在人类文明的演进历程中，能源始终扮演着核心驱动力的角色，从远古的钻木取火到近代的工业革命，再到现代的油气时代，每一次能源技术的革新都伴随着生产力的飞跃。而今，随着人工智能（AI）技术的蓬勃发展，各行各业正加速步入智能化时代，油气行业也不例外。
据华为油气矿山军团解决方案总裁蒋旺成预测，未来五年内，人工智能将如Excel般普及，全面渗透至生产与办公的各个领域。对于油气行业而言，AI技术的引入不仅能够大幅提升勘探精度，优化生产工艺，还能有效降低安全事故风险，引领行业向高效、绿色、智能化的全新阶段迈进。
然而，尽管AI技术潜力巨大，但在油气行业的实际应用过程中，却面临着诸多挑战。过往的智能化项目普遍遭遇算法精度不足、负样本难以穷举、算法通用性差、数据安全隐患以及专业人才匮乏等五大瓶颈，严重制约了AI技术的规模化应用。
算法开发方面，由于油气生产中正常工况占据主导，异常样本稀缺，导致算法训练陷入数据不足的困境，进而影响算法精度。油气生产环境的复杂性使得异常工况具有不可预测性，传统算法在面对新异常场景时往往力不从心，难以适应。
跨场景应用时，算法通用性差的问题尤为突出。例如，在某炼厂开发的智能检测系统，在移植至另一作业区时，因环境变量的差异，其辨别准确率会大幅下降，迫使企业不得不为每个新场景重复投入开发资源，严重影响了AI技术的落地效率。
数据安全问题同样不容忽视。部分项目制开发模式要求将核心生产数据导出至第三方研发环境，这不仅增加了商业秘密泄露的风险，还可能危及国家能源信息安全。
更为关键的是，油气企业普遍缺乏专业的AI研发团队，导致自主创新能力薄弱，运维成本居高不下。蒋旺成指出，人才准备不足是制约AI技术应用的深层次因素，急需降低技术门槛，推动AI技术平民化，以吸引更多人才投身其中。
面对这些挑战，华为提出了全新的AI开发范式，旨在构建系统性解决方案，打破传统开发模式的束缚。这一范式不仅保障了数据安全，还实现了算法的持续进化；同时降低了技术门槛，确保了跨场景的适应能力。
在架构层面，华为引入了新的人工智能架构，将训练中心以私有云方式部署至企业内部，形成集团级训练中心与边缘推理相结合的两级体系，实现了数据安全与模型进化的平衡。在模型层面，华为构建了从基础模型到行业大模型，再到场景应用的三层逻辑架构，使AI开发从“手工作坊”迈向“流水线生产”。
这些架构创新和模型分层的方法论之所以能够发挥价值，离不开华为在大模型与基础设施层面的核心技术突破。通过开发工具的革新，华为降低了技术门槛，使企业能够自主培养AI人才。同时，算力架构的优化以及预测模型的深度应用，也为油气行业的AI应用规模化落地提供了有力支持。
从实施路径来看，成功的AI转型需要站在全局视角进行战略规划，明确实施重点，并建立专门的组织保障人才培养体系。蒋旺成认为，企业智能化转型是系统工程，战略规划、场景规划、确立架构、组织保障、持续运营、人才培养等六大核心要素缺一不可。
在实践中，已有不少成功案例展现了AI与场景融合的显著成效。例如，中国石油根据自身组织管理模式，构建了三级架构，加速了成熟模型在生产现场的应用，实现了训练中心和大模型价值的快速变现。而“管网”大模型则基于华为算力底座和技术栈，打造了具有管网特色的大模型方案，覆盖了多种核心业务领域，成为油气行业首批通过国家相关部门行业大模型和算法“双备案”的代表性项目。
面对油气行业智能化转型的广阔空间，华为深知仅凭一己之力难以完成使命，因此一直致力于携手合作伙伴共筑行业解决方案。蒋旺成将伙伴与华为的关系比喻为“大厨与厨房”，强调双方在各自领域发挥优势，共同为客户解决实际问题。
站在能源革命与AI时代的交汇点上，油气行业的转型之路已愈发清晰。人工智能不再是锦上添花的技术点缀，而是重构产业生产力的核心引擎。华为正以全栈能力助力行业穿越转型深水区，推动传统能源行业在AI时代焕发新生。
