目錄第一章：發(fā)展形勢：新型工業(yè)化是石油石化產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的必由之路 ???.?全球石油石化工業(yè)化發(fā)展形勢 ???.?新型工業(yè)化是石油石化產(chǎn)業(yè)發(fā)展的必經(jīng)之途 ??第二章：智能驅(qū)動：智能化助力石油石化產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)新型工業(yè)化 ???.?智能化加速培育石油石化新質(zhì)生產(chǎn)力 ???.?“人工智能+”加速石油石化智能化進程?.?石油石化產(chǎn)業(yè)智能化成熟度與發(fā)展階段

?? ??第三章：全鏈智能：智能化推動石化新型工業(yè)化的場景舉措 ???.?智能勘探 ???.?智能儲運 ???.?智能生產(chǎn) ???.?智能服務(wù) ??第四章：實踐引領(lǐng)：石油石化企業(yè)智能化應(yīng)用的主要案例 ???.?殼牌 ???.?沙特阿美?.?英國石油

?? ??第五章：未來展望：智能化發(fā)展推動下的新型工業(yè)化變革 ???.?石油石化企業(yè)智能化發(fā)展主要挑戰(zhàn)與戰(zhàn)略舉措 ???.?未來石油石化產(chǎn)業(yè)新型工業(yè)化的發(fā)展特征 ??第六章：邁向智能：石油石化企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型建議 ???.?石油石化行業(yè)智能化解決方案 ???.?解決方案：固廢全生命周期管理解決方案 ???.?實踐探索：榮信化工智能工廠 ??關(guān)于石化盈科 ??PART01發(fā)展形勢新型工業(yè)化是石油石化產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的必由之路????年，黨的十六大報告首次提出：“堅持以信息化帶動工業(yè)化，以工業(yè)化促進信息化，走出一條科技含量高、經(jīng)濟效益好、資源消耗低、環(huán)境污染少、人力資源優(yōu)勢得到充分發(fā)揮的新型工業(yè)化路子。”此后的歷次黨代會上，“新型工業(yè)化”都成為報告中重點提及的關(guān)鍵戰(zhàn)略目標。????年?月，全國新型工業(yè)化推進大會在北京召開，習(xí)近平總書記就推進新型工業(yè)化作出重要指示指出，新時代新征程，以中國式現(xiàn)代化全面推進強國建設(shè)、民族復(fù)興偉業(yè)，實現(xiàn)新型工業(yè)化是關(guān)鍵任務(wù)。要完整、準確、全面貫徹新發(fā)展理念，統(tǒng)籌發(fā)展和安全，深刻把握新時代新征程推進新型工業(yè)化的基本規(guī)律，積極主動適應(yīng)和引領(lǐng)新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革，把高質(zhì)量發(fā)展的要求貫穿新型工業(yè)化全過程，把建設(shè)制造強國同發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟、產(chǎn)業(yè)信息化等有機結(jié)合，為中國式現(xiàn)代化構(gòu)筑強大物質(zhì)技術(shù)基礎(chǔ)。從國家發(fā)展大局看，新型工業(yè)化是實現(xiàn)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的戰(zhàn)略舉措，是構(gòu)建國家競爭力、實現(xiàn)中國式現(xiàn)代化的必然選擇。特別是面對當(dāng)前發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力的新要求，新型工業(yè)化能夠深度結(jié)合現(xiàn)代科技力量和數(shù)字產(chǎn)業(yè)化趨勢，為新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展提供強有力的支撐和保障。石油石化產(chǎn)業(yè)是國民經(jīng)濟重要支柱，支撐經(jīng)濟社會持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展。石油石化產(chǎn)業(yè)的新型工業(yè)化發(fā)展有利于保障國家能源安全，全面打造自主可控、安全可靠、競爭力強的石油石化產(chǎn)業(yè)鏈，推動石化工業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。在推動新型工業(yè)化的過程中，全產(chǎn)業(yè)將持續(xù)向化石能源潔凈化、潔凈能源規(guī)模化、生產(chǎn)過程低碳化目標邁進，推動產(chǎn)業(yè)鏈向高附加值化工產(chǎn)品轉(zhuǎn)型升級。同時，通過持續(xù)優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和用能結(jié)構(gòu)，實現(xiàn)全產(chǎn)業(yè)的綠色低碳轉(zhuǎn)型。?.?全球石油石化工業(yè)化發(fā)展形勢?.?.??.?.?全球石油石化產(chǎn)業(yè)發(fā)展形勢世界老牌工業(yè)強國的石油石化產(chǎn)業(yè)普遍發(fā)展歷史悠久，積累雄厚。伴隨產(chǎn)業(yè)升級的大潮，美國、德國、歐盟、日本等國家和政治實體都在不斷強化對石油石化領(lǐng)域的科技賦能，推動傳統(tǒng)重工業(yè)產(chǎn)生新的體系性飛躍。美國在油氣產(chǎn)量方面持續(xù)保持領(lǐng)先，輕質(zhì)致密油（LTO）產(chǎn)量的增長尤其勢頭迅猛，預(yù)計未來仍將保持其作為全球最大石油生產(chǎn)國的地位。美國在整體技術(shù)創(chuàng)新、頁巖油開發(fā)以及油氣資源儲備方面具有顯著的優(yōu)勢。目前，美國石油石化產(chǎn)業(yè)正在大量采用先進的數(shù)字技術(shù)，如物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)分析和人工智能等，提高效率和降低成本，技術(shù)創(chuàng)新的主要領(lǐng)域集中在提高采收率、降低環(huán)境影響、開發(fā)新的勘探與生產(chǎn)技術(shù)等。美國的石化產(chǎn)業(yè)依托工業(yè)體系強大的技術(shù)優(yōu)勢，與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、人工智能實現(xiàn)了深度融合，在智能化、物聯(lián)、安全方面都有顯著的優(yōu)勢成果。????年??月，美國《工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)戰(zhàn)略》發(fā)布，旨在通過物聯(lián)網(wǎng)（IoT）技術(shù)推動包括石化產(chǎn)業(yè)在內(nèi)的制造業(yè)能力升級，通過智能傳感器、數(shù)據(jù)分析和自動化技術(shù)，實現(xiàn)優(yōu)化提效。????年?月，美國能源部（DOE）提出《能源部數(shù)字化轉(zhuǎn)型計劃》，重點是利用大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)，提高能源生產(chǎn)和管理的智能化水平、效率和安全性。拜登政府也在積極發(fā)布政策，大力發(fā)展清潔能源和數(shù)字技術(shù)，推動美國能源產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型。德國的油氣需求和產(chǎn)量近年來持續(xù)下降，除了整體需求變化外，也與其向清潔能源轉(zhuǎn)型有關(guān)。德國在能源效率、可再生能源技術(shù)和環(huán)境政策方面具有一定優(yōu)勢。后續(xù)在技術(shù)創(chuàng)新方面，德國將更加聚焦提高能源效率、發(fā)展可再生能源技術(shù)和推動能源轉(zhuǎn)型。德國在石化領(lǐng)域的產(chǎn)業(yè)升級過程中，強調(diào)引入人工智能、量子計算等數(shù)字技術(shù)，推動產(chǎn)業(yè)效率和創(chuàng)新能力的提升?！兜聡I(yè)戰(zhàn)略????》和《德國數(shù)據(jù)戰(zhàn)略》等一系列文件都表明了德國對包括石化產(chǎn)業(yè)在內(nèi)的各產(chǎn)業(yè)數(shù)字化和智能化發(fā)展的強烈關(guān)注，注重依托先進的數(shù)字技術(shù)優(yōu)化供應(yīng)鏈管理和生產(chǎn)流程，以保持德國在工業(yè)領(lǐng)域的領(lǐng)先地位。歐洲的石油需求整體上呈下降趨勢，煉油產(chǎn)能預(yù)計將減少。目前，歐洲油氣產(chǎn)業(yè)正在逐步實施數(shù)字化戰(zhàn)略，以持續(xù)提高運營效率和安全性。歐盟作為一個高度一體化的政治和經(jīng)濟實體，十分關(guān)注各成員國在包括石化領(lǐng)域在內(nèi)的工業(yè)場景中的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能化改造，并通過《歐洲數(shù)據(jù)戰(zhàn)略》《工業(yè)?.?倡議》《數(shù)字歐洲計劃》等綱領(lǐng)性文件，強調(diào)發(fā)展人工智能、網(wǎng)絡(luò)安全、高性能計算等新型技術(shù)的重要意義。日本的石油需求相對穩(wěn)定，但隨著其國內(nèi)能源政策的變化，未來可能會出現(xiàn)新的結(jié)構(gòu)變化趨勢。日本在能源效率、技術(shù)創(chuàng)新和能源進口多樣化方面具有一定優(yōu)勢，技術(shù)聚焦方向包括優(yōu)化能源效率、提高能源技術(shù)先進性和推動能源多元化等。日本作為石化產(chǎn)業(yè)的老牌強國，政府和民間更加重視現(xiàn)代技術(shù)在石化生產(chǎn)和產(chǎn)業(yè)鏈建設(shè)中的能力提升價值，尤其強調(diào)石化領(lǐng)域環(huán)保能力的重要地位。????年至????年間，日本政府定期發(fā)布《制造業(yè)白皮書》，旨在分析全球制造業(yè)發(fā)展趨勢，提出日本制造業(yè)發(fā)展策略。????年版白皮書特別強調(diào)了優(yōu)化供應(yīng)鏈、增強競爭力、數(shù)字轉(zhuǎn)型（DX）和綠色轉(zhuǎn)型（GX）的相關(guān)發(fā)展。????年??月提出《綠色增長戰(zhàn)略》，計劃????年實現(xiàn)碳中和的目標，推動石化產(chǎn)業(yè)綠色轉(zhuǎn)型。????年?月和??制造和綠色技術(shù)應(yīng)用。?.?.?中國石油石化產(chǎn)業(yè)發(fā)展形勢?.?.?中國石油石化產(chǎn)業(yè)發(fā)展形勢中國的石油石化產(chǎn)業(yè)經(jīng)歷了幾十年的發(fā)展，已經(jīng)具備了龐大的產(chǎn)業(yè)規(guī)模和健全的產(chǎn)業(yè)體系，在維護國家經(jīng)濟穩(wěn)定和產(chǎn)業(yè)安全方面發(fā)揮了重要作用。近年來，伴隨國際原油價格的波動，以及國家對能源轉(zhuǎn)型、環(huán)境保護等提出的一系列新要求，石油石化產(chǎn)業(yè)積極尋求技術(shù)創(chuàng)新和能力升級，提高生產(chǎn)效率，保障生產(chǎn)安全，同時解決環(huán)保、產(chǎn)能過剩等方面的新問題。????年??月??日，習(xí)近平總書記視察九江石化時強調(diào)：“石化產(chǎn)業(yè)是國民經(jīng)濟的重要支柱產(chǎn)業(yè)，希望你們按照黨中央對新型工業(yè)化的部署要求，堅持綠色、智能方向，扎扎實實、奮發(fā)進取，為保障國家能源安全、推動石化工業(yè)高質(zhì)量發(fā)展作出新貢獻?！笔奈迤陂g，國家持續(xù)布局石油石化產(chǎn)業(yè)的自主創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)升級，并不斷引入新技術(shù)加強石油石化領(lǐng)域的效率、安全、環(huán)保能力建設(shè)?！蛾P(guān)于“十四五”推動石化化工產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的指導(dǎo)意見》指出：到????年，石化化工產(chǎn)業(yè)基本形成自主創(chuàng)新能力強、結(jié)構(gòu)布局合理、綠色安全低碳的高質(zhì)量發(fā)展格局，高端產(chǎn)品保障能力大幅提高，核心競爭能力明顯增強，高水平自立自強邁出堅實步伐。????年?月??日，工信部等九部門聯(lián)合印發(fā)了《石化化工行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型實施指南》，對構(gòu)建石化行業(yè)標識解析節(jié)點、數(shù)字化轉(zhuǎn)型標桿工廠、?G標桿工廠、智能制造優(yōu)秀場景、智慧化工園區(qū)等都提出了具體的指標，并修訂??項以上數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)標準。????年?月的《政府工作報告》，更加明確地提出強化能源資源安全保障，加大油氣、戰(zhàn)略性礦產(chǎn)資源勘探開發(fā)力度，加快構(gòu)建大國儲備體系，加強重點儲備設(shè)施建設(shè)，推進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源結(jié)構(gòu)、交通運輸結(jié)構(gòu)、城鄉(xiāng)建設(shè)發(fā)展綠色轉(zhuǎn)型?！????年推進石油和化工產(chǎn)業(yè)綠色低碳發(fā)展工作方案》主要關(guān)注的是綠色低碳發(fā)展，也涉及了數(shù)字化轉(zhuǎn)型在促進綠色發(fā)展方面的重要作用，鼓勵企業(yè)利用數(shù)字化手段提升能效、減少排放。在產(chǎn)業(yè)發(fā)展方面，????年中央經(jīng)濟工作會議確立了“穩(wěn)中求進、以進促穩(wěn)、先立后破”的部署，石油石化產(chǎn)業(yè)也依從國家大局，在國際、國內(nèi)復(fù)雜經(jīng)濟因素的背景下，尋求轉(zhuǎn)型突破，實現(xiàn)高質(zhì)量增長。根據(jù)國家統(tǒng)計局數(shù)據(jù)，????年石化產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)營業(yè)收入??.??萬億元，同比下降?.?%；利潤總額????.?億元，同比下降??.?%；進出口總額????.?億美元，同比下降?.?%。這主要與原油、天然氣及絕大多數(shù)化工產(chǎn)品的價格下降幅度較大有關(guān)；但與此同時，石油石化產(chǎn)業(yè)在提升效能、調(diào)整結(jié)構(gòu)、解決產(chǎn)能過剩等方面也有很大的改善空間。在全社會大力推廣新能源汽車替代燃油汽車的戰(zhàn)略下，成品油消費增長趨勢將逐漸放緩。????年?月份，國內(nèi)汽油消費自????年?月以來首次出現(xiàn)下降，同比減少?.?%。隨著新能源汽車滲透率快速提升，國內(nèi)汽油消費量最早或?qū)⒃诮衲赀_峰，圍繞成品油消費的產(chǎn)業(yè)鏈、物流、服務(wù)、環(huán)保等領(lǐng)域都將面臨巨大的轉(zhuǎn)型壓力。同時，伴隨原料價格、居民可支配收入、消費價格等一系列社會指標的波動影響，包括石油石化在內(nèi)的各個行業(yè)都需要主動應(yīng)對趨勢變化帶來的嚴峻挑戰(zhàn)，及時調(diào)整生產(chǎn)結(jié)構(gòu)，加強一體化經(jīng)營管理，提高企業(yè)效益水平。????以煉油化工、煤化工為代表的流程型行業(yè)，生產(chǎn)過程極其復(fù)雜，包含了大量的物理反應(yīng)、化學(xué)反應(yīng)，物料還存在氣、液、固等多種形態(tài)，上下游耦合度高。石油石化行業(yè)的新型工業(yè)化發(fā)展，進一步對生產(chǎn)過程精確控制提出更高要求。同時，包括人工智能（AI）、大數(shù)據(jù)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)軟件、?G和數(shù)字孿生在內(nèi)的新一代數(shù)字技術(shù)為石化產(chǎn)業(yè)帶來了前所未有的新機遇。這些技術(shù)的應(yīng)用不僅能提升石化產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)效率和安全性，還有望推動石油石化產(chǎn)業(yè)向高端化、智能化、綠色化方向發(fā)展。其中，以人工智能技術(shù)為代表的智能化發(fā)展將成為落實石油石化產(chǎn)業(yè)新型工業(yè)化的關(guān)鍵。企業(yè)需要在工程項目中實施智能化，通過構(gòu)建涵蓋財務(wù)、物資、營銷、金融等多個業(yè)務(wù)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)分析模型，為石化產(chǎn)業(yè)的智能化建設(shè)打下堅實的基礎(chǔ)。值得關(guān)注的是，????年《政府工作報告》首次寫入了“人工智能+”，人工智能技術(shù)將作為關(guān)鍵驅(qū)動力量，與包括石油石化在內(nèi)的制造、醫(yī)療、教育、交通、農(nóng)業(yè)等多個行業(yè)進行深度融合，推動傳統(tǒng)行業(yè)的轉(zhuǎn)型升級和社會經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的變革，并創(chuàng)造出新的生產(chǎn)、服務(wù)和商業(yè)模式。?.?新型工業(yè)化是石油石化產(chǎn)業(yè)發(fā)展的必經(jīng)之途石油石化產(chǎn)業(yè)落實新型工業(yè)化，是未來產(chǎn)業(yè)發(fā)展的方向，也是中國高質(zhì)量發(fā)展的要求，將推動石油石化產(chǎn)業(yè)形成“技術(shù)創(chuàng)新驅(qū)動、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化、智能化升級、可持續(xù)發(fā)展”的高質(zhì)量發(fā)展良性循環(huán)。石化盈科與IDC共同對石油石化新型工業(yè)化定義如下：石油石化新型工業(yè)化是以技術(shù)創(chuàng)新為基礎(chǔ)，以構(gòu)建現(xiàn)代石化產(chǎn)業(yè)體系、促進產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展、培育新質(zhì)生產(chǎn)力為目標，以高端化、智能化、綠色化為方向，推動石油石化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化、智能化升級、可持續(xù)發(fā)展的系統(tǒng)工程。石油石化新型工業(yè)化是以技術(shù)創(chuàng)新為基礎(chǔ)，以構(gòu)建現(xiàn)代石化產(chǎn)業(yè)體系、促進產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展、培育新質(zhì)生產(chǎn)力為目標，以高端化、智能化、綠色化為方向，推動石油石化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化、智能化升級、可持續(xù)發(fā)展的系統(tǒng)工程。圖?.新型工業(yè)化推動石油石化產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展新型工業(yè)化構(gòu)建現(xiàn)代石化產(chǎn)業(yè)體系 促進產(chǎn)業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展高端化

