8月1-3日，2024年第三届中国油气人工智能科技大会在北京顺利举办。

　　中国工程院院士邬贺铨、李阳、李根生、刘合、王国法、李宁、张来斌、谢玉洪，中国工程院外籍院士陈掌星，美国工程院院士张东晓、中国石油大学（北京）校长金衍，中石油数智研究院副院长杨文军、中国石化集团副总工程师兼信息和数字化管理部总经理王子宗、陕西延长石油首席科学家、总地质师王香增、阿里云智能集团副总裁李强等400余名来自高校、企业、科研机构等专家学者在现场参会。同时线上有超过5万人通过直播渠道参与。

　　本次大会由中国石油大学（北京）、中国石油集团勘探开发人工智能技术研发中心、油气资源与工程全国重点实验室、阿里云计算有限公司联合主办，油气人工智能产学研创新联盟、中国石油大学（北京）石油工程学院、人工智能学院、机械与储运工程学院、高压水射流钻井与完井实验室、石油数据挖掘北京市重点实验室 、中国海油勘探开发数据中心与立方石油联合承办。

　　中国石油大学（北京）校长金衍、阿里云智能集团副总裁李强为本次大会致开幕辞。

　　中国石油大学（北京）校长金衍代表学校向与会嘉宾表示热烈欢迎，并强调了在全球数字化和智能化浪潮下，油气行业变革的必然性和紧迫性。他指出，中国石油大学（北京）作为能源领域的高水平研究型大学，始终致力于油气工程科技创新，积极推动油气行业的智能化发展，为国家的能源事业贡献力量。

　　阿里云智能集团副总裁李强分享了阿里云在人工智能领域的最新思考和战略布局。他提到，阿里云将AI技术视为未来发展的重要基础，致力于打造AI时代最开放的云，并通过开源等方式推动大模型在垂直行业的创新应用。他介绍了阿里云在油气行业的应用案例，展示了人工智能技术在提升油气生产效率、优化经营管理等方面的巨大潜力。

　　大会论坛精彩纷呈

　　2024中国油气人工智能科技大会已举办至第三届，本次大会以“人工智能+油气—驱动油气产业绿色低碳高效新篇章”为主题展开。

　　在8月2-3日的大会主论坛中，八位重量级院士分别作了精彩演讲。

　　中国工程院邬贺铨院士在《大模型落地之路》报告中，从宏观层面阐述了油气行业与人工智能两个领域结合的挑战与发展，讨论了大模型在垂直行业上的应用。提出中国复杂的油气藏场景是我们国家油气行业的挑战，当然也是创新的机遇，我们需要乘生成式大模型的浪潮，用好智能引擎，让我们的传统油气行业焕发出新质生产力。

　　中国工程院王国法院士在《能源矿业数字化转型与煤矿智能化建设实践》报告中，阐述了能源的高质量发展与能源安全的极端重要性，指出要以数据要素创新驱动为核心，推动传统产业向高端化、智能化、绿色化发展，设计地质勘探，生产运输销售利用等全流程资产业务流程组织制度人才运营模式组织架构的全面转型。

　　中国工程院刘合院士在《油气行业大模型应用的挑战与展望》报告中，探讨了在大模型在推动油气垂直领域的三大要素：数据、算力和算法。刘院士指出，油气行业大模型要加强AI和能源复合团队建设，推动大模型自主可控，联合大型IT企业，高效建立一个良好的研发生态。大模型必将推动行业新质生产力，大模型应用需要从数据、算力、算法等方面做好扎实工作，切忌冒进要稳步实施。

　　中国工程院张来斌院士在《油气智慧管道“端+云+大数据”跨越安全保障关键技术》报告中，从微观层面探讨了数智化建设对于油气管网安全的重要性。张院士指出油气智慧管网传统的物理威胁依旧存在，要实现新型攻击模式智能化检测，应对复杂多变的管道信息攻击事故场景，同时入侵检测需要突破物联网阶段，抓住跨域的时间窗口，开展油气智慧管网信息安全保障技术泛化性研究，更加信息攻防实际的演练。

