在数字经济与能源革命深度融合的背景下，国家发展改革委、国家能源局联合印发的《关于推进“人工智能+”能源高质量发展的实施意见》（以下简称《意见》）为我国能源行业智能化转型指明了方向。该政策立足能源安全与绿色低碳转型双重目标，构建了人工智能与能源产业深度融合的发展蓝图。本文主要就《意见》相关政策为油气行业带来的机遇和挑战进行分析。

一、油气行业人工智能发展现状

当前油气行业AI应用已从实验性探索进入规模化落地阶段并初见成效。在勘探开发环节，中国石化江苏油田的AI速度谱解析技术仅需8.3秒完成2600平方千米区域分析，预测精度超90%；中国石油、中国石化等央企纷纷接入国产DeepSeek大模型，通过“动态子图切割”技术将推理效率提升3倍，单井部署成本较国际同行降低40%。在炼化与储运环节，全球首座数字孪生乙烯工厂中科炼化通过AI实现核心设备故障预警准确率90%，避免非计划停工损失；国家管网的“管网大模型”覆盖工程建设、生产调控等核心业务，成为行业首批通过双备案的AI项目。在销售服务环节，中国石化已在7座加油站部署智能加油机器人，部分试点站进站率提升超30%，累计加注超2600次。

虽然人工智能已渗透至油气产业链全环节，但整体基础能力仍较薄弱，主要存在三方面核心瓶颈：一是数据治理碎片化，尽管国家管网“油气储运行业可信数据空间”入选国家级试点，但油气数据多源异构且分散，仍有部分数据标准不统一导致AI减排技术应用受限；二是算力结构性短缺，国内油气企业通用GPU依赖进口，成本高企且存在技术断供风险，而自主可控的昇腾硬件生态仅在中石油等头部企业初步建成；三是人才供给失衡，教育部新增的能源人工智能交叉学科计划年培养3000人，仍难填补当前45%的人才缺口。

二、《意见》主要内容

（一）发展目标

《意见》以系统思维构建了能源领域人工智能发展的“四梁八柱”，提出了明确的发展目标和重点任务。政策明确到2027年需推动5个以上专业大模型深度应用，打造10个标杆示范项目，探索百个典型场景，在油气领域重点部署智能钻完井、管网优化、炼化能效提升等场景，形成与《智能油气田建设指南》中“2025年60%在产油田智能化改造”目标的衔接。到2030年，能源领域人工智能专用技术与应用将总体达到世界领先水平，实现跨领域、跨行业、跨业务场景赋能，在电力智能调控、能源资源智能勘探等方向取得突破性进展，具身智能、科学智能等前沿技术在关键场景实现落地应用。

（二）重点任务

政策构建了全方位的场景赋能体系，围绕煤、电、油、气各能源品种，系统部署了人工智能+电网、能源新业态、新能源、水电、火电、核电、煤炭、油气八大应用场景。《意见》聚焦油气行业勘探开发、生产运营、储运销等核心环节，规划了五大智能应用方向，形成覆盖全价值链的智能化解决方案。在勘探阶段，通过构建地震测井处理解释专业大模型，提升有利地质目标识别精度，结合可控震源智能辅助驾驶、地震检波器埋置机器人等装备应用，将传统需要数月的勘探评价周期缩短30%以上。开发环节重点推进智能优化系统建设，实现钻井压裂参数的实时动态调整。生产管控环节，《意见》提出建设大模型驱动的协同研究与决策平台，推动油气田从“人工巡检+经验决策”向“智能感知+数据决策”转型。针对海洋油气开发的特殊需求，政策特别强调生态环境智能监测系统建设，通过溢油智能识别、固废处理智能管控等技术，形成全域环境风险的预知预判能力。在储运环节，《意见》明确要求推进油气管网“黑屏”智能调控，通过市场洞察预测、管网实时仿真、空天地一体线路监测等技术融合。

