近日，中国电子技术标准化研究院发布的《人工智能赋能石油石化行业发展标准化研究报告（2025版）》（以下简称《报告》）明确指出，人工智能技术正成为驱动石油石化行业智能化升级、加速数字化转型的关键力量。在人工智能技术推动下，石油石化产业将实现数字世界与物理实体深度融合，以数据流引领优化生产、资源与管理全流程，赋予行业更精准的感知、更智慧的决策和更高效的执行能力。
我国是世界第一炼油大国、世界第一化工大国，对世界石化市场的贡献率达到40%，同时也是世界第一大乙烯产能国。然而，石油石化传统业务存在环境高危、流程复杂、资产密集、效率提升空间大等特点，在能源转型纵深推进的背景下，提质增效与运营模式变革需求日益迫切。
近年来，国家密集出台相关政策，为人工智能在石油石化行业的应用指明了方向。《报告》指出，人工智能技术与石油石化行业的结合，促进了传统业务模式的改变，提升了工作效率，有利于产业结构化调整和价值重塑。从覆盖领域看，目前人工智能技术已在油气勘探、油气开发、油气生产、管道储运、油气销售、炼油化工、工程建设等全产业链关键环节实现积极渗透，逐步覆盖主流业务场景。从技术价值看，深度融合石油石化业务场景的人工智能技术正不断破解行业长期存在的效率、安全难题，在实现智能地质解释、钻井优化、设备预测性维护、安全风险智能预警等方面发挥关键作用，已在降低运营成本、提升生产效率、保障人员安全等方面进入价值创造阶段。
当前，石油石化行业已从规模扩张转向高质量发展阶段，运用先进技术实现产业升级成为必然要求。国际方面，挪威国家石油公司、壳牌、道达尔等领先企业纷纷与科技公司合作，借助人工智能分析地质数据、优化钻井路径、预测设备故障；国内方面，中国石油、中国石化、中国海油等央企积极布局，构建自主可控的工业互联网平台和人工智能技术底座，研发行业专用大模型与智能系统，通过“云-边-端”协同推动数据贯通与业务智能化，形成一批可复制的应用实践成果。
值得注意的是，《报告》指出，当前石油石化行业智能化发展仍面临多重挑战：特定业务领域专用模型精度不足，应用深度与广度有待拓展；部分单位存在“不敢用、不会用”的困境，技术落地迟缓且多局限于试点环节；数据供给与安全问题突出，数据泄露风险、质量参差不齐、标注成本高昂等问题制约高质量数据集构建，跨主体数据共享机制缺失导致“数据孤岛”林立；人工智能模型在复杂场景下的感知准确率、决策可靠性等仍未达到工业级“零失误”要求，极端工况下的稳定运行能力亟待提升等。
针对这些挑战，《报告》从技术、企业、标准三个层面提出发展建议。技术层面，需聚焦行业特点开发专用人工智能算法与多模态大模型，加强全产业链数据标准化治理与安全防护，构建“云-边-端”协同的高效算力基础设施；企业层面，应推动产学研用跨界协同，拓展深化全流程应用场景，创新智能化服务与商业模式；标准层面，要加快基础共性、技术模型、数据安全等领域标准制定，强化标准测试验证与示范应用，积极参与国际标准制定并借鉴和引进国际先进适用标准，促进行业高质量发展与国际接轨。
业内人士表示，随着相关政策落地与标准化体系完善，人工智能与石油石化行业的融合将持续深化。这不仅将推动行业实现质量变革、效率变革、动力变革，也将为我国能源安全保障与制造业高质量发展提供重要支撑。下一步，需持续破解技术落地难题，优化创新生态，让人工智能在能源转型中充分发挥技术引擎作用。
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