大漠戈壁，钻塔巍峨耸立，昔日人声混合机械撞击声鼎沸的井场，如今守望操作的却是静默的“数字员工”；方寸屏幕，数据奔涌洞明，地下数千米的油气储层被实时解析，背后“运筹帷幄”的已为无影的智能洪流。这一幕幕，呈现了数智化与AI技术深度融合下，现代油田企业生产的日常图景。

当前，大数据、人工智能、物联网、云计算为核心的数字智能技术，正以前所未有的速度与力度渗透至各行各业，重塑着传统产业的发展模式与竞争格局。对于油田企业而言，这片曾经由地质图纸、钢铁钻头、经验主导的疆域，代表力量与规模的旧时壁垒，正被数据和算法重新定义、解构。数智化浪潮既给传统老油田资金密集、技术密集、风险密集型的产业带来历史性的机遇，又伴随着转型阵痛与严峻挑战。

随着数据爆发式增长、海量聚集式发展，国家层面相继出台了数据相关政策，将“培育数据要素市场、推动数据高效沟通”提升至国家战略高度。

在此背景下，从想象到走向现实，数智化究竟是油田企业主动捕获的“猎物”，还是时代赐予的“礼物”？答案并非非此即彼。它更像一把双刃剑，当碰撞厚重的石油工业时，激荡出的不仅是管理的变革、效率的提升、安全的重构，更是一场关乎未来生存与发展的深刻考问，其最终结果取决于企业如何认知、驾驭与应用。

过去，油田企业竞争的焦点在于谁拥有更多资源储量，谁就能调动更大规模的现实资产；现在，数据价值日趋向“谁能更精准地识别地下”“谁能更高效地动用资源”“谁能更安全可持续地经营”倾斜，价值来源也从规模体量转向认知深度和运营精度。

规则已被改写，要实现这些价值迁移的关键点，油田企业须准确驾驭这股新生力量，构建科学完善的成长、治理体系，将作为新型生产要素的现象级数据，转变为驱动企业转型升级与产业革新的战略资源，加快推动数据由资源向资产转化，切实服务于油气生产经营，为保障国家能源安全、企业高质量发展持续赋能。

管理变革：从经验决策到数据驱动

传统油田企业的管理依赖长期经验、历史案例类比，以及层级分明的金字塔式决策结构。但数智化的介入，从根本上改变了这一模式，推动管理向扁平化、精准化和前瞻化演进。

“十三五”期间，中国石化成功研发并推广了生产指挥系统（PCS）、勘探开发业务系统平台（EPBP）和勘探开发云平台（EPCP）等协同平台。从规划智慧油田建设、开展关键技术研究，到重点推进智慧油气田建设、持续深化生产运行、集成协同及示范工程领域研究，通过构建“数据+平台+应用”体系，实现数据与专业软硬件统一管理，数智化便再难沉寂，而是日益受到关注。

2020年，江苏油田以陈堡油田为试点，实施信息化升级改造，将大数据融入生产经营管理，让大数据采集与人的智慧全息共享、并轨合力，加速数字条件下采油厂标准化建设。五年来，陈堡油田通过数字化、智能化提升管理效能，加强生产业务流程化、标准化、规范化再造，初步形成了数据主导、技术统筹、业务精良的工作新局面。

数字化建设最直接的结果，就是建立起一套精确的制导系统。从人力到智能，从工具到指尖，从“地下”到“云端”，让数字说话，听数字调度，由依赖人力的概略瞄准，升级为依托数据的精准“中靶”，打造出实时感知、透明可视、智能分析、自动操控的智能油田。这其中，海量、高质量的数据扮演着至关重要的角色，通过数据采集、汇聚与集中管理，能够为管理层智慧分析和科学决策提供坚实的信息基础。

然而，数据来源广泛且类型复杂，这套制导系统的构建绝非易事。以陈堡油田为例，首要挑战便来自数据本身。该油田生产性质属采、注、输、供热、伴生气回收于一体，涵盖油井生产数据、水井注入数据、生产设施运行数据，以及静态主数据、动态维护数据，这些数据在格式上千差万别，共同构成了一个多源、多维、多态的海量数据集合。