特種化學(xué)品開發(fā)高性能材料開發(fā)產(chǎn)品附加值提高工藝流程改進……特種化學(xué)品開發(fā)高性能材料開發(fā)產(chǎn)品附加值提高工藝流程改進……可再生能源使用…….

綠色化研發(fā)輔助設(shè)計井下工況檢查現(xiàn)場培訓(xùn)模擬智能庫存管理…….來源:石化盈科&IDC????年發(fā)展目標：構(gòu)建現(xiàn)代石化產(chǎn)業(yè)體系，促進產(chǎn)業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展，形成“技術(shù)創(chuàng)新驅(qū)動、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化、智能化升級、可持續(xù)發(fā)展”的高質(zhì)量發(fā)展良性循環(huán)，從而增強中國石油石化的核心競爭力。石化產(chǎn)業(yè)的新型工業(yè)化，唯有通過科技創(chuàng)新和自立自強來實現(xiàn)。加快推進綠色低碳轉(zhuǎn)型，以數(shù)字技術(shù)為抓手，讓石油石化產(chǎn)業(yè)的新型工業(yè)化為中國的新型工業(yè)化體系筑基，為中國式現(xiàn)代化發(fā)揮應(yīng)有的作用。發(fā)展方向：高端化在石油石化的生產(chǎn)、加工、運營過程中，全面增加產(chǎn)品與服務(wù)的技術(shù)含量，提高產(chǎn)業(yè)發(fā)展附加值。例如，在生產(chǎn)過程中持續(xù)引入數(shù)字技術(shù)，改進現(xiàn)有工藝流程，提高生產(chǎn)過程的檢測、管理和質(zhì)量控制水平，為市場提供更高質(zhì)量的石油石化產(chǎn)品。同時，為滿足化工客戶的新需求，深度開發(fā)特種化學(xué)品及高性能材料，運用數(shù)字技術(shù)提高產(chǎn)品附加值。??智能化面向石油石化全產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展，全面融入人工智能和自動化技術(shù)，用智能化加速產(chǎn)業(yè)升級進程。在企業(yè)經(jīng)營中逐步推進數(shù)字化、數(shù)智化應(yīng)用，利用定制化解決方案和服務(wù)幫助企業(yè)提升運營質(zhì)量和效率。在自動化生產(chǎn)過程中，利用智能制造系統(tǒng)的豐富功能，實時監(jiān)控生產(chǎn)過程，優(yōu)化生產(chǎn)效率，減少資源浪費。在產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同和流通過程中，構(gòu)建智能物流和供應(yīng)鏈管理平臺，提高整個產(chǎn)業(yè)鏈的響應(yīng)速度和靈活性。綠色化在國家“雙碳”戰(zhàn)略的大背景下，石油石化產(chǎn)業(yè)需要轉(zhuǎn)變發(fā)展模式，拓展新需求，創(chuàng)造新模發(fā)展思路：基于石油石化產(chǎn)業(yè)業(yè)務(wù)特點，合理采納數(shù)字技術(shù)，積極培育新質(zhì)生產(chǎn)力，推動產(chǎn)業(yè)鏈優(yōu)化升級，推進數(shù)字經(jīng)濟的創(chuàng)新發(fā)展，推動產(chǎn)業(yè)向高效、安全、環(huán)保和可持續(xù)發(fā)展的現(xiàn)代化方向邁進。從總體上看，新型工業(yè)化強調(diào)創(chuàng)新驅(qū)動、智能制造、綠色發(fā)展和高效利用資源。在石油石化產(chǎn)業(yè)，以高端化、智能化、綠色化為導(dǎo)向，積極引入人工智能、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等先進技術(shù)，能夠幫助行業(yè)企業(yè)在推動新型工業(yè)化的進程中，獲得持續(xù)發(fā)展的新動能。以人工智能為引領(lǐng)的數(shù)字技術(shù)，在顯著提升石油石化產(chǎn)業(yè)質(zhì)量和效率的同時，也增強了產(chǎn)業(yè)的國際競爭力；同時，人工智能的廣泛應(yīng)用，也凸顯了數(shù)據(jù)、管理、技術(shù)和知識的重要作用。隨著減碳脫碳理念的深入人心，人工智能技術(shù)會引發(fā)石油石化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和經(jīng)營模式的根本性變革。因此，基于石油石化產(chǎn)業(yè)鏈的勘探、儲運、生產(chǎn)、服務(wù)等核心業(yè)務(wù)，新一代以智能化為代表的數(shù)字技術(shù)將持續(xù)與傳統(tǒng)工業(yè)流程深度融合，加快培育新質(zhì)生產(chǎn)力，推動產(chǎn)業(yè)鏈優(yōu)化升級，從而引導(dǎo)產(chǎn)業(yè)向高效、安全、環(huán)保和可持續(xù)發(fā)展的現(xiàn)代化方向邁進。??PART02智能驅(qū)動智能化助力石油石化產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)新型工業(yè)化?.?智能化加速培育石油石化新質(zhì)生產(chǎn)力石油石化產(chǎn)業(yè)正通過技術(shù)創(chuàng)新、綠色低碳轉(zhuǎn)型、智能化升級以及新材料和新工藝的研發(fā)，培育新質(zhì)生產(chǎn)力。這一過程涉及技術(shù)、產(chǎn)業(yè)和市場的深度融合，共同推動產(chǎn)業(yè)向高端化、智能化、綠色化的目標持續(xù)發(fā)展。其中，智能化是當(dāng)前及未來一段時期的重點突破方向，為高端化和綠色化提供強有力的支撐和保障。隨著人工智能相關(guān)技術(shù)的引領(lǐng)推動，石油石化產(chǎn)業(yè)的智能化發(fā)展不僅成為企業(yè)邁向新型工業(yè)化的必由之路，更是實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的重要途徑。石油石化產(chǎn)業(yè)的智能化發(fā)展與人工智能技術(shù)之間存在著密不可分的關(guān)系。人工智能作為引領(lǐng)新型工業(yè)化的關(guān)鍵技術(shù)之一，已經(jīng)成為推動石油石化產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)智能化的關(guān)鍵力量。隨著石油石化產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深入，智能化的發(fā)展與人工智能技術(shù)進一步融合，為石油石化產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型升級提供了強有力的支撐，而產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型又為人工智能技術(shù)的應(yīng)用提供了更加廣闊的空間和平臺。人工智能技術(shù)的演進正從解決特定任務(wù)的狹義AI向具備更廣泛認知能力的廣義AI邁進（圖?）。智能化是對企業(yè)數(shù)字化發(fā)展的一次重大升級，將推進石油石化數(shù)字化的智能新應(yīng)用。例如：數(shù)字技術(shù)推動的調(diào)度管理規(guī)則數(shù)據(jù)化，以傳統(tǒng)人工智能的運籌能力支撐調(diào)度管理的自動化進階打磨，加之與云、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的融合，進一步推動了工程的智能化進階發(fā)展。圖?.石油石化產(chǎn)業(yè)人工智能技術(shù)演進路線業(yè)務(wù)價值業(yè)務(wù)價值????智能工況診斷智能供應(yīng)優(yōu)化智能研發(fā)模擬數(shù)字孿生交互湖倉智能管理廣義AI 智能質(zhì)量管理風(fēng)險智能預(yù)測智能井下管理智能營銷預(yù)測機器人主動作業(yè)智能無廢生產(chǎn)智能能碳管理無廢生產(chǎn)管理生成式AI智能無廢生產(chǎn)智能客戶管理AI無處不在地震解釋巡檢智能管網(wǎng)調(diào)度優(yōu)化LLM智能倉儲管理API開發(fā)輔助設(shè)計狹義AI智能調(diào)度XaaS知識圖譜云智能輔助生產(chǎn)調(diào)度管理互聯(lián)網(wǎng)地震解釋平臺和生態(tài)社交數(shù)字績效管理可視化監(jiān)控工程虛擬測量移動多重創(chuàng)新????時間來源:石化盈科&IDC????年隨著大模型和XaaS（一切即服務(wù)）等技術(shù)的快速發(fā)展，業(yè)務(wù)價值的挖掘已經(jīng)進入了平臺化和社群化的新階段，其中模型與應(yīng)用場景的深度融合進一步深化了業(yè)務(wù)價值的實現(xiàn)。生成式AI在體驗運營方面的突破，以及其對石油石化業(yè)務(wù)未知領(lǐng)域的探索和賦能，推動著人工智能向“AI無處不在”階段發(fā)展。?.?“人工智能+”加速石油石化智能化進程生成式AI與大模型開啟了通用人工智能（AGI）發(fā)展新時代，人工智能領(lǐng)域的技術(shù)迭代和應(yīng)用開發(fā)將會發(fā)生革命性的變化。據(jù)IDC對全球油氣企業(yè)的調(diào)研顯示，近??%的企業(yè)認為AI模型將有益于業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的應(yīng)用發(fā)掘，進而支持他們在競爭中取得優(yōu)勢?！叭斯ぶ悄?”將成為石油石化產(chǎn)業(yè)新型工業(yè)化進程的關(guān)鍵要素。一方面，依托整體數(shù)字化能力體系的持續(xù)進步，人工智能技術(shù)能夠為石油石化產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)、運營以及企業(yè)管理過程帶來更多的效能提升空間，為高端化和綠色化提供更多的實踐手段。另一方面，人工智能應(yīng)用也將催生新的發(fā)展模式，在與產(chǎn)業(yè)深度融合的過程中，帶來新的流程、崗位和市場，形成產(chǎn)業(yè)增值效應(yīng)。IDC將大模型之前的AI時代定義為“傳統(tǒng)智能”，與之對應(yīng)，當(dāng)前以生成式AI為代表的新一代AI技術(shù)則奠定了新的“人工智能+”時代的發(fā)展基礎(chǔ)?！皞鹘y(tǒng)智能”與“人工智能+”在技術(shù)模式、應(yīng)用模式、發(fā)展模式、創(chuàng)新模式、交互模式五個層面有顯著的區(qū)別：圖?.“傳統(tǒng)智能”與“人工智能+”的區(qū)別基于規(guī)則?基于預(yù)設(shè)的邏輯和算法來執(zhí)行任務(wù)，而非通過學(xué)習(xí)獲得智能