　　美国工程院张东晓院士在《智慧油田技术》报告中，重点介绍了在油气行业不同尺度中人工智能的应用案例。张院士指出，挖掘方程的本质就是知识的发现，AI领域可以加速科学的研究，拓展能力认知的边界，油气行业需要利用AI的技术解决油气行业的问题，做到油气+AI，而不是AI+油气。

　　中国工程院李根生院士，在《智能钻完井技术研究与展望》的报告中，详细介绍了智能钻完井领域的最新进展。他指出，全球油气行业正加速数字化转型和智能化发展，智能钻完井作为前沿变革性技术，已成为行业热点和发展方向。李院士分享了智能钻完井的理念、关键技术、应用场景以及未来展望，并强调了AI与工程环节深度融合的重要性。

　　中国工程院外籍院士陈掌星，在《基于理论约束机器学习的智能油藏模拟》的报告中，回顾了油气藏数值模拟的发展历程，介绍了数据驱动与理论约束相结合的机器学习方法。陈院士展示了该方法在提高模型稳定性、降低数据依赖性等方面的优势，并展望了智能油藏模拟技术的未来发展前景。

　　中国工程院李阳院士，在《智慧油田建设进展与思考》的报告中，就中石化智能化建设情况进行了全面介绍。他强调，中石化正在通过构建更为完善的智能油气田技术体系，推动油气行业的数字化转型。他指出，智能油气田的建设包括数据库的形成、静动态大模型的实现等多个方面，旨在提升油气勘探、开发生产和管道运输等环节的智能化水平。

　　中石油（北京）数智研究院副院长杨文军，在《集团级企业开展大模型建设的思路与实践》报告中，围绕中国石油开展大模型的实践所提炼的建设思路和进展情况展开阐述。杨院长指出集团级企业的人工智能大模型业务，主要围绕大模型、应用场景、AI中台和算力建设五项工作来开展。同时简要汇报了中国石油目前在大模型建设中面临的挑战及措施。

　　中国石油化工集团有限公司副总工程师兼信息和数字化管理部总经理王子宗，在 《中国石化人工智能技术研发与应用进展》报告中，阐述了中国石化关于人工智能技术的研发的应用情况。王总经理提出下一步中国石化进一步加强与高等院校，科研单位的合作，加快形成人工智能发展新业态，以场景需求为牵引，以应用效果为导向，推动石油化工业务全流程智能化，加快形成新质生产力，助力实现高质量发展。

　　阿里云汽车能源行业解决方案总经理霍健，在《AI原生的云计算加速油气行业数智化升级》报告中，站在云计算和大模型公司的维度阐述了云和AI融合的发展。提出未来阿里云将基于现有基础设施及能力，将中国石油大学在整个物探专业的模型以及油气藏这样动态的模型加上炼油化工智能控制的模型与大语言模型做进一步融合形成人工智能能力矩阵，一起来加速整个油气行业智能化的升级。

　　在后续的主论坛中，陕西延长石油、中国科学院、北京化工大学、成都理工大学、青岛理工大学、东北石油大学、西南石油大学、中国地质大学（武汉）、中国石油大学（华东）相关教授，中国石油、中国石化、中国海油二级单位专家领导以及部分优秀国产企业等依次针对油气勘探开发数智化应用、智能钻完井技术、阿里云大模型的应用、成品油管网智能调度、智能油气藏工程实践、智能钻井技术、油气行业人工智能技术的进展等议题展开报告。