当上述数据被有效整合并应用于生产全过程时，一方面，催生了革命性的优点，将经验带来的滞后与模糊，转向数据驱动的实时与精准；另一方面，也衍生了颠覆性的缺点，由于“数据孤岛”林立，反而形成新的协同壁垒与数字鸿沟。这赋予油田企业全息透视的慧眼，也要求其具备净化数据的匠心。

数据是数智化的血液。油田企业须实施数据治理先行战略，树立宁要一份不完整的准确数据，不要一百份充满噪点的无效数据的理念，制定并执行统一的数据标准、质量规范和数据管理流程，设立数据清洁专项，对关键生产数据、历史数据进行清洗、补录，标准化监管监控，集成地质、物探、钻井、采油、地面工程等全生命周期数据，构建油田“数字孪生体”，提炼“看得见、管得住、治得好、用得上”的数据治理框架，实现生产全业务流程数据的互联互通与融合应用。

得益于对数据的质量管控和价值挖掘，促使油田企业决策模式升维，打破部门间、专业间的数据壁垒，并联合AI算法，对海量数据进行分析，重构管理流程，管理架构向以项目和数据流为中心的网络化、敏捷化结构转变，地质科研人员、工艺技术人员和运维人员能够在同一数字平台上协同工作，实时共享数据信息，预测油气产量递减规律，优化注采平衡参数，快速响应现场异常变化，模拟不同开发策略下的长、短期经济效益，智能化核算业务范畴，从定性判断走向定量优化。

如果说地下地质数据是静态的认知之源，那么，生产流动数据则是动态的行动之轨和价值之脉，实时刻录着生产价值如何从浩瀚的地层被充分释放和开采出来。油气生产单元须更新管理格局，聚焦油气主业主责，将任务导向型切换至价值导向型，打破传统“采油厂—作业区—井站”的垂直结构，构建“指令层—操作层”的前后台模式，建立相应的采油气工程、油藏工程专家资源池，为前台提供高价值的专业技术服务和算法模型，促进油藏经营、生产运行更高效平稳。

“这种前端标准化操作、后端专家化决策的模式，极大地压缩了数据在层级间的过滤、提报时间，决策链条变得清晰，实现了数据管理的弹性调度与优质协同”，一名基层班组负责人表示。

数字时代，智用数据，智造未来，油田企业必将通过数据授权重构管理框架，以数据流带动业务流，让每个生产单元都成为一个充满活力、自我驱动、持续优化的价值细胞，共同构成整个企业强健而智慧的生命体。

效率跃升：从劳动密集到智能优化

效率是油田企业的生命线，也是工业生产的永恒追求。数智化开启了万物皆可“数”，一切皆成“智”的新时代，正将人从重复、繁重、粗放的工作中解放出来，转向更高价值的分析、决策和创新工作，油田企业须用“数”有道，依托数据全周期高质量管控和精准分析，驶入提质增效的快车道。

2025年9月，由中国石油和石化工程研究会主办的第四届中国智慧油气田技术交流大会暨油气人工智能大模型技术研讨会在成都召开。与会人员聚焦“共筑智慧油气田发展新生态”，利用“大模型+大数据”聚能，揭示了全景透明、自主优化、预测先知、协同无界、大模型赋能这一系列效率跃升的可行性路径。

以中国石化的“长城大模型”和中国石油的“昆仑大模型”为代表，一场由AI引领的深刻变革正在我国油气行业全面铺开。

公开信息表明，中国石化文本数据集工具提供复杂表格与化学公式的高保真提取转换，表格识别准确率85.71%、公式识别准确率91.67%、化学式结构式识别准确率67.7%。构建了预训练语料自动化标注与微调语料动态标注能力，为行业/专业大模型训练提供训练语料。中国石油建立了精细的数据集管理体系，制定了14项行业级、11项专业级、48项场景级数据采集与标注标准。目前，“昆仑大模型”的数据集规模包括100万个行业知识问答对和25万个行业推理问答对。

