“智能化不是選擇題，而是生存題。”

一項跨時代技術的誕生，總會讓各行各業躍躍欲試，誰都不想錯過，也不敢落后！

人工智能與石油行業的深度融合，正是如此。

過去短短一年，人工智能在石油行業迎來爆發：中國石油700億參數的昆侖大模型、中國石化的長城大模型、中國海油的海能大模型、國家管網的管網大模型……

然而，很多人不知道的是，這背后始終活躍著一個熟悉的身影——華為。

從算法架構搭建到算力底座支撐，在行業客戶的統一組織下，華為利用領先的ICT技術，同行業伙伴一起讓設備、數據開口說話，讓油藏顯形，讓管道變聰明，讓煉化更智慧。

就在2025年5月14日，華為召開了“數智創新 激發油氣行業新動能”2025油氣行業峰會媒體溝通會。會上，華為油氣礦山軍團解決方案總裁蔣旺成與華為中國政企油氣礦山Marketing與解決方案銷售部部長鄒國棟，圍繞油氣行業數智化轉型展開深度探討！

華為油氣礦山軍團解決方案總裁蔣旺成在峰會上分享行業實踐

在會議現場，從專家們的分享與交流中，能夠真切感受到：這場由AI掀起的智能化變革，正在引爆一場新的石油革命！

01

石油業小步慢跑

一直以來，石油行業雖然被冠以“傳統”之名，但它從未停止自我革新的腳步，始終以“小步慢跑”的姿態，踩中每一次技術革命的節拍，持續重塑著行業面貌。

回溯往昔，早期的石油勘探在人力驅動下艱難起步。

《玉門不老》里記載著這樣一段歷史，玉門油田當時因局里沒有錢，為了加速勘探，毅然號召全局職工義務勞動，人工挖掘了5萬個炮坑，用人力堆砌起老礦原油穩產增產的基石。在那個機械匱乏的年代，人力為行業發展奠定了最初的根基。

到了六七十年代，機械化的曙光初現。以鐵人王進喜為代表的石油人走上大慶，面對60多噸重的鉆機，他們用繩子拉、撬杠撬，一步一步將鉆機從火車站艱難運至井場。這種人工+機械的協同模式，開創了中國石油工業的機械化啟蒙 。

時光流轉，石油行業加速邁向機械化、自動化。全球首臺1.2萬米特深井自動化鉆機、亞洲首艘圓筒型浮式生產儲卸油裝置等大國重器的出現，不斷刷新著油氣行業的生產效率。

進入21世紀，信息化浪潮席卷而來，石油行業迎來又一次蛻變。

全球各大石油企業紛紛制定數字油田建設規劃和實施方案，我國大慶、長慶等油氣田積極響應，通過數據的高效采集、傳輸與分析等信息化手段，優化生產管理水平。

然而，歷經百年進化，行業深層矛盾依然有待解決：人力成本增長、開采費用節節攀升、存在生產安全隱患等難題，制約著行業發展。

在當下這個時代，出現了人工智能，希望為行業帶來新的曙光。

國際能源署數據顯示，數字技術大規模應用有望使油氣生產成本減少10%至20%，全球油氣技術可采儲量提高5%。

這無疑為油氣行業帶來破局希望，也預示著一場新的變革悄然開啟。

02

從半路入局到行業老兵

在傳統能源與數智化碰撞的浪潮中，華為以30多年ICT的深厚積淀強勢叩開油氣行業智能化大門。

2021 年，華為組建專業團隊深入學習油氣行業的業務流程、技術工藝與核心裝備知識，直面行業痛點與難題，通過與客戶開展聯合創新，孵化出真正適用于行業場景的產品與解決方案，并與中石油、中石化、中海油、國家管網等行業巨頭簽訂戰略合作協議，從底層算力到上層應用算法，助力企業數字化轉型。

2025年4月24日，華為與東方物探在涿州物探科技園簽署聯合創新體共建協議，在AI+物探、GeoEast性能優化、算力中心建設及物探裝備智能化等領域打造全球樣板點，提升地震數據處理效率與裝備智能化水平。

至此，華為和合作伙伴一起，踏上油氣行業的數智化征程，引領了人工智能進入工業領域的浪潮，華為也完成了從最初的ICT設備供應商到深諳行業需求的智能化解決方案服務商的蛻變。

