近年来，油田企业围绕“扁平化架构、科学化决策、市场化运营、专业化管理、社会化服务、效益化考核、信息化提升”思路持续推进油公司体制机制建设，为建立健全现代企业制度、实现高质量发展发挥了积极推动作用。当前，数智化已成为引领推动企业转型发展的革命性力量，国内外先进石油企业通过加强数智化应用，在提高勘探开发质效、优化生产组织运行等方面取得显著成效。为此，把握油气行业数智化发展趋势，总结梳理数智化条件下企业完善业务流程、优化管理运行的有效做法，研究探讨进一步深化管理模式的思路举措，对于推动企业高质量可持续发展具有重要意义。

数智化引领油气行业转型发展展现出广阔前景

数智化推动油气增储增产的作用日益凸显。油气业务与数智化深度融合，在油气勘探开发、生产管控等不同领域推动场景化应用，不断促进勘探开发和生产运行质效的提升。一是引领勘探精准度革命性突破。沙特阿美部署的AI大模型整合90年历史数据，将地震资料解释时间从数月缩短至数天，勘探项目周期缩短30%以上，探井成功率提升15%，预测断层与裂缝系统精度达92%，显著降低勘探风险；埃克森美孚通过应用AI地震解释与储层预测技术，在圭亚那Stabroek区块将储层建模时间缩短50%。二是全面推动产能建设方案优化和油气采收率提升。挪威国家石油公司（Equinor）通过全生命周期数字孪生技术动态优化注采方案，在北海Statfjord油田实现采收率提升5—8个百分点；中国石油新疆油田页岩油示范区引入AI压裂参数优化，采收率较初期提高3—5个百分点，单井EUR增长20% 。中国石油勘探开发研究院预计，到2030年，人工智能技术有望推动国内非常规领域新增探明储量增长8%—12%。

数智化已成为油气行业降本增效的重要引擎。数智化深刻改变了传统的油气生产运行流程和管理模式，有力推动了石油企业的成本优化和效益提升。在勘探领域，沙特阿美部署2500亿参数的行业大模型Aramco Metabrain，整合90年地质数据优化钻井布局，500个AI应用场景节省40亿美元；油气开发方面，挪威石油公司为Johan Sverdrup油田构建全流程数字孪生，使用时序预测模型（LSTM）预测设备故障减少停机，维护成本下降30%。生产运行方面，帝国石油引入波士顿动力机器狗承担70%巡检任务，年省5亿美元。

数智化是油气行业安全生产的重要保障。油气行业通过应用人工智能大数据分析、物联网、计算机视觉和机器学习等技术，提升工艺安全、设备安全、泄漏监测、风险预警、现场作业管控和应急处置等方面的效率和安全性，进一步赋能安全生产。如BP采用AI驱动的无人机进行管道巡检。

数智化条件下油田企业优化管理运行取得积极进展

近年来，油田企业围绕油公司模式“信息化提升”要求，大力推动油气生产前端数字化自动化改造，全面推进油气生产信息化平台（PCS）和勘探开发业务协同平台（EPBP）建设，以此为基础探索构建与数智化相适应的体制机制和运行模式。

（一）推动数智化条件下基层劳动组织形式变革取得实效

油田企业通过大力推动油气生产数字化自动化改造和物联网建设，逐步实现油气生产现场 “集中监控、无人值守、定期巡检、应急保障”。 一是智能化示范区建设成果显著。胜利油田青南示范区通过智能化建设，管理区吨油成本降低33%，劳动生产率提升37%，经营效益创历史最高水平。二是持续深化扁平化管理、提高劳动生产率取得突破。江汉油田在清河采油厂探索实施厂直管班组模式，推动厂机关瘦身、整合构建“四大中心”，全厂用工总量下降了60%以上，人均管井数由1.41口提高到3.65口。三是探索新型智能巡检手段为进一步完善基层劳动组织形式创造了条件。胜利油田建立无人机“日常巡检—异常响应—应急处置”全流程工作机制，建立覆盖输油干线、支线以及油井的“三级巡检体系”，实现了安全环保双预警，减少巡检人员15%左右。

