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关于昆仑数智
昆仑数智作为中国石油集团旗下的数字化服务公司，致力于成为"能源行业和流程工业数字化转型赋能者"。在数据要素市场化的大潮中，昆仑数智将继续发挥专业优势，为央企数据价值化贡献智慧和力量。
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解读国务院“人工智能+”行动意见:油气行业转型机遇与挑战国务院日前印发了《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》（国发〔2025〕11号），以下简称《意见》，这是继2017年《新一代人工智能发展规划》后，我国在人工智能领域的又一重大政策部署，在各行各业掀起热议。本文就《意见》出台的背景、核心内容与重要意义进行解读，再结合油气行业人工智能发展现状，分析政策为油气行业带来的机遇与挑战，为油气相关企业把握政策、推进智能化转型提供参考。 01 《意见》出台的背景 当前，人工智能技术发展迅猛，已经从实验室研究走向实际应用，深刻改变着社会生产生活各领域。但是，各行各业对人工智能的作用看法不一，技术和需求对接不顺畅，应用场景也有深有浅，实际落地还存在不少困难。在这种情况下，国家出台《意见》，就是为了引导社会各界重视人工智能，推动它在科技创新、产业发展和实际应用等方面全面进步，给经济高质量发展提供新动力。 02 《意见》的核心要点 《意见》核心内容可提炼为“3阶段目标+6大重点行动+8个基础支撑”的清晰框架，具体内容如下： 3阶段目标：明确不同时期发展方向 到2027年，人工智能在6大重点领域实现广泛应用，新一代智能终端、智能体等普及率超70%，初步形成“人工智能+”融合应用格局；到2030年，人工智能全面助力高质量发展，相关应用普及率超90%，智能经济成为经济增长的重要支柱力量；到2035年，我国全面进入智能经济和智能社会阶段，人工智能发展水平位居世界前列，成为全球人工智能创新高地。 6大重点行动：聚焦关键领域落地实施 围绕“需求牵引、应用为王”，在6大领域推动人工智能深度融合。“人工智能+科学技术”，助力基础研究和重大科技攻关，如用AI加速药物研发、材料设计；“人工智能+产业发展”，推动制造业、服务业、农业等智能化升级，培育新产业新业态；“人工智能+消费提质”，优化新零售、智能家居、文旅等消费场景，提升居民消费体验；“人工智能+民生福祉”，赋能教育、医疗、养老、就业等民生领域，解决群众急难愁盼问题；“人工智能+治理能力”，提升政务服务、城市管理、应急管理等领域效率，推进治理现代化；“人工智能+全球合作”，构建开放共赢的国际合作生态，推动技术成果普惠共享。 8个方面支撑保障：筑牢基础能力和发展根基 从技术、生态、制度等维度，为“人工智能+”行动提供保障，包括：构建高质量人工智能模型体系、完善数据要素流通利用机制、优化算力基础设施布局、推动人工智能应用成果转化、支持人工智能开源生态发展、培育高水平人工智能人才队伍、健全人工智能政策法规体系，以及提升人工智能安全风险防控能力。 03 《意见》出台的意义 实施“人工智能+”行动，可推动新的科研成果快速落地到实际场景中，实际应用的需求又能推动技术创新，实现技术和应用互相促进。同时，还能建立相关的法律法规和伦理规则，保证人工智能健康、安全、公平地发展。这有助于利用人工智能推动各行各业高质量发展，促进国际间的开放合作。 《意见》作为面向全社会的通用性政策，在技术应用、数据治理、人才培养、生态建设、安全保障等方面，为油气行业提供了方向性指导，既坚定了油气企业开展人工智能相关工作的决心，也对其提出了更高要求。 04 油气行业人工智能发展现状 国内油气企业基本都在积极布局人工智能领域，并取得初步成果。中国石油组建数字化转型领导小组，搭建“梦想云”平台，在勘探资料解释、设备预测性维护等场景落地见效；中国石化依托炼化优势，以AI优化工艺与供应链，研发多项自主技术；中国海油结合海上作业特点，探索无人化监控，联合科技企业开发适配方案，为深化发展打下坚实基础。 但对照《意见》对产业智能化的发展要求，国内油气行业仍有三个方面亟待突破。 战略统筹与应用深度不足 调研显示，国内油气企业AI应用呈现"重战术、轻战略"特征。在应用层次上，AI项目普遍集中在设备监控、数据采集等操作执行层面，在投资决策、战略规划等决策支持层面应用较少。在应用范围上，多数企业的AI应用仍停留在"烟囱式"单点突破，缺乏跨业务、跨部门的系统性集成。以勘探开发为例，地震解释、钻井优化、油藏管理等环节的AI应用相对独立，未能形成一体化的智能勘探开发体系。 生态协同与商业转化滞后 国内油气企业AI发展呈现"内循环强、外循环弱"的特征。在研发模式上，AI项目普遍采用内部自研方式，与高校、科研院所、科技企业的合作深度不够。除研发模式外，商业模式的局限性也制约着AI价值释放。多数企业将AI视为内部提效工具，缺乏对外输出服务的商业化探索。