（三）技术供给和标准建设

《意见》提出开展适用能源领域的数据、算力、算法等共性关键技术攻关，一是夯实数据基础，加快形成能源领域高质量数据集，确保数据全流程安全可靠；二是强化算力支撑，开展多元异构算力统一调度、任务智能编排、存算网一体化融合、算力池化等关键技术攻关，提升智算服务水平，缓解油气行业算力瓶颈；三是提升模型基础能力，推动人工智能与能源领域软件深度融合，突破绿色低碳技术瓶颈。制定完善百项技术标准，重点解决数据治理、算力融合、场景设计等共性问题，为打破“数据孤岛”，实现跨企业数据共享奠定基础。同时，鼓励企业主导制定国际标准，推动我国油气智能技术走向全球市场。

（四）保障措施

《意见》主要从资金、人才、组织等三方面构建保障体系，确保智能化转型落地见效。在资金支持上，形成“中央财政+社会资本”的多元投入机制，发挥多层次资本市场作用，引导社会资本参与人工智能科技项目。针对油气行业高投入特点，政策明确将智能技术装备纳入碳减排支持工具适用范围，降低企业转型成本。人才培育采取“产教融合”模式，支持能源企业与高校共建“人工智能+能源”人才培养基地，设计跨学科课程体系。《意见》提出到2027年培养一批复合型人才，重点解决既懂油气工程又掌握AI算法的人才缺口问题。组织保障方面，建立“地方政府+中央企业+行业协会”协同推进机制，形成上下联动、层层落实、安全发展的工作格局，加快推进人工智能在能源领域融合应用的技术研发、示范试验、推广应用。

三、油气行业人工智能发展新格局

《意见》的出台标志着油气行业智能化进入政策驱动的加速期，将对油气行业产生多维影响，在技术创新层面，油气行业将构建勘探、开发、炼化等细分领域大模型，专业大模型将向纵深突破，形成覆盖勘探开发全流程的模型矩阵，推动形成“大模型+小场景”的落地路径；在产业生态层面，加速产学研协同，构建开放协同、共创共享的能源智能化创新生态体系。通过构建“技术-产业-生态”的三维赋能体系，将推动油气行业从传统经验驱动向数据智能驱动的根本性转变，为能源高质量发展注入新质生产力。

随着政策红利的持续释放，油气行业将加速形成“勘探智能化-生产无人化-管控一体化-服务精准化”的新发展格局。在勘探开发环节，利用专业大模型解析地下地质构造，可将勘探周期大幅缩短，降低勘探成本。同时，开发方案智能优化也将成为趋势。AI 技术能实时分析油藏动态与生产数据，动态调整开采策略，提高采收率。在炼化储运方面，人工智能可通过构建生产模型，实时监测和调整装置参数，提高产品质量与生产效率，降低能耗与物耗。在管网运输上，利用实时仿真技术，结合物联网传感器数据，AI 系统能够提前预测管道泄漏、堵塞等故障，实现智能预警与及时维护，保障油气输送安全稳定。智能钻机、机器人、无人机、智能感知系统等智能生产技术装备的研发与应用，将进一步提升炼化储运环节的自动化与智能化水平。在终端销售领域，人工智能将助力油气企业实现精准营销与智能服务。通过分析用户消费数据，企业可以深入了解客户需求与行为习惯，为不同客户定制个性化服务方案，提升客户满意度与忠诚度。利用大数据和 AI 算法预测市场需求，优化产品配送与库存管理，提高销售效率与企业经济效益。

政策推动下，人工智能将贯穿油气行业全产业链，推动行业从传统的经验驱动向数据与模型双驱动转变，提升行业整体竞争力，构建全新的智能化产业生态。企业需重点把握三大方向：一是参与行业大模型训练数据建设，突破数据和算力瓶颈，构建数据驱动的核心竞争力；二是推进跨领域数据融合应用，尤其在新能源与油气协同开发场景，在智能勘探、管网优化等场景形成示范效应；三是布局绿色低碳智能技术，通过AI优化实现减排降碳目标，最终实现油气行业高质量发展与能源安全保障的双重目标。