●孙川翔

7月17日~20日，2026世界人工智能大会再次成为全球科技产业关注的焦点，大模型、智能体（Agent）、具身智能等前沿技术集中亮相。人工智能（AI）正加速从技术创新迈向产业应用，并深刻影响全球产业竞争格局。

值得关注的是，在能源领域，特别是油气行业，AI已不仅局限于辅助分析和流程优化，而是开始深度参与勘探开发、工程设计和生产决策等核心业务环节。近期，国际油服巨头斯伦贝谢持续加码Agentic AI（智能体式人工智能）布局，并推动AI深度融入油气勘探开发全流程，一系列举措折射出全球油气产业正进入以数据资源、行业知识和智能决策能力为核心的新阶段。对于我国能源企业而言，准确把握这一趋势，对培育未来竞争优势有重要意义。

从数字油田向智能油田加速迈进

与传统数字化工具不同，Agentic AI并非简单的信息查询或辅助分析系统，而是能自主调用数据、执行任务并生成决策建议的新型人工智能技术。其核心特点在于模拟专业人员的工作流程，在多个业务环节之间实现协同分析和自主决策。

近年来，随着大语言模型（LLM）、物理约束机器学习（PIML）等技术不断成熟，AI开始突破传统数据驱动模式的局限，将地质理论、渗流机理和工程经验融入模型训练过程，实现从“识别规律”向“理解规律”的转变。在近期举办的2026年美国非常规油气技术大会上，PIML和Agentic AI成为最受关注的技术热点之一，反映出油气行业正从数字油田向智能油田加速迈进。

从斯伦贝谢的战略布局看，其目标已不仅是开发单一软件产品，而是构建覆盖全产业链的行业智能生态。近年来，斯伦贝谢持续推进Lumi数据平台建设，并推出Tela数字平台，将AI技术嵌入地下研究、钻井工程和生产管理流程。与此同时，该公司通过整合地学解释、油藏模拟和生产优化等核心软件资源，着力打造基于行业知识体系和海量数据资产的专业化AI平台。

与互联网领域的通用大模型不同，油气行业具有专业性强、数据结构复杂、决策风险高等特点，行业专属模型和垂直领域智能体的重要性正不断提升。斯伦贝谢的持续投入表明，未来行业竞争的焦点已不再是谁拥有更多软件工具，而是谁能率先构建覆盖勘探开发全生命周期的数据体系、知识体系和智能体系。

新一轮AI技术推动油气行业迈向“智能驱动”发展阶段

事实上，国际石油公司已围绕AI展开新一轮战略布局。壳牌、bp、Equinor（挪威国家石油公司）等企业，近年来持续扩大AI在地震资料解释、钻井参数优化、设备预测性维护、供应链管理和碳排放优化等领域的应用规模。

国际能源署（IEA）在一系列研究报告中指出，AI不仅能提升能源行业运营效率，更有望推动技术创新、提高能源安全，并重塑产业竞争格局。随着深层、深水、页岩油气等复杂资源开发比例的不断提高，传统经验和单学科分析的研究模式，已难以满足高效开发需求，而AI有望通过整合地质、地球物理、钻井、油藏和生产等多学科数据，实现复杂油气系统的协同分析和智能决策。

值得关注的是，未来国际石油公司之间的竞争，不仅将取决于储量规模和产量水平，更多将取决于数据质量、知识积累和智能决策能力。

过去几十年，资源发现推动了国际石油公司成长壮大，页岩革命重塑了全球油气供应格局，数字化转型则提升了行业运行效率。当前，以Agentic AI为代表的新一轮AI技术，正推动油气行业迈向“智能驱动”发展阶段。谁率先建立覆盖全生命周期的数据资产体系、行业知识模型和智能决策平台，就可能在下一轮国际竞争中掌握主动权。

加快构建智能体系有助于提升我国能源企业核心竞争力

对于我国能源企业而言，这一趋势具有重要的战略启示意义。当前，AI应用不应局限于办公自动化或单项技术辅助，而应着眼于勘探开发全过程的业务重构。一方面，我国能源企业应围绕油气勘探开发全生命周期，加快建设统一规范、高质量、可共享的数据治理体系，夯实行业大模型发展的数据基础；另一方面，应聚焦深层、深水、页岩油气、提高采收率等重点领域，推动地球科学知识、工程经验与人工智能深度融合，加快形成具有自主知识产权的地学与工程垂直大模型。与此同时，还应积极探索“专家团队+智能体”的协同创新模式，推动科研组织方式由经验驱动向数据驱动、知识驱动和智能驱动转变。

可以预见，在未来全球油气行业格局中，AI将成为关键战略资源。把握这一轮AI技术革命机遇，加快构建自主可控的能源行业智能体系，对于提升我国能源企业核心竞争力、保障国家能源安全具有重要意义。

（作者单位：中国石化石油勘探开发研究院）

AI在油气勘探开发领域应用价值将持续增长

挪威能源咨询公司Rystad最新报告预测，2026年~2030年，上游油气勘探开发领域AI创造的价值将达到5000亿美元

●孔祥宇 褚王涛万晓玲 董晓芹

在数字化与人工智能（AI）推动电力需求激增、成为能源消费新增长点、重塑生产效率、助推全球经济发展的同时，传统能源企业，尤其是石油巨头，率先探索AI在成本削减、生产力提升和效率优化等方面的技术应用，国家石油公司亦紧随其后，2026年成为AI在油气勘探开发领域规模化应用的关键年份。挪威能源咨询公司Rystad最新报告预测，2026年~2030年，上游油气勘探开发领域AI创造的价值将达到5000亿美元，主要由成本降低和产量提升贡献。

