经济结构的石油石化产业落实新型工业化，是未来产业发展的方向，也是中国高质量发展的要求，将推动石油石化产业形成“技术创新驱动、产业结构优化、智能化升级、可持续发展”的高质量发展石油石化新型工业化是以技术创新为基础，以构石油石化新型工业化是以技术创新为基础，以构建现代石化产业体系、促进产业高质量发展、培育新质生产力为目标，以高端化、智能化、绿色化为方向，推动石油石化产业结构0506图1.新型工业化推动石油石化产业高质量发展构建现代石化产业体系来源:石化盈科&IDC2024年发展目标：构建现代石化产业体系，促进产业的高质量发展，形成“技术创新驱动、产业结构优化、智能化升级、可持续发展”的高质量发展良性循环，从而增强中国石油石化的核心竞争力。石化产业的新型工业化，唯有通过科技创新和自立自强来实现。加快推进绿色低碳转型，以数字技术为抓手，让石油石化产业的新型工业化为中国的新型工业化体系筑基，为在石油石化的生产、加工、运营过程中，全面增加产品与服务的技术含量，提高产业发展附加值。例如，在生产过程中持续引入数字技术，改进现有工艺流程，提高生产过程的检测、管理和质量控制水平，为市场提供更高质量的石油石化产品。同时，为满足化工客户的新需面向石油石化全产业链发展，全面融入人工智能和自动化技术，用智能化加速产业升级进程。在企业经营中逐步推进数字化、数智化应用，利用定制化解决方案和服务帮助企业提升运营质量和效率。在自动化生产过程中，利用智能制造系统的丰富功能，实时监控生产过程，优化生产效率，减少资源浪费。在产业链协同和流通过程中，构建智能物流和供应链管在国家“双碳”战略的大背景下，石油石化产业需要转变发展模式，拓展新需求，创造新模发展思路：基于石油石化产业业务特点，合理采纳数字技术，积极培育新质生产力，推动产业链优化升级，推进数字经济的创新发展，推动产业向高效、安全、环保和可持续发展的现从总体上看，新型工业化强调创新驱动、智能制造、绿色发展和高效利用资源。在石油石化产业，以高端化、智能化、绿色化为导向，积极引入人工智能、工业互联网等先进技术，能够帮以人工智能为引领的数字技术，在显著提升石油石化产业质量和效率的同时，也增强了产业的国际竞争力；同时，人工智能的广泛应用，也凸显了数据、管理、技术和知识的重要作用。随因此，基于石油石化产业链的勘探、储运、生产、服务等核心业务，新一代以智能化为代表的数字技术将持续与传统工业流程深度融合，加快培育新质生产力，推动产业链优化升级，从而07092.1智能化加速培育石油石化新质生产力石油石化产业正通过技术创新、绿色低碳转型、智能化升级以及新材料和新工艺的研发，培育新质生产力。这一过程涉及技术、产业和市场的深度融合，共同推动产业向高端化、智能化、绿色化的目标持续发展。其中，智能化是当前及未来一段时期的重点突破方向，为高端化和绿色化提供强有力的支撑和保障。随着人工智能相关技术的引领推动，石油石化产业的智能化发展不石油石化产业的智能化发展与人工智能技术之间存在着密不可分的关系。人工智能作为引领新型工业化的关键技术之一，已经成为推动石油石化产业实现智能化的关键力量。随着石油石化产业数字化转型的深入，智能化的发展与人工智能技术进一步融合，为石油石化产业的转型升级提供了强有力的支撑，而产业的数字化转型又为人工智能技术的应用提供了更加广阔的空间和平人工智能技术的演进正从解决特定任务的狭义AI向具备更广泛认知能力的广义AI迈进（图2）。智能化是对企业数字化发展的一次重大升级，将推进石油石化数字化的智能新应用。例如：数字技术推动的调度管理规则数据化，以传统人工智能的运筹能力支撑调度管理的自动化进图2.石油石化产业人工智能技术演进路线业务价值业务价值2035智能工况诊断智能质量管理机器人主动作业智能能碳管理无废生产管理智能客户管理Al无处不在地震解释巡检智能智能仓储管理平台和生态互联网可视化监控2010智能供应优化智能研发模拟数字孪生交互广义AI湖仓智能管理风险智能预测智能井下管理智能营销预测智能无废生产生成式AI智能无废生产管网调度优化LLM开发辅助设计API狭义AI智能调度云调度管理地震解释数字绩效管理工程虚拟测量移动XaaS知识图谱智能辅助生产社交多重创新智能工况诊断智能质量管理机器人主动作业智能能碳管理无废生产管理智能客户管理Al无处不在地震解释巡检智能智能仓储管理平台和生态互联网可视化监控2010智能供应优化智能研发模拟数字孪生交互广义AI湖仓智能管理风险智能预测智能井下管理智能营销预测智能无废生产生成式AI智能无废生产管网调度优化LLM开发辅助设计API狭义AI智能调度云调度管理地震解释数字绩效管理工程虚拟测量移动XaaS知识图谱智能辅助生产社交多重创新来源:石化盈科&IDC2024年10随着大模型和XaaS（一切即服务）等技术的快速发展，业务价值的挖掘已经进入了平台化和社群化的新阶段，其中模型与应用场景的深度融合进一步深化了业务价值的实现。生成式AI在体验运营方面的突破，以及其对石油石化业务未知领域的探索和赋能，推动着人工智能向“AI无处生成式AI与大模型开启了通用人工智能（AGI）发展新时代，人工智能领域的技术迭代和应用开发将会发生革命性的变化。据IDC对全球油气企业的调研显示，近85%的企业认为AI模型将有“人工智能+”将成为石油石化产业新型工业化进程的关键要素。一方面，依托整体数字化能力体系的持续进步，人工智能技术能够为石油石化产业的生产、运营以及企业管理过程带来更多的效能提升空间，为高端化和绿色化提供更多的实践手段。另一方面，人工智能应用也将催生IDC将大模型之前的AI时代定义为“传统智能”，与之对应，当前以生成式AI为代表的新一代AI技术则奠定了新的“人工智能+”时代的发展基础。“传统智能”与“人工智能+”在技术模图3.