　　8月3日下午，大会还设立五个分会场，中国石油、中国石化、中国海油、国家管网下属单位相关专家、各大高校师生等展开了80多个精彩学术报告交流。

　　油气人工智能产学研创新联盟理事会及闭门会议

　　8月1日下午，油气人工智能产学研创新联盟理事会及闭门会议在北京石油科技交流中心顺利召开。

　　在油气人工智能产学研创新联盟理事会会议上，中国工程院李根生院士作为联盟理事长详细介绍了参会嘉宾，联盟依托单位中国石油大学（北京）校长金衍进行欢迎致辞，联盟秘书长宋先知教授公布了新修订的《油气人工智能产学研创新联盟》章程。根据章程，联盟工作汇报及事项表决等环节有序进行。

　　首先，12家联盟创始单位代表对新增的23家理事单位进行了投票表决，经过全体代表的举手表决，一致同意通过新增理事单位的申请，并对新成员的加入表示热烈欢迎。

　　随后，联盟理事会对通过初审的24个油气人工智能科技优秀案例进行了审核与表决。35家理事单位代表积极参与，经过举手表决，所有案例均获得一致通过，展现了油气人工智能领域取得的显著成果和广泛认可。

　　在交流讨论环节中，各位领导专家围绕联盟章程及未来发展展开了热烈讨论。大家纷纷发言，提出了许多宝贵的意见和建议，为联盟的未来发展指明了方向。

　　中国工程院院士、联盟理事长李根生进行了总结发言，他强调了油气人工智能技术在推动油气产业绿色低碳高效发展中的重要作用，并对联盟未来的发展方向和重点工作进行了部署。

　　闭门会议由刘合院士主持，在主题分享环节，阿里云能源行业解决方案总经理霍健首先介绍了能源领域通义大模型在行业中的应用探索，展现了人工智能技术在提高油气勘探开发效率、优化生产管理等方面的巨大潜力。随后，中国石化石化盈科副总裁李涛分享了云技术如何助力石油石化行业构建数字化新业态，为行业数字化转型提供了宝贵的思路与经验。

　　阿里云、中国石油大学（北京）联合发力

　　在8月2日的大会主论坛上，阿里云智能集团副总裁李强表示，油气行业拥有丰富的数据，依托云计算、数据、AI的融合，在未来的几年当中能够形成油气行业的大规模的图像数据库。推动大模型落地各行业的进程中，平台企业和行业用户要联合创新，平台企业把算力和基础模型做好，并协助行业把应用创新落地做好。行业大模型不应该是传统的专业模型简单地换个名字，而应该是一种生成式基础大模型与行业小模型结合的全新方式。李强提出未来希望阿里云能够围绕AI驱动公共云优先的公司战略，加大技术投入，能够成为能源企业的业务创新。

　　8月2日上午，由油气人工智能产学研创新联盟指导，中国石油大学（北京）联合阿里云共同发布油气人工智能创新平台及油气人工智能创新大赛。

　　油气人工智能创新平台基于阿里云先进的云计算与大模型技术，以及中国石油大学（北京）在勘探开发、管网集输、油气炼化等领域的深厚专业知识和实践，该平台将持续探索“大模型+专业模型”建设，以期显著提高油气勘探的成功率、优化油气开采效率、实现工程作业提质增效、保障管网安全高效运行、增强油气炼化的生产力。

　　油气人工智能创新大赛依托于由中国石油大学（北京）联合中石油、中石化、中海油等油气及科技领军企业联合发起成立的“油气人工智能产学研创新联盟”，也是业内首个围绕大模型展开的油气行业人工智能大赛。

　　2024中国油气人工智能科技优秀案例颁奖典礼

　　8月2日上午，大会同期举行2024中国油气人工智能科技优秀案例颁奖典礼。此次2024中国油气人工智能优秀案例由多位行业专家层层审核，最终有24个优秀案例从送审的优秀案例中脱颖而出。

