隨著我國經濟的快速發展，各行各業對油氣的需求不斷攀升。據統計，2018年我國石油進口量4.4億噸，原油對外依存度達到70.9%。

為了提升油氣供應，國內石油公司紛紛加大勘探開發力度，然而石油勘探開發已面臨巨大壓力——一方面歷經了多年高強度的勘探和高速開發，油氣勘探難度越來越大，我國已探明石油儲量中低滲、超低滲儲量占70%，已開發油田綜合含水達89.35%，原油儲量和產量的上升壓力增大。

在油氣勘探方面，中國石油肩負著保障國家能源安全的重要職責。如今業界公認的是，人工智能將成為油氣勘探目前面臨一系列難題的最有效辦法和途徑。

在這種情況下，中國石油選擇與華為開展了進一步的戰略合作。

深入油氣行業

中國石油與華為的合作由來已久。早在上世紀90年代，華為從提供通信基礎設備開始，到如今利用云計算、物聯網、人工智能等領先的ICT技術，不僅為中國石油，也為全球近50個國家和地區的油氣煉化企業提供服務。

在中石油，華為建成了全亞洲最大的數據中心，可以對油氣勘探、儲運、煉化、銷售等環節的生產過程和海量數據進行分析處理。

“眾所周知，油田大多數地處荒漠，而今，青海有八個產業廠實現了生產現場無人管理——一年之內搬遷現場管理人員700多人，一線員工轉崗820多人，極大降低了油氣生產的成本，有效地提高了油田的管理水平。”中國石油勘探開發研究院計算機應用計算研究所所長龔仁彬教授在HUAWEI CONNECT 2019的主題講演中舉了個例子。

如今，華為通過云計算、物聯網、人工智能技術，為中石油從上游到下游打造智慧油田、智能煉化、智慧管線、智慧銷售等業務服務。

“借助華為云，大港油田實現了油井工況的定量診斷和遠程實時在線管理，基于此，異常工況診斷準確率達到90%以上，油田的管理實現了從事后的診斷升級為事前的預警，并減少作業維護費用20%。”龔仁彬說。

是客戶，更是生態伙伴

事實上，在國際油氣行業，行業巨頭與ICT行業領導者之間的緊密合作越來越多，加大了人工智能等新一代信息技術在勘探開發領域的應用，試圖通過這些新技術的應用，促進企業數字化轉型。

中石油則更進一步。

近年來，為了提高企業競爭力，打造國際一流綜合性國際能源公司，中國石油提出了“共享中國石油”的信息化戰略發展規劃。中國石油與華為云聯合打造了勘探開發認知計算平臺，就是這一戰略的落地舉措。

龔仁彬介紹，截止目前，勘探開發領域完成了15個信息系統的集中建設，制定了統一的數據模型標準，實現了45萬口油氣水井、500個油氣藏、7000個勘探工區、60多年歷史數據的集中統一管理，存儲的數據總量超過1.6PB。

中國石油將華為云EI智能體引入到石油的生產實際，用知識圖譜自然語言處理和機器學習等人工智能的技術進行知識體系的構建計算和應用，為油氣勘探開發科研生產管理提智能化分析手段，支持油氣勘探開發生產的企業決策者從海量的數據中洞悉規律、提高決策效率、提升管理水平。

解讀華為云工業智能體

華為是全球領先的ICT（信息與通信）基礎設施和智能終端提供商，在專業性極強的油氣行業，華為聯手合作伙伴，打造了真正滿足油氣行業企業需求的解決方案。

據龔仁彬介紹，中石油與華為云聯合打造的“勘探開發認知計算平臺”通過開放可擴展的人工智能計算平臺，按照數據、算法、算力和場景四個關鍵因素進行設計，從數據處理、到機器學習、到模型發布、到推理應用，提供了一站式AI開發環境。

“中國石油已經完成了智能油田建設的規劃設計，并且在勘探開發領域優選了22個場景，開展了人工智能的體驗和探索。相信在不遠的將來，中國石油和華為攜手不斷完善認知計算平臺的建設，將為進一步推動石油勘探開發業務的轉型升級，作出自己的貢獻?！?龔仁彬說。

實際上，勘探開發認知計算平臺的生產邏輯就是在HUAWEI CONNECT 2019上剛剛推出的華為云工業智能體的生產邏輯——通過基于知識圖譜的智能認知引擎、基于AI模型的智能預測引擎、基于運籌規劃的決策優化引擎等三大引擎，讓過去諸多難以落地應用的技術應用到工業場景，助推工業智能化升級。

換句話說，華為云工業智能體在促進企業降本增效、增儲上產、提高效率、轉變生產方式等方面發揮了重要作用，推動了信息資源的共享和數字化轉型。

如今華為云工業智能體已廣泛應用于能源、礦業、電力、水泥、化纖等多個工業領域。

“一顆不斷聚集知識能量的種子已經發芽，期待中的參天大樹指日可待”，龔仁彬教授所說的種子，就是勘探開發認知計算平臺，而供給種子營養的黑土地，就是華為云工業智能體，就是華為提供的基礎設施和AI能力。

相信未來，一定會有越來越多的種子，成長為參天大樹，匯聚在一起，形成森林，形成生機勃勃的智能工業生態。

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