“传统智能”与“人工智能+”的区别基于学习-通过AI相关技术，模拟人类的学流程优化-智能是针对现有流程和系传统智能人工智能+灵活环境-应用于复杂且宽阔领域下的传统智能人工智能+展能力，具备自我突破和学习能方案创新-跳出规则束缚，通过智能构建新业务模式和解决方案，增加方单向指令-交互水平局限于系统设计，为使用者提双向交互-双向交互回答开放性问题，为使用来源:石化盈科&IDC2024年技术模式：“传统智能”基于预设的逻辑和算法来执行任务，而非更多地通过学习来持续提升智能；“人工智能+”则模拟人类的学习、推理和决策过程，能够持续进化并处理复杂的应用模式：“传统智能”一般应用于特定领域任务，聚焦自动处理问题，灵活性和适应性较差；“人工智能+”可应用于复杂且广域的非结构化多模任务处理，具备很强的灵活性和普发展模式：“传统智能”在单个领域有明显可见的发展瓶颈，在应用过程中需要较多的人为干预，自我迭代相对较困难；“人工智能+”能够不断进行自我优化和扩展，具备持续的学创新模式：“传统智能”一般可针对固有流程和系统进行优化，但无法创造新的业务解决方案；“人工智能+”则能够在一定程度上跳出规则束缚，通过生成式智能编排新的流程，构交互模式：“传统智能”的交互水平局限于系统设定，为用户提供知识库和规则范围内的交互内容；“人工智能+”可以通过双向交互回答开放性的问题，让用户能够在固有规则之外利用新技术赋能业务发展是一项复杂的系统性工程。IDC近期的调研数据显示，云技术、5G和AI技术位列炼油企业实现高效运营和数字化转型的投资前三位，其中AI技术更是被超过95%的受访企业选择为能够帮助企业实现卓越运营的技术之一。“人工智能+”可以为云计算、大数据、物联网、移动互联网等ICT技术提供强劲的智能引擎，并通过技术推动业务实践，加速石油1112图4.通过发展智能化落实中国石油石化新型工业化框架图构建现代石化产业体系注:人工智能模块按知识获取(蓝色)、知识应用(绿色)进行划分来源:石化盈科&IDC2024年目前，“人工智能+”正在赋能石油石化资源开发、管道储运、炼油化工、产品销售等核心业务，通过知识获取和知识应用两大类能力与全产业链的深度融合，将产业知识全面引入到产业智能化建设过程中。其中，知识获取过程涉及机器学习、强化学习、迁移学习、搜索、群体智能以及数据挖掘等技术体系；知识应用过程则包含模式识别、专家系统、计算机视觉、自然语言处IDCFutureScape报告预测：在未来两年内，50%的油气中下游企业将部署AI技术以实现自动化数据分析；到2028年，30%的油气田企业将投资GenAI，提高现场技术人员生产力，并以数字化方式沉淀现场技术人员知识来构建知识管理平台；为实现净零承诺，到2026年，40%的油气产业上下游企业将采用AI驱动的碳数据平台，实现碳捕获和数据披露自动传统的石油石化智能化应用，主要以单点技术赋能的模式出现，通过智能化技术提升包括炼油、钻井、油气提取和化工转化等关键环节的生产效率和产品质量。例如，炼油技术通过数字技术优化环保和过程控制，钻井技术利用智能化设备在复杂地质条件下实现高效钻探。在这些应用但石油石化作为流程制造的典型代表，不仅需要强化关键环节的能力，更需要从产业链、供应链的全局视角持续进行洞察、优化和决策；在提升整体生产效率和安全性的同时，更应关注产新一代人工智能技术可推动对石油石化中的专业知识、勘探生产数据、机理模型和数字化系统的高效整合，进而实现数字化服务链与业务价值链的深度融合和持续优化，为油气地质、油井管理、生产工程、油气储运、炼油和石油化工等多个关键领域提供开放式的智能赋能。这一过程2.3.1石油石化产业智能化发展成熟度本白皮书对石油石化的智能化发展成熟度进行了标准化定义，用以评价人工智能在石油石化企业中的技术和业务赋能水平，总体上分为L1-L5共五个成熟度阶段（图5）。对不同阶段可依据业务赋能和技术深度两个维度进行评估，其中，业务赋能从低到高的参考标准分别为专项创新、局部智能、泛在智能、协同智能、认知智能，技术深度的参考标准为数据提效、静态优化、动态1314业务赋能专项创新局部智能L1AI开始被应用于石油石化产业的特定领域；工厂引入基础数据分析和自动化，实现通信融合及装置在线化的转型创新L2产业工业互联网平台业务模块集成AI决策；业务场景集成智能，实现工厂环境物联感知，数据、知识及模型的有机融合L3工业互联网平台方案实现智能自动化；企业的工厂生产及运营实现智能协同，实现复杂业务的数据分析和智能赋能支撑L4产业上下游实现智能自动化互联，生成式AI/大模型推动产业升级；企业实现跨产业链数据共享、业务自动化与AI融合化L5实现产业智能化与石油石化新型工业化，落实无人干预决策；生产资源得以动态智能配置，实现智能驱动业务实时创新来源:石化盈科&IDC2024年L1单点试验级：智能技术开始应用于石油石化产业的特定领域，工厂引入基础数据分析和自动化技术，实现数据采集、报告生成、通信融合和装置在线化，能够对核心业务环节进行流程化管理，推动产业从传统操作模式向智能化转型的初步探索，为后续的深入应用奠定基L2局部推广级：石油石化产业工业互联网平台集成AI决策，将智能技术应用于多个业务模块，实现工厂环境的物联感知，并通过数据、知识和模型的有机融合优化决策过程。业务场景集成机器学习和深度学习技术，自动化特定任务，智能化应用从单一领域扩展至多个模L3扩展复制级：石油石化产业工业互联网平台方案推动生产和运营领域的智能协同，并实现智能自动化。企业可通过应用成熟的算法模型进行复杂的数据分析和预测，为业务决策提供L4运营管理级：产业上下游实现智能自动化互联，生成式AI和大模型等在产业升级中发挥重要作用，AI与业务深度融合，产业数据共享和业务流程的高度自动化得以实现，同时实现对核心业务的精准预测。这一阶段，实现了数据的无缝共享和业务的智能化运作，推动产业链15L5优化创新级：石油石化产业实现全环节智能化，构建了一个高度自动化、互联互通的智能工业网络。AI技术与业务深度融合，推动产业深度自动化，落实无人干预决策。生产资源得以动态智能配置，使得业务实现实时创新。在此阶段，智能化水平达到高峰，不仅优化了现从当前石油石化产业的智能化发展现状看，整个产业整体上处于L2~L3的水平，即大部分的企业已经部署了基于数据的自动化采集、分析技术，并已经在一些特定的生产和管理环节中应用人工智能技术参与检测、识别和决策。部分企业正在积极采用生成式人工智能技术开发新的应用石油石化领域的大企业持续向更高阶的L4、L5级智能化迈进时，需要高效整合内、外部力量，推动人工智能技术与更深层面的业务流程进行全方位融合，包括针对石油石化产业的需求，通过预训练、精调等方式，推动石油石化垂类大模型的发展，并将其应用在勘探、储运、生产和2.3.2石油石化企业智能化发展路径石油石化企业在推动自身智能化成熟度跃迁时，可依托自身实践基础，全面参照智能化发展“三步法”方法论支撑（图6通过认知与规划、探索与应用、深入与普惠三个过程，推动企图6.