在全球能源转型和智能化升级的双重驱动下，油气产业正面临新的变革与机遇，随着「人工智能+」行动走进千行百业，中国油气产业同样亟需通过“新质生产力”发展实现效率跃升与可持续发展，云计算与AI技术的深度融合能更好的重塑油气产业生产流程、推动数据驱动决策、驱动智能化运营与全链条协同创新。
5月15日至16日，「2025中国石油石化企业信息技术交流大会暨油气产业新质生产力发展高峰论坛」在北京顺利召开，本次大会以“数智赋能 油气向新”为主题，吸引政府部门、能源巨头及科技企业代表逾千人，共同探索人工智能、数字化转型与油气产业深度融合的创新路径，助力能源行业新质生产力发展。
阿里云智能集团副总裁、解决方案研发部总经理曾震宇在会上作《人工智能，为油气行业数智化提速》主题报告，并在会后接受专访，系统解析大模型在油气产业的应用场景和实践经验。
AI大模型技术驱动产业创新
曾震宇表示，阿里云持续关注全球人工智能技术演进趋势，并通过长期投入和战略布局，逐步构建了从基础研究到产业应用的全链路能力。当前，通义大模型已经落地政务、医疗、汽车、金融、零售等10+垂直领域，通过多种场景助力政企重构业务模式。
此外，4月29日，阿里发布了全新升级的最强开源大语言模型千问3，预训练数据量达到36万亿token，创新性支持思考和非思考双模式，兼具小尺寸与灵活扩展的特点，可减少用户部署成本。
同时进化的还有以Qwen-VL、Wanx2.1为代表的多模态模型，通过OCR增强（跨语言文档解析）、物理世界理解（地标/商品识别）、多模态生成等能力，实现对文本、图像、表格的深度融合。结合推理模型与智能体技术，AI正向全模态交互方向进化，通过实时交互与跨空间协作构建新一代智能系统。
在国产算力适配方面，APG芯片也通过CUDA兼容方案实现“平替”，结合自研HGGC Runtime和Libraries，保障大模型在国产芯片上的高效部署与迁移。
AI赋能油气产业
从勘探到运维的全流程革新
上游勘探开发：AI破解复杂地质难题
● GeoEast地震处理助手：通过自然语言交互的GeoEast智能助手，实现地震数据自动层位追踪，集成英/俄/法/葡多语言支持，显著提升地震处理解释作业效率，为国内复杂探区勘探突破和海外“一带一路”油气示范区建设提供重要技术支撑。
● 通义大模型+QuickBI数据可视化系统：构建油气田生产管理全链路智能中枢，实现数据采集-指标监控-异常预警-根因定位-策略优化的全流程透明化、智能化管理。
中游管网优化：AI驱动商务决策优化
● 依托阿里巴巴达摩院求解器和求解服务，阿里云与某长输管道运营公司共同构建基于运筹优化理论、契合管网业务的数学优化模型与求解引擎，实现天然气商务路径优化，提升运营效率与客户体验。并通过业务场景验证与模型迭代的双向驱动，形成“算法研发-行业落地-反馈优化”的产业协同链路。
下游智能运维：AI构建全链路故障响应体系
● 基于阿里云大模型平台（百炼专属版），融合RAG技术、设备知识库及历史案例库，打造智能决策系统，实现处置方案推荐、相似案例检索与远程指令下达；通过AI辅助决策系统为运行人员、检修专家及试验团队提供全流程支持，显著提升设备检修效率与运维智能化水平。
开放生态，共建产业未来
AI技术的持续演进将为油气产业带来更深远的影响，在会后专访中，曾震宇进一步阐释了阿里云的技术布局：“很多公司可能因资金和算力限制无法自行训练大模型，因此阿里云投入了大量资源开发基础模型和各种稠密模型、MoE模型，旨在让政企客户和生态伙伴能够在高质量模型基础上构建自身业务。”
针对大模型在油气领域的应用，大模型在文档分析方面具有显著优势，可以帮助石化用户降低使用复杂专业软件的成本。此外，大模型还将尝试应用在BI场景进行数据分析、管网动态规划等，解决石化行业的大数据和复杂业务问题。
作为全球领先的云计算和AI科技公司，阿里云始终致力于提供高性能、高性价比的云平台及大模型引擎。未来，阿里云将持续加强与行业领军企业、生态伙伴的交流和学习，共同探索和发掘高价值场景，推进人工智能技术与油气产业的深度融合。
