中國石油要玩“崑崙大模型”？

國產大模型浪潮中，或增添中國石油這位重磅選手。

據環球網報道，8月2日，科大訊飛發佈了《投資者關係活動記錄表》，公司董事會秘書參與並解答了提問。據介紹，2024年5月，中國石油選擇和科大訊飛共同建設“崑崙大模型”，雙方共同推進大模型技術在油氣勘探開發、煉油化工、新能源等領域的更多場景應用，構建數據驅動、人機協同、跨界融合、共創分享的智能經濟形態。

一石激起千層浪。中國石油作爲國際能源化工領域的巨頭，爲何要進軍大模型？究竟能帶來怎樣的示範效應。

能源行業研究員魏方超認爲，人工智能是推動實體經濟與數字經濟深度融合的關鍵力量，對於促進產業深度轉型升級具有重要意義。中國石油作爲傳統能源行業的代表，面臨着技術革新、效率提升等多重挑戰。通過建設“崑崙大模型”，可以全面釋放人工智能在油氣勘探開發、煉油化工、新能源等領域的應用潛力，推動中國石油向世界一流企業的目標邁進。

通過大模型技術，中國石油可以更加精準地預測油氣資源分佈、優化生產流程、提升安全管理水平，實現生產經營全過程的智能化升級。

此外值得注意的是，科大訊飛作爲中國智能語音技術的領軍企業，在人工智能領域積累了豐富的經驗和技術優勢。特別是在自然語言處理、智能語音交互等方面，科大訊飛擁有全球領先的技術實力。與中國石油的合作，將充分發揮雙方在各自領域的優勢，實現技術互補和資源共享。

大模型究竟能將傳統能源行業顛覆到什麼程度？

AI顛覆傳統石化能源行業？

在數字化轉型的浪潮中，人工智能（AI）技術正以前所未有的速度滲透到各行各業，成爲推動產業升級與變革的重要力量。AI技術能否顛覆石化能源行業傳統運作模式？

衆所周知，新能源代替傳統能源最大的原因是，傳統能源的開採、生產、使用往往伴隨着高污染。如果用大模型技術來讓產業升級，是否可以降低傳統能源的污染指數呢？答案是確定的。

在當前全球能源轉型和環保要求日益嚴格的背景下，傳統石化能源行業面臨着前所未有的挑戰和機遇。“崑崙大模型”是中國石油在人工智能領域的一次重要佈局，通過引入AI技術，中國石油最大的目標就是能夠實現生產過程的智能化監控和管理，提高生產效率，降低運營成本，同時提升行業的安全性和環保水平。

傳統油氣勘探開發依賴於大量的地質數據和人工經驗判斷，不僅耗時耗力，而且存在較大的不確定性。而“崑崙大模型”利用深度學習、自然語言處理等AI技術，能夠實現對海量地質數據的智能分析和處理，提高勘探預測的準確性。

在煉油化工領域，“崑崙大模型”同樣能夠發揮巨大作用。通過AI技術對生產流程進行智能監控和優化，可以實現生產參數的實時調整和優化控制，提高產品質量和生產效率。同時，AI技術還能對設備故障進行預測性維護，減少非計劃停機時間，降低維修成本。這種智能化的生產方式，不僅提高了生產效率和經濟效益，還降低了能耗和排放，促進了行業的綠色發展。

隨着全球能源轉型的加速推進，新能源領域成爲各大能源企業競相佈局的重點領域。中國石油通過“崑崙大模型”的建設，可以在氫能、太陽能等新能源領域實現技術創新和市場拓展。例如，利用AI技術對氫能的生產、儲存、運輸等環節進行智能優化，提高氫能利用效率和安全性；或者利用AI技術優化太陽能光伏板的佈局和運維策略，提高太陽能發電效率和穩定性。這些創新應用將有助於中國石油在新能源領域佔據先機，實現多元化發展。

“崑崙大模型”的建設還意味着中國石油將擁有更強大的數據分析和決策支持能力。通過AI技術對海量業務數據進行挖掘和分析，可以揭示出隱藏在數據背後的規律和趨勢，爲企業的戰略決策提供科學依據。這種數據驅動的決策方式將大大提高決策的準確性和效率，降低決策風險。同時，通過AI技術的輔助決策功能，還可以實現對企業運營狀態的實時監控和預警，及時發現和解決潛在問題。