石油石化企业智能化成熟度跃迁“三步法”01理解AI技术的企业内应用场景02探索ML与DL及GenAI的业务优化应用拓展AI部署，场景化AI赋能03深度融合AI在生产端与流通端的应用建立AI导向文化，推动组织内普及与应用将AI优化作为未来业务创新的关键环节来源:石化盈科&IDC2024年16建立体系性认知：结合产业特点及企业自身的实际情况，做好成熟度诊断，理解并结合诊断成熟度：绘制企业智能化发展蓝图，结合产业现状和企业发展实际情况，客观评价合理规划路径：为企业智能化进程设定合理的路径，对升级进阶所需的资源和方法进行搭建技术框架：尝试探索机器学习与深度学习等开源应用框架在企业内的实践，形成稳实践应用场景：拓展AI部署与可控应用，选择关键场景开展AI赋能应用的模式实践，形提升智能能力：建立符合企业自身特点的AI模型，阶段性实现业务智能化，通过迭代智深度融合：将AI能力推向垂类业务的更深层面，以业务为导向，在生产与流通端全面推场景复制：不断拓展AI应用边界，推动应用的横向复制以及能力外延，使AI应用形成规生态普惠：通过技术能力的提升，降低AI的使用门槛，将AI优化作为所有产业业务创新为培育石油石化产业的新质生产力并加速其新型工业化进程，石油石化企业需践行发展为培育石油石化产业的新质生产力并加速其新型工业化进程，石油石化企业需践行发展智能化，深入理解并应用“人工智能+”技术，评估自身的智能化成熟度，制定具有针对性的职能战略，推动智能化转型，为产业注入新的活力，推动其向高端化、智能化、绿色化的18智能化推动石油石化产业发展，是以人工智能技术为引领，通过人工智能与产业相关技术的融合，推动石油石化领域资源开发、管道储运、炼油化工、产品销售四大业务持续向智能化目标）：图7.石油石化产业智能化—业务场景、智能化目标与应用场景智能化目标勘探工艺优化管道安全监测智能油库管理供应链运筹优机器人智能巡检智能生产智能供应链协同智能仓储管理销售数据智能分析智能电客户满意度分析数字智能营销来源:石化盈科&IDC2024年在数字经济的浪潮中，石油石化企业正在经历从管理模式到运营模式的全面转型，这不仅体现在数字技术的应用上，更体现在管理理念、方法与企业文化的全面智能化适配。这场转型致力于提升企业的运营质量和管理水平，培养以智能化为导向的企业文化，以满足石油石化业务发展的新要求。因此，石油石化核心业务智能化应用场景还包括开发、储运、炼化和服务等经营管理，辅助企业获得与业务智能化匹配的经营管理能力，帮助提升企业员工的数字素养，建立共享的数字化管理体系，加强数字化工具辅助决策效能，推动石油石化产业的经营管理向深度数字化193.1智能勘探国内油气勘探开发的对象正在从“常规油气田”向“非常规油气田”、“浅层浅水油气田”向“深层深水油气田”进行转变，加之老油田普遍进入特高含水后期，勘探开发的技术难度越来为了保障国家的能源安全，降低油气对外依赖度，完成降本增效的目标，石油勘探力度仍需进一步加大。在此情况下，人工智能技术的推广是实现产业全面转型的重要抓手，不仅有利于提高生产运营效率、降低运营生产成本，还能用来保障安全生产、降低环境风险。其中，机器学习、深度学习、计算机视觉等技术已在勘探开发、油气生产、炼油化工等重点环节得到应用与推面对产业内不断增长的数据量和日益复杂的数据环境，IDC预测，到2027年，50%的油气田在勘探业务的数字化转型过程中，可以通过机器学习和数据智能支持勘探选区、地质成像、工程决策，采用知识图谱和NLP技术自动分析测录井、地震及采油数据，借助计算机视觉技术识别油井示功图、判断设备故障、油气泄露等异常工况和规范油田炼厂等生产作业区HSE措施；基于人机交互技术扩展远程决策功能，将为油气产业的勘探、生产、炼化、经营管理全链条业务的例如，在当前的油气藏勘探开发过程中，企业普遍存在实时决策难、指标优化难、生产协同难等问题。而传统的算法模型不确定性大，存在多解性、预测准确度不高等问题。IDC研究发现，很多企业已经应用神经网络等人工智能算法，结合地质经验，实现油气藏勘探开发过程的对象判识和指标预测。此外，随着油气勘探开发向深部、复杂底层发展，降低钻井成本、预防复杂事故发生及钻井提速将依然是企业面临的主要挑战。在实践中，一些企业也已经应用了机器学习算法，以优化钻井参数、提高机械钻速、预警复杂钻井事故，从而缩短钻井周期，降低钻井成）：20......来源:石化盈科&IDC2024年》勘探工艺优化：例如在地震勘探数据处理方面，人工智能可通过自监督学习和迭代机理模型，实现对油气藏位置的精确预测和勘探风险的准确评估，迭代高级算法能够分析复杂的地下结构，识别油气潜在分布区域，同时预测可能的风险因素，为勘探策略提供科学依据。此外，人工智能还可通过实时监控钻井设备的状态，实施预测性维护，以预防设备故障和非计划停机，确保钻探作业的连续性和安全性。通过人工智能模拟和优化钻井路径，可以减少非油井工况诊断：传统的人工巡井方式效率低、预测准确度差，无法及时发现异常工况。通过人工智能算法可以更快速、准确地实现油井工况智能诊断、故障预测、产液量和动液面计算，提升油井生产时率与实效。此外，在人工智能算法优化及积累的同时，机器证明结合对勘探开发风险管理：人工智能视觉技术被用于环境监控与监督，通过分析实时视频数据来评估环境影响和勘探风险，确保作业的安全性和合规性。人工智能能够处理和分析历史勘探数据、地质信息和环境数据，识别潜在的风险模式和非预期事件，从而提前预警可能的风险。此外，通过结合机器学习算法，可自动学习、促进模型的自我优化，提高风险评估的准确性》勘探培训模拟：利用数字孪生技术结合人工智能视觉构建的智能培训平台，通过VR和AI视频技术模拟真实的油气勘探现场，为员工提供了一个无风险的训练环境。员工可以在平台上练习专业技能和操作流程，体验流程化操作带来的反馈效果，为上岗后的真实生产过程储备足21》油田井下智能管理：通过物联网技术集成井下传感器、生产设备和控制系统，实现油田数据的全面采集和实时监控。人工智能对这些多维数据进行深度分析，结合智能化的处理能力，勘探经营智能管理：将所有勘探开发项目进行统一管理，依托人工智能规划应用支持监测、分析不同勘探项目的工程进度和潜在风险，推荐相应的技术方案和措施。