编者按：近日，中国石油在北京正式发布3000亿参数昆仑大模型。作为我国能源化工领域首个通过国家备案的行业大模型，昆仑大模型此次参数规模升级，不仅标志着央企在AI技术攻坚方面的里程碑式突破，而且象征着传统能源化工领域向“新质生产力”跃迁进入关键时期。

　　“数字财会审核专员”“数字造价工程师”等23个专业高效“数字员工”上岗；围绕26条业务线、119个业务域，优化形成“十域百景千应用”的全景视图……昆仑大模型从勘探开发、炼油化工到装备制造，应用场景赋能油气全产业链，全力推动“人工智能+”行动走深走实。

　　昆仑大模型究竟是什么？为何具有如此重大的意义？又将如何掀起行业变革？我们邀请专家与企业相关负责人共同探讨。敬请关注。

昆仑大模型概述

　　石油石化行业作为国家能源领域的重要支柱，在经济发展中扮演着举足轻重的角色。当前，全球能源格局深刻调整，能源化工行业竞争日益激烈，油气行业正处于关键发展阶段。全球经济不确定性带来油价波动，勘探开发难度加大，成本持续攀升，安全、环保和节能的压力与日俱增，严重制约行业的发展，亟须借助以人工智能为代表的新一代数智化技术，解决能源化工行业各环节问题，推动技术创新和产业升级。

　　中国石油作为全球最大的能源化工企业之一，积极抢占创新发展新赛道，把“数智石油”作为公司五大战略举措之一，布局实施“信息化补强、数字化赋能、智能化发展”三大工程，深入推进以昆仑大模型为核心的“人工智能+”行动，把昆仑大模型建设与应用作为智能化发展的核心任务，推动人工智能技术赋能“传统产业+AI”“AI+新兴产业、未来产业”，打造规模化应用生态。

技术创新模型架构

建设成果

圆桌讨论

　　问题一 如何在实际生产中用好AI大模型，提升运行效率？

　　冀东油田勘察设计与信息化研究院副院长 邱利瑞：

　　强化油田特色场景应用所需高质量数据集的建设，建立数据安全管理机制，充分利用昆仑大模型的AI中台和算力资源

　　当前，能源化工行业借助先进技术，提升运行效率具有重要性与紧迫性。

　　在实际生产中，首先要聚焦生产流程优化。可以利用AI大模型对油田开采、集输等全流程数据进行深度挖掘与分析。通过对油藏地质数据、开采历史数据的学习，大模型能够精准预测油藏动态，帮助我们更合理地制定开采方案，提高采收率。在集输环节，基于实时生产数据，AI大模型可以优化装置运行参数，精准调控反应温度、压力等，提升服务质量与生产效率。

　　设备管理也是关键一环。利用传感器采集设备的振动、温度、压力等数据，AI大模型可以构建设备故障预测模型，提前洞察设备潜在故障隐患，提前安排维修，避免设备突发停机导致的生产中断，减少非计划停产时间，保障生产连续性。同时，依据设备运行数据，大模型还能评估设备性能，给出针对性优化建议，延长设备使用寿命。

　　在安全与环保方面，AI大模型同样大有可为。在危险区域部署智能摄像头，结合大模型实时监测人员安全行为，及时对违规操作发出警报，降低安全事故风险。对油田生产过程中的废气、废水排放数据，大模型可根据环保标准进行分析，自动调控污染治理设备运行参数，确保达标排放，助力油田践行绿色发展理念。

　　为更好地利用AI大模型，我们需要加强与科技企业的合作，引入先进技术与专业人才，强化油田特色场景应用所需高质量数据集的建设，建立数据安全管理机制，充分利用昆仑大模型的AI中台和算力资源，让AI大模型成为冀东油田提升运行效率、实现高质量发展的强大引擎。 （丁青 采访）

　　大庆石化公司规划和科技信息部副部长 辛治溢：

　　依托现场传感器实时采集的数据等，利用AI大模型深度分析，可实现工艺操作条件的动态寻优与精准调控，大幅提高产品收率，提升生产效率与产品质量

　　国家高度重视数智化建设，并将其上升为国家战略，各能源化工企业纷纷将数智化、智能化列为重要战略举措。在此背景下，近年来持续升温的AI大模型，正逐步成为传统能源化工企业转型升级的关键驱动力。

　　作为能源领域核心支柱的石油化工行业，在应用AI大模型方面具备显著优势，其完整的炼油、化工生产经营业务体系，在长期运营中积累了海量多维数据，涵盖从炼化工艺参数（如反应温度、压力、物料配比）、设备运行实时数据（如振动频率、轴承温度、能耗指标），到安全作业视频与传感器数据（如人员行为轨迹、物料组分分析、设备启停状态）等，这些数据能为AI大模型训练提供丰富的“语料”基础。