基于學(xué)習(xí)?通過AI相關(guān)技術(shù)，模擬人類的學(xué)習(xí)、推理和決策過程，處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)和任務(wù)固定環(huán)境?應(yīng)用于特定領(lǐng)域或任務(wù)，自動問題處理，靈活性和適應(yīng)性較差

靈活環(huán)境?應(yīng)用于復(fù)雜且寬闊領(lǐng)域下的非結(jié)構(gòu)多模處理，靈活性和適應(yīng)性更強瓶頸可見?易遇到發(fā)展瓶頸且智能難以自我迭代流程優(yōu)化?統(tǒng)的優(yōu)化，而非創(chuàng)造全新的解決方案

傳統(tǒng)智能 人工智能+

自我突破?能夠不斷自我優(yōu)化和擴展能力，具備自我突破和學(xué)習(xí)能力，發(fā)展空間大方案創(chuàng)新?跳出規(guī)則束縛，通過智能構(gòu)建新業(yè)務(wù)模式和解決方案，增加方案創(chuàng)新性單向指令?交互水平局限于系統(tǒng)設(shè)計，為使用者提供規(guī)則范圍內(nèi)的回答

雙向交互?雙向交互回答開放性問題，為使用者提供更多規(guī)則外洞察及多維度回答來源:石化盈科&IDC????年????技術(shù)模式：“傳統(tǒng)智能”基于預(yù)設(shè)的邏輯和算法來執(zhí)行任務(wù)，而非更多地通過學(xué)習(xí)來持續(xù)提升智能；“人工智能+”則模擬人類的學(xué)習(xí)、推理和決策過程，能夠持續(xù)進化并處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)和任務(wù)；應(yīng)用模式：“傳統(tǒng)智能”一般應(yīng)用于特定領(lǐng)域任務(wù)，聚焦自動處理問題，靈活性和適應(yīng)性較差；“人工智能+”可應(yīng)用于復(fù)雜且廣域的非結(jié)構(gòu)化多模任務(wù)處理，具備很強的靈活性和普適性；發(fā)展模式：“傳統(tǒng)智能”在單個領(lǐng)域有明顯可見的發(fā)展瓶頸，在應(yīng)用過程中需要較多的人為干預(yù)，自我迭代相對較困難；“人工智能+”能夠不斷進行自我優(yōu)化和擴展，具備持續(xù)的學(xué)習(xí)和自我突破能力，發(fā)展空間廣闊；創(chuàng)新模式：“傳統(tǒng)智能”一般可針對固有流程和系統(tǒng)進行優(yōu)化，但無法創(chuàng)造新的業(yè)務(wù)解決方案；“人工智能+”則能夠在一定程度上跳出規(guī)則束縛，通過生成式智能編排新的流程，構(gòu)建新的業(yè)務(wù)模式，大幅提升創(chuàng)新能力；交互模式：“傳統(tǒng)智能”的交互水平局限于系統(tǒng)設(shè)定，為用戶提供知識庫和規(guī)則范圍內(nèi)的交互內(nèi)容；“人工智能+”可以通過雙向交互回答開放性的問題，讓用戶能夠在固有規(guī)則之外獲得很強的洞察和連續(xù)思維能力。利用新技術(shù)賦能業(yè)務(wù)發(fā)展是一項復(fù)雜的系統(tǒng)性工程。IDC近期的調(diào)研數(shù)據(jù)顯示，云技術(shù)、?G和AI技術(shù)位列煉油企業(yè)實現(xiàn)高效運營和數(shù)字化轉(zhuǎn)型的投資前三位，其中AI技術(shù)更是被超過??%的受訪企業(yè)選擇為能夠幫助企業(yè)實現(xiàn)卓越運營的技術(shù)之一?！叭斯ぶ悄?”可以為云計算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)等ICT技術(shù)提供強勁的智能引擎，并通過技術(shù)推動業(yè)務(wù)實踐，加速石油石化產(chǎn)業(yè)的智能化進程。圖?.通過發(fā)展智能化落實中國石油石化新型工業(yè)化框架圖新型工業(yè)化構(gòu)建現(xiàn)代石化產(chǎn)業(yè)體系構(gòu)建現(xiàn)代石化產(chǎn)業(yè)體系促進產(chǎn)業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展預(yù)測建模來源:石化盈科&IDC????年目前，“人工智能+”正在賦能石油石化資源開發(fā)、管道儲運、煉油化工、產(chǎn)品銷售等核心業(yè)務(wù)，通過知識獲取和知識應(yīng)用兩大類能力與全產(chǎn)業(yè)鏈的深度融合，將產(chǎn)業(yè)知識全面引入到產(chǎn)業(yè)智能化建設(shè)過程中。其中，知識獲取過程涉及機器學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)、搜索、群體智能以及數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)體系；知識應(yīng)用過程則包含模式識別、專家系統(tǒng)、計算機視覺、自然語言處理、語音處理、多智能體系統(tǒng)、規(guī)劃應(yīng)用、推薦系統(tǒng)、環(huán)境監(jiān)測等技術(shù)實踐。IDCFutureScape報告預(yù)測：在未來兩年內(nèi)，??%的油氣中下游企業(yè)將部署AI技術(shù)以實IDCFutureScape報告預(yù)測：在未來兩年內(nèi)，??%的油氣中下游企業(yè)將部署AI技術(shù)以實現(xiàn)自動化數(shù)據(jù)分析；到????年，??%的油氣田企業(yè)將投資GenAI，提高現(xiàn)場技術(shù)人員生產(chǎn)力，并以數(shù)字化方式沉淀現(xiàn)場技術(shù)人員知識來構(gòu)建知識管理平臺；為實現(xiàn)凈零承諾，到????年，??%的油氣產(chǎn)業(yè)上下游企業(yè)將采用AI驅(qū)動的碳數(shù)據(jù)平臺，實現(xiàn)碳捕獲和數(shù)據(jù)披露自動化，并使用AI技術(shù)來實時預(yù)測凈零計劃的履約情況。???????.?石油石化產(chǎn)業(yè)智能化成熟度與發(fā)展階段傳統(tǒng)的石油石化智能化應(yīng)用，主要以單點技術(shù)賦能的模式出現(xiàn)，通過智能化技術(shù)提升包括煉油、鉆井、油氣提取和化工轉(zhuǎn)化等關(guān)鍵環(huán)節(jié)的生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。例如，煉油技術(shù)通過數(shù)字技術(shù)優(yōu)化環(huán)保和過程控制，鉆井技術(shù)利用智能化設(shè)備在復(fù)雜地質(zhì)條件下實現(xiàn)高效鉆探。在這些應(yīng)用中，AI通過與大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的結(jié)合，提升生產(chǎn)過程的自動化水平和質(zhì)量。但石油石化作為流程制造的典型代表，不僅需要強化關(guān)鍵環(huán)節(jié)的能力，更需要從產(chǎn)業(yè)鏈、供應(yīng)鏈的全局視角持續(xù)進行洞察、優(yōu)化和決策；在提升整體生產(chǎn)效率和安全性的同時，更應(yīng)關(guān)注產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化和增長方式的轉(zhuǎn)變，為產(chǎn)業(yè)的持續(xù)創(chuàng)新和長遠發(fā)展注入新動力。新一代人工智能技術(shù)可推動對石油石化中的專業(yè)知識、勘探生產(chǎn)數(shù)據(jù)、機理模型和數(shù)字化系統(tǒng)的高效整合，進而實現(xiàn)數(shù)字化服務(wù)鏈與業(yè)務(wù)價值鏈的深度融合和持續(xù)優(yōu)化，為油氣地質(zhì)、油井管理、生產(chǎn)工程、油氣儲運、煉油和石油化工等多個關(guān)鍵領(lǐng)域提供開放式的智能賦能。這一過程在石油石化產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)、運營和供應(yīng)鏈管理等方面展現(xiàn)出巨大的賦能潛力。?.?.??.?.?石油石化產(chǎn)業(yè)智能化發(fā)展成熟度本白皮書對石油石化的智能化發(fā)展成熟度進行了標準化定義，用以評價人工智能在石油石化企業(yè)中的技術(shù)和業(yè)務(wù)賦能水平，總體上分為L?-L?共五個成熟度階段（圖?）。對不同階段可依據(jù)業(yè)務(wù)賦能和技術(shù)深度兩個維度進行評估，其中，業(yè)務(wù)賦能從低到高的參考標準分別為專項創(chuàng)新、局部智能、泛在智能、協(xié)同智能、認知智能，技術(shù)深度的參考標準為數(shù)據(jù)提效、靜態(tài)優(yōu)化、動態(tài)應(yīng)用、智能交互、智能互聯(lián)。業(yè)務(wù)賦能專項創(chuàng)新業(yè)務(wù)賦能專項創(chuàng)新局部智能泛在智能協(xié)同智能認知智能單點試驗 L? AI開始被應(yīng)用于石油石化產(chǎn)業(yè)的特定領(lǐng)域；工廠引入基礎(chǔ)數(shù)據(jù)分析和自動化，實現(xiàn)通信融合及裝置在線化的轉(zhuǎn)型創(chuàng)新優(yōu)化創(chuàng)新 L? 實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)智能化與石油石化新型工業(yè)化，落實無人干預(yù)決策；生產(chǎn)資源得以動態(tài)智能配置，實現(xiàn)智能驅(qū)動業(yè)務(wù)實時創(chuàng)新技術(shù)深度數(shù)據(jù)提效靜態(tài)優(yōu)化動態(tài)應(yīng)用智能交互優(yōu)化創(chuàng)新 L? 實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)智能化與石油石化新型工業(yè)化，落實無人干預(yù)決策；生產(chǎn)資源得以動態(tài)智能配置，實現(xiàn)智能驅(qū)動業(yè)務(wù)實時創(chuàng)新技術(shù)深度數(shù)據(jù)提效靜態(tài)優(yōu)化動態(tài)應(yīng)用智能交互智能互聯(lián)產(chǎn)業(yè)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺業(yè)務(wù)模塊集成AI決策；業(yè)務(wù)場景集成智能，實現(xiàn)工廠環(huán)境物聯(lián)感知，數(shù)據(jù)、知識及模型的有機融合L? 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺方案實現(xiàn)智能自動化；企業(yè)的工廠生產(chǎn)及運營實現(xiàn)智能協(xié)同，實現(xiàn)復(fù)雜業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)分析和智能賦能支撐L? 產(chǎn)業(yè)上下游實現(xiàn)智能自動化互聯(lián)，生成式AI/大模型推動產(chǎn)業(yè)升級；企業(yè)實現(xiàn)跨產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)據(jù)共享、業(yè)務(wù)自動化與AI融合化L? 來源:石化盈科&IDC????年L?單點試驗級：智能技術(shù)開始應(yīng)用于石油石化產(chǎn)業(yè)的特定領(lǐng)域，工廠引入基礎(chǔ)數(shù)據(jù)分析和自動化技術(shù)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集、報告生成、通信融合和裝置在線化，能夠?qū)诵臉I(yè)務(wù)環(huán)節(jié)進行流程化管理，推動產(chǎn)業(yè)從傳統(tǒng)操作模式向智能化轉(zhuǎn)型的初步探索，為后續(xù)的深入應(yīng)用奠定基礎(chǔ)。L?局部推廣級：石油石化產(chǎn)業(yè)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺集成AI決策，將智能技術(shù)應(yīng)用于多個業(yè)務(wù)模塊，實現(xiàn)工廠環(huán)境的物聯(lián)感知，并通過數(shù)據(jù)、知識和模型的有機融合優(yōu)化決策過程。業(yè)務(wù)場景集成機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)，自動化特定任務(wù)，智能化應(yīng)用從單一領(lǐng)域擴展至多個模塊，提高了操作效率和決策準確性。L?擴展復(fù)制級：石油石化產(chǎn)業(yè)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺方案推動生產(chǎn)和運營領(lǐng)域的智能協(xié)同，并實現(xiàn)智能自動化。企業(yè)可通過應(yīng)用成熟的算法模型進行復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析和預(yù)測，為業(yè)務(wù)決策提供精準支撐，運用智能技術(shù)增強工廠的生產(chǎn)與運營效率，提高業(yè)務(wù)決策的準確性。L?運營管理級：產(chǎn)業(yè)上下游實現(xiàn)智能自動化互聯(lián)，生成式AI和大模型等在產(chǎn)業(yè)升級中發(fā)揮重要作用，AI與業(yè)務(wù)深度融合，產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)共享和業(yè)務(wù)流程的高度自動化得以實現(xiàn)，同時實現(xiàn)對核心業(yè)務(wù)的精準預(yù)測。這一階段，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的無縫共享和業(yè)務(wù)的智能化運作，推動產(chǎn)業(yè)鏈的全面升級。L?優(yōu)化創(chuàng)新級：石油石化產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)全環(huán)節(jié)智能化，構(gòu)建了一個高度自動化、互聯(lián)互通的智能工業(yè)網(wǎng)絡(luò)。AI技術(shù)與業(yè)務(wù)深度融合，推動產(chǎn)業(yè)深度自動化，落實無人干預(yù)決策。生產(chǎn)資源得以動態(tài)智能配置，使得業(yè)務(wù)實現(xiàn)實時創(chuàng)新。在此階段，智能化水平達到高峰，不僅優(yōu)化了現(xiàn)有業(yè)務(wù)流程，還推動了產(chǎn)業(yè)的持續(xù)創(chuàng)新與發(fā)展。從當(dāng)前石油石化產(chǎn)業(yè)的智能化發(fā)展現(xiàn)狀看，整個產(chǎn)業(yè)整體上處于L?~L?的水平，即大部分的企業(yè)已經(jīng)部署了基于數(shù)據(jù)的自動化采集、分析技術(shù)，并已經(jīng)在一些特定的生產(chǎn)和管理環(huán)節(jié)中應(yīng)用人工智能技術(shù)參與檢測、識別和決策。部分企業(yè)正在積極采用生成式人工智能技術(shù)開發(fā)新的應(yīng)用場景，力求給企業(yè)發(fā)展帶來更強的驅(qū)動力。石油石化領(lǐng)域的大企業(yè)持續(xù)向更高階的L?、L?級智能化邁進時，需要高效整合內(nèi)、外部力量，推動人工智能技術(shù)與更深層面的業(yè)務(wù)流程進行全方位融合，包括針對石油石化產(chǎn)業(yè)的需求，通過預(yù)訓(xùn)練、精調(diào)等方式，推動石油石化垂類大模型的發(fā)展，并將其應(yīng)用在勘探、儲運、生產(chǎn)和服務(wù)業(yè)務(wù)的核心場景中。?.?.??.?.?石油石化企業(yè)智能化發(fā)展路徑石油石化企業(yè)在推動自身智能化成熟度躍遷時，可依托自身實踐基礎(chǔ)，全面參照智能化發(fā)展“三步法”方法論支撐（圖?），通過認知與規(guī)劃、探索與應(yīng)用、深入與普惠三個過程，推動企業(yè)的智能化水平持續(xù)提升。圖?.