在油气勘探、生产核心业务环节，利用数据驱动智能化设计，AI技术正在引发一场效率革命。据悉，中国石化石油工程技术研究院利用机器学习模型与多目标最优化算法，构建了井眼轨道、井身结构等核心钻井设计要素的智能小模型，设计结论的准确率整体高于90%。江汉油田60余口井推广应用智能钻井系统，实现了全流程自适应优化决策，形成地面地下一体化闭环控制，生成意见采纳率达到87%，平均机械钻速提升20%，平均钻井周期由60天降至48天。油井工况智能诊断系统在胜利油田、中原油田等企业规模化应用，日均诊断3万余口油井，准确率突破90%。

一名油田采油气工程高级专家明确指出：“在数据采集的源头和使用的终端，效率提升高度依赖算法的准确性、系统的稳定性和数据的完整性，但任何一环疏漏都可能使‘猎手’反被技术所困，导致决策失误。”油气生产企业须从技术使用者，转变为系统架构师，构建“端到端”的韧性数字体系。在数据产生的源头，植入高质量的基因，部署具有自诊断、自校准的工业级传感器，进行初步的数据清洗和异常值识别，将“脏数据”彻底过滤，减轻处理系统的负担。

有了源头之策，企业还应有体系之锚，聚焦源头可控、过程可溯、结果可愈，构建“数据—算法—系统”三角韧性循环，促使三个要素形成相互校验、相互备份的稳定三角结构，并推动使用可解释AI，让关键领域决策不仅有结果，更有清晰透明的逻辑依据。当算法发现自己处于数量质量差或训练样本不足的陌生领域时，主动释放信号降低自主决策权重，转而请求人类操作员介入，最终交由人类专家审校。

如今，中国石化国内上游企业通过数智化建设，油气田企业用工明显减少。从劳动密集迈向智能优化，是数智化转型的具象表现，而从“人类智能”迈向“增强智能”，则为其演变的内核逻辑。因此，数智化的终极目标，绝非停留在简单的机器换人的表层替代，而是致力于一场人机协同的深刻革命。

在数据驱动下，将人从程式化的劳作中解放，进而去聚焦并升华机器无法企及的智慧职能。企业应构建人机协作的新型工作模式，摒弃孤立的项目思维，拥抱开放的平台思维；平衡技术激情与业务理性，构建标准统一、开放兼容、可持续演进的数字平台；组建跨职能的数字团队，培养精通业务、敬畏数据，又敢于质疑算法的复合型人才，联合高校、科研机构与技术公司共建“内容生成—业务协同—动态调整—评价运用”的创新数字生态，推动模型试点和示范应用。

最终，通过全员数字素养提升，为业务创新注入持续动能；通过业务痛点精准破解，驱动运营效率实质性飞跃。在此期间，企业须珍视并激活组织中最可贵的“软实力”，即师徒间的经验传承、团队中灵活的知识共享。这些内生力量，是任何算法都无法复制的核心竞争力。唯有将技术与人文深度融合，让核心能力扎根组织土壤，方能确保数字化成果真正服务于业务的高价值创造与流动。

安全强化：从被动响应到主动预警

安全是生产运营的压舱石，更是企业发展的绝对前提。随着数智化转型持续深入，智能安防逐步成为油田安全管理的核心支撑，赋予企业从被动响应到主动预警的跨越能力，实现风险感知从后知后觉到先知先觉的质变升级。

长庆油田的“特殊作业隐患智能捕捉项目”，为行业提供了可复制的“长庆范式”。该项目是长庆油田围绕“数智中国石油”战略、在数智化转型2.0目标指引下进行的一次系统性革新。其核心在于打造以华为“鲲鹏+昇腾+银河麒麟”技术栈为核心的坚实算力底座，并创新性地构建了“中国石油集团云端集中训练—长庆油田区域推理统一管理—边缘井厂站实时推理”三级协同AI架构，为智能体的高效运行提供了顶层设计保障。在实施层面，项目团队深入生产一线，采集了高达200万张作业场景图像与15万小时的视频数据，建立了包含1.2万条规则的安全知识库，在此基础上，升级建立了覆盖5大类、46项子场景的智能算法矩阵。