03

激發行業發展新動能

當前，數智化浪潮正以顛覆性力量重塑油氣行業的底層邏輯。這一變革不同于以往的技術迭代，而是如同為行業注入全新的“DNA”，推動其實現從量變到質變的跨越。

鄒國棟指出，華為在這場深刻變革中，不只是在做錦上添花的事情，本質上是在做雪中送炭的事情。

這一論述，在華為與東方物探的合作中得到生動詮釋。

東方物探的GeoEast是全球三大主流地震處理解釋軟件之一，擁有完全自主知識產權，但硬件命脈卻攥在外國人手中。

圍繞這一“軟件自主、硬件受制”的困境，東方物探選擇攜手華為，基于鯤鵬為其打造了屬于自己的硬件底座，確保軟件與硬件在外部環境變化時仍能穩定適配，為行業核心技術筑牢了安全防線。

當硬件根基穩固，華為的技術觸角也開始向勘探開發的“神經末梢”延伸。

面對地震波數據處理效率低的難題，華為依托鯤鵬高性能計算與人工智能技術，將GeoEast工業軟件從X86架構遷移至鯤鵬架構，并深度優化并行計算架構。

經此技術攻關，GeoEast軟件性能提升3-4倍，尤其是在地震波全波反演這一核心處理模塊引入人工智能后，性能更是飆升約10倍，以往處理100平方公里地塊的地震波數據需要耗費一年時間，如今僅需一個月便可完成。

在地震數據采集環節，當前無線節點儀方案，無法及時并準確感知采集的地震數據質量，作為雙方聯合創新的課題，后續將引入低功耗、高性能的星閃技術應用于節點儀通信，預計新方案將實時完成地震數據質量控制，并大大提升地震數據采集的效率。

在橫跨萬里的油氣管網系統，華為與國家管網集團聯合打造了會思考的基礎設施——管網大模型。它并非簡單的自然語言模型，而是融合自然語言生成、視覺技術、科學計算等多種模型的“超級大腦”，實現對業務的全方位賦能。

比如，在辦公場景中，它能利用自然語言模型構建管網知識庫；在生產場景里，又能通過壓縮機進行智能診斷，精準預測管網管輸能力，真正實現降本增效與安全提升的雙重目標。

從地下油藏的精準透視到地上管網的智能決策，華為讓數據在油氣產業鏈的每個環節真正流動起來，激發行業發展的新動能。

04

新石油革命才剛剛開始

當油氣行業踏上“人工智能長征”，一場新石油革命才剛剛開始！

埃森哲的一份重磅預測，為油氣行業的未來勾勒出震撼圖景：未來十年，人工智能與油氣行業的深度融合，將釋放2.1萬億美元的巨大價值。

面對這場變革，國內石油巨頭已率先行動。

● 中國石油開展"全產業鏈攻堅" ，梳理出各業務板塊的高價值場景并制定推進時間表。比如，華為全力支撐東方物探、勘探開發研究院和中油測井公司開展專業大模型的訓練與調優工作。創新構建地震、測井大規模數據集，并攻克多精度數據編碼及多模態數據融合技術、Transformer與地球物理的融合技術。

● 國家管網與華為合作規劃了約300個大模型應用場景，目前60余個場景正在推進中，依托數字化底座，持續為管網管理賦能增效。

不過，當油氣行業人工智能長征走向深水區，數據孤島未完全打通、行業專屬算法待優化、跨企業生態協同需突破等挑戰依然艱巨。

正如華為油氣礦山軍團解決方案總裁蔣旺成所言，智能化轉型不是單點突破，而是需要灶臺、大廚、食材協同的系統工程。

當前，華為以基礎設施與基礎平臺作為“廚房灶臺”，聯合勘探院、昆侖數智等行業伙伴擔任“大廚”，整合第三方企業的技術能力，并將企業數據作為不可或缺的“食材”，構建起完整的數智化生態鏈。

在這場變革中，華為既是搭建數字橋梁的架橋人，也是深入場景的同路人。

當油氣行業的競爭從資源儲量轉向數據生產力，智能化早已不是選擇題，而是傳統能源在數字時代的生存密碼與重構行業規則的核心變量。

新石油革命的號角已然吹響，而我們，才剛剛站在智能能源時代的破曉時刻。