　　在生产工艺优化过程中，依托现场传感器实时采集的数据、历史工艺参数等，利用AI大模型深度分析，可实现工艺操作条件的动态寻优与精准调控，大幅提高产品收率，提升生产效率与产品质量。在设备健康管理领域，AI大模型与工业互联网平台深度融合，可对设备潜在故障进行早期预警，有效降低维护成本和设备故障带来的经济损失，缩短非计划停机时间，从而保障生产的连续性。

　　在技术落地层面，可采用“试点验证—规模推广”方式推进。优先选取试点业务场景，构建“AI辅助+人工复核”的工作机制，对运行数据进行持续监测与模型分析，在大幅提升AI大模型的准确率并验证可行性后，逐步扩大实施范围，确保AI应用在工艺安全、数据安全和操作规范等方面的可控性。（刘莉莉 岳云鹏 采访）

　　问题二 如何让AI大模型更好地适应能源化工产业链特点与智能化发展需求？

　　大港油田数智技术公司（新闻文化中心）党委书记 赵明：

　　围绕“数据、算法、场景、生态”四大核心要素，从数据处理、模型优化、应用开发三个层面进行系统性改进

　　要围绕“数据、算法、场景、生态”四大核心要素，构建动态调整机制，从数据处理、模型优化、应用开发三个层面进行系统性改进。

　　在数据层面，要解决数据格式不统一、质量参差不齐的问题。生产、运营、财务等多个领域的数据格式各异、来源复杂。因此，需要系统整合，通过数据清洗来删除重复、错误信息，利用数据标注技术提取关键特征，建立高质量的行业数据集，让AI大模型更好地学习行业运行规律。

　　在模型构建层面，要提升模型的专业性和实用性。结合行业特点，构建“行业通用模型—专业领域模型—具体场景模型”三级模型体系。同时，将已有的机理模型与AI大模型相结合，建立协同工作机制，针对不同业务场景选择最优模型方案。配合构建智能知识库和智能体，持续为模型补充专业知识。

　　在应用开发层面，要确保模型的灵活性和实用性。开发适配不同场景的智能化应用，建立快速迭代机制。当业务场景发生变化时，能够及时优化应用功能，确保AI大模型在实际应用中保持最佳效果。

　　此外，通过建立数据实时反馈机制、促进领域知识深度融合、持续迭代更新模型，让AI大模型能够深入理解行业专业概念和内在联系。同时，将行业专家经验转化为知识图谱和智能知识库，持续优化模型性能。动态优化应用场景，推动AI大模型在能源化工行业的深度应用，为智能化发展提供有力支撑。（刘英 阮杰 采访）

　　辽阳石化数智技术中心主任 赵亮：

　　构建全链条实时数据融合体系；

　　完善专业逻辑知识机理；

　　建立自适应进化机制

　　一是要构建全链条实时数据融合体系。能源化工产业链涉及原油采购、炼化生产、物流仓储、产品销售等多环节，数据涉及市场信息、工艺参数、设备状态等多个领域，对实时性与准确性要求极高，需要建立统一平台实时接入多源数据，实施动态更新，确保模型输入质量，并动态训练模型，构建更全面的生产态势感知体系，整体判断生产状况，快速处理最紧急的数据，提升AI模型运行效率。

　　二是要完善专业逻辑知识机理来实现可靠决策。必须将能源化工生产反应原理、设备故障库、安全规程等结构化知识嵌入数据模型，降低通用大模型的“幻觉”风险。开展传统机理模型与AI预测结果动态校准，用AI处理非线性问题，保障机理模型的基础可靠性。针对具体场景组织专家研讨，收集专家操作记录来微调模型，加强人工研讨反馈，形成闭环管理，提升专业准确性。

　　三是要建立自适应进化机制。聚焦AI大模型自学调优，构建“感知—认知—决策—进化”的动态AI进阶模式，自动触发增量训练更新模型权重，减少全量重训成本，适应不同工况。在虚拟仿真环境中，用强化学习训练生产调度、能耗优化等策略模型，使其自主适应市场波动或工艺变更。采用模块化架构灵活替换产线专用模块，推动模型持续进化，将AI大模型转化为支撑安全、高效、绿色发展的核心智能引擎。（王志强 采访）

