在全球能源变革的背景下，为应对资源品质劣质化、能源转型、绿色发展等挑战，数智化技术已成为全球油气公司的共同选择。人工智能技术助力油气田企业高质量勘探、高效益开发、高能效清洁生产，将为上游勘探开发业务释放巨大价值。

当前，全球油气行业的人工智能技术发展已形成“专业模型垂直深耕”与“大模型横向扩展”并行双轨格局，并呈现加速协同的趋势。在专业模型领域，主要聚焦于油气勘探开发的核心业务场景，通过深度融合地质学、岩石物理学等专业理论与机器学习算法，构建了“物理可解释、场景高适配”的专用工具，为油气行业的技术突破提供了坚实支撑。

与此同时，通用大模型正在引领行业迈向新的变革，突破传统专业模型“单点智能”的局限，通过多模态数据处理、隐性知识挖掘及跨领域推理能力，推动人工智能技术在油气领域的应用向更广范围、更深层次拓展。

油气专业模型的技术突破与实践

国际石油公司通过“机理驱动+数据驱动”模式，显著提升油气生产的全面感知、智能操控及优化水平。哈里伯顿、壳牌、斯伦贝谢、沙特阿美等公司大力推动人工智能技术在油气勘探开发中的应用。

在能源低碳转型和数字化浪潮的双重驱动下，国际石油公司正加快推进人工智能技术的深度工业化应用，通过“机理驱动+数据驱动”的双引擎模式，推动专业人工智能模型向工业级应用迈进。在油气生产全面感知、智能操控、预测预警及优化等方面，已取得显著成效。

在地震反演领域，哈里伯顿推出DS365.AI智能化产品，通过人工智能与机器学习技术优化工作流程，显著提升了数据处理的精确度和效率。

在油藏开发方面，壳牌在全球范围内已建成59个智能化油气田，累计收益达50亿美元。通过整合测试结果和地上地下数据，建立了可靠的数学模型，实现了举升效率的实时优化与生产状况的精准预测。

在钻井工程领域，斯伦贝谢的DrillPilot软件通过地面自动化、自主海底钻井和定向钻井技术的集成，实现了数智技术与钻井作业的深度融合。此外，在井下预警领域，沙特阿美开发了高效的井涌预测模型，预测精度在90%以上，为井下作业的安全性提供了有力保障。

大模型成为重构行业知识的新引擎

随着ChatGPT、DeepSeek等通用大模型快速发展，油气行业正在经历一场知识管理革命。国内外石油公司纷纷整合勘探开发全领域数据，探索更深层次的人工智能大模型应用场景。

随着ChatGPT、DeepSeek等通用大模型快速发展，油气行业正经历一场深刻的知识管理革命。大模型的应用大幅提升了工程师的知识检索效率，激活了大量隐性数据价值，为行业带来了全新的技术范式。在这一趋势下，国际石油公司和油服公司纷纷整合勘探开发全领域数据，一方面基于开源通用大模型进行二次开发，另一方面积极与科技企业合作，探索更深层次的大模型应用场景。

bp、壳牌和道达尔能源等国际石油公司与微软展开深度合作，全面应用生成式人工智能技术，显著提升企业运营效率。埃克森美孚与科技企业合作开发了针对油气行业的专业大模型，通过学习多元化的数据，显著提升了模型能力。阿联酋石油公司基于ChatGPT-4探索构建了钻探专业模型，该模型能够从钻井数据中学习并准确服务于钻井过程。

我国石油企业也加速推进大模型建设，积极布局油气数智化技术。中国石油成立数智研究院，重点开展数智化理论与基础研究、技术应用及发展规划研究，并推出了拥有700亿参数的昆仑大模型。中国石化组建AI4S人工智能专班，推进人工智能研发工作。在能源行业率先完成DeepSeek全尺寸模型的本地化部署，并将其接入长城大模型应用系统；为验证DeepSeek-R1在石油化工行业的适用性，编制了《石油化工行业大模型测试题集（推理思考版）》，对模型进行全方位深度测试。中国海油成立“5+1”数智化技术攻关团队，推动数据治理与多专业智能化应用，2024年发布海能大模型，为行业智能化转型提供了实践参考。

人工智能为油气藏工业软件带来全新机遇

工业软件智能化转型趋势明显，智能化实践已取得显著成效，为行业提供了全新的思路和解决方案。未来应重点攻关基于大模型的软件代码自动编写与油藏模型自动搭建技术，助力高效勘探开发。

工业软件的智能化转型是大势所趋，当前主流工业软件厂商纷纷推出智能化辅助分析工具，显著提升了工作效率与产品竞争力。斯伦贝谢推出的智能化辅助分析模块GAIA基于DELFI平台，整合机器学习技术进行油藏数据分析，实现自动化建模工作流程及优化油藏管理策略。DELFI平台展现了全产业链智能协同的强大生态作用。这种开放协同模式正逐步打破传统油气行业的“数据孤岛”壁垒，推动“数据即资产”的新商业模式发展。此外，贝克休斯研发的JewelSuite AI工具能够处理海量的油藏数据，从中提取数据的模式、趋势和关联，并通过自动化工作流程高效完成历史拟合和模型校准等关键任务。这些智能化实践已取得显著成效，不仅提高了油气勘探开发效率，更为行业发展提供了全新的思路和解决方案，展现了人工智能在工业软件领域的巨大潜力。

为把握人工智能技术发展新机遇，中国石化石油勘探开发研究院深度融合大模型技术，构建本地知识库智能应用服务，将重点攻关基于大模型的软件代码自动编写与油藏模型自动搭建技术，以全面提升地质资料中心科研服务能力及研究院自研软件的智能化水平，助力高效勘探开发。

盘活地质资料中心海量数据资源。通过建立覆盖文本、图像、表格等全模态的人工智能检索增强生成（RAG）技术体系，实现地质资料的快速、智能检索与知识提取，从而全面盘活地质资料中心的海量数据资源，大幅提升资料服务科研的能力与效率。

提高自研软件的智能化水平。充分利用大模型强大的编程能力和语言理解能力，建立自研软件代码自动编写技术体系，并构建基于大语言模型的自动化建模技术，辅助开展基础模型构建工作，预计可提高建模数模技术人员工作效率5~10倍。

构建大小模型协同发力的应用场景。聚焦地球物理智能解释、测井曲线识别、油藏动态模拟等核心业务领域，充分发挥小模型在特定领域的专业优势，同时融合大模型强大的跨学科知识体系，实现“油气藏信息实时评价、人机交互协同决策”的智能化应用场景。