通过对勘探记录、故障状态、检修记录等多方面数据的全面利用，在整体经营决策、安全风险提示、设备智能智能勘探大模型在知识图谱优化领域不仅拥有广阔的业务需求空间和巨大的发展潜力，也将例如，在油田井下智能管理过程中，大模型的应用可进一步增强传统智能模型的精准度，通过模拟油藏行为和优化油井生产计划，延长油井的使用寿命，提高井下作业质量。同时，大模型的应用也可以让生产培训内容更加丰富和精准，通过分析历史勘探数据，预测可能的场景和挑战，让员工在虚拟环境中做好充分的准备，拓展传统AI虚拟现实的逻辑场景，加快模拟速度及呈图9.石油石化生成式AI/大模型业务需求空间与发展方向-资源开发知识问答语言理解推理分析数学求解生成式AI/大模型需求空间来源:石化盈科&IDC2024年22生成式AI及大模型可聚合业务上下文逻辑数据训练奖励模型（RM），并用强化学习（RL）方式微调模型，结合多模态交互，推动智能勘探大模型具备更艰巨井下环境中的智能复杂任务处理能力，进而打磨已有的通过传统监督机器学习得到的模型，推动勘探业务突破操作效率和模型安全的瓶颈。此外，资源开发业务的数字、术语、语法较为复杂，智能勘探大模型可逐层剖析这些信息，如对资源开发趋势数据、异常数据、决策因子进行整合，体系化提升整体业务的智能化3.2智能储运管道储运涉及到原油、成品油和天然气的运输，这些运输品一般易燃易爆，属于行业监管的危险化学品。其中，原油和成品油具有挥发性，一旦发生泄漏，极易发生火灾爆炸事故。此外，油气挥发物质往往带有一定毒性，一些含水原油还具有沸腾、挥发、扩散和流动等有害特性，这此外，随着能源结构的调整和清洁能源的发展，油气储运行业还面临着多样化的市场需求。除了传统的油气运输需求外，还出现了对清洁能源、可再生能源等新型能源的运输需求。这要求油气储运行业不断创新和拓展业务领域，以满足市场的多样化需求。同时，随着全球环保意识的提高，油气储运行业也越来越注重环保和可持续发展，在建设和运营过程中，开始积极采取环保措施，减少能源消耗和污染排放。在库存管理环节，除解决安全、环保等问题外，为了保障供需两端的平衡，还需要明晰产、供、储、用各环节原油库存的动态数据，提前发现相关业务环节原为了提高储运管理水平和安全性，石油石化企业需要采取一系列措施，包括但不限于加强设备检查和维护、提高工作人员的安全意识和操作技能、建立管道完整性管理体系等。这些措施有助于减少油品损耗、提高运输效率，并确保石油化工产品的安全、高效运输。人工智能技术赋能油气储运业务，可以通过实时监测油气产品的储存和运输状态，合理预测可能出现的故障和问题，提前制定应对措施。同时，人工智能可以优化储运路线和调度方案，减少运输成本和能源消耗。在安全性保障方面，人工智能还能通过图像识别和传感器技术，实时监测油气产品的安全状）：23图10.智能储运业务场景与人工智能技术组合......来源:石化盈科&IDC2024年管道安全监测：利用视频分析和模式识别技术，可以实时监控管道和储运设施，及时对潜在》管线预测性维护：通过分析储运设备的实时和准实时运行数据，人工智能技术能够预测设备故障和维护需求，从而有效减少非计划停机时间并提高运营效率。同时，利用运筹学融合人管网调度优化：利用人工智能技术，结合运筹学和机器学习算法，实现对管道网络中油品流动的精细化管理和调整优化。智能化算法支持的调动管理系统将具备更强的分析能力和实时数据分析能力，可以预测市场需求，从而自动调整油品输送计划，提高管网运行的效率和响智能油库管理：通过构建优化模型和利用生成对抗网络（GAN），实现油库存储和调度策略的智能化优化，提高模型的精度及自调整能力。人工智能可通过模拟和评估不同的运输方》供应链运筹优化：利用机器学习算法，对石油石化产业的供需平衡进行精准预测和有效管理。同时，人工智能可对整个供应链的多模信息进行整合及分析，从资源开发状态到生产负载能力，再到区域供应链的交互分析，提供全面的洞察。这不仅增强了供应链管理模型的优化能力，还提高了对市场变化的响应速度和供应链的韧性，使储运企业适应市场波动，优化》储运经营智能管理：高效整合预测性维护、智能监控与调度、供应链等环节的运营数据，推动储运全链条的一体化、精细化经营管理。例如利用人工智能优化全域范围内的运输调度，2023年4月底，管道局设计院组建了中油易度智慧科技有限公司，深耕油气储运数字化、网络化、智能化建设，其智慧产品与解决方案，已在我国油气勘探开发、管道运输、炼化等多个能源细分领域应用。该公司开发的大模型WisGPT具备丰富的油气储运专业知识，并能够不断更新和扩充，可以通过文字、语音、图像和视频等多种形式实现人机交互，为企业管理以及油气储运工程勘察、设计、审查、施工、监理等提供专业知识支持。同时，WisGPT还具有客户化实施模式，可充分满足油气储运企业的数据保密性要求。未来，随着持续的迭代升级，WisGPT将为油气储运行业提供安全生产、经营管理、数智能储运大模型通过与运筹学的结合，能够显著发挥其在推理分析和数学求解方面的固有优势，进而深度挖掘管道储运在管线预测性维护、管网调度优化、供应链运筹优化等关键领域的需2425图11.石油石化生成式AI/大模型业务需求空间与发展方向-管道储运石油石化生成式Al/大模型业务需求空间与发展方向-管道储运知识问答语言理解推理分析数学求解生成式AI/大模型需求空间来源:石化盈科&IDC2024年例如，结合大模型的强大数据处理和自学习分析能力，监测系统能够从历史数据中学习并预测风险模式，提高预警的准确性和可靠性。通过不断优化的深度学习算法，大模型能够识别复杂的非线性关系，动态调整风险评估，为石油石化产业的管道安全管理提供更高效、精准的解决方案。大模型还能够在预测性维护中，支撑系统处理和分析整个产业链的海量数据及多模态信息，扩充管线预测性维护相关的参数量，进而提升既有模型的预测精度，提高模型对复杂模式和趋势的分析能力。大模型的使用将有助于优化风险应对措施的安排运筹及效果，确保设备运行的连续性和可靠性。在管网调度中，大模型加持调度优化系统，能够处理更大规模的数据集，识别油品流动的复杂模式，模拟不同的调度策略并给出相关的结果及影响分析，为决策者提供全面深入的洞察和决策支撑。在智能油库管理中，大模型可以综合大量的场景数据，结合油库储运的操作、产业链输送价差、数字孪生模拟的油库情景等信息，制定更精准的油库管理策略，优化调整存储大模型不仅能够通过先进的推荐算法为供应链各参与方提供精准的业务指导，以提升整体的决策质量和运筹模拟的分析效率，而且还能够通过整合多模态技术，极大提升管线视频分析和管网巡检的智能化水平。