需要強調的是，大模型技術雖好，但是並非沒有隱憂。儘管“崑崙大模型”的建設爲傳統石化能源行業帶來了前所未有的機遇，但同時也面臨着諸多挑戰。大模型技術的研發和應用需要大量的數據和算力支持，如何構建統一的高質量數據體系並實現算力的有效調度是一個亟待解決的問題。

AI技術的引入需要改變傳統的作業流程和管理模式，這對企業的組織結構和人才隊伍建設提出了新的要求。最後，隨着AI技術的不斷髮展和普及，如何保持技術領先優勢並防止技術泄露和濫用也是一個需要關注的問題。

然而，正是這些挑戰的存在，爲傳統能源企業提供了更多的發展機遇。通過不斷的技術創新和管理變革，企業可以逐步克服這些挑戰並實現轉型升級。同時，隨着AI技術的不斷成熟和普及，其應用場景也將不斷拓展和深化，爲傳統石化能源行業帶來更多的創新和變革機會。

“崑崙大模型”的建設是中國石油在數字化轉型道路上的一次重要嘗試和突破。通過引入AI技術實現全產業鏈的智能化升級和變革創新，中國石油不僅有望在全球能源轉型和環保要求日益嚴格的背景下保持領先地位和競爭優勢；更有可能通過這一舉措推動整個傳統石化能源行業的轉型升級和高質量發展。未來隨着AI技術的不斷髮展和普及，“崑崙大模型”必將在傳統石化能源行業中發揮更加重要的作用併產生更加深遠的影響。

全球能源企業都殺入AI領域？

其實，從全球能源巨頭來看，中國石油並非唯一一家押注大模型的企業。全球範圍內，衆多能源企業紛紛探索並實踐AI大模型技術，以提升運營效率、優化資源配置、促進可持續發展。

挪威國家石油公司（Equinor）應該是全球較早應用AI技術的能源企業，其在2016年就開始積極探索AI技術的應用。Equinor利用AI技術進行油氣勘探開發，通過大數據分析和機器學習算法，提高了地質模型的準確性和勘探成功率。

此外，Equinor還利用AI技術進行生產優化和故障預測，降低了運營成本，提高了生產安全性。然而，相較於“崑崙大模型”的全產業鏈覆蓋和深度智能化，Equinor的AI應用更多聚焦於特定環節和領域。

美國雪佛龍公司同樣在AI領域進行了佈局。該公司利用AI技術優化煉油化工過程，通過智能算法對生產參數進行實時調整，提高了產品質量和生產效率。此外，雪佛龍還利用AI技術進行市場預測和風險管理，爲企業的戰略決策提供科學依據。然而，雪佛龍的AI應用更多集中在生產優化和市場分析層面，尚未形成覆蓋全產業鏈的智能化體系，並且目前也未看到有相關更深遠的AI計劃。

荷蘭殼牌公司作爲全球能源巨頭之一，同樣在積極推進數字化轉型和AI技術的應用。殼牌利用AI技術進行能源需求預測和智能電網管理，提高了能源供應的可靠性和靈活性。同時，殼牌還通過AI技術優化能源結構，促進清潔能源的利用和減少碳排放。然而，殼牌的AI應用主要集中在能源管理和清潔能源領域，尚未全面覆蓋油氣勘探開發等上游環節。

相較於上述國家能源企業的AI應用實例，中國石油建設的“崑崙大模型”在多個方面展現出了領先地位。

“崑崙大模型”不僅關注油氣勘探開發、煉油化工等生產環節，還延伸至新能源領域和智能電網管理等多個方面。這種全產業鏈的覆蓋使得“崑崙大模型”能夠全面優化資源配置、提升運營效率，並推動企業的多元化發展。

“崑崙大模型”通過引入深度學習、自然語言處理等先進AI技術，實現了對海量數據的智能分析和處理。這種深度智能化的特點使得“崑崙大模型”能夠更準確地預測油氣資源分佈、優化生產流程、提高安全管理水平等。同時，“崑崙大模型”還能夠根據企業的實際需求進行定製化開發，提供更加精準和個性化的解決方案。

