近期，中国石油与华为、百度先后接洽，准备携手开启大数据和人工智能技术在石油勘探开发领域的合作。近年来，中国石油与华为已经进行了多次合作，合作领域分布在勘探开发、油气生产、管网储运、智慧炼化、综合补能站、新能源等多个方面。中国石油与百度也曾在多个领域开展合作。譬如为油气储运领域带来变革的WisGPT，就是中国石油与百度合作的我国首个油气储运领域人工智能大模型。

　　中国海油也曾引入华为云Stack提供的软件开发生产线CodeArts。基于CodeArts，中国海油已经开发了智能采办（比如采购执行、仓储物流管理、供应商管理）、智能油田二期（比如交叉工作提醒、区域隐患告知、实时作业监控、AI违章行为识别、智能注采调配）、应用开发云平台等主要业务系统，构建了中国海油供应链一体化数字化平台。

　　近年来，石油公司与IT公司强强联手加快布局数字化，运用大数据、人工智能对油气行业赋能，似乎已成为油气企业的共识。科技企业通常具有物联网、大数据、人工智能、区块链等丰富的技术专长和先进技术，这些技术能够为企业提供数字化转型所需的各种技术解决方案。不仅如此，科技企业还擅长利用数据分析和机器学习等技术，通过对数据进行深度挖掘，为企业数字化转型提供有价值的决策支持。

　　石油企业的业务涵盖勘探、开发、生产、销售多个环节，其地质数据、生产数据、市场数据等数据量相当庞大，且石油企业的运营高度依赖钻井设备、炼油设备、储油设施等，这些设备和设施的可靠性和安全性对于企业的运营至关重要。因此，借助科技企业的技术，实现自身转型升级是石油企业的不二选择。而科技企业也可借助能源行业的“东风”实现自身的发展壮大，双方的合作是经济发展的必然趋势。

　　在能源革命和能源转型的背景下，油气企业需要利用数字技术重构业务模式、管理模式和商业模式，提升核心竞争力，加快数字化、智能化转型。

　　首先，石油的勘探开发过程离不开自动化、物联网、大数据、人工智能等数字技术。自动化钻井系统可以远程监测和控制钻井过程，提高钻井效率，减少人为错误。利用传感器和物联网技术，可以实时了解钻井设备和地下油藏的状态，及时发现故障并采取措施，确保生产安全。利用大数据分析技术，可以对海量地质数据进行处理和分析，更好地了解地下油藏的特性和分布情况。通过分析历史数据和实时数据，可以更准确地预测产量和油藏潜力，优化勘探开发计划。利用人工智能技术可以对地震数据进行自动解释和预测，提高勘探效率，还可以辅助工程师进行油井位置选择和井网布局等决策。例如，道达尔能源利用飞艇和无人机向复杂勘探区域快速投放传感器，实现高效可靠的地震资料采集；其基于大数据平台开发井下故障的AI预测算法，可精确定位故障发生点，单井每次节约500万—700万美元的维修成本。

　　其次，在油气储运过程中，物联网技术和大数据技术可以帮助石油企业提升储运效率。利用物联网技术，可以实时监测管道的运行状态，包括压力、温度、流量等参数。一旦发现异常，系统可以自动报警并采取措施，确保管道安全。通过分析历史数据和实时数据，企业可以预测管道运输的需求和趋势，优化储运计划。自动化装卸设备和智能调度系统，可以实现货物的快速装卸和运输。例如，bp构建的e-field智能油田，以整合新技术手段和业务流程为关键，实时远程监控和管理勘探开发、生产、销售的整体过程，从而实现企业生产的全流程化管理。

　　最后，在油气销售过程中，电子商务技术和客户关系管理技术是重中之重。通过建立数字化营销平台，石油企业可以更有效地推广产品和服务，吸引潜在客户。利用客户关系管理系统（CRM），更好地了解客户的需求和反馈，提高客户的满意度和忠诚度。基于大数据技术对销售数据进行分析，可以了解产品的市场需求和竞争态势，优化销售策略。利用物联网和大数据技术，可以实时跟踪产品的库存和物流信息，确保供应链的顺畅和高效。同时，通过智能预测和调度系统，可以优化库存水平和物流路线，降低库存成本和运输成本。（禹春霞 孙继莉 中国石油大学（北京）经济管理学院）