近日，中國電子技術標準化研究院發布的《人工智能賦能石油石化行業發展標準化研究報告（2025版）》（以下簡稱《報告》）明確指出，人工智能技術正成為驅動石油石化行業智能化升級、加速數字化轉型的關鍵力量。在人工智能技術推動下，石油石化産業將實現數字世界與物理實體深度融合，以數據流引領優化生産、資源與管理全流程，賦予行業更精準的感知、更智慧的決策和更高效的執行能力。

　　我國是世界第一煉油大國、世界第一化工大國，對世界石化市場的貢獻率達到40%，同時也是世界第一大乙烯産能國。然而，石油石化傳統業務存在環境高危、流程複雜、資産密集、效率提升空間大等特點，在能源轉型縱深推進的背景下，提質增效與運營模式變革需求日益迫切。

　　近年來，國家密集&&相關政策，為人工智能在石油石化行業的應用指明了方向。《報告》指出，人工智能技術與石油石化行業的結合，促進了傳統業務模式的改變，提升了工作效率，有利於産業結構化調整和價值重塑。從覆蓋領域看，目前人工智能技術已在油氣勘探、油氣開發、油氣生産、管道儲運、油氣銷售、煉油化工、工程建設等全産業鏈關鍵環節實現積極滲透，逐步覆蓋主流業務場景。從技術價值看，深度融合石油石化業務場景的人工智能技術正不斷破解行業長期存在的效率、安全難題，在實現智能地質解釋、鑽井優化、設備預測性維護、安全風險智能預警等方面發揮關鍵作用，已在降低運營成本、提升生産效率、保障人員安全等方面進入價值創造階段。

　　當前，石油石化行業已從規模擴張轉向高質量發展階段，運用先進技術實現産業升級成為必然要求。國際方面，挪威國家石油公司、殼牌、道達爾等領先企業紛紛與科技公司合作，借助人工智能分析地質數據、優化鑽井路徑、預測設備故障；國內方面，中國石油、中國石化、中國海油等央企積極布局，構建自主可控的工業互聯網平台和人工智能技術底座，研發行業專用大模型與智能系統，通過“雲-邊-端”協同推動數據貫通與業務智能化，形成一批可複製的應用實踐成果。

　　值得注意的是，《報告》指出，當前石油石化行業智能化發展仍面臨多重挑戰：特定業務領域專用模型精度不足，應用深度與廣度有待拓展；部分單位存在“不敢用、不會用”的困境，技術落地遲緩且多局限於試點環節；數據供給與安全問題突出，數據洩露風險、質量參差不齊、標注成本高昂等問題制約高質量數據集構建，跨主體數據共享機制缺失導致“數據孤島”林立；人工智能模型在複雜場景下的感知準確率、決策可靠性等仍未達到工業級“零失誤”要求，極端工況下的穩定運行能力亟待提升等。

　　針對這些挑戰，《報告》從技術、企業、標準三個層面提出發展建議。技術層面，需聚焦行業特點開發專用人工智能算法與多模態大模型，加強全産業鏈數據標準化治理與安全防護，構建“雲-邊-端”協同的高效算力基礎設施；企業層面，應推動産學研用跨界協同，拓展深化全流程應用場景，創新智能化服務與商業模式；標準層面，要加快基礎共性、技術模型、數據安全等領域標準制定，強化標準測試驗證與示範應用，積極參與國際標準制定並借鑒和引進國際先進適用標準，促進行業高質量發展與國際接軌。

　　業內人士&&，隨着相關政策落地與標準化體系完善，人工智能與石油石化行業的融合將持續深化。這不僅將推動行業實現質量變革、效率變革、動力變革，也將為我國能源安全保障與製造業高質量發展提供重要支撐。下一步，需持續破解技術落地難題，優化創新生態，讓人工智能在能源轉型中充分發揮技術引擎作用。