与此同时，通过与多模态技术的结合，人机合作的进一步深入将推动智能储运大模型在效率和效果上实现质的飞跃，与传统人工智能技术形成互补，共同激发新旧智能技263.3智能生产炼油化工生产企业通常采用连续或准连续方式，是典型的流程型企业。流程紧凑化和产品专业化是流程型企业结构调整追求的主要方向，即由间歇式的串联作业形式向着流程整体准连续化和连续化运行的本质发展。以化石为原料的炼化生产、化纤生产、煤化工生产行业生产加工过程极其复杂，包含了大量的物理反应、化学反应，物料还存在气、液、固等多种形态，上下游耦合度极高。在炼化生产、化纤生产、煤化工生产等流程型协同制造场景中，石油石化企业将集成人工智能的数字技术与现有工艺及产品设计、生产过程的控制以及行业专属场景进行深度融合，大幅提升全面感知、预测预警、优化协同、科学决策的关键能力，从而以更加精细和动态的方式提升工厂运营管理水平，加强对工厂上下游供应商协同，适应市场对石化产品大规模的定制需求，随着这种新模式的演进及产业对智能化的探索，石油石化产业内逐步引入机器人智能巡检技术，以提升设备监测的效率和准确性，同时实现生产管控一体化，优化资源配置和流程管理。此外，智能供应链协同通过数据共享与分析，提升了供应链的反应速度和灵活性，确保生产环节的顺畅衔接。与此同时，智能质量监测系统的应用，可以实时监控和反馈产品质量，进一步推动产业的智能化升级进程。这些智能技术的融合应用不仅提高了生产效率，还为产业向新型工业化迈）：图12.智能生产业务场景与人工智能技术组合......来源:石化盈科&IDC2024年27机器人智能巡检：石油石化产业作业区具有高温高压、易燃易爆、有毒有害等特点，事故发生率高，一旦事故发生，将造成重大损失并对环境带来负面影响，后果十分严重。因此，安全问题是石油化工产业的首要问题。炼厂作业区具有储罐数量大、大型装置多、结构环境复杂、危险性高等特点；大部分炼厂仍然采用人工巡检（手动记录、打卡等）方式，存在点多面广、耗时长、效率低、劳动强度大等问题；而管廊、隧道、油气储罐等区域，人员通常难利用机器视觉等人工智能技术，以智能巡检机器人为载体，搭载各种可见光、红外传感、光谱气体组分分析设备、融合环境监测多传感器系统的智能识别系统，可以实现石化厂区内隧道、管廊等作业环境的可视化巡检和智能分析，降低管廊隧道风险因素，保障工厂安全生研发辅助设计：石油石化企业的科研创新活动是通过准确、快速、批量的实验，探索、优化大规模定制生产所需的工艺、方法和流程。企业通过云平台积累了海量的科研数据，通过平台算力、算法为科研创新工作赋能，与科研装备进行深度结合，实现实验设计、实验操作、人工智能技术在研发辅助设计过程中，用于产品的开发预测及预测建模，支撑新产品开发、设计和特性测试，提升研发效率、降低成本，增强各环节的准确性。同时，人工智能技术可用于提升科研的精细化管理水平，满足跨地域、跨组织、跨学科的科研协作和资源共享。例如对项目立项、执行、结题等各阶段进行智能化审核和节点评议，具备智能化实验室构建、实验智能记录、实验数据智能分析、炼化知识体系构建、VR/AR装置教材库搭建、材料基因》生产管控一体化：引入生产自动化控制技术，利用控制算法和机器学习技术提高操作效率和产品质量。通过企业客户服务层、经营管理层、生产执行层和过程控制层等关键业务域的信息共享和反馈，实现市场需求、生产计划、调度作业、现场操作和自动控制的双向信息联动和实时绩效反馈，并在安全、环保、节能、设备、工艺、质量等多约束条件下，实现企业的纵向一体化管控，推动企业生产管理由传统的、以专业划分的分段式管理模式转变为集约化、一体化管控模式，从而达到全厂数据、人员、资源的信息高度共享和全过程一体化生产在生产工艺中，引入工艺优化孪生技术，通过数字孪生结合AI视觉模拟实验，优化工艺流程和操作条件，并利用生产数据分析，识别生产瓶颈和改进机会，实现数据驱动的决策。在产智能供应链协同：石油石化企业的供应链协同一体化属于复杂的多目标优化范畴。由于流程行业特点及智能工厂的复杂性，优化的边界条件多而复杂，且存在强耦合性。因此，根据优化目标不同，供应链优化过程可以分为三类。第一类是以业务协同水平为优28计划管理、调度管理、装置操作、计划生产跟踪水平等为约束条件进行优化，实现相关业务链的实时闭环管理，提高协同响应水平；第二类是以集成优化水平为优化目标，以计划、调度、数据交互的协同水平等为约束条件，同时考虑企业生产经营条件，实现由全局到局部的优化、由月度到日常优化的协调统一和无缝衔接；第三类是以效益最大为优化目标，根据市场、企业、分厂、装置日效益变化情况，捕捉生产经营出现的偏差，实现快速、持续优化。在以上三大类优化的基础上，优化过程中可能还嵌套有其他的优化过程，例如以企业年、季、月生产经营条件为基础，针对不同周期，根据需要形成的计划优化；在月度生产计划、库存及原油进厂计划的基础上，通过事件预安排后，应用炼油调度优化模型或化工调度优化模型而形成的调度优化；根据装置模型，通过定义重要监控点及限值，进行影响因素分析而智能供应链协同过程是通过机器学习等算法优化供应链管理模型，达成供需两端的平衡，其具体的解决方案包括生产经营一体化优化（集团级）、一体化优化（企业级）、原油评价数据库、原油价值评估、计划优化、调度优化、油品调合优化、码头调度优化、盈利能力分》资产预测性维护：化工生产过程中存在对关键设备与装置（如合成塔、汽提塔、冷凝池等）故障发现不及时、故障发现难度大、故障原因不易排查、关键变量测量不准确等问题，亟需对装置生产过程实现实时在线监测，并就异常情况对操作人员进行提前预警。大数据和AI技术可以帮助企业实现资产的预测性维护，即通过分析设备运行数据，提前预测设备故障和维例如，企业设备健康管理包含了较为典型的预测性维护应用场景，该应用系统包括设备全生命周期数据库、设备管理协同平台以及设备全生命周期管理、基于仿真模型的设备操作运行分析、基于大数据技术的设备健康分析等能力。企业可以建设一个满足设备全生命周期管理的数据库，通过与生产实时数据、设备运行状态监控数据、设备运行维护数据等连通，结合统一信息模型与大数据分析系统仿真、三维虚拟现实技术等手段，建立设备工程管理、设备状态监测、设备故障缺陷管理、设备预警预测、设备KPI分析的设备协同管理平台，为设备可靠性分析、健康分析等管理应用提供支撑，实现多专业、多层次、贯穿全生命周期的工厂设备管理。