　　问题三 如何在加快AI大模型落地应用的同时，做好数据安全保密工作？

　　大庆油田勘探开发研究院企业技术专家 吴钧：

　　AI大模型落地与数据安全建设，必须实现双轮协同。传统安全边界将被打破，需要构建具有前瞻性的安全防护体系

　　在全球油气行业加速数字化转型的背景下，AI大模型将成为破解复杂油气藏勘探开发难题的核心引擎。面对老油田精细开发与非常规资源勘探带来的挑战，我们需要构建勘探开发AI模型库，打通地质工程多学科数据壁垒，加速大模型场景化应用创新，推动勘探开发研究生产方式的根本性变革。

　　然而，数据安全风险正伴随油田智能化进程持续升级。勘探数据蕴藏国家资源战略信息，开发模型承载着企业核心知识产权，实时生产数据关乎油田运营安全。AI大模型训练和应用所需的多源数据融合，将打破传统安全边界，这就要求我们构建具有前瞻性的安全防护体系。

　　在技术和管理层面，采用动态脱敏、联邦学习、隐私计算、AI模型训练安全沙箱等技术，建立油田敏感信息分级防护架构，实现涉密原始数据不出企业网、模型训练数据“可用不可见”；在生态层面，建立产学研用联合创新体，制定模型安全评测标准规范，推动AI大模型“语料”协同治理，通过生态化反哺机制提升油田安全基线。

　　AI大模型落地与数据安全建设必须实现双轮协同，通过在模型构建和应用中内嵌安全约束机制，形成更安全、更开放、更具韧性的油田数字化生态。（伊丽娜 李兆丰 采访）

　　兰州石化规划和科技信息部副部长张键：

　　规范流程，完善机制；

　　用技术约束技术；

　　用意识筑牢底线

　　一是要规范流程，完善AI应用管理与合规机制。结合国家法律法规和行业要求，多层级审核人工智能建设的应用立项，与项目承接单位签订安全保密协议，合规构建适用准确的AI场景，建立人机协同决策方法，确保AI优化建议的可靠性和合规性。

　　二是要用技术约束技术，建立全流程数据安全防护体系。在推进AI大模型应用时，严格遵守设备信息存储传输的相关保密要求，构建覆盖数据采集、存储、训练、推理等全生命周期的密文传输存储机制，对生产数据、工艺知识、运营信息等进行分级分类管理，结合加密、脱敏、访问控制等技术手段，确保敏感数据不被泄露或滥用。同时应减少对公有云或第三方平台的依赖，采用统一建设的AI中台，避免外部环境带来的安全隐患，确保模型训练和应用均在安全边界内完成。

　　三是要用意识筑牢底线，把数据安全刻进“思维底层”。数据安全保密管理从来都不是技术部门的孤军奋战，这需要每个人从思想深处筑牢安全堤坝。要建立“数据资产”思维，培养风险预判敏感度，像保护真金白银一样保护数据，使保密成为“条件反射”。

　　数据安全无小事。随着AI渗透到工作生活的各环节，数据保密工作也要从被动防御转变为主动守护，让AI技术在安全的轨道上释放更多的价值。（徐雪萍 采访）

专家观点

人工智能正在重塑行业范式与竞争格局

经济技术研究院能源大数据中心工程师 刘子文
经济技术研究院石油市场研究所经济师 刘凯雷

　　2025年5月28日，中国石油正式发布其最新研发的3000亿参数昆仑大模型，标志着我国能源化工行业在人工智能技术应用领域取得重大突破。这不仅是单一企业的技术里程碑，更折射出整个行业面对全球经济波动、勘探开发难度递增、成本持续攀升以及安全环保压力加大的严峻挑战时，积极拥抱新一代信息技术的战略转向。人工智能技术正以前所未有的广度与深度，重塑能源化工行业的运营范式与竞争格局。凭借其强大的赋能潜力，人工智能有望对整个产业链产生深远影响。本文将探讨人工智能技术在能源化工领域的应用前景与变革潜力。

　　优化生产

　　人工智能正成为提升效率与降低风险的关键驱动力

　　人工智能通过优化运行参数，有效延长关键资产的使用寿命

　　在勘探开发和炼油化工方面，人工智能正成为提升效率与降低风险的关键驱动力。传统上依赖专家经验的地震资料解释和储层预测，正因人工智能的介入而发生深刻变革。例如，基于深度学习的图像识别与模式分析技术，能够高效处理海量的三维、四维地震数据，自动识别断层和裂缝等复杂地质体，大幅提升勘探开发效率，缩短油气藏识别周期。此外，AI驱动的油气藏动态模拟与生产优化系统，能够更精准地预测油气产量，指导制定最优的注采方案与井网部署策略，从而最大程度地提高采收率并延长油田的经济开采年限。在炼化生产过程中，AI智能控制系统可优化生产参数，显著提升装置运行效率，降低能耗与排放。例如，基于实时海量的生产数据，包括温度、压力、流量及组分浓度等，深度学习模型将能实现对复杂反应过程的动态优化控制，动态调整炼化、乙烯裂解等过程的核心装置，提升目标产品收率，并同步降低单位能耗。