　　获奖单位涵盖中国石油、中国石化、中国海油、国家管网的油田、研究机构、炼化企业及高校单位，也有不少国产软硬件企业脱颖而出，表现亮眼。

　　阿里云能源行业总经理邓卫建议：“油气+AI”率先攻克通用场景 公有云激发创新活力

　　会后，阿里云能源行业总经理邓卫接受了中国化工报专访，他讲述了阿里云对于“人工智能+油气”的成功经验。阿里云作为领先的云计算及人工智能科技公司，对于油气行业（勘探开发、炼油化工、管道储运、2B2C销售等场景）与AI结合的前景持乐观态度。云+AI的组合将对油气行业客户的“产品竞争力升级”“创新效率变革”“流程与决策优化”、“生产力工具”再造四个方面产生积极作用。

　　由于大模型的技术更新换代非常快，邓卫建议油气企业布局AI先从通用场景入手，并采用公共云算力快速见到成效。目前部分油气企业已经在云上用大模型的原子能力快速做AI创新，提升了办公和生产效率。

　　已在油气上下游多领域开展合作

　　邓卫指出，应以“高价值、高频次、高成熟”为建设优先级，梳理在上中下游AI场景。阿里云与油气上、下游板块已在内容创作、问答式机器人、知识库问答、智能问数、信息抽取、代码生成等通用领域展开合作。他举例道，由于油气行业可参考资料众多，人工搜索资料效率较低，阿里云可以助力油气企业基于大量资料高效完成指定信息抽取并生成行业报告。同时，阿里云也在具体作业场景自动产生周报、日报，实现机器代替人工。此外，阿里云下游的合作更为广泛，因为许多场景直接对接消费者，客户数量多、服务种类杂、需要更强大的数据管理能力，用AI能将经营管理问数，即无需提前准备实现秒级呈现，让领导随时能看到经营管理数据。大模型也并非万能的，至于具体到工业场景的生产环节则需要更多大模型和小模型的结合来支撑。

　　AI驱动，公有云优先

　　“公有云对中国来说是未来的大趋势。”邓卫表示，针对传统行业，特别是能源行业数据中心，大家还是习惯以自建为主。云概念可以说是在2010年以后，甚至是2015年以后，大家才逐步接受，到现在私有云已经被大多数能源企业接受。最近几年企业才逐步开始使用阿里云的公有云。“公有云跟私有云的区别类似于江、河、湖和海的区别，公有云容量足够大，弹性足够大，生态足够丰富，且公有云的技术栈确实比私有云要领先。”

　　邓卫说。“大家可能会有所疑问：为什么推广公有云？私有云就不能做业务的创新了吗？公有云能为油气行业做什么？”邓卫表示，首先是承接突发流量。邓卫表示，“系统崩了。”这一现象在互联网时代很常见，同样这也是油气行业下游面临的问题。下游公司系统日常情况下可以承接适当流量，但因下游产品属民生用品且直接对接消费者，若举办促销等活动必然导致流量暴增，届时系统就会因承受不住巨大流量而崩溃。目前，公有云解决的就是突发流量的能力是私有云难以替代的。当然公共云云原生的技术栈实现快速创新和技术降本增效也是另一个重要方面。

　　其次是提供巨型算力。邓卫指出，如上游的勘探板块的特点就是数据量巨大，当一个企业拿到了大项目，其算力可能短时间内无法应对大量数据，在找油找气时就会突发的算力不足。公有云就可以帮助企业解决突发算力不足的问题，同时用技术降本支持企业出海业务。

　　AI未来还看创新生态

　　邓卫指出，目前，阿里云的公共云已经被国家列为关键基础设施，公有云基于大安全体系，在每一年的我国护网行动，阿里云既是“守方”也是“攻方”。

　　ChatGPT只是美国创新生态的一片叶子。中美算力基本上是持平的，但美国现在大部分算力大约六成是公有云算力，我国最多四成。“中国公有云的创新还没有完全没有被激发。”邓卫表示。

　　怎么才能丰富创新的土壤呢？邓卫表示，“首先我们要有足够的人才、数据、场景，以及开源的创新的生态。另外，基础模型的研究和突破，以及AI大模型和图形处理器（GPU）算力的体系建设的崛起，也是中国也需要建立健全的，这也是阿里云未来的努力的方向之一。”