利用分布式机器学习及深度学习技术，建立对生产过程和生产关键变量的在线监测体系，以实现生产实时数据的精细化控制和设备运行异常的提前预警，为操作人员进行实调度与指挥智能：通过人工智能技术、LLM、AI视觉、运筹学的结合，对石油石化企业的运例如，石油石化企业的调度指挥系统可以对企业装置、罐区、物料平衡、公用工程管网等进行实时动态监控，为企业生产调整指挥提供数据支撑。调度指挥系统包括运行警、调度管理等。在运行监控中，为全面感知生产运行实时状态信息，可构建AI监控识别模型，实现对罐区管理、公用工程平衡、物料平衡等业务的实时更新和趋势查询，且要求模型便于关键用户对监控参数、状态自行进行修订完善；在生产预警方面，可利用AI模型对物料库存、中间罐区库存及产品库存状态进行分析，结合进出厂及储罐收付速度等进行分析预警；在调度管理过程中，建设调度日生产计划和出厂任务单的编制、审核与下达的在线闭环管理，建立和优化调度知识库。利用AI模型实现库存优化、需求预测、实时数据处理和智能智能仓储管理：通过运用预测分析、计算机视觉、深度学习等先进工具，结合边缘计算、物联网的广泛连接性以及大语言模型的理解与生成能力，构建仓储机器人运动控制模型，使其能够自动化完成库存成品的存放、管理、运输等任务，提升效率，降低人为作业的安全风智能质量监测：通过实时数据分析、AI视觉、自动化控制、异常检测以及数据整合等多种技术手段，实现对生产过程的智能质量监测，确保石油石化关键参数如温度、压力和流量保持在预定范围内，预测并预防设备故障，自动识别产品缺陷，自动调整生产参数以优化流程，以及在检测到异常时及时发出警报。此外，将监测数据整合到中央系统中可生成详尽的质量报告，为炼化业务管理层提供精准的决策支持数据，在降本增效的同时确保最终产品的质量炼化经营智能管理：通过自然语言交互提供生产过程中所需信息，分析生产过程中的问题及可能的原因，帮助生产运营人员快速定位并解决问题。例如利用生产运营大模型助手，打通与关键资产流程数据源的交互，有针对性为客户提供协助策略和建议行动，预测生产性能，还可以从炼化生产异常中加速根本原因探寻并分析，包括低效资产和流程的衡量指标影响以29中科炼化全面基于ProMACE工业互联网平台，使用工业物联网、个人工作台、工业数字化引擎、数据集成管理软件、数据服务工具、数据标准管理等产品，采用“数据+平台+应用”模式建设智能工厂，依托平台的数据采集及集成能力，通过运营数字仓库作为数据交换枢纽，实现了数据互联互通，实时共享，具备了全面感知、协同优化、预测预警、科学决策四项能力，实现了全厂海量信息的数字化管理，保障了高效管理年产1500万吨炼油、80万吨乙烯及相关辅助配套工程，用工规模仅有传统企业的四分之一。2021年，由石化盈科建设的中科合资广东炼化一体化项目工厂信息管理系统荣获IDC未来企业大奖之“未来运营领军者奖项”；国家工信部“2021年工业互联网平台创新领航应用案例”；入选四部委联合评选的中科炼化自动立体仓库于2020年9月投入使用，共建设2.7万个立体货位，托盘最大承载量1.55吨，可存储4.05万吨聚烯烃产品，是目前中国石化系统内最大的立体仓库。在智能设备方面，24台单深单工位堆垛机、62台环形穿梭车、713台输送机及辅助设备紧密配合，实现上下游设备无缝连接和全流程自动化作业。在进行持续入库作业时，也能游刃有余地处理38个汽车、8个火车出库月台繁忙的出库作业。在智能软件方面，该仓库建有定制化WMS智能仓储管理系统等，并配备TMS车辆管理系统，做到车来提前备货、车到即可装载、车走立即呼叫进出厂、物流系统数据自动对接，为客户提供了智慧、直观、高效、稳定的出货体目前，中科炼化自动立体仓库以入库400吨/小时、出库540吨/小时的效率高速运转，高密度存储极大提升空间利用率，实现高效出入库。环形穿梭车系统能大幅减少常规输送机的3031尽管智能生产大模型在流程工业生产端的直接应用面临高时效和低延迟的挑战，需要一定时间来深化，但其在支持云技术、工业互联网、物联网和大数据等信息和通信技术（ICT）方面的图13.石油石化生成式AI/大模型业务需求空间与发展方向-炼油化工石油石化生成式Al/大模型业务需求空间与发展方向-炼油化工知识问答语言理解推理分析生成式AI/大模型需求空间很低较低中等来源:石化盈科&IDC2024年首先，特定领域标注数据的成本较高，而大数据具有低成本无标注的技术特点，预训练大模型具备较强的学习共性，可将大数据及特定领域标注数据融合起来，实现具备微调能力的小模型，进而在智能生产所需的精细化机理和调度模型优化中发挥数学推理的关键作用；其次，BERT等双向模型的测试与石化探索将增强前后文的交互性，解决石油石化耦合数据较多的专业化难题及可解释性问题，进而支持海量预料数据的自监督学习及任务的迁移学习特性，满足后续特殊任务微调及特征提取，在协同调度和预测性分析工作中提供超出传统人工智能的推理分析能力及更具深度的人机交互体验。此外，智能生产大模型的代码生成能力将加速石油石化产业中信息技术（IT）与操作技术（OT）的融合，通过多模交互能力的补充，加速异构和非结构化数据的整合与训练计算。最后，预训练模型可增强物联网设备的指令理解能力，预训练好的模型可通过微调（Fine-Tuning）方式适配各类NLP任务，提高智能生产大模型人机交互效率，减少管理层面的信32例如，在智能生产决策支持过程中，利用大模型和AI技术智能化处理分析技术文档、操作手册和生产报告，生成决策建议，可以大幅提升信息检索和决策支持的效率。在生产流程中，基于机器学习/深度学习的优化算法，实现智能排产，对生产和调度计划进行动态优化，提高生产灵活性，具备快速响应市场变化的能力。炼油化工大模型对于石油石化的智能化创新，不仅意味着生3.4智能服务石油石化产品销售业务的智能化，主要涵盖油品销售、电子商务、客户服务、金融支付、智慧物流、新零售等不同的形态和商业业态。在新型工业化的过程中，服务业务也需要依托主营业务的战略走向，有效整合内外部要素，形成高效并具有独特竞争力的商业模式，丰富企业服务生例如，油品销售以加油站为核心，实现线上、线下融合的购物新场景，强化全渠道、多场景商务集采购服务、销售服务、国际服务、供应链金融服务、商旅服务、物流服务于一体，提供丰富的电商交易模式、销售线上管控、电商物流运作及B2B在线支付多种场景解决方案。