石油石化企業(yè)智能化成熟度躍遷“三步法”01認知與規(guī)劃01認知與規(guī)劃理解AI技術(shù)的企業(yè)內(nèi)應(yīng)用場景規(guī)劃企業(yè)未來智能化發(fā)展戰(zhàn)略02探索ML與DL及GenAI的業(yè)務(wù)優(yōu)化應(yīng)用拓展AI部署，場景化AI賦能結(jié)合業(yè)務(wù)場景，提升智能化成熟度03深入與普惠03深度融合AI在生產(chǎn)端與流通端的應(yīng)用建立AI導(dǎo)向文化，推動組織內(nèi)普及與應(yīng)用將AI優(yōu)化作為未來業(yè)務(wù)創(chuàng)新的關(guān)鍵環(huán)節(jié)來源:石化盈科&IDC????年第一步：認知與規(guī)劃建立體系性認知：結(jié)合產(chǎn)業(yè)特點及企業(yè)自身的實際情況，做好成熟度診斷，理解并結(jié)合企業(yè)智能化應(yīng)用場景，規(guī)劃制定未來智能化發(fā)展戰(zhàn)略；診斷成熟度：繪制企業(yè)智能化發(fā)展藍圖，結(jié)合產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀和企業(yè)發(fā)展實際情況，客觀評價企業(yè)在智能化發(fā)展成熟度的等級，識別差距和不足；合理規(guī)劃路徑：為企業(yè)智能化進程設(shè)定合理的路徑，對升級進階所需的資源和方法進行評估和設(shè)計；值得一提的是，在這個過程中尤其要制定完善的AI安全規(guī)范與規(guī)章。第二步：探索與應(yīng)用搭建技術(shù)框架：嘗試探索機器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)等開源應(yīng)用框架在企業(yè)內(nèi)的實踐，形成穩(wěn)定可靠的技術(shù)支撐平臺和開發(fā)能力；實踐應(yīng)用場景：拓展AI部署與可控應(yīng)用，選擇關(guān)鍵場景開展AI賦能應(yīng)用的模式實踐，形成全鏈路的技術(shù)和業(yè)務(wù)閉環(huán)；提升智能能力：建立符合企業(yè)自身特點的AI模型，階段性實現(xiàn)業(yè)務(wù)智能化，通過迭代智能業(yè)務(wù)場景應(yīng)用提升企業(yè)智能化成熟度。第三步：深入與普惠深度融合：將AI能力推向垂類業(yè)務(wù)的更深層面，以業(yè)務(wù)為導(dǎo)向，在生產(chǎn)與流通端全面推動AI賦能，形成業(yè)務(wù)與技術(shù)持續(xù)融合的局面；場景復(fù)制：不斷拓展AI應(yīng)用邊界，推動應(yīng)用的橫向復(fù)制以及能力外延，使AI應(yīng)用形成規(guī)?；踔量梢赃M一步實現(xiàn)商業(yè)閉環(huán)；生態(tài)普惠：通過技術(shù)能力的提升，降低AI的使用門檻，將AI優(yōu)化作為所有產(chǎn)業(yè)業(yè)務(wù)創(chuàng)新的關(guān)鍵進程，增加對產(chǎn)業(yè)的“AI+”貢獻，推動生態(tài)普惠的實現(xiàn)。為培育石油石化產(chǎn)業(yè)的新質(zhì)生產(chǎn)力并加速其新型工業(yè)化進程，石油石化企業(yè)需踐行發(fā)展智能化，深入理解并應(yīng)用“人工智能+”技術(shù)，評估自身的智能化成熟度，制定具有針對性的職能戰(zhàn)略，推動智能化轉(zhuǎn)型，為產(chǎn)業(yè)注入新的活力，推動其向高端化、智能化、綠色化的高質(zhì)量發(fā)展，為構(gòu)建現(xiàn)代化的石化產(chǎn)業(yè)體系做出積極貢獻。為培育石油石化產(chǎn)業(yè)的新質(zhì)生產(chǎn)力并加速其新型工業(yè)化進程，石油石化企業(yè)需踐行發(fā)展智能化，深入理解并應(yīng)用“人工智能+”技術(shù)，評估自身的智能化成熟度，制定具有針對性的職能戰(zhàn)略，推動智能化轉(zhuǎn)型，為產(chǎn)業(yè)注入新的活力，推動其向高端化、智能化、綠色化的高質(zhì)量發(fā)展，為構(gòu)建現(xiàn)代化的石化產(chǎn)業(yè)體系做出積極貢獻。PART03全鏈智能：智能化推動石化新型工業(yè)化的場景舉措智能油庫管理供應(yīng)鏈運籌優(yōu)化儲運經(jīng)營智能管理智能油庫管理供應(yīng)鏈運籌優(yōu)化儲運經(jīng)營智能管理智能化推動石油石化產(chǎn)業(yè)發(fā)展，是以人工智能技術(shù)為引領(lǐng)，通過人工智能與產(chǎn)業(yè)相關(guān)技術(shù)的融合，推動石油石化領(lǐng)域資源開發(fā)、管道儲運、煉油化工、產(chǎn)品銷售四大業(yè)務(wù)持續(xù)向智能化目標挺進。目前，石油石化智能化主要應(yīng)用場景如下圖（圖?）：勘探培訓(xùn)模擬油田井下智能管理勘探經(jīng)營智能管理圖?.石油石化產(chǎn)業(yè)智能化?業(yè)務(wù)場景、智能化目標與應(yīng)用場景勘探培訓(xùn)模擬油田井下智能管理勘探經(jīng)營智能管理四大業(yè)務(wù)智能化目標智能化應(yīng)用場景資源開發(fā)數(shù)字開采勘探工藝優(yōu)化油井工況診斷勘探開發(fā)風(fēng)險管理管道儲運智能儲運管道安全監(jiān)測管線預(yù)測性維護管網(wǎng)調(diào)度優(yōu)化煉油化工機器人智能巡檢智能生產(chǎn)智能供應(yīng)鏈協(xié)同智能倉儲管理研發(fā)輔助設(shè)計生產(chǎn)管控一體化產(chǎn)品銷售智能服務(wù)四大業(yè)務(wù)智能化目標智能化應(yīng)用場景資源開發(fā)數(shù)字開采勘探工藝優(yōu)化油井工況診斷勘探開發(fā)風(fēng)險管理管道儲運智能儲運管道安全監(jiān)測管線預(yù)測性維護管網(wǎng)調(diào)度優(yōu)化煉油化工機器人智能巡檢智能生產(chǎn)智能供應(yīng)鏈協(xié)同智能倉儲管理研發(fā)輔助設(shè)計生產(chǎn)管控一體化產(chǎn)品銷售智能服務(wù)銷售數(shù)據(jù)智能分析智能電商智能客服智能合同管理客戶滿意度分析數(shù)字智能營銷服務(wù)經(jīng)營智能管理智能質(zhì)量檢測煉化經(jīng)營智能管理資產(chǎn)預(yù)測性維護調(diào)度與指揮智能來源:石化盈科&IDC????年智能質(zhì)量檢測煉化經(jīng)營智能管理資產(chǎn)預(yù)測性維護調(diào)度與指揮智能在數(shù)字經(jīng)濟的浪潮中，石油石化企業(yè)正在經(jīng)歷從管理模式到運營模式的全面轉(zhuǎn)型，這不僅體現(xiàn)在數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用上，更體現(xiàn)在管理理念、方法與企業(yè)文化的全面智能化適配。這場轉(zhuǎn)型致力于提升企業(yè)的運營質(zhì)量和管理水平，培養(yǎng)以智能化為導(dǎo)向的企業(yè)文化，以滿足石油石化業(yè)務(wù)發(fā)展的新要求。因此，石油石化核心業(yè)務(wù)智能化應(yīng)用場景還包括開發(fā)、儲運、煉化和服務(wù)等經(jīng)營管理，輔助企業(yè)獲得與業(yè)務(wù)智能化匹配的經(jīng)營管理能力，幫助提升企業(yè)員工的數(shù)字素養(yǎng)，建立共享的數(shù)字化管理體系，加強數(shù)字化工具輔助決策效能，推動石油石化產(chǎn)業(yè)的經(jīng)營管理向深度數(shù)字化及智能化邁進。?.?智能勘探國內(nèi)油氣勘探開發(fā)的對象正在從“常規(guī)油氣田”向“非常規(guī)油氣田”、“淺層淺水油氣田”向“深層深水油氣田”進行轉(zhuǎn)變，加之老油田普遍進入特高含水后期，勘探開發(fā)的技術(shù)難度越來越大、成本越來越高。為了保障國家的能源安全，降低油氣對外依賴度，完成降本增效的目標，石油勘探力度仍需進一步加大。在此情況下，人工智能技術(shù)的推廣是實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)全面轉(zhuǎn)型的重要抓手，不僅有利于提高生產(chǎn)運營效率、降低運營生產(chǎn)成本，還能用來保障安全生產(chǎn)、降低環(huán)境風(fēng)險。其中，機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、計算機視覺等技術(shù)已在勘探開發(fā)、油氣生產(chǎn)、煉油化工等重點環(huán)節(jié)得到應(yīng)用與推廣。面對產(chǎn)業(yè)內(nèi)不斷增長的數(shù)據(jù)量和日益復(fù)雜的數(shù)據(jù)環(huán)境，IDC預(yù)測，到????年，??%的油氣田企業(yè)將利用云和人工智能實現(xiàn)對地下數(shù)據(jù)的管理，提高技術(shù)人員的工作效率與企業(yè)利潤率。人工智能應(yīng)用：智能勘探在勘探業(yè)務(wù)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，可以通過機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)智能支持勘探選區(qū)、地質(zhì)成像、工程決策，采用知識圖譜和NLP技術(shù)自動分析測錄井、地震及采油數(shù)據(jù)，借助計算機視覺技術(shù)識別油井示功圖、判斷設(shè)備故障、油氣泄露等異常工況和規(guī)范油田煉廠等生產(chǎn)作業(yè)區(qū)HSE措施；基于人機交互技術(shù)擴展遠程決策功能，將為油氣產(chǎn)業(yè)的勘探、生產(chǎn)、煉化、經(jīng)營管理全鏈條業(yè)務(wù)的業(yè)務(wù)流程、技術(shù)研發(fā)、人財物管理、組織架構(gòu)等環(huán)節(jié)帶來全新的變革。例如，在當(dāng)前的油氣藏勘探開發(fā)過程中，企業(yè)普遍存在實時決策難、指標優(yōu)化難、生產(chǎn)協(xié)同難等問題。而傳統(tǒng)的算法模型不確定性大，存在多解性、預(yù)測準確度不高等問題。IDC研究發(fā)現(xiàn)，很多企業(yè)已經(jīng)應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等人工智能算法，結(jié)合地質(zhì)經(jīng)驗，實現(xiàn)油氣藏勘探開發(fā)過程的對象判識和指標預(yù)測。此外，隨著油氣勘探開發(fā)向深部、復(fù)雜底層發(fā)展，降低鉆井成本、預(yù)防復(fù)雜事故發(fā)生及鉆井提速將依然是企業(yè)面臨的主要挑戰(zhàn)。在實踐中，一些企業(yè)也已經(jīng)應(yīng)用了機器學(xué)習(xí)算法，以優(yōu)化鉆井參數(shù)、提高機械鉆速、預(yù)警復(fù)雜鉆井事故，從而縮短鉆井周期，降低鉆井成本。目前，人工智能技術(shù)在油氣勘探業(yè)務(wù)中的應(yīng)用，主要包含以下場景（圖?）：圖?.智能勘探業(yè)務(wù)場景與人工智能技術(shù)組合資源開發(fā)：智能勘探業(yè)務(wù)場景與人工智能知識應(yīng)用主要構(gòu)成資源開發(fā)：智能勘探業(yè)務(wù)場景與人工智能知識應(yīng)用主要構(gòu)成勘探工藝優(yōu)化勘探工藝優(yōu)化油井工況診斷勘探開發(fā)風(fēng)險管理......勘探培訓(xùn)模擬油田井下智能管理勘探經(jīng)營智能管理計算機視覺計算機視覺模式識別預(yù)測建模機器人規(guī)劃應(yīng)用專家系統(tǒng)自然語言處理機器證明來源:石化盈科&IDC????年勘探工藝優(yōu)化：例如在地震勘探數(shù)據(jù)處理方面，人工智能可通過自監(jiān)督學(xué)習(xí)和迭代機理模型，實現(xiàn)對油氣藏位置的精確預(yù)測和勘探風(fēng)險的準確評估，迭代高級算法能夠分析復(fù)雜的地下結(jié)構(gòu)，識別油氣潛在分布區(qū)域，同時預(yù)測可能的風(fēng)險因素，為勘探策略提供科學(xué)依據(jù)。此外，人工智能還可通過實時監(jiān)控鉆井設(shè)備的狀態(tài)，實施預(yù)測性維護，以預(yù)防設(shè)備故障和非計劃停機，確保鉆探作業(yè)的連續(xù)性和安全性。通過人工智能模擬和優(yōu)化鉆井路徑，可以減少非生產(chǎn)時間，提高作業(yè)效率，從而有效降低鉆探成本。油井工況診斷：傳統(tǒng)的人工巡井方式效率低、預(yù)測準確度差，無法及時發(fā)現(xiàn)異常工況。通過人工智能算法可以更快速、準確地實現(xiàn)油井工況智能診斷、故障預(yù)測、產(chǎn)液量和動液面計算，提升油井生產(chǎn)時率與實效。此外，在人工智能算法優(yōu)化及積累的同時，機器證明結(jié)合對抗網(wǎng)絡(luò)，可集中對算法的公式及證明提供支撐，助力算法實現(xiàn)更高效的積累。勘探開發(fā)風(fēng)險管理：人工智能視覺技術(shù)被用于環(huán)境監(jiān)控與監(jiān)督，通過分析實時視頻數(shù)據(jù)來評估環(huán)境影響和勘探風(fēng)險，確保作業(yè)的安全性和合規(guī)性。人工智能能夠處理和分析歷史勘探數(shù)據(jù)、地質(zhì)信息和環(huán)境數(shù)據(jù)，識別潛在的風(fēng)險模式和非預(yù)期事件，從而提前預(yù)警可能的風(fēng)險。此外，通過結(jié)合機器學(xué)習(xí)算法，可自動學(xué)習(xí)、促進模型的自我優(yōu)化，提高風(fēng)險評估的準確性和可靠性，提升風(fēng)險管理水平及風(fēng)險控制決策效果?？碧脚嘤?xùn)模擬：利用數(shù)字孿生技術(shù)結(jié)合人工智能視覺構(gòu)建的智能培訓(xùn)平臺，通過VR和AI視頻技術(shù)模擬真實的油氣勘探現(xiàn)場，為員工提供了一個無風(fēng)險的訓(xùn)練環(huán)境。員工可以在平臺上練習(xí)專業(yè)技能和操作流程，體驗流程化操作帶來的反饋效果，為上崗后的真實生產(chǎn)過程儲備足夠的前期經(jīng)驗。油田井下智能管理：通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)集成井下傳感器、生產(chǎn)設(shè)備和控制系統(tǒng)，實現(xiàn)油田數(shù)據(jù)的全面采集和實時監(jiān)控。人工智能對這些多維數(shù)據(jù)進行深度分析，結(jié)合智能化的處理能力，智能管理系統(tǒng)能夠預(yù)測設(shè)備故障、優(yōu)化生產(chǎn)流程，自動調(diào)整生產(chǎn)參數(shù)，提高運營效率?？碧浇?jīng)營智能管理：將所有勘探開發(fā)項目進行統(tǒng)一管理，依托人工智能規(guī)劃應(yīng)用支持監(jiān)測、分析不同勘探項目的工程進度和潛在風(fēng)險，推薦相應(yīng)的技術(shù)方案和措施。通過對勘探記錄、故障狀態(tài)、檢修記錄等多方面數(shù)據(jù)的全面利用，在整體經(jīng)營決策、安全風(fēng)險提示、設(shè)備智能檢索等多個業(yè)務(wù)中為企業(yè)提供直接幫助。智能化探索：智能勘探生成式AI/大模型業(yè)務(wù)需求空間與發(fā)展方向智能勘探大模型在知識圖譜優(yōu)化領(lǐng)域不僅擁有廣闊的業(yè)務(wù)需求空間和巨大的發(fā)展?jié)摿?，也將對勘探風(fēng)險管理、井下智能技術(shù)以及勘探業(yè)務(wù)流程帶來顯著的優(yōu)化效果。例如，在油田井下智能管理過程中，大模型的應(yīng)用可進一步增強傳統(tǒng)智能模型的精準度，通過模擬油藏行為和優(yōu)化油井生產(chǎn)計劃，延長油井的使用壽命，提高井下作業(yè)質(zhì)量。同時，大模型的應(yīng)用也可以讓生產(chǎn)培訓(xùn)內(nèi)容更加豐富和精準，通過分析歷史勘探數(shù)據(jù)，預(yù)測可能的場景和挑戰(zhàn)，讓員工在虛擬環(huán)境中做好充分的準備，拓展傳統(tǒng)AI虛擬現(xiàn)實的邏輯場景，加快模擬速度及呈現(xiàn)效果。圖?.石油石化生成式AI/大模型業(yè)務(wù)需求空間與發(fā)展方向?資源開發(fā)石油石化生成式AI/大模型業(yè)務(wù)需求空間與發(fā)展方向-資源開發(fā)勘探培訓(xùn)模擬油田井下智能管理勘探經(jīng)營智能管理