中國石油在“崑崙大模型”的建設過程中，積極與科大訊飛等科技巨頭合作，形成了強強聯合的態勢。這種合作模式不僅匯聚了各方的技術優勢和資源稟賦，還促進了技術創新和生態構建。通過構建開放共享的生態體系，“崑崙大模型”能夠吸引更多的合作伙伴和開發者加入其中，共同推動能源行業的數字化轉型和智能化升級。

全球能源企業在AI大模型技術的應用上均取得了顯著成效，但中國石油建設的“崑崙大模型”在多個方面展現出了領先地位。通過全產業鏈覆蓋、深度智能化、強強聯合與生態構建以及國際化視野與戰略佈局等優勢，“崑崙大模型”不僅爲中國石油的數字化轉型提供了有力支撐，也爲全球能源行業的智能化提供了可借鑑的樣本。

AI同樣顛覆新能源行業？

AI顛覆了傳統能源行業的運作模式，新能源行業與企業更是這一變革的先鋒陣地。

在新能源領域，準確的能源需求預測是優化資源配置、提高能源利用效率的關鍵。AI大模型，特別是基於深度學習的時間序列預測模型，能夠處理和分析海量歷史能耗數據、天氣預報信息以及經濟活動指標等，實現對未來能源需求的精準預測。

例如，谷歌的DeepMind與英國電網合作，利用AI模型提前36小時預測風電產出，幫助電網更有效地調配資源，減少對化石燃料的依賴。同樣，智能電網的運維也離不開AI大模型的支持。通過實時監測電網狀態、預測潛在故障並優化運行策略，AI大模型顯著提高了電網的可靠性和穩定性，促進了清潔能源的廣泛應用。

隨着可再生能源比重的增加，如何高效利用這些不穩定、不可控的能源成爲新能源管理的一大挑戰。AI大模型通過精準預測可再生能源的產出，結合電力需求預測和儲能設備的使用情況，能夠制定最優的發電和儲能策略，最大化可再生能源的使用效率，減少碳排放。

例如，加州電力公司(PG&E)利用AI模型優化太陽能和風能的利用，通過預測太陽能板和風力渦輪機的電力產出，結合電力需求預測，制定發電和儲能策略，實現了清潔能源的最大化利用。

AI大模型的應用促使新能源企業不斷創新業務模式，以適應市場需求和技術變革。例如，通過構建基於大模型的能源管理平臺，企業可以實現能源生產、傳輸、分配和消費的全鏈條智能化管理，提高能源利用效率和服務質量。同時，大模型還支持企業開展能源交易和金融服務，拓展新的業務領域和盈利模式。

火爆的新能源汽車行業，同樣離不開AI大模型的支持。從智能駕駛輔助系統到車輛能源管理系統，AI大模型在提升新能源汽車的安全性、舒適性和能效方面發揮着重要作用。智能駕駛輔助系統利用大模型技術實現環境感知、路徑規劃、決策控制等功能，使車輛能夠更智能地應對複雜路況和緊急情況。而車輛能源管理系統則通過大模型對車輛行駛數據、電池狀態等進行實時監測和分析，優化能源分配和充電策略，提高車輛續航能力和能源利用效率。

AI大模型的應用顯著提升了新能源企業的運營效率。通過自動化、智能化的生產和管理流程，企業能夠降低人力成本、減少資源浪費，並提高生產效率和產品質量。例如，在風電場運維中，AI大模型可以實時監測風電機組的狀態，預測潛在故障並進行預防性維護，減少停機時間和維修成本。

AI大模型的應用還激發了新能源企業的創新能力。通過引入先進的AI技術和算法模型，企業能夠在技術研發、產品創新和市場拓展等方面取得突破性進展。例如，在新能源汽車領域，企業可以利用大模型技術優化車輛性能、提升智能化水平並開發新的應用場景和服務模式。

作爲中國能源行業的領軍企業，中國石油在“崑崙大模型”的建設過程中，同樣可以應用於新能源需求預測、智能電網優化和儲能管理等領域，提高新能源的利用效率和服務質量。

AI大模型技術正逐步顛覆能源行業的傳統格局和發展模式。通過創新業務模式、提升運營效率、增強決策能力和激發創新能力等方式，AI大模型將引領能源行業向更加高效、智能和可持續的方向發展。

作 者 | T800