金融科技以服务企业核心业务为出发点，助力传统金融业务数字化转型，提供支付、结算、信贷、理财、石油石化企业的服务业务与AI技术的结合，包）：图14.智能服务业务场景与人工智能技术组合......来源:石化盈科&IDC2024年33销售数据智能分析：利用大数据算法分析客户数据，提供个性化服务和产品推荐；市场趋势分析，预测价格波动和需求变化；动态成本核算，基于市场数据和历史交易信息，支撑财务》智能电商：在电商销售过程中通过提升人工智能自动化处置占比，可显著优化标准流程的效率，叠加大数据分析能力，可有效推动潜在客户的开发与销售履约，加强销售线索的跟踪和管理交易过程的周期管理。AI应用通过分析市场和消费者数据，预测市场需求，提供个性化推荐，增强了销售策略的数据支持。此外，人工智能还可进行风险评估和价格优化，确保销售策略的竞争力及价格的合理性，同时通过自动化营销和个性化沟通提升客户参与度和转化智能客服：基于大语言模型的交互技术，沉淀通用对话、语音识别与合成以及知识库能力，构建智能对话和语音能力中心，为广域用户提供智能化的客服体验，满足7*24小时语音服务智能合同管理：利用大语言模型的文本理解和处理能力，可自动起草合同，并在合同审批和执行过程中提供审查、监督及打分，助力企业降低法律风险。大语言模型能够根据石油石化产业特定需求和法规要求，自动生成合规的合同文本，确保合同内容的准确性。集成了人工智能模型的业务处理平台可实时监控合同执行情况，自动跟踪关键条款的履行，并在发现偏差或违约行为时及时提供预警和法律建议，帮助企业有效降低不合规风险，从而提高合同管》客户满意度分析：利用大语言模型的高级文本理解和生成能力，深入分析客户反馈和社交媒体情绪，全面评估品牌声誉和客户满意度。大模型将具备结合情感进行上下文分析的能力，进而挖掘客户的具体情感倾向和需求，为企业提供改善产品和服务的依据。此外，大模型可融合触达客户的各类非结构化数据，整合客户满意度关联因子，识别市场趋势和消费者行》数字智能营销：大模型技术可推动传统智能营销系统的开放性升级，其应用效果及空间值得尝试及畅想。算力加持的大模型能够处理和分析石油石化产业多细分领域的专业数据，包括地质信息、储层特性和油藏动态等，结合油价的实时变化，以生成更加精确且具备针对性的营销策略。此外，大模型通过学习历史销售数据和客户反馈，可以优化产品定位，提升客户》服务经营智能管理：汇聚服务体系的全场景动态信息，服务体系管理人员可以通过语音命令与对话，了解各服务环节的整体运营健康度和客户满意度等关键指标，并能够深入查看更多分析见解。同时，AI助手也可以通过对服务背景信息的理解，在需要时自动生成工单，帮助智能语音导航：建设智能导航流程，搭建知识模型，实现中国石化智能语音导航服务，取消了用户听取全部导航播音的环节，通过与用户的自然语言交互，快速实现呼叫中心导航服智能语音咨询：建设智能语音机器人并接入呼叫中心系统，通过智能语音交互的方式替代人工坐席为客户提供咨询服务和自助业务办理，在机器人无法回复咨询时，通过留言业务为客智能回访：建设智能回访流程，搭建回访知识模型，利用人工智能技术实现智能回访服务。用户坐席通过创建外呼回访清单、绑定外呼回访活动、进行外呼活动分配、执行外呼回访操作，以此来完成一次回访任务。在提升外呼信息收集能力的同时，增强了外呼结果的分析能智能在线及业务引导：建设网站、APP、小程序、微信等多渠道接入，结合智能对话中心进行知识问答的优化和问答模型训练，结合多渠道接入、语义理解、意图识别、多轮会话模型智能质检：结合话术、情绪、满意度、禁忌语等不同类型，设计坐席语音和文本服务的综合评价模型。通过智能语音识别和语义分析，实现对呼叫中心录音文件以及在线客服会话的自动质检，大幅度提高质检效率和抽检覆盖面，全盘掌握服务质量情况，降低运营成本，实现智能辅助：智能辅助面向人工客服，解决了其知识掌握不完善、问题了解不精准、回复内容不统一等问题，通过应用机器人知识库及人工知识库的知识内容，支持系统自动推荐或坐席手动搜索两种方式，可以直观地展示问题的答案，帮助人工快速解决用户咨询的问题，提高34传统的石油石化智能化应用，主要以单点技术赋能的模式出现，通过智能化技术提升包括炼油、钻井、油气提取和化工转化等关键环节的生产效率和产品质量。例如，炼油技术通过数字技术优化环保和过程控制，钻井技术利用智能化设备在复杂地质条件下实现高效钻探。在这些应用但石油石化作为流程制造的典型代表，不仅需要强化关键环节的能力，更需要从产业链、供应链的全局视角持续进行洞察、优化和决策；在提升整体生产效率和安全性的同时，更应关注产新一代人工智能技术可推动对石油石化中的专业知识、勘探生产数据、机理模型和数字化系统的高效整合，进而实现数字化服务链与业务价值链的深度融合和持续优化，为油气地质、油井管理、生产工程、油气储运、炼油和石油化工等多个关键领域提供开放式的智能赋能。这一过程2.3.1石油石化产业智能化发展成熟度本白皮书对石油石化的智能化发展成熟度进行了标准化定义，用以评价人工智能在石油石化企业中的技术和业务赋能水平，总体上分为L1-L5共五个成熟度阶段（图5）。对不同阶段可依据业务赋能和技术深度两个维度进行评估，其中，业务赋能从低到高的参考标准分别为专项创新、局部智能、泛在智能、协同智能、认知智能，技术深度的参考标准为数据提效、静态优化、动态35362019年，中国石化基于已有的呼叫中心服务进行了系统的智能化提升，建成集团统一的SaaS智能客服应用，利用语音识别(ASR)、语音合成(TTS)、自然语义理解和意图分析(NLU)等技术，开展了智能IVR导航、智能咨询、智能外呼和智能质检等智能化应用场景的建设，实现企业部署客服系统由平均5个月完成降低到最短3周完成，并可实时通过客户问题为客服坐席实现自动搜索，推荐对应的知识点，90%的客户提问响应时间可在1秒以内完成，客服问题解决速度提升70%；同时，客服运营人员可自主持续开展智能问答效果训练优化，目前智能问答命中率达到86%，全面提升了客服响应效率，完成了传统客服向智能化服务体系的转变。