知識問答 語言理解

推理分析

數(shù)學(xué)求解

代碼生成

創(chuàng)作設(shè)計 多模交互生成式AI/大模型需求空間 很低

較低 中等

較高 很高來源:石化盈科&IDC????年生成式AI及大模型可聚合業(yè)務(wù)上下文邏輯數(shù)據(jù)訓(xùn)練獎勵模型（RM），并用強化學(xué)習(xí)（RL）方式微調(diào)模型，結(jié)合多模態(tài)交互，推動智能勘探大模型具備更艱巨井下環(huán)境中的智能復(fù)雜任務(wù)處理能力，進而打磨已有的通過傳統(tǒng)監(jiān)督機器學(xué)習(xí)得到的模型，推動勘探業(yè)務(wù)突破操作效率和模型安全的瓶頸。此外，資源開發(fā)業(yè)務(wù)的數(shù)字、術(shù)語、語法較為復(fù)雜，智能勘探大模型可逐層剖析這些信息，如對資源開發(fā)趨勢數(shù)據(jù)、異常數(shù)據(jù)、決策因子進行整合，體系化提升整體業(yè)務(wù)的智能化能力，為勘探業(yè)務(wù)的數(shù)字智能化提供關(guān)鍵動力。?.?智能儲運管道儲運涉及到原油、成品油和天然氣的運輸，這些運輸品一般易燃易爆，屬于行業(yè)監(jiān)管的危險化學(xué)品。其中，原油和成品油具有揮發(fā)性，一旦發(fā)生泄漏，極易發(fā)生火災(zāi)爆炸事故。此外，油氣揮發(fā)物質(zhì)往往帶有一定毒性，一些含水原油還具有沸騰、揮發(fā)、擴散和流動等有害特性，這些因素給石油石化產(chǎn)業(yè)儲運領(lǐng)域帶來了較大的安全風(fēng)險。此外，隨著能源結(jié)構(gòu)的調(diào)整和清潔能源的發(fā)展，油氣儲運行業(yè)還面臨著多樣化的市場需求。除了傳統(tǒng)的油氣運輸需求外，還出現(xiàn)了對清潔能源、可再生能源等新型能源的運輸需求。這要求油氣儲運行業(yè)不斷創(chuàng)新和拓展業(yè)務(wù)領(lǐng)域，以滿足市場的多樣化需求。同時，隨著全球環(huán)保意識的提高，油氣儲運行業(yè)也越來越注重環(huán)保和可持續(xù)發(fā)展，在建設(shè)和運營過程中，開始積極采取環(huán)保措施，減少能源消耗和污染排放。在庫存管理環(huán)節(jié)，除解決安全、環(huán)保等問題外，為了保障供需兩端的平衡，還需要明晰產(chǎn)、供、儲、用各環(huán)節(jié)原油庫存的動態(tài)數(shù)據(jù)，提前發(fā)現(xiàn)相關(guān)業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)原油庫存是否超限，進而及時提供相應(yīng)支持。人工智能應(yīng)用：智能儲運為了提高儲運管理水平和安全性，石油石化企業(yè)需要采取一系列措施，包括但不限于加強設(shè)備檢查和維護、提高工作人員的安全意識和操作技能、建立管道完整性管理體系等。這些措施有助于減少油品損耗、提高運輸效率，并確保石油化工產(chǎn)品的安全、高效運輸。人工智能技術(shù)賦能油氣儲運業(yè)務(wù)，可以通過實時監(jiān)測油氣產(chǎn)品的儲存和運輸狀態(tài)，合理預(yù)測可能出現(xiàn)的故障和問題，提前制定應(yīng)對措施。同時，人工智能可以優(yōu)化儲運路線和調(diào)度方案，減少運輸成本和能源消耗。在安全性保障方面，人工智能還能通過圖像識別和傳感器技術(shù)，實時監(jiān)測油氣產(chǎn)品的安全狀態(tài)，確保儲運過程的安全可靠。目前，人工智能技術(shù)賦能企業(yè)油氣儲運業(yè)務(wù)的應(yīng)用場景如下（圖??）：圖??.智能儲運業(yè)務(wù)場景與人工智能技術(shù)組合管道儲運：智能儲運業(yè)務(wù)場景與人工智能知識應(yīng)用主要構(gòu)成管道儲運：智能儲運業(yè)務(wù)場景與人工智能知識應(yīng)用主要構(gòu)成管道安全監(jiān)測管道安全監(jiān)測管線預(yù)測性維護管網(wǎng)調(diào)度優(yōu)化......智能油庫管理供應(yīng)鏈運籌優(yōu)化儲運經(jīng)營智能管理計算機視覺計算機視覺模式識別預(yù)測建模規(guī)劃應(yīng)用機器人專家系統(tǒng)推薦系統(tǒng)自然語言處理來源:石化盈科&IDC????年管道安全監(jiān)測：利用視頻分析和模式識別技術(shù)，可以實時監(jiān)控管道和儲運設(shè)施，及時對潛在的泄漏、腐蝕等問題進行預(yù)警，落實指標化管道安全管理。管線預(yù)測性維護：通過分析儲運設(shè)備的實時和準實時運行數(shù)據(jù)，人工智能技術(shù)能夠預(yù)測設(shè)備故障和維護需求，從而有效減少非計劃停機時間并提高運營效率。同時，利用運籌學(xué)融合人工智能規(guī)劃應(yīng)用，提升管線預(yù)測維護的精確性。管網(wǎng)調(diào)度優(yōu)化：利用人工智能技術(shù)，結(jié)合運籌學(xué)和機器學(xué)習(xí)算法，實現(xiàn)對管道網(wǎng)絡(luò)中油品流動的精細化管理和調(diào)整優(yōu)化。智能化算法支持的調(diào)動管理系統(tǒng)將具備更強的分析能力和實時數(shù)據(jù)分析能力，可以預(yù)測市場需求，從而自動調(diào)整油品輸送計劃，提高管網(wǎng)運行的效率和響應(yīng)速度。智能油庫管理：通過構(gòu)建優(yōu)化模型和利用生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN），實現(xiàn)油庫存儲和調(diào)度策略的智能化優(yōu)化，提高模型的精度及自調(diào)整能力。人工智能可通過模擬和評估不同的運輸方案，識別風(fēng)險點，制定風(fēng)險緩解措施，確保油品的安全運輸。供應(yīng)鏈運籌優(yōu)化：利用機器學(xué)習(xí)算法，對石油石化產(chǎn)業(yè)的供需平衡進行精準預(yù)測和有效管理。同時，人工智能可對整個供應(yīng)鏈的多模信息進行整合及分析，從資源開發(fā)狀態(tài)到生產(chǎn)負載能力，再到區(qū)域供應(yīng)鏈的交互分析，提供全面的洞察。這不僅增強了供應(yīng)鏈管理模型的優(yōu)化能力，還提高了對市場變化的響應(yīng)速度和供應(yīng)鏈的韌性，使儲運企業(yè)適應(yīng)市場波動，優(yōu)化資源配置，降低運營成本，并確保供應(yīng)鏈的穩(wěn)定性。????儲運經(jīng)營智能管理：高效整合預(yù)測性維護、智能監(jiān)控與調(diào)度、供應(yīng)鏈等環(huán)節(jié)的運營數(shù)據(jù)，推動儲運全鏈條的一體化、精細化經(jīng)營管理。例如利用人工智能優(yōu)化全域范圍內(nèi)的運輸調(diào)度，根據(jù)需求變化動態(tài)調(diào)整運輸計劃，提高儲運效率和靈活性等。典型案例典型案例中國石油天然氣管道工程有限公司油氣儲運領(lǐng)域人工智能大模型WisGPT????年?月底，管道局設(shè)計院組建了中油易度智慧科技有限公司，深耕油氣儲運數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化建設(shè)，其智慧產(chǎn)品與解決方案，已在我國油氣勘探開發(fā)、管道運輸、煉化等多個能源細分領(lǐng)域應(yīng)用。該公司開發(fā)的大模型WisGPT具備豐富的油氣儲運專業(yè)知識，并能夠不斷更新和擴充，可以通過文字、語音、圖像和視頻等多種形式實現(xiàn)人機交互，為企業(yè)管理以及油氣儲運工程勘察、設(shè)計、審查、施工、監(jiān)理等提供專業(yè)知識支持。同時，WisGPT還具有客戶化實施模式，可充分滿足油氣儲運企業(yè)的數(shù)據(jù)保密性要求。未來，隨著持續(xù)的迭代升級，WisGPT將為油氣儲運行業(yè)提供安全生產(chǎn)、經(jīng)營管理、數(shù)據(jù)分析、圖表智能生成等服務(wù)，并逐步向整個能源領(lǐng)域拓展。智能化探索：智能儲運生成式AI/大模型業(yè)務(wù)需求空間與發(fā)展方向智能儲運大模型通過與運籌學(xué)的結(jié)合，能夠顯著發(fā)揮其在推理分析和數(shù)學(xué)求解方面的固有優(yōu)勢，進而深度挖掘管道儲運在管線預(yù)測性維護、管網(wǎng)調(diào)度優(yōu)化、供應(yīng)鏈運籌優(yōu)化等關(guān)鍵領(lǐng)域的需求潛力。圖??.石油石化生成式AI/大模型業(yè)務(wù)需求空間與發(fā)展方向?管道儲運石油石化生成式AI/大模型業(yè)務(wù)需求空間與發(fā)展方向?管道儲運管道安全監(jiān)測管網(wǎng)調(diào)度優(yōu)化智能油庫管理儲運經(jīng)營智能管理