AI应用在勘探阶段的价值创造潜力

勘探阶段最重要的环节之一是锁定优质钻探目标，而快速准确解释地震资料、精准识别与筛选圈闭，则是勘探成功的关键步骤。目前，以机器学习、大模型应用为支撑的地震资料自动处理解释替代了人工剖面标定，且解释周期由数月缩短至7~10日，推动相关环节人工成本下降60%~70%，勘探决策周期缩短40%以上。

成熟的AI商业产品包括：斯伦贝谢的DELFI AI套件，主要功能是地震自动偏移处理、盐体自动识别、断层智能拾取、储层横向预测、自动筛查圈闭、缩短解释周期；哈里伯顿的DecisionSpace 365 AI模块，可依托机器学习开展岩相预测，融合重磁电、钻井、地震等多源数据，定量计算勘探成功率。

油气企业成功应用AI的案例包括：阿布扎比国家石油公司（ADNOC）依靠AI地质分析，勘探成本显著下降，年度新增效益达到10亿美元；Azule能源公司通过AI辅助将安哥拉深海勘探圈闭识别周期由24个月压缩至14个月，单口预探井钻井投入节约逾2000万美元。

AI应用在钻完井环节的降本成效

实时钻井参数智能调控、自动导向钻井、井涌风险预警可有效减少非生产时间，降低单米钻井成本，在深水领域的钻井成本降幅更突出。此外，非常规开发需要部署大量钻井、通过分段压裂维持产量，依托智能优化压裂分段方案，可使页岩油气单井初期产量提升3%~8%。

成熟的AI商业产品包括：哈里伯顿的Auto‑Drill自主钻井系统，可实现闭环自动控制、自动化滑动钻进，减少人工操作，在北美页岩区的应用最广泛；威德福的ForeSite模块，利用机器学习优化压裂簇间距、排量、支撑剂用量，设计分段方案，可提升页岩改造效果。我国的AI商业产品包括：中国石化石油工程技术研究院打造的FracAgent智能压裂决策系统，涵盖数据治理、缝网优化、段簇优化、泵序优化等工作场景，融合大数据与数字孪生技术，通过超前模拟的代理模型替代传统针对单井的复杂模拟计算，借助AI算法开展多目标寻优。将数据驱动与规则约束相融合，实现压裂方案一键式生成，人工时效提升80%以上。

油气企业成功应用AI的案例包括：埃克森美孚应用自动化钻井体系，使单井成本下降18%；Equinor（挪威国家石油公司）通过AI钻井优化，2021年~2024年累计节约成本约两亿美元。

AI应用可优化油藏管理与生产运营、提升采收率

AI在油藏开发阶段的应用主要依托生产曲线的智能拟合、油藏建模的快速迭代，进而助力采收率提升。油藏数值模拟代理模型、自动历史拟合，可使油藏模型迭代速度提升2~4倍。注采智能调配可使老油田采收率提升5%~10%。设备预测性维护则可提前预警抽油机、电潜泵、海上设施的故障，减少非计划停机，降低运维开支。实时生产管控可使生产端整体运营成本下降10%~15%。

成熟的AI商业产品包括：斯伦贝谢的Eclipse AI代理模拟器，可依托机器学习替代传统数值模拟、批量推演不同注采方案的开发效果；美国大数据分析公司Palantir的多井生产数据统筹平台，可实现注水智能分配、动态调整老油田开发参数。我国的AI商业产品主要有中国石油勘探开发研究院的HiSim油气藏模拟工业软件等。

油气企业成功应用AI的案例包括：沙特阿美通过500多项AI应用优化全生产流程，每年可节约运营开支400亿美元;中国石化依托长城大模型，叠加油藏领域专业AI智能体系，实现了AI辅助地质建模、数值模拟自动历史拟合、产量动态预测、注采动态分析模型。

AI成为低碳转型的新应用场景

AI视频识别、智能监测泄漏、钻井风险预判可大幅降低生产过程中重大安全事故的发生概率。针对海上平台、管线、井下泵和抽油机等设备的预测性运维，是当前国际商用软件的主要支持领域。通用电气（GE）的Digital Predix工业互联网云平台，可支持油气公司对海上平台设备进行振动监测、剩余寿命预测、故障提前预警。此外，华为公司的油气设备预测维护模型，已应用于国内陆上油田的智能监控场景。

在甲烷自动监测、碳排放核算方面，AI应用可规避海外项目的碳税与合规处罚风险。如适配美国二叠纪盆地的专属甲烷巡检算法Permian AI，可使甲烷泄漏识别效率提升80%，既能减少环保罚款，又可通过碳信用销售增收，单个作业区年净收益可达300万美元以上。

AI油气软件与服务市场规模正快速扩张

2025年，全球油气企业数字化与AI投入约250亿美元，预计2030年相关软件与服务市场规模将突破350亿美元，2035年将接近500亿美元。

勘探类AI产品的回报周期为3~5年，收益来源包括新增储量发现、降低勘探井失败率，属于中长期收益；钻井与生产优化类AI产品的回报周期为1~2年，可快速改善现金流，在油气企业应用的优先级最高；设备运维、碳管理类AI产品的回报周期是2~3年，收益来源包括维修费用节约、罚款规避和碳资产增值。

从AI应用的约束上限看，在地质资料不足、井下数据缺失的区域，效果会大幅衰减。当前AI应用的主要瓶颈不是算法，而是行业数据标准不统一、跨部门协同不足，难以充分发挥规模化和联网优势。此外，成本约束也是重要的限制因素，比如偏远地区的传感器铺设成本偏高、中小油田的投入经济性不足等。

（作者单位：中国石化石油勘探开发研究院）