（二）探索数智化条件下科研模式创新迈出重要步伐

油田企业以数字化转型为契机，围绕破除制约科技创新的体制机制障碍，以数智化技术为驱动，推进跨领域、跨系统、跨专业协同创新，探索“技术升级—专业协同—智能决策”的科研新模式，推动创新链产业链人才链深度融合，为油气行业高质量发展注入新动能。一是建立探井全生命周期一体化的智能勘探新范式。成功打造“探井在线”智能管控平台，打破传统的部门分割、业务分割，将地质研究、实现从探井井位论证到完井评价的全业务链数字化闭环管理。二是形成模型驱动+智能决策的油藏开发新范式。构建起“模型驱动开发”的新型范式。依托模型自主迭代更新机制和远程智能作业提交系统，有效降低产能建设技术门槛。三是打造模型共享的地质工程一体化决策新范式。构建跨专业融合共享与协同应用的数字化线上支持环境，消除数据孤岛，打破专业壁垒，形成研究成果可视化集成与实时联动的智能化决策机制。

（三）推动数智化赋能管理价值创造取得积极成效

近年来，油田企业机关部门围绕“引领统筹、指导服务、监督监控”职责定位，积极运用数智化手段，全面赋能管理价值创造。一是构建一体化、智慧化的财务数智化管理体系，以“夯实数据基础、建立数据中台、打通业财通道、完善工具算法、赋能生产经营”为主线，深化“三线四区”、洋葱模型、经济配产等价值管理模型应用，实现各要素的横向融合、数据纵向贯通。二是打造业务全覆盖的市场运行系统，构建“协同发展”的要素配置新范式。通过建立产业链一体化管理运行长效机制，统筹协调内外部资源力量，推动不同业务、不同单位目标同向、合作共赢，实现区域资源最优、整体效益最大化。三是构建大监督数智化系统，形成智能监督预警和监督查证模型，系统整合审计、纪检监督、党委巡察、内部控制、财务稽核、法律合同等资源，推动监督检查业务数字化转型，有效提高监督工作质效，为防控经营管理风险提供数智化支撑。

数智化条件下深化油公司模式建设的几点思考

以数智化引领基层劳动组织形式变革需要进一步夯实基础、创新模式。一是着力提升基层员工综合素能。一方面要增强内操管理人员数据分析、技术支撑、协调调度等能力，另一方面要提高班站操作人员的设备运维、线上操作、现场诊断等能力，快速适应数智化、专业化新要求。二是全面推进基层单位标准化建设。在总结试点经验基础上全面推开，以基层单位标准化建设引领劳动组织形式变革。三是探索构建智能化生产新体系。立足现场生产安全监督大模型应用、无人机智能巡检等智能化应用场景，积极探索已有信息化系统与无人机智能巡检融合、人工监督与大模型智能化监督相结合的现场生产运行模式，形成“天地人”协同的“大生产、大运行、大监督”智能化生产新体系。

以数智化推动研发能力提升需要体系构建和模式创新双向发力。一是打造数智化驱动的勘探开发全链条协同管理模式。以数智化管理服务中心为中枢载体，全面深化勘探开发—地质工程双协同的智能云平台，推广“探井在线”管理运行模式，建立跨部门跨专业管理体系，实现勘探规划、油藏建模、钻井设计、生产优化等全业务链的智能决策支持，切实驱动油气田企业数字化转型与高质量发展。二是推广跨专业一体化“大兵团”作战模式。立足页岩油开发中形成的跨专业集成、全链条协同的“大兵团一体化作战”成功经验，面向三次采油、低渗透油藏开发等复杂油气藏攻关领域，加大模型化应用力度，全面推广多学科交叉融合的协同攻关机制，实现院所技术力量的动态聚合与精准调配。三是探索更加有利于吸引人才的科研单位设置模式。积极探索数智化条件下基层科研单位设置模式，通过分区域设置基层研发中心等模式，将基层研发单位转移至区域中心城市，增强人才吸引力、提升研发创新力。

以数智化促进管理体系优化提升需要业务流程再造与技术迭代协同推动。一是开展业务流程梳理。以生产、经营、技术三条关键业务为主线，建立标准化的制度清单、单位清单、职能清单、岗位清单等，全覆盖业务流程开展梳理。二是完善智能技术引擎支撑。主要包括信息识别引擎、规则引擎、流程引擎以及机器学习引擎，在多维度技术引擎共同作用下，促进经营架构迈向数智化。三是借助数智化新技术新工具解决经营痛点难点问题。聚焦价值核算、事前算赢、评价分析、经营考核等经营赋能重点热点领域，形成一体化价值管理平台，建立以油藏经营为核心的管理体系，实现经营业务贯通、经济技术指标统一、结果运用高效的运营模式。