知識問答 語言理解

推理分析

數(shù)學(xué)求解

代碼生成

創(chuàng)作設(shè)計

多模交互生成式AI/大模型需求空間 很低

較低 中等

較高 很高來源:石化盈科&IDC????年例如，結(jié)合大模型的強大數(shù)據(jù)處理和自學(xué)習(xí)分析能力，監(jiān)測系統(tǒng)能夠從歷史數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并預(yù)測風(fēng)險模式，提高預(yù)警的準確性和可靠性。通過不斷優(yōu)化的深度學(xué)習(xí)算法，大模型能夠識別復(fù)雜的非線性關(guān)系，動態(tài)調(diào)整風(fēng)險評估，為石油石化產(chǎn)業(yè)的管道安全管理提供更高效、精準的解決方案。大模型還能夠在預(yù)測性維護中，支撐系統(tǒng)處理和分析整個產(chǎn)業(yè)鏈的海量數(shù)據(jù)及多模態(tài)信息，擴充管線預(yù)測性維護相關(guān)的參數(shù)量，進而提升既有模型的預(yù)測精度，提高模型對復(fù)雜模式和趨勢的分析能力。大模型的使用將有助于優(yōu)化風(fēng)險應(yīng)對措施的安排運籌及效果，確保設(shè)備運行的連續(xù)性和可靠性。在管網(wǎng)調(diào)度中，大模型加持調(diào)度優(yōu)化系統(tǒng)，能夠處理更大規(guī)模的數(shù)據(jù)集，識別油品流動的復(fù)雜模式，模擬不同的調(diào)度策略并給出相關(guān)的結(jié)果及影響分析，為決策者提供全面深入的洞察和決策支撐。在智能油庫管理中，大模型可以綜合大量的場景數(shù)據(jù)，結(jié)合油庫儲運的操作、產(chǎn)業(yè)鏈輸送價差、數(shù)字孿生模擬的油庫情景等信息，制定更精準的油庫管理策略，優(yōu)化調(diào)整存儲容量和調(diào)度計劃，不斷適應(yīng)生產(chǎn)需求的變化。大模型不僅能夠通過先進的推薦算法為供應(yīng)鏈各參與方提供精準的業(yè)務(wù)指導(dǎo)，以提升整體的決策質(zhì)量和運籌模擬的分析效率，而且還能夠通過整合多模態(tài)技術(shù)，極大提升管線視頻分析和管網(wǎng)巡檢的智能化水平。與此同時，通過與多模態(tài)技術(shù)的結(jié)合，人機合作的進一步深入將推動智能儲運大模型在效率和效果上實現(xiàn)質(zhì)的飛躍，與傳統(tǒng)人工智能技術(shù)形成互補，共同激發(fā)新舊智能技術(shù)的協(xié)同效應(yīng)，為儲運行業(yè)帶來創(chuàng)新的解決方案和業(yè)務(wù)增長點。?.?智能生產(chǎn)煉油化工生產(chǎn)企業(yè)通常采用連續(xù)或準連續(xù)方式，是典型的流程型企業(yè)。流程緊湊化和產(chǎn)品專業(yè)化是流程型企業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整追求的主要方向，即由間歇式的串聯(lián)作業(yè)形式向著流程整體準連續(xù)化和連續(xù)化運行的本質(zhì)發(fā)展。以化石為原料的煉化生產(chǎn)、化纖生產(chǎn)、煤化工生產(chǎn)行業(yè)生產(chǎn)加工過程極其復(fù)雜，包含了大量的物理反應(yīng)、化學(xué)反應(yīng)，物料還存在氣、液、固等多種形態(tài)，上下游耦合度極高。在煉化生產(chǎn)、化纖生產(chǎn)、煤化工生產(chǎn)等流程型協(xié)同制造場景中，石油石化企業(yè)將集成人工智能的數(shù)字技術(shù)與現(xiàn)有工藝及產(chǎn)品設(shè)計、生產(chǎn)過程的控制以及行業(yè)專屬場景進行深度融合，大幅提升全面感知、預(yù)測預(yù)警、優(yōu)化協(xié)同、科學(xué)決策的關(guān)鍵能力，從而以更加精細和動態(tài)的方式提升工廠運營管理水平，加強對工廠上下游供應(yīng)商協(xié)同，適應(yīng)市場對石化產(chǎn)品大規(guī)模的定制需求，推進工藝和產(chǎn)品設(shè)計的協(xié)同化制造，形成工廠制造，運營管理的新模式。人工智能應(yīng)用：智能生產(chǎn)隨著這種新模式的演進及產(chǎn)業(yè)對智能化的探索，石油石化產(chǎn)業(yè)內(nèi)逐步引入機器人智能巡檢技術(shù)，以提升設(shè)備監(jiān)測的效率和準確性，同時實現(xiàn)生產(chǎn)管控一體化，優(yōu)化資源配置和流程管理。此外，智能供應(yīng)鏈協(xié)同通過數(shù)據(jù)共享與分析，提升了供應(yīng)鏈的反應(yīng)速度和靈活性，確保生產(chǎn)環(huán)節(jié)的順暢銜接。與此同時，智能質(zhì)量監(jiān)測系統(tǒng)的應(yīng)用，可以實時監(jiān)控和反饋產(chǎn)品質(zhì)量，進一步推動產(chǎn)業(yè)的智能化升級進程。這些智能技術(shù)的融合應(yīng)用不僅提高了生產(chǎn)效率，還為產(chǎn)業(yè)向新型工業(yè)化邁進奠定了基礎(chǔ)。目前，人工智能技術(shù)賦能企業(yè)煉油化工業(yè)務(wù)的應(yīng)用場景如下（圖??）：圖??.智能生產(chǎn)業(yè)務(wù)場景與人工智能技術(shù)組合煉油化工：智能生產(chǎn)業(yè)務(wù)場景與人工智能知識應(yīng)用主要構(gòu)成煉油化工：智能生產(chǎn)業(yè)務(wù)場景與人工智能知識應(yīng)用主要構(gòu)成機器人智能巡檢機器人智能巡檢智能供應(yīng)鏈協(xié)同研發(fā)輔助設(shè)計資產(chǎn)預(yù)測性維護生產(chǎn)管控一體化調(diào)度與指揮智能......智能倉儲管理智能質(zhì)量檢測煉化經(jīng)營智能管理計算機視覺計算機視覺模式識別規(guī)劃應(yīng)用預(yù)測建模機器人專家系統(tǒng)推薦系統(tǒng)自然語言處理機器證明來源:石化盈科&IDC????年機器人智能巡檢：石油石化產(chǎn)業(yè)作業(yè)區(qū)具有高溫高壓、易燃易爆、有毒有害等特點，事故發(fā)生率高，一旦事故發(fā)生，將造成重大損失并對環(huán)境帶來負面影響，后果十分嚴重。因此，安全問題是石油化工產(chǎn)業(yè)的首要問題。煉廠作業(yè)區(qū)具有儲罐數(shù)量大、大型裝置多、結(jié)構(gòu)環(huán)境復(fù)雜、危險性高等特點；大部分煉廠仍然采用人工巡檢（手動記錄、打卡等）方式，存在點多面廣、耗時長、效率低、勞動強度大等問題；而管廊、隧道、油氣儲罐等區(qū)域，人員通常難以進入或進入存在危險性，所以傳統(tǒng)人工巡檢方式對安全生產(chǎn)的保障能力較弱。利用機器視覺等人工智能技術(shù)，以智能巡檢機器人為載體，搭載各種可見光、紅外傳感、光譜氣體組分分析設(shè)備、融合環(huán)境監(jiān)測多傳感器系統(tǒng)的智能識別系統(tǒng)，可以實現(xiàn)石化廠區(qū)內(nèi)隧道、管廊等作業(yè)環(huán)境的可視化巡檢和智能分析，降低管廊隧道風(fēng)險因素，保障工廠安全生產(chǎn)。研發(fā)輔助設(shè)計：石油石化企業(yè)的科研創(chuàng)新活動是通過準確、快速、批量的實驗，探索、優(yōu)化大規(guī)模定制生產(chǎn)所需的工藝、方法和流程。企業(yè)通過云平臺積累了海量的科研數(shù)據(jù)，通過平臺算力、算法為科研創(chuàng)新工作賦能，與科研裝備進行深度結(jié)合，實現(xiàn)實驗設(shè)計、實驗操作、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)挖掘和實驗保障智能化。人工智能技術(shù)在研發(fā)輔助設(shè)計過程中，用于產(chǎn)品的開發(fā)預(yù)測及預(yù)測建模，支撐新產(chǎn)品開發(fā)、設(shè)計和特性測試，提升研發(fā)效率、降低成本，增強各環(huán)節(jié)的準確性。同時，人工智能技術(shù)可用于提升科研的精細化管理水平，滿足跨地域、跨組織、跨學(xué)科的科研協(xié)作和資源共享。例如對項目立項、執(zhí)行、結(jié)題等各階段進行智能化審核和節(jié)點評議，具備智能化實驗室構(gòu)建、實驗智能記錄、實驗數(shù)據(jù)智能分析、煉化知識體系構(gòu)建、VR/AR裝置教材庫搭建、材料基因庫創(chuàng)建、智能化知識提煉等能力。生產(chǎn)管控一體化：引入生產(chǎn)自動化控制技術(shù)，利用控制算法和機器學(xué)習(xí)技術(shù)提高操作效率和產(chǎn)品質(zhì)量。通過企業(yè)客戶服務(wù)層、經(jīng)營管理層、生產(chǎn)執(zhí)行層和過程控制層等關(guān)鍵業(yè)務(wù)域的信息共享和反饋，實現(xiàn)市場需求、生產(chǎn)計劃、調(diào)度作業(yè)、現(xiàn)場操作和自動控制的雙向信息聯(lián)動和實時績效反饋，并在安全、環(huán)保、節(jié)能、設(shè)備、工藝、質(zhì)量等多約束條件下，實現(xiàn)企業(yè)的縱向一體化管控，推動企業(yè)生產(chǎn)管理由傳統(tǒng)的、以專業(yè)劃分的分段式管理模式轉(zhuǎn)變?yōu)榧s化、一體化管控模式，從而達到全廠數(shù)據(jù)、人員、資源的信息高度共享和全過程一體化生產(chǎn)優(yōu)化。在生產(chǎn)工藝中，引入工藝優(yōu)化孿生技術(shù)，通過數(shù)字孿生結(jié)合AI視覺模擬實驗，優(yōu)化工藝流程和操作條件，并利用生產(chǎn)數(shù)據(jù)分析，識別生產(chǎn)瓶頸和改進機會，實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策。在產(chǎn)品質(zhì)量檢測中，通過AI視覺泄漏檢測和設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測，提高檢測速度和準確性。智能供應(yīng)鏈協(xié)同：石油石化企業(yè)的供應(yīng)鏈協(xié)同一體化屬于復(fù)雜的多目標優(yōu)化范疇。由于流程行業(yè)特點及智能工廠的復(fù)雜性，優(yōu)化的邊界條件多而復(fù)雜，且存在強耦合性。因此，根據(jù)優(yōu)化目標不同，供應(yīng)鏈優(yōu)化過程可以分為三類。第一類是以業(yè)務(wù)協(xié)同水平為優(yōu)化目標，以生產(chǎn)計劃管理、調(diào)度管理、裝置操作、計劃生產(chǎn)跟蹤水平等為約束條件進行優(yōu)化，實現(xiàn)相關(guān)業(yè)務(wù)鏈的實時閉環(huán)管理，提高協(xié)同響應(yīng)水平；第二類是以集成優(yōu)化水平為優(yōu)化目標，以計劃、調(diào)度、數(shù)據(jù)交互的協(xié)同水平等為約束條件，同時考慮企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營條件，實現(xiàn)由全局到局部的優(yōu)化、由月度到日常優(yōu)化的協(xié)調(diào)統(tǒng)一和無縫銜接；第三類是以效益最大為優(yōu)化目標，根據(jù)市場、企業(yè)、分廠、裝置日效益變化情況，捕捉生產(chǎn)經(jīng)營出現(xiàn)的偏差，實現(xiàn)快速、持續(xù)優(yōu)化。