近年來，以大模型為(wei) 代表的人工智能（AI）技術的飛速發展引起產(chan) 業(ye) 界高度關(guan) 注。AI將為(wei) 傳(chuan) 統油氣行業(ye) 帶來怎樣的提升和發展前景？行業(ye) 應如何把握AI帶來的發展機遇？8月2—3日在京舉(ju) 行的2024年第三屆中國油氣人工智能科技大會(hui) 上，中國工程院院士鄔賀銓、李陽、李根生、劉合、王國法、李寧、張來斌、謝玉洪，中國工程院外籍院士陳掌星，美國工程院院士張東(dong) 曉等多位院士齊聚一堂，給出了回答。
大模型在油氣等垂直行業(ye) 的應用是院士們(men) 關(guan) 注的重點。鄔賀銓表示，中國複雜的油氣藏場景既是油氣行業(ye) 麵臨(lin) 的挑戰，也是創新的機遇。傳(chuan) 統油氣行業(ye) 需要把握生成式大模型的浪潮，用好智能引擎，推進新質生產(chan) 力建設。
“大模型必將推動行業(ye) 新質生產(chan) 力發展。”劉合認為(wei) ，大模型在油氣領域的應用有三大要素：數據、算力和算法。大模型應用需要從(cong) 數據、算力、算法等方麵做好紮實工作，要穩步實施、切忌冒進。油氣行業(ye) 大模型要加強AI和能源複合團隊建設，推動大模型自主可控，聯合大型IT企業(ye) ，高效建立良好的研發生態。
王國法特別強調了數據對能源高質量發展的重要性。他指出，要以數據要素創新驅動為(wei) 核心，推動傳(chuan) 統產(chan) 業(ye) 向高端化、智能化、綠色化發展。
多位院士分別就AI在油氣領域多個(ge) 環節的應用作了介紹。李根生分享了智能鑽完井的理念、關(guan) 鍵技術、應用場景以及未來展望，並強調了AI與(yu) 工程環節深度融合的重要性。他指出，全球油氣行業(ye) 正加速數字化轉型和智能化發展，智能鑽完井作為(wei) 前沿變革性技術，已成為(wei) 行業(ye) 熱點和發展方向。李陽指出，智能油氣田的建設包括數據庫的形成、靜動態大模型的實現等多個(ge) 方麵，旨在提升油氣勘探、開發生產(chan) 和管道運輸等環節的智能化水平。陳掌星回顧了油氣藏數值模擬的發展曆程，介紹了數據驅動與(yu) 理論約束相結合的機器學習(xi) 方法，並展示了該方法在提高模型穩定性、降低數據依賴性等方麵的優(you) 勢，展望了智能油藏模擬技術的未來發展前景。
院士們(men) 還圍繞實際應用案例進行了分享。李陽介紹了中國石化智能化建設情況：中國石化正在通過構建更為(wei) 完善的智能油氣田技術體(ti) 係，推動油氣行業(ye) 的數字化轉型。“AI可以加速科學的研究，拓展能力認知的邊界。”張東(dong) 曉介紹了在油氣行業(ye) 不同尺度中人工智能的應用案例並強調，油氣行業(ye) 需要利用AI技術解決(jue) 油氣行業(ye) 的問題，做到“油氣+AI”，而不是“AI+油氣”。
AI的發展也帶來了產(chan) 業(ye) 信息安全問題。對此，張來斌認為(wei) ，油氣智慧管網麵臨(lin) 的傳(chuan) 統物理威脅依舊存在，要實現新型攻擊模式智能化檢測，應對複雜多變的管道信息攻擊事故場景，同時入侵檢測需要突破物聯網階段，抓住跨域的時間窗口，開展油氣智慧管網信息安全保障技術泛化性研究，更加符合信息攻防實際的演練。