2024年7月，中国石化智能客服项目在2024智能经济论坛中入选“2024产业智能化先锋智能服务大模型通过在知识问答、语言理解及推理分析等关键领域提供能力补充，正成为数字业务平台和系统的加速器，特别是在产品销售业务过程中，大模型可有效促进信息流动和反馈图15.石油石化生成式AI/大模型业务需求空间与发展方向-产品销售石油石化生成式Al/大模型业务需求空间与发展方向-产品销售知识问答语言理解推理分析数学求解生成式AI/大模型需求空间来源:石化盈科&IDC2024年首先，在石油石化数字电商领域，生成式AI及大模型可对海量历史服务数据进行学习，精确标记对话数据，进而赋能知识问答和推理分析，结合推荐算法、情感分析、数字孪生和多模态技术，为客户提供沉浸式可感知产品展示体验，还能够提供全天候的线上服务，精准管理客户满意度，推动实现石油石化产品销售服务的指标化管理。其次，电商可结合M阶马尔可夫链模型对M个标记算出后续标记的确切概率分布，精准理解客户的需求，自动迭代训练提升业务履约效率。生成式AI的文本生成能力在智能合同管理方面发挥了重要作用，并为业务决策提供数据集成与分析支持，实现精准的业务预测，推动产业上中下游数据的业财融通。第三，石油石化模型创建者可通过指令微调（IFT）使用情感分析、文本分类、摘要等经典NLP任务来微调模型，在多样化的任务集上向基础模型示范各种书面指令及输出。在销售服务领域使用人类反馈强化学习（RLH-F），使模型基于人类偏好的数据进行标注，实现智能服务大模型的微调及非监督学习，更精准了解客户需求与偏好，为未来更优质的服务打下深厚的基础。最后，大模型将定性元素纳入风险模型的特性，推动石油石化风险控制能力突破，结合机器学习算法预测模拟客户交易行为进而规当下，石油石化企业正从传统的、以产品为中心的经营模式转向以客户为中心，“产品即服务、服务即产品”的理念已初步确立。这种转变要求企业不仅关注产品质量和制造效率，还要实时响应市场对产品多样化和个性化的需求，提供积极的客户体验，并从客户的角度优化业务流程。在这种业务流程变革下，企业需要成为数据驱动型组织，具备智能化赋能的能力，并充分利用全渠道数字化精准营销体系，例如智能识别并服务客户，实时洞察并满足客户需求，以及持续经营客户价值；同时，通过挖掘和加工客户信息来提升客户价值分析能力，并加强预测、监测和评估，以完善客户价值管理体系，提高综合收益，从而提高客户满意度和忠诚度，推动企业主营中国石油石化产业的智能化发展进程，也是勘探、储运、生产、服务四大类核心业务不断进阶升级、提质增效的进程。智能化应用场景的持续拓展和实践，对于确保石油石化全产业链韧3739国外石油石化公司普遍有着较长的发展历史，在整体战略转型和跨领域整合方面存在先发优势。近年来，人工智能已经成为国外油气企业的关键战略行动之一，这其中包括对人工智能模型的研究，对人工智能数据集的生成和积累，以及对人工智能、产业数据和专业软件人才的培养等。各企业纷纷围绕人工智能与业务的融合目标，搭建产业开发和数据应用平台，并在生产、运营过程中快速推出新的应用场景，构建具备丰富互操作能力的解决方案，为石油石化领域的生产4.1壳牌壳牌石油公司作为一家著名能源和化工集团企业，在国际油气行业具有领导者地位。壳牌立为了对齐《巴黎协定》目标，实现到2050年所有运营活动和能源产品净零排放，壳牌期望实现从化石燃料向低碳能源解决方案的平稳过渡，并确保安全和可负担的能源供应，以支持全球能源需求的增长并应对气候变化挑战。致力于构建产业链上下游共同低碳发展的“生态圈”，壳牌通过技术和业务模式创新，推动整个产业链实现低碳减排。同时，面对激烈的国际市场竞争，壳壳牌自2021年启动“推动进步”战略，在2024年首次更新了能源转型战略，将重点关注如何实现“更少的排放”，而人工智能是实现这一长期目标的关键催化剂。在包括混合云平台和Databricks数据湖等重要项目的推动下，壳牌公司正在进行包括多种人工智能技术在内的数字化转型。与此同时，壳牌加大对智能人才的培养，最早于2020年便推出AI人才驻留计划（Shell.aiResidencyProgram），为新员工提供沉浸式能源行业和AI技术专长培训。2021年，壳牌与贝克休斯（BakerHughes）、C3.ai以及微软一起发起了开放AI能源计划（OAI）倡议，并提供基于此倡议的统一框架，高效打造包括人工智能可互操作的解决方案，这也是全球首个面向能源行业、技术应用：壳牌中国使用AI编写算法来执行任务，改善产品体验以及地下加工的周期时间、优化资产性能、预测设备故障等。在勘探过程中，基于“增强现实”技术，通过设备的防爆摄像头和无线网络连接，安全高效地完成远程设备维修、安全检查、高空作业、人员实操培训等工作。壳牌在其炼油厂部署了传感器网络，采集设备运行中温度、压力、振动、电流等客户体验：建立零售业务数字化整合平台，培育会员项目，开发壳牌APP和加油站小程序等，还推出“壳智汇”一站式工业智能服务管家，为工业客户提供数字化、智能化、定制化的设备润滑管理服务。此外，壳牌智行卡和智慧车队管理解决方案，与壳40方案相协同，实现更多的集团化低碳目标。壳牌积极探索与新能源汽车充电站、移动支付等》大模型探索：壳牌公司宣布其与大数据分析公司SparkCognition合作，在深海油气勘探和生产中使用人工智能技术，以提高运营效率和速度，并提高油气产量。利用生成式人工智能技术，在保证地下图像质量的同时，使用比传统方法更少的地震镜头来生成地下图像，从而提高作业效率和速度，节省高性能计算成本，增加产量和勘探成功率，同时也有助于深海保4.2沙特阿美沙特阿拉伯国家石油公司（简称：沙特阿美）是一个有着多年历史的综合国际石油公司，主要从事石油勘探、开发、生产、炼制、运输和销售等业务，拥有世界最大的陆上油田和海上油世界各国围绕化石燃料未来趋势的争论，给石油出口大国沙特的经济走向带来巨大的不确定性。2016年，沙特政府发布了“2030愿景”，揭开由依赖石油向追求经济多元化的序幕，这也对沙特阿美公司提出了新的问题和挑战。沙特阿美的数字化转型计划始于2017年，致力于采用人工2023年末，沙特阿美公司推出了名为沙特加速创新实验室（SAIL）的数字创新生态系统，力求与更广泛的企业和组织合作，以促进数字创新产品的开发。2024年3月，沙特阿美公司通过合作推出了自己的大语言模型AramcoMetabrain，并与主要专业协会、技术公司、初创企业和著名学术机构建立新兴技术的战