在以上三大類優(yōu)化的基礎(chǔ)上，優(yōu)化過程中可能還嵌套有其他的優(yōu)化過程，例如以企業(yè)年、季、月生產(chǎn)經(jīng)營條件為基礎(chǔ)，針對不同周期，根據(jù)需要形成的計劃優(yōu)化；在月度生產(chǎn)計劃、庫存及原油進廠計劃的基礎(chǔ)上，通過事件預(yù)安排后，應(yīng)用煉油調(diào)度優(yōu)化模型或化工調(diào)度優(yōu)化模型而形成的調(diào)度優(yōu)化；根據(jù)裝置模型，通過定義重要監(jiān)控點及限值，進行影響因素分析而形成的裝置優(yōu)化等。智能供應(yīng)鏈協(xié)同過程是通過機器學(xué)習(xí)等算法優(yōu)化供應(yīng)鏈管理模型，達成供需兩端的平衡，其具體的解決方案包括生產(chǎn)經(jīng)營一體化優(yōu)化（集團級）、一體化優(yōu)化（企業(yè)級）、原油評價數(shù)據(jù)庫、原油價值評估、計劃優(yōu)化、調(diào)度優(yōu)化、油品調(diào)合優(yōu)化、碼頭調(diào)度優(yōu)化、盈利能力分析、乙烯原料經(jīng)濟性評價、生產(chǎn)裝置流程模擬與優(yōu)化、在線實時優(yōu)化、先進控制等。資產(chǎn)預(yù)測性維護：化工生產(chǎn)過程中存在對關(guān)鍵設(shè)備與裝置（如合成塔、汽提塔、冷凝池等）故障發(fā)現(xiàn)不及時、故障發(fā)現(xiàn)難度大、故障原因不易排查、關(guān)鍵變量測量不準確等問題，亟需對裝置生產(chǎn)過程實現(xiàn)實時在線監(jiān)測，并就異常情況對操作人員進行提前預(yù)警。大數(shù)據(jù)和AI技術(shù)可以幫助企業(yè)實現(xiàn)資產(chǎn)的預(yù)測性維護，即通過分析設(shè)備運行數(shù)據(jù)，提前預(yù)測設(shè)備故障和維護需求，減少非計劃停機時間。例如，企業(yè)設(shè)備健康管理包含了較為典型的預(yù)測性維護應(yīng)用場景，該應(yīng)用系統(tǒng)包括設(shè)備全生命周期數(shù)據(jù)庫、設(shè)備管理協(xié)同平臺以及設(shè)備全生命周期管理、基于仿真模型的設(shè)備操作運行分析、基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的設(shè)備健康分析等能力。企業(yè)可以建設(shè)一個滿足設(shè)備全生命周期管理的數(shù)據(jù)庫，通過與生產(chǎn)實時數(shù)據(jù)、設(shè)備運行狀態(tài)監(jiān)控數(shù)據(jù)、設(shè)備運行維護數(shù)據(jù)等連通，結(jié)合統(tǒng)一信息模型與大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)仿真、三維虛擬現(xiàn)實技術(shù)等手段，建立設(shè)備工程管理、設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測、設(shè)備故障缺陷管理、設(shè)備預(yù)警預(yù)測、設(shè)備KPI分析的設(shè)備協(xié)同管理平臺，為設(shè)備可靠性分析、健康分析等管理應(yīng)用提供支撐，實現(xiàn)多專業(yè)、多層次、貫穿全生命周期的工廠設(shè)備管理。利用分布式機器學(xué)習(xí)及深度學(xué)習(xí)技術(shù)，建立對生產(chǎn)過程和生產(chǎn)關(guān)鍵變量的在線監(jiān)測體系，以實現(xiàn)生產(chǎn)實時數(shù)據(jù)的精細化控制和設(shè)備運行異常的提前預(yù)警，為操作人員進行實時決策提供了有效支持。調(diào)度與指揮智能：通過人工智能技術(shù)、LLM、AI視覺、運籌學(xué)的結(jié)合，對石油石化企業(yè)的運行監(jiān)控、生產(chǎn)預(yù)警、調(diào)度管理過程進行統(tǒng)籌和優(yōu)化。例如，石油石化企業(yè)的調(diào)度指揮系統(tǒng)可以對企業(yè)裝置、罐區(qū)、物料平衡、公用工程管網(wǎng)等進行實時動態(tài)監(jiān)控，為企業(yè)生產(chǎn)調(diào)整指揮提供數(shù)據(jù)支撐。調(diào)度指揮系統(tǒng)包括運行監(jiān)控、生產(chǎn)預(yù)????警、調(diào)度管理等。在運行監(jiān)控中，為全面感知生產(chǎn)運行實時狀態(tài)信息，可構(gòu)建AI監(jiān)控識別模型，實現(xiàn)對罐區(qū)管理、公用工程平衡、物料平衡等業(yè)務(wù)的實時更新和趨勢查詢，且要求模型便于關(guān)鍵用戶對監(jiān)控參數(shù)、狀態(tài)自行進行修訂完善；在生產(chǎn)預(yù)警方面，可利用AI模型對物料庫存、中間罐區(qū)庫存及產(chǎn)品庫存狀態(tài)進行分析，結(jié)合進出廠及儲罐收付速度等進行分析預(yù)警；在調(diào)度管理過程中，建設(shè)調(diào)度日生產(chǎn)計劃和出廠任務(wù)單的編制、審核與下達的在線閉環(huán)管理，建立和優(yōu)化調(diào)度知識庫。利用AI模型實現(xiàn)庫存優(yōu)化、需求預(yù)測、實時數(shù)據(jù)處理和智能決策支持，并根據(jù)對排放與能源消耗的監(jiān)測，優(yōu)化能源使用，降低環(huán)境影響等。智能倉儲管理：通過運用預(yù)測分析、計算機視覺、深度學(xué)習(xí)等先進工具，結(jié)合邊緣計算、物聯(lián)網(wǎng)的廣泛連接性以及大語言模型的理解與生成能力，構(gòu)建倉儲機器人運動控制模型，使其能夠自動化完成庫存成品的存放、管理、運輸?shù)热蝿?wù)，提升效率，降低人為作業(yè)的安全風(fēng)險。智能質(zhì)量監(jiān)測：通過實時數(shù)據(jù)分析、AI視覺、自動化控制、異常檢測以及數(shù)據(jù)整合等多種技術(shù)手段，實現(xiàn)對生產(chǎn)過程的智能質(zhì)量監(jiān)測，確保石油石化關(guān)鍵參數(shù)如溫度、壓力和流量保持在預(yù)定范圍內(nèi)，預(yù)測并預(yù)防設(shè)備故障，自動識別產(chǎn)品缺陷，自動調(diào)整生產(chǎn)參數(shù)以優(yōu)化流程，以及在檢測到異常時及時發(fā)出警報。此外，將監(jiān)測數(shù)據(jù)整合到中央系統(tǒng)中可生成詳盡的質(zhì)量報告，為煉化業(yè)務(wù)管理層提供精準的決策支持數(shù)據(jù)，在降本增效的同時確保最終產(chǎn)品的質(zhì)量及交付。煉化經(jīng)營智能管理：通過自然語言交互提供生產(chǎn)過程中所需信息，分析生產(chǎn)過程中的問題及可能的原因，幫助生產(chǎn)運營人員快速定位并解決問題。例如利用生產(chǎn)運營大模型助手，打通與關(guān)鍵資產(chǎn)流程數(shù)據(jù)源的交互，有針對性為客戶提供協(xié)助策略和建議行動，預(yù)測生產(chǎn)性能，還可以從煉化生產(chǎn)異常中加速根本原因探尋并分析，包括低效資產(chǎn)和流程的衡量指標影響以及建議的糾正措施等。????典型案例中科煉化-智能物流倉儲中科煉化全面基于ProMACE工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，使用工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、個人工作臺、工業(yè)數(shù)字化引擎、數(shù)據(jù)集成管理軟件、數(shù)據(jù)服務(wù)工具、數(shù)據(jù)標準管理等產(chǎn)品，采用“數(shù)據(jù)+平臺+應(yīng)用”模式建設(shè)智能工廠，依托平臺的數(shù)據(jù)采集及集成能力，通過運營數(shù)字倉庫作為數(shù)據(jù)交換樞紐，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)互聯(lián)互通，實時共享，具備了全面感知、協(xié)同優(yōu)化、預(yù)測預(yù)警、科學(xué)決策四項能力，實現(xiàn)了全廠海量信息的數(shù)字化管理，保障了高效管理年產(chǎn)????萬噸煉油、??萬噸乙烯及相關(guān)輔助配套工程，用工規(guī)模僅有傳統(tǒng)企業(yè)的四分之一。????年，由石化盈科建設(shè)的中科合資廣東煉化一體化項目工廠信息管理系統(tǒng)榮獲IDC未來企業(yè)大獎之“未來運營領(lǐng)軍者獎項”；國家工信部“????年工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺創(chuàng)新領(lǐng)航應(yīng)用案例”；入選四部委聯(lián)合評選的“????年度智能制造示范工廠”揭榜單位。中科煉化自動立體倉庫于????年?月投入使用，共建設(shè)?.?萬個立體貨位，托盤最大承載量?.??噸，可存儲?.??萬噸聚烯烴產(chǎn)品，是目前中國石化系統(tǒng)內(nèi)最大的立體倉庫。在智能設(shè)備方面，??臺單深單工位堆垛機、??臺環(huán)形穿梭車、???臺輸送機及輔助設(shè)備緊密配合，實現(xiàn)上下游設(shè)備無縫連接和全流程自動化作業(yè)。在進行持續(xù)入庫作業(yè)時，也能游刃有余地處理??個汽車、?個火車出庫月臺繁忙的出庫作業(yè)。在智能軟件方面，該倉庫建有定制化WMS智能倉儲管理系統(tǒng)等，并配備TMS車輛管理系統(tǒng)，做到車來提前備貨、車到即可裝載、車走立即呼叫進出廠、物流系統(tǒng)數(shù)據(jù)自動對接，為客戶提供了智慧、直觀、高效、穩(wěn)定的出貨體驗。目前，中科煉化自動立體倉庫以入庫???噸/小時、出庫???噸/密度存儲極大提升空間利用率，實現(xiàn)高效出入庫。環(huán)形穿梭車系統(tǒng)能大幅減少常規(guī)輸送機的使用，優(yōu)化業(yè)務(wù)流程、提高貨物周轉(zhuǎn)率。智能化探索：智能生產(chǎn)生成式AI/大模型業(yè)務(wù)需求空間與發(fā)展方向盡管智能生產(chǎn)大模型在流程工業(yè)生產(chǎn)端的直接應(yīng)用面臨高時效和低延遲的挑戰(zhàn)，需要一定時間來深化，但其在支持云技術(shù)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)等信息和通信技術(shù)（ICT）方面的潛力巨大，將間接而顯著地優(yōu)化煉化生產(chǎn)的效率。圖??.石油石化生成式AI/大模型業(yè)務(wù)需求空間與發(fā)展方向?煉油化工石油石化生成式AI/大模型業(yè)務(wù)需求空間與發(fā)展方向?煉油化工研發(fā)輔助設(shè)計智能倉儲管理