国内油气企业AI技术对外授权及服务输出收入占比，与国际先进企业相比仍有一定差距。 基础能力与行业引领能力不足 在数据治理方面，中国信息通信研究院调查显示，不同行业数字化成熟度差异显著。国内油气企业数据质量参差不齐，数据标准化程度相较金融、电信等行业有较大差距。数据治理之外，人才短缺是另一大制约因素。据麦肯锡报告显示，预计2030年中国对AI专业人员的需求将增至2022年的6倍，据人力资源社会保障部调查显示，全国人工智能人才缺口超过500万人。其中，既懂人工智能技术又通晓油气产业的复合型人才尤其缺乏。在技术创新方面，虽然在应用层面有所突破，但在核心算法、基础模型等方面仍主要依赖国外技术，自主创新能力有待提升。 05 《意见》为油气行业带来的机遇和挑战 《意见》中“人工智能+产业发展”、“人工智能+科学技术”等重点行动，以及“中试基地建设”、“模型体系构建”等基础支撑要求，既为油气行业破解勘探开发难、效率提升慢、转型压力大等痛点提供了政策抓手，也对企业智能化转型的深度、商业模式创新的速度提出了更高要求。作为油气行业数字化智能化转型的核心力量，油气数科公司需紧扣政策方向，在攻坚期抓住机遇、应对挑战。 （一）借“中试基地”东风，破软件企业智能化转型瓶颈 《意见》明确建设国家人工智能应用中试基地，核心是解决技术落地“最后一公里”问题，这与油气数科公司当前从传统软件信息服务向智能化转型的攻坚需求高度契合。 机遇方面，油气数科公司应主动对接中试基地资源，将石油领域的技术成果纳入中试验证，例如生产数据采集、设备运维算法等，通过真实场景测试优化技术适配性，避免技术与业务脱节；通过中试后，将相关产品打包成标准化服务输出给上下游企业，抢占油气智能服务市场先机。 挑战方面，需警惕转型中的阵痛，不能借中试基地建立起“技术研发-场景验证-商业落地”的闭环，将面临与同行在智能化服务能力上的差距拉大风险，或者科技企业跨界竞争的风险。 昆仑数智全力推进 “三大工程” 建设，在智能化发展工程中，公司聚焦行业高价值场景，加快 “AI+业务” 特色应用场景建设，研发多款大模型应用，助力大模型技术落地与价值创造，为软件产品智能化转型提供场景支撑。 （二）发展工业场景“模型即服务”模式，探商业模式创新新路径 《意见》提出“构建高质量人工智能模型体系”，为油气行业商业模式创新指明方向。油气数科公司已在能源化工领域探索行业大模型、场景大模型，但当前多停留在内部业务支撑层面，商业化潜力尚未充分释放。接下来需加快推进工业场景“模型即服务”模式落地。一方面，将企业内部锤炼专业领域大模型，覆盖勘探、炼化、储运、销售等油气业务全链条，并将共性能力整合到统一平台底座，供企业内部各业务板块按需调用，降低整体研发成本；另一方面，建议对外探索模型商业化，向油气上下游企业开放轻量化的模型接口，按调用次数收费，形成新的利润增长点。 但需注意，商业模式创新面临数据安全与行业竞争双重挑战，既要保障模型训练数据的合规性，又要防范同行模仿导致的同质化竞争，建议企业在模型技术壁垒构建、数据安全体系建设上同步发力。 昆仑数智正在优化数智产业布局，加速发展工业互联网、工业软件、人工智能，推动业务模式向“平台+产品+服务”转型，商业模式向平台运营服务转变，打造第二增长曲线。 （三）以“平台化组织+智能体”为抓手，构建人机共生产业生态 《意见》强调“培育智能体应用”“构建开放产业生态”，油气数科公司正在推进的平台化组织试点、前沿企业建设，需与这一要求深度融合。 在组织层面，油气数科公司的平台化试点需打破部门壁垒，建立“跨团队协同攻坚”机制，例如组建由AI算法工程师、油气业务专家、产品经理构成的敏捷团队，快速响应油气田智能体需求；在技术层面，需加快“智能体即服务”探索，将现有智能应用，例如加油站智能导购、管线泄漏智能监测等，升级为可交互、自学习的智能体，并逐步实现“智能体间协同”，例如让油田生产智能体与炼化调度智能体实时数据互通，优化全产业链效率。 但需注意，企业要妥善应对“人机共生”带来的管理挑战：如何平衡AI决策与人工经验，如何培养既懂石油业务又能操作智能系统的复合型人才，若这些问题得不到解决，平台化组织与智能体应用将难以发挥最大价值。未来，需通过岗位重构、技能培训，推动形成“人主导、AI辅助”的协同模式，让智能体真正成为提升油气生产效率的“得力助手”。 昆仑数智通过深化三项制度改革，储备 1000 余名油气行业数字化转型复合型人才，并以组织变革、技术创新与人才支撑为基础，探索构建 “即需即用的智能”“人机协同”“Agent 主管” 三大核心支柱，向打造前沿企业、构建成熟人机共生产业生态的目标稳步推进。 06 后续关注 《意见》为油气行业智能化发展注入了信心，但在人工智能的建设进程中，诸如市场拓展、模型商业化、统一行业标准、数据安全、专业人才短缺等问题都需要有针对性解决。同时也需要密切关注国家后续政策指引，推动行业高质量、可持续发展。期待油气行业紧抓政策机遇，不断创新，取得更多成果。 编辑：刘中秋 校审：吴蔚明 王欣宇 赵晓芳 殷园 更多轻咨询服务和成果介绍资料，请关注公众号，添加微信号（jelly_39）获取 轻咨询服务发布了