　　在基础设施与生产运营层面，人工智能正引领一场深刻的智能化跃升。通过依托工业物联网（IIoT）传感器网络对关键设备如压缩机、反应器、运输管道等的运行状态进行实时数据采集，人工智能系统能实现精准的故障预测与剩余寿命评估。这种预测性维护模式有望显著降低非计划停机带来的生产损失，提升维护效率，缩短维护周期，并通过优化运行参数有效延长关键资产的使用寿命。在高危区域部署的智能巡检机器人，如无人机、爬壁机器人等，也将进一步降低生产安全风险。

　　科学决策

　　人工智能有助于提升作业安全性及全天候运营能力

　　在确保达标排放的前提下，人工智能有望降低治理成本

　　人工智能的影响力也延伸至供应链协同与环境管理的智能化转型。在智能生产方面，人工智能中枢系统能够融合市场需求波动、原料供应链状态、生产装置负荷、能源价格曲线及库存水位等多维度数据，生成全局最优的生产计划，从而增强产业链的韧性，提升对市场的响应速度。基于时间序列分析和大数据挖掘的原料与产品价格预测模型，将为采购、销售及库存策略提供高置信度的决策支持，有望优化采购成本。

　　在智慧物流与资源调度方面，人工智能算法能够整合历史物流数据、实时交通信息、天气预测及运力资源，构建多目标优化模型，以期实现大宗原料与产品运输的综合成本降低。厂区内部物流环节引入自动驾驶载具，特别是在危险化学品转运等场景中，将提升作业安全性及全天候运营能力。

　　环境管理同样是人工智能大展拳脚的领域。通过构建“空天地一体化”的监测网络，包括地面传感器、无人机巡测和卫星遥感，人工智能系统将实现对大气污染物、水质参数及噪声的实时动态解析与溯源。结合污染扩散模拟预警系统及设备泄漏薄弱点的智能诊断模型，有望降低环保事故的发生率。人工智能驱动的废水处理厂加药优化模型和废气治理设施运行参数自适应调控系统，也将有望在确保达标排放的前提下降低治理成本。

　　需求洞察

　　人工智能正深刻重构市场响应机制

　　人工智能让通过定制化开发来主动满足用户需求成为可能

　　人工智能正深刻重构市场响应机制。在数据驱动的市场决策方面，人工智能系统能够对多渠道市场信息，如大宗交易数据、行业研报、社交媒体舆情及宏观经济指标，进行深度挖掘与关联分析，从而精准识别细分市场趋势与潜在客户需求。基于大数据的需求预测模型，将有望显著提升销售计划的准确性，为供应链协同优化提供支撑。动态定价智能引擎则能综合成本结构、竞争格局、客户价值及实时供需，实现收益管理的最优化，从而在化工品电商平台等应用中提升毛利率。

　　在人工智能的加持下，除了被动匹配用户需求外，通过定制化开发来主动满足用户需求也成为可能。借助人工智能技术，传统的研发流程正在被重构，产品从概念到落地的周期能够被显著缩短，从而快速设计出更加符合用户需求的产品。例如，生成式人工智能模型可高效解析海量化学物质数据库与反应路径，智能设计具备特定功能特性的全新分子与材料。同时，计算机辅助分子设计与强化学习算法的结合，可以为面向下游客户特定性能需求的定制化产品开发提供强有力支持，并能快速生成匹配的工艺方案，提升研发效率与市场响应速度。

　　销售端智慧库存亦是人工智能应用的重要环节。人工智能有望助力构建端到端的可视化库存。通过多变量库存预测模型，实现安全库存水平的动态优化，并减少资金占用。此外，智能采购系统基于库存阈值、需求预测及供应商绩效数据自动触发订单，可以提升采购流程效率。在仓储环节，应用运筹学优化算法进行库位规划与拣选路径设计，配合自动化立体仓库，以期降低仓储运营成本。

　　展望未来，人工智能技术已从概念验证阶段全面进入能源化工产业的核心业务流，成为驱动效率提升、安全保障、绿色转型与模式创新的战略性支点。行业级大模型的突破性进展，为构建覆盖勘探开发、炼化生产、供应链管理、安全环保、终端销售的全场景智能化解决方案奠定了坚实的技术基础。