知識問答 語言理解

推理分析

數(shù)學(xué)求解

代碼生成 創(chuàng)作設(shè)計

多模交互生成式AI/大模型需求空間 很低

較低 中等

較高 很高來源:石化盈科&IDC????年首先，特定領(lǐng)域標注數(shù)據(jù)的成本較高，而大數(shù)據(jù)具有低成本無標注的技術(shù)特點，預(yù)訓(xùn)練大模型具備較強的學(xué)習(xí)共性，可將大數(shù)據(jù)及特定領(lǐng)域標注數(shù)據(jù)融合起來，實現(xiàn)具備微調(diào)能力的小模型，進而在智能生產(chǎn)所需的精細化機理和調(diào)度模型優(yōu)化中發(fā)揮數(shù)學(xué)推理的關(guān)鍵作用；其次，BERT等雙向模型的測試與石化探索將增強前后文的交互性，解決石油石化耦合數(shù)據(jù)較多的專業(yè)化難題及可解釋性問題，進而支持海量預(yù)料數(shù)據(jù)的自監(jiān)督學(xué)習(xí)及任務(wù)的遷移學(xué)習(xí)特性，滿足后續(xù)特殊任務(wù)微調(diào)及特征提取，在協(xié)同調(diào)度和預(yù)測性分析工作中提供超出傳統(tǒng)人工智能的推理分析能力及更具深度的人機交互體驗。此外，智能生產(chǎn)大模型的代碼生成能力將加速石油石化產(chǎn)業(yè)中信息技術(shù)（IT）與操作技術(shù)（OT）的融合，通過多模交互能力的補充，加速異構(gòu)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的整合與訓(xùn)練計算。最后，預(yù)訓(xùn)練模型可增強物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的指令理解能力，預(yù)訓(xùn)練好的模型可通過微調(diào)（Fine-Tuning）方式適配各類NLP任務(wù)，提高智能生產(chǎn)大模型人機交互效率，減少管理層面的信息不對稱，從而顯著提升煉化生產(chǎn)的運營效率。例如，在智能生產(chǎn)決策支持過程中，利用大模型和AI技術(shù)智能化處理分析技術(shù)文檔、操作手冊和生產(chǎn)報告，生成決策建議，可以大幅提升信息檢索和決策支持的效率。在生產(chǎn)流程中，基于機器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)的優(yōu)化算法，實現(xiàn)智能排產(chǎn)，對生產(chǎn)和調(diào)度計劃進行動態(tài)優(yōu)化，提高生產(chǎn)靈活性，具備快速響應(yīng)市場變化的能力。煉油化工大模型對于石油石化的智能化創(chuàng)新，不僅意味著生產(chǎn)效率的提升，還將成為石油石化產(chǎn)業(yè)邁向數(shù)字智能化的基石。?.?智能服務(wù)石油石化產(chǎn)品銷售業(yè)務(wù)的智能化，主要涵蓋油品銷售、電子商務(wù)、客戶服務(wù)、金融支付、智慧物流、新零售等不同的形態(tài)和商業(yè)業(yè)態(tài)。在新型工業(yè)化的過程中，服務(wù)業(yè)務(wù)也需要依托主營業(yè)務(wù)的戰(zhàn)略走向，有效整合內(nèi)外部要素，形成高效并具有獨特競爭力的商業(yè)模式，豐富企業(yè)服務(wù)生態(tài)。例如，油品銷售以加油站為核心，實現(xiàn)線上、線下融合的購物新場景，強化全渠道、多場景的購物體驗，助推零售業(yè)務(wù)商業(yè)模式創(chuàng)新，助力打造“人·車·生活”智慧新零售生態(tài)圈。電子商務(wù)集采購服務(wù)、銷售服務(wù)、國際服務(wù)、供應(yīng)鏈金融服務(wù)、商旅服務(wù)、物流服務(wù)于一體，提供豐富的電商交易模式、銷售線上管控、電商物流運作及B?B在線支付多種場景解決方案。金融科技以服務(wù)企業(yè)核心業(yè)務(wù)為出發(fā)點，助力傳統(tǒng)金融業(yè)務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，提供支付、結(jié)算、信貸、理財、保險、投資、融資、征信、風(fēng)控等全業(yè)態(tài)、多業(yè)務(wù)場景融合的線上金融解決方案。人工智能應(yīng)用：智能服務(wù)石油石化企業(yè)的服務(wù)業(yè)務(wù)與AI技術(shù)的結(jié)合，包括但不限于以下方面（圖??）：圖??.智能服務(wù)業(yè)務(wù)場景與人工智能技術(shù)組合產(chǎn)品銷售：智能服務(wù)業(yè)務(wù)與人工智能知識應(yīng)用主要構(gòu)成產(chǎn)品銷售：智能服務(wù)業(yè)務(wù)與人工智能知識應(yīng)用主要構(gòu)成銷售數(shù)據(jù)智能分析銷售數(shù)據(jù)智能分析智能電商智能客服智能合同管理......客戶滿意度分析數(shù)字智能營銷服務(wù)經(jīng)營智能管理自然語言處理自然語言處理推薦系統(tǒng)語言處理專家系統(tǒng)機器人規(guī)劃應(yīng)用模式識別多智能體系統(tǒng)來源:石化盈科&IDC????年銷售數(shù)據(jù)智能分析：利用大數(shù)據(jù)算法分析客戶數(shù)據(jù)，提供個性化服務(wù)和產(chǎn)品推薦；市場趨勢分析，預(yù)測價格波動和需求變化；動態(tài)成本核算，基于市場數(shù)據(jù)和歷史交易信息，支撐財務(wù)與企業(yè)實時決策；分析銷售數(shù)據(jù)，識別銷售模式和客戶行為，優(yōu)化銷售策略。智能電商：在電商銷售過程中通過提升人工智能自動化處置占比，可顯著優(yōu)化標準流程的效率，疊加大數(shù)據(jù)分析能力，可有效推動潛在客戶的開發(fā)與銷售履約，加強銷售線索的跟蹤和管理交易過程的周期管理。AI應(yīng)用通過分析市場和消費者數(shù)據(jù)，預(yù)測市場需求，提供個性化推薦，增強了銷售策略的數(shù)據(jù)支持。此外，人工智能還可進行風(fēng)險評估和價格優(yōu)化，確保銷售策略的競爭力及價格的合理性，同時通過自動化營銷和個性化溝通提升客戶參與度和轉(zhuǎn)化率，推動石油石化產(chǎn)品銷售的增長。智能客服：基于大語言模型的交互技術(shù)，沉淀通用對話、語音識別與合成以及知識庫能力，構(gòu)建智能對話和語音能力中心，為廣域用戶提供智能化的客服體驗，滿足?*??小時語音服務(wù)需求，提升服務(wù)體驗，并顯著降低人力投入規(guī)模。智能合同管理：利用大語言模型的文本理解和處理能力，可自動起草合同，并在合同審批和執(zhí)行過程中提供審查、監(jiān)督及打分，助力企業(yè)降低法律風(fēng)險。大語言模型能夠根據(jù)石油石化產(chǎn)業(yè)特定需求和法規(guī)要求，自動生成合規(guī)的合同文本，確保合同內(nèi)容的準確性。集成了人工智能模型的業(yè)務(wù)處理平臺可實時監(jiān)控合同執(zhí)行情況，自動跟蹤關(guān)鍵條款的履行，并在發(fā)現(xiàn)偏差或違約行為時及時提供預(yù)警和法律建議，幫助企業(yè)有效降低不合規(guī)風(fēng)險，從而提高合同管理的效率和安全性?？蛻魸M意度分析：利用大語言模型的高級文本理解和生成能力，深入分析客戶反饋和社交媒體情緒，全面評估品牌聲譽和客戶滿意度。大模型將具備結(jié)合情感進行上下文分析的能力，進而挖掘客戶的具體情感傾向和需求，為企業(yè)提供改善產(chǎn)品和服務(wù)的依據(jù)。此外，大模型可融合觸達客戶的各類非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，整合客戶滿意度關(guān)聯(lián)因子，識別市場趨勢和消費者行為，幫助企業(yè)優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計和營銷策略，提升客戶體驗和忠誠度。數(shù)字智能營銷：大模型技術(shù)可推動傳統(tǒng)智能營銷系統(tǒng)的開放性升級，其應(yīng)用效果及空間值得嘗試及暢想。算力加持的大模型能夠處理和分析石油石化產(chǎn)業(yè)多細分領(lǐng)域的專業(yè)數(shù)據(jù)，包括地質(zhì)信息、儲層特性和油藏動態(tài)等，結(jié)合油價的實時變化，以生成更加精確且具備針對性的營銷策略。此外，大模型通過學(xué)習(xí)歷史銷售數(shù)據(jù)和客戶反饋，可以優(yōu)化產(chǎn)品定位，提升客戶體驗，在數(shù)字營銷活動中更加精準地與客戶溝通。服務(wù)經(jīng)營智能管理：匯聚服務(wù)體系的全場景動態(tài)信息，服務(wù)體系管理人員可以通過語音命令與對話，了解各服務(wù)環(huán)節(jié)的整體運營健康度和客戶滿意度等關(guān)鍵指標，并能夠深入查看更多分析見解。同時，AI助手也可以通過對服務(wù)背景信息的理解，在需要時自動生成工單，幫助企業(yè)加速服務(wù)流程，提升運營洞察力。????智能語音導(dǎo)航：建設(shè)智能導(dǎo)航流程，搭建知識模型，實現(xiàn)中國石化智能語音導(dǎo)航服務(wù)，取消了用戶聽取全部導(dǎo)航播音的環(huán)節(jié)，通過與用戶的自然語言交互，快速實現(xiàn)呼叫中心導(dǎo)航服務(wù)，減少轉(zhuǎn)人工咨詢量，提高用戶問題解決率，提升用戶滿意度。智能語音咨詢：建設(shè)智能語音機器人并接入呼叫中心系統(tǒng)，通過智能語音交互的方式替代人工坐席為客戶提供咨詢服務(wù)和自助業(yè)務(wù)辦理，在機器人無法回復(fù)咨詢時，通過留言業(yè)務(wù)為客戶提供完整的夜間服務(wù)模式。智能回訪：建設(shè)智能回訪流程，搭建回訪知識模型，利用人工智能技術(shù)實現(xiàn)智能回訪服務(wù)。用戶坐席通過創(chuàng)建外呼回訪清單、綁定外呼回訪活動、進行外呼活動分配、執(zhí)行外呼回訪操作，以此來完成一次回訪任務(wù)。在提升外呼信息收集能力的同時，增強了外呼結(jié)果的分析能力，切實為服務(wù)質(zhì)量的提高及精準營銷賦能場景提供數(shù)據(jù)支撐。智能在線及業(yè)務(wù)引導(dǎo)：建設(shè)網(wǎng)站、APP、小程序、微信等多渠道接入，結(jié)合智能對話中心進行知識問答的優(yōu)化和問答模型訓(xùn)練，結(jié)合多渠道接入、語義理解、意圖識別、多輪會話模型等功能，為用戶提供一體化咨詢和業(yè)務(wù)引導(dǎo)服務(wù)，提高了在線客服問題解決效率。智能質(zhì)檢：結(jié)合話術(shù)、情緒、滿意度、禁忌語等不同類型，設(shè)計坐席語音和文本服務(wù)的綜合評價模型。通過智能語音識別和語義分析，實現(xiàn)對呼叫中心錄音文件以及在線客服會話的自動質(zhì)檢，大幅度提高質(zhì)檢效率和抽檢覆蓋面，全盤掌握服務(wù)質(zhì)量情況，降低運營成本，實現(xiàn)客服中心的質(zhì)量管理、效果跟蹤及持續(xù)優(yōu)化。智能輔助：智能輔助面向人工客服，解決了其知識掌握不完善、問題了解不精準、回復(fù)內(nèi)容不統(tǒng)一等問題，通過應(yīng)用機器人知識庫及人工知識庫的知識內(nèi)容，支持系統(tǒng)自動推薦或坐席手動搜索兩種方式，可以直觀地展示問題的答案，幫助人工快速解決用戶咨詢的問題，提高人工服務(wù)的效率。?????.?石油石化產(chǎn)業(yè)智能化成熟度與發(fā)展階段傳統(tǒng)的石油石化智能化應(yīng)用，主要以單點技術(shù)賦能的模式出現(xiàn)，通過智能化技術(shù)提升包括煉油、鉆井、油氣提取和化工轉(zhuǎn)化等關(guān)鍵環(huán)節(jié)的生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。例如，煉油技術(shù)通過數(shù)字技術(shù)優(yōu)化環(huán)保和過程控制，鉆井技術(shù)利用智能化設(shè)備在復(fù)雜地質(zhì)條件下實現(xiàn)高效鉆探。在這些應(yīng)用中，AI通過與大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的結(jié)合，提升生產(chǎn)過程的自動化水平和質(zhì)量。但石油石化作為流程制造的典型代表，不僅需要強化關(guān)鍵環(huán)節(jié)的能力，更需要從產(chǎn)業(yè)鏈、供應(yīng)鏈的全局視角持續(xù)進行洞察、優(yōu)化和決策；在提升整體生產(chǎn)效率和安全性的同時，更應(yīng)關(guān)注產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化和增長方式的轉(zhuǎn)變，為產(chǎn)業(yè)的持續(xù)創(chuàng)新