该项目运作体系使特殊作业隐患智能捕捉准确率高达94.1%，召回率达到90.75%，漏报率在部分场景下低于0.5%，关键指标全面突破行业纪录。在端侧，推理时延被压缩至800毫秒以内，实现了一般隐患秒级发现、高危隐患100%实时感知，以及“风险感知—决策处置”系统化闭环管控，重大事故风险概率下降90%。目前，“长庆范式”已在大庆、塔里木等多个油田推广应用，为整个流程工业的智能化升级提供了标准化、可复制的样板，筑牢了国家能源安全与员工生命安全的技术防线。

在推进安全管控能级从被动响应向主动预警升级的进程中，海上油田的探索同样卓有成效。以中国海油湛江分公司的涠洲11—2C平台为例，作为中国海油首座具备分离和外输流程的智能化采油平台，通过创新优化监控系统、引入无人艇巡检、建立电潜泵远程监控预警系统等综合手段，实现了对无人井口平台的全面智能管控。在涠洲12—1油田，他们采用“人工+ROV（水下机器人）”协同潜水模式，显著提升了海生物清理和特检工作的效率，为海上油田高风险环境的“无人化”管理与安全“零中断”目标提供了切实可行的路径。

借助AI大数据分析，这一系列生产更迭与实践，让油气生产企业能够实时监控机采设备运行状态，预测设备故障周期和使用寿命，将定期检修转移到预测性维护，大幅降低非计划停机时间和故障待机成本。但当企业过度依赖数字技术，削弱人的警觉性，致使人员技能退化时，数字系统的风险将不可逆转地传导为生产运营的风险，一旦形成“算法黑箱”，出现系统故障或被攻击，企业可能陷入瘫痪，应对能力骤降。

如何从“人防人控”的被动或主动响应，向现代化“技防智控”的超前预防或主动预警平滑过渡？企业须加强顶层设计，系统把握数字“动静变”特征、全流程“人事物”要素的运行规律，在生产重点领域、关键节点，构建人机协同的分级响应机制，要求智能系统不仅输出“是什么”“会怎样”的结论，更须提供“为什么”“怎么办”的决策依据，同步展示关键数据趋势与历史案例对比证据链，从而保持人进行专业判断的活跃度与决策的主导权，实现人对机判的可信可用。

油田生产各环节持续产生海量数据。随着核心生产数据与运营数据逐步实现集中存储与互联互通，其系统亦成为网络攻击的高价值目标，面临黑客入侵、病毒渗透和数据窃取等多重威胁。为应对此类挑战，企业应在推进数智化建设的同时，同步规划并实施智慧油田网络安全保障体系，强化数据分级分类管理与访问控制机制，推进加密传输与存储技术全覆盖，构建以“云—管—端”为核心的纵深防御体系，并建立完善的数据备份与灾难恢复机制，切实保障重要数据的全生命周期安全。

企业应持续完善风险预警与应急响应体系，依托大数据分析与智能算法，实时监测系统运行状态与数据异动，在关键环节始终保留人工干预权限。通过数字孪生技术构建应急推演场景，不定期开展突发事件模拟演练，为指挥决策提供科学依据。一旦发生异常，可依托平台实现一键调度最优处置路径，快速部署救援资源，从而高效控制事态，降低生产损失，提升油田运营的韧性和安全能级。

数智浪潮，奔涌向前，赋能油气田，其势浩然。从管理决策的智能支持，到经营价值的智能优化，再到生产现场的智能感知，油田企业正面临一场宏大变革和系统升级。

值得关注的是，中国工程院院士高金吉首先提出了“人工治愈”理论，这是人工智能体系的一个补充。油田企业唯有以开放拥抱变化，以笃定驱动转型，以审慎驾驭风险，才能使这艘能源巨轮在时代的激流中劈波斩浪、行稳致远，驶向更加智能、高效、绿色的工业新未来。

（文中案例参考来源中国石化报，中国石油、中国海油微信公众号，华为中国政企业务公众号）