顾家瑞

在石油石化行业加速智能化转型的当下，人工智能已深度嵌入市场分析、生产调度等关键环节，为行业发展注入新动力。然而，AI工具也存在其局限性，潜藏着决策风险，需要我们警惕。

当前主流AI模型普遍存在时间盲区。以借助AI规划企业2025年产能为例，由于AI对未来时间戳的识别能力不足，会自动将2025年的市场需求预测数据校正为2024年的参数，从而使精心构建的产能规划模型出现系统性偏差，宛如高楼建在沙堆上，根基不稳。在原油价格波动预测及化工产品周期研判场景中，这种时间认知缺陷更是频繁作祟，会导致预测结果与实际市场走势背道而驰，企业库存策略完全偏离市场节奏，损失惨重。

AI工具时空局限性的隐蔽性，也在悄然侵蚀着企业决策的准确性。以借助AI生成2025年新能源趋势报告为例，如果AI缺失2025年政策数据，便会沿用2024年碳排放交易价格曲线进行推演，这样给出的投资建议，与2025年实际出台的环保新政大相径庭，便会使企业在项目决策上误入歧途，造成难以挽回的损失。

石油石化行业工艺复杂、产业链长，进一步放大了AI数据时效问题带来的风险。一旦AI将2025年地缘政治冲突预警数据错误锚定在2024年，企业可能基于错误信息过早调整原油采购策略，造成经济损失。在装置检修周期优化中，设备老化模型若错误关联未来时间节点，极有可能引发非计划停产事故，影响生产安全与经济效益。

面对AI的时间陷阱，企业需构建防御机制，建立时间防火墙，严格校验数据时间戳，拦截时空错位数据；形成人机协同决策闭环，对智能投资建议开展三级复核，成效显著；大力培养复合型人才，融合行业经验与AI验证技术。唯有如此，企业才能在智能化浪潮中明辨方向，行稳致远。